DBMS > Faircom DB vs. GBase vs. Google Cloud Firestore vs. Hazelcast vs. Microsoft Azure Data Explorer
System Properties Comparison Faircom DB vs. GBase vs. Google Cloud Firestore vs. Hazelcast vs. Microsoft Azure Data Explorer
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Faircom DB  formerly c-treeACE Xexclude from comparison | GBase Xexclude from comparison | Google Cloud Firestore Xexclude from comparison | Hazelcast Xexclude from comparison | Microsoft Azure Data Explorer Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | Native high-speed multi-model DBMS for relational and key-value store data simultaneously accessible through SQL and NoSQL APIs. | Widely used RDBMS in China, including analytical, transactional, distributed transactional, and cloud-native data warehousing. | Cloud Firestore is an auto-scaling document database for storing, syncing, and querying data for mobile and web apps. It offers seamless integration with other Firebase and Google Cloud Platform products. | A widely adopted in-memory data grid | Fully managed big data interactive analytics platform | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Key-value store Relational DBMS | Relational DBMS | Document store | Key-value store | Relational DBMS column oriented | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary database models | Document store JSON support with IMDG 3.12 | 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 engineTime Series DBMS see docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer/time-series-analysis | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Website | www.faircom.com/products/faircom-db | www.gbase.cn | firebase.google.com/products/firestore | hazelcast.com | azure.microsoft.com/services/data-explorer | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | docs.faircom.com/docs/en/UUID-7446ae34-a1a7-c843-c894-d5322e395184.html | firebase.google.com/docs/firestore | hazelcast.org/imdg/docs | docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | FairCom Corporation | General Data Technology Co., Ltd. | Hazelcast | Microsoft | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 1979 | 2004 | 2017 | 2008 | 2019 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | V12, November 2020 | GBase 8a, GBase 8s, GBase 8c | 5.3.6, November 2023 | cloud service with continuous releases | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | commercial Restricted, free version available | commercial | commercial | Open Source Apache Version 2; commercial licenses available | commercial | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Cloud-based only Only available as a cloud service | no | no | yes | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementation language | ANSI C, C++ | C, Java, Python | Java | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | AIX FreeBSD HP-UX Linux NetBSD OS X QNX SCO Solaris VxWorks Windows easily portable to other OSs | Linux | hosted | All OS with a Java VM | hosted | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | schema free, schema optional, schema required, partial schema, | yes | schema-free | schema-free | Fixed schema with schema-less datatypes (dynamic) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | yes, ANSI SQL Types, JSON, typed binary structures | yes | yes | yes | yes bool, datetime, dynamic, guid, int, long, real, string, timespan, double: docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/scalar-data-types | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 | yes the object must implement a serialization strategy | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | yes | yes | yes | yes | all fields are automatically indexed | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | yes, ANSI SQL with proprietary extensions | Standard with numerous extensions | no | SQL-like query language | Kusto Query Language (KQL), SQL subset | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | ADO.NET Direct SQL JDBC JPA ODBC RESTful HTTP/JSON API RESTful MQTT/JSON API RPC | ADO.NET C API JDBC ODBC | Android gRPC (using protocol buffers) API iOS JavaScript API RESTful HTTP API | JCache JPA Memcached protocol RESTful HTTP API | Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS) RESTful HTTP API | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | .Net C C# C++ Java JavaScript (Node.js and browser) PHP Python Visual Basic | C# | Go Java JavaScript JavaScript (Node.js) Objective-C Python | .Net C# C++ Clojure Go Java JavaScript (Node.js) Python Scala | .Net Go Java JavaScript (Node.js) PowerShell Python R | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | yes .Net, JavaScript, C/C++ | user defined functions | yes, Firebase Rules & Cloud Functions | yes Event Listeners, Executor Services | Yes, possible languages: KQL, Python, R | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | yes | yes | yes, with Cloud Functions | yes Events | yes see docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/management/updatepolicy | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | File partitioning, horizontal partitioning, sharding Customizable business rules for table partitioning | horizontal partitioning (by range, list and hash) and vertical partitioning | Sharding | Sharding | Sharding Implicit feature of the cloud service | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | yes, configurable to be parallel or serial, synchronous or asynchronous, uni-directional or bi-directional, ACID-consistent or eventually consistent (with custom conflict resolution). | yes | Multi-source replication | yes Replicated Map | 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 | no | Using Cloud Dataflow | yes | Spark connector (open source): github.com/Azure/azure-kusto-spark | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Eventual Consistency Immediate Consistency Tunable consistency per server, database, table, and transaction | Immediate Consistency | Immediate Consistency | Immediate Consistency or Eventual Consistency selectable by user Raft Consensus Algorithm | Eventual Consistency Immediate Consistency | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | yes | yes | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | tunable from ACID to Eventually Consistent | ACID | yes | one or two-phase-commit; repeatable reads; read commited | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Support for making data persistent | Yes, tunable from durable to delayed durability to in-memory | 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 | Fine grained access rights according to SQL-standard with additional protections for files | yes | Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management. Security Rules for 3rd party authentication using Firebase Auth. | Role-based access control | Azure Active Directory Authentication | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Related products and servicesWe invite representatives of vendors of related products to contact us for presenting information about their offerings here. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More resources | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Faircom DB formerly c-treeACE | GBase | Google Cloud Firestore | Hazelcast | Microsoft Azure Data Explorer | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DB-Engines blog posts | Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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