DBMS > atoti vs. Google Cloud Firestore vs. Heroic vs. jBASE vs. Splunk

Vergleich der Systemeigenschaften atoti vs. Google Cloud Firestore vs. Heroic vs. jBASE vs. Splunk

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An in-memory DBMS combining transactional and analytical processing to handle the aggregation of ever-changing data.

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.

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

A robust multi-value DBMS comprising development tools and middleware

Plattform für die Analyse von Big Data

Primäres Datenbankmodell

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

Punkte	0,61
Rang	#243	Overall
	#10	Object oriented DBMS

Punkte	7,36
Rang	#53	Overall
	#9	Document Stores

Punkte	0,46
Rang	#265	Overall
	#22	Time Series DBMS

Punkte	1,49
Rang	#156	Overall
	#3	Multivalue DBMS

Punkte	89,10
Rang	#14	Overall
	#2	Suchmaschinen

Website

atoti.io

firebase.google.com/products/firestore

github.com/spotify/heroic

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-jbase

www.splunk.com

Technische Dokumentation

docs.atoti.io

firebase.google.com/docs/firestore

spotify.github.io/heroic

docs.rocketsoftware.com/bundle?labelkey=jbase_5.9

docs.splunk.com/Documentation/Splunk

Entwickler

ActiveViam

Google

Spotify

Rocket Software (früher Zumasys)

Splunk Inc.

Erscheinungsjahr

2017

2014

1991

2003

Aktuelle Version

5.7

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free versions available

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Eingeschränkte Gratisversion verfügbar

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

Java

Server Betriebssysteme

gehostet

AIX
Linux
Windows

Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

optional

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

via Elasticsearch

SQL

Support of SQL

Multidimensional Expressions (MDX)

nein

Embedded SQL for jBASE in BASIC

nein

Splunk Search Processing Language for search commands

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

JDBC
ODBC
Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API
SOAP-basiertes API

HTTP REST

Unterstützte Programmiersprachen

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

.Net
Basic
Jabbascript
Java

C#
Java
JavaScript
PHP
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Python

yes, Firebase Rules & Cloud Functions

nein

Triggers

yes, with Cloud Functions

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding, horizontal partitioning

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Using Cloud Dataflow

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

A 'Transaction' in Splunk has a different meaning: grouping related events into a single one for later searching

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

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 can be defined down to the item level

Zugriffsrechte für Benutzer 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

DB-Engines Blog Posts

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

alle anzeigen

Enterprise Search Engines almost double their popularity in the last 12 months
2. Juli 2014, Paul Andlinger

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Best use of cloud: ActiveViam
28. November 2023, Risk.net

bereitgestellt von Google News

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

Google launches Cloud Firestore, a new document database for app developers
3. Oktober 2017, TechCrunch

Google's Cloud-Native NoSQL Database Cloud Firestore Is Now Generally Available
8. Februar 2019, InfoQ.com

bereitgestellt von Google News

Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk