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Vergleich der Systemeigenschaften FatDB vs. Google Cloud Firestore vs. OpenTSDB vs. Pinecone vs. Spark SQL

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameFatDB  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Firestore  Xaus Vergleich ausschliessenOpenTSDB  Xaus Vergleich ausschliessenPinecone  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 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.Skalierbares Timeseries DBMS basierend auf HBaseA managed, cloud-native vector databaseSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Key-Value Store
Document StoreTime Series DBMSVektor DBMSRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte7,85
Rang#51  Overall
#8  Document Stores
Punkte1,68
Rang#146  Overall
#12  Time Series DBMS
Punkte3,16
Rang#95  Overall
#2  Vektor DBMS
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websitefirebase.google.com/­products/­firestoreopentsdb.netwww.pinecone.iospark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationfirebase.google.com/­docs/­firestoreopentsdb.net/­docs/­build/­html/­index.htmldocs.pinecone.io/­docs/­overviewspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerFatCloudGooglederzeit von Yahoo und anderen gewartetPinecone Systems, IncApache Software Foundation
Erscheinungsjahr20122017201120192014
Aktuelle Version3.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellOpen Source infoLGPLkommerziellOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjaneinjanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC#JavaScala
Server BetriebssystemeWindowsgehostetLinux
Windows
gehostetLinux
OS X
Windows
Datenschemaschemafreischemafreischemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajanumerische Daten für Metriken, Strings für TagsString, Number, Booleanja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinnein
Sekundärindizesjajaneinnein
SQL infoSupport of SQLnein infoÃœber Integration mit SQL ServerneinneinneinSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere Zugriffskonzepte.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings
Android
gRPC (using protocol buffers) API
iOS
JavaScript API
RESTful HTTP API
HTTP API
Telnet API
RESTful HTTP APIJDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC#Go
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Objective-C
Python
Erlang
Go
Java
Python
R
Ruby
PythonJava
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoÃœber Applikationenyes, Firebase Rules & Cloud Functionsneinnein
Triggersja infoÃœber Applikationenyes, with Cloud Functionsneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingSharding infobasierend auf HBaseyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer ReplikationsfaktorMulti-Source Replikationfrei wählbarer Replikationsfaktor infobasierend auf HBasekeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenjaUsing Cloud Dataflowneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Immediate Consistency
Immediate ConsistencyImmediate Consistency infobasierend auf HBase
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenneinjaneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrollenein infoSecurity Layer kann über Applikationen implementiert werdenAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management. Security Rules for 3rd party authentication using Firebase Auth.neinnein

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
FatDBGoogle Cloud FirestoreOpenTSDBPineconeSpark 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

alle anzeigen

Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

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

Google's AI-First Strategy Brings Vector Support To Cloud Databases
1. März 2024, Forbes

Google’s Firebase gets AI extensions, opens up its marketplace
10. Mai 2023, TechCrunch

Google's Cloud Firestore is now generally available
31. Januar 2019, ZDNet

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

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Comparing Different Time-Series Databases
10. Februar 2022, hackernoon.com

Brain Monitoring with Kafka, OpenTSDB, and Grafana
5. August 2016, KDnuggets

MapR to help admins peer into dense Hadoop clusters
28. Juni 2016, SiliconANGLE News

Comparing InfluxDB, TimescaleDB, and QuestDB Timeseries Databases
30. Juni 2021, Towards Data Science

MakeMyTrip travels forward in time using the power of open source
16. Mai 2017, Open Source For You

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Pinecone’s new serverless database may see few takers, analysts say
17. Januar 2024, InfoWorld

Pinecone Brings Serverless To Vector Databases
16. Januar 2024, Forbes

Pinecone: New vector database architecture a 'breakthrough' to curb AI hallucinations
16. Januar 2024, VentureBeat

Reimagining Vector Databases for the Generative AI Era with Pinecone Serverless on AWS | Amazon Web Services
21. März 2024, AWS Blog

Pinecone’s vector database gets a new serverless architecture
16. Januar 2024, TechCrunch

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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

1.5 Years of Spark Knowledge in 8 Tips | by Michael Berk
23. Dezember 2023, Towards Data Science

Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services
18. Oktober 2023, AWS Blog

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