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DBMS > FatDB vs. Firebase Realtime Database vs. Graphite vs. Hive vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften FatDB vs. Firebase Realtime Database vs. Graphite vs. Hive vs. Spark SQL

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameFatDB  Xaus Vergleich ausschliessenFirebase Realtime Database  Xaus Vergleich ausschliessenGraphite  Xaus Vergleich ausschliessenHive  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
Das Unternehmen FatDB/FatCloud hat im Februar 2014 seine Tätigkeit beendet. FatDB wurde eingestellt und erscheint deshalb nicht mehr im Ranking.
KurzbeschreibungEin .NET NoSQL DBMS, das in SQL Server integriert werden kann.Cloud-hosted realtime document store. iOS, Android, and JavaScript clients share one Realtime Database instance and automatically receive updates with the newest data.Data logging and graphing tool for time series data infoThe storage layer (fixed size database) is called WhisperData Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in HadoopSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Key-Value Store
Document StoreTime Series DBMSRelational DBMSRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte13,64
Rang#39  Overall
#6  Document Stores
Punkte4,83
Rang#67  Overall
#4  Time Series DBMS
Punkte59,76
Rang#18  Overall
#12  Relational DBMS
Punkte18,04
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websitefirebase.google.com/­products/­realtime-databasegithub.com/­graphite-project/­graphite-webhive.apache.orgspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationfirebase.google.com/­docs/­databasegraphite.readthedocs.iocwiki.apache.org/­confluence/­display/­Hive/­Homespark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerFatCloudGoogle infoacquired by Google 2014Chris DavisApache Software Foundation infoUrsprünglich von Facebook entwickeltApache Software Foundation
Erscheinungsjahr20122012200620122014
Aktuelle Version3.1.3, April 20223.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellOpen Source infoApache 2.0Open Source infoApache Version 2Open Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjaneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC#PythonJavaScala
Server BetriebssystemeWindowsgehostetLinux
Unix
Alle Betriebssysteme mit einer Java VMLinux
OS X
Windows
Datenschemaschemafreischemafreijajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaNumeric data onlyjaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesjajaneinjanein
SQL infoSupport of SQLnein infoÃœber Integration mit SQL ServerneinneinSQL-like DML and DDL statementsSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere Zugriffskonzepte.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings
Android
iOS
JavaScript API
RESTful HTTP API
HTTP API
Sockets
JDBC
ODBC
Thrift
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC#Java
JavaScript
Objective-C
JavaScript (Node.js)
Python
C++
Java
PHP
Python
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoÃœber Applikationenlimited functionality with using 'rules'neinja infoBenutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integrationnein
Triggersja infoÃœber ApplikationenCallbacks are triggered when data changesneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingkeineShardingyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktorkeinefrei wählbarer Replikationsfaktorkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjaneinneinja infoAbfragen werden als MapReduce Jobs behandelt
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Immediate Consistency
Eventual Consistency infoif the client is offline
Immediate Consistency infoif the client is online
keineEventual Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenneinjaneinneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja infolockingjaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltennein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrollenein infoSecurity Layer kann über Applikationen implementiert werdenyes, based on authentication and database rulesneinZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollennein

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
FatDBFirebase Realtime DatabaseGraphiteHiveSpark SQL
DB-Engines Blog Posts

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

alle anzeigen

Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity
4. Juli 2016, Matthias Gelbmann

Time Series DBMS as a new trend?
1. Juni 2015, Paul Andlinger

alle anzeigen

Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking?
13. Mai 2013, Paul Andlinger

alle anzeigen

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Hundreds of Google Firebase websites might have leaked data online
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29. Oktober 2019, TechTarget

Getting Started with Monitoring using Graphite
23. Januar 2015, InfoQ.com

The Billion Data Point Challenge: Building a Query Engine for High Cardinality Time Series Data
10. Dezember 2018, Uber

The value of time series data and TSDBs
10. Juni 2021, InfoWorld

Real-Time Performance and Health Monitoring Using Netdata
2. September 2019, CNX Software

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What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop
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Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024
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Performant IPv4 Range Spark Joins | by Jean-Claude Cote
24. Januar 2024, Towards Data Science

Simba Technologies(R) Introduces New, Powerful JDBC Driver With SQL Connector for Apache Spark(TM)
17. März 2024, Yahoo Singapore News

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