DBMS > Google Cloud Firestore vs. Postgres-XL vs. Sequoiadb

Vergleich der Systemeigenschaften Google Cloud Firestore vs. Postgres-XL vs. Sequoiadb

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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.

Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.

NewSQL database with distributed OLTP and SQL

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Relational DBMS

Document Store
Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

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

Punkte	0,52
Rang	#256	Overall
	#117	Relational DBMS

Punkte	0,48
Rang	#260	Overall
	#41	Document Stores
	#121	Relational DBMS

Website

firebase.google.com/products/firestore

www.postgres-xl.org

www.sequoiadb.com

Technische Dokumentation

firebase.google.com/docs/firestore

www.postgres-xl.org/documentation

www.sequoiadb.com/en/index.php?m=Files&a=index

Entwickler

Google

Sequoiadb Ltd.

Erscheinungsjahr

2017

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

2013

Aktuelle Version

10 R1, Oktober 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Mozilla public license

Open Source

Server: AGPL; Client: Apache V2

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C++

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
macOS

Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

oid, date, timestamp, binary, regex

XML Unterstützung

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

nein

XML type, but no XML query functionality

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

nein

distributed, parallel query execution

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

Proprietäres Protokoll basierend auf JSON

Unterstützte Programmiersprachen

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

.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

.Net
C++
Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

yes, Firebase Rules & Cloud Functions

benutzerdefinierte Funktionen

JavaScript

Triggers

yes, with Cloud Functions

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontale Partitionierung

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

Source-Replica Replikation

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

MVCC

während einer Transaktion wird das Dokument gesperrt

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.

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

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

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates
12. Dezember 2019, Paul Andlinger

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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

Essentials for Working With Firestore in Python | by Lynn G. Kwong
13. November 2022, Towards Data Science

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