DBMS > Faircom DB vs. GridDB vs. Ignite vs. Milvus vs. SingleStore
System Properties Comparison Faircom DB vs. GridDB vs. Ignite vs. Milvus vs. SingleStore
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Faircom DB formerly c-treeACE Xexclude from comparison | GridDB Xexclude from comparison | Ignite Xexclude from comparison | Milvus Xexclude from comparison | SingleStore former name was MemSQL Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | Native high-speed multi-model DBMS for relational and key-value store data simultaneously accessible through SQL and NoSQL APIs. | Scalable in-memory time series database optimized for IoT and Big Data | Apache Ignite is a memory-centric distributed database, caching, and processing platform for transactional, analytical, and streaming workloads, delivering in-memory speeds at petabyte scale. | A DBMS designed for efficient storage of vector data and vector similarity searches | MySQL wire-compliant distributed RDBMS that combines an in-memory row-oriented and a disc-based column-oriented storage with patented universal storage to handle transactional and analytical workloads in one single table type | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Key-value store Relational DBMS | Time Series DBMS | Key-value store Relational DBMS | Vector DBMS | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Key-value store Relational DBMS | Document store Spatial DBMS Time Series DBMS Vector DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Website | www.faircom.com/products/faircom-db | griddb.net | ignite.apache.org | milvus.io | www.singlestore.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | docs.faircom.com/docs/en/UUID-7446ae34-a1a7-c843-c894-d5322e395184.html | docs.griddb.net | apacheignite.readme.io/docs | milvus.io/docs/overview.md | docs.singlestore.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | FairCom Corporation | Toshiba Corporation | Apache Software Foundation | SingleStore Inc. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 1979 | 2013 | 2015 | 2019 | 2013 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | V12, November 2020 | 5.1, August 2022 | Apache Ignite 2.6 | 2.4.4, May 2024 | 8.5, January 2024 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | commercial Restricted, free version available | Open Source AGPL version 3 and Apache License, version 2.0 , commercial license (standard and advanced editions) also available | Open Source Apache 2.0 | Open Source Apache Version 2.0 | commercial free developer edition available | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only Only available as a cloud service | no | no | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | Zilliz Cloud – Cloud-native service for Milvus | SingleStoreDB Cloud: The world's fastest, modern cloud database for both operational (OLTP) and analytical (OLAP) workloads. Available instantly with multi-cloud and hybrid-cloud capabilities | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementation language | ANSI C, C++ | C++ | C++, Java, .Net | C++, Go | C++, Go | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | AIX FreeBSD HP-UX Linux NetBSD OS X QNX SCO Solaris VxWorks Windows easily portable to other OSs | Linux | Linux OS X Solaris Windows | Linux macOS 10.14 or later Windows with WSL 2 enabled | Linux 64 bit version required | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | schema free, schema optional, schema required, partial schema, | yes | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | yes, ANSI SQL Types, JSON, typed binary structures | yes numerical, string, blob, geometry, boolean, timestamp | yes | Vector, Numeric and String | 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 | yes | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | yes | yes | yes | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | yes, ANSI SQL with proprietary extensions | SQL92, SQL-like TQL (Toshiba Query Language) | ANSI-99 for query and DML statements, subset of DDL | no | yes but no triggers and foreign keys | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | ADO.NET Direct SQL JDBC JPA ODBC RESTful HTTP/JSON API RESTful MQTT/JSON API RPC | JDBC ODBC Proprietary protocol RESTful HTTP/JSON API | HDFS API Hibernate JCache JDBC ODBC Proprietary protocol RESTful HTTP API Spring Data | RESTful HTTP API | Cluster Management API as HTTP Rest and CLI HTTP API JDBC MongoDB API ODBC | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | .Net C C# C++ Java JavaScript (Node.js and browser) PHP Python Visual Basic | C C++ Go Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python Ruby | C# C++ Java PHP Python Ruby Scala | C++ Go Java JavaScript (Node.js) Python | Bash C C# Java JavaScript (Node.js) Python | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | yes .Net, JavaScript, C/C++ | no | yes (compute grid and cache interceptors can be used instead) | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | yes | yes | yes (cache interceptors and events) | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | File partitioning, horizontal partitioning, sharding Customizable business rules for table partitioning | Sharding | Sharding | Sharding | Sharding hash partitioning | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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). | Source-replica replication | yes (replicated cache) | Source-replica replication stores two copies of each physical data partition on two separate nodes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | Connector for using GridDB as an input source and output destination for Hadoop MapReduce jobs | yes (compute grid and hadoop accelerator) | no | no can define user-defined aggregate functions for map-reduce-style calculations | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Eventual Consistency Immediate Consistency Tunable consistency per server, database, table, and transaction | Immediate consistency within container, eventual consistency across containers | Immediate Consistency | Bounded Staleness Eventual Consistency Immediate Consistency Session Consistency Tunable Consistency | Immediate Consistency | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | yes | no | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | tunable from ACID to Eventually Consistent | ACID at container level | ACID | no | ACID | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes | yes, multi-version concurrency control (MVCC) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Durability Support for making data persistent | Yes, tunable from durable to delayed durability to in-memory | yes | yes | yes | yes All updates are persistent, including those to disk-based columnstores and memory-based row stores. Transaction commits are supported via write-ahead log. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | yes | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | Fine grained access rights according to SQL-standard with additional protections for files | Access rights for users can be defined per database | Security Hooks for custom implementations | Role based access control and fine grained access rights | Fine grained access control via users, groups and roles | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Faircom DB formerly c-treeACE | GridDB | Ignite | Milvus | SingleStore former name was MemSQL | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Specific characteristics | GridDB is a highly scalable, in-memory time series database optimized for IoT and... » more | Milvus is an open-source and cloud-native vector database built for production-ready... » more | SingleStore offers a fully-managed , distributed, highly-scalable SQL database designed... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Competitive advantages | 1. Optimized for IoT Equipped with Toshiba's proprietary key-container data model... » more | Highly available, versatile, and robust with millisecond latency. Supports batch... » more | SingleStore’s competitive advantages include: Easy and Simplified Architecture with... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typical application scenarios | Factory IoT, Automative Industry, Energy, BEMS, Smart Community, Monitoring system. » more | RAG: retrieval augmented generation Video media : video understanding, video deduplication.... » more | Driving Fast Analytics: SingleStore delivers the fastest and most scalable reporting... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Key customers | Denso International [see use case ] An Electric Power company [see use case ] Ishinomaki... » more | Milvus is trusted by thousands of enterprises, including PayPal, eBay, IKEA, LINE,... » more | IEX Cloud : Improves Financial Data Distribution Speed 15x with Singlestore DB Comcast,... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Market metrics | GitHub trending repository » more | As of January 2024, 25k+ GitHub stars 10M+ downloads and installations 3k+ enterprise... » more | Customers in various industries worldwide including US and International Industry... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Licensing and pricing models | Open Source license (AGPL v3 & Apache v2) Commercial license (subscription) » more | Milvus was released under the open-source Apache License 2.0 in October 2019. Fully-managed... » more | F ree Tier and Enterprise Edition » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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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. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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