DBMS > Atos Standard Common Repository vs. BigObject vs. Blueflood vs. Google Cloud Firestore

Vergleich der Systemeigenschaften Atos Standard Common Repository vs. BigObject vs. Blueflood vs. Google Cloud Firestore

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

This system has been discontinued and will be removed from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

Highly scalable database system, designed for managing session and subscriber data in modern mobile communication networks

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

Skalierbare Timeseries DBMS basierend auf Cassandra

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

Document Store
Key-Value Store

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Time Series DBMS

Document Store

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

Punkte	0,13
Rang	#342	Overall
	#150	Relational DBMS

Punkte	0,09
Rang	#353	Overall
	#33	Time Series DBMS

Punkte	8,96
Rang	#48	Overall
	#8	Document Stores

Website

atos.net/en/convergence-creators/portfolio/standard-common-repository

bigobject.io

blueflood.io

firebase.google.com/products/firestore

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

github.com/rax-maas/blueflood/wiki

firebase.google.com/docs/firestore

Entwickler

Atos Convergence Creators

BigObject, Inc.

Rackspace

Google

Erscheinungsjahr

2016

2015

2013

2017

Aktuelle Version

1703

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

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

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

Linux
OS X

gehostet

Datenschema

Schema and schema-less with LDAP views

vordefiniertes Schema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

optional

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 DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

LDAP

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

HTTP REST

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

Unterstützte Programmiersprachen

All languages with LDAP bindings

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Lua

nein

yes, Firebase Rules & Cloud Functions

Triggers

nein

yes, with Cloud Functions

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

cell division

keine

Sharding

basierend auf Cassandra

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

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 or Eventual Consistency depending on configuration

keine

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

automatically between fact table and dimension tables

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Atomic execution of specific operations

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

LDAP bind authentication

nein

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

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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’s Firebase gets AI extensions, opens up its marketplace
10. Mai 2023, TechCrunch

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

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

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk