DBMS > AllegroGraph vs. Derby vs. Google Cloud Bigtable vs. TimescaleDB vs. TypeDB
System Properties Comparison AllegroGraph vs. Derby vs. Google Cloud Bigtable vs. TimescaleDB vs. TypeDB
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | AllegroGraph Xexclude from comparison | Derby  often called Apache Derby, originally IBM Cloudscape; contained in the Java SDK as JavaDB Xexclude from comparison | Google Cloud Bigtable Xexclude from comparison | TimescaleDB Xexclude from comparison | TypeDB formerly named Grakn Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | High performance, persistent RDF store with additional support for Graph DBMS | Full-featured RDBMS with a small footprint, either embedded into a Java application or used as a database server. | Google's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail. | A time series DBMS optimized for fast ingest and complex queries, based on PostgreSQL | TypeDB is a strongly-typed database with a rich and logical type system and TypeQL as its query language | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Document store with version 6.5 Graph DBMS RDF store Vector DBMS | Relational DBMS | Key-value store Wide column store | Time Series DBMS | Graph DBMS Relational DBMS Often described as a 'hyper-relational' database, since it implements the 'Entity-Relationship Paradigm' to manage complex data structures and ontologies. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary database models | Spatial DBMS | Relational DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Website | allegrograph.com | db.apache.org/derby | cloud.google.com/bigtable | www.timescale.com | typedb.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | franz.com/agraph/support/documentation/current/agraph-introduction.html | db.apache.org/derby/manuals/index.html | cloud.google.com/bigtable/docs | docs.timescale.com | typedb.com/docs | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | Franz Inc. | Apache Software Foundation | Timescale | Vaticle | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2004 | 1997 | 2015 | 2017 | 2016 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 8.0, December 2023 | 10.17.1.0, November 2023 | 2.15.0, May 2024 | 2.26.3, January 2024 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | commercial Limited community edition free | Open Source Apache version 2 | commercial | Open Source Apache 2.0 | Open Source GPL Version 3, commercial licenses available | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Cloud-based only Only available as a cloud service | no | no | yes | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementation language | Java | C | Java | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | Linux OS X Windows | All OS with a Java VM | hosted | Linux OS X Windows | Linux OS X Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | yes RDF schemas | yes | schema-free | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | yes | yes | no | numerics, strings, booleans, arrays, JSON blobs, geospatial dimensions, currencies, binary data, other complex data types | 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 | yes | no | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | yes | yes | no | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | SPARQL is used as query language | yes | no | yes full PostgreSQL SQL syntax | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | RESTful HTTP API SPARQL | JDBC | gRPC (using protocol buffers) API HappyBase (Python library) HBase compatible API (Java) | ADO.NET JDBC native C library ODBC streaming API for large objects | gRPC protocol TypeDB Console (shell) TypeDB Studio (Visualisation software- previously TypeDB Workbase) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | C# Clojure Java Lisp Perl Python Ruby Scala | Java | C# C++ Go Java JavaScript (Node.js) Python | .Net C C++ Delphi Java JDBCJavaScript Perl PHP Python R Ruby Scheme Tcl | All JVM based languages Groovy Java JavaScript (Node.js) Python Scala | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | yes JavaScript or Common Lisp | Java Stored Procedures | no | user defined functions, PL/pgSQL, PL/Tcl, PL/Perl, PL/Python, PL/Java, PL/PHP, PL/R, PL/Ruby, PL/Scheme, PL/Unix shell | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | yes | yes | no | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | with Federation | none | Sharding | yes, across time and space (hash partitioning) attributes | Sharding by using Cassandra | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Multi-source replication Source-replica replication | Source-replica replication | Internal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zones | Source-replica replication with hot standby and reads on replicas | Multi-source replication by using Cassandra | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | no | yes | no | yes by using Apache Kafka and Apache Zookeeper | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration | Immediate Consistency | Immediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters) | Immediate Consistency | Immediate Consistency | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | no | yes | no | yes | no substituted by the relationship feature | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID | ACID | Atomic single-row operations | ACID | ACID | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | Users with fine-grained authorization concept, user roles and pluggable authentication | fine grained access rights according to SQL-standard | Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM) | fine grained access rights according to SQL-standard | yes at REST API level; other APIs in progress | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| AllegroGraph | Derby often called Apache Derby, originally IBM Cloudscape; contained in the Java SDK as JavaDB | Google Cloud Bigtable | TimescaleDB | TypeDB formerly named Grakn | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Specific characteristics | Knowledge Graph Platform Leader FedShard - Designed for Entity-Event Knowledge Graph... » more | TypeDB is a polymorphic database with a conceptual data model, a strong subtyping... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Competitive advantages | AllegroGraph is uniquely suited to support adhoc queries through SPARQL, Prolog and... » more | TypeDB provides a new level of expressivity, extensibility, interoperability, and... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typical application scenarios | Life sciences : TypeDB makes working with biological data much easier and accelerates... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Licensing and pricing models | Apache f or language drivers, and AGPL and Commercial for the database server. The... » 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 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
We 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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| AllegroGraph | Derby often called Apache Derby, originally IBM Cloudscape; contained in the Java SDK as JavaDB | Google Cloud Bigtable | TimescaleDB | TypeDB formerly named Grakn | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Recent citations in the news | Q&A: Can Neuro-Symbolic AI Solve AI’s Weaknesses? AI predictions for 2024 unveil exciting technological horizons Neuro-Symbolic AI: The Peak of Artificial Intelligence The Foundation of Data Fabrics and AI: Semantic Knowledge Graphs - DataScienceCentral.com Franz Releases the First Neuro-Symbolic AI Platform Merging Knowledge Graphs, Generative AI, and Vector Storage provided by Google News | JDBC tutorial: Easy installation and setup with Apache Derby Installing Apache Hive 3.1.2 on Windows 10 | by Hadi Fadlallah The Apache® Software Foundation Announces 18 Years of Open Source Leadership Get your feet wet with Sun's tiny Java DB JDBC in Java: 5 facts to know before you begin provided by Google News | Google's AI-First Strategy Brings Vector Support To Cloud Databases Google Introduces Autoscaling for Cloud Bigtable for Optimizing Costs Google scales up Cloud Bigtable NoSQL database Google introduces Cloud Bigtable managed NoSQL database to process data at scale Google Cloud makes it cheaper to run smaller workloads on Bigtable provided by Google News | TimescaleDB Is a Vector Database Now, Too Timescale Acquires PopSQL to Bring a Modern, Collaborative SQL GUI to PostgreSQL Developers Power IoT and time-series workloads with TimescaleDB for Azure Database for PostgreSQL Timescale Valuation Rockets to Over $1B with $110M Round, Marking the Explosive Rise of Time-Series Data SQL and TimescaleDB. This article takes a closer look into… | by Alibaba Cloud provided by Google News | An Enterprise Data Stack Using TypeDB | by Daniel Crowe Speedb Goes Open Source With Its Speedb Data Engine, A Drop-in Replacement for RocksDB 195 Data Science Libraries You Should Reconsider Using | by Dimitris Effrosynidis How Roche Discovered Novel Potential Gene Targets with TypeDB Modelling Biomedical Data for a Drug Discovery Knowledge Graph provided by Google News | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Share this page
