DBMS > EJDB vs. Google Cloud Firestore vs. Lovefield vs. Pinecone vs. Yaacomo

Vergleich der Systemeigenschaften EJDB vs. Google Cloud Firestore vs. Lovefield vs. Pinecone vs. Yaacomo

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Yaacomo seems to be discontinued and is removed from the DB-Engines ranking

Kurzbeschreibung

Eingebettete Library mit JSON-Notation für Queries (Syntax ähnlich zu MongoDB)

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.

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

A managed, cloud-native vector database

OpenCL based in-memory RDBMS, designed for efficiently utilizing the hardware via parallel computing

Primäres Datenbankmodell

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

Punkte	0,27
Rang	#297	Overall
	#44	Document Stores

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

Punkte	0,29
Rang	#293	Overall
	#133	Relational DBMS

Punkte	3,16
Rang	#95	Overall
	#2	Vektor DBMS

Website

github.com/Softmotions/ejdb

firebase.google.com/products/firestore

google.github.io/lovefield

www.pinecone.io

yaacomo.com

Technische Dokumentation

github.com/Softmotions/ejdb/blob/master/README.md

firebase.google.com/docs/firestore

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

docs.pinecone.io/docs/overview

Entwickler

Softmotions

Google

Pinecone Systems, Inc

Q2WEB GmbH

Erscheinungsjahr

2012

2017

2014

2019

2009

Aktuelle Version

2.1.12, February 2017

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

GPLv2

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

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

JavaScript

Server Betriebssysteme

serverlos

gehostet

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

gehostet

Android
Linux
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

string, integer, double, bool, date, object_id

String, Number, Boolean

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

via JavaScript builder pattern

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

In-process Library

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

RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Actionscript
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Lua
Objective-C
Pike
Python
Ruby

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

JavaScript

Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

yes, Firebase Rules & Cloud Functions

nein

Triggers

nein

yes, with Cloud Functions

Using read-only observers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

keine

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-Source Replikation

keine

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Using Cloud Dataflow

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Normalerweise nicht gebraucht, ähnliche Funktionalität mit collection joins

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/Write Locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

In-Memory Unterstützung

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

using MemoryDB

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

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

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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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Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

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31. Januar 2019, ZDNet

Firestore and Python | NoSQL on Google Cloud
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bereitgestellt von Google News

Pinecone’s new serverless database may see few takers, analysts say
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16. Januar 2024, Forbes

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16. Januar 2024, VentureBeat

Reimagining Vector Databases for the Generative AI Era with Pinecone Serverless on AWS | Amazon Web Services
21. März 2024, AWS Blog

Pinecone’s vector database gets a new serverless architecture
16. Januar 2024, TechCrunch

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