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Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. CrateDB 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

An embeddable, persistent, simple and fast Key-Value Store, written purely in Go.

Verteilter Data Store basierend auf Lucene

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

Key-Value Store

Document Store
Spatial DBMS
Suchmaschine
Time Series DBMS
Vektor DBMS

Document Store
Key-Value Store

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	0,14
Rang	#331	Overall
	#49	Key-Value Stores

Punkte	0,73
Rang	#224	Overall
	#37	Document Stores
	#5	Spatial DBMS
	#16	Suchmaschinen
	#19	Time Series DBMS
	#8	Vektor DBMS

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

Website

github.com/dgraph-io/badger

cratedb.com

firebase.google.com/products/firestore

Technische Dokumentation

godoc.org/github.com/dgraph-io/badger

cratedb.com/docs

firebase.google.com/docs/firestore

Entwickler

DGraph Labs

Crate

FatCloud

Google

Erscheinungsjahr

2017

2013

2012

2017

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

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.

CrateDB Cloud: a distributed SQL database that spreads data and processing across an elastic cluster of shared nothing nodes. CrateDB Cloud enables data insights at scale on Microsoft Azure, AWS and Google Cloud Platform.

Implementierungssprache

Java

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

All Operating Systems, including Kubernetes with CrateDB Kubernetes Operator support

Windows

gehostet

Datenschema

schemafrei

Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

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

yes, but no triggers and constraints, and PostgreSQL compatibility

nein

Ãœber Integration mit SQL Server

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC
PostgreSQL wire protocol
Prometheus Remote Read/Write
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

.NET
Erlang
Go

community maintained client
Java
JavaScript (Node.js)

community maintained client
Perl

community maintained client
PHP
Python
R
Ruby

community maintained client
Scala

community maintained client

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

Ãœber Applikationen

yes, Firebase Rules & Cloud Functions

Triggers

nein

Ãœber Applikationen

yes, with Cloud Functions

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Configurable replication on table/partition-level

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

keine

Eventual Consistency
Read-after-write consistency on record level

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

unique row identifiers can be used for implementing an optimistic concurrency control strategy

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

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

Specific characteristics

The enterprise database for time series, documents, and vectors. Distributed - Native...
» mehr

Competitive advantages

Response time in milliseconds: e ven for complex ad-hoc queries. Massive scaling...
» mehr

Typical application scenarios

IoT: accelerate your IIoT projects with CrateDB, delivering real-time analytics...
» mehr

Key customers

Across all continents, CrateDB is used by companies of all sizes to meet the most...
» mehr

Market metrics

The CrateDB open source project was started in 2013 Honorable Mention in 2021 Gartner®...
» mehr

Licensing and pricing models

See CrateDB pricing >
» mehr

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

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12. Dezember 2019, Paul Andlinger

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15. April 2021, GlobeNewswire

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3. Oktober 2017, TechCrunch

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