DBMS > Apache Drill vs. Google Cloud Firestore vs. HBase vs. Sequoiadb

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Drill vs. Google Cloud Firestore vs. HBase vs. Sequoiadb

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Schema-free SQL Query Engine for Hadoop, NoSQL and Cloud Storage

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.

Wide-Column Store basierend auf Apache Hadoop und auf Konzepten von BigTable

NewSQL database with distributed OLTP and SQL

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Document Store

Wide Column Store

Document Store
Relational DBMS

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

Punkte	1,95
Rang	#127	Overall
	#23	Document Stores
	#60	Relational DBMS

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

Punkte	30,50
Rang	#26	Overall
	#2	Wide Column Stores

Punkte	0,45
Rang	#261	Overall
	#41	Document Stores
	#122	Relational DBMS

Website

drill.apache.org

firebase.google.com/products/firestore

hbase.apache.org

www.sequoiadb.com

Technische Dokumentation

drill.apache.org/docs

firebase.google.com/docs/firestore

hbase.apache.org/book.html

www.sequoiadb.com/en/index.php?m=Files&a=index

Entwickler

Apache Software Foundation

Google

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Powerset

Sequoiadb Ltd.

Erscheinungsjahr

2012

2017

2008

2013

Aktuelle Version

1.20.3, Jaenner 2023

2.3.4, Jaenner 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Server: AGPL; Client: Apache V2

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

C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

gehostet

Linux
Unix
Windows

mit Cygwin

Linux

Datenschema

schemafrei

schema-free, schema definition possible

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

options to bring your own types, AVRO

oid, date, timestamp, binary, regex

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

SQL SELECT statement is SQL:2003 compliant

nein

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

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

Java API
RESTful HTTP API
Thrift

Proprietäres Protokoll basierend auf JSON

Unterstützte Programmiersprachen

C++

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

C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python
Scala

.Net
C++
Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

yes, Firebase Rules & Cloud Functions

Coprocessors in Java

JavaScript

Triggers

nein

yes, with Cloud Functions

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Using Cloud Dataflow

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Single row ACID (across millions of columns)

während einer Transaktion wird das Dokument gesperrt

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Depending on the underlying data source

In-Memory Unterstützung

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

Depending on the underlying data source

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Depending on the underlying data source

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

Access Control Lists (ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

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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Cloudera's HBase PaaS offering now supports Complex Transactions
11. August 2021, Krishna Maheshwari (sponsor)

Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking?
13. Mai 2013, Paul Andlinger

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3. Oktober 2023, Open Source For You

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11. April 2016, The New Stack

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31. August 2021, TechTarget

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

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1. März 2024, Forbes

Google's Cloud Firestore is now generally available
31. Januar 2019, ZDNet

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3. Oktober 2017, TechCrunch

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

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9. Oktober 2023, AWS Blog

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20. Oktober 2023, hackernoon.com

HBase: The database big data left behind
6. Mai 2016, InfoWorld

What Is HBase? (Definition, Uses, Benefits, Features)
22. Dezember 2022, Built In

HBase Tutorial
24. Februar 2023, Simplilearn

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