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DBMS > Ehcache vs. FatDB vs. Google Cloud Firestore vs. Spark SQL vs. TimescaleDB

Vergleich der Systemeigenschaften Ehcache vs. FatDB vs. Google Cloud Firestore vs. Spark SQL vs. TimescaleDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameEhcache  Xaus Vergleich ausschliessenFatDB  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Firestore  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenTimescaleDB  Xaus Vergleich ausschliessen
Das Unternehmen FatDB/FatCloud hat im Februar 2014 seine Tätigkeit beendet. FatDB wurde eingestellt und erscheint deshalb nicht mehr im Ranking.
KurzbeschreibungA widely adopted Java cache with tiered storage optionsEin .NET NoSQL DBMS, das in SQL Server integriert werden kann.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.Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenA time series DBMS optimized for fast ingest and complex queries, based on PostgreSQL
Primäres DatenbankmodellKey-Value StoreDocument Store
Key-Value Store
Document StoreRelational DBMSTime Series DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte4,64
Rang#68  Overall
#8  Key-Value Stores
Punkte7,36
Rang#53  Overall
#9  Document Stores
Punkte18,04
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte4,46
Rang#71  Overall
#5  Time Series DBMS
Websitewww.ehcache.orgfirebase.google.com/­products/­firestorespark.apache.org/­sqlwww.timescale.com
Technische Dokumentationwww.ehcache.org/­documentationfirebase.google.com/­docs/­firestorespark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmldocs.timescale.com
EntwicklerTerracotta Inc, owned by Software AGFatCloudGoogleApache Software FoundationTimescale
Erscheinungsjahr20092012201720142017
Aktuelle Version3.10.0, Maerz 20223.5.0 ( 2.13), September 20232.15.0, Mai 2024
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2; commercial licenses availablekommerziellkommerziellOpen Source infoApache 2.0Open Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaC#ScalaC
Server BetriebssystemeAlle Betriebssysteme mit einer Java VMWindowsgehostetLinux
OS X
Windows
Linux
OS X
Windows
Datenschemaschemafreischemafreischemafreijaja
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, XSLTneinneinneinja
Sekundärindizesneinjajaneinja
SQL infoSupport of SQLneinnein infoÃœber Integration mit SQL ServerneinSQL-like DML and DDL statementsja infofull PostgreSQL SQL syntax
APIs und andere ZugriffskonzepteJCache.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings
Android
gRPC (using protocol buffers) API
iOS
JavaScript API
RESTful HTTP API
JDBC
ODBC
ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects
Unterstützte ProgrammiersprachenJavaC#Go
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Objective-C
Python
Java
Python
R
Scala
.Net
C
C++
Delphi
Java infoJDBC
JavaScript
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scheme
Tcl
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinja infoÃœber Applikationenyes, Firebase Rules & Cloud Functionsneinbenutzerdefinierte Funktionen, PL/Tcl, PL/Perl, PL/Python, PL/Java, PL/PHP, PL/R, PL/Ruby, PL/Scheme, PL/Unix shell
Triggersja infoCache Event Listenersja infoÃœber Applikationenyes, with Cloud Functionsneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenSharding infoby using Terracotta ServerShardingShardingyes, utilizing Spark Coreyes, across time and space (hash partitioning) attributes
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenja infoby using Terracotta Serverfrei wählbarer ReplikationsfaktorMulti-Source ReplikationkeineSource-Replica Replikation info
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenneinjaUsing Cloud Dataflownein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemTunable Consistency (Strong, Eventual, Weak)Eventual Consistency
Immediate Consistency
Immediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenja infosupports JTA and can work as an XA resourceneinjaneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenja infousing a tiered cache-storage approachjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleneinnein infoSecurity Layer kann über Applikationen implementiert werdenAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management. Security Rules for 3rd party authentication using Firebase Auth.neinBenutzer 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
EhcacheFatDBGoogle Cloud FirestoreSpark SQLTimescaleDB
DB-Engines Blog Posts

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

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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22. Juli 2021, BleepingComputer

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22. Juli 2021, Threatpost

DZone Coding Java JBoss 5 to 7 in 11 steps
9. Januar 2014, dzone.com

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Google's AI-First Strategy Brings Vector Support To Cloud Databases
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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Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services
24. Januar 2024, AWS Blog

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

Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024
1. April 2024, Simplilearn

Performant IPv4 Range Spark Joins | by Jean-Claude Cote
24. Januar 2024, Towards Data Science

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17. März 2024, Yahoo Singapore News

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TimescaleDB Is a Vector Database Now, Too
25. September 2023, Datanami

Timescale Acquires PopSQL to Bring a Modern, Collaborative SQL GUI to PostgreSQL Developers
4. April 2024, PR Newswire

Power IoT and time-series workloads with TimescaleDB for Azure Database for PostgreSQL
18. März 2019, Microsoft

Timescale Valuation Rockets to Over $1B with $110M Round, Marking the Explosive Rise of Time-Series Data
22. Februar 2022, Business Wire

TimescaleDB goes distributed; implements ‘Chunking’ over ‘Sharding’ for scaling-out
22. August 2019, Packt Hub

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