DBMS > Kinetica vs. Microsoft Azure SQL Database vs. Spark SQL vs. TDSQL for MySQL vs. TimescaleDB
System Properties Comparison Kinetica vs. Microsoft Azure SQL Database vs. Spark SQL vs. TDSQL for MySQL vs. TimescaleDB
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Kinetica Xexclude from comparison | Microsoft Azure SQL Database  formerly SQL Azure Xexclude from comparison | Spark SQL Xexclude from comparison | TDSQL for MySQL Xexclude from comparison | TimescaleDB Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | Fully vectorized database across both GPUs and CPUs | Database as a Service offering with high compatibility to Microsoft SQL Server | Spark SQL is a component on top of 'Spark Core' for structured data processing | A high-performance distributed database management system with features such as automatic sharding, intelligent operation and maintenance, elastic scalability without downtime, and enterprise-grade security. It is highly compatible with MySQL. | A time series DBMS optimized for fast ingest and complex queries, based on PostgreSQL | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Relational DBMS | Relational DBMS | Relational DBMS | Relational DBMS | Time Series DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary database models | Spatial DBMS Time Series DBMS | Document store Graph DBMS Spatial DBMS | Document store Spatial DBMS | Relational DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Website | www.kinetica.com | azure.microsoft.com/en-us/products/azure-sql/database | spark.apache.org/sql | www.tencentcloud.com/products/dcdb | www.timescale.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | docs.kinetica.com | docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-sql | spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html | www.tencentcloud.com/document/product/1042 | docs.timescale.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | Kinetica | Microsoft | Apache Software Foundation | Tencent | Timescale | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2012 | 2010 | 2014 | 2013 | 2017 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 7.1, August 2021 | V12 | 3.5.0 ( 2.13), September 2023 | 2.15.0, May 2024 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | commercial | commercial | Open Source Apache 2.0 | commercial | Open Source Apache 2.0 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Cloud-based only Only available as a cloud service | no | yes | no | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementation language | C, C++ | C++ | Scala | C | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | Linux | hosted | Linux OS X Windows | hosted | Linux OS X Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | yes | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | yes | yes | yes | yes | numerics, strings, booleans, arrays, JSON blobs, geospatial dimensions, currencies, binary data, other complex data types | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 | yes | no | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | yes | yes | no | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | SQL-like DML and DDL statements | yes | SQL-like DML and DDL statements | yes | yes full PostgreSQL SQL syntax | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | JDBC ODBC RESTful HTTP API | ADO.NET JDBC ODBC | JDBC ODBC | JDBC ODBC | ADO.NET JDBC native C library ODBC streaming API for large objects | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | C++ Java JavaScript (Node.js) Python | .Net C# Java JavaScript (Node.js) PHP Python Ruby | Java Python R Scala | C C# C++ Java PHP Python Ruby | .Net C C++ Delphi Java JDBCJavaScript Perl PHP Python R Ruby Scheme Tcl | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | user defined functions | Transact SQL | no | yes | user defined functions, PL/pgSQL, PL/Tcl, PL/Perl, PL/Python, PL/Java, PL/PHP, PL/R, PL/Ruby, PL/Scheme, PL/Unix shell | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | yes triggers when inserted values for one or more columns fall within a specified range | yes | no | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding | yes, utilizing Spark Core | Automatic sharding | yes, across time and space (hash partitioning) attributes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Source-replica replication | yes, with always 3 replicas available | none | Multi-source replication Source-replica replication | Source-replica replication with hot standby and reads on replicas | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration | Immediate Consistency | Immediate Consistency | Immediate Consistency | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | yes | yes | no | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | no | ACID | no | ACID | ACID | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Support for making data persistent | yes | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | yes GPU vRAM or System RAM | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | Access rights for users and roles on table level | fine grained access rights according to SQL-standard | no | Users with fine-grained authorization concept | 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 servicesWe invite representatives of vendors of related products to contact us for presenting information about their offerings here. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More resources | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Kinetica | Microsoft Azure SQL Database formerly SQL Azure | Spark SQL | TDSQL for MySQL | TimescaleDB | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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