DBMS > Amazon Neptune vs. GridDB vs. mSQL vs. Spark SQL vs. Sphinx
System Properties Comparison Amazon Neptune vs. GridDB vs. mSQL vs. Spark SQL vs. Sphinx
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Amazon Neptune Xexclude from comparison | GridDB Xexclude from comparison | mSQL Mini SQL Xexclude from comparison | Spark SQL Xexclude from comparison | Sphinx Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | Fast, reliable graph database built for the cloud | Scalable in-memory time series database optimized for IoT and Big Data | mSQL (Mini SQL) is a simple and lightweight RDBMS | Spark SQL is a component on top of 'Spark Core' for structured data processing | Open source search engine for searching in data from different sources, e.g. relational databases | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Graph DBMS RDF store | Time Series DBMS | Relational DBMS | Relational DBMS | Search engine | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Key-value store Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Website | aws.amazon.com/neptune | griddb.net | hughestech.com.au/products/msql | spark.apache.org/sql | sphinxsearch.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | aws.amazon.com/neptune/developer-resources | docs.griddb.net | spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html | sphinxsearch.com/docs | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | Amazon | Toshiba Corporation | Hughes Technologies | Apache Software Foundation | Sphinx Technologies Inc. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2017 | 2013 | 1994 | 2014 | 2001 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | 5.1, August 2022 | 4.4, October 2021 | 3.5.0 ( 2.13), September 2023 | 3.5.1, February 2023 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | commercial | Open Source AGPL version 3 and Apache License, version 2.0 , commercial license (standard and advanced editions) also available | commercial free licenses can be provided | Open Source Apache 2.0 | Open Source GPL version 2, commercial licence 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. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementation language | C++ | C | Scala | C++ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | hosted | Linux | AIX HP-UX Linux OS X Solaris SPARC/x86 Windows | Linux OS X Windows | FreeBSD Linux NetBSD OS X Solaris Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | schema-free | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | yes | yes numerical, string, blob, geometry, boolean, timestamp | yes | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | no | yes full-text index on all search fields | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | no | SQL92, SQL-like TQL (Toshiba Query Language) | A subset of ANSI SQL is implemented no subqueries, aggregate functions, views, foreign keys, triggers | SQL-like DML and DDL statements | SQL-like query language (SphinxQL) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | OpenCypher RDF 1.1 / SPARQL 1.1 TinkerPop Gremlin | JDBC ODBC Proprietary protocol RESTful HTTP/JSON API | JDBC ODBC | JDBC ODBC | Proprietary protocol | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | C# Go Java JavaScript PHP Python Ruby Scala | C C++ Go Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python Ruby | C C++ Delphi Java Perl PHP Tcl | Java Python R Scala | C++ unofficial client library Java Perl unofficial client library PHP Python Ruby unofficial client library | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | no | no | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | no | yes | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | none | Sharding | none | yes, utilizing Spark Core | Sharding Partitioning is done manually, search queries against distributed index is supported | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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. | Source-replica replication | none | none | none | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | Connector for using GridDB as an input source and output destination for Hadoop MapReduce jobs | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Immediate consistency within container, eventual consistency across containers | none | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | yes Relationships in graphs | no | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID | ACID at container level | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | no | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Durability Support for making data persistent | yes with encyption-at-rest | yes | yes | yes | yes The original contents of fields are not stored in the Sphinx index. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | yes | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | Access rights for users and roles can be defined via the AWS Identity and Access Management (IAM) | Access rights for users can be defined per database | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Amazon Neptune | GridDB | mSQL Mini SQL | Spark SQL | Sphinx | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Specific characteristics | GridDB is a highly scalable, in-memory time series database optimized for IoT and... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Competitive advantages | 1. Optimized for IoT Equipped with Toshiba's proprietary key-container data model... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typical application scenarios | Factory IoT, Automative Industry, Energy, BEMS, Smart Community, Monitoring system. » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Key customers | Denso International [see use case ] An Electric Power company [see use case ] Ishinomaki... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Market metrics | GitHub trending repository » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Licensing and pricing models | Open Source license (AGPL v3 & Apache v2) Commercial license (subscription) » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | GridDB | mSQL Mini SQL | Spark SQL | Sphinx | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DB-Engines blog posts | The DB-Engines ranking includes now search engines 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 Analyze large amounts of graph data to get insights and find trends with Amazon Neptune Analytics | Amazon Web ... Amazon Neptune Analytics is now generally available Amazon Neptune announces support for data APIs in the AWS SDK provided by Google News General Availability of GridDB® 5.5 Enterprise Edition ~Enhancing the efficiency of IoT system development and ... General Availability of GridDB 5.3 Enterprise Edition ~ Major Enhancement in IoT and Time Series Data Analysis ... Toshiba launches cloudy managed IoT database service running its own GridDB GridDB Use case Large-scale high-speed processing of smart meter data following the deregulation of electrical power ... Toshiba's Distributed Database GridDB(R) Now Features Scale-Out and Scale-Up combo for Petabyte-scale Data ... provided by Google News Make Your MySQL Server More Secure With These 7 Steps - MUO Writing a Web Service in Perl Higher Education PS rules out ghost students before PAC - Zambia 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 Cloudera: Impala's it for interactive SQL on Hadoop; everything else will move to Spark 1.5 Years of Spark Knowledge in 8 Tips | by Michael Berk provided by Google News Manticore is a Faster Alternative to Elasticsearch in C++ Perplexity AI: From Its Use To Operation, Everything You Need To Know About Googles Newest Challenger The Pirate Bay was recently down for over a week due to a DDoS attack How to Build 600+ Links in One Month Beyond the Concert Hall: 5 Organizations Making a Difference in Classical Music in 2018 | WQXR Editorial provided by Google News |
Share this page