DBMS > Amazon DynamoDB vs. GraphDB vs. Kingbase vs. SingleStore vs. TypeDB
System Properties Comparison Amazon DynamoDB vs. GraphDB vs. Kingbase vs. SingleStore vs. TypeDB
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Amazon DynamoDB Xexclude from comparison | GraphDB  former name: OWLIM Xexclude from comparison | Kingbase Xexclude from comparison | SingleStore former name was MemSQL Xexclude from comparison | TypeDB formerly named Grakn Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | Hosted, scalable database service by Amazon with the data stored in Amazons cloud | 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. | An enterprise-class RDBMS compatible with PostgreSQL and Oracle and widely used in China. | MySQL wire-compliant distributed RDBMS that combines an in-memory row-oriented and a disc-based column-oriented storage with patented universal storage to handle transactional and analytical workloads in one single table type | TypeDB is a strongly-typed database with a rich and logical type system and TypeQL as its query language | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Document store Key-value store | Graph DBMS RDF store | Relational DBMS | Relational 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 | Document store Spatial DBMS | Document store Spatial DBMS Time Series DBMS Vector DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Website | aws.amazon.com/dynamodb | www.ontotext.com | www.kingbase.com.cn | www.singlestore.com | typedb.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | docs.aws.amazon.com/dynamodb | graphdb.ontotext.com/documentation | docs.singlestore.com | typedb.com/docs | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Social network pages |      | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | Amazon | Ontotext | BeiJing KINGBASE Information technologies inc. | SingleStore Inc. | Vaticle | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2012 | 2000 | 1999 | 2013 | 2016 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 10.4, October 2023 | V8.0, August 2021 | 8.5, January 2024 | 2.26.3, January 2024 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | commercial free tier for a limited amount of database operations | commercial Some plugins of GraphDB Workbench are open sourced | commercial | commercial free developer edition available | Open Source GPL Version 3, commercial licenses available | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Cloud-based only Only available as a cloud service | yes | no | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | SingleStoreDB Cloud: The world's fastest, modern cloud database for both operational (OLTP) and analytical (OLAP) workloads. Available instantly with multi-cloud and hybrid-cloud capabilities | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementation language | Java | C and Java | C++, Go | Java | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | hosted | All OS with a Java VM Linux OS X Windows | Linux Windows | Linux 64 bit version required | Linux OS X Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | schema-free | schema-free and OWL/RDFS-schema support; RDF shapes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 | yes | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | yes | yes, supports real-time synchronization and indexing in SOLR/Elastic search/Lucene and GeoSPARQL geometry data indexes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | no | stored SPARQL accessed as SQL using Apache Calcite through JDBC/ODBC | Standard with numerous extensions | yes but no triggers and foreign keys | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | RESTful HTTP API | GeoSPARQL GraphQL GraphQL Federation Java API JDBC RDF4J API RDFS RIO Sail API Sesame REST HTTP Protocol SPARQL 1.1 | ADO.NET gokb JDBC kdbndp ODBC PDI PDO Pro*C psycopg2 QT | Cluster Management API as HTTP Rest and CLI HTTP API JDBC MongoDB API ODBC | gRPC protocol TypeDB Console (shell) TypeDB Studio (Visualisation software- previously TypeDB Workbase) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | .Net ColdFusion Erlang Groovy Java JavaScript Perl PHP Python Ruby | .Net C# Clojure Java JavaScript (Node.js) PHP Python Ruby Scala | .Net C C++ Go Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python | Bash C C# Java JavaScript (Node.js) Python | All JVM based languages Groovy Java JavaScript (Node.js) Python Scala | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | no | well-defined plugin interfaces; JavaScript server-side extensibility | user defined functions | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | yes by integration with AWS Lambda | no | yes | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding | none | horizontal partitioning (by range, list and hash) and vertical partitioning | Sharding hash partitioning | Sharding by using Cassandra | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | yes | Multi-source replication | yes | Source-replica replication stores two copies of each physical data partition on two separate nodes | Multi-source replication by using Cassandra | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no may be implemented via Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) | no | no | no can define user-defined aggregate functions for map-reduce-style calculations | yes by using Apache Kafka and Apache Zookeeper | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Eventual Consistency Immediate Consistency can be specified for read operations | Immediate Consistency, Eventual consistency (configurable in cluster mode per master or individual client request) | Immediate Consistency | Immediate Consistency | Immediate Consistency | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | no | yes Constraint checking | yes | no | no substituted by the relationship feature | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID ACID across one or more tables within a single AWS account and region | ACID | ACID | ACID | ACID | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes, multi-version concurrency control (MVCC) | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Support for making data persistent | yes | yes | yes | yes All updates are persistent, including those to disk-based columnstores and memory-based row stores. Transaction commits are supported via write-ahead log. | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | yes | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | Access rights for users and roles can be defined via the AWS Identity and Access Management (IAM) | 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 | Fine grained access control via users, groups and roles | yes at REST API level; other APIs in progress | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Amazon DynamoDB | GraphDB former name: OWLIM | Kingbase | SingleStore former name was MemSQL | TypeDB formerly named Grakn | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Specific characteristics | Ontotext GraphDB is a semantic database engine that allows organizations to build... » more | SingleStore offers a fully-managed , distributed, highly-scalable SQL database designed... » more | TypeDB is a polymorphic database with a conceptual data model, a strong subtyping... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Competitive advantages | GraphDB allows you to link text and data in big knowledge graphs. It’s easy to experiment... » more | SingleStore’s competitive advantages include: Easy and Simplified Architecture with... » more | TypeDB provides a new level of expressivity, extensibility, interoperability, and... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typical application scenarios | Metadata enrichment and management, linked data publishing, semantic inferencing... » more | Driving Fast Analytics: SingleStore delivers the fastest and most scalable reporting... » more | Life sciences : TypeDB makes working with biological data much easier and accelerates... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Key customers | GraphDB provides a platform for building next-generation AI and Knowledge Graph... » more | IEX Cloud : Improves Financial Data Distribution Speed 15x with Singlestore DB Comcast,... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Market metrics | GraphDB is the most utilized semantic triplestore for mission-critical enterprise... » more | Customers in various industries worldwide including US and International Industry... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Licensing and pricing models | GraphDB Free is a non-commercial version and is free to use. GraphDB Enterprise edition... » more | F ree Tier and Enterprise Edition » more | Apache f or language drivers, and AGPL and Commercial for the database server. The... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| News | 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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 3rd parties | CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers. » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
We invite representatives of vendors of related products to contact us for presenting information about their offerings here. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More resources | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Amazon DynamoDB | GraphDB former name: OWLIM | Kingbase | SingleStore former name was MemSQL | TypeDB formerly named Grakn | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Recent citations in the news | Uber Migrates 1 Trillion Records from DynamoDB to LedgerStore to Save $6 Million Annually Using the circuit-breaker pattern with AWS Lambda extensions and Amazon DynamoDB | Amazon Web Services Continuously replicate Amazon DynamoDB changes to Amazon Aurora PostgreSQL using AWS Lambda | Amazon ... Migrating Uber's Ledger Data from DynamoDB to LedgerStore Zendesk Moves from DynamoDB to MySQL and S3 to Save over 80% in Costs 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 It's just semantics: Bulgarian software dev Ontotext squeezes out GraphDB 9.1 provided by Google News | Made in China 2025 is back, with a new name and a focus on database companies – The China Project Opening preparation - Alekhine defense, Saemisch variation Backup & Recovery Solutions from China provided by Google News | SingleStore CEO sees little future for purpose-built vector databases SingleStore Announces Real-time Data Platform to Further Accelerate AI, Analytics and Application Development Building a Modern Database: Nikita Shamgunov on Postgres and Beyond SingleStore adds indexed vector search to Pro Max release for faster AI work – Blocks and Files Announcing watsonx.ai and SingleStore for generative AI applications 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 Modelling Biomedical Data for a Drug Discovery Knowledge Graph How Roche Discovered Novel Potential Gene Targets with TypeDB provided by Google News | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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