DBMS > Faircom EDGE vs. Google Cloud Firestore vs. Newts vs. Postgres-XL vs. SwayDB

Vergleich der Systemeigenschaften Faircom EDGE vs. Google Cloud Firestore vs. Newts vs. Postgres-XL vs. SwayDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

FairCom EDGE is an Industry 4.0 solution built to integrate, collect, aggregate and synchronize mission-critical data in edge computing environments

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.

Time Series DBMS basierend auf Cassandra

Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.

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

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	0,02
Rang	#368	Overall
	#54	Key-Value Stores
	#156	Relational DBMS

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

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Punkte	0,49
Rang	#256	Overall
	#117	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#382	Overall
	#59	Key-Value Stores

Website

www.faircom.com/products/faircom-edge

firebase.google.com/products/firestore

opennms.github.io/newts

www.postgres-xl.org

swaydb.simer.au

Technische Dokumentation

docs.faircom.com/docs/en/UUID-23d4f1fd-d213-f6d5-b92e-9b7475baa14e.html

firebase.google.com/docs/firestore

github.com/OpenNMS/newts/wiki

www.postgres-xl.org/documentation

Entwickler

FairCom Corporation

Google

OpenNMS Group

Simer Plaha

Erscheinungsjahr

1979

2017

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

2018

Aktuelle Version

V3, Oktober 2020

10 R1, Oktober 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Restricted, free version available

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Mozilla public license

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

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

Scala

Server Betriebssysteme

Android
Linux

ARM, x86
Raspbian
Windows

gehostet

Linux
OS X
Windows

Linux
macOS

Datenschema

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

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, ANSI Standard SQL Types

nein

XML Unterstützung

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

nein

XML type, but no XML query functionality

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

ANSI SQL queries

nein

distributed, parallel query execution

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
Direct SQL
IoT Microservice layer
JDBC
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC
RESTful HTTP API

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

HTTP REST
Java API

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Java
JavaScript
PHP
Python
VB.Net

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

Java

.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

Java
Kotlin
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

.Net, JavaScript, C/C++

yes, Firebase Rules & Cloud Functions

nein

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

yes, with Cloud Functions

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

File partitioning

Customizable business rules for partitioning

Sharding

basierend auf Cassandra

horizontale Partitionierung

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Synchronous and asynchronous realtime replication based on transaction logs

Multi-Source Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Using Cloud Dataflow

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency
Tunable Consistency

Immediate Consistency

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

when using SQL

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

MVCC

Atomic execution of operations

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

across SQL and NoSQL

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Fine grained user, group and file access rights managed across SQL (per ANSI standard) and NoSQL.

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

nein

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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8. März 2024, Appinventiv

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3. Oktober 2017, TechCrunch

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7. August 2020, Towards Data Science

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Farewell, Froggy: The Age of Ribbit Is Nearing an End
25. Mai 2013, Mother Jones

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