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Vergleich der Systemeigenschaften Databricks vs. Google Cloud Firestore vs. HEAVY.AI

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NameDatabricks  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Firestore  Xaus Vergleich ausschliessenHEAVY.AI infoFormerly named 'OmniSci', rebranded to 'HEAVY.AI' in March 2022  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungThe Databricks Lakehouse Platform combines elements of data lakes and data warehouses to provide a unified view onto structured and unstructured data. It is based on Apache Spark.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 high performance, column-oriented RDBMS, specifically developed to harness the massive parallelism of modern CPU and GPU hardware
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Relational DBMS
Document StoreRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte81,08
Rang#15  Overall
#2  Document Stores
#10  Relational DBMS
Punkte7,36
Rang#53  Overall
#9  Document Stores
Punkte1,64
Rang#145  Overall
#67  Relational DBMS
Websitewww.databricks.comfirebase.google.com/­products/­firestoregithub.com/­heavyai/­heavydb
www.heavy.ai
Technische Dokumentationdocs.databricks.comfirebase.google.com/­docs/­firestoredocs.heavy.ai
EntwicklerDatabricksGoogleHEAVY.AI, Inc.
Erscheinungsjahr201320172016
Aktuelle Version5.10, Jänner 2022
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellOpen Source infoApache Version 2; enterprise edition available
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjajanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++ and CUDA
Server BetriebssystemegehostetgehostetLinux
DatenschemaFlexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)schemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTjaneinnein
Sekundärindizesjajanein
SQL infoSupport of SQLwith Databricks SQLneinja
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
RESTful HTTP API
Android
gRPC (using protocol buffers) API
iOS
JavaScript API
RESTful HTTP API
JDBC
ODBC
Thrift
Vega
Unterstützte ProgrammiersprachenPython
R
Scala
Go
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Objective-C
Python
All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionenyes, Firebase Rules & Cloud Functionsnein
Triggersyes, with Cloud Functionsnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding infoRound robin
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenjaMulti-Source ReplikationMulti-Source Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenUsing Cloud Dataflownein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDjanein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management. Security Rules for 3rd party authentication using Firebase Auth.Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
DatabricksGoogle Cloud FirestoreHEAVY.AI infoFormerly named 'OmniSci', rebranded to 'HEAVY.AI' in March 2022
Specific characteristicsSupported database models : In addition to the Document store and Relational DBMS...
» mehr

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
DatabricksGoogle Cloud FirestoreHEAVY.AI infoFormerly named 'OmniSci', rebranded to 'HEAVY.AI' in March 2022
DB-Engines Blog Posts

PostgreSQL is the DBMS of the Year 2023
2. Januar 2024, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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

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15. Juni 2024, Analytics India Magazine

The Three Big Announcements by Databricks AI Team in June 2024
17. Juni 2024, MarkTechPost

Databricks launches LakeFlow to help its customers build their data pipelines
12. Juni 2024, TechCrunch

Databricks tells investors annualized revenue will reach $2.4 billion at midway point of year
13. Juni 2024, CNBC

Databricks open-sources Unity Catalog, challenging Snowflake on interoperability for data workloads
12. Juni 2024, VentureBeat

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1. März 2024, Forbes

Realtime vs Cloud Firestore: Which Firebase Database to go?
8. März 2024, Appinventiv

Google launches Cloud Firestore, a new document database for app developers
3. Oktober 2017, TechCrunch

Google's Cloud-Native NoSQL Database Cloud Firestore Is Now Generally Available
8. Februar 2019, InfoQ.com

Firestore and Python | NoSQL on Google Cloud
7. August 2020, Towards Data Science

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HEAVY.AI Launches HEAVY 7.0, Introducing Real-Time Machine Learning Capabilities
19. April 2023, Business Wire

Big Data Analytics: A Game Changer for Infrastructure
13. Juli 2023, Spiceworks News and Insights

HEAVY.AI Partners with Bain, Maxar, and Nvidia to Provide Digital Twins for Telecom Networks
16. Februar 2023, Datanami

Making the most of geospatial intelligence
14. April 2023, InfoWorld

The insideBIGDATA IMPACT 50 List for Q4 2023
11. Oktober 2023, insideBIGDATA

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