DBMS > Faircom DB vs. FatDB vs. Google Cloud Firestore vs. Lovefield vs. Teradata Aster

Vergleich der Systemeigenschaften Faircom DB vs. FatDB vs. Google Cloud Firestore vs. Lovefield vs. Teradata Aster

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Das Unternehmen FatDB/FatCloud hat im Februar 2014 seine Tätigkeit beendet. FatDB wurde eingestellt und erscheint deshalb nicht mehr im Ranking.

Teradata Aster has been integrated into other Teradata systems and therefore will be removed from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

Native high-speed multi-model DBMS for relational and key-value store data simultaneously accessible through SQL and NoSQL APIs.

Ein .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.

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

Platform for big data analytics on multistructured data sources and types

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Relational DBMS

Document Store
Key-Value Store

Document Store

Relational DBMS

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

Punkte	0,20
Rang	#318	Overall
	#48	Key-Value Stores
	#141	Relational DBMS

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

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

Website

www.faircom.com/products/faircom-db

firebase.google.com/products/firestore

google.github.io/lovefield

Technische Dokumentation

docs.faircom.com/docs/en/UUID-7446ae34-a1a7-c843-c894-d5322e395184.html

firebase.google.com/docs/firestore

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

Entwickler

FairCom Corporation

FatCloud

Google

Teradata

Erscheinungsjahr

1979

2012

2017

2014

2005

Aktuelle Version

V12, November 2020

2.1.12, February 2017

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Restricted, free version available

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

ANSI C, C++

JavaScript

Server Betriebssysteme

AIX
FreeBSD
HP-UX
Linux
NetBSD
OS X
QNX
SCO
Solaris
VxWorks
Windows

easily portable to other OSs

Windows

gehostet

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

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

Linux

Datenschema

schema free, schema optional, schema required, partial schema,

schemafrei

Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)

defined schema within the relational store; partial schema or schema free in the Aster File Store

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, ANSI Standard SQL Types, JSON, typed binary structures

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

in Aster File Store

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

yes, ANSI SQL with proprietary extensions

nein

Ãœber Integration mit SQL Server

nein

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
Direct SQL
JDBC
JPA
ODBC
RESTful HTTP/JSON API
RESTful MQTT/JSON API
RPC

.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings

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

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js and browser)
PHP
Python
Visual Basic

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

JavaScript

C
C#
C++
Java
Python
R

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

.Net, JavaScript, C/C++

Ãœber Applikationen

yes, Firebase Rules & Cloud Functions

nein

R packages

Triggers

Ãœber Applikationen

yes, with Cloud Functions

Using read-only observers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

File partitioning, horizontal partitioning, sharding

Customizable business rules for table partitioning

Sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

yes, configurable to be parallel or serial, synchronous or asynchronous, uni-directional or bi-directional, ACID-consistent or eventually consistent (with custom conflict resolution).

frei wählbarer Replikationsfaktor

Multi-Source Replikation

keine

Dimension tables are replicated across all nodes in the cluster. The number of replicas for the file store can be configured.

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Using Cloud Dataflow

nein

SQL Map-Reduce Framework

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency
Tunable consistency per server, database, table, and transaction

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

tunable from ACID to Eventually Consistent

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Yes, tunable from durable to delayed durability to in-memory

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

Fine grained access rights according to SQL-standard with additional protections for files

nein

Security Layer kann über Applikationen implementiert werden

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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Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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10. November 2020, PR Newswire

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Realtime vs Cloud Firestore: Which Firebase Database to go?
8. März 2024, Appinventiv

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1. März 2024, Forbes

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10. Mai 2023, TechCrunch

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31. Januar 2019, ZDNet

Firestore and Python | NoSQL on Google Cloud
7. August 2020, Towards Data Science

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1. Mai 2024, AOL

Teradata Aster Analytics Going Places: On Hadoop and AWS
24. August 2016, PR Newswire

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23. Mai 2014, Northwestern Engineering

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23. April 2015, The Register

Case study: Siemens reduces train failures with Teradata Aster
12. September 2016, RCR Wireless News

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