DBMS > Faircom EDGE vs. GeoSpock vs. Google Cloud Bigtable vs. Graphite
System Properties Comparison Faircom EDGE vs. GeoSpock vs. Google Cloud Bigtable vs. Graphite
Please select another system to include it in the comparison.
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Faircom EDGE formerly c-treeEDGE Xexclude from comparison | GeoSpock Xexclude from comparison | Google Cloud Bigtable Xexclude from comparison | Graphite Xexclude from comparison | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
GeoSpock seems to be discontinued. Therefore it will be excluded from the DB-Engines ranking. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | FairCom EDGE is an Industry 4.0 solution built to integrate, collect, aggregate and synchronize mission-critical data in edge computing environments | Spatial and temporal data processing engine for extreme data scale | Google's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail. | Data logging and graphing tool for time series data The storage layer (fixed size database) is called Whisper | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Key-value store Relational DBMS | Relational DBMS | Key-value store Wide column store | Time Series DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Time Series DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Website | www.faircom.com/products/faircom-edge | geospock.com | cloud.google.com/bigtable | github.com/graphite-project/graphite-web | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | docs.faircom.com/docs/en/UUID-23d4f1fd-d213-f6d5-b92e-9b7475baa14e.html | cloud.google.com/bigtable/docs | graphite.readthedocs.io | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | FairCom Corporation | GeoSpock | Chris Davis | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 1979 | 2015 | 2006 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | V3, October 2020 | 2.0, September 2019 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | commercial Restricted, free version available | commercial | commercial | Open Source Apache 2.0 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only Only available as a cloud service | no | yes | yes | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementation language | ANSI C, C++ | Java, Javascript | Python | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | Android Linux ARM, x86 Raspbian Windows | hosted | hosted | Linux Unix | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free) | yes | schema-free | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | yes, ANSI Standard SQL Types | yes | no | Numeric data only | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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. | yes | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | yes | temporal, categorical | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | yes ANSI SQL queries | ANSI SQL for query only (using Presto) | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | ADO.NET Direct SQL IoT Microservice layer JDBC MQTT (Message Queue Telemetry Transport) ODBC RESTful HTTP API | JDBC | gRPC (using protocol buffers) API HappyBase (Python library) HBase compatible API (Java) | HTTP API Sockets | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | C C# C++ Java JavaScript PHP Python VB.Net | C# C++ Go Java JavaScript (Node.js) Python | JavaScript (Node.js) Python | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | yes .Net, JavaScript, C/C++ | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | yes | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | File partitioning Customizable business rules for partitioning | Automatic sharding | Sharding | none | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | yes Synchronous and asynchronous realtime replication based on transaction logs | Internal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zones | none | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | no | yes | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency Tunable Consistency | Immediate Consistency | Immediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters) | none | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | yes when using SQL | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID | no | Atomic single-row operations | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes across SQL and NoSQL | yes | yes | yes locking | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Durability Support for making data persistent | yes | yes | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | yes | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | Fine grained user, group and file access rights managed across SQL (per ANSI standard) and NoSQL. | Access rights for users can be defined per table | Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM) | 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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Faircom EDGE formerly c-treeEDGE | GeoSpock | Google Cloud Bigtable | Graphite | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DB-Engines blog posts | Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity Time Series DBMS as a new trend? Innovative Software and Giant Lego Sets, Why FairCom Edge Booth is a Must-Visit at Automate FairCom kicks off new era of database technology USA - English Brokers, Protocols, Platform Move Manufacturing Data Winners of the 2021 IoT Evolution Product of the Year Awards Announced Trend-Setting Products in Data and Information Management for 2023 provided by Google News How GeoSpock is supercharging geospatial analytics Imagining an 'Everything Connected' World With Geospock | AWS Startups Blog GeoSpock launches Spatial Big Data Platform 2.0 nChain Leads Investment Round in Extreme-scale Data Firm GeoSpock Smart Cities, Autonomous Vehicles, Artificial General Intelligence Robotics: Q&A with Steve Marsh, GeoSpock provided by Google News Google's AI-First Strategy Brings Vector Support To Cloud Databases Google announces Axion, its first Arm-based CPU for data centers Google Introduces Autoscaling for Cloud Bigtable for Optimizing Costs Review: Google Bigtable scales with ease Google scales up Cloud Bigtable NoSQL database provided by Google News Grafana Labs Announces Mimir Time Series Database The Billion Data Point Challenge: Building a Query Engine for High Cardinality Time Series Data Getting Started with Monitoring using Graphite The value of time series data and TSDBs Real-Time Performance and Health Monitoring Using Netdata provided by Google News |
Share this page