DBMS > EventStoreDB vs. Google Cloud Firestore vs. Spark SQL vs. SwayDB vs. YottaDB

Vergleich der Systemeigenschaften EventStoreDB vs. Google Cloud Firestore vs. Spark SQL vs. SwayDB vs. YottaDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Industrial-strength, open-source database solution built from the ground up for event sourcing.

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 Daten

An embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage

A fast and solid embedded Key-value store

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

using the Octo plugin

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

Punkte	1,19
Rang	#173	Overall
	#1	Event Stores

Punkte	7,36
Rang	#53	Overall
	#9	Document Stores

Punkte	18,04
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	0,04
Rang	#387	Overall
	#61	Key-Value Stores

Punkte	0,28
Rang	#306	Overall
	#44	Key-Value Stores

Website

www.eventstore.com

firebase.google.com/products/firestore

spark.apache.org/sql

swaydb.simer.au

yottadb.com

Technische Dokumentation

developers.eventstore.com

firebase.google.com/docs/firestore

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

yottadb.com/resources/documentation

Entwickler

Event Store Limited

Google

Apache Software Foundation

Simer Plaha

YottaDB, LLC

Erscheinungsjahr

2012

2017

2014

2018

2001

Aktuelle Version

21.2, Februar 2021

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

Open Source

AGPL 3.0

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

Scala

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

gehostet

Linux
OS X
Windows

Docker
Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

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 DML and DDL statements

nein

by using the Octo plugin

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

JDBC
ODBC

PostgreSQL wire protocol

using the Octo plugin
Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

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

Java
Python
R
Scala

Java
Kotlin
Scala

C
Go
JavaScript (Node.js)
Lua
M
Perl
Python
Rust

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

yes, Firebase Rules & Cloud Functions

nein

Triggers

yes, with Cloud Functions

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

yes, utilizing Spark Core

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Using Cloud Dataflow

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Atomic execution of operations

optimistic Locking

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

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 und Gruppen basierend auf Betriebssystem-Security

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

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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 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

bereitgestellt von Google News

Performance Insights from Sigma Rule Detections in Spark Streaming
1. Juni 2024, Towards Data Science

Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services
18. Oktober 2023, 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

Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services
24. Januar 2024, AWS Blog

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk