DBMS > Amazon DocumentDB vs. Google Cloud Firestore vs. Netezza

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon DocumentDB vs. Google Cloud Firestore vs. Netezza

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Fast, scalable, highly available, and fully managed MongoDB-compatible database service

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.

Data Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystems

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Relational DBMS

DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen
Trend Chart

Punkte	1,91
Rang	#132	Overall
	#24	Document Stores

Punkte	7,85
Rang	#51	Overall
	#8	Document Stores

Punkte	9,06
Rang	#46	Overall
	#29	Relational DBMS

Website

aws.amazon.com/documentdb

firebase.google.com/products/firestore

www.ibm.com/products/netezza

Technische Dokumentation

aws.amazon.com/documentdb/resources

firebase.google.com/docs/firestore

Entwickler

Google

IBM

Erscheinungsjahr

2019

2017

2000

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux

In Appliance inkludiert

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

proprietary protocol using JSON (MongoDB compatible)

Android
gRPC (using protocol buffers) API
iOS
JavaScript API
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC
OLE DB

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python

Go
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Objective-C
Python

C
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

yes, Firebase Rules & Cloud Functions

Triggers

nein

yes, with Cloud Functions

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-availability zones for high availability, asynchronous replication for up to 15 read replicas

Multi-Source Replikation

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

kann über Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) realisiert werden

Using Cloud Dataflow

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

typically not used, however similar functionality with DBRef possible

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Atomic single-document operations

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users and roles

Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management. Security Rules for 3rd party authentication using Firebase Auth.

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

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

DB-Engines Blog Posts

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12. Dezember 2019, Paul Andlinger

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