DBMS > Firebase Realtime Database vs. Google Cloud Datastore vs. PouchDB vs. Riak KV

Vergleich der Systemeigenschaften Firebase Realtime Database vs. Google Cloud Datastore vs. PouchDB vs. Riak KV

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Cloud-hosted realtime document store. iOS, Android, and JavaScript clients share one Realtime Database instance and automatically receive updates with the newest data.

Selbst skalierendes NoSQL Datenbankservice in der Google Cloud Plattform

JavaScript DBMS mit einem von CouchDB inspirierten API

Verteilter, fehlertoleranter Key-Value Store

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Key-Value Store

mit Links zwischen Datensätzen und mit Objekt-Tags zur Bildung von Sekundärindizes

DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen
Trend Chart

Punkte	13,60
Rang	#39	Overall
	#6	Document Stores

Punkte	4,13
Rang	#71	Overall
	#12	Document Stores

Punkte	2,18
Rang	#114	Overall
	#21	Document Stores

Punkte	3,84
Rang	#76	Overall
	#9	Key-Value Stores

Website

firebase.google.com/products/realtime-database

cloud.google.com/datastore

pouchdb.com

Technische Dokumentation

firebase.google.com/docs/database

cloud.google.com/datastore/docs

pouchdb.com/guides

www.tiot.jp/riak-docs/riak/kv/latest

Entwickler

Google

acquired by Google 2014

Google

Apache Software Foundation

OpenSource, formerly Basho Technologies

Erscheinungsjahr

2012

2008

2012

2009

Aktuelle Version

7.1.1, Juni 2019

3.2.0, Dezember 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2, kommerzielle Enterprise Edition

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

JavaScript

Erlang

Server Betriebssysteme

gehostet

Serverlos, benötigt eine JavaScript Umgebung (Browser, Node.js)

Linux
OS X

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, Details hier

nein

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

über Views

eingeschränkt

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language (GQL)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Android
iOS
JavaScript API
RESTful HTTP API

gRPC (using protocol buffers) API
RESTful HTTP/JSON API

HTTP REST

only for PouchDB Server
JavaScript API

HTTP API
Native Erlang Interface

Unterstützte Programmiersprachen

Java
JavaScript
Objective-C

.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

JavaScript

inoffizielle Client Library
C#
C++

inoffizielle Client Library
Clojure

inoffizielle Client Library
Dart

inoffizielle Client Library
Erlang
Go

inoffizielle Client Library
Groovy

inoffizielle Client Library
Haskell

inoffizielle Client Library
Java
JavaScript

inoffizielle Client Library
Lisp

inoffizielle Client Library
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby
Scala

inoffizielle Client Library
Smalltalk

inoffizielle Client Library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

limited functionality with using 'rules'

mit Google App Engine

View Functions in JavaScript

Erlang

Triggers

Callbacks are triggered when data changes

Callbacks mit Google Apps Engine

Pre-Commit Hooks und Post-Commit Hooks

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

mit couchdb-lounge, einem proxy-basierten Framework für CouchDB

Sharding

kein "single point of failure"

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication using Paxos

Multi-Source Replikation

auch mit CouchDB Datenbanken
Source-Replica Replikation

auch mit CouchDB Datenbanken

frei wählbarer Replikationsfaktor

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

mittels Google Cloud Dataflow

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

if the client is offline
Immediate Consistency

if the client is online

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on type of query and configuration

Strong Consistency is default for entity lookups and queries within an Entity Group (but can instead be made eventually consistent). Other queries are always eventual consistent.

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

via ReferenceProperties or Ancestor paths

nein

es können Links zwischen Datensätzen gespeichert werden

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Serializable Isolation within Transactions, Read Committed outside of Transactions

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

mittels IndexedDB, WebSQL oder LevelDB

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

yes, based on authentication and database rules

Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)

nein

yes, using Riak Security

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

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Weitere Ressourcen

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12. September 2017, ComputerWeekly.com

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