DBMS > Amazon Neptune vs. Apache Druid vs. Firebase Realtime Database vs. Neo4j vs. Vertica
System Properties Comparison Amazon Neptune vs. Apache Druid vs. Firebase Realtime Database vs. Neo4j vs. Vertica
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Amazon Neptune Xexclude from comparison | Apache Druid Xexclude from comparison | Firebase Realtime Database Xexclude from comparison | Neo4j Xexclude from comparison | Vertica OpenText™ Vertica™ 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 | Cloud-hosted realtime document store. iOS, Android, and JavaScript clients share one Realtime Database instance and automatically receive updates with the newest data. | Scalable, ACID-compliant graph database designed with a high-performance distributed cluster architecture, available in self-hosted and cloud offerings | 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 | Graph DBMS RDF store | Relational DBMS Time Series DBMS | Document store | Graph DBMS | Relational DBMS Column oriented | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Spatial DBMS Time Series DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Website | aws.amazon.com/neptune | druid.apache.org | firebase.google.com/products/realtime-database | neo4j.com | www.vertica.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | aws.amazon.com/neptune/developer-resources | druid.apache.org/docs/latest/design | firebase.google.com/docs/database | neo4j.com/docs | vertica.com/documentation | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | Amazon | Apache Software Foundation and contributors | Google acquired by Google 2014 | Neo4j, Inc. | OpenText previously Micro Focus and Hewlett Packard | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2017 | 2012 | 2012 | 2007 | 2005 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | 29.0.1, April 2024 | 5.19, April 2024 | 12.0.3, January 2023 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | commercial | Open Source Apache license v2 | commercial | Open Source GPL version3, commercial licenses available | commercial Limited community edition free | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only Only available as a cloud service | yes | no | yes | 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. | Neo4j Aura: Neo4j’s fully managed cloud service: The zero-admin, always-on graph database for cloud developers. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementation language | Java | Java, Scala | C++ | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | hosted | Linux OS X Unix | hosted | Linux Can also be used server-less as embedded Java database. OS X Solaris Windows | Linux | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | schema-free | yes schema-less columns are supported | schema-free | schema-free and schema-optional | 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 | 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 | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | no | yes | yes | yes pluggable indexing subsystem, by default Apache Lucene | No Indexes Required. Different internal optimization strategy, but same functionality included. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | no | SQL for querying | no | no | Full 1999 standard plus machine learning, time series and geospatial. Over 650 functions. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | OpenCypher RDF 1.1 / SPARQL 1.1 TinkerPop Gremlin | JDBC RESTful HTTP/JSON API | Android iOS JavaScript API RESTful HTTP API | Bolt protocol Cypher query language Java API Neo4j-OGM Object Graph Mapper RESTful HTTP API Spring Data Neo4j TinkerPop 3 | ADO.NET JDBC Kafka Connector ODBC RESTful HTTP API Spark Connector vSQL character-based, interactive, front-end utility | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | C# Go Java JavaScript PHP Python Ruby Scala | Clojure JavaScript PHP Python R Ruby Scala | Java JavaScript Objective-C | .Net Clojure Elixir Go Groovy Haskell Java JavaScript Perl PHP Python Ruby Scala | C# C++ Go Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python R | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | no | no | limited functionality with using 'rules' | yes User defined Procedures and Functions | yes, PostgreSQL PL/pgSQL, with minor differences | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | no | no | Callbacks are triggered when data changes | yes via event handler | yes, called Custom Alerts | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | none | Sharding manual/auto, time-based | yes using Neo4j Fabric | horizontal partitioning, hierarchical partitioning | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | Causal Clustering using Raft protocol available in in Enterprise Version only | 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 | no | no | no Bi-directional Spark integration | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Immediate Consistency | Eventual Consistency if the client is offline Immediate Consistency if the client is online | Causal and Eventual Consistency configurable in Causal Cluster setup Immediate Consistency in stand-alone mode | Immediate Consistency | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | yes Relationships in graphs | no | no | yes Relationships in graphs | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID | no | yes | ACID | ACID | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Durability Support for making data persistent | yes with encyption-at-rest | 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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | yes, based on authentication and database rules | Users, roles and permissions. Pluggable authentication with supported standards (LDAP, Active Directory, Kerberos) | fine grained access rights according to SQL-standard; supports Kerberos, LDAP, Ident and hash | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Amazon Neptune | Apache Druid | Firebase Realtime Database | Neo4j | Vertica OpenText™ Vertica™ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Specific characteristics | Neo4j delivers graph technology that has been battle tested for performance and scale... » more | Deploy-anywhere database for large-scale analytical deployments. Deploy off-cloud,... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Competitive advantages | Neo4j is the market leader, graph database category creator, and the most widely... » more | Fast, scalable, and capable of high concurrency. Separation of compute/storage leverages... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typical application scenarios | Real-Time Recommendations Master Data Management Identity and Access Management Network... » more | Communication and network analytics, Embedded analytics, Fraud monitoring and Risk... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Key customers | Over 800 commercial customers and over 4300 startups use Neo4j. Flagship customers... » more | Abiba Systems, Adform, adMarketplace, AmeriPride, Anritsu, AOL, Avito, Auckland Transport,... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Market metrics | Neo4j boasts the world's largest graph database ecosystem with more than 140 million... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Licensing and pricing models | GPL v3 license that can be used all the places where you might use MySQL. Neo4j Commercial... » more | Cost-based models and subscription-based models are both available. One license is... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
News | This Week in Neo4j: GraphRAG, Testcontainers, Metadata Management, App Dev and more Creating the GQL Database Language Standard This Week in Neo4j: GraphRAG, Knowledge Graphs, Open Source AI, GraphQL and more This Week in Neo4j: Nodes 2024, Data Modelling, Events, Knowledge Graphs and more GQL is Here: Your Cypher Queries in a GQL World | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Amazon Neptune | Apache Druid | Firebase Realtime Database | Neo4j | Vertica OpenText™ Vertica™ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DB-Engines blog posts | Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates | Applying Graph Analytics to Game of Thrones MySQL, PostgreSQL and Redis are the winners of the March ranking The openCypher Project: Help Shape the SQL for Graphs | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Recent citations in the news | Find and link similar entities in a knowledge graph using Amazon Neptune, Part 1: Full-text search | Amazon Web ... Find and link similar entities in a knowledge graph using Amazon Neptune, Part 2: Vector similarity search | Amazon ... Analyze large amounts of graph data to get insights and find trends with Amazon Neptune Analytics | Amazon Web ... Amazon Neptune Analytics is now available in the AWS Europe (London) Region Create a Virtual Knowledge Graph with Amazon Neptune and an Amazon S3 data lake | Amazon Web Services 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 | Realtime vs Cloud Firestore: Which Firebase Database to go? Atos cybersecurity blog: Misconfigured Firebase: A real-time cyber threat Don't be like these 900+ websites and expose millions of passwords via Firebase Google Firebase may have exposed 125M records from misconfigurations Misconfigured Firebase instances leaked 19 million plaintext passwords provided by Google News | Neo4j Awards Technology Grant to Syracuse University for Mapping Misinformation Trends in 2024 U.S. Elections with ... Using Neo4j’s graph database for AI in Azure Neo4j Is Planning IPO on Nasdaq, Largest Owner Greenbridge Says Neo4j CTO says new Graph Query Language standard will have 'massive ripple effects' Leveraging Neo4j and Amazon Bedrock for an Explainable, Secure, and Connected Generative AI Solution | Amazon ... provided by Google News | OCI Object Storage Completes Technical Validation of Vertica in Eon Mode MapR Hadoop Upgrade Runs HP Vertica Stonebraker Seeks to Invert the Computing Paradigm with DBOS Vertica by OpenText and Anritsu Sign New Deal for Next-Gen Architecture and 5G Network Capabilities OpenText expands enterprise portfolio with AI and Micro Focus integrations provided by Google News |
Share this page