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DBMS > BigchainDB vs. dBASE vs. Google Cloud Firestore vs. Spark SQL vs. TimescaleDB

Vergleich der Systemeigenschaften BigchainDB vs. dBASE vs. Google Cloud Firestore vs. Spark SQL vs. TimescaleDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameBigchainDB  Xaus Vergleich ausschliessendBASE  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Firestore  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenTimescaleDB  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungBigchainDB is scalable blockchain database offering decentralization, immutability and native assetsdBase war eine der ersten Datenbanken mit einer eigenen Entwicklungsumgebung auf PC's. Die letzte Version dbase V wird als dBase classic weiter vertrieben und benötigt eine DOS-Emulation. Das aktuelle Produkt ist aber dBase Plus.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.Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenA time series DBMS optimized for fast ingest and complex queries, based on PostgreSQL
Primäres DatenbankmodellDocument StoreRelational DBMSDocument StoreRelational DBMSTime Series DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,85
Rang#208  Overall
#35  Document Stores
Punkte9,70
Rang#44  Overall
#28  Relational DBMS
Punkte7,36
Rang#53  Overall
#9  Document Stores
Punkte18,04
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte4,46
Rang#71  Overall
#5  Time Series DBMS
Websitewww.bigchaindb.comwww.dbase.comfirebase.google.com/­products/­firestorespark.apache.org/­sqlwww.timescale.com
Technische Dokumentationbigchaindb.readthedocs.io/­en/­latestwww.dbase.com/­support/­knowledgebasefirebase.google.com/­docs/­firestorespark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmldocs.timescale.com
EntwicklerAsthon TateGoogleApache Software FoundationTimescale
Erscheinungsjahr20161979201720142017
Aktuelle VersiondBASE 2019, 20193.5.0 ( 2.13), September 20232.15.0, Mai 2024
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoAGPL v3kommerziellkommerziellOpen Source infoApache 2.0Open Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungssprachePythonScalaC
Server BetriebssystemeLinuxDOS infodBase Classic
Windows infodBase Pro
gehostetLinux
OS X
Windows
Linux
OS X
Windows
Datenschemaschemafreijaschemafreijaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateneinjajajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinja
Sekundärindizesjajaneinja
SQL infoSupport of SQLneinneinneinSQL-like DML and DDL statementsja infofull PostgreSQL SQL syntax
APIs und andere ZugriffskonzepteCLI Client
RESTful HTTP API
keine infoMit der Entwicklungsumgebung kann aber auf andere DBMS oder ODBC-Datenquellen zugegriffen werdenAndroid
gRPC (using protocol buffers) API
iOS
JavaScript API
RESTful HTTP API
JDBC
ODBC
ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects
Unterstützte ProgrammiersprachenGo
Haskell
Java
JavaScript
Python
Ruby
dBase eigene IDEGo
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Objective-C
Python
Java
Python
R
Scala
.Net
C
C++
Delphi
Java infoJDBC
JavaScript
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scheme
Tcl
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresnein infoDie IDE kann stored procedures in anderen Datenquellen aufrufen.yes, Firebase Rules & Cloud Functionsneinbenutzerdefinierte Funktionen, PL/Tcl, PL/Perl, PL/Python, PL/Java, PL/PHP, PL/R, PL/Ruby, PL/Scheme, PL/Unix shell
Triggersneinyes, with Cloud Functionsneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingkeineShardingyes, utilizing Spark Coreyes, across time and space (hash partitioning) attributes
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer ReplikationsfaktorkeineMulti-Source ReplikationkeineSource-Replica Replikation info
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenneinneinUsing Cloud Dataflownein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjaneinneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationennein infoNicht für dBase interne Daten, wohl aber Unterstützung durch die IDE beim Zugriff auf externe DBMSjaneinACID
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 haltenneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleyesZugriffsrechte für Benutzer und RollenAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management. Security Rules for 3rd party authentication using Firebase Auth.neinBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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
BigchainDBdBASEGoogle Cloud FirestoreSpark SQLTimescaleDB
DB-Engines Blog Posts

DB-Engines Ranking coverage expanded to 169 database management systems
3. Juni 2013, Paul Andlinger

alle anzeigen

Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates
12. Dezember 2019, Paul Andlinger

alle anzeigen

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