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DBMS > FatDB vs. GBase vs. Google Cloud Firestore vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften FatDB vs. GBase vs. Google Cloud Firestore vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameFatDB  Xaus Vergleich ausschliessenGBase  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Firestore  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.Widely used RDBMS in China, including analytical, transactional, distributed transactional, and cloud-native data warehousing.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
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Key-Value Store
Relational DBMSDocument StoreRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte1,07
Rang#185  Overall
#86  Relational DBMS
Punkte7,85
Rang#51  Overall
#8  Document Stores
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websitewww.gbase.cnfirebase.google.com/­products/­firestorespark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationfirebase.google.com/­docs/­firestorespark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerFatCloudGeneral Data Technology Co., Ltd.GoogleApache Software Foundation
Erscheinungsjahr2012200420172014
Aktuelle VersionGBase 8a, GBase 8s, GBase 8c3.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellkommerziellOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinjanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC#C, Java, PythonScala
Server BetriebssystemeWindowsLinuxgehostetLinux
OS X
Windows
Datenschemaschemafreijaschemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTjaneinnein
Sekundärindizesjajajanein
SQL infoSupport of SQLnein infoÃœber Integration mit SQL ServerStandard with numerous extensionsneinSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere Zugriffskonzepte.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings
ADO.NET
C API
JDBC
ODBC
Android
gRPC (using protocol buffers) API
iOS
JavaScript API
RESTful HTTP API
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC#C#Go
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Objective-C
Python
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoÃœber Applikationenuser defined functionsyes, Firebase Rules & Cloud Functionsnein
Triggersja infoÃœber Applikationenjayes, with Cloud Functionsnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardinghorizontal partitioning (by range, list and hash) and vertical partitioningShardingyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer ReplikationsfaktorjaMulti-Source Replikationkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenjaUsing Cloud Dataflow
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Immediate Consistency
Immediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjaneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACIDjanein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltennein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrollenein infoSecurity Layer kann über Applikationen implementiert werdenjaAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management. Security Rules for 3rd party authentication using Firebase Auth.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
FatDBGBaseGoogle Cloud FirestoreSpark SQL
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

Google's AI-First Strategy Brings Vector Support To Cloud Databases
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31. Januar 2019, ZDNet

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3. Oktober 2017, TechCrunch

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

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

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24. Januar 2024, Towards Data Science

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18. Oktober 2023, AWS Blog

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