DBMS > Firebase Realtime Database vs. Hawkular Metrics vs. MonetDB vs. OrigoDB vs. PostGIS

Vergleich der Systemeigenschaften Firebase Realtime Database vs. Hawkular Metrics vs. MonetDB vs. OrigoDB vs. PostGIS

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.

Hawkular metrics is the metric storage of the Red Hat sponsored Hawkular monitoring system. It is based on Cassandra.

Ein relationales Datenbankmanagementsystem mit spaltenweiser Abspeicherung der Daten

A fully ACID in-memory object graph database

Spatial extension of PostgreSQL

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Time Series DBMS

Relational DBMS

Document Store
Object oriented DBMS

Spatial DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	13,49
Rang	#39	Overall
	#6	Document Stores

Punkte	0,01
Rang	#384	Overall
	#41	Time Series DBMS

Punkte	1,62
Rang	#133	Overall
	#62	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#389	Overall
	#54	Document Stores
	#20	Object oriented DBMS

Punkte	19,96
Rang	#29	Overall
	#1	Spatial DBMS

Website

firebase.google.com/products/realtime-database

Technische Dokumentation

firebase.google.com/docs/database

www.hawkular.org/hawkular-metrics/docs/user-guide

www.monetdb.org/Documentation

origodb.com/docs

postgis.net/documentation

Entwickler

Google

acquired by Google 2014

Community supported by Red Hat

MonetDB BV

Robert Friberg et al

Erscheinungsjahr

2012

2014

2004

2009

under the name LiveDB

2005

Aktuelle Version

Dec2023 (11.49), Dezember 2023

3.4.2, Februar 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Mozilla Public License 2.0

Open Source

GPL v2.0

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

Java

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
OS X
Windows

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

User defined using .NET types and collections

XML Unterstützung

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

nein

can be achieved using .NET

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL 2003 mit einigen Erweiterungen

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Android
iOS
JavaScript API
RESTful HTTP API

HTTP REST

JDBC
native C library

MAPI library (MonetDB application programming interface)
ODBC

.NET Client API
HTTP API
LINQ

Unterstützte Programmiersprachen

Java
JavaScript
Objective-C

Go
Java
Python
Ruby

C
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby

.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

limited functionality with using 'rules'

nein

yes, in SQL, C, R

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

Callbacks are triggered when data changes

via Hawkular Alerting

Domain Events

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

basierend auf Cassandra

Sharding via remote tables

horizontale Partitionierung

client side managed; servers are not synchronized

basierend auf PostgreSQL

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

keine

Source-replica replication available in experimental status

Source-Replica Replikation

basierend auf PostgreSQL

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

if the client is offline
Immediate Consistency

if the client is online

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

depending on model

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Write ahead log

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

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Role based authorization

basierend auf PostgreSQL

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

DB-Engines Blog Posts

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

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Spatial database management systems
6. April 2021, Matthias Gelbmann

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5. Juni 2019, DevClass

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6. April 2018, Data Science Central

Using MonetDB for High-Performance Applications
27. April 2018, Open Source For You

Figure 1: MonetDB/X100 architecture
15. März 2018, ResearchGate

Test of Time Award for paper on vectorized execution
16. Januar 2024, Centrum Wiskunde & Informatica (CWI)

ff and Too-Big-for-Memory Data in R — Part III
7. Februar 2018, Data Science Central

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