DBMS > CouchDB vs. Fauna vs. Interbase vs. Spark SQL vs. STSdb
System Properties Comparison CouchDB vs. Fauna vs. Interbase vs. Spark SQL vs. STSdb
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | CouchDB stands for "Cluster Of Unreliable Commodity Hardware" Xexclude from comparison | Fauna previously named FaunaDB Xexclude from comparison | Interbase Xexclude from comparison | Spark SQL Xexclude from comparison | STSdb Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | A native JSON - document store inspired by Lotus Notes, scalable from globally distributed server-clusters down to mobile phones. | Fauna provides a web-native interface, with support for GraphQL and custom business logic that integrates seamlessly with the rest of the serverless ecosystem. The underlying globally distributed storage and compute platform is fast, consistent, and reliable, with a modern security infrastructure. | Light-weight proven RDBMS originally from Borland | Spark SQL is a component on top of 'Spark Core' for structured data processing | Key-Value Store with special method for indexing optimized for high performance using a special indexing method | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Document store | Document store Graph DBMS Relational DBMS Time Series DBMS | Relational DBMS | Relational DBMS | Key-value store | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Spatial DBMS using the Geocouch extension | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Website | couchdb.apache.org | fauna.com | www.embarcadero.com/products/interbase | spark.apache.org/sql | github.com/STSSoft/STSdb4 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | docs.couchdb.org/en/stable | docs.fauna.com | docs.embarcadero.com/products/interbase | spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | Apache Software Foundation Apache top-level project, originally developed by Damien Katz, a former Lotus Notes developer | Fauna, Inc. | Embarcadero | Apache Software Foundation | STS Soft SC | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2005 | 2014 | 1984 | 2014 | 2011 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | 3.3.3, December 2023 | InterBase 2020, December 2019 | 3.5.0 ( 2.13), September 2023 | 4.0.8, September 2015 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | Open Source Apache version 2 | commercial | commercial | Open Source Apache 2.0 | Open Source GPLv2, commercial license available | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only Only available as a cloud service | no | yes | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementation language | Erlang | Scala | C | Scala | C# | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | Android BSD Linux OS X Solaris Windows | hosted | Android iOS Linux OS X Windows | Linux OS X Windows | Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | schema-free | schema-free | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | no | no | yes | yes | yes primitive types and user defined types (classes) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 export as XML data possible | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | yes via views | yes | yes | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | no | no | yes | SQL-like DML and DDL statements | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | RESTful HTTP/JSON API | RESTful HTTP API | ADO.NET JDBC ODBC | JDBC ODBC | .NET Client API | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | C C# ColdFusion Erlang Haskell Java JavaScript Lisp Lua Objective-C OCaml Perl PHP PL/SQL Python Ruby Smalltalk | C# Go Java JavaScript Python Ruby Scala Swift | .Net C C++ Delphi Java Object Pascal PHP Ruby | Java Python R Scala | C# Java | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | View functions in JavaScript | user defined functions | yes Interbase procedure and trigger language | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | yes | no | yes | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding improved architecture with release 2.0 | horizontal partitioning consistent hashing | none | yes, utilizing Spark Core | none | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Multi-source replication Source-replica replication | Multi-source replication | Interbase Change Views | none | none | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | yes | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Eventual Consistency | Immediate Consistency | Immediate Consistency | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | no | yes | yes | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | no atomic operations within a single document possible | ACID | ACID | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes strategy: optimistic locking | yes | yes Multiversion concurreny control | 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. | no | no | yes | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | Access rights for users can be defined per database | Identity management, authentication, and access control | fine grained access rights according to SQL-standard | no | 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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
CouchDB stands for "Cluster Of Unreliable Commodity Hardware" | Fauna previously named FaunaDB | Interbase | Spark SQL | STSdb | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DB-Engines blog posts | Couchbase climbs up the DB-Engines Ranking, increasing its popularity by 10% every month | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Recent citations in the news | How to install the CouchDB NoSQL database on Debian Server 11 IBM Cloudant pulls plan to fund new foundational layer for CouchDB CouchDB 3.0 ends admin party era • DEVCLASS Tracking Expenses with CouchDB and Angular — SitePoint How to Connect Your Flask App With CouchDB: A NoSQL Database - MUO provided by Google News | Utah Natural Heritage Program Fauna Launches Distributed Document-Relational Database On Google Cloud Marketplace Slicing the Gordian Knot: A leap to real-time systems of truth Fauna Adds Groundbreaking New Database Language and Seamless Developer Experience to Enterprise Proven ... CITES Trade Database surpasses 25 million trade transaction records provided by Google News | Borland InterBase backdoor detected | ZDNET An independent soccer league transforming lives in a slum in Kenya Johnson Sakaja Donates KSh 200k to Support Cash Strapped Football Teams From Kibera - Tuko.co.ke Malaysian e-commerce firm Lelong.my acquires local digital marketing agency Mataris Agency The advance of Air Force Esports 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 Simba Technologies(R) Introduces New, Powerful JDBC Driver With SQL Connector for Apache Spark(TM) provided by Google News |
Share this page