DBMS > Amazon Neptune vs. Apache Druid vs. Faircom DB vs. GigaSpaces
System Properties Comparison Amazon Neptune vs. Apache Druid vs. Faircom DB vs. GigaSpaces
Please select another system to include it in the comparison.
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Amazon Neptune Xexclude from comparison | Apache Druid Xexclude from comparison | Faircom DB  formerly c-treeACE Xexclude from comparison | GigaSpaces Xexclude from comparison | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | Fast, reliable graph database built for the cloud | Open-source analytics data store designed for sub-second OLAP queries on high dimensionality and high cardinality data | Native high-speed multi-model DBMS for relational and key-value store data simultaneously accessible through SQL and NoSQL APIs. | High performance in-memory data grid platform, powering three products: Smart Cache, Smart ODS (Operational Data Store), Smart Augmented Transactions | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Graph DBMS RDF store | Relational DBMS Time Series DBMS | Key-value store Relational DBMS | Document store Object oriented DBMS Values are user defined objects | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary database models | Graph DBMS Search engine | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Website | aws.amazon.com/neptune | druid.apache.org | www.faircom.com/products/faircom-db | www.gigaspaces.com | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | aws.amazon.com/neptune/developer-resources | druid.apache.org/docs/latest/design | docs.faircom.com/docs/en/UUID-7446ae34-a1a7-c843-c894-d5322e395184.html | docs.gigaspaces.com/latest/landing.html | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | Amazon | Apache Software Foundation and contributors | FairCom Corporation | Gigaspaces Technologies | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2017 | 2012 | 1979 | 2000 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 29.0.1, April 2024 | V12, November 2020 | 15.5, September 2020 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | commercial | Open Source Apache license v2 | commercial Restricted, free version available | Open Source Apache Version 2; Commercial licenses available | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Cloud-based only Only available as a cloud service | yes | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementation language | Java | ANSI C, C++ | Java, C++, .Net | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | hosted | Linux OS X Unix | AIX FreeBSD HP-UX Linux NetBSD OS X QNX SCO Solaris VxWorks Windows easily portable to other OSs | Linux macOS Solaris Windows | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | schema-free | yes schema-less columns are supported | schema free, schema optional, schema required, partial schema, | schema-free | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | yes | yes | yes, ANSI SQL Types, JSON, typed binary structures | 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 XML can be used for describing objects metadata | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | no | yes | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | no | SQL for querying | yes, ANSI SQL with proprietary extensions | SQL-99 for query and DML statements | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | OpenCypher RDF 1.1 / SPARQL 1.1 TinkerPop Gremlin | JDBC RESTful HTTP/JSON API | ADO.NET Direct SQL JDBC JPA ODBC RESTful HTTP/JSON API RESTful MQTT/JSON API RPC | GigaSpaces LRMI Hibernate JCache JDBC JPA ODBC RESTful HTTP API Spring Data | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | C# Go Java JavaScript PHP Python Ruby Scala | Clojure JavaScript PHP Python R Ruby Scala | .Net C C# C++ Java JavaScript (Node.js and browser) PHP Python Visual Basic | .Net C++ Java Python Scala | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | no | no | yes .Net, JavaScript, C/C++ | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | no | no | yes | yes, event driven architecture | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | none | Sharding manual/auto, time-based | File partitioning, horizontal partitioning, sharding Customizable business rules for table partitioning | Sharding | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | 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. | yes, via HDFS, S3 or other storage engines | yes, configurable to be parallel or serial, synchronous or asynchronous, uni-directional or bi-directional, ACID-consistent or eventually consistent (with custom conflict resolution). | Multi-source replication synchronous or asynchronous Source-replica replication synchronous or asynchronous | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | no | no | yes Map-Reduce pattern can be built with XAP task executors | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Immediate Consistency | Eventual Consistency Immediate Consistency Tunable consistency per server, database, table, and transaction | Immediate Consistency Consistency level configurable: ALL, QUORUM, ANY | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | yes Relationships in graphs | no | yes | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID | no | tunable from ACID to Eventually Consistent | ACID | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Support for making data persistent | yes with encyption-at-rest | yes | Yes, tunable from durable to delayed durability to in-memory | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | no | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | Access rights for users and roles can be defined via the AWS Identity and Access Management (IAM) | RBAC using LDAP or Druid internals for users and groups for read/write by datasource and system | Fine grained access rights according to SQL-standard with additional protections for files | Role-based access control | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 Neptune | Apache Druid | Faircom DB formerly c-treeACE | GigaSpaces | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Recent citations in the news | AWS announces Amazon Neptune I/O-Optimized Uncover hidden connections in unstructured financial data with Amazon Bedrock and Amazon Neptune | Amazon Web ... Unleashing the power of Graphs: operating 5G networks with GNN and generative AI on AWS | Amazon Web Services Amazon Neptune Analytics is now generally available Analyze large amounts of graph data to get insights and find trends with Amazon Neptune Analytics | Amazon Web ... provided by Google News | 'Lucifer' Botnet Turns Up the Heat on Apache Hadoop Servers Apache Druid Wins Best Big Data Product in the 2023 BigDATAwire Readers' Choice Awards New DDoS malware Attacking Apache big-data stack, Hadoop, & Druid Servers Imply Data gives Apache Druid schema auto-discover capability Imply Announces Automatic Schema Discovery for Apache Druid, Reinforcing Druid's Leadership for Real-Time ... provided by Google News | FairCom kicks off new era of database technology USA - English provided by Google News | GigaSpaces to hand out almost $14 million in dividends following Cloudify’s acquisition by Dell GigaSpaces Cloudify Increases Integration with OpenStack Data Sciences Corporation partners with GigaSpaces Technologies to usher DIH technology to enterprises in SA GigaSpaces Announces Version 16.0 with Breakthrough Data Integration Tools to Ease Enterprises' Digital ... GigaSpaces Spins Off Cloudify, Its Open Source Cloud Orchestration Unit provided by Google News | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Share this page
