DBMS > Google Cloud Firestore vs. Sadas Engine vs. SpaceTime vs. Tarantool

Vergleich der Systemeigenschaften Google Cloud Firestore vs. Sadas Engine vs. SpaceTime vs. Tarantool

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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.

SADAS Engine is a columnar DBMS specifically designed for high performance in data warehouse environments

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

In-memory computing platform with a flexible data schema for efficiently building high-performance applications

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Relational DBMS

Spatial DBMS

Document Store
Key-Value Store
Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

Spatial DBMS

with Tarantool/GIS extension

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

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

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#158	Relational DBMS

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

Punkte	1,72
Rang	#144	Overall
	#25	Document Stores
	#25	Key-Value Stores
	#66	Relational DBMS

Website

firebase.google.com/products/firestore

www.sadasengine.com

www.mireo.com/spacetime

www.tarantool.io

Technische Dokumentation

firebase.google.com/docs/firestore

www.sadasengine.com/en/sadas-engine-download-free-trial-and-documentation/#documentation

www.tarantool.io/en/doc

Entwickler

Google

SADAS s.r.l.

Mireo

Erscheinungsjahr

2017

2006

2020

2008

Aktuelle Version

8.0

2.10.0, Mai 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free trial version available

kommerziell

Open Source

BSD-2, source-available extensions (modules), commercial licenses for Tarantool Enterprise

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++

C und C++

Server Betriebssysteme

gehostet

AIX
Linux
Windows

Linux

BSD
Linux
macOS

Datenschema

schemafrei

Flexible data schema: relational definition for tables with ability to store json-like documents in columns

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

string, double, decimal, uuid, integer, blob, boolean, datetime

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

A subset of ANSI SQL is implemented

Full-featured ANSI SQL support

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll

RESTful HTTP API

Open binary protocol

Unterstützte Programmiersprachen

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

.Net
C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python

C#
C++
Python

C
C#
C++
Erlang
Go
Java
JavaScript
Lua
Perl
PHP
Python
Rust

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

yes, Firebase Rules & Cloud Functions

nein

Lua, C and SQL stored procedures

Triggers

yes, with Cloud Functions

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontale Partitionierung

Fixed-grid hypercubes

Sharding, partitioned with virtual buckets by user defined affinity key. Live resharding for scale up and scale down without maintenance downtime.

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

keine

Real-time block device replication (DRBD)

Asynchronous replication with multi-master option
Configurable replication topology (full-mesh, chain, star)
Synchronous quorum replication (with Raft)

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Using Cloud Dataflow

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Casual consistency across sharding partitions
Eventual consistency within replicaset partition

when using asyncronous replication
Immediate Consistency within single instance
Sequential consistency including linearizable read within replicaset partition

when using Raft

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

yes

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID, with serializable isolation and linearizable read (within partition); Configurable MVCC (within partition); No cross-shard distributed transactions

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, write ahead logging

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

managed by 'Learn by Usage'

nein

yes, full featured in-memory storage engine with persistence

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.

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

Access Control Lists
Mutual TLS authentication for Tarantol Enterprise
Password based authentication
Role-based access control (RBAC) and LDAP for Tarantol Enterprise
Users and Roles

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

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

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

alle anzeigen

Data processing speed and reliability: in-memory synchronous replication
9. November 2021, Vladimir Perepelytsya, Tarantool (sponsor)

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 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

Firestore and Python | NoSQL on Google Cloud
7. August 2020, Towards Data Science

bereitgestellt von Google News

In-Memory Showdown: Redis vs. Tarantool
4. April 2023, Хабр

TaranHouse: New Big Data Warehouse Announced by Tarantool
4. April 2018, Newswire

Tarantool Announces New Enterprise Version With Enhanced Scaling and Monitoring Capabilities
18. Mai 2018, Newswire

Deploying Tarantool Cartridge applications with zero effort (Part 1)
16. Dezember 2019, Хабр

Deploying Tarantool Cartridge applications with zero effort (Part 2)
13. April 2020, Хабр

bereitgestellt von Google News

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