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

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

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameFatDB  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Firestore  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenSQL.JS  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.Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenPortierung von SQLite auf JavaScript
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Key-Value Store
Document StoreRelational DBMSRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte7,85
Rang#51  Overall
#8  Document Stores
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte0,53
Rang#252  Overall
#116  Relational DBMS
Websitefirebase.google.com/­products/­firestorespark.apache.org/­sqlsql.js.org
Technische Dokumentationfirebase.google.com/­docs/­firestorespark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmlsql.js.org/­documentation/­index.html
EntwicklerFatCloudGoogleApache Software FoundationAlon Zakai infomittlerweile Weiterentwicklungen durch andere erfolgt
Erscheinungsjahr2012201720142012
Aktuelle Version3.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellOpen Source infoApache 2.0Open Source
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC#ScalaJavaScript
Server BetriebssystemeWindowsgehostetLinux
OS X
Windows
Serverlos, benötigt eine JavaScript Umgebung (Browser, Node.js)
Datenschemaschemafreischemafreijaja
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, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesjajanein
SQL infoSupport of SQLnein infoÃœber Integration mit SQL ServerneinSQL-like DML and DDL statementsja infoSQL-92 wird nicht vollständig unterstützt
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
JDBC
ODBC
JavaScript API
Unterstützte ProgrammiersprachenC#Go
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Objective-C
Python
Java
Python
R
Scala
JavaScript
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 KnotenShardingShardingyes, utilizing Spark Corekeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer ReplikationsfaktorMulti-Source Replikationkeinekeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenjaUsing Cloud Dataflownein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Immediate Consistency
Immediate Consistencykeine
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinjaneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajanein infoaußer mittels Serialisierung der DB auf einen File
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinja
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 FirestoreSpark SQLSQL.JS
DB-Engines Blog Posts

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

alle anzeigen

New kids on the block: database management systems implemented in JavaScript
1. Dezember 2014, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

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8. März 2024, Appinventiv

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

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

Google launches Cloud Firestore, a new document database for app developers
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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22. März 2023, SitePoint

Execute millions of SQL statements in milliseconds in the browser with WebAssembly and Web Workers.
14. Januar 2017, hackernoon.com

SQLite On The Web: Absurd-sql
24. August 2021, Hackaday

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8. September 2022, iProgrammer

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