DB-EnginesInfluxDB: Focus on building software with an easy-to-use serverless, scalable time series platformEnglish
Deutsch
Informationen zu relationalen und NoSQL DatenbankmanagementsystemenEin Service von solid IT

DBMS > Databricks vs. Google Cloud Firestore vs. Stardog vs. WakandaDB

Vergleich der Systemeigenschaften Databricks vs. Google Cloud Firestore vs. Stardog vs. WakandaDB

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameDatabricks  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Firestore  Xaus Vergleich ausschliessenStardog  Xaus Vergleich ausschliessenWakandaDB  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.Enterprise Knowledge Graph platform and graph DBMS with high availability, high performance reasoning, and virtualizationWakandaDB is embedded in a server that provides a REST API and a server-side javascript engine to access data
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Relational DBMS
Document StoreGraph DBMS
RDF Store
Object oriented DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte78,61
Rang#15  Overall
#2  Document Stores
#10  Relational DBMS
Punkte7,85
Rang#51  Overall
#8  Document Stores
Punkte2,02
Rang#123  Overall
#11  Graph DBMS
#6  RDF Stores
Punkte0,03
Rang#364  Overall
#17  Object oriented DBMS
Websitewww.databricks.comfirebase.google.com/­products/­firestorewww.stardog.comwakanda.github.io
Technische Dokumentationdocs.databricks.comfirebase.google.com/­docs/­firestoredocs.stardog.comwakanda.github.io/­doc
EntwicklerDatabricksGoogleStardog-UnionWakanda SAS
Erscheinungsjahr2013201720102012
Aktuelle Version7.3.0, Mai 20202.7.0 (April 29, 2019), April 2019
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziellkommerziellkommerziell info60-day fully-featured trial license; 1-year fully-featured non-commercial use license for academics/studentsOpen Source infoAGPLv3, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjajaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaC++, JavaScript
Server BetriebssystemegehostetgehostetLinux
macOS
Windows
Linux
OS X
Windows
DatenschemaFlexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)schemafreischema-free and OWL/RDFS-schema supportja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTjaneinnein infoImportieren/Exportieren von XML Daten möglichnein
Sekundärindizesjajaja infosupports real-time indexing in full-text and geospatial
SQL infoSupport of SQLwith Databricks SQLneinYes, compatible with all major SQL variants through dedicated BI/SQL Servernein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
RESTful HTTP API
Android
gRPC (using protocol buffers) API
iOS
JavaScript API
RESTful HTTP API
GraphQL query language
HTTP API
Jena RDF API
OWL
RDF4J API
Sesame REST HTTP Protocol
SNARL
SPARQL
Spring Data
Stardog Studio
TinkerPop 3
RESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenPython
R
Scala
Go
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Objective-C
Python
.Net
Clojure
Groovy
Java
JavaScript
Python
Ruby
JavaScript
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionenyes, Firebase Rules & Cloud Functionsuser defined functions and aggregates, HTTP Server extensions in Javaja
Triggersyes, with Cloud Functionsja infovia event handlersja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingkeinekeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenjaMulti-Source ReplikationMulti-Source Replikation in HA-Clusterkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenUsing Cloud Dataflowneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate Consistency in HA-ClusterImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinja infoBeziehungen in Graphen
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDjaACIDACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinjanein
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.Zugriffsrechte für Benutzer und Rollenja
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
DatabricksGoogle Cloud FirestoreStardogWakandaDB
Specific characteristicsSupported database models : In addition to the Document store and Relational DBMS...
» mehr

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
DatabricksGoogle Cloud FirestoreStardogWakandaDB
DB-Engines Blog Posts

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

alle anzeigen

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

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

This Is the Platform Nancy Pelosi Used to Make Her Private Investment in Databricks
9. Mai 2024, Yahoo Finance

Databricks Announces Major Updates to Its AI Suite to Boost AI Model Accuracy
10. Mai 2024, EnterpriseAI

Databricks Enhances Enterprise AI with RAG Applications and Improved Model Serving
9. Mai 2024, Datanami

Nvidia, Databricks Sued in Latest AI Copyright Class Actions
3. Mai 2024, Bloomberg Law

Databricks adds vector search, new LLM support to AI suite
8. Mai 2024, TechTarget

bereitgestellt von Google News

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

Google's AI-First Strategy Brings Vector Support To Cloud Databases
1. März 2024, Forbes

Google's Cloud Firestore is now generally available
31. Januar 2019, ZDNet

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

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

bereitgestellt von Google News



Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk

Featured Products

Milvus logo

Vector database designed for GenAI, fully equipped for enterprise implementation.
Try Managed Milvus for Free

RaimaDB logo

RaimaDB, embedded database for mission-critical applications. When performance, footprint and reliability matters.
Try RaimaDB for free.

Neo4j logo

See for yourself how a graph database can make your life easier.
Use Neo4j online for free.

SingleStore logo

Database for your real-time AI and Analytics Apps.
Try it today.

Datastax Astra logo

Bring all your data to Generative AI applications with vector search enabled by the most scalable
vector database available.
Try for Free

Präsentieren Sie hier Ihr Produkt