DBMS > Apache Kylin vs. Bangdb vs. FatDB vs. Google Cloud Firestore

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Kylin vs. Bangdb vs. FatDB vs. Google Cloud Firestore

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Das Unternehmen FatDB/FatCloud hat im Februar 2014 seine Tätigkeit beendet. FatDB wurde eingestellt und erscheint deshalb nicht mehr im Ranking.

Kurzbeschreibung

A distributed analytics engine for big data, providing a SQL interface and multi-dimensional analysis (OLAP) and leveraging the Hadoop stack

Converged and high performance database for device data, events, time series, document and graph

Ein .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.

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store
Graph DBMS
Time Series DBMS

Document Store
Key-Value Store

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	1,18
Rang	#172	Overall
	#79	Relational DBMS

Punkte	0,08
Rang	#347	Overall
	#47	Document Stores
	#34	Graph DBMS
	#31	Time Series DBMS

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

Website

kylin.apache.org

bangdb.com

firebase.google.com/products/firestore

Technische Dokumentation

kylin.apache.org/docs

docs.bangdb.com

firebase.google.com/docs/firestore

Entwickler

Apache Software Foundation, originally contributed from eBay Inc

Sachin Sinha, BangDB

FatCloud

Google

Erscheinungsjahr

2015

2012

2017

Aktuelle Version

3.1.0, Juli 2020

BangDB 2.0, October 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

BSD 3

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

C, C++

Server Betriebssysteme

Linux

Windows

gehostet

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: string, long, double, int, geospatial, stream, events

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

secondary, composite, nested, reverse, geospatial

SQL

Support of SQL

ANSI SQL for queries (using Apache Calcite)

SQL like support with command line tool

nein

Ãœber Integration mit SQL Server

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API

.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings

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

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Java
Python

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Ãœber Applikationen

yes, Firebase Rules & Cloud Functions

Triggers

yes, Notifications (with Streaming only)

Ãœber Applikationen

yes, with Cloud Functions

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding (enterprise version only). P2P based virtual network overlay with consistent hashing and chord algorithm

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

selectable replication factor, Knob for CAP (enterprise version only)

frei wählbarer Replikationsfaktor

Multi-Source Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Using Cloud Dataflow

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Tunable consistency, set CAP knob accordingly

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, optimistic concurrency control

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, implements WAL (Write ahead log) as well

In-Memory Unterstützung

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

nein

yes, run db with in-memory only mode

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

yes (enterprise version only)

nein

Security Layer kann über Applikationen implementiert werden

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

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

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

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9. November 2022, AWS Blog

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1. März 2024, Forbes

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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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