DBMS > Dragonfly vs. GBase vs. Google Cloud Firestore vs. Ignite

Vergleich der Systemeigenschaften Dragonfly vs. GBase vs. Google Cloud Firestore vs. Ignite

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Name

Kurzbeschreibung

A drop-in Redis replacement that scales vertically to support millions of operations per second and terabyte sized workloads, all on a single instance

Widely used RDBMS in China, including analytical, transactional, distributed transactional, and cloud-native data warehousing.

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.

Apache Ignite is a memory-centric distributed database, caching, and processing platform for transactional, analytical, and streaming workloads, delivering in-memory speeds at petabyte scale.

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Relational DBMS

Document Store

Key-Value Store
Relational DBMS

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

Punkte	0,41
Rang	#266	Overall
	#38	Key-Value Stores

Punkte	1,07
Rang	#185	Overall
	#86	Relational DBMS

Punkte	7,85
Rang	#51	Overall
	#8	Document Stores

Punkte	3,16
Rang	#96	Overall
	#15	Key-Value Stores
	#49	Relational DBMS

Website

github.com/dragonflydb/dragonfly
www.dragonflydb.io

www.gbase.cn

firebase.google.com/products/firestore

ignite.apache.org

Technische Dokumentation

www.dragonflydb.io/docs

firebase.google.com/docs/firestore

apacheignite.readme.io/docs

Entwickler

DragonflyDB team and community contributors

General Data Technology Co., Ltd.

Google

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2023

2004

2017

2015

Aktuelle Version

1.0, March 2023

GBase 8a, GBase 8s, GBase 8c

Apache Ignite 2.6

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

BSL 1.1

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

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++

C, Java, Python

C++, Java, .Net

Server Betriebssysteme

Linux

gehostet

Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

strings, hashes, lists, sets, sorted sets, bit arrays

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

Standard with numerous extensions

nein

ANSI-99 for query and DML statements, subset of DDL

APIs und andere Zugriffskonzepte

Proprietäres Protokoll

RESP - REdis Serialization Protocol

ADO.NET
C API
JDBC
ODBC

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

HDFS API
Hibernate
JCache
JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll
RESTful HTTP API
Spring Data

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Clojure
D
Dart
Elixir
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Lisp
Lua
Objective-C
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
Swift
Tcl

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

C#
C++
Java
PHP
Python
Ruby
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

user defined functions

yes, Firebase Rules & Cloud Functions

yes (compute grid and cache interceptors can be used instead)

Triggers

publish/subscribe channels provide some trigger functionality

yes, with Cloud Functions

yes (cache interceptors and events)

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontal partitioning (by range, list and hash) and vertical partitioning

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation

yes (replicated cache)

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Using Cloud Dataflow

yes (compute grid and hadoop accelerator)

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Atomic execution of command blocks and scripts

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, strict serializability by the server

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Password-based authentication

Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management. Security Rules for 3rd party authentication using Firebase Auth.

Security Hooks for custom implementations

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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Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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21. März 2023, Business Wire

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20. März 2023, Phoronix

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29. März 2023, Phoronix

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8. März 2024, Appinventiv

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1. März 2024, Forbes

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9. Oktober 2017, Google

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3. Oktober 2017, firebase.google.com

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31. Januar 2019, ZDNet

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