DBMS > Google Cloud Firestore vs. Heroic vs. Stardog vs. VelocityDB

Vergleich der Systemeigenschaften Google Cloud Firestore vs. Heroic vs. Stardog vs. VelocityDB

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.

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

Enterprise Knowledge Graph platform and graph DBMS with high availability, high performance reasoning, and virtualization

A .NET Object Database that can be embedded/distributed and extended to a graph data model (VelocityGraph)

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Time Series DBMS

Graph DBMS
RDF Store

Graph DBMS
Object oriented DBMS

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

Punkte	8,96
Rang	#48	Overall
	#8	Document Stores

Punkte	0,57
Rang	#250	Overall
	#21	Time Series DBMS

Punkte	2,05
Rang	#129	Overall
	#11	Graph DBMS
	#6	RDF Stores

Punkte	0,11
Rang	#347	Overall
	#35	Graph DBMS
	#15	Object oriented DBMS

Website

firebase.google.com/products/firestore

github.com/spotify/heroic

www.stardog.com

velocitydb.com

Technische Dokumentation

firebase.google.com/docs/firestore

spotify.github.io/heroic

docs.stardog.com

velocitydb.com/UserGuide

Entwickler

Google

Spotify

Stardog-Union

VelocityDB Inc

Erscheinungsjahr

2017

2014

2010

2011

Aktuelle Version

7.3.0, Mai 2020

7.x

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

60-day fully-featured trial license; 1-year fully-featured non-commercial use license for academics/students

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

Java

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
macOS
Windows

Any that supports .NET

Datenschema

schemafrei

schema-free and OWL/RDFS-schema support

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

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

nein

Importieren/Exportieren von XML Daten möglich

nein

Sekundärindizes

via Elasticsearch

supports real-time indexing in full-text and geospatial

SQL

Support of SQL

nein

Yes, compatible with all major SQL variants through dedicated BI/SQL Server

nein

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

GraphQL query language
HTTP API
Jena RDF API
OWL
RDF4J API
Sesame REST HTTP Protocol
SNARL
SPARQL
Spring Data
Stardog Studio
TinkerPop 3

.Net

Unterstützte Programmiersprachen

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

.Net
Clojure
Groovy
Java
JavaScript
Python
Ruby

.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

yes, Firebase Rules & Cloud Functions

nein

user defined functions and aggregates, HTTP Server extensions in Java

nein

Triggers

yes, with Cloud Functions

nein

via event handlers

Callbacks are triggered when data changes

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

Multi-Source Replikation in HA-Cluster

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Using Cloud Dataflow

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency in HA-Cluster

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Beziehungen in Graphen

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

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.

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

Based on Windows 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

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

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

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk