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DBMS > BigchainDB vs. Firebase Realtime Database vs. Google Cloud Bigtable vs. MarkLogic vs. SiteWhere

Vergleich der Systemeigenschaften BigchainDB vs. Firebase Realtime Database vs. Google Cloud Bigtable vs. MarkLogic vs. SiteWhere

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameBigchainDB  Xaus Vergleich ausschliessenFirebase Realtime Database  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Bigtable  Xaus Vergleich ausschliessenMarkLogic  Xaus Vergleich ausschliessenSiteWhere  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungBigchainDB is scalable blockchain database offering decentralization, immutability and native assetsCloud-hosted realtime document store. iOS, Android, and JavaScript clients share one Realtime Database instance and automatically receive updates with the newest data.Google's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.Operational and transactional Enterprise NoSQL databaseM2M Integrationsplatform zur Speicherung und Abfrage von Zeitserien
Primäres DatenbankmodellDocument StoreDocument StoreKey-Value Store
Wide Column Store
Document Store
Native XML DBMS
RDF Store infoab Version 7
Suchmaschine
Time Series DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,79
Rang#212  Overall
#36  Document Stores
Punkte14,29
Rang#39  Overall
#6  Document Stores
Punkte3,26
Rang#92  Overall
#13  Key-Value Stores
#8  Wide Column Stores
Punkte5,92
Rang#58  Overall
#10  Document Stores
#1  Native XML DBMS
#1  RDF Stores
#6  Suchmaschinen
Punkte0,06
Rang#356  Overall
#35  Time Series DBMS
Websitewww.bigchaindb.comfirebase.google.com/­products/­realtime-databasecloud.google.com/­bigtablewww.marklogic.comgithub.com/­sitewhere/­sitewhere
Technische Dokumentationbigchaindb.readthedocs.io/­en/­latestfirebase.google.com/­docs/­databasecloud.google.com/­bigtable/­docsdocs.marklogic.comsitewhere1.sitewhere.io/­index.html
EntwicklerGoogle infoacquired by Google 2014GoogleMarkLogic Corp.SiteWhere
Erscheinungsjahr20162012201520012010
Aktuelle Version11.0, December 2022
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoAGPL v3kommerziellkommerziellkommerziell infoeingeschränkte kostenlose Version verfügbarOpen Source infoCommon Public Attribution License Version 1.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjajaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungssprachePythonC++Java
Server BetriebssystemeLinuxgehostetgehostetLinux
OS X
Windows
Linux
OS X
Windows
Datenschemaschemafreischemafreischemafreischemafrei infoSchema kann erzwungen werdenvordefiniertes Schema
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateneinjaneinjaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinjanein
Sekundärindizesjaneinjanein
SQL infoSupport of SQLneinneinneinja infoSQL92nein
APIs und andere ZugriffskonzepteCLI Client
RESTful HTTP API
Android
iOS
JavaScript API
RESTful HTTP API
gRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)
Java API
Node.js Client API
ODBC
proprietary Optic API infoProprietary Query API, introduced with version 9
RESTful HTTP API
SPARQL
WebDAV
XDBC
XQuery
XSLT
HTTP REST
Unterstützte ProgrammiersprachenGo
Haskell
Java
JavaScript
Python
Ruby
Java
JavaScript
Objective-C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby
Server-seitige Scripts infoStored Procedureslimited functionality with using 'rules'neinja infovia XQuery or JavaScript
TriggersCallbacks are triggered when data changesneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingShardingSharding infobasierend auf HBase
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer ReplikationsfaktorInternal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zonesjafrei wählbarer Replikationsfaktor infobasierend auf HBase
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinjaja infoÃœber Hadoop Connector, HDFS Direct Access und in-database MapReduce Jobsnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency infoif the client is offline
Immediate Consistency infoif the client is online
Immediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)Immediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenjaAtomic single-row operationsACID infocan act as a resource manager in an XA/JTA transactionnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenyes,with MongoDB ord RethinkDBjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinyes, with Range Indexesnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleyesyes, based on authentication and database rulesAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)Rollen-basierte Zugriffskontrolle auf Dokumenten- und SubdokumentenebeneBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

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

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Weitere Ressourcen
BigchainDBFirebase Realtime DatabaseGoogle Cloud BigtableMarkLogicSiteWhere
DB-Engines Blog Posts

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12. Dezember 2019, Paul Andlinger

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