DB-EnginesExtremeDB for everyone with an RTOSEnglish
Deutsch
Informationen zu relationalen und NoSQL DatenbankmanagementsystemenEin Service von solid IT

DBMS > Google Cloud Firestore vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Tkrzw

Vergleich der Systemeigenschaften Google Cloud Firestore vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Tkrzw

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameGoogle Cloud Firestore  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure Data Explorer  Xaus Vergleich ausschliessenTkrzw infoSuccessor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet  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.Fully managed big data interactive analytics platformA concept of libraries, allowing an application program to store and query key-value pairs in a file. Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet
Primäres DatenbankmodellDocument StoreRelational DBMS infocolumn orientedKey-Value Store
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store infoIf a column is of type dynamic docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­scalar-data-types/­dynamic then it's possible to add arbitrary JSON documents in this cell
Event Store infothis is the general usage pattern at Microsoft. Billing, Logs, Telemetry events are stored in ADX and the state of an individual entity is defined by the arg_max(timestamps)
Spatial DBMS
Suchmaschine infosupport for complex search expressions docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­parseoperator FTS, Geospatial docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­geo-point-to-geohash-function distributed search -> ADX acts as a distributed search engine
Time Series DBMS infosee docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­data-explorer/­time-series-analysis
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte8,96
Rang#48  Overall
#8  Document Stores
Punkte5,16
Rang#69  Overall
#37  Relational DBMS
Punkte0,09
Rang#354  Overall
#51  Key-Value Stores
Websitefirebase.google.com/­products/­firestoreazure.microsoft.com/­services/­data-explorerdbmx.net/­tkrzw
Technische Dokumentationfirebase.google.com/­docs/­firestoredocs.microsoft.com/­en-us/­azure/­data-explorer
EntwicklerGoogleMicrosoftMikio Hirabayashi
Erscheinungsjahr201720192020
Aktuelle Versioncloud service with continuous releases0.9.3, August 2020
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellOpen Source infoApache Version 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjajanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++
Server BetriebssystemegehostetgehostetLinux
macOS
DatenschemaschemafreiFixed schema with schema-less datatypes (dynamic)schemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaja infobool, datetime, dynamic, guid, int, long, real, string, timespan, double: docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­scalar-data-typesnein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinjanein
Sekundärindizesjaall fields are automatically indexed
SQL infoSupport of SQLneinKusto Query Language (KQL), SQL subsetnein
APIs und andere ZugriffskonzepteAndroid
gRPC (using protocol buffers) API
iOS
JavaScript API
RESTful HTTP API
Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS)
RESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenGo
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Objective-C
Python
.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PowerShell
Python
R
C++
Java
Python
Ruby
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresyes, Firebase Rules & Cloud FunctionsYes, possible languages: KQL, Python, Rnein
Triggersyes, with Cloud Functionsja infosee docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­management/­updatepolicynein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding infoImplicit feature of the cloud servicekeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-Source Replikationja infoImplicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.keine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenUsing Cloud DataflowSpark connector (open source): github.com/­Azure/­azure-kusto-sparknein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual Consistency
Immediate Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenjanein
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 haltenneinja infousing specific database classes
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.Azure Active Directory Authenticationnein

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 FirestoreMicrosoft Azure Data ExplorerTkrzw infoSuccessor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet
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

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

bereitgestellt von Google News

Azure Data Explorer: Log and telemetry analytics benchmark
16. August 2022, azure.microsoft.com

Providing modern data transfer and storage service at Microsoft with Microsoft Azure - Inside Track Blog
13. Juli 2023, Microsoft

General availability: New KQL function to enrich your data analysis with geographic context | Azure updates
6. Juni 2023, azure.microsoft.com

What is Microsoft Fabric? A big tech stack for big data
9. Februar 2024, InfoWorld

Azure Data Explorer and Stream Analytics for anomaly detection
16. Januar 2020, azure.microsoft.com

bereitgestellt von Google News



Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk

Featured Products

Datastax Astra logo

Bring all your data to Generative AI applications with vector search enabled by the most scalable
vector database available.
Try for Free

Milvus logo

Vector database designed for GenAI, fully equipped for enterprise implementation.
Try Managed Milvus for Free

Ontotext logo

GraphDB allows you to link diverse data, index it for semantic search and enrich it via text analysis to build big knowledge graphs. Get it free.

SingleStore logo

Build AI apps with Vectors on SQL and JSON with milliseconds response times.
Try it today.

Neo4j logo

See for yourself how a graph database can make your life easier.
Use Neo4j online for free.

Präsentieren Sie hier Ihr Produkt