DBMS > Google Cloud Firestore vs. GridGain vs. Kinetica vs. openGauss vs. Tigris
System Properties Comparison Google Cloud Firestore vs. GridGain vs. Kinetica vs. openGauss vs. Tigris
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Google Cloud Firestore Xexclude from comparison | GridGain Xexclude from comparison | Kinetica Xexclude from comparison | openGauss Xexclude from comparison | Tigris Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | 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. | GridGain is an in-memory computing platform, built on Apache Ignite | Fully vectorized database across both GPUs and CPUs | An enterprise-class RDBMS compatible with high-performance, high-availability and high-performance originally developed by Huawei | A horizontally scalable, ACID transactional, document database available both as a fully managed cloud service and for deployment on self-managed infrastructure | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Document store | Columnar Key-value store Object oriented DBMS Relational DBMS | Relational DBMS | Relational DBMS | Document store Key-value store Search engine Time Series DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary database models | Spatial DBMS Time Series DBMS | Document store Spatial DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Website | firebase.google.com/products/firestore | www.gridgain.com | www.kinetica.com | gitee.com/opengauss opengauss.org | www.tigrisdata.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | firebase.google.com/docs/firestore | www.gridgain.com/docs/index.html | docs.kinetica.com | docs.opengauss.org/en gitee.com/opengauss/docs | www.tigrisdata.com/docs | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | GridGain Systems, Inc. | Kinetica | Huawei and openGauss community | Tigris Data, Inc. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2017 | 2007 | 2012 | 2019 | 2022 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | GridGain 8.5.1 | 7.1, August 2021 | 3.0, March 2022 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License  Commercial or Open Source | commercial | commercial, open source | commercial | Open Source | Open Source Apache Version 2.0 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Cloud-based only Only available as a cloud service | yes | no | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementation language | Java, C++, .Net, Python, REST, SQL | C, C++ | C, C++, Java | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | hosted | Linux OS X Solaris Windows z/OS | Linux | Linux | Linux macOS Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | schema-free | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | yes | yes | yes | 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 | yes | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | yes | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | no | ANSI-99 for query and DML statements, subset of DDL | SQL-like DML and DDL statements | ANSI SQL 2011 | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | Android gRPC (using protocol buffers) API iOS JavaScript API RESTful HTTP API | HDFS API Hibernate JCache JDBC ODBC Proprietary protocol RESTful HTTP API Spring Data | JDBC ODBC RESTful HTTP API | JDBC ODBC | CLI Client gRPC RESTful HTTP API | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | Go Java JavaScript JavaScript (Node.js) Objective-C Python | C# C++ Java PHP Python Ruby Scala | C++ Java JavaScript (Node.js) Python | C C++ Java | Go Java JavaScript (Node.js) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | yes, Firebase Rules & Cloud Functions | yes (compute grid and cache interceptors can be used instead) | user defined functions | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | yes, with Cloud Functions | yes (cache interceptors and events) | yes triggers when inserted values for one or more columns fall within a specified range | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding | Sharding | Sharding | horizontal partitioning (by range, list and hash) | Sharding | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Multi-source replication | yes (replicated cache) | Source-replica replication | Source-replica replication | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | Using Cloud Dataflow | yes (compute grid and hadoop accelerator) | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Immediate Consistency | Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration | Immediate Consistency | Immediate Consistency | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | no | no | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | yes | ACID | no | ACID | ACID | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Support for making data persistent | yes | yes | yes | yes | yes, using FoundationDB | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | yes | yes GPU vRAM or System RAM | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | 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 Security Hooks for custom implementations | Access rights for users and roles on table level | Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard | Access rights for users and roles | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Google Cloud Firestore | GridGain | Kinetica | openGauss | Tigris | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DB-Engines blog posts | Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Recent citations in the news | Realtime vs Cloud Firestore: Which Firebase Database to Choose 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 NoSQL on the Cloud With Python Spring Boot Tutorial: Building Microservices Deployed to Google Cloud provided by Google News | GridGain Advances Its Unified Real-Time Data Platform to Help Enterprises Accelerate AI-Driven Data Processing GridGain Sponsoring Strategic AI and Kafka Conferences This Month GridGain in-memory data and generative AI Data Management News for the Week of July 12; Updates from Cloudera, HerculesAI, Oracle & More GridGain Announces Call for Speakers for Virtual Apache Ignite Summit 2024 provided by Google News | Kinetica Elevates RAG with Fast Access to Real-Time Data Kinetica Delivers Real-Time Vector Similarity Search Kinetica ramps up RAG for generative AI, empowering enterprises with real-time operational data Kinetica: AI is a ‘killer app’ for data analytics Kinetica Taps Dell for Hardware provided by Google News | openGauss Open Source Community Officially Launch Engineering Students from Thammasat Win 2 'Huawei ICT' Awards to Represent Thailand in Asia-Pacific Competition. Huawei releases six products to supercharge the cloud Ethiopian Students Finish third in Global ICT Competition Diversified Computing: Open Innovation for Shared Success provided by Google News | Tigris Data Unveils Beta Launch of New Vector Search Tool Tigris Data Launches All-in-One Developer Data Platform provided by Google News | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Share this page
