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

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameFatDB  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Firestore  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.Spark 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 StoreRelational DBMSSuchmaschine
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
Punkte5,98
Rang#56  Overall
#5  Suchmaschinen
Websitefirebase.google.com/­products/­firestorespark.apache.org/­sqlsphinxsearch.com
Technische Dokumentationfirebase.google.com/­docs/­firestorespark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmlsphinxsearch.com/­docs
EntwicklerFatCloudGoogleApache Software FoundationSphinx Technologies Inc.
Erscheinungsjahr2012201720142001
Aktuelle Version3.5.0 ( 2.13), September 20233.5.1, Februar 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellOpen Source infoApache 2.0Open Source infoGPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich
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#ScalaC++
Server BetriebssystemeWindowsgehostetLinux
OS X
Windows
FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows
Datenschemaschemafreischemafreijaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajanein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein
Sekundärindizesjajaneinja infoFull-Text Index auf allen Suchfeldern
SQL infoSupport of SQLnein infoÃœber Integration mit SQL ServerneinSQL-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
JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll
Unterstützte ProgrammiersprachenC#Go
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Objective-C
Python
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 Functionsneinnein
Triggersja infoÃœber Applikationenyes, with Cloud Functionsneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingyes, 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 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 Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenneinjaneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja infoDer Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltennein
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 SQLSphinx
DB-Engines Blog Posts

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

alle anzeigen

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

alle anzeigen

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