DBMS > BigObject vs. Blazegraph vs. Datastax Enterprise vs. Faircom DB vs. Milvus
System Properties Comparison BigObject vs. Blazegraph vs. Datastax Enterprise vs. Faircom DB vs. Milvus
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | BigObject Xexclude from comparison | Blazegraph Xexclude from comparison | Datastax Enterprise Xexclude from comparison | Faircom DB  formerly c-treeACE Xexclude from comparison | Milvus Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Amazon has acquired Blazegraph's domain and (probably) product. It is said that Amazon Neptune is based on Blazegraph. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | Analytic DBMS for real-time computations and queries | High-performance graph database supporting Semantic Web (RDF/SPARQL) and Graph Database (tinkerpop3, blueprints, vertex-centric) APIs with scale-out and High Availability. | DataStax Enterprise (DSE) is the always-on, scalable data platform built on Apache Cassandra and designed for hybrid Cloud. DSE integrates graph, search, analytics, administration, developer tooling, and monitoring into a unified platform. | Native high-speed multi-model DBMS for relational and key-value store data simultaneously accessible through SQL and NoSQL APIs. | A DBMS designed for efficient storage of vector data and vector similarity searches | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Relational DBMS a hierachical model (tree) can be imposed | Graph DBMS RDF store | Wide column store | Key-value store Relational DBMS | Vector DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary database models | Document store Graph DBMS Spatial DBMS Search engine Vector DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Website | bigobject.io | blazegraph.com | www.datastax.com/products/datastax-enterprise | www.faircom.com/products/faircom-db | milvus.io | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | docs.bigobject.io | wiki.blazegraph.com | docs.datastax.com | docs.faircom.com/docs/en/UUID-7446ae34-a1a7-c843-c894-d5322e395184.html | milvus.io/docs/overview.md | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | BigObject, Inc. | Blazegraph | DataStax | FairCom Corporation | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2015 | 2006 | 2011 | 1979 | 2019 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 2.1.5, March 2019 | 6.8, April 2020 | V12, November 2020 | 2.3.4, January 2024 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | commercial free community edition available | Open Source extended commercial license available | commercial | commercial Restricted, free version available | Open Source Apache Version 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. | Datastax Astra DB: Astra DB simplifies cloud-native Cassandra application development for your apps, microservices and functions. Deploy in minutes on AWS, Google Cloud, Azure, and have it managed for you by the experts, with serverless, pay-as-you-go pricing. | Zilliz Cloud – Cloud-native service for Milvus | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementation language | Java | Java | ANSI C, C++ | C++, Go | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | Linux distributed as a docker-image OS X distributed as a docker-image (boot2docker)Windows distributed as a docker-image (boot2docker) | Linux OS X Windows | Linux OS X | AIX FreeBSD HP-UX Linux NetBSD OS X QNX SCO Solaris VxWorks Windows easily portable to other OSs | Linux macOS 10.14 or laterWindows with WSL 2 enabled | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | yes | schema-free | schema-free | schema free, schema optional, schema required, partial schema, | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | yes | yes RDF literal types | yes | yes, ANSI SQL Types, JSON, typed binary structures | Vector, Numeric and String | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 | yes | yes | yes | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | SQL-like DML and DDL statements | SPARQL is used as query language | SQL-like DML and DDL statements (CQL); Spark SQL | yes, ANSI SQL with proprietary extensions | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | fluentd ODBC RESTful HTTP API | Java API RESTful HTTP API SPARQL QUERY SPARQL UPDATE TinkerPop 3 | Proprietary protocol CQL (Cassandra Query Language) TinkerPop Gremlin with DSE Graph | ADO.NET Direct SQL JDBC JPA ODBC RESTful HTTP/JSON API RESTful MQTT/JSON API RPC | RESTful HTTP API | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | .Net C C++ Java JavaScript PHP Python Ruby | C C# C++ Java JavaScript (Node.js) PHP Python Ruby | .Net C C# C++ Java JavaScript (Node.js and browser) PHP Python Visual Basic | C++ Go Java JavaScript (Node.js) Python | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | Lua | yes | no | yes .Net, JavaScript, C/C++ | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | no | no | yes | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | none | Sharding | Sharding no "single point of failure" | File partitioning, horizontal partitioning, sharding Customizable business rules for table partitioning | Sharding | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | none | yes | configurable replication factor, datacenter aware, advanced replication for edge computing | yes, configurable to be parallel or serial, synchronous or asynchronous, uni-directional or bi-directional, ACID-consistent or eventually consistent (with custom conflict resolution). | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | no | yes | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | none | Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration | Immediate Consistency Tunable Consistency consistency level can be individually decided with each write operation | Eventual Consistency Immediate Consistency Tunable consistency per server, database, table, and transaction | Bounded Staleness Eventual Consistency Immediate Consistency Session Consistency Tunable Consistency | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | yes automatically between fact table and dimension tables | yes Relationships in Graphs | no | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | no | ACID | no Atomicity and isolation are supported for single operations | tunable from ACID to Eventually Consistent | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes Read/write lock on objects (tables, trees) | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Support for making data persistent | yes | yes | yes | Yes, tunable from durable to delayed durability to in-memory | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | yes | yes | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | no | Security and Authentication via Web Application Container (Tomcat, Jetty) | Access rights for users can be defined per object | Fine grained access rights according to SQL-standard with additional protections for files | Role based access control and fine grained access rights | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| BigObject | Blazegraph | Datastax Enterprise | Faircom DB formerly c-treeACE | Milvus | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Specific characteristics | DataStax Enterprise is scale-out data infrastructure for enterprises that need to... » more | Milvus is an open-source and cloud-native vector database built for production-ready... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Competitive advantages | Supporting the following application requirements: Zero downtime - Built on Apache... » more | Highly available, versatile, and robust with millisecond latency. Supports batch... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typical application scenarios | Applications that must be massively and linearly scalable with 100% uptime and able... » more | RAG: retrieval augmented generation Video media : video understanding, video deduplication.... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Key customers | Capital One, Cisco, Comcast, eBay, McDonald's, Microsoft, Safeway, Sony, UBS, and... » more | Milvus is trusted by thousands of enterprises, including PayPal, eBay, IKEA, LINE,... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Market metrics | Among the Forbes 100 Most Innovative Companies, DataStax is trusted by 5 of the top... » more | As of January 2024, 25k+ GitHub stars 10M+ downloads and installations 3k+ enterprise... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Licensing and pricing models | Annual subscription » more | Milvus was released under the open-source Apache License 2.0 in October 2019. Fully-managed... » 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. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| DB-Engines blog posts | Vector databases Back to the future: Does graph database success hang on query language? Harnessing GPUs Delivers a Big Speedup for Graph Analytics This AI Paper Introduces A Comprehensive RDF Dataset With Over 26 Billion Triples Covering Scholarly Data Across All Scientific Disciplines Faster with GPUs: 5 turbocharged databases provided by Google News DataStax Launches New Hyper-Converged Data Platform Giving Enterprises the Complete Modern Data Center Suite ... DataStax previews new Hyper Converged Data Platform for enterprise AI DataStax and LlamaIndex Partner to Make Building RAG Applications Easier than Ever for GenAI Developers DataStax goes vector searching with Astra DB – Blocks and Files DataStax Rolls Out Vector Search for Astra DB to Support Gen AI provided by Google News FairCom Unveils New Look, FairCom DB v13: Introducing 'DB Made Simple' FairCom kicks off new era of database technology USA - English provided by Google News How NVIDIA GPU Acceleration Supercharged Milvus Vector Database AI-Powered Search Engine With Milvus Vector Database on Vultr Milvus 2.4 Unveils Game-Changing Features for Enhanced Vector Search Zilliz Unveils Game-Changing Features for Vector Search IBM watsonx.data’s integrated vector database: unify, prepare, and deliver your data for AI provided by Google News | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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