Top 10 Google Cloud Firestore Alternativen & Wettbewerber

Top 10 Alternativen zu Google Cloud Firestore kürzlich von der G2-Community überprüft

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Amazon DynamoDB
Von Amazon Web Services (AWS)
4.4/5
(526)
Produktbeschreibung
Nicht-relationale Datenbank für Anwendungen, die Leistung in jedem Maßstab benötigen
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Google Cloud Firestore, dass Amazon DynamoDB ist:
Besser bei der unterstützung
Einfacher, geschäfte zu machen mit
Teurer
Gemeinsame Kategorien mit Google Cloud Firestore:
Datenbank als Dienst (DBaaS)
Dokumentdatenbanken

MongoDB Atlas
Von MongoDB
4.5/5
(367)
Produktbeschreibung
MongoDB Atlas befähigt Innovatoren, Branchen zu schaffen, zu transformieren und zu revolutionieren, indem es die Kraft von Software und Daten entfesselt.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Google Cloud Firestore, dass MongoDB Atlas ist:
Langsamer, um den roi zu erreichen
Besser bei der unterstützung
Einfacher, geschäfte zu machen mit
Gemeinsame Kategorien mit Google Cloud Firestore:
Datenbank als Dienst (DBaaS)
Dokumentdatenbanken

Azure Cosmos DB
Von Microsoft
4.2/5
(68)
Produktbeschreibung
Azure Cosmos DB ist ein vollständig verwalteter, global verteilter NoSQL- und Vektordatenbankdienst, der entwickelt wurde, um geschäftskritische Anwendungen mit extrem niedriger Latenz und elastischer Skalierbarkeit zu unterstützen. Er ermöglicht Entwicklern, KI-gestützte Anwendungen und Agenten zu erstellen, indem er eine nahtlose Integration mit KI-Diensten bietet, die eine effiziente Speicherung und Abfrage sowohl von NoSQL-Daten als auch von Vektoren ermöglicht. Mit seinem schema-agnostischen JSON-Dokumentmodell vereinfacht Azure Cosmos DB den Entwicklungsprozess, indem es alle Daten automatisch indexiert und die Notwendigkeit für manuelle Schema- oder Indexverwaltung eliminiert. Der Dienst bietet umfassende Service Level Agreements (SLAs), die Lese- und Schreiblatenzen von weniger als 10 Millisekunden und eine Verfügbarkeit von 99,999 % gewährleisten, was ihn zu einer zuverlässigen Wahl für Anwendungen macht, die hohe Leistung und globale Reichweite erfordern. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Globale Verteilung: Azure Cosmos DB ermöglicht eine schlüsselfertige globale Verteilung, die es erlaubt, Daten über mehrere Regionen weltweit zu replizieren und so hohe Verfügbarkeit und niedrige Latenzzugriffe auf Daten zu bieten. - Elastische Skalierbarkeit: Der Dienst bietet elastische Skalierung von Durchsatz und Speicher, sodass Entwickler Ressourcen je nach Bedarf ohne Ausfallzeiten hoch- oder herunterskalieren können. - Multi-Model-Unterstützung: Er unterstützt nativ mehrere Datenmodelle, einschließlich Dokument-, Schlüssel-Wert-, Graph- und Spaltenfamilienmodelle, um unterschiedlichen Anwendungsanforderungen gerecht zu werden. - KI-Integration: Eingebaute Vektorsuchfunktionen vereinfachen die Entwicklung von KI-Anwendungen, indem sie Vektoren effizient neben NoSQL-Daten speichern und abfragen. - Automatische Indexierung: Alle Daten werden automatisch indexiert, was schnelle und effiziente Abfragen ohne die Notwendigkeit einer manuellen Indexverwaltung erleichtert. - Umfassende SLAs: Azure Cosmos DB bietet branchenführende SLAs, die Durchsatz, Latenz, Verfügbarkeit und Konsistenz abdecken und so eine vorhersehbare Leistung gewährleisten. Primärer Wert und bereitgestellte Lösungen: Azure Cosmos DB adressiert die Herausforderungen beim Aufbau und der Verwaltung global verteilter Anwendungen, indem es einen vollständig verwalteten Datenbankdienst bietet, der hohe Verfügbarkeit, niedrige Latenz und elastische Skalierbarkeit sicherstellt. Seine Integration mit KI-Diensten und die Unterstützung für mehrere Datenmodelle befähigen Entwickler, intelligente, reaktionsfähige Anwendungen zu erstellen, ohne die Komplexität der Infrastrukturverwaltung. Durch die automatische Handhabung von Datenverteilung, Skalierung und Indexierung ermöglicht Azure Cosmos DB Organisationen, sich auf Innovation und die Bereitstellung von Mehrwert für ihre Benutzer zu konzentrieren, was es zu einer idealen Lösung für Anwendungen macht, die Echtzeitzugriff auf Daten und globale Reichweite erfordern.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Google Cloud Firestore, dass Azure Cosmos DB ist:
Teurer
Besser bei der unterstützung
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Datenbank als Dienst (DBaaS)
Dokumentdatenbanken

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Amazon Relational Database Service (RDS)
Von Amazon Web Services (AWS)
4.5/5
(901)
Produktbeschreibung
Amazon Relational Database Service (RDS) ist ein Webdienst, der es einfach macht, eine relationale Datenbank in der Cloud einzurichten, zu betreiben und zu skalieren: Amazon Aurora, PostgreSQL, MySQL, MariaDB, Oracle und Microsoft SQL Server.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Google Cloud Firestore, dass Amazon Relational Database Service (RDS) ist:
Besser bei der unterstützung
Einfacher, geschäfte zu machen mit
Teurer
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Datenbank als Dienst (DBaaS)

Redis Software
Von Redis
4.5/5
(134)
Produktbeschreibung
Redis-Software ist für Organisationen konzipiert, die schnelle, zuverlässige In-Memory-Datenbankfähigkeiten benötigen, zusammen mit der Flexibilität, ihre Infrastruktur zu verwalten. Mit einer Latenzzeit von unter einer Millisekunde und Millionen von Operationen pro Sekunde überzeugt Redis-Software durch Echtzeit-Performance. Für hohe Verfügbarkeit und Notfallwiederherstellung entwickelt, stellt Redis-Software sicher, dass Ihre Daten sicher und zugänglich bleiben und bietet die Grundlage für schnelle, skalierbare Anwendungen.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Google Cloud Firestore, dass Redis Software ist:
Einfacher, geschäfte zu machen mit
Brauchbarer
Gemeinsame Kategorien mit Google Cloud Firestore:
Dokumentdatenbanken

Couchbase
Von Couchbase
4.3/5
(150)
Produktbeschreibung
Couchbase ist entwickelt, um die elastische Skalierbarkeit, konsistente hohe Leistung, stets verfügbare Verfügbarkeit und Datenmobilitätsanforderungen von geschäftskritischen Anwendungen zu erfüllen.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Google Cloud Firestore, dass Couchbase ist:
Langsamer, um den roi zu erreichen
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Gemeinsame Kategorien mit Google Cloud Firestore:
Datenbank als Dienst (DBaaS)
Dokumentdatenbanken

Amazon DocumentDB
Von Amazon Web Services (AWS)
4.3/5
(44)
Produktbeschreibung
Amazon DocumentDB (mit MongoDB-Kompatibilität) ist ein schnelles, skalierbares, hochverfügbares und vollständig verwaltetes Dokumentdatenbank-Service, das MongoDB-Workloads unterstützt.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Google Cloud Firestore, dass Amazon DocumentDB ist:
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Einfacher, geschäfte zu machen mit
Gemeinsame Kategorien mit Google Cloud Firestore:
Datenbank als Dienst (DBaaS)
Dokumentdatenbanken

Amazon Timestream
Von Amazon Web Services (AWS)
3.7/5
(22)
Produktbeschreibung
Amazon Timestream ist ein schneller, skalierbarer, vollständig verwalteter Zeitreihendatenbankdienst für IoT- und Betriebsanwendungen, der es einfach macht, täglich Billionen von Ereignissen zu speichern und zu analysieren, und das zu einem Zehntel der Kosten von relationalen Datenbanken. Angetrieben durch den Aufstieg von IoT-Geräten, IT-Systemen und intelligenten Industriemaschinen, sind Zeitreihendaten, Daten, die messen, wie sich Dinge im Laufe der Zeit verändern, eine der am schnellsten wachsenden Datenarten.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Google Cloud Firestore, dass Amazon Timestream ist:
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Gemeinsame Kategorien mit Google Cloud Firestore:
Datenbank als Dienst (DBaaS)

Amazon Aurora
Von Amazon Web Services (AWS)
4.5/5
(455)
Produktbeschreibung
Amazon Aurora ist ein vollständig verwalteter relationaler Datenbankdienst, der die Leistung und Verfügbarkeit von High-End-Kommerz-Datenbanken mit der Einfachheit und Kosteneffizienz von Open-Source-Datenbanken kombiniert. Kompatibel mit MySQL und PostgreSQL liefert Aurora bis zu fünfmal den Durchsatz von Standard-MySQL-Datenbanken und bis zu dreimal den von Standard-PostgreSQL-Datenbanken. Es ist für hohe Verfügbarkeit ausgelegt und bietet bis zu 99,99 % Verfügbarkeit innerhalb einer einzelnen Region und bis zu 99,999 % über mehrere Regionen hinweg. Die Architektur von Aurora umfasst ein verteiltes, fehlertolerantes Speichersystem, das automatisch auf bis zu 128 Tebibyte skaliert und kontinuierlichen Datenzugriff und Haltbarkeit gewährleistet. Darüber hinaus bietet Aurora serverlose Konfigurationen, die eine automatische Skalierung basierend auf den Anforderungen der Anwendung ermöglichen, und integriert sich nahtlos mit anderen AWS-Diensten für maschinelles Lernen und Analysen. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Hohe Leistung: Liefert bis zu fünfmal den Durchsatz von MySQL und dreimal den von PostgreSQL, was eine effiziente Handhabung anspruchsvoller Workloads ermöglicht. - Hohe Verfügbarkeit: Ausgelegt für bis zu 99,99 % Verfügbarkeit innerhalb einer einzelnen Region und bis zu 99,999 % über mehrere Regionen hinweg, um kontinuierlichen Datenzugriff zu gewährleisten. - Skalierbarkeit: Skaliert den Speicher automatisch auf bis zu 128 Tebibyte und unterstützt bis zu 15 Lese-Replikate für leseintensive Anwendungen. - Serverlose Konfiguration: Bietet Aurora Serverless, das die Kapazität automatisch basierend auf der Anwendungsnachfrage anpasst und die Notwendigkeit manueller Bereitstellung eliminiert. - Integration von maschinellem Lernen: Integriert sich mit Amazon SageMaker und Amazon Comprehend, was maschinelle Lernfähigkeiten innerhalb der Datenbank ohne Datenbewegung ermöglicht. - Sicherheit: Bietet mehrere Sicherheitsebenen, einschließlich Netzwerktrennung, Verschlüsselung im Ruhezustand und während der Übertragung sowie Konformität mit verschiedenen Industriestandards. Primärer Wert und bereitgestellte Lösungen: Amazon Aurora adressiert den Bedarf an einem leistungsstarken, hochverfügbaren und skalierbaren relationalen Datenbankdienst, der kosteneffektiv und einfach zu verwalten ist. Durch die Kompatibilität mit MySQL und PostgreSQL ermöglicht es Organisationen, bestehende Anwendungen ohne signifikante Codeänderungen zu migrieren. Die automatische Skalierung und serverlosen Optionen von Aurora richten sich an Anwendungen mit variablen Workloads und reduzieren den operativen Aufwand und die Kosten. Die Integration mit AWS-Diensten für maschinelles Lernen ermöglicht Echtzeitanalysen und prädiktive Fähigkeiten direkt innerhalb der Datenbank und verbessert die Anwendungsfunktionalität. Insgesamt vereinfacht Aurora das Datenbankmanagement und liefert gleichzeitig Performance und Zuverlässigkeit auf Unternehmensniveau.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Google Cloud Firestore, dass Amazon Aurora ist:
Besser bei der unterstützung
Teurer
Einfacher, geschäfte zu machen mit
Gemeinsame Kategorien mit Google Cloud Firestore:
Datenbank als Dienst (DBaaS)