DBMS > DataFS vs. EsgynDB vs. Firebase Realtime Database vs. Google Cloud Bigtable vs. Google Cloud Datastore

Vergleich der Systemeigenschaften DataFS vs. EsgynDB vs. Firebase Realtime Database vs. Google Cloud Bigtable vs. Google Cloud Datastore

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

All data is stored inside objects which are linked by so-called link attributes. Objects consist of classes which can be extended and de-extended at runtime. Graphs can be defined with a struct.

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

Cloud-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.

Selbst skalierendes NoSQL Datenbankservice in der Google Cloud Plattform

Primäres Datenbankmodell

Object oriented DBMS

Relational DBMS

Document Store

Key-Value Store
Wide Column Store

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Graph DBMS

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

Punkte	0,06
Rang	#354	Overall
	#15	Object oriented DBMS

Punkte	0,16
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

Punkte	14,29
Rang	#39	Overall
	#6	Document Stores

Punkte	3,26
Rang	#92	Overall
	#13	Key-Value Stores
	#8	Wide Column Stores

Punkte	4,47
Rang	#76	Overall
	#12	Document Stores

Website

newdatabase.com

www.esgyn.cn

firebase.google.com/products/realtime-database

cloud.google.com/bigtable

cloud.google.com/datastore

Technische Dokumentation

dev.mobiland.com/Overview.xsp

firebase.google.com/docs/database

cloud.google.com/bigtable/docs

cloud.google.com/datastore/docs

Entwickler

Mobiland AG

Esgyn

Google

acquired by Google 2014

Google

Erscheinungsjahr

2018

2015

2012

2015

2008

Aktuelle Version

1.1.263, October 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

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

C++, Java

Server Betriebssysteme

Windows

Linux

gehostet

Datenschema

Classes, Structs, and Lists are written in proprietary DataTypeDefinitionLanguage (.dtdl) and Objects consisting of those are written in proprietary DataAccessDefinitionLanguage (.dadl)

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

ja, Details hier

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

nein

SQL-like query language (GQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

.NET Client API
Proprietary client DLL
WinRT client

ADO.NET
JDBC
ODBC

Android
iOS
JavaScript API
RESTful HTTP API

gRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)

gRPC (using protocol buffers) API
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C#
C++
VB.Net

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Java
JavaScript
Objective-C

C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python

.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

limited functionality with using 'rules'

nein

mit Google App Engine

Triggers

no, except callback-events from server when changes happened

nein

Callbacks are triggered when data changes

nein

Callbacks mit Google Apps Engine

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Proprietary Sharding system

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

Internal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zones

Multi-source replication using Paxos

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

mittels Google Cloud Dataflow

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

if the client is offline
Immediate Consistency

if the client is online

Immediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on type of query and configuration

Strong Consistency is default for entity lookups and queries within an Entity Group (but can instead be made eventually consistent). Other queries are always eventual consistent.

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

via ReferenceProperties or Ancestor paths

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Atomic single-row operations

ACID

Serializable Isolation within Transactions, Read Committed outside of Transactions

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Windows-Profile

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

yes, based on authentication and database rules

Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)

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

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12. Dezember 2019, Paul Andlinger

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