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System Properties Comparison NSDb vs. Sadas Engine vs. TiDB vs. Vertica
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| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | NSDb Xexclude from comparison | Sadas Engine Xexclude from comparison | TiDB Xexclude from comparison | Vertica  Vertica Analytics Platform Xexclude from comparison | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes | SADAS Engine is a columnar DBMS specifically designed for high performance in Data warehouse environments | TiDB is an open source distributed Hybrid Transactional/Analytical Processing (HTAP) database that supports MySQL and Spark SQL syntaxes. | Cloud or on-premises analytical database and query engine for structured and semi-structured streaming and batch data. Machine learning platform with built-in algorithms, data preparation capabilities, and model evaluation and management via SQL or Python. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Time Series DBMS | Relational DBMS | Relational DBMS | Relational DBMS Column oriented | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary database models | Document store | Spatial DBMS Time Series DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Website | nsdb.io | www.sadasengine.com | pingcap.com | www.vertica.com | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | nsdb.io/Architecture | www.sadasengine.com/index.php/downloads/documentation-columnar-db | docs.pingcap.com/tidb/stable | vertica.com/documentation | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | SADAS s.r.l. | PingCAP, Inc. | Micro Focus prior to that Hewlett Packard | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2017 | 2006 | 2016 | 2005 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 8.0 | 5.0.1, April 2021 | 11.1, February 2022 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | Open Source Apache Version 2.0 | commercial free trial version available | Open Source Apache 2.0 | commercial Limited community edition free | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Cloud-based only Only available as a cloud service | no | no | no | no on-premises, all major clouds - Amazon AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform and containers | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | TiDB Cloud: Fully-managed TiDB Service. Bring everything great about TiDB to the cloud. | Vertica Accelerator’s high-performance analytics and machine learning with SQL or Python is available as a managed service. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementation language | Java, Scala | C++ | Go, Rust | C++ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | Linux macOS | AIX Linux Windows | Linux | Linux | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | yes | yes | yes, but unstructured data can be stored in specific Flex-Tables | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | yes: int, bigint, decimal, string | yes | yes | yes: BINARY, BOOLEAN, CHAR, VARCHAR, LONG VARCHAR, DATE, TIME, TIMESTAMP, INTERVAL, INTERVAL DAY TO SECOND, INTERVAL YEAR TO MONTH, DOUBLE PRECISION, FLOAT, INTEGER, BIGINT, SMALLINT,NUMERIC, DECIMAL, NUMBER, MONEY,GEOMETRY | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | all fields are automatically indexed | yes | yes | No Indexes Required | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | SQL-like query language | yes | yes | Full 1999 standard plus machine learning, time series and geospatial. Over 650 functions. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | gRPC HTTP REST WebSocket | JDBC ODBC Proprietary protocol | JDBC ODBC Proprietary protocol | ADO.NET JDBC Kafka Connector ODBC RESTful HTTP API Spark Connector vSQL character-based, interactive, front-end utility | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | Java Scala | .Net C C# C++ Groovy Java PHP Python | Ada C C# C++ D Delphi Eiffel Erlang Haskell Java JavaScript (Node.js) Objective-C OCaml Perl PHP Python Ruby Scheme Tcl | C# C++ Java Perl PHP Python R | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | no | no | no | yes, PostgreSQL PL/pgSQL, with minor differences | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | no | no | yes, called Custom Alerts | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding | horizontal partitioning | horizontal partitioning (by key range) | horizontal partitioning, hierarchical partitioning | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | none | Using Raft consensus algorithm to ensure data replication with strong consistency among multiple replicas. | Multi-source replication One, or more copies of data replicated across nodes, or object-store used for repository. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | no | yes with TiSpark Connector | no Bi-directional Spark integration | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Eventual Consistency | Immediate Consistency | Immediate Consistency | Immediate Consistency | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | no | yes | no currently only supported in syntax | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | no | ACID | ACID | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Support for making data persistent | Using Apache Lucene | yes | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | yes managed by 'Learn by Usage' | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard | Users with fine-grained authorization concept. No user groups or roles. | fine grained access rights according to SQL-standard; supports Kerberos, LDAP, Ident and hash | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| NSDb | Sadas Engine | TiDB | Vertica Vertica Analytics Platform | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Specific characteristics | TiDB is an open-source NewSQL database built by PingCAP. TiDB supports Hybrid Transactional... » more | Deploy-anywhere database for large-scale analytical deployments. Deploy on-premises,... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Competitive advantages | In the current database landscape, infrastructure engineers often have to use one... » more | Fast, scalable and capable of high concurrency. Separation of compute/storage leverages... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typical application scenarios | TiDB is designed to support both OLTP and OLAP scenarios. You can use TiDB , the... » more | Communication and network analytics, Embedded analytics, Fraud monitoring and Risk... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Key customers | Shopee (E-commerce) BookMyShow.com (E-commerce) Yiguo.com (E-commerce) JD Cloud &... » more | Abiba Systems, Adform, adMarketplace, AmeriPride, Anritsu, AOL, Avito, Auckland Transport,... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Market metrics | 25K+ GitHub Stars for TiDB, and 8K+ GitHub Stars for TiKV 1.6K+ members in TiDB Community... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Licensing and pricing models | Open Source Apache 2.0 with either commercial licensing or fully-hosted DB-as-a-service... » more | Cost-based models and subscription-based models are both available. One license is... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| News | TiDB Operator Source Code Reading (V): Backup and Restore Implementing Chaos Engineering in K8s: Chaos Mesh Principle Analysis and Control Plane Development TiDB 5.3: Delivering Enhancements for Data Intensive Applications Believe in the Multiplicative Power of Openness How to Connect TiDB Cloud to Metabase | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Recent citations in the news | PingCap brings TiDB distributed SQL HTAP database to cloud Takuya Hirano Joins PingCAP as an Executive Advisor Raft Engine: a Log-Structured Embedded Storage Engine for Multi-Raft Logs in TiKV PingCAP Enhances Support for Data Intensive Applications with TiDB 5.3 The Next Revolution From On-Premises Databases to DBaaS provided by Google News | VAST Data teams up with Vertica to enable real-time queries at scale Real-time Analytics News for Week Ending April 23 The Week's 10 Biggest Funding Rounds: Velocity Global Looks To Grow Fast, SpotOn Hits The Mark For Investors “Above the Trend Line” – Your Industry Rumor Central for 5/5/2022 Sesame Software Launches Vertica Data Connector for High-Volume Connectivity to Cloud and On-Premise Applications provided by Google News | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Job opportunities | Sales Account Executive- Remote Software Engineer - Cash Cards Software Engineer - Availability, Cash App Software Engineer - Cash Cards Software Engineer - Availability, Cash App | Systems Software Engineer at Vertica (REMOTE / WORK FROM HOME) SQL Developer - Remote Systems Software Engineer at Vertica (REMOTE / WORK FROM HOME) Software Engineer at Vertica Software Engineer at Vertica | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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