DBMS > Amazon Neptune vs. GigaSpaces vs. IBM Db2 warehouse vs. Kdb vs. TypeDB
System Properties Comparison Amazon Neptune vs. GigaSpaces vs. IBM Db2 warehouse vs. Kdb vs. TypeDB
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Amazon Neptune Xexclude from comparison | GigaSpaces Xexclude from comparison | IBM Db2 warehouse  formerly named IBM dashDB Xexclude from comparison | Kdb Xexclude from comparison | TypeDB formerly named Grakn Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | Fast, reliable graph database built for the cloud | High performance in-memory data grid platform, powering three products: Smart Cache, Smart ODS (Operational Data Store), Smart Augmented Transactions | Cloud-based data warehousing service | High performance Time Series DBMS | TypeDB provides developers with an expressive, customizable type system to manage their data using an award-winning query language, TypeQL, while building on a high-performance, distributed architecture. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Graph DBMS RDF store | Document store Object oriented DBMS Values are user defined objects | Relational DBMS | Time Series DBMS Vector DBMS | Graph DBMS The type-theoretic data model of TypeDB subsumes the graph database model. Object oriented DBMS The data model of TypeDB comprises object-oriented features such as class inheritance and interfaces.Relational DBMS The type-theoretic data model of TypeDB subsumes the relational database model. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary database models | Graph DBMS Search engine | Relational DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Website | aws.amazon.com/neptune | www.gigaspaces.com | www.ibm.com/products/db2/warehouse | kx.com | typedb.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | aws.amazon.com/neptune/developer-resources | docs.gigaspaces.com/latest/landing.html | code.kx.com | typedb.com/docs | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | Amazon | Gigaspaces Technologies | IBM | Kx Systems, a division of First Derivatives plc | Vaticle | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2017 | 2000 | 2014 | 2000 kdb was released 2000, kdb+ in 2003 | 2016 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 15.5, September 2020 | 3.6, May 2018 | 2.28.3, June 2024 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | commercial | Open Source Apache Version 2; Commercial licenses available | commercial | commercial free 32-bit version | Open Source GPL Version 3, commercial licenses available | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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, C++, .Net | q | Java | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | hosted | Linux macOS Solaris Windows | hosted | Linux OS X Solaris Windows | Linux OS X Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | schema-free | schema-free | 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 | no XML can be used for describing objects metadata | no Import/export of XML data possible | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | no | yes | yes | yes table attribute 'grouped' | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | no | SQL-99 for query and DML statements | yes | SQL-like query language (q) | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | OpenCypher RDF 1.1 / SPARQL 1.1 TinkerPop Gremlin | GigaSpaces LRMI Hibernate JCache JDBC JPA ODBC RESTful HTTP API Spring Data | .NET Client API JDBC ODBC OLE DB | HTTP API JDBC Jupyter Kafka ODBC WebSocket | gRPC protocol TypeDB Console (shell) TypeDB Studio (IDE) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | C# Go Java JavaScript PHP Python Ruby Scala | .Net C++ Java Python Scala | Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python R Ruby | C C# C++ Go J Java JavaScript Lua MatLab Perl PHP Python R Scala | All JVM based languages C C++ Java JavaScript (Node.js) Python Rust | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | no | yes | PL/SQL, SQL PL | user defined functions | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | no | yes, event driven architecture | yes | yes with views | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | none | Sharding | Sharding | horizontal partitioning | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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. | Multi-source replication synchronous or asynchronous Source-replica replication synchronous or asynchronous | yes | Source-replica replication | Synchronous replication via raft | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | yes Map-Reduce pattern can be built with XAP task executors | no | no similar paradigm used for internal processing | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Immediate Consistency Consistency level configurable: ALL, QUORUM, ANY | Immediate Consistency | Immediate Consistency | Immediate Consistency | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | yes Relationships in graphs | no | yes | yes | no substituted by the relationship feature | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID | ACID | ACID | no | 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. | yes | yes | yes | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | Access rights for users and roles can be defined via the AWS Identity and Access Management (IAM) | Role-based access control | fine grained access rights according to SQL-standard | rights management via user accounts | yes at REST API level; other APIs in progress | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Amazon Neptune | GigaSpaces | IBM Db2 warehouse formerly named IBM dashDB | Kdb | TypeDB formerly named Grakn | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Specific characteristics | Integrated columnar database & programming system for streaming, real time and historical... » more | TypeDB is a polymorphic database with a conceptual data model, a strong subtyping... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Competitive advantages | provides seamless scalability; runs on industry standard server platforms; is top-ranked... » more | TypeDB provides a new level of expressivity, extensibility, interoperability, and... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typical application scenarios | tick database streaming sensor data massive intelligence applications oil and gas... » more | Life sciences : TypeDB makes working with biological data much easier and accelerates... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Key customers | Goldman Sachs Morgan Stanley Merrill Lynch J.P. Morgan Deutsche Bank IEX Securities... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Market metrics | kdb+ performance and reliability proven by our customers in critical infrastructure... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Licensing and pricing models | upon request » more | Apache f or language drivers, and AGPL and Commercial for the database server. The... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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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 | GigaSpaces | IBM Db2 warehouse formerly named IBM dashDB | Kdb | TypeDB formerly named Grakn | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Recent citations in the 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 Using knowledge graphs to build GraphRAG applications with Amazon Bedrock and Amazon Neptune How Prisma Cloud built Infinity Graph using Amazon Neptune and Amazon OpenSearch Service New Amazon Neptune engine version delivers up to 9 times faster and 10 times higher throughput for openCypher query performance provided by Google News | GigaSpaces gives a TOSCA about VMware GigaSpaces to hand out almost $14 million in dividends following Cloudify’s acquisition by Dell GigaSpaces Announces Version 16.0 with Breakthrough Data Integration Tools to Ease Enterprises' Digital Transformation Challenges GigaSpaces Spins Off Cloudify, Its Open Source Cloud Orchestration Unit Your occasional storage digest with GigaSpaces, Virtana and NAND ship data provided by Google News | A major upgrade to Db2® Warehouse on IBM Cloud® Announcing the deprecation of prior generation Db2 Warehouse plans on AWS Data Mining in Db2 Warehouse: the basics Top 7 Cloud Data Warehouse Companies Tackling AI’s data challenges with IBM databases on AWS provided by Google News | Turbocharging the Engine: KX Unleashes AI-First Transformation with kdb+ Introducing Amazon FinSpace with Managed kdb Insights, a fully managed analytics engine, commonly used by capital markets customers for analysis of real-time and historical time series data McLaren Applied and KX partner to enhance ATLAS software analytics capabilities Stifel Turns to KX to Strengthen Market Intelligence and Trade Execution Impact KX Brings the Power and Performance of kdb+ to Python Developers with PyKX provided by Google News | Modelling Biomedical Data for a Drug Discovery Knowledge Graph Building a Biomedical Knowledge Graph provided by Google News | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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