DBMS > Databricks vs. Faircom DB vs. TimescaleDB vs. ToroDB
System Properties Comparison Databricks vs. Faircom DB vs. TimescaleDB vs. ToroDB
Please select another system to include it in the comparison.
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Databricks Xexclude from comparison | Faircom DB ![]() | TimescaleDB Xexclude from comparison | ToroDB Xexclude from comparison | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
ToroDB seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | The Databricks Lakehouse Platform combines elements of data lakes and data warehouses to provide a unified view onto structured and unstructured data. It is based on Apache Spark. | Native high-speed multi-model DBMS for relational and key-value store data simultaneously accessible through SQL and NoSQL APIs. | A time series DBMS optimized for fast ingest and complex queries, based on PostgreSQL | A MongoDB-compatible JSON document store, built on top of PostgreSQL | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Document store Relational DBMS | Key-value store Relational DBMS | Time Series DBMS | Document store | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Website | www.databricks.com | www.faircom.com/products/faircom-db | www.timescale.com | github.com/torodb/server | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | docs.databricks.com | docs.faircom.com/docs/en/UUID-7446ae34-a1a7-c843-c894-d5322e395184.html | docs.timescale.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | Databricks | FairCom Corporation | Timescale | 8Kdata | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2013 | 1979 | 2017 | 2016 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | V12, November 2020 | 2.15.0, May 2024 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License ![]() | commercial | commercial ![]() | Open Source ![]() | Open Source ![]() | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only ![]() | yes | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DBaaS offerings (sponsored links) ![]() Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementation language | ANSI C, C++ | C | Java | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | hosted | AIX FreeBSD HP-UX Linux NetBSD OS X QNX SCO Solaris VxWorks Windows ![]() | Linux OS X Windows | All OS with a Java 7 VM | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free) | schema free, schema optional, schema required, partial schema, | yes | schema-free | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing ![]() | yes, ANSI SQL Types, JSON, typed binary structures | numerics, strings, booleans, arrays, JSON blobs, geospatial dimensions, currencies, binary data, other complex data types | yes ![]() | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
XML support ![]() | yes | no | yes | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL ![]() | with Databricks SQL | yes, ANSI SQL with proprietary extensions | yes ![]() | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | JDBC ODBC RESTful HTTP API | ADO.NET Direct SQL JDBC JPA ODBC RESTful HTTP/JSON API RESTful MQTT/JSON API RPC | ADO.NET JDBC native C library ODBC streaming API for large objects | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | Python R Scala | .Net C C# C++ Java JavaScript (Node.js and browser) PHP Python Visual Basic | .Net C C++ Delphi Java ![]() JavaScript Perl PHP Python R Ruby Scheme Tcl | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts ![]() | user defined functions and aggregates | yes ![]() | user defined functions, PL/pgSQL, PL/Tcl, PL/Perl, PL/Python, PL/Java, PL/PHP, PL/R, PL/Ruby, PL/Scheme, PL/Unix shell | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | yes | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods ![]() | File partitioning, horizontal partitioning, sharding ![]() | yes, across time and space (hash partitioning) attributes | Sharding | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods ![]() | yes | yes, configurable to be parallel or serial, synchronous or asynchronous, uni-directional or bi-directional, ACID-consistent or eventually consistent (with custom conflict resolution). | Source-replica replication with hot standby and reads on replicas ![]() | Source-replica replication | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce ![]() | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts ![]() | Immediate Consistency | Eventual Consistency Immediate Consistency Tunable consistency per server, database, table, and transaction | Immediate Consistency | Eventual Consistency Immediate Consistency | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys ![]() | yes | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts ![]() | ACID | tunable from ACID to Eventually Consistent | ACID | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency ![]() | yes | yes | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Durability ![]() | yes | Yes, tunable from durable to delayed durability to in-memory | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
In-memory capabilities ![]() | no | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts ![]() | Fine grained access rights according to SQL-standard with additional protections for files | fine grained access rights according to SQL-standard | Access rights for users and roles | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Databricks | Faircom DB ![]() | TimescaleDB | ToroDB | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Specific characteristics | Supported database models : In addition to the Document store and Relational DBMS... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Databricks | Faircom DB ![]() | TimescaleDB | ToroDB | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DB-Engines blog posts | PostgreSQL is the DBMS of the Year 2023 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Recent citations in the news | Databricks is Taking the Ultimate Risk of Building 'USB for AI' – AIM The Three Big Announcements by Databricks AI Team in June 2024 Databricks launches LakeFlow to help its customers build their data pipelines Databricks tells investors annualized revenue will reach $2.4 billion at midway point of year Databricks open-sources Unity Catalog, challenging Snowflake on interoperability for data workloads provided by Google News | FairCom Unveils New Look, FairCom DB v13: Introducing 'DB Made Simple' FairCom kicks off new era of database technology USA - English provided by Google News | TimescaleDB Is a Vector Database Now, Too Timescale Acquires PopSQL to Bring a Modern, Collaborative SQL GUI to PostgreSQL Developers Power IoT and time-series workloads with TimescaleDB for Azure Database for PostgreSQL Timescale Valuation Rockets to Over $1B with $110M Round, Marking the Explosive Rise of Time-Series Data TimescaleDB goes distributed; implements ‘Chunking’ over ‘Sharding’ for scaling-out provided by Google News |
Share this page