DBMS > Apache Phoenix vs. Faircom EDGE vs. InfinityDB vs. Netezza
System Properties Comparison Apache Phoenix vs. Faircom EDGE vs. InfinityDB vs. Netezza
Please select another system to include it in the comparison.
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Apache Phoenix Xexclude from comparison | Faircom EDGE  formerly c-treeEDGE Xexclude from comparison | InfinityDB Xexclude from comparison | Netezza Also called PureData System for Analytics by IBM Xexclude from comparison | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | A scale-out RDBMS with evolutionary schema built on Apache HBase | FairCom EDGE is an Industry 4.0 solution built to integrate, collect, aggregate and synchronize mission-critical data in edge computing environments | A Java embedded Key-Value Store which extends the Java Map interface | Data warehouse and analytics appliance part of IBM PureSystems | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Relational DBMS | Key-value store Relational DBMS | Key-value store | Relational DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Website | phoenix.apache.org | www.faircom.com/products/faircom-edge | boilerbay.com | www.ibm.com/products/netezza | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | phoenix.apache.org | docs.faircom.com/docs/en/UUID-23d4f1fd-d213-f6d5-b92e-9b7475baa14e.html | boilerbay.com/infinitydb/manual | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | Apache Software Foundation | FairCom Corporation | Boiler Bay Inc. | IBM | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2014 | 1979 | 2002 | 2000 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 5.0-HBase2, July 2018 and 4.15-HBase1, December 2019 | V3, October 2020 | 4.0 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | Open Source Apache Version 2.0 | commercial Restricted, free version available | commercial | commercial | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 | ANSI C, C++ | Java | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | Linux Unix Windows | Android Linux ARM, x86Raspbian Windows | All OS with a Java VM | Linux included in appliance | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | yes late-bound, schema-on-read capabilities | Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free) | yes nested virtual Java Maps, multi-value, logical ‘tuple space’ runtime Schema upgrade | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | yes | yes, ANSI Standard SQL Types | yes all Java primitives, Date, CLOB, BLOB, huge sparse arrays | 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 | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | yes | yes | no manual creation possible, using inversions based on multi-value capability | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | yes | yes ANSI SQL queries | no | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | JDBC | ADO.NET Direct SQL IoT Microservice layer JDBC MQTT (Message Queue Telemetry Transport) ODBC RESTful HTTP API | Access via java.util.concurrent.ConcurrentNavigableMap Interface Proprietary API to InfinityDB ItemSpace (boilerbay.com/docs/ItemSpaceDataStructures.htm) | JDBC ODBC OLE DB | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | C C# C++ Go Groovy Java PHP Python Scala | C C# C++ Java JavaScript PHP Python VB.Net | Java | C C++ Fortran Java Lua Perl Python R | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | user defined functions | yes .Net, JavaScript, C/C++ | no | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | no | yes | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding | File partitioning Customizable business rules for partitioning | none | Sharding | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Multi-source replication Source-replica replication | yes Synchronous and asynchronous realtime replication based on transaction logs | none | Source-replica replication | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | Hadoop integration | no | no | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency or Eventual Consistency | Immediate Consistency Tunable Consistency | Immediate Consistency READ-COMMITTED or SERIALIZED | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | no | yes when using SQL | no manual creation possible, using inversions based on multi-value capability | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID | ACID | ACID Optimistic locking for transactions; no isolation for bulk loads | ACID | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes across SQL and NoSQL | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Support for making data persistent | yes | yes | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | yes | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | Access Control Lists (using HBase ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC, multi-tenancy | Fine grained user, group and file access rights managed across SQL (per ANSI standard) and NoSQL. | no | Users with fine-grained authorization concept | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Apache Phoenix | Faircom EDGE formerly c-treeEDGE | InfinityDB | Netezza Also called PureData System for Analytics by IBM | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DB-Engines blog posts | Cloudera's HBase PaaS offering now supports Complex Transactions | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Recent citations in the news | Supercharge SQL on Your Data in Apache HBase with Apache Phoenix | Amazon Web Services Azure #HDInsight Apache Phoenix now supports Zeppelin Bridge the SQL-NoSQL gap with Apache Phoenix Apache Calcite, FreeMarker, Gora, Phoenix, and Solr updated Hortonworks Starts Hadoop Summit with Data Platform Update -- ADTmag provided by Google News | Innovative Software and Giant Lego Sets, Why FairCom Edge Booth is a Must-Visit at Automate Data Technology Company FairCom Expands The Edge with 2 New Releases of its Edge Computing Products Brokers, Protocols, Platform Move Manufacturing Data FairCom kicks off new era of database technology USA - English World's First Converged IIoT Hub to be Showcased at IoT Tech Expo provided by Google News | IBM announces availability of the high-performance, cloud-native Netezza Performance Server as a Service on AWS AWS and IBM Netezza come out in support of Iceberg in table format face-off Migrating your Netezza data warehouse to Amazon Redshift | Amazon Web Services IBM Brings Back a Netezza, Attacks Yellowbrick Netezza Performance Server provided by Google News | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Share this page
