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Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Neptune vs. BigObject vs. Google Cloud Firestore vs. Microsoft Access vs. SWC-DB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon Neptune  Xaus Vergleich ausschliessenBigObject  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Firestore  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Access  Xaus Vergleich ausschliessenSWC-DB infoSuper Wide Column Database  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungFast, reliable graph database built for the cloudAnalytic DBMS für Echtzeitberechnungen und QueriesCloud 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.Microsoft Access kombiniert ein Backend (JET bzw. ACE Engine) mit einem grafischen Frontend zur Datenabfrage bzw. Datenmanipulation. infoDas Access-Frontend wird häufig auch für Zugriff auf andere Datenquellen (DBMS, Excel, etc) verwendet.A high performance, scalable Wide Column DBMS
Primäres DatenbankmodellGraph DBMS
RDF Store
Relational DBMS infoEin hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werdenDocument StoreRelational DBMSWide Column Store
Sekundäre DatenbankmodelleTime Series DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte2,29
Rang#113  Overall
#9  Graph DBMS
#5  RDF Stores
Punkte0,19
Rang#329  Overall
#146  Relational DBMS
Punkte7,36
Rang#53  Overall
#9  Document Stores
Punkte101,16
Rang#11  Overall
#8  Relational DBMS
Punkte0,08
Rang#364  Overall
#13  Wide Column Stores
Websiteaws.amazon.com/­neptunebigobject.iofirebase.google.com/­products/­firestorewww.microsoft.com/­en-us/­microsoft-365/­accessgithub.com/­kashirin-alex/­swc-db
www.swcdb.org
Technische Dokumentationaws.amazon.com/­neptune/­developer-resourcesdocs.bigobject.iofirebase.google.com/­docs/­firestoredeveloper.microsoft.com/­en-us/­access
EntwicklerAmazonBigObject, Inc.GoogleMicrosoftAlex Kashirin
Erscheinungsjahr20172015201719922020
Aktuelle Version1902 (16.0.11328.20222), Maerz 20190.5, April 2021
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziellkommerziell infokostenlose community edition verfügbarkommerziellkommerziell infoGebündelt mit Microsoft Office LizenzenOpen Source infoGPL V3
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++C++
Server BetriebssystemegehostetLinux infodistributed as a docker-image
OS X infodistributed as a docker-image (boot2docker)
Windows infodistributed as a docker-image (boot2docker)
gehostetWindows infoKein eigentlicher Datenbank-Server, sondern Ausführung von DLL's.Linux
Datenschemaschemafreijaschemafreijaschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinnein
Sekundärindizesneinjajaja
SQL infoSupport of SQLneinSQL-like DML and DDL statementsneinja infoaber nicht SQL Standard konformSQL-like query language
APIs und andere ZugriffskonzepteOpenCypher
RDF 1.1 / SPARQL 1.1
TinkerPop Gremlin
fluentd
ODBC
RESTful HTTP API
Android
gRPC (using protocol buffers) API
iOS
JavaScript API
RESTful HTTP API
ADO.NET
DAO
ODBC
OLE DB
Proprietäres Protokoll
Thrift
Unterstützte ProgrammiersprachenC#
Go
Java
JavaScript
PHP
Python
Ruby
Scala
Go
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Objective-C
Python
C
C#
C++
Delphi
Java (JDBC-ODBC)
VBA
Visual Basic.NET
C++
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresneinLuayes, Firebase Rules & Cloud Functionsja infoab Access 2010 mit ACE-Enginenein
Triggersneinneinyes, with Cloud Functionsja infoab Access 2010 mit ACE-Enginenein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenkeinekeineShardingkeineSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-availability zones high availability, asynchronous replication for up to 15 read replicas within a single region. Global database clusters consists of a primary write DB cluster in one region, and up to five secondary read DB clusters in different regions. Each secondary region can have up to 16 reader instances.keineMulti-Source Replikationkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenneinneinUsing Cloud Dataflowneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencykeineImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätja infoRelationships in graphsja infoautomatically between fact table and dimension tablesneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinjaACID infoaber keine Files für Transaktions-Logging
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjaja infoRead/write lock on objects (tables, trees)jajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenja infowith encyption-at-restjajaja infoaber keine Files für Transaktions-Loggingja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAccess rights for users and roles can be defined via the AWS Identity and Access Management (IAM)neinAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management. Security Rules for 3rd party authentication using Firebase Auth.nein infoeinfache Benutzerverwaltung war vorhanden bis zur Version Access 2003

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
Amazon NeptuneBigObjectGoogle Cloud FirestoreMicrosoft AccessSWC-DB infoSuper Wide Column Database
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3. Oktober 2012, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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