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DBMS > EsgynDB vs. Firebase Realtime Database vs. Google Cloud Bigtable vs. IBM Db2 Event Store vs. TinkerGraph

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. Firebase Realtime Database vs. Google Cloud Bigtable vs. IBM Db2 Event Store vs. TinkerGraph

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameEsgynDB  Xaus Vergleich ausschliessenFirebase Realtime Database  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Bigtable  Xaus Vergleich ausschliessenIBM Db2 Event Store  Xaus Vergleich ausschliessenTinkerGraph  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungEnterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache TrafodionCloud-hosted realtime document store. iOS, Android, and JavaScript clients share one Realtime Database instance and automatically receive updates with the newest data.Google's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.Distributed Event Store optimized for Internet of Things use casesA lightweight, in-memory graph engine that serves as a reference implementation of the TinkerPop3 API
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSDocument StoreKey-Value Store
Wide Column Store
Event Store
Time Series DBMS
Graph DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,16
Rang#329  Overall
#146  Relational DBMS
Punkte14,29
Rang#39  Overall
#6  Document Stores
Punkte3,26
Rang#92  Overall
#13  Key-Value Stores
#8  Wide Column Stores
Punkte0,19
Rang#323  Overall
#2  Event Stores
#28  Time Series DBMS
Punkte0,08
Rang#348  Overall
#35  Graph DBMS
Websitewww.esgyn.cnfirebase.google.com/­products/­realtime-databasecloud.google.com/­bigtablewww.ibm.com/­products/­db2-event-storetinkerpop.apache.org/­docs/­current/­reference/­#tinkergraph-gremlin
Technische Dokumentationfirebase.google.com/­docs/­databasecloud.google.com/­bigtable/­docswww.ibm.com/­docs/­en/­db2-event-store
EntwicklerEsgynGoogle infoacquired by Google 2014GoogleIBM
Erscheinungsjahr20152012201520172009
Aktuelle Version2.0
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziellkommerziellkommerziellkommerziell infofree developer edition availableOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjajaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++, JavaC und C++Java
Server BetriebssystemeLinuxgehostetgehostetLinux infoLinux, macOS, Windows for the developer addition
Datenschemajaschemafreischemafreijaschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaneinjaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinneinnein
Sekundärindizesjajaneinneinnein
SQL infoSupport of SQLjaneinneinja infothrough the embedded Spark runtimenein
APIs und andere ZugriffskonzepteADO.NET
JDBC
ODBC
Android
iOS
JavaScript API
RESTful HTTP API
gRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)
ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
TinkerPop 3
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBC/ADO.NetJava
JavaScript
Objective-C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Visual Basic
Groovy
Java
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresJava Stored Procedureslimited functionality with using 'rules'neinjanein
TriggersneinCallbacks are triggered when data changesneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingShardingkeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-source replication between multi datacentersInternal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zonesActive-active shard replicationkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjaneinjaneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual Consistency infoif the client is offline
Immediate Consistency infoif the client is online
Immediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)Eventual Consistencykeine
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaneinneinneinja infoRelationships in graphs
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDjaAtomic single-row operationsneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten DatenmanipulationenjajajaNo - written data is immutablenein
Durability infoDauerhafte Speicherung der DatenjajajaYes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storageoptional
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinjaja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standardyes, based on authentication and database rulesAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standardnein

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
EsgynDBFirebase Realtime DatabaseGoogle Cloud BigtableIBM Db2 Event StoreTinkerGraph
DB-Engines Blog Posts

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

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