DBMS > Amazon DocumentDB vs. Amazon Neptune vs. HEAVY.AI vs. Qdrant
System Properties Comparison Amazon DocumentDB vs. Amazon Neptune vs. HEAVY.AI vs. Qdrant
Please select another system to include it in the comparison.
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Amazon DocumentDB Xexclude from comparison | Amazon Neptune Xexclude from comparison | HEAVY.AI Formerly named 'OmniSci', rebranded to 'HEAVY.AI' in March 2022 Xexclude from comparison | Qdrant Xexclude from comparison | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | Fast, scalable, highly available, and fully managed MongoDB-compatible database service | Fast, reliable graph database built for the cloud | A high performance, column-oriented RDBMS, specifically developed to harness the massive parallelism of modern CPU and GPU hardware | A high-performance vector database with neural network or semantic-based matching | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Document store | Graph DBMS RDF store | Relational DBMS | Vector DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Spatial DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Website | aws.amazon.com/documentdb | aws.amazon.com/neptune | github.com/heavyai/heavydb www.heavy.ai | github.com/qdrant/qdrant qdrant.tech | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | aws.amazon.com/documentdb/resources | aws.amazon.com/neptune/developer-resources | docs.heavy.ai | qdrant.tech/documentation | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | Amazon | HEAVY.AI, Inc. | Qdrant | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2019 | 2017 | 2016 | 2021 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | 5.10, January 2022 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | commercial | commercial | Open Source Apache Version 2; enterprise edition available | Open Source Apache Version 2.0 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only Only available as a cloud service | yes | yes | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementation language | C++ and CUDA | Rust | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | hosted | hosted | Linux | Docker Linux macOS Windows | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | schema-free | schema-free | yes | schema-free | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | yes | yes | yes | Numbers, Strings, Geo, Boolean | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | yes | no | no | yes Keywords, numberic ranges, geo, full-text | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | no | no | yes | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | proprietary protocol using JSON (MongoDB compatible) | OpenCypher RDF 1.1 / SPARQL 1.1 TinkerPop Gremlin | JDBC ODBC Thrift Vega | gRPC OpenAPI 3.0 RESTful HTTP/JSON API OpenAPI 3.0 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | Go Java JavaScript (Node.js) PHP Python | C# Go Java JavaScript PHP Python Ruby Scala | All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift Python | .Net Go Java JavaScript (Node.js) Python Rust | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | none | none | Sharding Round robin | Sharding | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Multi-availability zones for high availability, asynchronous replication for up to 15 read replicas | 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. | Multi-source replication | Collection-level replication | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no may be implemented via Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Immediate Consistency | Immediate Consistency | Eventual Consistency, tunable consistency | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | no typically not used, however similar functionality with DBRef possible | yes Relationships in graphs | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | Atomic single-document operations | ACID | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | 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. | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | Access rights for users and roles | 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 | Key-based authentication | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Amazon DocumentDB | Amazon Neptune | HEAVY.AI Formerly named 'OmniSci', rebranded to 'HEAVY.AI' in March 2022 | Qdrant | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Recent citations in the news | Unlock the power of parallel indexing in Amazon DocumentDB AWS announces Amazon DocumentDB zero-ETL integration with Amazon OpenSearch Service Reduce cost and improve performance by migrating to Amazon DocumentDB 5.0 Update your Amazon DocumentDB TLS certificates: Expiring in 2024 Unlock the power of Amazon DocumentDB text search with real-world use cases provided by Google News | How Amazon stores deliver trustworthy shopping and seller experiences using Amazon Neptune Hydrating the Natural History Museum’s Planetary Knowledge Base with Amazon Neptune and Open Data on AWS How Prisma Cloud built Infinity Graph using Amazon Neptune and Amazon OpenSearch Service Amazon Neptune Analytics now supports openCypher queries over RDF Graphs New Amazon Neptune engine version delivers up to 9 times faster and 10 times higher throughput for openCypher query performance provided by Google News | 5 Q’s for Mike Flaxman, Vice President of Heavy.AI Dr. Mike Flaxman, VP or Product Management at HEAVY.AI – Interview Series 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 HEAVY.AI Launches HEAVY 7.0, Introducing Real-Time Machine Learning Capabilities provided by Google News | Qdrant review: A highly flexible option for vector search Open source vector database startup Qdrant raises $28M Vector database company Qdrant wants RAG to be more cost-effective Qdrant Announces an Industry-First Hybrid Cloud Offering For Enterprise AI Applications Qdrant unveils hybrid vector algorithm for improved RAG provided by Google News |
Share this page