DBMS > etcd vs. eXtremeDB vs. LevelDB vs. SAP SQL Anywhere vs. Spark SQL
System Properties Comparison etcd vs. eXtremeDB vs. LevelDB vs. SAP SQL Anywhere vs. Spark SQL
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | etcd Xexclude from comparison | eXtremeDB Xexclude from comparison | LevelDB Xexclude from comparison | SAP SQL Anywhere  formerly called Adaptive Server Anywhere Xexclude from comparison | Spark SQL Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | A distributed reliable key-value store | Natively in-memory DBMS with options for persistency, high-availability and clustering | Embeddable fast key-value storage library that provides an ordered mapping from string keys to string values | RDBMS database and synchronization technologies for server, desktop, remote office, and mobile environments | Spark SQL is a component on top of 'Spark Core' for structured data processing | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Key-value store | Relational DBMS Time Series DBMS | Key-value store | Relational DBMS | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Website | etcd.io github.com/etcd-io/etcd | www.mcobject.com | github.com/google/leveldb | www.sap.com/products/technology-platform/sql-anywhere.html | spark.apache.org/sql | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | etcd.io/docs github.com/etcd-io/etcd/tree/master/Documentation | www.mcobject.com/docs/extremedb.htm | github.com/google/leveldb/blob/main/doc/index.md | help.sap.com/docs/SAP_SQL_Anywhere | spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | McObject | SAP formerly Sybase | Apache Software Foundation | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2001 | 2011 | 1992 | 2014 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 3.4, August 2019 | 8.2, 2021 | 1.23, February 2021 | 17, July 2015 | 3.5.0 ( 2.13), September 2023 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | Open Source Apache Version 2.0 | commercial | Open Source BSD | commercial | 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. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementation language | Go | C and C++ | C++ | Scala | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | FreeBSD Linux Windows experimental | AIX HP-UX Linux macOS Solaris Windows | Illumos Linux OS X Windows | AIX HP-UX Linux OS X Solaris Windows | Linux OS X Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | schema-free | yes | schema-free | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | no | yes | no | 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 | no support of XML interfaces available | no | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | no | yes | no | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | no | yes with the option: eXtremeSQL | no | yes | SQL-like DML and DDL statements | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | gRPC JSON over HTTP | .NET Client API JDBC JNI ODBC Proprietary protocol RESTful HTTP API | ADO.NET HTTP API JDBC ODBC | JDBC ODBC | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | .Net C C++ Clojure Erlang Go Haskell Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python R Ruby Rust Scala Tcl | .Net C C# C++ Java Lua Python Scala | C++ Go Java 3rd party bindingJavaScript (Node.js) 3rd party bindingPython 3rd party binding | C C# C++ Delphi Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python Ruby | Java Python R Scala | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | no | yes | no | yes, in C/C++, Java, .Net or Perl | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | yes, watching key changes | yes by defining events | no | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | horizontal partitioning / sharding | none | none | yes, utilizing Spark Core | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Using Raft consensus algorithm to ensure data replication with strong consistency among multiple replicas. | Active Replication Fabric™ for IoT Multi-source replication by means of eXtremeDB Cluster optionSource-replica replication by means of eXtremeDB High Availability option | none | Source-replica replication Database mirroring | none | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 | Immediate Consistency | Immediate Consistency | Immediate Consistency | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | no | yes | no | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | no | ACID | no | ACID | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes Optimistic (MVCC) and pessimistic (locking) strategies available | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Support for making data persistent | yes | yes | yes with automatic compression on writes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | no | yes | yes | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | no | no | fine grained access rights according to SQL-standard | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| etcd | eXtremeDB | LevelDB | SAP SQL Anywhere formerly called Adaptive Server Anywhere | Spark SQL | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Specific characteristics | eXtremeDB is an in-memory and/or persistent database system that offers an ultra-small... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Competitive advantages | eXtremeDB databases can be modeled relationally or as objects and can utilize SQL... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typical application scenarios | IoT application across all markets: Industrial Control, Netcom, Telecom, Defense,... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Key customers | Schneider Electronics, F5 Networks, TNS, Boeing, Northrop Grumman, GoPro, ViaSat,... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Market metrics | With hundreds of customers and over 30 million devices/applications using the product... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Licensing and pricing models | For server use cases, there is a simple per-server license irrespective of the number... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
We 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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| etcd | eXtremeDB | LevelDB | SAP SQL Anywhere formerly called Adaptive Server Anywhere | Spark SQL | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Recent citations in the news | Monitor Amazon EKS Control Plane metrics using AWS Open Source monitoring services | Amazon Web Services RBI reiterates need for underlying forex exposure for rupee derivatives transactions | Mint Killing a market, softly: How an RBI communique could end India's thriving ETCD market ETCD directives don't go well with RBI's stellar reputation RBI holds firm on rupee derivatives stance, defers norm implementation to May 3 provided by Google News | McObject Announces the Release of eXtremeDB/rt 1.2 Latest embedded DBMS supports asymmetric multiprocessing systems The Data in Hard Real-time SCADA Systems Lets Companies Do More with Less McObject Delivers eXtremeDB 8.4 Improving Performance, Security, and Developer Productivity McObject’s new eXtremeDB Cluster provides distributed database solution for real-time apps provided by Google News | LevelDB in Ruby — SitePoint Microsoft Teams stores auth tokens as cleartext in Windows, Linux, Macs Pliops unveils XDP-Rocks for RocksDB – Blocks and Files XanMod, Liquorix Kernels Offer Some Advantages On AMD Ryzen 5 Notebook Rust-Based Info Stealers Abuse GitHub Codespaces provided by Google News | SAP vulnerabilities Let Attacker Inject OS Commands—Patch Now! Rimini Street expands support beyond SAP and Oracle SAP Products & Services Data Portfolio SAP launches HANA cloud platform, partners with Siemens, Intel AWS, IBM, Microsoft, Google emerge Cloud DBMS leaders provided by Google News | Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024 Performant IPv4 Range Spark Joins | by Jean-Claude Cote 18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024 provided by Google News | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Share this page
