DBMS > AgensGraph vs. Drizzle vs. HEAVY.AI vs. Netezza vs. OpenMLDB
System Properties Comparison AgensGraph vs. Drizzle vs. HEAVY.AI vs. Netezza vs. OpenMLDB
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | AgensGraph Xexclude from comparison | Drizzle Xexclude from comparison | HEAVY.AI Formerly named 'OmniSci', rebranded to 'HEAVY.AI' in March 2022 Xexclude from comparison | Netezza Also called PureData System for Analytics by IBM Xexclude from comparison | OpenMLDB Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Drizzle has published its last release in September 2012. The open-source project is discontinued and Drizzle is excluded from the DB-Engines ranking. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | Multi-model database supporting relational and graph data models and built upon PostgreSQL | MySQL fork with a pluggable micro-kernel and with an emphasis of performance over compatibility. | A high performance, column-oriented RDBMS, specifically developed to harness the massive parallelism of modern CPU and GPU hardware | Data warehouse and analytics appliance part of IBM PureSystems | An open-source machine learning database that provides a feature platform for training and inference | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Graph DBMS Relational DBMS | Relational DBMS | Relational DBMS | Relational DBMS | Time Series DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Spatial DBMS | Relational DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Website | bitnine.net/agensgraph | github.com/heavyai/heavydb www.heavy.ai | www.ibm.com/products/netezza | openmldb.ai | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | bitnine.net/documentation | docs.heavy.ai | openmldb.ai/docs/zh/main | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | Bitnine Global Inc. | Drizzle project, originally started by Brian Aker | HEAVY.AI, Inc. | IBM | 4 Paradigm Inc. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2016 | 2008 | 2016 | 2000 | 2020 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | 2.1, December 2018 | 7.2.4, September 2012 | 5.10, January 2022 | 2024-2 February 2024 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | Open Source Apache License 2.0 | Open Source GNU GPL | Open Source Apache Version 2; enterprise edition available | commercial | Open Source | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only Only available as a cloud service | no | no | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementation language | C | C++ | C++ and CUDA | C++, Java, Scala | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | Linux OS X Windows | FreeBSD Linux OS X | Linux | Linux included in appliance | Linux | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | depending on used data model | yes | yes | yes | Fixed schema | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | yes | 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 | yes | no | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | yes | yes with proprietary extensions | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | Cypher Query Language JDBC | JDBC | JDBC ODBC Thrift Vega | JDBC ODBC OLE DB | JDBC SQLAlchemy | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | C Java JavaScript Python | C C++ Java PHP | All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift Python | C C++ Fortran Java Lua Perl Python R | C++ Go Java Python Scala | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | yes | no | no | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | no | no hooks for callbacks inside the server can be used. | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | no, but can be realized using table inheritance | Sharding | Sharding Round robin | Sharding | horizontal partitioning | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Source-replica replication | Multi-source replication Source-replica replication | Multi-source replication | Source-replica replication | Source-replica replication | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | no | no | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Immediate Consistency | Immediate Consistency | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | yes | yes | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID | ACID | no | ACID | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Durability Support for making data persistent | yes | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | no | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | fine grained access rights according to SQL-standard | Pluggable authentication mechanisms e.g. LDAP, HTTP | fine grained access rights according to SQL-standard | Users with fine-grained authorization concept | fine grained access rights according to SQL-standard | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | Drizzle | HEAVY.AI Formerly named 'OmniSci', rebranded to 'HEAVY.AI' in March 2022 | Netezza Also called PureData System for Analytics by IBM | OpenMLDB | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DB-Engines blog posts | MySQL won the April ranking; did its forks follow? Has MySQL finally lost its mojo? | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | Dr. Mike Flaxman, VP or Product Management at HEAVY.AI – Interview Series 5 Q’s for Mike Flaxman, Vice President of Heavy.AI HEAVY.AI Accelerates Big Data Analytics with Vultr's High-Performance GPU Cloud Infrastructure HEAVY.AI Accelerates Big Data Analytics with Vultr’s High-Performance GPU Cloud Infrastructure Meta delivers strong earnings, but weak guidance and heavy AI spending prompt investors to bail provided by Google News | Unify and share data across Netezza and watsonx.data for new generative AI applications How to migrate a large data warehouse from IBM Netezza to Amazon Redshift with no downtime AWS and IBM Netezza come out in support of Iceberg in table format face-off Copy data from Netezza to Azure with Azure Data Factory IBM Completes Acquisition of Netezza provided by Google News | MLOp practice: using OpenMLDB in the real-time anti-fraud model for the bank's online transaction Predictive maintenance — 5minutes demo of an end to end machine learning project Compared to Native Spark 3.0, We Have Achieved Significant Optimization Effects in the AI provided by Google News |
Share this page