DBMS > AllegroGraph vs. GraphDB vs. Riak TS vs. Stardog vs. Vertica
System Properties Comparison AllegroGraph vs. GraphDB vs. Riak TS vs. Stardog vs. Vertica
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | AllegroGraph Xexclude from comparison | GraphDB  former name: OWLIM Xexclude from comparison | Riak TS Xexclude from comparison | Stardog Xexclude from comparison | Vertica OpenText™ Vertica™ Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | High performance, persistent RDF store with additional support for Graph DBMS | 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. | Riak TS is a distributed NoSQL database optimized for time series data and based on Riak KV | Enterprise Knowledge Graph platform and graph DBMS with high availability, high performance reasoning, and virtualization | Cloud or off-cloud analytical database and query engine for structured and semi-structured streaming and batch data. Machine learning platform with built-in algorithms, data preparation capabilities, and model evaluation and management via SQL or Python. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Document store with version 6.5 Graph DBMS RDF store Vector DBMS | Graph DBMS RDF store | Time Series DBMS | Graph DBMS RDF store | Relational DBMS Column oriented | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary database models | Spatial DBMS | Spatial DBMS Time Series DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Website | allegrograph.com | www.ontotext.com | www.stardog.com | www.vertica.com | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | franz.com/agraph/support/documentation/current/agraph-introduction.html | graphdb.ontotext.com/documentation | www.tiot.jp/riak-docs/riak/ts/latest | docs.stardog.com | vertica.com/documentation | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Social network pages |      | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | Franz Inc. | Ontotext | Open Source, formerly Basho Technologies | Stardog-Union | OpenText previously Micro Focus and Hewlett Packard | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2004 | 2000 | 2015 | 2010 | 2005 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 8.0, December 2023 | 10.4, October 2023 | 3.0.0, September 2022 | 7.3.0, May 2020 | 12.0.3, January 2023 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | commercial Limited community edition free | commercial Some plugins of GraphDB Workbench are open sourced | Open Source | commercial 60-day fully-featured trial license; 1-year fully-featured non-commercial use license for academics/students | commercial Limited community edition free | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Cloud-based only Only available as a cloud service | no | no | no | no | no on-premises, all major clouds - Amazon AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform and containers | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementation language | Java | Erlang | Java | C++ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | Linux OS X Windows | All OS with a Java VM Linux OS X Windows | Linux OS X | Linux macOS Windows | Linux | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | yes RDF schemas | schema-free and OWL/RDFS-schema support; RDF shapes | schema-free | schema-free and OWL/RDFS-schema support | Yes, but also semi-structure/unstructured data storage, and complex hierarchical data (like Parquet) stored and/or queried. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | yes | yes | no | 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 | no | no Import/export of XML data possible | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | yes | yes, supports real-time synchronization and indexing in SOLR/Elastic search/Lucene and GeoSPARQL geometry data indexes | restricted | yes supports real-time indexing in full-text and geospatial | No Indexes Required. Different internal optimization strategy, but same functionality included. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | SPARQL is used as query language | stored SPARQL accessed as SQL using Apache Calcite through JDBC/ODBC | yes, limited | Yes, compatible with all major SQL variants through dedicated BI/SQL Server | Full 1999 standard plus machine learning, time series and geospatial. Over 650 functions. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | RESTful HTTP API SPARQL | GeoSPARQL GraphQL GraphQL Federation Java API JDBC RDF4J API RDFS RIO Sail API Sesame REST HTTP Protocol SPARQL 1.1 | HTTP API Native Erlang Interface | GraphQL query language HTTP API Jena RDF API OWL RDF4J API Sesame REST HTTP Protocol SNARL SPARQL Spring Data Stardog Studio TinkerPop 3 | ADO.NET JDBC Kafka Connector ODBC RESTful HTTP API Spark Connector vSQL character-based, interactive, front-end utility | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | C# Clojure Java Lisp Perl Python Ruby Scala | .Net C# Clojure Java JavaScript (Node.js) PHP Python Ruby Scala | C unofficial client library C# C++ unofficial client libraryClojure unofficial client libraryDart unofficial client libraryErlang Go unofficial client libraryGroovy unofficial client libraryHaskell unofficial client libraryJava JavaScript unofficial client libraryLisp unofficial client libraryPerl unofficial client libraryPHP Python Ruby Scala unofficial client librarySmalltalk unofficial client library | .Net Clojure Groovy Java JavaScript Python Ruby | C# C++ Go Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python R | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | yes JavaScript or Common Lisp | well-defined plugin interfaces; JavaScript server-side extensibility | Erlang | user defined functions and aggregates, HTTP Server extensions in Java | yes, PostgreSQL PL/pgSQL, with minor differences | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | yes | no | yes pre-commit hooks and post-commit hooks | yes via event handlers | yes, called Custom Alerts | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | with Federation | none | Sharding | none | horizontal partitioning, hierarchical partitioning | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Multi-source replication Source-replica replication | Multi-source replication | selectable replication factor | Multi-source replication in HA-Cluster | Multi-source replication One, or more copies of data replicated across nodes, or object-store used for repository. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | no | yes | no | no Bi-directional Spark integration | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration | Immediate Consistency, Eventual consistency (configurable in cluster mode per master or individual client request) | Eventual Consistency | Immediate Consistency in HA-Cluster | Immediate Consistency | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | no | yes Constraint checking | no links between datasets can be stored | yes relationships in graphs | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID | ACID | no | 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 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | Users with fine-grained authorization concept, user roles and pluggable authentication | 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. | no | Access rights for users and roles | fine grained access rights according to SQL-standard; supports Kerberos, LDAP, Ident and hash | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| AllegroGraph | GraphDB former name: OWLIM | Riak TS | Stardog | Vertica OpenText™ Vertica™ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 | Deploy-anywhere database for large-scale analytical deployments. Deploy off-cloud,... » 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 | Fast, scalable, and capable of high concurrency. Separation of compute/storage leverages... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typical application scenarios | Metadata enrichment and management, linked data publishing, semantic inferencing... » more | Communication and network analytics, Embedded analytics, Fraud monitoring and Risk... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Key customers | GraphDB provides a platform for building next-generation AI and Knowledge Graph... » more | Abiba Systems, Adform, adMarketplace, AmeriPride, Anritsu, AOL, Avito, Auckland Transport,... » 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 | Cost-based models and subscription-based models are both available. One license is... » 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 servicesWe invite representatives of vendors of related products to contact us for presenting information about their offerings here. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More resources | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| AllegroGraph | GraphDB former name: OWLIM | Riak TS | Stardog | Vertica OpenText™ Vertica™ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 | Ontotext's GraphDB Solution Now Available on the Microsoft Azure Marketplace Ontotext Unveils GraphDB 10.4 with Enhanced AWS Integration and ChatGPT Connector Ontotext's GraphDB 10 Brings Modern Data Architectures to the Mainstream with Better Resilience and Еаsier Operations Ontotext Platform 3.0 for Enterprise Knowledge Graphs Released Ontotext GraphDB 9.4 Enables SQL Access to Knowledge Graphs and Visual Mapping of Tabular Data to RDF provided by Google News | Best open source databases for IoT applications provided by Google News | Stonebraker Seeks to Invert the Computing Paradigm with DBOS How Embedded Analytics Help ISVs Overcome Challenges OpenText expands enterprise portfolio with AI and Micro Focus integrations OpenText integrates Micro Focus tech through Cloud Editions 23.3 Postgres pioneer Michael Stonebraker promises to upend the database once more provided by Google News | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Share this page
