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DBMS > BigchainDB vs. Firebase Realtime Database vs. Heroic vs. Microsoft Access vs. Qdrant

Vergleich der Systemeigenschaften BigchainDB vs. Firebase Realtime Database vs. Heroic vs. Microsoft Access vs. Qdrant

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameBigchainDB  Xaus Vergleich ausschliessenFirebase Realtime Database  Xaus Vergleich ausschliessenHeroic  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Access  Xaus Vergleich ausschliessenQdrant  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.Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearchMicrosoft Access kombiniert ein Backend (JET bzw. ACE Engine) mit einem grafischen Frontend zur Datenabfrage bzw. Datenmanipulation. infoDas Access-Frontend wird häufig auch für Zugriff auf andere Datenquellen (DBMS, Excel, etc) verwendet.A high-performance vector database with neural network or semantic-based matching
Primäres DatenbankmodellDocument StoreDocument StoreTime Series DBMSRelational DBMSVektor DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,85
Rang#208  Overall
#35  Document Stores
Punkte13,64
Rang#39  Overall
#6  Document Stores
Punkte0,46
Rang#265  Overall
#22  Time Series DBMS
Punkte101,16
Rang#11  Overall
#8  Relational DBMS
Punkte1,28
Rang#167  Overall
#6  Vektor DBMS
Websitewww.bigchaindb.comfirebase.google.com/­products/­realtime-databasegithub.com/­spotify/­heroicwww.microsoft.com/­en-us/­microsoft-365/­accessgithub.com/­qdrant/­qdrant
qdrant.tech
Technische Dokumentationbigchaindb.readthedocs.io/­en/­latestfirebase.google.com/­docs/­databasespotify.github.io/­heroicdeveloper.microsoft.com/­en-us/­accessqdrant.tech/­documentation
EntwicklerGoogle infoacquired by Google 2014SpotifyMicrosoftQdrant
Erscheinungsjahr20162012201419922021
Aktuelle Version1902 (16.0.11328.20222), Maerz 2019
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoAGPL v3kommerziellOpen Source infoApache 2.0kommerziell infoGebündelt mit Microsoft Office LizenzenOpen Source infoApache Version 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjaneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungssprachePythonJavaC++Rust
Server BetriebssystemeLinuxgehostetWindows infoKein eigentlicher Datenbank-Server, sondern Ausführung von DLL's.Docker
Linux
macOS
Windows
Datenschemaschemafreischemafreischemafreijaschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateneinjajajaNumbers, Strings, Geo, Boolean
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinnein
Sekundärindizesjaja infovia Elasticsearchjaja infoKeywords, numberic ranges, geo, full-text
SQL infoSupport of SQLneinneinneinja infoaber nicht SQL Standard konformnein
APIs und andere ZugriffskonzepteCLI Client
RESTful HTTP API
Android
iOS
JavaScript API
RESTful HTTP API
HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API
ADO.NET
DAO
ODBC
OLE DB
gRPC
OpenAPI 3.0
RESTful HTTP/JSON API infoOpenAPI 3.0
Unterstützte ProgrammiersprachenGo
Haskell
Java
JavaScript
Python
Ruby
Java
JavaScript
Objective-C
C
C#
C++
Delphi
Java (JDBC-ODBC)
VBA
Visual Basic.NET
.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Rust
Server-seitige Scripts infoStored Procedureslimited functionality with using 'rules'neinja infoab Access 2010 mit ACE-Engine
TriggersCallbacks are triggered when data changesneinja infoab Access 2010 mit ACE-Engine
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingkeineSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer ReplikationsfaktorjakeineCollection-level replication
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinneinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency infoif the client is offline
Immediate Consistency infoif the client is online
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Eventual Consistency, tunable consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenjaneinACID infoaber keine Files für Transaktions-Logging
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenyes,with MongoDB ord RethinkDBjajaja infoaber keine Files für Transaktions-Loggingja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleyesyes, based on authentication and database rulesnein infoeinfache Benutzerverwaltung war vorhanden bis zur Version Access 2003Key-based authentication

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
BigchainDBFirebase Realtime DatabaseHeroicMicrosoft AccessQdrant
DB-Engines Blog Posts

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12. Dezember 2019, Paul Andlinger

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MS Access drops in DB-Engines Ranking
2. Mai 2013, Paul Andlinger

Microsoft SQL Server regained rank 2 in the DB-Engines popularity ranking
3. Dezember 2012, Matthias Gelbmann

New DB-Engines Ranking shows the popularity of database management systems
3. Oktober 2012, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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