Explora las mejores alternativas a Google Firebase Realtime Database para usuarios que necesitan nuevas funciones de software o desean probar diferentes soluciones. Otros factores importantes a considerar al investigar alternativas a Google Firebase Realtime Database incluyen functionality y projects. La mejor alternativa general a Google Firebase Realtime Database es Datomic. Otras aplicaciones similares a Google Firebase Realtime Database son XLForm, Red Hat Data Grid, HTTP Commander, y CRD Crystal Reports Scheduler. Se pueden encontrar Google Firebase Realtime Database alternativas en Otro software de bases de datos no relacionales.
Datomic es una base de datos de hechos flexibles y basados en el tiempo, que admite consultas y uniones, con escalabilidad elástica y transacciones ACID. Datomic puede aprovechar servicios de almacenamiento distribuidos y altamente disponibles, y pone el poder declarativo en manos de los desarrolladores de aplicaciones.
XLForm es una biblioteca de iOS para crear formularios de vista de tabla dinámica.
Red Hat Data Grid es una solución de almacenamiento de datos NoSQL distribuida en memoria. Sus aplicaciones pueden acceder, procesar y analizar datos a la velocidad de la memoria para ofrecer una experiencia de usuario superior.
CRD (Distribuidor de Informes Crystal) es un programador de informes Crystal, diseñado para ahorrar tiempo y dinero al facilitar la automatización de informes Crystal.
ProDOC es una solución de programación diseñada para permitir desarrollar aplicaciones SOA más rápido que las tecnologías 3GL actualmente en uso.
Compose Hosted ScyllaDB te permite desplegar rápidamente tus aplicaciones.
MAISY Database tiene una variedad de capacidades de acceso a datos, evaluación y análisis diseñadas específicamente para apoyar el análisis del mercado energético y del cliente.
ZeroDB permite a los usuarios operar con datos cifrados sin exponer las claves de cifrado ni los datos subyacentes al servidor.
Transwarp ArgoDB es una base de datos distribuida de flash todo en uno. Puede reemplazar la arquitectura híbrida de Hadoop + MPP, satisfaciendo diversas demandas comerciales para la plataforma de big data. Por lo tanto, las empresas pueden utilizar la plataforma de big data de manera más eficiente y aprovechar mejor el valor comercial del big data.