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DBMS > Databend vs. Firebase Realtime Database vs. Lovefield vs. NuoDB vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Databend vs. Firebase Realtime Database vs. Lovefield vs. NuoDB vs. Spark SQL

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameDatabend  Xaus Vergleich ausschliessenFirebase Realtime Database  Xaus Vergleich ausschliessenLovefield  Xaus Vergleich ausschliessenNuoDB  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAn open-source, elastic, and workload-aware cloud data warehouse designed to meet businesses' massive-scale analytics needs at low cost and with low complexityCloud-hosted realtime document store. iOS, Android, and JavaScript clients share one Realtime Database instance and automatically receive updates with the newest data.Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScriptNuoDB ist eine skalierbare verteilte Datenbank, mit SQL und ACID TransaktionenSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSDocument StoreRelational DBMSRelational DBMSRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,30
Rang#287  Overall
#130  Relational DBMS
Punkte14,29
Rang#39  Overall
#6  Document Stores
Punkte0,29
Rang#293  Overall
#133  Relational DBMS
Punkte0,89
Rang#198  Overall
#92  Relational DBMS
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websitegithub.com/­datafuselabs/­databend
www.databend.com
firebase.google.com/­products/­realtime-databasegoogle.github.io/­lovefieldwww.3ds.com/­nuodb-distributed-sql-databasespark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationdocs.databend.comfirebase.google.com/­docs/­databasegithub.com/­google/­lovefield/­blob/­master/­docs/­spec_index.mddoc.nuodb.comspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerDatabend LabsGoogle infoacquired by Google 2014GoogleDassault Systèmes infooriginally NuoDB, Inc.Apache Software Foundation
Erscheinungsjahr20212012201420132014
Aktuelle Version1.0.59, April 20232.1.12, February 20173.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2.0kommerziellOpen Source infoApache 2.0kommerziell infoLimitierte Edition gratisOpen Source infoApache 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.
ImplementierungsspracheRustJavaScriptC++Scala
Server Betriebssystemegehostet
Linux
macOS
gehostetserver-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js) infotested with Chrome, Firefox, IE, Safarigehostet infoAmazon EC2, Windows Azure, SoftLayer
Linux
OS X
Windows
Linux
OS X
Windows
Datenschemajaschemafreijajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinneinnein
Sekundärindizesneinjajajanein
SQL infoSupport of SQLjaneinSQL-like query language infovia JavaScript builder patternjaSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteCLI Client
JDBC
RESTful HTTP API
Android
iOS
JavaScript API
RESTful HTTP API
ADO.NET
JDBC
ODBC
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenGo
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Rust
Java
JavaScript
Objective-C
JavaScript.Net
C
C++
Go
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinlimited functionality with using 'rules'neinJava, SQLnein
TriggersneinCallbacks are triggered when data changesUsing read-only observersjanein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenkeinekeinedynamische Verteilung der Daten auf die einzelnen Knotenyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenkeinekeineja infoManaged transparently by NuoDBkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual Consistency infoif the client is offline
Immediate Consistency infoif the client is online
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinjajanein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenjajaACIDACID infotunable commit protocolnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja infoMVCCja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajayes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Databasejaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenja infousing MemoryDBja infoTemporary tablenein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleUsers with fine-grained authorization concept, user rolesyes, based on authentication and database rulesneinStandard SQL Rollen und Rechtenein

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
DatabendFirebase Realtime DatabaseLovefieldNuoDBSpark SQL
DB-Engines Blog Posts

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

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Meet some database management systems you are likely to hear more about in the future
4. August 2014, Paul Andlinger

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19. März 2024, BleepingComputer

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Dassault Systèmes Announces the Acquisition of NuoDB, a Cloud-Native Distributed SQL Database Leader
25. November 2020, Dassault Systèmes

Deploy the NuoDB Database in Docker Containers
16. Oktober 2017, The New Stack

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25. November 2020, The Business Journals

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31. Januar 2017, ADT Magazine

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10. April 2018, Daily Host News

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What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop
3. April 2024, InfoWorld

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