DBMS > Couchbase vs. Faircom DB vs. Google Cloud Bigtable vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. NSDb
System Properties Comparison Couchbase vs. Faircom DB vs. Google Cloud Bigtable vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. NSDb
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Couchbase Originally called Membase Xexclude from comparison | Faircom DB formerly c-treeACE Xexclude from comparison | Google Cloud Bigtable Xexclude from comparison | Microsoft Azure Data Explorer Xexclude from comparison | NSDb Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | A distributed document store with integrated cache, a powerful search engine, in-built operational and analytical capabilities, and an embedded mobile database | Native high-speed multi-model DBMS for relational and key-value store data simultaneously accessible through SQL and NoSQL APIs. | Google's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail. | Fully managed big data interactive analytics platform | Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Document store | Key-value store Relational DBMS | Key-value store Wide column store | Relational DBMS column oriented | Time Series DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Key-value store originating from the former Membase product and supporting the Memcached protocol Spatial DBMS using the Geocouch extension Search engine Time Series DBMS Vector DBMS | Document store If a column is of type dynamic docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/scalar-data-types/dynamic then it's possible to add arbitrary JSON documents in this cell Event Store this is the general usage pattern at Microsoft. Billing, Logs, Telemetry events are stored in ADX and the state of an individual entity is defined by the arg_max(timestamps) Spatial DBMS Search engine support for complex search expressions docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/parseoperator FTS, Geospatial docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/geo-point-to-geohash-function distributed search -> ADX acts as a distributed search engine Time Series DBMS see docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer/time-series-analysis | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Website | www.couchbase.com | www.faircom.com/products/faircom-db | cloud.google.com/bigtable | azure.microsoft.com/services/data-explorer | nsdb.io | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | docs.couchbase.com | docs.faircom.com/docs/en/UUID-7446ae34-a1a7-c843-c894-d5322e395184.html | cloud.google.com/bigtable/docs | docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer | nsdb.io/Architecture | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | Couchbase, Inc. | FairCom Corporation | Microsoft | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2011 | 1979 | 2015 | 2019 | 2017 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | Server: 7.2, June 2023; Mobile: 3.1, March 2022; Couchbase Capella (DBaaS), June 2023 | V12, November 2020 | cloud service with continuous releases | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | Open Source Business Source License (BSL 1.1); Commercial licenses also available | commercial Restricted, free version available | commercial | commercial | Open Source Apache Version 2.0 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only Only available as a cloud service | no | no | yes | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementation language | C, C++, Go and Erlang | ANSI C, C++ | Java, Scala | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | Linux OS X Windows | AIX FreeBSD HP-UX Linux NetBSD OS X QNX SCO Solaris VxWorks Windows easily portable to other OSs | hosted | hosted | Linux macOS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | schema-free | schema free, schema optional, schema required, partial schema, | schema-free | Fixed schema with schema-less datatypes (dynamic) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | yes | yes, ANSI SQL Types, JSON, typed binary structures | no | yes bool, datetime, dynamic, guid, int, long, real, string, timespan, double: docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/scalar-data-types | yes: int, bigint, decimal, string | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | yes | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | yes | yes | no | all fields are automatically indexed | all fields are automatically indexed | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | SQL++, extends ANSI SQL to JSON for operational, transactional, and analytic use cases | yes, ANSI SQL with proprietary extensions | no | Kusto Query Language (KQL), SQL subset | SQL-like query language | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | CLI Client HTTP REST Kafka Connector Native language bindings for CRUD, Query, Search and Analytics APIs Spark Connector Spring Data | ADO.NET Direct SQL JDBC JPA ODBC RESTful HTTP/JSON API RESTful MQTT/JSON API RPC | gRPC (using protocol buffers) API HappyBase (Python library) HBase compatible API (Java) | Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS) RESTful HTTP API | gRPC HTTP REST WebSocket | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | .Net C Go Java JavaScript Node.js Kotlin PHP Python Ruby Scala | .Net C C# C++ Java JavaScript (Node.js and browser) PHP Python Visual Basic | C# C++ Go Java JavaScript (Node.js) Python | .Net Go Java JavaScript (Node.js) PowerShell Python R | Java Scala | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | Functions and timers in JavaScript and UDFs in Java, Python, SQL++ | yes .Net, JavaScript, C/C++ | no | Yes, possible languages: KQL, Python, R | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | yes via the TAP protocol | yes | no | yes see docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/management/updatepolicy | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Automatic Sharding | File partitioning, horizontal partitioning, sharding Customizable business rules for table partitioning | Sharding | Sharding Implicit feature of the cloud service | Sharding | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Multi-source replication including cross data center replication Source-replica replication | yes, configurable to be parallel or serial, synchronous or asynchronous, uni-directional or bi-directional, ACID-consistent or eventually consistent (with custom conflict resolution). | Internal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zones | yes Implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | yes | no | yes | Spark connector (open source): github.com/Azure/azure-kusto-spark | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Eventual Consistency Immediate Consistency selectable on a per-operation basis | Eventual Consistency Immediate Consistency Tunable consistency per server, database, table, and transaction | Immediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters) | Eventual Consistency Immediate Consistency | Eventual Consistency | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | no | yes | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID | tunable from ACID to Eventually Consistent | Atomic single-row operations | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Durability Support for making data persistent | yes | Yes, tunable from durable to delayed durability to in-memory | yes | yes | Using Apache Lucene | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | yes Ephemeral buckets | yes | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | User and Administrator separation with password-based and LDAP integrated Authentication. Role-base access control. | Fine grained access rights according to SQL-standard with additional protections for files | Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM) | Azure Active Directory Authentication | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Related products and services | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
3rd parties | CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers. » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Couchbase Originally called Membase | Faircom DB formerly c-treeACE | Google Cloud Bigtable | Microsoft Azure Data Explorer | NSDb | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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