DBMS > Apache Doris vs. Google Cloud Firestore vs. Hawkular Metrics vs. Transwarp StellarDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Doris vs. Google Cloud Firestore vs. Hawkular Metrics vs. Transwarp StellarDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An MPP-based analytics DBMS embracing the MySQL protocol

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.

Hawkular metrics is the metric storage of the Red Hat sponsored Hawkular monitoring system. It is based on Cassandra.

A distributed graph DBMS built for enterprise-level graph applications

Primäres Datenbankmodell

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

Punkte	0,57
Rang	#244	Overall
	#113	Relational DBMS

Punkte	7,85
Rang	#51	Overall
	#8	Document Stores

Punkte	0,00
Rang	#379	Overall
	#40	Time Series DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#39	Graph DBMS

Website

doris.apache.org
github.com/apache/doris

firebase.google.com/products/firestore

www.hawkular.org

www.transwarp.cn/en/product/stellardb

Technische Dokumentation

github.com/apache/doris/wiki

firebase.google.com/docs/firestore

www.hawkular.org/hawkular-metrics/docs/user-guide

Entwickler

Apache Software Foundation, originally contributed from Baidu

Google

Community supported by Red Hat

Transwarp

Erscheinungsjahr

2017

2014

Aktuelle Version

1.2.2, Februar 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

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

Server Betriebssysteme

Linux

gehostet

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
MySQL client

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

HTTP REST

OpenCypher

Unterstützte Programmiersprachen

Java

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

Go
Java
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

yes, Firebase Rules & Cloud Functions

nein

Triggers

nein

yes, with Cloud Functions

via Hawkular Alerting

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

Sharding

basierend auf Cassandra

horizontal partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-Source Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Using Cloud Dataflow

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

nein

yes

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

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

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

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Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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24. Juni 2022, InfoWorld

Data Analytics: Apache Doris' Impact in Reporting, Tagging, and Data Lake Operations
8. Januar 2024, hackernoon.com

bereitgestellt von Google News

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1. März 2024, Forbes

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8. März 2024, Appinventiv

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31. Januar 2019, ZDNet

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3. Oktober 2017, TechCrunch

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8. Februar 2019, InfoQ.com

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