DBMS > Firebase Realtime Database vs. Splice Machine vs. Yaacomo

Vergleich der Systemeigenschaften Firebase Realtime Database vs. Splice Machine vs. Yaacomo

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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.

Open-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark

OpenCL based in-memory RDBMS, designed for efficiently utilizing the hardware via parallel computing

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Relational DBMS

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

Punkte	18,48
Rang	#39	Overall
	#6	Document Stores

Punkte	0,79
Rang	#195	Overall
	#93	Relational DBMS

Punkte	0,01
Rang	#356	Overall
	#155	Relational DBMS

Website

firebase.google.com/products/realtime-database

splicemachine.com

yaacomo.com

Technische Dokumentation

firebase.google.com/docs/database

doc.splicemachine.com

Entwickler

Google

acquired by Google 2014

Splice Machine

Q2WEB GmbH

Erscheinungsjahr

2012

2014

2009

Aktuelle Version

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
OS X
Solaris
Windows

Android
Linux
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Android
iOS
JavaScript API
RESTful HTTP API

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Java
JavaScript
Objective-C

C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

limited functionality with using 'rules'

Java

Triggers

Callbacks are triggered when data changes

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Yes, via Full Spark Integration

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

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

yes, based on authentication and database rules

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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12. Dezember 2019, Paul Andlinger

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