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DBMS > Google Cloud Firestore vs. Microsoft SQL Server vs. Spark SQL vs. Sphinx

Vergleich der Systemeigenschaften Google Cloud Firestore vs. Microsoft SQL Server vs. Spark SQL vs. Sphinx

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameGoogle Cloud Firestore  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft SQL Server  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenSphinx  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.Relationales DBMS von MicrosoftSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenOpen Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen Datenbanken
Primäres DatenbankmodellDocument StoreRelational DBMSRelational DBMSSuchmaschine
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
Graph DBMS
Spatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte7,36
Rang#53  Overall
#9  Document Stores
Punkte821,56
Rang#3  Overall
#3  Relational DBMS
Punkte18,04
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte5,95
Rang#55  Overall
#5  Suchmaschinen
Websitefirebase.google.com/­products/­firestorewww.microsoft.com/­en-us/­sql-serverspark.apache.org/­sqlsphinxsearch.com
Technische Dokumentationfirebase.google.com/­docs/­firestorelearn.microsoft.com/­en-US/­sql/­sql-serverspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmlsphinxsearch.com/­docs
EntwicklerGoogleMicrosoftApache Software FoundationSphinx Technologies Inc.
Erscheinungsjahr2017198920142001
Aktuelle VersionSQL Server 2022, November 20223.5.0 ( 2.13), September 20233.5.1, Februar 2023
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziellkommerziell infoeingeschränkte kostenlose Version verfügbarOpen Source infoApache 2.0Open Source infoGPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich
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.
SQLServer Flex @ STACKIT offers a managed version of SQL Server with adjustable CPU, RAM, storage amount and speed, in enterprise grade to perfectly match all application requirements. All services are 100% GDPR-compliant.
ImplementierungsspracheC++ScalaC++
Server BetriebssystemegehostetLinux
Windows
Linux
OS X
Windows
FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows
Datenschemaschemafreijajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajanein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinjanein
Sekundärindizesjajaneinja infoFull-Text Index auf allen Suchfeldern
SQL infoSupport of SQLneinjaSQL-like DML and DDL statementsSQL-like query language (SphinxQL)
APIs und andere ZugriffskonzepteAndroid
gRPC (using protocol buffers) API
iOS
JavaScript API
RESTful HTTP API
ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB
Tabular Data Stream (TDS)
JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll
Unterstützte ProgrammiersprachenGo
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Objective-C
Python
C#
C++
Delphi
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
R
Ruby
Visual Basic
Java
Python
R
Scala
C++ infoinoffizielle Client Library
Java
Perl infoinoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby infoinoffizielle Client Library
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresyes, Firebase Rules & Cloud FunctionsTransact SQL, .NET languages, R, Python and (with SQL Server 2019) Javaneinnein
Triggersyes, with Cloud Functionsjaneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingTabellen können auf mehrere Files aufgeteilt werden (horizontale Partitionierung), sharding möglich (mittels federation)yes, utilizing Spark CoreSharding infoAufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-Source Replikationja, aber abhängig von der SQL-Server Editionkeinekeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenUsing Cloud Dataflowneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjaneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenjaACIDneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja infoDer Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjanein
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.Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standardneinnein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen
DrittanbieterNavicat Monitor is a safe, simple and agentless remote server monitoring tool for SQL Server and many other database management systems.
» mehr

Navicat for SQL Server gives you a fully graphical approach to database management and development.
» mehr

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Weitere Ressourcen
Google Cloud FirestoreMicrosoft SQL ServerSpark SQLSphinx
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12. Dezember 2019, Paul Andlinger

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MySQL is the DBMS of the Year 2019
3. Januar 2020, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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2. Mai 2017, Paul Andlinger

Microsoft SQL Server is the DBMS of the Year
4. Januar 2017, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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

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14. Mai 2024, TechCrunch

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31. Januar 2019, ZDNet

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2. Februar 2024, Towards Data Science

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