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Vergleich der Systemeigenschaften Apache Drill vs. Google Cloud Firestore vs. Splunk

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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.

Plattform für die Analyse von Big Data

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Document Store

Suchmaschine

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

Punkte	1,90
Rang	#126	Overall
	#23	Document Stores
	#60	Relational DBMS

Punkte	6,63
Rang	#54	Overall
	#9	Document Stores

Punkte	93,02
Rang	#13	Overall
	#2	Suchmaschinen

Website

drill.apache.org

firebase.google.com/products/firestore

www.splunk.com

Technische Dokumentation

drill.apache.org/docs

firebase.google.com/docs/firestore

docs.splunk.com/Documentation/Splunk

Entwickler

Apache Software Foundation

Google

Splunk Inc.

Erscheinungsjahr

2012

2017

2003

Aktuelle Version

1.20.3, Jaenner 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Eingeschränkte Gratisversion verfügbar

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

gehostet

Linux
OS X
Solaris
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

SQL SELECT statement is SQL:2003 compliant

nein

Splunk Search Processing Language for search commands

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

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

HTTP REST

Unterstützte Programmiersprachen

C++

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

C#
Java
JavaScript
PHP
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

yes, Firebase Rules & Cloud Functions

Triggers

nein

yes, with Cloud Functions

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Using Cloud Dataflow

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

A 'Transaction' in Splunk has a different meaning: grouping related events into a single one for later searching

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.

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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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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Enterprise Search Engines almost double their popularity in the last 12 months
2. Juli 2014, Paul Andlinger

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9. Juni 2016, TheServerSide.com

Analyse Kafka messages with SQL queries using Apache Drill
27. September 2019, Towards Data Science

Apache Drill Poised to Crack Tough Data Challenges
19. Mai 2015, Datanami

MapR Advances Support for Flexible and High Performance Analytics on JSON and S3 Data with Apache Drill
30. Januar 2019, Business Wire

Apache Drill Eliminates ETL, Data Transformation for MapR Database
11. April 2016, The New Stack

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8. März 2024, Appinventiv

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1. März 2024, Forbes

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14. Mai 2024, TechCrunch

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1. Februar 2019, Daily Host News

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7. August 2020, Towards Data Science

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