DBMS > Google Cloud Datastore vs. Google Cloud Firestore vs. Informix vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften Google Cloud Datastore vs. Google Cloud Firestore vs. Informix vs. RDF4J

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Selbst skalierendes NoSQL Datenbankservice in der Google Cloud Plattform

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.

A secure embeddable database from IBM, positioned besides IBM Db2 as a relatively low-cost product optimized for OLTP and Internet of Things data

RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Relational DBMS

Seit Version 12.10 JSON/BSON Datentype mit Kompatibilität zu MongoDB

RDF Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS
Time Series DBMS

with Informix TimeSeries Extension

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

Punkte	4,47
Rang	#76	Overall
	#12	Document Stores

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

Punkte	17,87
Rang	#35	Overall
	#22	Relational DBMS

Punkte	0,69
Rang	#230	Overall
	#9	RDF Stores

Website

cloud.google.com/datastore

firebase.google.com/products/firestore

www.ibm.com/products/informix

rdf4j.org

Technische Dokumentation

cloud.google.com/datastore/docs

firebase.google.com/docs/firestore

informix.hcldoc.com
www.ibm.com/support/knowledgecenter/SSGU8G/welcomeIfxServers.html

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Google

IBM, HCL Technologies

Effective May 1st, 2017, HCL took on development, technical support, and product management teams, and works jointly with IBM on product strategy, marketing, and sales.

Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.

Erscheinungsjahr

2008

2017

1984

2004

Aktuelle Version

14.10.FC5, November 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose Developer Edition verfügbar

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

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

C,C++ und Java

Java

Server Betriebssysteme

gehostet

AIX
HP-UX
Linux
macOS
Solaris
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

schemafrei

RDF Schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, Details hier

Seit Version 12.10 Unterstützung für native JSON/BSON Datentypen

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

SQL-like query language (GQL)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

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

JDBC
JSON API

Kompatibel zu MongoDB
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC
RESTful HTTP API

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

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

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

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

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

mit Google App Engine

yes, Firebase Rules & Cloud Functions

Triggers

Callbacks mit Google Apps Engine

yes, with Cloud Functions

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication using Paxos

Multi-Source Replikation

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

mittels Google Cloud Dataflow

Using Cloud Dataflow

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

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.

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

via ReferenceProperties or Ancestor paths

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Serializable Isolation within Transactions, Read Committed outside of Transactions

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

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

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

Users with fine-grained authentication, authorization, and auditing controls

nein

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

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12. Dezember 2019, Paul Andlinger

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