DBMS > Blazegraph vs. Firebase Realtime Database vs. HugeGraph vs. SiteWhere vs. Spark SQL
System Properties Comparison Blazegraph vs. Firebase Realtime Database vs. HugeGraph vs. SiteWhere vs. Spark SQL
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Blazegraph Xexclude from comparison | Firebase Realtime Database Xexclude from comparison | HugeGraph Xexclude from comparison | SiteWhere Xexclude from comparison | Spark SQL Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Amazon has acquired Blazegraph's domain and (probably) product. It is said that Amazon Neptune is based on Blazegraph. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | High-performance graph database supporting Semantic Web (RDF/SPARQL) and Graph Database (tinkerpop3, blueprints, vertex-centric) APIs with scale-out and High Availability. | Cloud-hosted realtime document store. iOS, Android, and JavaScript clients share one Realtime Database instance and automatically receive updates with the newest data. | A fast-speed and highly-scalable Graph DBMS | M2M integration platform for persisting/querying time series data | Spark SQL is a component on top of 'Spark Core' for structured data processing | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Graph DBMS RDF store | Document store | Graph DBMS | Time Series DBMS | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Website | blazegraph.com | firebase.google.com/products/realtime-database | github.com/hugegraph hugegraph.apache.org | github.com/sitewhere/sitewhere | spark.apache.org/sql | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | wiki.blazegraph.com | firebase.google.com/docs/database | hugegraph.apache.org/docs | sitewhere1.sitewhere.io/index.html | spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | Blazegraph | Google  acquired by Google 2014 | Baidu | SiteWhere | Apache Software Foundation | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2006 | 2012 | 2018 | 2010 | 2014 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 2.1.5, March 2019 | 0.9 | 3.5.0 ( 2.13), September 2023 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | Open Source extended commercial license available | commercial | Open Source Apache Version 2.0 | Open Source Common Public Attribution License Version 1.0 | Open Source Apache 2.0 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Cloud-based only Only available as a cloud service | no | yes | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementation language | Java | Java | Java | Scala | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | Linux OS X Windows | hosted | Linux macOS Unix | Linux OS X Windows | Linux OS X Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | schema-free | schema-free | yes | predefined scheme | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | yes RDF literal types | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 also supports composite index and range index | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | SPARQL is used as query language | no | no | no | SQL-like DML and DDL statements | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | Java API RESTful HTTP API SPARQL QUERY SPARQL UPDATE TinkerPop 3 | Android iOS JavaScript API RESTful HTTP API | Java API RESTful HTTP API TinkerPop Gremlin | HTTP REST | JDBC ODBC | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | .Net C C++ Java JavaScript PHP Python Ruby | Java JavaScript Objective-C | Groovy Java Python | Java Python R Scala | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | yes | limited functionality with using 'rules' | asynchronous Gremlin script jobs | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | no | Callbacks are triggered when data changes | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding | yes depending on used storage backend, e.g. Cassandra and HBase | Sharding based on HBase | yes, utilizing Spark Core | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | yes | yes depending on used storage backend, e.g. Cassandra and HBase | selectable replication factor based on HBase | none | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | no | via hugegraph-spark | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration | Eventual Consistency if the client is offline Immediate Consistency if the client is online | Eventual Consistency | Immediate Consistency | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | yes Relationships in Graphs | no | yes edges in graph | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID | yes | ACID | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 | Security and Authentication via Web Application Container (Tomcat, Jetty) | yes, based on authentication and database rules | Users, roles and permissions | Users with fine-grained authorization concept | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More information provided by the system vendorWe 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 | Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Recent citations in the news | 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 Representation Learning on RDF* and LPG Knowledge Graphs Faster with GPUs: 5 turbocharged databases provided by Google News | Realtime vs Cloud Firestore: Which Firebase Database to go? Don't be like these 900+ websites and expose millions of passwords via Firebase Atos cybersecurity blog: Misconfigured Firebase: A real-time cyber threat Google Firebase may have exposed 125M records from misconfigurations Hundreds of Google Firebase websites might have leaked data online provided by Google News | Critical Apache HugeGraph Flaw Let Attackers Execute Remote Code provided by Google News | 11 Best Open source IoT Platforms To Develop Smart Projects 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 1.5 Years of Spark Knowledge in 8 Tips | by Michael Berk Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services provided by Google News | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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