DBMS > Google Cloud Firestore vs. Google Cloud Spanner vs. GridDB vs. jBASE

Vergleich der Systemeigenschaften Google Cloud Firestore vs. Google Cloud Spanner vs. GridDB vs. jBASE

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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 horizontally scalable, globally consistent, relational database service. It is the externalization of the core Google database that runs the biggest aspects of Google, like Ads and Google Play.

Scalable in-memory time series database optimized for IoT and Big Data

A robust multi-value DBMS comprising development tools and middleware

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Key-Value Store
Relational DBMS

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

Punkte	9,09
Rang	#53	Overall
	#10	Document Stores

Punkte	3,68
Rang	#90	Overall
	#47	Relational DBMS

Punkte	1,24
Rang	#155	Overall
	#12	Time Series DBMS

Punkte	1,67
Rang	#137	Overall
	#3	Multivalue DBMS

Website

firebase.google.com/products/firestore

cloud.google.com/spanner

griddb.net

www.jbase.com

Technische Dokumentation

firebase.google.com/docs/firestore

cloud.google.com/spanner/docs

docs.griddb.net

docs.zumasys.com/jbase

Entwickler

Google

Toshiba Corporation

Zumasys

Erscheinungsjahr

2017

2013

1991

Aktuelle Version

4.6, Februar 2021

5.7

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

AGPL version 3 and Apache License, version 2.0 , commercial license (standard and advanced editions) also available

kommerziell

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++

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux

AIX
Linux
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

numerical, string, blob, geometry, boolean, timestamp

optional

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

Query statements complying to ANSI 2011

SQL92, SQL-like TQL (Toshiba Query Language)

Embedded SQL for jBASE in BASIC

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

gRPC (using protocol buffers) API
JDBC

At present, JDBC supports read-only queries. No support for DDL or DML statements.
RESTful HTTP API

Proprietäres Protokoll

JDBC
ODBC
Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API
SOAP-basiertes API

Unterstützte Programmiersprachen

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

Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python

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

.Net
Basic
Jabbascript
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

yes, Firebase Rules & Cloud Functions

nein

Triggers

yes, with Cloud Functions

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

Multi-source replication with 3 replicas for regional instances.

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Using Cloud Dataflow

using Google Cloud Dataflow

Connector for using GridDB as an input source and output destination for Hadoop MapReduce jobs

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate consistency within container, eventual consistency across containers

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

by using interleaved tables, this features focuses more on performance improvements than on referential integrity

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Strict serializable isolation

ACID at container level

ACID

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. Security Rules for 3rd party authentication using Firebase Auth.

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

Access rights for users can be defined per database

Access rights can be defined down to the item level

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

GridDB is a highly scalable, in-memory time series database optimized for IoT and...
» mehr

Competitive advantages

1. Optimized for IoT Equipped with Toshiba's proprietary key-container data model...
» mehr

Typical application scenarios

Factory IoT, Automative Industry, Energy, BEMS, Smart Community, Monitoring system.
» mehr

Key customers

Denso International [see use case ] An Electric Power company [see use case ] Ishinomaki...
» mehr

Market metrics

GitHub trending repository
» mehr

Licensing and pricing models

Open Source license (AGPL v3 & Apache v2) Commercial license (subscription)
» mehr

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

alle anzeigen