DBMS > Amazon Neptune vs. HyperSQL vs. InfluxDB vs. Lovefield vs. TerarkDB
System Properties Comparison Amazon Neptune vs. HyperSQL vs. InfluxDB vs. Lovefield vs. TerarkDB
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Amazon Neptune Xexclude from comparison | HyperSQL  also known as HSQLDB Xexclude from comparison | InfluxDB Xexclude from comparison | Lovefield Xexclude from comparison | TerarkDB Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | Fast, reliable graph database built for the cloud | Multithreaded, transactional RDBMS written in Java also known as HSQLDB | DBMS for storing time series, events and metrics | Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript | A key-value store forked from RocksDB with advanced compression algorithms. It can be used standalone or as a storage engine for MySQL and MongoDB | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Graph DBMS RDF store | Relational DBMS | Time Series DBMS | Relational DBMS | Key-value store | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary database models | Spatial DBMS with GEO package | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Website | aws.amazon.com/neptune | hsqldb.org | www.influxdata.com/products/influxdb-overview | google.github.io/lovefield | github.com/bytedance/terarkdb | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | aws.amazon.com/neptune/developer-resources | hsqldb.org/web/hsqlDocsFrame.html | docs.influxdata.com/influxdb | github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md | bytedance.larkoffice.com/docs/doccnZmYFqHBm06BbvYgjsHHcKc | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | Amazon | ByteDance, originally Terark | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2017 | 2001 | 2013 | 2014 | 2016 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 2.7.2, June 2023 | 2.7.6, April 2024 | 2.1.12, February 2017 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | commercial | Open Source based on BSD license | Open Source MIT-License; commercial enterprise version available | Open Source Apache 2.0 | commercial restricted open source version 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 | Java | Go | JavaScript | C++ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | hosted | All OS with a Java VM Embedded (into Java applications) and Client-Server operating modes | Linux OS X through Homebrew | server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js) tested with Chrome, Firefox, IE, Safari | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | schema-free | yes | schema-free | yes | schema-free | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | yes | yes | Numeric data and Strings | 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 | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | no | yes | no | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | no | yes | SQL-like query language | SQL-like query language via JavaScript builder pattern | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | OpenCypher RDF 1.1 / SPARQL 1.1 TinkerPop Gremlin | HTTP API JDBC via HTTP JDBC ODBC | HTTP API JSON over UDP | C++ API Java API | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | C# Go Java JavaScript PHP Python Ruby Scala | All languages supporting JDBC/ODBC Java | .Net Clojure Erlang Go Haskell Java JavaScript JavaScript (Node.js) Lisp Perl PHP Python R Ruby Rust Scala | JavaScript | C++ Java | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | no | Java, SQL | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | no | yes | no | Using read-only observers | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | none | none | Sharding in enterprise version only | none | none | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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. | none | selectable replication factor in enterprise version only | none | none | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | no | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Immediate Consistency | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | yes Relationships in graphs | yes | no | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID | ACID | no | ACID | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | yes | yes Depending on used storage engine | yes using MemoryDB | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | Access rights for users and roles can be defined via the AWS Identity and Access Management (IAM) | fine grained access rights according to SQL-standard | simple rights management via user accounts | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Amazon Neptune | HyperSQL also known as HSQLDB | InfluxDB | Lovefield | TerarkDB | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Specific characteristics | InfluxData is the creator of InfluxDB , the open source time series database. It... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Competitive advantages | Time to Value InfluxDB is available in all the popular languages and frameworks,... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typical application scenarios | IoT & Sensor Monitoring Developers are witnessing the instrumentation of every available... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Key customers | InfluxData has more than 1,900 paying customers, including customers include MuleSoft,... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Market metrics | Fastest-growing database to drive 27,500 GitHub stars Over 750,000 daily active instances » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Licensing and pricing models | Open source core with closed source clustering available either on-premise or on... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| DB-Engines blog posts | Why Build a Time Series Data Platform? Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity Time Series DBMS as a new trend? | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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