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Vergleich der Systemeigenschaften Amazon DocumentDB vs. Google Cloud Firestore vs. Ignite vs. Sphinx

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon DocumentDB  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Firestore  Xaus Vergleich ausschliessenIgnite  Xaus Vergleich ausschliessenSphinx  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungFast, scalable, highly available, and fully managed MongoDB-compatible database serviceCloud 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.Apache Ignite is a memory-centric distributed database, caching, and processing platform for transactional, analytical, and streaming workloads, delivering in-memory speeds at petabyte scale.Open Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen Datenbanken
Primäres DatenbankmodellDocument StoreDocument StoreKey-Value Store
Relational DBMS
Suchmaschine
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte1,89
Rang#137  Overall
#24  Document Stores
Punkte8,96
Rang#48  Overall
#8  Document Stores
Punkte3,64
Rang#89  Overall
#13  Key-Value Stores
#48  Relational DBMS
Punkte6,03
Rang#60  Overall
#6  Suchmaschinen
Websiteaws.amazon.com/­documentdbfirebase.google.com/­products/­firestoreignite.apache.orgsphinxsearch.com
Technische Dokumentationaws.amazon.com/­documentdb/­resourcesfirebase.google.com/­docs/­firestoreapacheignite.readme.io/­docssphinxsearch.com/­docs
EntwicklerGoogleApache Software FoundationSphinx Technologies Inc.
Erscheinungsjahr2019201720152001
Aktuelle VersionApache Ignite 2.63.5.1, Februar 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellOpen Source infoApache 2.0Open Source infoGPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjajaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++, Java, .NetC++
Server BetriebssystemegehostetgehostetLinux
OS X
Solaris
Windows
FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows
Datenschemaschemafreischemafreijaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajanein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinja
Sekundärindizesjajajaja infoFull-Text Index auf allen Suchfeldern
SQL infoSupport of SQLneinneinANSI-99 for query and DML statements, subset of DDLSQL-like query language (SphinxQL)
APIs und andere Zugriffskonzepteproprietary protocol using JSON (MongoDB compatible)Android
gRPC (using protocol buffers) API
iOS
JavaScript API
RESTful HTTP API
HDFS API
Hibernate
JCache
JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll
RESTful HTTP API
Spring Data
Proprietäres Protokoll
Unterstützte ProgrammiersprachenGo
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Go
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Objective-C
Python
C#
C++
Java
PHP
Python
Ruby
Scala
C++ infoinoffizielle Client Library
Java
Perl infoinoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby infoinoffizielle Client Library
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinyes, Firebase Rules & Cloud Functionsyes (compute grid and cache interceptors can be used instead)nein
Triggersneinyes, with Cloud Functionsyes (cache interceptors and events)nein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenkeineShardingShardingSharding infoAufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-availability zones for high availability, asynchronous replication for up to 15 read replicasMulti-Source Replikationyes (replicated cache)keine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationennein infokann über Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) realisiert werdenUsing Cloud Dataflowyes (compute grid and hadoop accelerator)nein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätnein infotypically not used, however similar functionality with DBRef possibleneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenAtomic single-document operationsjaACIDnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja infoDer Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAccess rights for users and rolesAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management. Security Rules for 3rd party authentication using Firebase Auth.Security Hooks for custom implementationsnein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Wir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen,
sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen
Amazon DocumentDBGoogle Cloud FirestoreIgniteSphinx
DB-Engines Blog Posts

Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates
12. Dezember 2019, Paul Andlinger

alle anzeigen

The DB-Engines ranking includes now search engines
4. Februar 2013, Paul Andlinger

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