DBMS > Google Cloud Datastore vs. Google Cloud Firestore vs. Microsoft Azure Data Explorer

Vergleich der Systemeigenschaften Google Cloud Datastore vs. Google Cloud Firestore vs. Microsoft Azure Data Explorer

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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.

Fully managed big data interactive analytics platform

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Relational DBMS

column oriented

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

If a column is of type dynamic docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/scalar-data-types/dynamic then it's possible to add arbitrary JSON documents in this cell
Event Store

this is the general usage pattern at Microsoft. Billing, Logs, Telemetry events are stored in ADX and the state of an individual entity is defined by the arg_max(timestamps)
Spatial DBMS
Suchmaschine

support for complex search expressions docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/parseoperator FTS, Geospatial docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/geo-point-to-geohash-function distributed search -> ADX acts as a distributed search engine
Time Series DBMS

see docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer/time-series-analysis

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	4,38
Rang	#77	Overall
	#41	Relational DBMS

Website

cloud.google.com/datastore

firebase.google.com/products/firestore

azure.microsoft.com/services/data-explorer

Technische Dokumentation

cloud.google.com/datastore/docs

firebase.google.com/docs/firestore

docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer

Entwickler

Google

Microsoft

Erscheinungsjahr

2008

2017

2019

Aktuelle Version

cloud service with continuous releases

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Server Betriebssysteme

gehostet

Datenschema

schemafrei

Fixed schema with schema-less datatypes (dynamic)

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, Details hier

bool, datetime, dynamic, guid, int, long, real, string, timespan, double: docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/scalar-data-types

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

all fields are automatically indexed

SQL

Support of SQL

SQL-like query language (GQL)

nein

Kusto Query Language (KQL), SQL subset

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

Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS)
RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

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

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

.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PowerShell
Python
R

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

mit Google App Engine

yes, Firebase Rules & Cloud Functions

Yes, possible languages: KQL, Python, R

Triggers

Callbacks mit Google Apps Engine

yes, with Cloud Functions

see docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/management/updatepolicy

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Implicit feature of the cloud service

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication using Paxos

Multi-Source Replikation

Implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

mittels Google Cloud Dataflow

Using Cloud Dataflow

Spark connector (open source): github.com/Azure/azure-kusto-spark

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

Eventual Consistency
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

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

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.

Azure Active Directory Authentication

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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10. Mai 2023, TechCrunch

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7. August 2020, Towards Data Science

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Introducing Microsoft Fabric: The data platform for the era of AI | Microsoft Azure Blog
23. Mai 2023, Microsoft

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13. Juli 2023, microsoft.com

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16. Januar 2020, Microsoft

Controlling costs in Azure Data Explorer using down-sampling and aggregation
11. Februar 2019, Microsoft

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