DBMS > ArangoDB vs. GraphDB vs. GridDB vs. Prometheus vs. TimescaleDB
System Properties Comparison ArangoDB vs. GraphDB vs. GridDB vs. Prometheus vs. TimescaleDB
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | ArangoDB Xexclude from comparison | GraphDB  former name: OWLIM Xexclude from comparison | GridDB Xexclude from comparison | Prometheus Xexclude from comparison | TimescaleDB Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | Native multi-model DBMS for graph, document, key/value and search. All in one engine and accessible with one query language. | Enterprise-ready RDF and graph database with efficient reasoning, cluster and external index synchronization support. It supports also SQL JDBC access to Knowledge Graph and GraphQL over SPARQL. | Scalable in-memory time series database optimized for IoT and Big Data | Open-source Time Series DBMS and monitoring system | A time series DBMS optimized for fast ingest and complex queries, based on PostgreSQL | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Document store Graph DBMS Key-value store Search engine | Graph DBMS RDF store | Time Series DBMS | Time Series DBMS | Time Series DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary database models | Key-value store Relational DBMS | Relational DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Website | arangodb.com | www.ontotext.com | griddb.net | prometheus.io | www.timescale.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | docs.arangodb.com | graphdb.ontotext.com/documentation | docs.griddb.net | prometheus.io/docs | docs.timescale.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Social network pages |      |   | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | ArangoDB Inc. | Ontotext | Toshiba Corporation | Timescale | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2012 | 2000 | 2013 | 2015 | 2017 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 3.11.5, November 2023 | 10.4, October 2023 | 5.1, August 2022 | 2.13.0, November 2023 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | Open Source Apache Version 2; Commercial license (Enterprise) available | commercial Some plugins of GraphDB Workbench are open sourced | Open Source AGPL version 3 and Apache License, version 2.0 , commercial license (standard and advanced editions) also available | Open Source Apache 2.0 | Open Source Apache 2.0 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Cloud-based only Only available as a cloud service | no | no | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ArangoDB Cloud –The Managed Cloud Service of ArangoDB. Provides fully managed, and monitored cluster deployments of any size, with enterprise-grade security. Get started for free and continue for as little as $0,21/hour. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementation language | C++ | Java | C++ | Go | C | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | Linux OS X Windows | All OS with a Java VM Linux OS X Windows | Linux | Linux Windows | Linux OS X Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | schema-free automatically recognizes schema within a collection | schema-free and OWL/RDFS-schema support; RDF shapes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | yes string, double, boolean, list, hash | yes | yes numerical, string, blob, geometry, boolean, timestamp | Numeric data only | numerics, strings, booleans, arrays, JSON blobs, geospatial dimensions, currencies, binary data, other complex data types | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 Import of XML data possible | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | yes | yes, supports real-time synchronization and indexing in SOLR/Elastic search/Lucene and GeoSPARQL geometry data indexes | yes | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | no | stored SPARQL accessed as SQL using Apache Calcite through JDBC/ODBC | SQL92, SQL-like TQL (Toshiba Query Language) | no | yes full PostgreSQL SQL syntax | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | AQL Foxx Framework Graph API (Gremlin) GraphQL query language HTTP API Java & SpringData JSON style queries VelocyPack/VelocyStream | GeoSPARQL GraphQL GraphQL Federation Java API JDBC RDF4J API RDFS RIO Sail API Sesame REST HTTP Protocol SPARQL 1.1 | JDBC ODBC Proprietary protocol RESTful HTTP/JSON API | RESTful HTTP/JSON API | ADO.NET JDBC native C library ODBC streaming API for large objects | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | C# C++ Clojure Elixir Go Java JavaScript (Node.js) PHP Python R Rust | .Net C# Clojure Java JavaScript (Node.js) PHP Python Ruby Scala | C C++ Go Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python Ruby | .Net C++ Go Haskell Java JavaScript (Node.js) Python Ruby | .Net C C++ Delphi Java JDBCJavaScript Perl PHP Python R Ruby Scheme Tcl | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | JavaScript | well-defined plugin interfaces; JavaScript server-side extensibility | no | no | user defined functions, PL/pgSQL, PL/Tcl, PL/Perl, PL/Python, PL/Java, PL/PHP, PL/R, PL/Ruby, PL/Scheme, PL/Unix shell | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | no | no | yes | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding since version 2.0 | none | Sharding | Sharding | yes, across time and space (hash partitioning) attributes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Source-replica replication with configurable replication factor | Multi-source replication | Source-replica replication | yes by Federation | Source-replica replication with hot standby and reads on replicas | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no can be done with stored procedures in JavaScript | 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 | Eventual Consistency configurable per collection or per write Immediate Consistency OneShard (highly available, fault-tolerant deployment mode with ACID semantics) | Immediate Consistency, Eventual consistency (configurable in cluster mode per master or individual client request) | Immediate consistency within container, eventual consistency across containers | none | Immediate Consistency | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | yes relationships in graphs | yes Constraint checking | no | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID | ACID | ACID at container level | no | ACID | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Support for making data persistent | yes | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 | yes | Default Basic authentication through RDF4J client, or via Java when run with cURL, default token-based in the Workbench or via Rest API, optional access through OpenID or Kerberos single sign-on. | Access rights for users can be defined per database | no | fine grained access rights according to SQL-standard | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| ArangoDB | GraphDB former name: OWLIM | GridDB | Prometheus | TimescaleDB | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Specific characteristics | Graph and Beyond. With more than 11,000 stargazers on GitHub, ArangoDB is the leading... » more | Ontotext GraphDB is a semantic database engine that allows organizations to build... » more | GridDB is a highly scalable, in-memory time series database optimized for IoT and... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Competitive advantages | Consolidation: As a native multi-model database, can be used as a full blown document... » more | GraphDB allows you to link text and data in big knowledge graphs. It’s easy to experiment... » more | 1. Optimized for IoT Equipped with Toshiba's proprietary key-container data model... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typical application scenarios | Native multi-model in ArangoDB is being used for a broad range of projects across... » more | Metadata enrichment and management, linked data publishing, semantic inferencing... » more | Factory IoT, Automative Industry, Energy, BEMS, Smart Community, Monitoring system. » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Key customers | Cisco, Barclays, Refinitive, Siemens Mentor, Kabbage, Liaison, Douglas, MakeMyTrip,... » more | GraphDB provides a platform for building next-generation AI and Knowledge Graph... » more | Denso International [see use case ] An Electric Power company [see use case ] Ishinomaki... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Market metrics | ArangoDB is the leading native multi-model database with over 11,000 stargazers on... » more | GraphDB is the most utilized semantic triplestore for mission-critical enterprise... » more | GitHub trending repository » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Licensing and pricing models | Very permissive Apache 2 License for Community Edition & commercial licenses are... » more | GraphDB Free is a non-commercial version and is free to use. GraphDB Enterprise edition... » more | Open Source license (AGPL v3 & Apache v2) Commercial license (subscription) » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| News | Scaling Understanding with the Help of Feedback Loops, Knowledge Graphs and NLP How Knowledge Graphs Power Data Mesh and Data Fabric Building Smarter Financial Services: The Role of Semantic Technologies, Knowledge Graphs and Generative AI Using GraphDB’s Natural Language Interface to Talk with Your Content Choosing A Graph Data Model to Best Serve Your Use Case | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| ArangoDB | GraphDB former name: OWLIM | GridDB | Prometheus | TimescaleDB | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DB-Engines blog posts | The Weight of Relational Databases: Time for Multi-Model? | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Recent citations in the news | ArangoGraphML: Simplifying the Power of Graph Machine Learning ArangoDB Announces Release of ArangoDB 3.11 for Search, Graph and Analytics - High-Performance Computing ... How to Build Knowledge Graph Enhanced Chatbot with ChatGPT and ArangoDB ArangoDB brings yet more money into graph database market with $27.8M round ArangoDB expands scope of graph database platform provided by Google News | Ontotext's GraphDB Solution is Now Available on the Microsoft Azure Marketplace Ontotext Unveils GraphDB 10.4 with Enhanced AWS Integration and ChatGPT Connector Ontotext GraphDB is available on Azure, delivers rich knowledge graph experience Ontotext Platform 3.0 for Enterprise Knowledge Graphs Released Ontotext's GraphDB 8.10 Makes Knowledge Graph Experience Faster and Richer 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 | VictoriaMetrics Offers Prometheus Replacement for Time Series Monitoring How to reduce Istio sidecar metric cardinality with Amazon Managed Service for Prometheus | Amazon Web Services A Comprehensive Comparison of Prometheus and Grafana in 2023 Linux System Monitoring with Prometheus, Grafana, and collectd Consider Grafana vs. Prometheus for your time-series tools provided by Google News | TimescaleDB Is a Vector Database Now, Too TimescaleDB for Azure Database for PostgreSQL to power IoT and time-series workloads | Azure updates Visualizing IoT Data at Scale With Hopara and TimescaleDB Timescale Announces Corporate Rebrand Reflecting Company's Growth Timescale Valuation Rockets to Over $1B with $110M Round, Marking the Explosive Rise of Time-Series Data provided by Google News | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Share this page
