DBMS > Interbase vs. IRONdb vs. Netezza vs. Spark SQL vs. SQLite
System Properties Comparison Interbase vs. IRONdb vs. Netezza vs. Spark SQL vs. SQLite
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Interbase Xexclude from comparison | IRONdb Xexclude from comparison | Netezza  Also called PureData System for Analytics by IBM Xexclude from comparison | Spark SQL Xexclude from comparison | SQLite Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| IRONdb seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | Light-weight proven RDBMS originally from Borland | A distributed Time Series DBMS with a focus on scalability, fault tolerance and operational simplicity | Data warehouse and analytics appliance part of IBM PureSystems | Spark SQL is a component on top of 'Spark Core' for structured data processing | Widely used embeddable, in-process RDBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Relational DBMS | Time Series DBMS | Relational DBMS | Relational DBMS | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Website | www.embarcadero.com/products/interbase | www.circonus.com/solutions/time-series-database/ | www.ibm.com/products/netezza | spark.apache.org/sql | www.sqlite.org | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | docs.embarcadero.com/products/interbase | docs.circonus.com/irondb/category/getting-started | spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html | www.sqlite.org/docs.html | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | Embarcadero | Circonus LLC. | IBM | Apache Software Foundation | Dwayne Richard Hipp | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 1984 | 2017 | 2000 | 2014 | 2000 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | InterBase 2020, December 2019 | V0.10.20, January 2018 | 3.5.0 ( 2.13), September 2023 | 3.45.3 (15 April 2024), April 2024 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | commercial | commercial | commercial | Open Source Apache 2.0 | Open Source Public Domain | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementation language | C | C and C++ | Scala | C | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | Android iOS Linux OS X Windows | Linux | Linux included in appliance | Linux OS X Windows | server-less | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | yes | schema-free | yes | yes | yes dynamic column types | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | yes | yes text, numeric, histograms | yes | yes | yes not rigid because of 'dynamic typing' concept. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 export as XML data possible | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | yes | no | yes | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | yes | SQL-like query language (Circonus Analytics Query Language: CAQL) | yes | SQL-like DML and DDL statements | yes SQL-92 is not fully supported | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | ADO.NET JDBC ODBC | HTTP API | JDBC ODBC OLE DB | JDBC ODBC | ADO.NET inofficial driver JDBC inofficial driverODBC inofficial driver | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | .Net C C++ Delphi Java Object Pascal PHP Ruby | .Net C C++ Clojure Erlang Go Haskell Java JavaScript JavaScript (Node.js) Lisp Lua Perl PHP Python R Ruby Rust Scala | C C++ Fortran Java Lua Perl Python R | Java Python R Scala | Actionscript Ada Basic C C# C++ D Delphi Forth Fortran Haskell Java JavaScript Lisp Lua MatLab Objective-C OCaml Perl PHP PL/SQL Python R Ruby Scala Scheme Smalltalk Tcl | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | yes Interbase procedure and trigger language | yes, in Lua | yes | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | yes | no | no | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | none | Automatic, metric affinity per node | Sharding | yes, utilizing Spark Core | none | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Interbase Change Views | configurable replication factor, datacenter aware | Source-replica replication | none | 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 | Immediate consistency per node, eventual consistency across nodes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | yes | no | no | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID | no | ACID | no | ACID | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes Multiversion concurreny control | yes | yes | yes | yes via file-system locks | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 | no | no | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | fine grained access rights according to SQL-standard | no | Users with fine-grained authorization concept | no | 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 services | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 3rd parties | Navicat for SQLite is a powerful and comprehensive SQLite GUI that provides a complete set of functions for database management and development. » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
We invite representatives of vendors of related products to contact us for presenting information about their offerings here. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More resources | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Interbase | IRONdb | Netezza Also called PureData System for Analytics by IBM | Spark SQL | SQLite | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DB-Engines blog posts | Big gains for Relational Database Management Systems in DB-Engines Ranking Johnson Sakaja Donates KSh 200k to Support Cash Strapped Football Teams From Kibera - Tuko.co.ke Borland InterBase backdoor detected | ZDNET An independent soccer league transforming lives in a slum in Kenya Malaysian e-commerce firm Lelong.my acquires local digital marketing agency Mataris Agency The advance of Air Force Esports - New Zealand Defence Force provided by Google News Application observability firm Apica buys telemetry data startup Circonus and adds more funding Apica Acquires Telemetry Data Management Pioneer Circonus And Lands New Funding Apica gets $6 million in funding and buys Circonus - provided by Google News IBM announces availability of the high-performance, cloud-native Netezza Performance Server as a Service on AWS AWS and IBM Netezza come out in support of Iceberg in table format face-off Migrating your Netezza data warehouse to Amazon Redshift | Amazon Web Services IBM Brings Back a Netezza, Attacks Yellowbrick Netezza Performance Server provided by Google News Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024 Performant IPv4 Range Spark Joins | by Jean-Claude Cote 18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024 provided by Google News A Guide to Working with SQLite Databases in Python How to work with Dapper and SQLite in ASP.NET Core SQLite's new support for binary JSON is similar but different from a PostgreSQL feature • DEVCLASS Universal API Access from Postgres and SQLite SQLite 3.44 Extends Aggregate Functions provided by Google News | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Share this page
