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DBMS > FatDB vs. Google Cloud Firestore vs. OpenTSDB vs. Spark SQL vs. Sphinx

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameFatDB  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Firestore  Xaus Vergleich ausschliessenOpenTSDB  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenSphinx  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 HBaseSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenOpen Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen Datenbanken
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Key-Value Store
Document StoreTime Series DBMSRelational DBMSSuchmaschine
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
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte5,98
Rang#56  Overall
#5  Suchmaschinen
Websitefirebase.google.com/­products/­firestoreopentsdb.netspark.apache.org/­sqlsphinxsearch.com
Technische Dokumentationfirebase.google.com/­docs/­firestoreopentsdb.net/­docs/­build/­html/­index.htmlspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmlsphinxsearch.com/­docs
EntwicklerFatCloudGooglederzeit von Yahoo und anderen gewartetApache Software FoundationSphinx Technologies Inc.
Erscheinungsjahr20122017201120142001
Aktuelle Version3.5.0 ( 2.13), September 20233.5.1, Februar 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellOpen Source infoLGPLOpen Source infoApache 2.0Open Source infoGPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich
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#JavaScalaC++
Server BetriebssystemeWindowsgehostetLinux
Windows
Linux
OS X
Windows
FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows
Datenschemaschemafreischemafreischemafreijaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajanumerische Daten für Metriken, Strings für Tagsjanein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesjajaneinneinja infoFull-Text Index auf allen Suchfeldern
SQL infoSupport of SQLnein infoÃœber Integration mit SQL ServerneinneinSQL-like DML and DDL statementsSQL-like query language (SphinxQL)
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
JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll
Unterstützte ProgrammiersprachenC#Go
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Objective-C
Python
Erlang
Go
Java
Python
R
Ruby
Java
Python
R
Scala
C++ infoinoffizielle Client Library
Java
Perl infoinoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby infoinoffizielle Client Library
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoÃœber Applikationenyes, Firebase Rules & Cloud Functionsneinneinnein
Triggersja infoÃœber Applikationenyes, with Cloud Functionsneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingSharding infobasierend auf HBaseyes, utilizing Spark CoreSharding infoAufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer ReplikationsfaktorMulti-Source Replikationfrei wählbarer Replikationsfaktor infobasierend auf HBasekeinekeine
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 Integritätneinneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenneinjaneinneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja infoDer Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinnein
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.neinneinnein

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 FirestoreOpenTSDBSpark SQLSphinx
DB-Engines Blog Posts

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12. Dezember 2019, Paul Andlinger

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

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The DB-Engines ranking includes now search engines
4. Februar 2013, Paul Andlinger

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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

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28. Juni 2016, SiliconANGLE News

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What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop
3. April 2024, InfoWorld

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