DBMS > AgensGraph vs. Amazon Neptune vs. Firebird vs. Kinetica
System Properties Comparison AgensGraph vs. Amazon Neptune vs. Firebird vs. Kinetica
Please select another system to include it in the comparison.
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | AgensGraph Xexclude from comparison | Amazon Neptune Xexclude from comparison | Firebird Xexclude from comparison | Kinetica Xexclude from comparison | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | Multi-model database supporting relational and graph data models and built upon PostgreSQL | Fast, reliable graph database built for the cloud | Firebird is an open source RDBMS forked from Borland's InterBase | Fully vectorized database across both GPUs and CPUs | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Graph DBMS Relational DBMS | Graph DBMS RDF store | Relational DBMS | Relational DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Spatial DBMS Time Series DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Website | bitnine.net/agensgraph | aws.amazon.com/neptune | www.firebirdsql.org | www.kinetica.com | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | bitnine.net/documentation | aws.amazon.com/neptune/developer-resources | www.firebirdsql.org/en/reference-manuals | docs.kinetica.com | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | Bitnine Global Inc. | Amazon | Firebird Foundation | Kinetica | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2016 | 2017 | 2000 As fork of Borland's InterBase | 2012 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | 2.1, December 2018 | 5.0.1, August 2024 | 7.1, August 2021 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | Open Source Apache License 2.0 | commercial | Open Source Initial Developer's Public License | commercial | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only Only available as a cloud service | no | yes | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementation language | C | C and C++ | C, C++ | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | Linux OS X Windows | hosted | AIX FreeBSD HP-UX Linux OS X server-less Firebird Embedded Server Solaris Unix Windows | Linux | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | depending on used data model | schema-free | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | yes | yes | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
XML support Some form of processing data in XML format, e.g. support for XML data structures, and/or support for XPath, XQuery or XSLT. | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | yes | no | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | yes | no | yes | SQL-like DML and DDL statements | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | Cypher Query Language JDBC | OpenCypher RDF 1.1 / SPARQL 1.1 TinkerPop Gremlin | ADO.NET C/C++ API JDBC Jaybird ODBC OLE DB | JDBC ODBC RESTful HTTP API | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | C Java JavaScript Python | C# Go Java JavaScript PHP Python Ruby Scala | C C# C++ Delphi Java JavaScript Node.js Lua Perl PHP Python Ruby | C++ Java JavaScript (Node.js) Python | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | yes | no | PSQL | user defined functions | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | no | no | yes | yes triggers when inserted values for one or more columns fall within a specified range | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | no, but can be realized using table inheritance | none | none | Sharding | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Source-replica replication | Multi-availability zones high availability, asynchronous replication for up to 15 read replicas within a single region. Global database clusters consists of a primary write DB cluster in one region, and up to five secondary read DB clusters in different regions. Each secondary region can have up to 16 reader instances. | Source-replica replication | Source-replica replication | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Immediate Consistency | Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | yes | yes Relationships in graphs | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID | ACID | ACID | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes Features a multi-generational MVCC architecture, readers do not block writers | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Durability Support for making data persistent | yes | yes with encyption-at-rest | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | no | yes GPU vRAM or System RAM | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | fine grained access rights according to SQL-standard | Access rights for users and roles can be defined via the AWS Identity and Access Management (IAM) | Users with fine-grained authorization concept | Access rights for users and roles on table level | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More information provided by the system vendorWe invite representatives of system vendors to contact us for updating and extending the system information, | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Related products and servicesWe invite representatives of vendors of related products to contact us for presenting information about their offerings here. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More resources | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
AgensGraph | Amazon Neptune | Firebird | Kinetica | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Recent citations in the news | Graph DBMS Performance Comparison AgensGraph vs. Neo4j Bitnine Releases AgensGraph 2.1, the Multi-model Graph Database Optimized for the Legacy Environment AGE - The Open Source PostgreSQL Extension For Graph Database Functionality Bitnine Global and CGI Enter $3 Million System Integrator License Agreement Bitnine: The Newly Revealed ‘AI Teacher’ Powered by Graph Database Delivers Hyper-Personalized Learning Experience provided by Google News | How Amazon stores deliver trustworthy shopping and seller experiences using Amazon Neptune How Prisma Cloud built Infinity Graph using Amazon Neptune and Amazon OpenSearch Service Hydrating the Natural History Museum’s Planetary Knowledge Base with Amazon Neptune and Open Data on AWS Using knowledge graphs to build GraphRAG applications with Amazon Bedrock and Amazon Neptune New Amazon Neptune engine version delivers up to 9 times faster and 10 times higher throughput for openCypher query performance provided by Google News | Firebird – Sr. Product Manager, Touring (Remote) 12 Top Open Source Databases to Consider DoNot Team's New Firebird Backdoor Hits Pakistan and Afghanistan FIREBIRD'S HUBBARD TALKS DATA, AI, TIKTOK 1976 Pontiac Firebird Trans Am Is an All-Original Museum Piece, Looks Best in the Driveway provided by Google News | Kinetica Elevates RAG with Fast Access to Real-Time Data Kinetica Delivers Real-Time Vector Similarity Search Kinetica ramps up RAG for generative AI, empowering enterprises with real-time operational data Kinetica: AI is a ‘killer app’ for data analytics Kinetica Taps Dell for Hardware provided by Google News |
Share this page