DBMS > CrateDB vs. EJDB vs. Google Cloud Firestore vs. LeanXcale

Vergleich der Systemeigenschaften CrateDB vs. EJDB vs. Google Cloud Firestore vs. LeanXcale

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Verteilter Data Store basierend auf Lucene

Eingebettete Library mit JSON-Notation für Queries (Syntax ähnlich zu MongoDB)

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.

A highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Spatial DBMS
Suchmaschine
Time Series DBMS
Vektor DBMS

Document Store

Key-Value Store
Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	0,69
Rang	#226	Overall
	#37	Document Stores
	#5	Spatial DBMS
	#16	Suchmaschinen
	#19	Time Series DBMS
	#11	Vektor DBMS

Punkte	0,13
Rang	#331	Overall
	#46	Document Stores

Punkte	6,63
Rang	#54	Overall
	#9	Document Stores

Punkte	0,28
Rang	#286	Overall
	#41	Key-Value Stores
	#130	Relational DBMS

Website

cratedb.com

github.com/Softmotions/ejdb

firebase.google.com/products/firestore

www.leanxcale.com

Technische Dokumentation

cratedb.com/docs

github.com/Softmotions/ejdb/blob/master/README.md

firebase.google.com/docs/firestore

Entwickler

Crate

Softmotions

Google

LeanXcale

Erscheinungsjahr

2013

2012

2017

2015

Aktuelle Version

5.8.1, August 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

GPLv2

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.

Implementierungssprache

Java

Server Betriebssysteme

All Operating Systems, including Kubernetes with CrateDB Kubernetes Operator support

serverlos

gehostet

Datenschema

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

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

string, integer, double, bool, date, object_id

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

yes, but no triggers and constraints, and PostgreSQL compatibility

nein

through Apache Derby

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

In-process Library

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

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

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

Actionscript
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Lua
Objective-C
Pike
Python
Ruby

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

C
Java
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

yes, Firebase Rules & Cloud Functions

Triggers

nein

yes, with Cloud Functions

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Configurable replication on table/partition-level

keine

Multi-Source Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Using Cloud Dataflow

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Read-after-write consistency on record level

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Normalerweise nicht gebraucht, ähnliche Funktionalität mit collection joins

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

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/Write Locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

nein

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

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

DB-Engines Blog Posts

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

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8. März 2024, Appinventiv

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1. März 2024, Forbes

Google launches Firebase Genkit, a new open source framework for building AI-powered apps
14. Mai 2024, TechCrunch

NoSQL on the Cloud With Python
7. August 2020, Towards Data Science

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10. Oktober 2017, ADT Magazine

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