DBMS > Amazon DocumentDB vs. Blazegraph vs. Fauna vs. SiteWhere vs. Spark SQL
System Properties Comparison Amazon DocumentDB vs. Blazegraph vs. Fauna vs. SiteWhere vs. Spark SQL
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Amazon DocumentDB Xexclude from comparison | Blazegraph Xexclude from comparison | Fauna  previously named FaunaDB Xexclude from comparison | SiteWhere Xexclude from comparison | Spark SQL Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Amazon has acquired Blazegraph's domain and (probably) product. It is said that Amazon Neptune is based on Blazegraph. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | Fast, scalable, highly available, and fully managed MongoDB-compatible database service | High-performance graph database supporting Semantic Web (RDF/SPARQL) and Graph Database (tinkerpop3, blueprints, vertex-centric) APIs with scale-out and High Availability. | Fauna provides a web-native interface, with support for GraphQL and custom business logic that integrates seamlessly with the rest of the serverless ecosystem. The underlying globally distributed storage and compute platform is fast, consistent, and reliable, with a modern security infrastructure. | M2M integration platform for persisting/querying time series data | Spark SQL is a component on top of 'Spark Core' for structured data processing | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Document store | Graph DBMS RDF store | Document store Graph DBMS Relational DBMS Time Series DBMS | Time Series DBMS | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Website | aws.amazon.com/documentdb | blazegraph.com | fauna.com | github.com/sitewhere/sitewhere | spark.apache.org/sql | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | aws.amazon.com/documentdb/resources | wiki.blazegraph.com | docs.fauna.com | sitewhere1.sitewhere.io/index.html | spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | Blazegraph | Fauna, Inc. | SiteWhere | Apache Software Foundation | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2019 | 2006 | 2014 | 2010 | 2014 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 2.1.5, March 2019 | 3.5.0 ( 2.13), September 2023 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | commercial | Open Source extended commercial license available | commercial | Open Source Common Public Attribution License Version 1.0 | Open Source Apache 2.0 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Cloud-based only Only available as a cloud service | yes | 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 | Scala | Java | Scala | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | hosted | Linux OS X Windows | hosted | Linux OS X Windows | Linux OS X Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | schema-free | schema-free | schema-free | predefined scheme | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | yes | yes RDF literal types | 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 | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | yes | yes | yes | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | no | SPARQL is used as query language | no | no | SQL-like DML and DDL statements | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | proprietary protocol using JSON (MongoDB compatible) | Java API RESTful HTTP API SPARQL QUERY SPARQL UPDATE TinkerPop 3 | RESTful HTTP API | HTTP REST | JDBC ODBC | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | Go Java JavaScript (Node.js) PHP Python | .Net C C++ Java JavaScript PHP Python Ruby | C# Go Java JavaScript Python Ruby Scala Swift | Java Python R Scala | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | no | yes | user defined functions | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | no | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | none | Sharding | horizontal partitioning consistent hashing | Sharding based on HBase | yes, utilizing Spark Core | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Multi-availability zones for high availability, asynchronous replication for up to 15 read replicas | yes | Multi-source replication | selectable replication factor based on HBase | none | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 or Eventual Consistency depending on configuration | Immediate Consistency | Immediate Consistency | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | no typically not used, however similar functionality with DBRef possible | yes Relationships in Graphs | yes | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | Atomic single-document operations | ACID | ACID | no | 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 | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | Access rights for users and roles | Security and Authentication via Web Application Container (Tomcat, Jetty) | Identity management, authentication, and access control | Users with fine-grained authorization concept | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | Blazegraph | Fauna previously named FaunaDB | SiteWhere | Spark SQL | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Recent citations in the news | Use LangChain and vector search on Amazon DocumentDB to build a generative AI chatbot | Amazon Web Services Vector search for Amazon DocumentDB (with MongoDB compatibility) is now generally available | Amazon Web Services Use headless clusters in Amazon DocumentDB for cost-effective multi-Region resiliency | Amazon Web Services Game Developer's Guide to Amazon DocumentDB (with MongoDB compatibility) Part Three: Operation Best Practices ... Reduce cost and improve performance by migrating to Amazon DocumentDB 5.0 | Amazon Web Services provided by Google News | Harnessing GPUs Delivers a Big Speedup for Graph Analytics Back to the future: Does graph database success hang on query language? This AI Paper Introduces A Comprehensive RDF Dataset With Over 26 Billion Triples Covering Scholarly Data Across All Scientific Disciplines Representation Learning on RDF* and LPG Knowledge Graphs Faster with GPUs: 5 turbocharged databases provided by Google News | Slicing the Gordian Knot: A leap to real-time systems of truth Fauna Launches Distributed Document-Relational Database On Google Cloud Marketplace Fauna Adds Transformative Schema-as-Code Capabilities to Enterprise Proven, Document-Relational Database Utah Natural Heritage Program Fauna Query Language tamed to appeal to developers provided by Google News | SiteWhere: An open platform for connected devices Ten Popular IoT Platforms You Should be Aware of 11 Best Open source IoT Platforms To Develop Smart Projects provided by Google News | Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024 Performant IPv4 Range Spark Joins | by Jean-Claude Cote 18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024 provided by Google News | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Share this page
