DBMS > Amazon SimpleDB vs. Google Cloud Firestore vs. Stardog vs. XTDB vs. YottaDB

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon SimpleDB vs. Google Cloud Firestore vs. Stardog vs. XTDB vs. YottaDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Gehostetes einfaches Datenbankservice von Amazon, die Daten liegen in der Amazon Cloud.

Es gibt ein unabhängiges Produkt namens SimpleDB von Edward Sciore

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.

Enterprise Knowledge Graph platform and graph DBMS with high availability, high performance reasoning, and virtualization

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

A fast and solid embedded Key-value store

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

using the Octo plugin

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

Punkte	1,88
Rang	#133	Overall
	#23	Key-Value Stores

Punkte	7,36
Rang	#53	Overall
	#9	Document Stores

Punkte	2,07
Rang	#122	Overall
	#11	Graph DBMS
	#6	RDF Stores

Punkte	0,18
Rang	#332	Overall
	#46	Document Stores

Punkte	0,28
Rang	#306	Overall
	#44	Key-Value Stores

Website

aws.amazon.com/simpledb

firebase.google.com/products/firestore

www.stardog.com

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

yottadb.com

Technische Dokumentation

docs.aws.amazon.com/simpledb

firebase.google.com/docs/firestore

docs.stardog.com

www.xtdb.com/docs

yottadb.com/resources/documentation

Entwickler

Amazon

Google

Stardog-Union

Juxt Ltd.

YottaDB, LLC

Erscheinungsjahr

2007

2017

2010

2019

2001

Aktuelle Version

7.3.0, Mai 2020

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

60-day fully-featured trial license; 1-year fully-featured non-commercial use license for academics/students

Open Source

MIT License

Open Source

AGPL 3.0

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.

Implementierungssprache

Java

Clojure

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
macOS
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

Docker
Linux

Datenschema

schemafrei

schema-free and OWL/RDFS-schema support

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

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

nein

Importieren/Exportieren von XML Daten möglich

nein

Sekundärindizes

Alle Spalten werden automatisch indiziert

supports real-time indexing in full-text and geospatial

nein

SQL

Support of SQL

nein

Yes, compatible with all major SQL variants through dedicated BI/SQL Server

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

by using the Octo plugin

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

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

GraphQL query language
HTTP API
Jena RDF API
OWL
RDF4J API
Sesame REST HTTP Protocol
SNARL
SPARQL
Spring Data
Stardog Studio
TinkerPop 3

HTTP REST
JDBC

PostgreSQL wire protocol

using the Octo plugin
Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C++
Erlang
Java
PHP
Python
Ruby
Scala

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

.Net
Clojure
Groovy
Java
JavaScript
Python
Ruby

Clojure
Java

C
Go
JavaScript (Node.js)
Lua
M
Perl
Python
Rust

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

yes, Firebase Rules & Cloud Functions

user defined functions and aggregates, HTTP Server extensions in Java

nein

Triggers

nein

yes, with Cloud Functions

via event handlers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding muss in der Applikation implementiert werden

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

Multi-Source Replikation in HA-Cluster

ja, jeder Knoten hat alle Daten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Using Cloud Dataflow

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

kann bei LeseOperationen spezifiziert werden

Immediate Consistency

Immediate Consistency in HA-Cluster

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Beziehungen in Graphen

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Parallel ausgeführte Datenänderungen können von der Applikation entdeckt werden

ACID

optimistic Locking

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen über AWS Identity and Access Management (IAM) definierbar

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

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

Benutzer und Gruppen basierend auf Betriebssystem-Security

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

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

Amazon - the rising star in the DBMS market
3. August 2015, Matthias Gelbmann

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

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Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

A Place for Everything – Amazon SimpleDB
14. Dezember 2007, AWS Blog

Amazon DynamoDB Serves Trillions Of Requests Per Month While Counterpart SimpleDB Is No Longer A Listed ...
12. November 2013, TechCrunch

Amazon SimpleDB Management in Eclipse
22. Juli 2009, AWS Blog

Good Advice on Keeping Your Database Simple and Fast.
25. März 2009, All Things Distributed

Amazon Goes Back to the Future With 'NoSQL' Database
19. Januar 2012, WIRED

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

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