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Vergleich der Systemeigenschaften Google Cloud Firestore vs. Hazelcast vs. Hive

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameGoogle Cloud Firestore  Xaus Vergleich ausschliessenHazelcast  Xaus Vergleich ausschliessenHive  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungCloud 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 widely adopted in-memory data gridData Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in Hadoop
Primäres DatenbankmodellDocument StoreKey-Value StoreRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store infoJSON support with IMDG 3.12
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte7,85
Rang#51  Overall
#8  Document Stores
Punkte5,97
Rang#57  Overall
#6  Key-Value Stores
Punkte61,17
Rang#18  Overall
#12  Relational DBMS
Websitefirebase.google.com/­products/­firestorehazelcast.comhive.apache.org
Technische Dokumentationfirebase.google.com/­docs/­firestorehazelcast.org/­imdg/­docscwiki.apache.org/­confluence/­display/­Hive/­Home
EntwicklerGoogleHazelcastApache Software Foundation infoUrsprünglich von Facebook entwickelt
Erscheinungsjahr201720082012
Aktuelle Version5.3.6, November 20233.1.3, April 2022
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache Version 2; commercial licenses availableOpen Source infoApache Version 2
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaJava
Server BetriebssystemegehostetAlle Betriebssysteme mit einer Java VMAlle Betriebssysteme mit einer Java VM
Datenschemaschemafreischemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinja infothe object must implement a serialization strategy
Sekundärindizesjajaja
SQL infoSupport of SQLneinSQL-like query languageSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteAndroid
gRPC (using protocol buffers) API
iOS
JavaScript API
RESTful HTTP API
JCache
JPA
Memcached Protokoll
RESTful HTTP API
JDBC
ODBC
Thrift
Unterstützte ProgrammiersprachenGo
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Objective-C
Python
.Net
C#
C++
Clojure
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Scala
C++
Java
PHP
Python
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresyes, Firebase Rules & Cloud Functionsja infoEvent Listeners, Executor Servicesja infoBenutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration
Triggersyes, with Cloud Functionsja infoEventsnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-Source Replikationja infoReplicated Mapfrei wählbarer Replikationsfaktor
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenUsing Cloud Dataflowjaja infoAbfragen werden als MapReduce Jobs behandelt
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate Consistency or Eventual Consistency selectable by user infoRaft Consensus AlgorithmEventual Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenjaone or two-phase-commit; repeatable reads; read commitednein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management. Security Rules for 3rd party authentication using Firebase Auth.Role-based access controlZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

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
Google Cloud FirestoreHazelcastHive
DB-Engines Blog Posts

Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates
12. Dezember 2019, Paul Andlinger

alle anzeigen

Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking?
13. Mai 2013, Paul Andlinger

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Realtime vs Cloud Firestore: Which Firebase Database to go?
8. März 2024, Appinventiv

Google's AI-First Strategy Brings Vector Support To Cloud Databases
1. März 2024, Forbes

Google’s Firebase gets AI extensions, opens up its marketplace
10. Mai 2023, TechCrunch

Google's Cloud Firestore is now generally available
31. Januar 2019, ZDNet

Firestore and Python | NoSQL on Google Cloud
7. August 2020, Towards Data Science

bereitgestellt von Google News

Hazelcast Weaves Wider Logic Threads Through The Data Fabric
7. März 2024, Forbes

Hazelcast 5.4 real time data processing platform boosts AI and consistency
17. April 2024, VentureBeat

Hazelcast Achieves Record Year with Leading Brands Choosing Its Platform for Application Modernization, AI Initiatives
22. Februar 2024, Datanami

Real-Time Data Platform Hazelcast Introduces New Chief Technology Officer Adrian Soars
7. November 2023, Finovate

Hazelcast Versus Redis: A Practical Comparison
4. Januar 2024, Database Trends and Applications

bereitgestellt von Google News

ASF Unveils the Next Evolution of Big Data Processing With the Launch of Hive 4.0
2. Mai 2024, Datanami

Apache Hive 4.0 Launches, Revolutionizing Data Management and Analysis
1. Mai 2024, MyChesCo

Apache Software Foundation Announces Apache Hive 4.0
30. April 2024, Datanami

Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services
18. Oktober 2023, AWS Blog

18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024
24. Januar 2024, TechTarget

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