DBMS > Faircom DB vs. Google Cloud Firestore vs. RavenDB vs. SiteWhere

Vergleich der Systemeigenschaften Faircom DB vs. Google Cloud Firestore vs. RavenDB vs. SiteWhere

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

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.

Open Source Operational and Transactional Enterprise NoSQL Document Database

M2M Integrationsplatform zur Speicherung und Abfrage von Zeitserien

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Relational DBMS

Document Store

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Graph DBMS
Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

Punkte	0,18
Rang	#314	Overall
	#45	Key-Value Stores
	#141	Relational DBMS

Punkte	6,63
Rang	#54	Overall
	#9	Document Stores

Punkte	2,68
Rang	#102	Overall
	#19	Document Stores

Punkte	0,07
Rang	#347	Overall
	#33	Time Series DBMS

Website

www.faircom.com/products/faircom-db

firebase.google.com/products/firestore

ravendb.net

github.com/sitewhere/sitewhere

Technische Dokumentation

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

firebase.google.com/docs/firestore

ravendb.net/docs

sitewhere1.sitewhere.io/index.html

Entwickler

FairCom Corporation

Google

Hibernating Rhinos

SiteWhere

Erscheinungsjahr

1979

2017

2010

Aktuelle Version

V13, July 2024

5.4, Juli 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Restricted, free version available

kommerziell

Open Source

AGPL Version 3, kommerzielle Lizenz verfügbar

Open Source

Common Public Attribution License Version 1.0

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

ANSI C, C++

Java

Server Betriebssysteme

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

easily portable to other OSs

gehostet

Linux
macOS
Raspberry Pi
Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

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

schemafrei

vordefiniertes Schema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

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

yes, ANSI SQL with proprietary extensions

nein

SQL-like query language (RQL)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

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

.NET Client API
F# Client API
Go Client API
Java Client API
NodeJS Client API
PHP Client API
Python Client API
RESTful HTTP API

HTTP REST

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

.Net
C#
F#
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

.Net, JavaScript, C/C++

yes, Firebase Rules & Cloud Functions

Triggers

yes, with Cloud Functions

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

File partitioning, horizontal partitioning, sharding

Customizable business rules for table partitioning

Sharding

basierend auf HBase

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).

Multi-Source Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Using Cloud Dataflow

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

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

Immediate Consistency

Default ACID transactions on the local node (eventually consistent across the cluster). Atomic operations with cluster-wide ACID transactions. Eventual consistency for indexes and full-text search indexes.

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

tunable from ACID to Eventually Consistent

ACID, Cluster-wide transaction available

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

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

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

Authorization levels configured per client per database

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

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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