DBMS > CouchDB vs. Firebase Realtime Database vs. Microsoft Azure Table Storage vs. searchxml vs. Spark SQL
System Properties Comparison CouchDB vs. Firebase Realtime Database vs. Microsoft Azure Table Storage vs. searchxml vs. Spark SQL
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | CouchDB  stands for "Cluster Of Unreliable Commodity Hardware" Xexclude from comparison | Firebase Realtime Database Xexclude from comparison | Microsoft Azure Table Storage Xexclude from comparison | searchxml Xexclude from comparison | Spark SQL Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | A native JSON - document store inspired by Lotus Notes, scalable from globally distributed server-clusters down to mobile phones. | Cloud-hosted realtime document store. iOS, Android, and JavaScript clients share one Realtime Database instance and automatically receive updates with the newest data. | A Wide Column Store for rapid development using massive semi-structured datasets | DBMS for structured and unstructured content wrapped with an application server | Spark SQL is a component on top of 'Spark Core' for structured data processing | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Document store | Document store | Wide column store | Native XML DBMS Search engine | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary database models | Spatial DBMS using the Geocouch extension | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Website | couchdb.apache.org | firebase.google.com/products/realtime-database | azure.microsoft.com/en-us/services/storage/tables | www.searchxml.net/category/products | spark.apache.org/sql | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | docs.couchdb.org/en/stable | firebase.google.com/docs/database | www.searchxml.net/support/handouts | 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 | Google acquired by Google 2014 | Microsoft | informationpartners gmbh | Apache Software Foundation | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2005 | 2012 | 2012 | 2015 | 2014 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 3.3.3, December 2023 | 1.0 | 3.5.0 ( 2.13), September 2023 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | Open Source Apache version 2 | commercial | commercial | commercial | Open Source Apache 2.0 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Cloud-based only Only available as a cloud service | no | yes | yes | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementation language | Erlang | C++ | Scala | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | Android BSD Linux OS X Solaris Windows | hosted | hosted | Windows | Linux OS X Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | schema-free | schema-free | schema-free | schema-free | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | no | yes | yes | 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 | no | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | yes via views | yes | no | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | no | no | no | no | SQL-like DML and DDL statements | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | RESTful HTTP/JSON API | Android iOS JavaScript API RESTful HTTP API | RESTful HTTP API | RESTful HTTP API WebDAV XQuery XSLT | JDBC ODBC | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | C C# ColdFusion Erlang Haskell Java JavaScript Lisp Lua Objective-C OCaml Perl PHP PL/SQL Python Ruby Smalltalk | Java JavaScript Objective-C | .Net C# C++ Java JavaScript (Node.js) PHP Python Ruby | C++ most other programming languages supported via APIs | Java Python R Scala | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | View functions in JavaScript | limited functionality with using 'rules' | no | yes on the application server | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | yes | Callbacks are triggered when data changes | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding improved architecture with release 2.0 | Sharding Implicit feature of the cloud service | none | yes, utilizing Spark Core | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Multi-source replication Source-replica replication | yes implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant. | yes sychronisation to multiple collections | 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 | Eventual Consistency if the client is offline Immediate Consistency if the client is online | Immediate Consistency | Immediate Consistency | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | no | no | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | no atomic operations within a single document possible | yes | optimistic locking | multiple readers, single writer | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes strategy: optimistic locking | yes | yes | 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 | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | Access rights for users can be defined per database | yes, based on authentication and database rules | Access rights based on private key authentication or shared access signatures | Domain, group and role-based access control at the document level and for application services | 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" | Firebase Realtime Database | Microsoft Azure Table Storage | searchxml | Spark SQL | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DB-Engines blog posts | Couchbase climbs up the DB-Engines Ranking, increasing its popularity by 10% every month | Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Recent citations in the news | How to Automate A Blog Post App Deployment With GitHub Actions, Node.js, CouchDB, and Aptible IBM Cloudant pulls plan to fund new foundational layer for CouchDB How to install the CouchDB NoSQL database on Debian Server 11 CouchDB 3.0 ends admin party era • DEVCLASS CouchDB 3.0 puts safety first provided by Google News | Realtime vs Cloud Firestore: Which Firebase Database to go? Atos cybersecurity blog: Misconfigured Firebase: A real-time cyber threat Don't be like these 900+ websites and expose millions of passwords via Firebase Google Firebase may have exposed 125M records from misconfigurations Google launches Firebase Genkit, a new open source framework for building AI-powered apps provided by Google News | Working with Azure to Use and Manage Data Lakes Azure Cosmos DB Data Migration tool imports from Azure Table storage | Azure updates How to Use C# Azure.Data.Tables SDK with Azure Cosmos DB How to use Azure Table storage in .Net Quick Guide to Azure Storage Pricing 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
