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DBMS > Amazon Redshift vs. FatDB vs. Google Cloud Firestore vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Redshift vs. FatDB vs. Google Cloud Firestore vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon Redshift  Xaus Vergleich ausschliessenFatDB  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Firestore  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
Das Unternehmen FatDB/FatCloud hat im Februar 2014 seine Tätigkeit beendet. FatDB wurde eingestellt und erscheint deshalb nicht mehr im Ranking.
KurzbeschreibungLarge scale data warehouse service for use with business intelligence toolsEin .NET NoSQL DBMS, das in SQL Server integriert werden kann.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.Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSDocument Store
Key-Value Store
Document StoreRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte17,94
Rang#34  Overall
#21  Relational DBMS
Punkte7,85
Rang#51  Overall
#8  Document Stores
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websiteaws.amazon.com/­redshiftfirebase.google.com/­products/­firestorespark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­redshiftfirebase.google.com/­docs/­firestorespark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerAmazon (based on PostgreSQL)FatCloudGoogleApache Software Foundation
Erscheinungsjahr2012201220172014
Aktuelle Version3.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellkommerziellOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinjanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheCC#Scala
Server BetriebssystemegehostetWindowsgehostetLinux
OS X
Windows
Datenschemajaschemafreischemafreija
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, XSLTneinneinnein
Sekundärindizeseingeschränktjajanein
SQL infoSupport of SQLja infokeine vollständige Unterstützung eines SQL-Standardsnein infoÃœber Integration mit SQL ServerneinSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings
Android
gRPC (using protocol buffers) API
iOS
JavaScript API
RESTful HTTP API
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCC#Go
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Objective-C
Python
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionen infoin Pythonja infoÃœber Applikationenyes, Firebase Rules & Cloud Functionsnein
Triggersneinja infoÃœber Applikationenyes, with Cloud Functionsnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingShardingyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenjafrei wählbarer ReplikationsfaktorMulti-Source Replikationkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenneinjaUsing Cloud Dataflow
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual Consistency
Immediate Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätja infowerden aber nicht 'enforced'neinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinjanein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standardnein infoSecurity Layer kann über Applikationen implementiert werdenAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management. Security Rules for 3rd party authentication using Firebase Auth.nein

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
DrittanbieterCData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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Weitere Ressourcen
Amazon RedshiftFatDBGoogle Cloud FirestoreSpark SQL
DB-Engines Blog Posts

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12. Dezember 2019, Paul Andlinger

The popularity of cloud-based DBMSs has increased tenfold in four years
7. Februar 2017, Matthias Gelbmann

Increased popularity for consuming DBMS services out of the cloud
2. Oktober 2015, Paul Andlinger

alle anzeigen

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12. Dezember 2019, Paul Andlinger

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