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DBMS > Google Cloud Firestore vs. Hive vs. Sphinx vs. Vitess

Vergleich der Systemeigenschaften Google Cloud Firestore vs. Hive vs. Sphinx vs. Vitess

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameGoogle Cloud Firestore  Xaus Vergleich ausschliessenHive  Xaus Vergleich ausschliessenSphinx  Xaus Vergleich ausschliessenVitess  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.Data Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in HadoopOpen Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen DatenbankenScalable, distributed, cloud-native DBMS, extending MySQL
Primäres DatenbankmodellDocument StoreRelational DBMSSuchmaschineRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
Spatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte7,85
Rang#51  Overall
#8  Document Stores
Punkte61,17
Rang#18  Overall
#12  Relational DBMS
Punkte5,98
Rang#56  Overall
#5  Suchmaschinen
Punkte0,82
Rang#209  Overall
#97  Relational DBMS
Websitefirebase.google.com/­products/­firestorehive.apache.orgsphinxsearch.comvitess.io
Technische Dokumentationfirebase.google.com/­docs/­firestorecwiki.apache.org/­confluence/­display/­Hive/­Homesphinxsearch.com/­docsvitess.io/­docs
EntwicklerGoogleApache Software Foundation infoUrsprünglich von Facebook entwickeltSphinx Technologies Inc.The Linux Foundation, PlanetScale
Erscheinungsjahr2017201220012013
Aktuelle Version3.1.3, April 20223.5.1, Februar 202315.0.2, December 2022
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache Version 2Open Source infoGPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlichOpen Source infoApache Version 2.0, commercial licenses available
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaC++Go
Server BetriebssystemegehostetAlle Betriebssysteme mit einer Java VMFreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows
Docker
Linux
macOS
Datenschemaschemafreijajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaneinja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTnein
Sekundärindizesjajaja infoFull-Text Index auf allen Suchfeldernja
SQL infoSupport of SQLneinSQL-like DML and DDL statementsSQL-like query language (SphinxQL)ja infomit proprietären Erweiterungen
APIs und andere ZugriffskonzepteAndroid
gRPC (using protocol buffers) API
iOS
JavaScript API
RESTful HTTP API
JDBC
ODBC
Thrift
Proprietäres ProtokollADO.NET
JDBC
MySQL protocol
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenGo
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Objective-C
Python
C++
Java
PHP
Python
C++ infoinoffizielle Client Library
Java
Perl infoinoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby infoinoffizielle Client Library
Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresyes, Firebase Rules & Cloud Functionsja infoBenutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integrationneinja infoproprietäre Syntax
Triggersyes, with Cloud Functionsneinneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingSharding infoAufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.Sharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-Source Replikationfrei wählbarer ReplikationsfaktorkeineMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenUsing Cloud Dataflowja infoAbfragen werden als MapReduce Jobs behandeltneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual ConsistencyEventual Consistency across shards
Immediate Consistency within a shard
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinja infonicht für MyISAM Storage Engine
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenjaneinneinACID at shard level
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja infoTable Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja infoDer Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.ja
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.Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und RollenneinBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept infokeine Benutzergruppen oder 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 FirestoreHiveSphinxVitess
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

The DB-Engines ranking includes now search engines
4. Februar 2013, Paul Andlinger

alle anzeigen

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1. März 2024, Forbes

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

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

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Apache Software Foundation Announces Apache® Hive 4.0
30. April 2024, GlobeNewswire

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

DataCentral: Uber's Observability and Chargeback Platform
1. Februar 2024, Uber

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Switching From Sphinx to MkDocs Documentation — What Did I Gain and Lose
2. Februar 2024, Towards Data Science

Manticore is a Faster Alternative to Elasticsearch in C++
25. Juli 2022, hackernoon.com

Perplexity AI: From Its Use To Operation, Everything You Need To Know About Googles Newest Challenger
11. Januar 2024, Free Press Journal

The Pirate Bay was recently down for over a week due to a DDoS attack
29. Oktober 2019, The Hacker News

Beyond the Concert Hall: 5 Organizations Making a Difference in Classical Music in 2018 | WQXR Editorial
22. Dezember 2018, WQXR Radio

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PlanetScale Unveils Distributed MySQL Database Service Based on Vitess
18. Mai 2021, Datanami

PlanetScale grabs YouTube-developed open-source tech, promises Vitess DBaaS with on-the-fly schema changes
18. Mai 2021, The Register

With Vitess 4.0, database vendor matures cloud-native platform
13. November 2019, TechTarget

Massively Scaling MySQL Using Vitess
19. Februar 2019, InfoQ.com

They scaled YouTube -- now they’ll shard everyone with PlanetScale
13. Dezember 2018, TechCrunch

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