DBMS > Fujitsu Enterprise Postgres vs. Google Cloud Firestore vs. InfluxDB vs. MySQL vs. TypeDB
System Properties Comparison Fujitsu Enterprise Postgres vs. Google Cloud Firestore vs. InfluxDB vs. MySQL vs. TypeDB
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Fujitsu Enterprise Postgres Xexclude from comparison | Google Cloud Firestore Xexclude from comparison | InfluxDB Xexclude from comparison | MySQL Xexclude from comparison | TypeDB  formerly named Grakn Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | Enterprise-grade PostgreSQL-based DBMS with security enhancements such as Transparent Data Encryption and Data Masking, plus high-availability and performance improvement features. | 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. | DBMS for storing time series, events and metrics | Widely used open source RDBMS | TypeDB is a strongly-typed database with a rich and logical type system and TypeQL as its query language | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Relational DBMS | Document store | Time Series DBMS | Relational DBMS Key/Value like access via memcached API | Graph DBMS Relational DBMS Often described as a 'hyper-relational' database, since it implements the 'Entity-Relationship Paradigm' to manage complex data structures and ontologies. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary database models | Document store Spatial DBMS | Spatial DBMS with GEO package | Document store Spatial DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Website | www.postgresql.fastware.com | firebase.google.com/products/firestore | www.influxdata.com/products/influxdb-overview | www.mysql.com | typedb.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | www.postgresql.fastware.com/product-manuals | firebase.google.com/docs/firestore | docs.influxdata.com/influxdb | dev.mysql.com/doc | typedb.com/docs | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | PostgreSQL Global Development Group, Fujitsu Australia Software Technology | Oracle since 2010, originally MySQL AB, then Sun | Vaticle | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2017 | 2013 | 1995 | 2016 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | Fujitsu Enterprise Postgres 14, January 2022 | 2.7.6, April 2024 | 8.4.0, April 2024 | 2.26.3, January 2024 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | commercial | commercial | Open Source MIT-License; commercial enterprise version available | Open Source GPL version 2. Commercial licenses with extended functionallity are available | Open Source GPL Version 3, commercial licenses available | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Cloud-based only Only available as a cloud service | no | yes | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | Aiven for MySQL: Fully managed MySQL, deployable in the cloud of your choice, with seamless integrations and lightning-fast setup. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementation language | C | Go | C and C++ | Java | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | Linux Windows | hosted | Linux OS X through Homebrew | FreeBSD Linux OS X Solaris Windows | Linux OS X Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | yes | schema-free | schema-free | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | yes | yes | Numeric data and Strings | yes | 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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | yes | yes | no | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | yes | no | SQL-like query language | yes with proprietary extensions | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | ADO.NET JDBC native C library ODBC streaming API for large objects | Android gRPC (using protocol buffers) API iOS JavaScript API RESTful HTTP API | HTTP API JSON over UDP | ADO.NET JDBC ODBC Proprietary native API | gRPC protocol TypeDB Console (shell) TypeDB Studio (Visualisation software- previously TypeDB Workbase) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | .Net C C++ Delphi Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python Tcl | Go Java JavaScript JavaScript (Node.js) Objective-C Python | .Net Clojure Erlang Go Haskell Java JavaScript JavaScript (Node.js) Lisp Perl PHP Python R Ruby Rust Scala | Ada C C# C++ D Delphi Eiffel Erlang Haskell Java JavaScript (Node.js) Objective-C OCaml Perl PHP Python Ruby Scheme Tcl | All JVM based languages Groovy Java JavaScript (Node.js) Python Scala | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | user defined functions | yes, Firebase Rules & Cloud Functions | no | yes proprietary syntax | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | yes | yes, with Cloud Functions | no | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | partitioning by range, list and by hash | Sharding | Sharding in enterprise version only | horizontal partitioning, sharding with MySQL Cluster or MySQL Fabric | Sharding by using Cassandra | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Source-replica replication | Multi-source replication | selectable replication factor in enterprise version only | Multi-source replication Source-replica replication | Multi-source replication by using Cassandra | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | Using Cloud Dataflow | no | no | yes by using Apache Kafka and Apache Zookeeper | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Immediate Consistency | Immediate Consistency | Immediate Consistency | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | yes | no | no | yes not for MyISAM storage engine | no substituted by the relationship feature | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID | yes | no | ACID not for MyISAM storage engine | ACID | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes, multi-version concurrency control (MVCC) | yes | yes | yes table locks or row locks depending on storage engine | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Support for making data persistent | yes | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | yes Depending on used storage engine | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | fine grained access rights according to SQL-standard | Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management. Security Rules for 3rd party authentication using Firebase Auth. | simple rights management via user accounts | Users with fine-grained authorization concept no user groups or roles | yes at REST API level; other APIs in progress | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Fujitsu Enterprise Postgres | Google Cloud Firestore | InfluxDB | MySQL | TypeDB formerly named Grakn | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Specific characteristics | 100% compatible with community PostgreSQL » more | InfluxData is the creator of InfluxDB , the open source time series database. It... » more | TypeDB is a polymorphic database with a conceptual data model, a strong subtyping... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Competitive advantages | Built-in TDE and Data Masking security. In-Memory Columnar Index, and a high speed... » more | Time to Value InfluxDB is available in all the popular languages and frameworks,... » more | TypeDB provides a new level of expressivity, extensibility, interoperability, and... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typical application scenarios | Transactional payments applications, reporting and mixed workloads. » more | IoT & Sensor Monitoring Developers are witnessing the instrumentation of every available... » more | Life sciences : TypeDB makes working with biological data much easier and accelerates... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Key customers | InfluxData has more than 1,900 paying customers, including customers include MuleSoft,... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Market metrics | Over 30 years experience in database technology. Over 20 years in Postgres development... » more | Fastest-growing database to drive 27,500 GitHub stars Over 750,000 daily active instances » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Licensing and pricing models | Core based licensing » more | Open source core with closed source clustering available either on-premise or on... » more | Apache f or language drivers, and AGPL and Commercial for the database server. The... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| News | Deadman Alerts with Grafana and InfluxDB Cloud 3.0 Scaling Data Collection: Solving Renewable Energy Challenges with InfluxDB Chasing the Skies: Monitoring Flights with InfluxDB Monitoring Your Cloud Environments and Applications with InfluxDB Webinar Recap: Unleash the Full Potential of Your Time Series Data with InfluxDB and AWS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
We invite representatives of system vendors to contact us for updating and extending the system information, | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Related products and services | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 3rd parties | Navicat for MySQL is the ideal solution for MySQL/MariaDB administration and development. » more Aiven for MySQL: Fully managed MySQL, deployable in the cloud of your choice, with seamless integrations and lightning-fast setup. » more Navicat Monitor is a safe, simple and agentless remote server monitoring tool for MySQL and many other database management systems. » more CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers. » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
We invite representatives of vendors of related products to contact us for presenting information about their offerings here. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More resources | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Fujitsu Enterprise Postgres | Google Cloud Firestore | InfluxDB | MySQL | TypeDB formerly named Grakn | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DB-Engines blog posts | Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates | Why Build a Time Series Data Platform? Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity Time Series DBMS as a new trend? | MySQL is the DBMS of the Year 2019 MariaDB strengthens its position in the open source RDBMS market The struggle for the hegemony in Oracle's database empire | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Recent citations in the news | Fujitsu Develops Column-Oriented Data-Processing Engine Enabling Fast, High-Volume Data Analysis in Database ... Expert Insight 202009 KAC Fujitsu Develops Database Integration Technology to Accelerate IoT Data Analysis Fujitsu recognized as winner of 2023 Microsoft Japan Healthcare & Life Sciences Partner of the Year Award for its ... Latest News provided by Google News | Realtime vs Cloud Firestore: Which Firebase Database to go? Google's AI-First Strategy Brings Vector Support To Cloud Databases Google launches Firebase Genkit, a new open source framework for building AI-powered apps Google's Cloud Firestore is now generally available Google launches Cloud Firestore, a new document database for app developers provided by Google News | Run and manage open source InfluxDB databases with Amazon Timestream | Amazon Web Services Amazon Timestream: Managed InfluxDB for Time Series Data InfluxData Collaborating with AWS to Bring InfluxDB and Time Series Analytics to Developers Around the World How the FDAP Stack Gives InfluxDB 3.0 Real-Time Speed, Efficiency AWS and InfluxData partner to offer managed time series database Timestream for InfluxDB provided by Google News | Authentication Bypass Vulnerability in MySQL 12 Most Popular Databases in 2024 Amazon Aurora MySQL version 2 (with MySQL 5.7 compatibility) to version 3 (with MySQL 8.0 compatibility) upgrade ... PlanetScale forks MySQL to add vector support Enterprise Manager: How Comcast enhanced monitoring for MySQL InnoDB Clusters provided by Google News | Modelling Biomedical Data for a Drug Discovery Knowledge Graph Spacecraft Engineering Models: How to Migrate UML to TypeQL 195 Data Science Libraries You Should Reconsider Using | by Dimitris Effrosynidis Bayer's Approach to Modelling and Loading Data at Scale Building a Biomedical Knowledge Graph | by Daniel Crowe provided by Google News | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Share this page
