DBMS > Ingres vs. Redis vs. Spark SQL vs. Splice Machine vs. Trafodion
System Properties Comparison Ingres vs. Redis vs. Spark SQL vs. Splice Machine vs. Trafodion
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Ingres Xexclude from comparison | Redis Xexclude from comparison | Spark SQL Xexclude from comparison | Splice Machine Xexclude from comparison | Trafodion Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | Well established RDBMS | Popular in-memory data platform used as a cache, message broker, and database that can be deployed on-premises, across clouds, and hybrid environments Redis focuses on performance so most of its design decisions prioritize high performance and very low latencies. | Spark SQL is a component on top of 'Spark Core' for structured data processing | Open-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark | Transactional SQL-on-Hadoop DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Relational DBMS | Key-value store Multiple data types and a rich set of operations, as well as configurable data expiration, eviction and persistence | Relational DBMS | Relational DBMS | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Document store with RedisJSON Graph DBMS with RedisGraph Spatial DBMS Search engine with RediSearch Time Series DBMS with RedisTimeSeries Vector DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Website | www.actian.com/databases/ingres | redis.com redis.io | spark.apache.org/sql | splicemachine.com | trafodion.apache.org | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | docs.actian.com/ingres | docs.redis.com/latest/index.html redis.io/docs | spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html | splicemachine.com/how-it-works | trafodion.apache.org/documentation.html | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | Actian Corporation | Redis project core team, inspired by Salvatore Sanfilippo Development sponsored by Redis Inc. | Apache Software Foundation | Splice Machine | Apache Software Foundation, originally developed by HP | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 1974 originally developed at University Berkely in early 1970s | 2009 | 2014 | 2014 | 2014 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | 11.2, May 2022 | 7.2.5, May 2024 | 3.5.0 ( 2.13), September 2023 | 3.1, March 2021 | 2.3.0, February 2019 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | commercial | Open Source source-available extensions (modules), commercial licenses for Redis Enterprise | Open Source Apache 2.0 | Open Source AGPL 3.0, commercial license available | Open Source Apache 2.0 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only Only available as a cloud service | no | no | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | Aiven for Redis: Fully managed in-memory key-value store for all your caching and speedy lookup needs. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementation language | C | C | Scala | Java | C++, Java | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | AIX HP Open VMS HP-UX Linux Solaris Windows | BSD Linux OS X Windows ported and maintained by Microsoft Open Technologies, Inc. | Linux OS X Windows | Linux OS X Solaris Windows | Linux | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | yes | schema-free | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | yes | partial Supported data types are strings, hashes, lists, sets and sorted sets, bit arrays, hyperloglogs and geospatial indexes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
XML support Some form of processing data in XML format, e.g. support for XML data structures, and/or support for XPath, XQuery or XSLT. | no but tools for importing/exporting data from/to XML-files available | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | yes | yes with RediSearch module | no | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | yes | with RediSQL module | SQL-like DML and DDL statements | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | .NET Client API JDBC ODBC proprietary protocol (OpenAPI) | proprietary protocol RESP - REdis Serialization Protocol | JDBC ODBC | JDBC Native Spark Datasource ODBC | ADO.NET JDBC ODBC | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | C C# C++ Clojure Crystal D Dart Elixir Erlang Fancy Go Haskell Haxe Java JavaScript (Node.js) Lisp Lua MatLab Objective-C OCaml Pascal Perl PHP Prolog Pure Data Python R Rebol Ruby Rust Scala Scheme Smalltalk Swift Tcl Visual Basic | Java Python R Scala | C# C++ Java JavaScript (Node.js) Python R Scala | All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | yes | Lua; Redis Functions coming in Redis 7 (slides and Github) | no | yes Java | Java Stored Procedures | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | yes | publish/subscribe channels provide some trigger functionality; RedisGears | no | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | horizontal partitioning Ingres Star to access multiple databases simultaneously | Sharding Automatic hash-based sharding with support for hash-tags for manual sharding | yes, utilizing Spark Core | Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning | Sharding | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Ingres Replicator | Multi-source replication with Redis Enterprise Pack Source-replica replication Chained replication is supported | none | Multi-source replication Source-replica replication | yes, via HBase | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | through RedisGears | Yes, via Full Spark Integration | yes via user defined functions and HBase | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Eventual Consistency Causal consistency can be enabled in Active-Active databases Strong consistency with Redis Raft Strong eventual consistency with Active-Active | Immediate Consistency | Immediate Consistency | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | yes | no | no | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID | Atomic execution of command blocks and scripts and optimistic locking | no | ACID | ACID | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes MVCC | yes Data access is serialized by the server | yes | yes, multi-version concurrency control (MVCC) | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Durability Support for making data persistent | yes | yes Configurable mechanisms for persistency via snapshots and/or operations logs | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | no | yes | no | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | fine grained access rights according to SQL-standard | Access Control Lists (ACLs): redis.io/docs/management/security/acl LDAP and Role-Based Access Control (RBAC) for Redis Enterprise Mutual TLS authentication: redis.io/docs/management/security/encryption Password-based authentication | no | Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard | fine grained access rights according to SQL-standard | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More information provided by the system vendorWe invite representatives of system vendors to contact us for updating and extending the system information, | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Related products and services | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
3rd parties | CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers. » more Aiven for Redis: Fully managed in-memory key-value store for all your caching and speedy lookup needs. » more Navicat for Redis: the award-winning Redis management tool with an intuitive and powerful graphical interface. » more Redisson PRO: The ultra-fast Redis Java Client. » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
We invite representatives of vendors of related products to contact us for presenting information about their offerings here. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More resources | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Ingres | Redis | Spark SQL | Splice Machine | Trafodion | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DB-Engines blog posts | PostgreSQL is the DBMS of the Year 2018 MySQL, PostgreSQL and Redis are the winners of the March ranking MongoDB is the DBMS of the year, defending the title from last year | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Recent citations in the news | Actian Launches Ingres 12.0 Database Postgres pioneer Michael Stonebraker promises to upend the database once more New startup from Postgres creator puts the database at heart of software stack Dr. Michael Stonebraker: A Short History of Database Systems What is Ingres? - Definition from Techopedia provided by Google News | Redis moves to source-available licenses Redis switches licenses, acquires Speedb to go beyond its core in-memory database Redis expands data management capabilities with Speedb acquisition – Blocks and Files In-memory database Redis wants to dabble in disk Redis acquires storage engine startup Speedb to enhance its open-source database provided by Google News | Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop Performance Insights from Sigma Rule Detections in Spark Streaming Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024 18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024 provided by Google News | Machine learning data pipeline outfit Splice Machine files for insolvency Splice Machine Launches the Splice Machine Feature Store to Simplify Feature Engineering and Democratize Machine ... Distributed SQL System Review: Snowflake vs Splice Machine Splice Machine Launches Feature Store to Simplify Feature Engineering Splice Machine scores $15M to make Hadoop run in real time provided by Google News | Evaluating HTAP Databases for Machine Learning Applications Low-latency, distributed database architectures are critical for emerging fog applications provided by Google News |
Share this page