DBMS > Faircom DB vs. Faircom EDGE vs. IRONdb vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Yanza
System Properties Comparison Faircom DB vs. Faircom EDGE vs. IRONdb vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Yanza
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Faircom DB  formerly c-treeACE Xexclude from comparison | Faircom EDGE formerly c-treeEDGE Xexclude from comparison | IRONdb Xexclude from comparison | Microsoft Azure Data Explorer Xexclude from comparison | Yanza Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| IRONdb seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking. | Yanza seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | Native high-speed multi-model DBMS for relational and key-value store data simultaneously accessible through SQL and NoSQL APIs. | FairCom EDGE is an Industry 4.0 solution built to integrate, collect, aggregate and synchronize mission-critical data in edge computing environments | A distributed Time Series DBMS with a focus on scalability, fault tolerance and operational simplicity | Fully managed big data interactive analytics platform | Time Series DBMS for IoT Applications | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Key-value store Relational DBMS | Key-value store Relational DBMS | Time Series DBMS | Relational DBMS column oriented | Time Series DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary database models | Document store If a column is of type dynamic docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/scalar-data-types/dynamic then it's possible to add arbitrary JSON documents in this cell Event Store this is the general usage pattern at Microsoft. Billing, Logs, Telemetry events are stored in ADX and the state of an individual entity is defined by the arg_max(timestamps)Spatial DBMS Search engine support for complex search expressions docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/parseoperator FTS, Geospatial docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/geo-point-to-geohash-function distributed search -> ADX acts as a distributed search engineTime Series DBMS see docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer/time-series-analysis | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Website | www.faircom.com/products/faircom-db | www.faircom.com/products/faircom-edge | www.circonus.com/solutions/time-series-database/ | azure.microsoft.com/services/data-explorer | yanza.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | docs.faircom.com/docs/en/UUID-7446ae34-a1a7-c843-c894-d5322e395184.html | docs.faircom.com/docs/en/UUID-23d4f1fd-d213-f6d5-b92e-9b7475baa14e.html | docs.circonus.com/irondb/category/getting-started | docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | FairCom Corporation | FairCom Corporation | Circonus LLC. | Microsoft | Yanza | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 1979 | 1979 | 2017 | 2019 | 2015 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | V12, November 2020 | V3, October 2020 | V0.10.20, January 2018 | cloud service with continuous releases | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | commercial Restricted, free version available | commercial Restricted, free version available | commercial | commercial | commercial free version available | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Cloud-based only Only available as a cloud service | no | no | no | yes | no but mainly used as a service provided by Yanza | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementation language | ANSI C, C++ | ANSI C, C++ | C and C++ | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | AIX FreeBSD HP-UX Linux NetBSD OS X QNX SCO Solaris VxWorks Windows easily portable to other OSs | Android Linux ARM, x86Raspbian Windows | Linux | hosted | Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | schema free, schema optional, schema required, partial schema, | Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free) | schema-free | Fixed schema with schema-less datatypes (dynamic) | schema-free | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | yes, ANSI SQL Types, JSON, typed binary structures | yes, ANSI Standard SQL Types | yes text, numeric, histograms | yes bool, datetime, dynamic, guid, int, long, real, string, timespan, double: docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/scalar-data-types | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | yes | yes | no | all fields are automatically indexed | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | yes, ANSI SQL with proprietary extensions | yes ANSI SQL queries | SQL-like query language (Circonus Analytics Query Language: CAQL) | Kusto Query Language (KQL), SQL subset | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | ADO.NET Direct SQL JDBC JPA ODBC RESTful HTTP/JSON API RESTful MQTT/JSON API RPC | ADO.NET Direct SQL IoT Microservice layer JDBC MQTT (Message Queue Telemetry Transport) ODBC RESTful HTTP API | HTTP API | Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS) RESTful HTTP API | HTTP API | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | .Net C C# C++ Java JavaScript (Node.js and browser) PHP Python Visual Basic | C C# C++ Java JavaScript PHP Python VB.Net | .Net C C++ Clojure Erlang Go Haskell Java JavaScript JavaScript (Node.js) Lisp Lua Perl PHP Python R Ruby Rust Scala | .Net Go Java JavaScript (Node.js) PowerShell Python R | any language that supports HTTP calls | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | yes .Net, JavaScript, C/C++ | yes .Net, JavaScript, C/C++ | yes, in Lua | Yes, possible languages: KQL, Python, R | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | yes | yes | no | yes see docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/management/updatepolicy | yes Timer and event based | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | File partitioning, horizontal partitioning, sharding Customizable business rules for table partitioning | File partitioning Customizable business rules for partitioning | Automatic, metric affinity per node | Sharding Implicit feature of the cloud service | none | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | yes, configurable to be parallel or serial, synchronous or asynchronous, uni-directional or bi-directional, ACID-consistent or eventually consistent (with custom conflict resolution). | yes Synchronous and asynchronous realtime replication based on transaction logs | configurable replication factor, datacenter aware | yes Implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant. | none | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | no | no | Spark connector (open source): github.com/Azure/azure-kusto-spark | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Eventual Consistency Immediate Consistency Tunable consistency per server, database, table, and transaction | Immediate Consistency Tunable Consistency | Immediate consistency per node, eventual consistency across nodes | Eventual Consistency Immediate Consistency | Immediate Consistency | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | yes | yes when using SQL | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | tunable from ACID to Eventually Consistent | ACID | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes across SQL and NoSQL | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Support for making data persistent | Yes, tunable from durable to delayed durability to in-memory | 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 access rights according to SQL-standard with additional protections for files | Fine grained user, group and file access rights managed across SQL (per ANSI standard) and NoSQL. | no | Azure Active Directory Authentication | 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 DB formerly c-treeACE | Faircom EDGE formerly c-treeEDGE | IRONdb | Microsoft Azure Data Explorer | Yanza | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Recent citations in the news | FairCom kicks off new era of database technology USA - English provided by Google News | 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 | 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 | General availability: Azure Data Explorer adds new geospatial capabilities | Azure updates Public Preview: Azure Data Explorer connector for Apache Flink | Azure updates Providing modern data transfer and storage service at Microsoft with Microsoft Azure - Inside Track Blog Azure Data Explorer: Log and telemetry analytics benchmark Introducing Microsoft Fabric: The data platform for the era of AI | Microsoft Azure Blog provided by Google News | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Share this page
