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System Properties Comparison AllegroGraph vs. Amazon Neptune vs. Citus vs. GraphDB vs. Oracle
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | AllegroGraph Xexclude from comparison | Amazon Neptune Xexclude from comparison | Citus Xexclude from comparison | GraphDB  former name: OWLIM Xexclude from comparison | Oracle Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | High performance, persistent RDF store with additional support for Graph DBMS | Fast, reliable graph database built for the cloud | Scalable hybrid operational and analytics RDBMS for big data use cases based on PostgreSQL | Enterprise-ready RDF and graph database with efficient reasoning, cluster and external index synchronization support. It supports also SQL JDBC access to Knowledge Graph and GraphQL over SPARQL. | Widely used RDBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Document store with version 6.5 Graph DBMS RDF store Vector DBMS | Graph DBMS RDF store | Relational DBMS | Graph DBMS RDF store | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary database models | Spatial DBMS | Document store | Document store Graph DBMS with Oracle Spatial and GraphRDF store with Oracle Spatial and GraphSpatial DBMS with Oracle Spatial and GraphVector DBMS since Oracle 23 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Website | allegrograph.com | aws.amazon.com/neptune | www.citusdata.com | www.ontotext.com | www.oracle.com/database | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | franz.com/agraph/support/documentation/current/agraph-introduction.html | aws.amazon.com/neptune/developer-resources | docs.citusdata.com | graphdb.ontotext.com/documentation | docs.oracle.com/en/database | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Social network pages |      | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | Franz Inc. | Amazon | Ontotext | Oracle | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2004 | 2017 | 2010 | 2000 | 1980 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 8.0, December 2023 | 8.1, December 2018 | 10.4, October 2023 | 23c, September 2023 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | commercial Limited community edition free | commercial | Open Source AGPL, commercial license also available | commercial Some plugins of GraphDB Workbench are open sourced | commercial restricted free version is available | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Cloud-based only Only available as a cloud service | no | yes | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementation language | C | Java | C and C++ | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | Linux OS X Windows | hosted | Linux | All OS with a Java VM Linux OS X Windows | AIX HP-UX Linux OS X Solaris Windows z/OS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | yes RDF schemas | schema-free | yes | schema-free and OWL/RDFS-schema support; RDF shapes | yes Schemaless in JSON and XML columns | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 bulk load of XML files possible | no | yes specific XML type available, but no XML query functionality | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | yes | no | yes | yes, supports real-time synchronization and indexing in SOLR/Elastic search/Lucene and GeoSPARQL geometry data indexes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | SPARQL is used as query language | no | yes standard, with numerous extensions | stored SPARQL accessed as SQL using Apache Calcite through JDBC/ODBC | yes with proprietary extensions | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | RESTful HTTP API SPARQL | OpenCypher RDF 1.1 / SPARQL 1.1 TinkerPop Gremlin | ADO.NET JDBC native C library ODBC streaming API for large objects | GeoSPARQL GraphQL GraphQL Federation Java API JDBC RDF4J API RDFS RIO Sail API Sesame REST HTTP Protocol SPARQL 1.1 | JDBC ODBC ODP.NET Oracle Call Interface (OCI) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | C# Clojure Java Lisp Perl Python Ruby Scala | C# Go Java JavaScript PHP Python Ruby Scala | .Net C C++ Delphi Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python Tcl | .Net C# Clojure Java JavaScript (Node.js) PHP Python Ruby Scala | C C# C++ Clojure Cobol Delphi Eiffel Erlang Fortran Groovy Haskell Java JavaScript Lisp Objective C OCaml Perl PHP Python R Ruby Scala Tcl Visual Basic | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | yes JavaScript or Common Lisp | no | user defined functions realized in proprietary language PL/pgSQL or with common languages like Perl, Python, Tcl etc. | well-defined plugin interfaces; JavaScript server-side extensibility | PL/SQL also stored procedures in Java possible | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | yes | no | yes | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | with Federation | none | Sharding | none | Sharding, horizontal partitioning | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Multi-source replication 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 other methods possible by using 3rd party extensions | Multi-source replication | Multi-source replication Source-replica replication | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | no | no | no | no can be realized in PL/SQL | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration | Immediate Consistency | Immediate Consistency | Immediate Consistency, Eventual consistency (configurable in cluster mode per master or individual client request) | Immediate Consistency | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | no | yes Relationships in graphs | yes | yes Constraint checking | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID | ACID | ACID | ACID | ACID isolation level can be parameterized | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Support for making data persistent | yes | yes with encyption-at-rest | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | no | no | yes Version 12c introduced the new option 'Oracle Database In-Memory' | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | Users with fine-grained authorization concept, user roles and pluggable authentication | Access rights for users and roles can be defined via the AWS Identity and Access Management (IAM) | fine grained access rights according to SQL-standard | Default Basic authentication through RDF4J client, or via Java when run with cURL, default token-based in the Workbench or via Rest API, optional access through OpenID or Kerberos single sign-on. | fine grained access rights according to SQL-standard | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| AllegroGraph | Amazon Neptune | Citus | GraphDB former name: OWLIM | Oracle | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Specific characteristics | Knowledge Graph Platform Leader FedShard - Designed for Entity-Event Knowledge Graph... » more | Ontotext GraphDB is a semantic database engine that allows organizations to build... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Competitive advantages | AllegroGraph is uniquely suited to support adhoc queries through SPARQL, Prolog and... » more | GraphDB allows you to link text and data in big knowledge graphs. It’s easy to experiment... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typical application scenarios | Metadata enrichment and management, linked data publishing, semantic inferencing... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Key customers | GraphDB provides a platform for building next-generation AI and Knowledge Graph... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Market metrics | GraphDB is the most utilized semantic triplestore for mission-critical enterprise... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Licensing and pricing models | GraphDB Free is a non-commercial version and is free to use. GraphDB Enterprise edition... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| News | Can Neuro-Symbolic AI Solve AI’s Weaknesses? 100 Companies That Matter in KM – Franz Inc. Exploring AllegroGraph v8 – Unleashing the Power of Neuro-Symbolic AI (Recorded Webinar) What is Neuro-Symbolic AI? Allegro CL v11 – Now Available! – The Neuro-Symbolic AI Programming Platform | Understanding the Graph Center of Excellence Migrating From LPG to RDF Graph Model Case study: Policy Enforcement Automation With Semantics Okay, RAG… We Have a Problem Scaling Understanding with the Help of Feedback Loops, Knowledge Graphs and NLP | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
We invite representatives of system vendors to contact us for updating and extending the system information, | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Related products and services | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| More resources | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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