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Vergleich der Systemeigenschaften Apache Phoenix vs. Google Cloud Firestore vs. OpenMLDB vs. Tkrzw

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Phoenix  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Firestore  Xaus Vergleich ausschliessenOpenMLDB  Xaus Vergleich ausschliessenTkrzw infoSuccessor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungA scale-out RDBMS with evolutionary schema built on Apache HBaseCloud 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.An open-source machine learning database that provides a feature platform for training and inferenceA concept of libraries, allowing an application program to store and query key-value pairs in a file. Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSDocument StoreTime Series DBMSKey-Value Store
Sekundäre DatenbankmodelleRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte2,06
Rang#123  Overall
#58  Relational DBMS
Punkte7,36
Rang#53  Overall
#9  Document Stores
Punkte0,10
Rang#359  Overall
#36  Time Series DBMS
Punkte0,07
Rang#372  Overall
#57  Key-Value Stores
Websitephoenix.apache.orgfirebase.google.com/­products/­firestoreopenmldb.aidbmx.net/­tkrzw
Technische Dokumentationphoenix.apache.orgfirebase.google.com/­docs/­firestoreopenmldb.ai/­docs/­zh/­main
EntwicklerApache Software FoundationGoogle4 Paradigm Inc.Mikio Hirabayashi
Erscheinungsjahr2014201720202020
Aktuelle Version5.0-HBase2, July 2018 and 4.15-HBase1, December 20192024-2 February 20240.9.3, August 2020
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2.0kommerziellOpen SourceOpen Source infoApache Version 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaC++, Java, ScalaC++
Server BetriebssystemeLinux
Unix
Windows
gehostetLinuxLinux
macOS
Datenschemaja infolate-bound, schema-on-read capabilitiesschemafreiFixed schemaschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajanein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinnein
Sekundärindizesjajaja
SQL infoSupport of SQLjaneinjanein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBCAndroid
gRPC (using protocol buffers) API
iOS
JavaScript API
RESTful HTTP API
JDBC
SQLAlchemy
Unterstützte ProgrammiersprachenC
C#
C++
Go
Groovy
Java
PHP
Python
Scala
Go
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Objective-C
Python
C++
Go
Java
Python
Scala
C++
Java
Python
Ruby
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionenyes, Firebase Rules & Cloud Functionsneinnein
Triggersneinyes, with Cloud Functionsneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardinghorizontal partitioningkeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
Multi-Source ReplikationSource-Replica Replikationkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenHadoop integrationUsing Cloud Dataflownein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate Consistency or Eventual ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDjanein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjajaja infousing specific database classes
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAccess Control Lists (using HBase ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC, multi-tenancyAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management. Security Rules for 3rd party authentication using Firebase Auth.fine grained access rights according to SQL-standardnein

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
Apache PhoenixGoogle Cloud FirestoreOpenMLDBTkrzw infoSuccessor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet
DB-Engines Blog Posts

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

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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

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2. Juni 2016, AWS Blog

Azure #HDInsight Apache Phoenix now supports Zeppelin
16. August 2018, Microsoft

Bridge the SQL-NoSQL gap with Apache Phoenix
4. Februar 2016, InfoWorld

Apache Calcite, FreeMarker, Gora, Phoenix, and Solr updated
27. März 2017, SDTimes.com

Azure HDInsight Analytics Platform Now Supports Apache Hadoop 3.0
18. April 2019, eWeek

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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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MLOp practice: using OpenMLDB in the real-time anti-fraud model for the bank's online transaction
23. August 2021, Towards Data Science

Predictive maintenance — 5minutes demo of an end to end machine learning project
13. August 2021, Towards Data Science

Compared to Native Spark 3.0, We Have Achieved Significant Optimization Effects in the AI
3. August 2021, Towards Data Science

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