DBMS > GBase vs. Google Cloud Firestore vs. Ignite vs. OpenMLDB

Vergleich der Systemeigenschaften GBase vs. Google Cloud Firestore vs. Ignite vs. OpenMLDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Widely used RDBMS in China, including analytical, transactional, distributed transactional, and cloud-native data warehousing.

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.

Apache Ignite is a memory-centric distributed database, caching, and processing platform for transactional, analytical, and streaming workloads, delivering in-memory speeds at petabyte scale.

An open-source machine learning database that provides a feature platform for training and inference

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store

Key-Value Store
Relational DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	1,07
Rang	#185	Overall
	#86	Relational DBMS

Punkte	7,85
Rang	#51	Overall
	#8	Document Stores

Punkte	3,16
Rang	#96	Overall
	#15	Key-Value Stores
	#49	Relational DBMS

Punkte	0,02
Rang	#367	Overall
	#37	Time Series DBMS

Website

www.gbase.cn

firebase.google.com/products/firestore

ignite.apache.org

openmldb.ai

Technische Dokumentation

firebase.google.com/docs/firestore

apacheignite.readme.io/docs

openmldb.ai/docs/zh/main

Entwickler

General Data Technology Co., Ltd.

Google

Apache Software Foundation

4 Paradigm Inc.

Erscheinungsjahr

2004

2017

2015

2020

Aktuelle Version

GBase 8a, GBase 8s, GBase 8c

Apache Ignite 2.6

2024-2 February 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

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

C, Java, Python

C++, Java, .Net

C++, Java, Scala

Server Betriebssysteme

Linux

gehostet

Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux

Datenschema

schemafrei

Fixed schema

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

Standard with numerous extensions

nein

ANSI-99 for query and DML statements, subset of DDL

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
C API
JDBC
ODBC

Android
gRPC (using protocol buffers) API
iOS
JavaScript API
RESTful HTTP API

HDFS API
Hibernate
JCache
JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll
RESTful HTTP API
Spring Data

JDBC
SQLAlchemy

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Objective-C
Python

C#
C++
Java
PHP
Python
Ruby
Scala

C++
Go
Java
Python
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

user defined functions

yes, Firebase Rules & Cloud Functions

yes (compute grid and cache interceptors can be used instead)

nein

Triggers

yes, with Cloud Functions

yes (cache interceptors and events)

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontal partitioning (by range, list and hash) and vertical partitioning

Sharding

horizontal partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

yes (replicated cache)

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Using Cloud Dataflow

yes (compute grid and hadoop accelerator)

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management. Security Rules for 3rd party authentication using Firebase Auth.

Security Hooks for custom implementations

fine grained access rights according to SQL-standard

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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9. Oktober 2017, Google

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3. Oktober 2017, firebase.google.com

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31. Januar 2019, ZDNet

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Predictive maintenance — 5minutes demo of an end to end machine learning project
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Compared to Native Spark 3.0, We Have Achieved Significant Optimization Effects in the AI
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