Top 10 Google Cloud Firestore Alternativen & Wettbewerber

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Suchen Sie nach Alternativen oder Wettbewerbern zu Google Cloud Firestore? Andere wichtige Faktoren, die bei der Recherche von Alternativen zu Google Cloud Firestore zu berücksichtigen sind, beinhalten security und documents. Die beste Gesamtalternative zu Google Cloud Firestore ist Amazon DynamoDB. Andere ähnliche Apps wie Google Cloud Firestore sind MongoDB Atlas, Azure Cosmos DB, MongoDB, und Amazon Relational Database Service (RDS). Google Cloud Firestore Alternativen finden Sie in Dokumentdatenbanken, aber sie könnten auch in Datenbank als Dienst (DBaaS) Anbieter oder Relationale Datenbanken sein.

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Beste kostenpflichtige & kostenlose Alternativen zu Google Cloud Firestore

Amazon DynamoDB
MongoDB Atlas
Azure Cosmos DB
MongoDB
Amazon Relational Database Service (RDS)
Redis Software
Amazon DocumentDB
Amazon Timestream

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

Untenstehende Optionen durchsuchen. Basierend auf Bewertungsdaten können Sie sehen, wie Google Cloud Firestore im Vergleich zur Konkurrenz abschneidet, Bewertungen von aktuellen und früheren Benutzern in Branchen wie Computersoftware, Höhere Bildung, und Buchhaltung überprüfen und das beste Produkt für Ihr Unternehmen finden.

Amazon DynamoDB

Von Amazon Web Services (AWS)

4.4/5

(524)

Produktbeschreibung

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)

Von MongoDB

Produktbeschreibung

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)

Von Microsoft

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.

Rezensenten sagen im Vergleich zu Google Cloud Firestore, dass Azure Cosmos DB ist:

Teurer

Besser bei der unterstützung

Gemeinsame Kategorien mit Google Cloud Firestore:

Datenbank als Dienst (DBaaS)

Dokumentdatenbanken

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Amazon Relational Database Service (RDS)

Von Amazon Web Services (AWS)

4.5/5

(901)

Produktbeschreibung

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

Gemeinsame Kategorien mit Google Cloud Firestore:

Datenbank als Dienst (DBaaS)

Redis Software

Von Redis

4.5/5

(133)

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.

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

Amazon DocumentDB

Von Amazon Web Services (AWS)

4.3/5

(44)

Produktbeschreibung

Rezensenten sagen im Vergleich zu Google Cloud Firestore, dass Amazon DocumentDB ist:

Teurer

Besser bei der unterstützung

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.

Rezensenten sagen im Vergleich zu Google Cloud Firestore, dass Amazon Timestream ist:

Teurer

Besser bei der unterstützung

Gemeinsame Kategorien mit Google Cloud Firestore:

Datenbank als Dienst (DBaaS)

Amazon Aurora

Von Amazon Web Services (AWS)

4.5/5

(454)

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.

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)

Oracle Database

Von Oracle

4.3/5

(997)

Produktbeschreibung

Oracle-Datenbank ist ein umfassendes, multimodales Datenbankmanagementsystem, das von der Oracle Corporation entwickelt wurde. Es ist darauf ausgelegt, verschiedene Datentypen und Arbeitslasten zu bewältigen, einschließlich Online-Transaktionsverarbeitung (OLTP), Data Warehousing und gemischten Datenbankoperationen. Mit seiner robusten Architektur unterstützt die Oracle-Datenbank die Bereitstellung in lokalen Umgebungen, Cloud-Plattformen und hybriden Konfigurationen und bietet Flexibilität und Skalierbarkeit, um den unterschiedlichen Geschäftsanforderungen gerecht zu werden. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Multimodale Unterstützung: Die Oracle-Datenbank unterstützt verschiedene Datenmodelle, einschließlich relationaler, dokumentenbasierter, graphenbasierter und Schlüssel-Wert-Modelle, sodass Entwickler mit unterschiedlichen Datentypen innerhalb einer einzigen Plattform arbeiten können. - Erweiterte Analytik: Die Datenbank integriert erweiterte Analysefunktionen, wie maschinelles Lernen in der Datenbank und AI Vector Search, die es Benutzern ermöglichen, komplexe Analysen direkt innerhalb der Datenbankumgebung durchzuführen. - Hohe Verfügbarkeit und Skalierbarkeit: Für geschäftskritische Anwendungen konzipiert, bietet die Oracle-Datenbank Funktionen wie Datenreplikation, Backup, Server-Cluster und automatisches Speichermanagement, um hohe Verfügbarkeit und nahtlose Skalierbarkeit zu gewährleisten. - Sicherheit: Mit umfassenden Sicherheitsmaßnahmen, einschließlich Verschlüsselung, SQL-Firewall und Datenmaskierung, schützt die Oracle-Datenbank sensible Informationen und gewährleistet die Datenintegrität. - Multicloud-Bereitstellung: Die Oracle-Datenbank unterstützt die Bereitstellung auf verschiedenen Cloud-Plattformen, einschließlich Oracle Cloud Infrastructure, AWS, Microsoft Azure und Google Cloud, und bietet Flexibilität und Compliance mit Anforderungen an die Datenresidenz. Primärer Wert und bereitgestellte Lösungen: Die Oracle-Datenbank adressiert die komplexen Datenmanagementbedürfnisse moderner Unternehmen, indem sie eine einheitliche Plattform bietet, die mehrere Datenmodelle und Arbeitslasten unterstützt. Ihre Integration von KI- und maschinellen Lernfunktionen ermöglicht es Organisationen, direkt aus ihren Daten umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und so die Entscheidungsprozesse zu verbessern. Die hohe Verfügbarkeit und Skalierbarkeit der Datenbank stellen sicher, dass Unternehmen kontinuierliche Betriebsabläufe aufrechterhalten und sich an wachsende Datenanforderungen anpassen können. Darüber hinaus schützen ihre robusten Sicherheitsfunktionen vor Datenverletzungen und gewährleisten die Einhaltung von regulatorischen Standards. Durch die Unterstützung von Multicloud-Bereitstellungen bietet die Oracle-Datenbank die Flexibilität, in verschiedenen Cloud-Umgebungen zu operieren und so eine nahtlose Integration und Innovation über verschiedene Plattformen hinweg zu ermöglichen.

Rezensenten sagen im Vergleich zu Google Cloud Firestore, dass Oracle Database ist:

Langsamer, um den roi zu erreichen

Teurer

Besser bei der unterstützung

Gemeinsame Kategorien mit Google Cloud Firestore:

Datenbank als Dienst (DBaaS)