DBMS > Faircom EDGE vs. GigaSpaces vs. IRONdb vs. Vertica
System Properties Comparison Faircom EDGE vs. GigaSpaces vs. IRONdb vs. Vertica
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 | GigaSpaces Xexclude from comparison | IRONdb Xexclude from comparison | Vertica OpenText™ Vertica™ Xexclude from comparison | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
IRONdb seems to be discontinued. Therefore it is 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 | High performance in-memory data grid platform, powering three products: Smart Cache, Smart ODS (Operational Data Store), Smart Augmented Transactions | A distributed Time Series DBMS with a focus on scalability, fault tolerance and operational simplicity | Cloud or off-cloud analytical database and query engine for structured and semi-structured streaming and batch data. Machine learning platform with built-in algorithms, data preparation capabilities, and model evaluation and management via SQL or Python. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Key-value store Relational DBMS | Document store Object oriented DBMS Values are user defined objects | Time Series DBMS | Relational DBMS Column oriented | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Graph DBMS Search engine | Spatial DBMS Time Series DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Website | www.faircom.com/products/faircom-edge | www.gigaspaces.com | www.circonus.com/solutions/time-series-database/ | www.vertica.com | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | docs.faircom.com/docs/en/UUID-23d4f1fd-d213-f6d5-b92e-9b7475baa14e.html | docs.gigaspaces.com/latest/landing.html | docs.circonus.com/irondb/category/getting-started | vertica.com/documentation | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | FairCom Corporation | Gigaspaces Technologies | Circonus LLC. | OpenText previously Micro Focus and Hewlett Packard | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 1979 | 2000 | 2017 | 2005 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | V3, October 2020 | 15.5, September 2020 | V0.10.20, January 2018 | 12.0.3, January 2023 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | commercial Restricted, free version available | Open Source Apache Version 2; Commercial licenses available | commercial | commercial Limited community edition free | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only Only available as a cloud service | no | no | no | no on-premises, all major clouds - Amazon AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform and containers | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementation language | ANSI C, C++ | Java, C++, .Net | C and C++ | C++ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | Android Linux ARM, x86 Raspbian Windows | Linux macOS Solaris Windows | Linux | Linux | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free) | schema-free | schema-free | Yes, but also semi-structure/unstructured data storage, and complex hierarchical data (like Parquet) stored and/or queried. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | yes, ANSI Standard SQL Types | yes | yes text, numeric, histograms | 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. | yes | no XML can be used for describing objects metadata | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | yes | yes | no | No Indexes Required. Different internal optimization strategy, but same functionality included. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | yes ANSI SQL queries | SQL-99 for query and DML statements | SQL-like query language (Circonus Analytics Query Language: CAQL) | Full 1999 standard plus machine learning, time series and geospatial. Over 650 functions. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | ADO.NET Direct SQL IoT Microservice layer JDBC MQTT (Message Queue Telemetry Transport) ODBC RESTful HTTP API | GigaSpaces LRMI Hibernate JCache JDBC JPA ODBC RESTful HTTP API Spring Data | HTTP API | ADO.NET JDBC Kafka Connector ODBC RESTful HTTP API Spark Connector vSQL character-based, interactive, front-end utility | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | C C# C++ Java JavaScript PHP Python VB.Net | .Net C++ Java Python Scala | .Net C C++ Clojure Erlang Go Haskell Java JavaScript JavaScript (Node.js) Lisp Lua Perl PHP Python R Ruby Rust Scala | C# C++ Go Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python R | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | yes .Net, JavaScript, C/C++ | yes | yes, in Lua | yes, PostgreSQL PL/pgSQL, with minor differences | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | yes | yes, event driven architecture | no | yes, called Custom Alerts | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | File partitioning Customizable business rules for partitioning | Sharding | Automatic, metric affinity per node | horizontal partitioning, hierarchical partitioning | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | yes Synchronous and asynchronous realtime replication based on transaction logs | Multi-source replication synchronous or asynchronous Source-replica replication synchronous or asynchronous | configurable replication factor, datacenter aware | Multi-source replication One, or more copies of data replicated across nodes, or object-store used for repository. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | yes Map-Reduce pattern can be built with XAP task executors | no | no Bi-directional Spark integration | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency Tunable Consistency | Immediate Consistency Consistency level configurable: ALL, QUORUM, ANY | Immediate consistency per node, eventual consistency across nodes | Immediate Consistency | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | yes when using SQL | no | no | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID | ACID | no | ACID | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes across SQL and NoSQL | yes | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | yes | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | Fine grained user, group and file access rights managed across SQL (per ANSI standard) and NoSQL. | Role-based access control | no | fine grained access rights according to SQL-standard; supports Kerberos, LDAP, Ident and hash | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | GigaSpaces | IRONdb | Vertica OpenText™ Vertica™ | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Recent citations in the news | Data Technology Company FairCom Expands The Edge with 2 New Releases of its Edge Computing Products Brokers, Protocols, Platform Move Manufacturing Data Winners of the 2021 IoT Evolution Product of the Year Awards Announced How To Collect, Store, and Query IoT Data With MQTT + SQL Trend-Setting Products in Data and Information Management for 2023 provided by Google News | Lyvia Group Partners with GigaSpaces to Accelerate Digital Innovation in European Enterprises GigaSpaces to hand out almost $14 million in dividends following Cloudify’s acquisition by Dell GigaSpaces Announces Version 16.0 with Breakthrough Data Integration Tools to Ease Enterprises' Digital Transformation Challenges Your occasional storage digest with GigaSpaces, Virtana and NAND ship data GigaSpaces Plans Spinoff of Cloudify Division to Focus on Enterprise Hybrid Cloud Management and Network Or... provided by Google News | Application observability firm Apica buys telemetry data startup Circonus and adds more funding Apica gets $6 million in funding and buys Circonus - provided by Google News | Vertica on Kubernetes OpenText Analytics Database: The ELT Advantage MapR Hadoop Upgrade Spins YARN, Supports HP Vertica Analytics Platform Stonebraker Seeks to Invert the Computing Paradigm with DBOS Querying a Vertica data source in Amazon Athena using the Athena Federated Query SDK provided by Google News |
Share this page