DBMS > Apache Druid vs. Hive vs. IRONdb vs. Neo4j vs. Virtuoso
System Properties Comparison Apache Druid vs. Hive vs. IRONdb vs. Neo4j vs. Virtuoso
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Apache Druid Xexclude from comparison | Hive Xexclude from comparison | IRONdb Xexclude from comparison | Neo4j Xexclude from comparison | Virtuoso Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
IRONdb seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | Open-source analytics data store designed for sub-second OLAP queries on high dimensionality and high cardinality data | data warehouse software for querying and managing large distributed datasets, built on Hadoop | A distributed Time Series DBMS with a focus on scalability, fault tolerance and operational simplicity | Scalable, ACID-compliant graph database designed with a high-performance distributed cluster architecture, available in self-hosted and cloud offerings | Virtuoso is a multi-model hybrid-RDBMS that supports management of data represented as relational tables and/or property graphs | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Relational DBMS Time Series DBMS | Relational DBMS | Time Series DBMS | Graph DBMS | Document store Graph DBMS Native XML DBMS Relational DBMS RDF store Search engine | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Spatial DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Website | druid.apache.org | hive.apache.org | www.circonus.com/solutions/time-series-database/ | neo4j.com | virtuoso.openlinksw.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | druid.apache.org/docs/latest/design | cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home | docs.circonus.com/irondb/category/getting-started | neo4j.com/docs | docs.openlinksw.com/virtuoso | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | Apache Software Foundation and contributors | Apache Software Foundation ![]() | Circonus LLC. | Neo4j, Inc. | OpenLink Software | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2012 | 2012 | 2017 | 2007 | 1998 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | 29.0.1, April 2024 | 3.1.3, April 2022 | V0.10.20, January 2018 | 5.20, May 2024 | 7.2.11, September 2023 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License ![]() | Open Source ![]() | Open Source ![]() | commercial | Open Source ![]() | Open Source ![]() | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only ![]() | no | no | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DBaaS offerings (sponsored links) ![]() 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 | C and C++ | Java, Scala | C | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | Linux OS X Unix | All OS with a Java VM | Linux | Linux ![]() OS X Solaris Windows | AIX FreeBSD HP-UX Linux OS X Solaris Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | yes ![]() | yes | schema-free | schema-free and schema-optional | yes ![]() RDF - Quad (S, P, O, G) or Triple (S, P, O) XML - DTD, XML Schema DAV - freeform filesystem objects, plus User Defined Types a/k/a Dynamic Extension Type | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing ![]() | yes | yes | yes ![]() | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
XML support ![]() | no | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | yes | yes | no | yes ![]() | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL ![]() | SQL for querying | SQL-like DML and DDL statements | SQL-like query language (Circonus Analytics Query Language: CAQL) | no | yes ![]() | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | JDBC RESTful HTTP/JSON API | JDBC ODBC Thrift | HTTP API | Bolt protocol Cypher query language Java API Neo4j-OGM ![]() RESTful HTTP API Spring Data Neo4j TinkerPop 3 | ADO.NET GeoSPARQL HTTP API JDBC Jena RDF API ODBC OLE DB RDF4J API RESTful HTTP API Sesame REST HTTP Protocol SOAP webservices SPARQL 1.1 WebDAV XPath XQuery XSLT | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | Clojure JavaScript PHP Python R Ruby Scala | C++ Java PHP Python | .Net C C++ Clojure Erlang Go Haskell Java JavaScript JavaScript (Node.js) Lisp Lua Perl PHP Python R Ruby Rust Scala | .Net Clojure Elixir Go Groovy Haskell Java JavaScript Perl PHP Python Ruby Scala | .Net C C# C++ Java JavaScript Perl PHP Python Ruby Visual Basic | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts ![]() | no | yes ![]() | yes, in Lua | yes ![]() | yes ![]() | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | no | no | no | yes ![]() | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods ![]() | Sharding ![]() | Sharding | Automatic, metric affinity per node | yes using Neo4j Fabric | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods ![]() | yes, via HDFS, S3 or other storage engines | selectable replication factor | configurable replication factor, datacenter aware | Causal Clustering using Raft protocol ![]() | Chain, star, and bi-directional replication Multi-source replication Source-replica replication | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce ![]() | no | yes ![]() | no | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts ![]() | Immediate Consistency | Eventual Consistency | Immediate consistency per node, eventual consistency across nodes | Causal and Eventual Consistency configurable in Causal Cluster setup Immediate Consistency in stand-alone mode | Immediate Consistency | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys ![]() | no | no | no | yes ![]() | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts ![]() | no | no | no | ACID | ACID | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency ![]() | yes | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Durability ![]() | yes | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
In-memory capabilities ![]() | no | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts ![]() | RBAC using LDAP or Druid internals for users and groups for read/write by datasource and system | Access rights for users, groups and roles | no | Users, roles and permissions. Pluggable authentication with supported standards (LDAP, Active Directory, Kerberos) | Fine-grained Attribute-Based Access Control (ABAC) in addition to typical coarse-grained Role-Based Access Control (RBAC) according to SQL-standard. Pluggable authentication with supported standards (LDAP, Active Directory, Kerberos) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Apache Druid | Hive | IRONdb | Neo4j | Virtuoso | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Specific characteristics | Neo4j delivers graph technology that has been battle tested for performance and scale... » more | Virtuoso is a modern multi-model RDBMS for managing data represented as tabular relations... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Competitive advantages | Neo4j is the market leader, graph database category creator, and the most widely... » more | Performance & Scale — as exemplified by DBpedia and the LOD Cloud it spawned, i.e.,... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typical application scenarios | Real-Time Recommendations Master Data Management Identity and Access Management Network... » more | Used for — Analytics/BI Conceptual Data Virtualization Enterprise Knowledge Graphs... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Key customers | Over 800 commercial customers and over 4300 startups use Neo4j. Flagship customers... » more | Broad use across enterprises and governments including — European Union (EU) US Government... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Market metrics | Neo4j boasts the world's largest graph database ecosystem with more than 140 million... » more | Largest installed-base of Multi-Model RDBMS for AI-friendly Knowledge Graphs Platform... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Licensing and pricing models | GPL v3 license that can be used all the places where you might use MySQL. Neo4j Commercial... » more | Available in both Commercial Enterprise and Open Source (GPL v2) Editions Feature... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
News | Neo4j-Databricks Connector Delivers Deeper Insights, Faster GenAI Development This Week in Neo4j: Podcast, Testing, Knowledge Graph, GenAI and more Neo4j and Snowflake Bring Graph Data Science Into the AI Data Cloud RDF vs. Property Graphs: Choosing the Right Approach for Implementing a Knowledge Graph This Week in Neo4j: Importing Data, NODES, GenAI, Going Meta and 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. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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DB-Engines blog posts | Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking? | 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 | 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 'Lucifer' Botnet Turns Up the Heat on Apache Hadoop Servers Apache Druid Takes Its Place In The Pantheon Of Databases How to connect DataGrip to Apache Druid | by Zisis Flokas provided by Google News | Design a data mesh pattern for Amazon EMR-based data lakes using AWS Lake Formation with Hive metastore ... Apache Software Foundation Announces Apache Hive 4.0 18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024 ASF Unveils the Next Evolution of Big Data Processing With the Launch of Hive 4.0 Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services provided by Google News | Application observability firm Apica buys telemetry data startup Circonus and adds more funding Apica Acquires Telemetry Data Management Pioneer Circonus And Lands New Funding Apica gets $6 million in funding and buys Circonus - provided by Google News | Neo4j employs knowledge graphs as part of the AI stack Neo4j graph analytics integrated with Snowflake's AI cloud – Blocks and Files Neo4j Announces Collaboration with Microsoft to Advance GenAI and Data Solutions USA - English - India - English Using Neo4j’s graph database for AI in Azure Neo4j announces collaboration with Snowflake for advanced AI insights and predictive analytics – Intelligent CIO North ... provided by Google News |
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