DBMS > NSDb vs. OrigoDB vs. SAP IQ vs. Spark SQL
System Properties Comparison NSDb vs. OrigoDB vs. SAP IQ vs. Spark SQL
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| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | NSDb Xexclude from comparison | OrigoDB Xexclude from comparison | SAP IQ  former name: Sybase IQ Xexclude from comparison | Spark SQL Xexclude from comparison | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes | A fully ACID in-memory object graph database | Columnar RDBMS optimized for Big Data analytics | Spark SQL is a component on top of 'Spark Core' for structured data processing | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Time Series DBMS | Document store Object oriented DBMS | Relational DBMS column-oriented | Relational DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Website | nsdb.io | origodb.com | www.sap.com/products/technology-platform/sybase-iq-big-data-management.html | spark.apache.org/sql | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | nsdb.io/Architecture | origodb.com/docs | help.sap.com/docs/SAP_IQ | spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | Robert Friberg et al | SAP, formerly Sybase | Apache Software Foundation | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2017 | 2009 under the name LiveDB | 1994 | 2014 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 16.1 SPS04, April 2019 | 3.5.0 ( 2.13), September 2023 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | Open Source Apache Version 2.0 | Open Source | commercial | Open Source Apache 2.0 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Cloud-based only Only available as a cloud service | no | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementation language | Java, Scala | C# | Scala | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | Linux macOS | Linux Windows | AIX HP-UX Linux Solaris Windows | Linux OS X Windows | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | yes: int, bigint, decimal, string | User defined using .NET types and collections | 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 can be achieved using .NET | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | all fields are automatically indexed | yes | yes | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | SQL-like query language | no | yes | SQL-like DML and DDL statements | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | gRPC HTTP REST WebSocket | .NET Client API HTTP API LINQ | ADO.NET JDBC ODBC RESTful HTTP API | JDBC ODBC | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | Java Scala | .Net | C C# C++ Java Perl PHP Python Ruby | Java Python R Scala | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | no | yes | yes | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | yes Domain Events | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding | horizontal partitioning client side managed; servers are not synchronized | shared disk or shared nothing architectures with SAP IQ Multiplexer | yes, utilizing Spark Core | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Source-replica replication | SAP/Sybase Replication Server | none | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | no | Hadoop integration | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Eventual Consistency | Immediate Consistency | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | no | depending on model | yes | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | no | ACID | ACID | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Support for making data persistent | Using Apache Lucene | yes Write ahead log | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | yes | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | Role based authorization | fine grained access rights according to SQL-standard | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| NSDb | OrigoDB | SAP IQ former name: Sybase IQ | Spark SQL | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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