DB-EnginesInfluxDB: Focus on building software with an easy-to-use serverless, scalable time series platformEnglish
Deutsch
Informationen zu relationalen und NoSQL DatenbankmanagementsystemenEin Service von solid IT

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

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

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 ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessenTkrzw infoSuccessor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet  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 SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and SparkA concept of libraries, allowing an application program to store and query key-value pairs in a file. Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet
Primäres DatenbankmodellDocument StoreDocument StoreRelational DBMSKey-Value Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte1,91
Rang#131  Overall
#24  Document Stores
Punkte7,36
Rang#53  Overall
#9  Document Stores
Punkte0,54
Rang#252  Overall
#115  Relational DBMS
Punkte0,07
Rang#372  Overall
#57  Key-Value Stores
Websiteaws.amazon.com/­documentdbfirebase.google.com/­products/­firestoresplicemachine.comdbmx.net/­tkrzw
Technische Dokumentationaws.amazon.com/­documentdb/­resourcesfirebase.google.com/­docs/­firestoresplicemachine.com/­how-it-works
EntwicklerGoogleSplice MachineMikio Hirabayashi
Erscheinungsjahr2019201720142020
Aktuelle Version3.1, March 20210.9.3, August 2020
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellOpen Source infoAGPL 3.0, commercial license availableOpen Source infoApache Version 2.0
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.
ImplementierungsspracheJavaC++
Server BetriebssystemegehostetgehostetLinux
OS X
Solaris
Windows
Linux
macOS
Datenschemaschemafreischemafreijaschemafrei
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, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesjajaja
SQL infoSupport of SQLneinneinjanein
APIs und andere Zugriffskonzepteproprietary protocol using JSON (MongoDB compatible)Android
gRPC (using protocol buffers) API
iOS
JavaScript API
RESTful HTTP API
JDBC
Native Spark Datasource
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenGo
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Go
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Objective-C
Python
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
C++
Java
Python
Ruby
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinyes, Firebase Rules & Cloud Functionsja infoJavanein
Triggersneinyes, with Cloud Functionsjanein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenkeineShardingShared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioningkeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-availability zones for high availability, asynchronous replication for up to 15 read replicasMulti-Source ReplikationMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
keine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationennein infokann über Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) realisiert werdenUsing Cloud DataflowYes, via Full Spark Integrationnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätnein infotypically not used, however similar functionality with DBRef possibleneinjanein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenAtomic single-document operationsjaACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajayes, multi-version concurrency control (MVCC)ja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaja infousing specific database classes
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.Access rights for users, groups and roles according to SQL-standardnein

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 FirestoreSplice MachineTkrzw infoSuccessor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet
DB-Engines Blog Posts

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

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

A hybrid approach for homogeneous migration to an Amazon DocumentDB elastic cluster | Amazon Web Services
4. Juni 2024, AWS Blog

Vector search for Amazon DocumentDB (with MongoDB compatibility) is now generally available | Amazon Web Services
29. November 2023, AWS Blog

Use LangChain and vector search on Amazon DocumentDB to build a generative AI chatbot | Amazon Web Services
20. Mai 2024, AWS Blog

Use headless clusters in Amazon DocumentDB for cost-effective multi-Region resiliency | Amazon Web Services
8. März 2024, AWS Blog

Reduce cost and improve performance by migrating to Amazon DocumentDB 5.0 | Amazon Web Services
15. April 2024, AWS Blog

bereitgestellt von Google News

Google's AI-First Strategy Brings Vector Support To Cloud Databases
1. März 2024, Forbes

Realtime vs Cloud Firestore: Which Firebase Database to go?
8. März 2024, Appinventiv

Google launches Cloud Firestore, a new document database for app developers
3. Oktober 2017, TechCrunch

Google's Cloud-Native NoSQL Database Cloud Firestore Is Now Generally Available
8. Februar 2019, InfoQ.com

Firestore and Python | NoSQL on Google Cloud
7. August 2020, Towards Data Science

bereitgestellt von Google News

Machine learning data pipeline outfit Splice Machine files for insolvency
26. August 2021, The Register

Splice Machine Launches the Splice Machine Feature Store to Simplify Feature Engineering and Democratize Machine ...
19. Januar 2021, PR Newswire

Splice Machine Launches Feature Store to Simplify Feature Engineering
19. Januar 2021, Datanami

Real-time machine learning with Splice Machine's ML Manager
17. April 2019, TechTarget

How To Axe Db2 But Keep Your Code
10. März 2020, Towards Data Science

bereitgestellt von Google News



Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk

Featured Products

Neo4j logo

See for yourself how a graph database can make your life easier.
Use Neo4j online for free.

Milvus logo

Vector database designed for GenAI, fully equipped for enterprise implementation.
Try Managed Milvus for Free

Datastax Astra logo

Bring all your data to Generative AI applications with vector search enabled by the most scalable
vector database available.
Try for Free

Präsentieren Sie hier Ihr Produkt