DBMS > BigObject vs. etcd vs. Faircom EDGE vs. Google Cloud Firestore vs. SpatiaLite

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. etcd vs. Faircom EDGE vs. Google Cloud Firestore vs. SpatiaLite

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

FairCom EDGE is an Industry 4.0 solution built to integrate, collect, aggregate and synchronize mission-critical data in edge computing environments

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.

Spatial extension of SQLite

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Key-Value Store

Key-Value Store
Relational DBMS

Document Store

Spatial DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	0,13
Rang	#333	Overall
	#147	Relational DBMS

Punkte	7,25
Rang	#54	Overall
	#5	Key-Value Stores

Punkte	0,02
Rang	#368	Overall
	#54	Key-Value Stores
	#156	Relational DBMS

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

Punkte	1,60
Rang	#149	Overall
	#3	Spatial DBMS

Website

bigobject.io

etcd.io
github.com/etcd-io/etcd

www.faircom.com/products/faircom-edge

firebase.google.com/products/firestore

www.gaia-gis.it/fossil/libspatialite/index

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

etcd.io/docs
github.com/etcd-io/etcd/tree/master/Documentation

docs.faircom.com/docs/en/UUID-23d4f1fd-d213-f6d5-b92e-9b7475baa14e.html

firebase.google.com/docs/firestore

www.gaia-gis.it/gaia-sins/spatialite_topics.html

Entwickler

BigObject, Inc.

FairCom Corporation

Google

Alessandro Furieri

Erscheinungsjahr

2015

1979

2017

2008

Aktuelle Version

3.4, August 2019

V3, Oktober 2020

5.0.0, August 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Restricted, free version available

kommerziell

Open Source

MPL 1.1, GPL v2.0 or LGPL v2.1

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

ANSI C, C++

C++

Server Betriebssysteme

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

FreeBSD
Linux
Windows

experimental

Android
Linux

ARM, x86
Raspbian
Windows

gehostet

serverlos

Datenschema

schemafrei

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

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

ja, ANSI Standard SQL Types

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-like DML and DDL statements

nein

ANSI SQL queries

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

gRPC
JSON over HTTP

ADO.NET
Direct SQL
IoT Microservice layer
JDBC
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC
RESTful HTTP API

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

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C++
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
Tcl

C
C#
C++
Java
JavaScript
PHP
Python
VB.Net

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

nein

.Net, JavaScript, C/C++

yes, Firebase Rules & Cloud Functions

nein

Triggers

nein

yes, watching key changes

yes, with Cloud Functions

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

File partitioning

Customizable business rules for partitioning

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Using Raft consensus algorithm to ensure data replication with strong consistency among multiple replicas.

Synchronous and asynchronous realtime replication based on transaction logs

Multi-Source Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Using Cloud Dataflow

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Immediate Consistency
Tunable Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

automatically between fact table and dimension tables

nein

when using SQL

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

across SQL and NoSQL

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Fine grained user, group and file access rights managed across SQL (per ANSI standard) and NoSQL.

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

nein

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

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