DBMS > etcd vs. Google Cloud Firestore vs. Oracle Berkeley DB vs. SpaceTime vs. StarRocks

Vergleich der Systemeigenschaften etcd vs. Google Cloud Firestore vs. Oracle Berkeley DB vs. SpaceTime vs. StarRocks

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.

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

SpaceTime ist ein Spatio-temporal DBMS mit Focus auf Performance.

An open source, high-performance columnar analytical database that enables real-time, multi-dimensional, and highly concurrent data analytics

Forked from Apache Doris

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Document Store

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Spatial DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	7,25
Rang	#54	Overall
	#5	Key-Value Stores

Punkte	7,85
Rang	#51	Overall
	#8	Document Stores

Punkte	2,21
Rang	#117	Overall
	#20	Key-Value Stores
	#3	Native XML DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#7	Spatial DBMS

Punkte	1,04
Rang	#189	Overall
	#88	Relational DBMS

Website

etcd.io
github.com/etcd-io/etcd

firebase.google.com/products/firestore

www.oracle.com/database/technologies/related/berkeleydb.html

www.mireo.com/spacetime

www.starrocks.io

Technische Dokumentation

etcd.io/docs
github.com/etcd-io/etcd/tree/master/Documentation

firebase.google.com/docs/firestore

docs.oracle.com/cd/E17076_05/html/index.html

docs.starrocks.io/en-us/latest/introduction/StarRocks_intro

Entwickler

Google

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Mireo

The Linux Foundation

since Feb 2023

Erscheinungsjahr

2017

1994

2020

Aktuelle Version

3.4, August 2019

18.1.40, Mai 2020

2.5.3, March 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

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

C, Java, C++ (depending on the Berkeley DB edition)

C++

C++, Java

Server Betriebssysteme

FreeBSD
Linux
Windows

experimental

gehostet

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

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

nein

only with the Berkeley DB XML edition

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

A subset of ANSI SQL is implemented

APIs und andere Zugriffskonzepte

gRPC
JSON over HTTP

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

RESTful HTTP API

JDBC
MySQL protocol

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C++
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
Tcl

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

.Net

Figaro is a .Net framework assembly that extends Berkeley DB XML into an embeddable database engine for .NET
Andere

Es gibt Libraries von Drittanbietern für zahlreiche Sprachen, die Berkeley DB Files bearbeiten können
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)

3rd party binding
Perl
Python
Tcl

C#
C++
Python

Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

yes, Firebase Rules & Cloud Functions

nein

user defined functions

Triggers

yes, watching key changes

yes, with Cloud Functions

only for the SQL API

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Fixed-grid hypercubes

horizontal partitioning (by range and hash)

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Using Raft consensus algorithm to ensure data replication with strong consistency among multiple replicas.

Multi-Source Replikation

Source-Replica Replikation

Real-time block device replication (DRBD)

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

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

nein

Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management. Security Rules for 3rd party authentication using Firebase Auth.

nein

Role based access control and fine grained access rights

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

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