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DBMS > Amazon DocumentDB vs. Google Cloud Firestore vs. Sphinx vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon DocumentDB vs. Google Cloud Firestore vs. Sphinx vs. Splice Machine

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon DocumentDB  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Firestore  Xaus Vergleich ausschliessenSphinx  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  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.Open Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen DatenbankenOpen-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark
Primäres DatenbankmodellDocument StoreDocument StoreSuchmaschineRelational DBMS
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
Punkte6,03
Rang#60  Overall
#6  Suchmaschinen
Punkte0,54
Rang#255  Overall
#116  Relational DBMS
Websiteaws.amazon.com/­documentdbfirebase.google.com/­products/­firestoresphinxsearch.comsplicemachine.com
Technische Dokumentationaws.amazon.com/­documentdb/­resourcesfirebase.google.com/­docs/­firestoresphinxsearch.com/­docssplicemachine.com/­how-it-works
EntwicklerGoogleSphinx Technologies Inc.Splice Machine
Erscheinungsjahr2019201720012014
Aktuelle Version3.5.1, Februar 20233.1, March 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellOpen Source infoGPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlichOpen Source infoAGPL 3.0, commercial license available
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
Server BetriebssystemegehostetgehostetFreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows
Linux
OS X
Solaris
Windows
Datenschemaschemafreischemafreijaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaneinja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein
Sekundärindizesjajaja infoFull-Text Index auf allen Suchfeldernja
SQL infoSupport of SQLneinneinSQL-like query language (SphinxQL)ja
APIs und andere Zugriffskonzepteproprietary protocol using JSON (MongoDB compatible)Android
gRPC (using protocol buffers) API
iOS
JavaScript API
RESTful HTTP API
Proprietäres ProtokollJDBC
Native Spark Datasource
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenGo
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Go
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Objective-C
Python
C++ infoinoffizielle Client Library
Java
Perl infoinoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby infoinoffizielle Client Library
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinyes, Firebase Rules & Cloud Functionsneinja infoJava
Triggersneinyes, with Cloud Functionsneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenkeineShardingSharding infoAufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-availability zones for high availability, asynchronous replication for up to 15 read replicasMulti-Source ReplikationkeineMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationennein infokann über Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) realisiert werdenUsing Cloud DataflowneinYes, via Full Spark Integration
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätnein infotypically not used, however similar functionality with DBRef possibleneinneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenAtomic single-document operationsjaneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajayes, multi-version concurrency control (MVCC)
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja infoDer Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.ja
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.neinAccess rights for users, groups and roles according to SQL-standard

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 FirestoreSphinxSplice Machine
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

alle anzeigen

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