DBMS > Blazegraph vs. IRONdb vs. Netezza vs. RDF4J vs. TypeDB
System Properties Comparison Blazegraph vs. IRONdb vs. Netezza vs. RDF4J vs. TypeDB
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Blazegraph Xexclude from comparison | IRONdb Xexclude from comparison | Netezza Also called PureData System for Analytics by IBM Xexclude from comparison | RDF4J formerly known as Sesame Xexclude from comparison | TypeDB formerly named Grakn Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Amazon has acquired Blazegraph's domain and (probably) product. It is said that Amazon Neptune is based on Blazegraph. | IRONdb seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | High-performance graph database supporting Semantic Web (RDF/SPARQL) and Graph Database (tinkerpop3, blueprints, vertex-centric) APIs with scale-out and High Availability. | A distributed Time Series DBMS with a focus on scalability, fault tolerance and operational simplicity | Data warehouse and analytics appliance part of IBM PureSystems | RDF4J is a Java framework for processing RDF data, supporting both memory-based and a disk-based storage. | TypeDB is a strongly-typed database with a rich and logical type system and TypeQL as its query language | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Graph DBMS RDF store | Time Series DBMS | Relational DBMS | RDF store | Graph DBMS Relational DBMS Often described as a 'hyper-relational' database, since it implements the 'Entity-Relationship Paradigm' to manage complex data structures and ontologies. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Website | blazegraph.com | www.circonus.com/solutions/time-series-database/ | www.ibm.com/products/netezza | rdf4j.org | typedb.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | wiki.blazegraph.com | docs.circonus.com/irondb/category/getting-started | rdf4j.org/documentation | typedb.com/docs | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | Blazegraph | Circonus LLC. | IBM | Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software. | Vaticle | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2006 | 2017 | 2000 | 2004 | 2016 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | 2.1.5, March 2019 | V0.10.20, January 2018 | 2.26.3, January 2024 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | Open Source extended commercial license available | commercial | commercial | Open Source Eclipse Distribution License (EDL), v1.0. | Open Source GPL Version 3, commercial licenses available | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementation language | Java | C and C++ | Java | Java | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | Linux OS X Windows | Linux | Linux included in appliance | Linux OS X Unix Windows | Linux OS X Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | schema-free | schema-free | yes | yes RDF Schemas | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | yes RDF literal types | yes text, numeric, histograms | 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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | yes | no | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | SPARQL is used as query language | SQL-like query language (Circonus Analytics Query Language: CAQL) | yes | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | Java API RESTful HTTP API SPARQL QUERY SPARQL UPDATE TinkerPop 3 | HTTP API | JDBC ODBC OLE DB | Java API RIO RDF Input/Output Sail API SeRQL Sesame RDF Query Language Sesame REST HTTP Protocol SPARQL | gRPC protocol TypeDB Console (shell) TypeDB Studio (Visualisation software- previously TypeDB Workbase) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | .Net C C++ Java JavaScript PHP Python Ruby | .Net C C++ Clojure Erlang Go Haskell Java JavaScript JavaScript (Node.js) Lisp Lua Perl PHP Python R Ruby Rust Scala | C C++ Fortran Java Lua Perl Python R | Java PHP Python | All JVM based languages Groovy Java JavaScript (Node.js) Python Scala | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | yes | yes, in Lua | yes | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | no | no | no | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding | Automatic, metric affinity per node | Sharding | none | Sharding by using Cassandra | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | yes | configurable replication factor, datacenter aware | Source-replica replication | none | Multi-source replication by using Cassandra | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | no | yes | no | yes by using Apache Kafka and Apache Zookeeper | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration | Immediate consistency per node, eventual consistency across nodes | Immediate Consistency | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | yes Relationships in Graphs | no | no | no substituted by the relationship feature | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID | no | ACID | ACID Isolation support depends on the API used | ACID | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Durability Support for making data persistent | yes | yes | yes | yes in-memory storage is supported as well | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | Security and Authentication via Web Application Container (Tomcat, Jetty) | no | Users with fine-grained authorization concept | no | yes at REST API level; other APIs in progress | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Specific characteristics | TypeDB is a polymorphic database with a conceptual data model, a strong subtyping... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Competitive advantages | TypeDB provides a new level of expressivity, extensibility, interoperability, and... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typical application scenarios | Life sciences : TypeDB makes working with biological data much easier and accelerates... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Licensing and pricing models | Apache f or language drivers, and AGPL and Commercial for the database server. The... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Recent citations in the news | This AI Paper Introduces A Comprehensive RDF Dataset With Over 26 Billion Triples Covering Scholarly Data Across All Scientific Disciplines Back to the future: Does graph database success hang on query language? Harnessing GPUs Delivers a Big Speedup for Graph Analytics Representation Learning on RDF* and LPG Knowledge Graphs Faster with GPUs: 5 turbocharged databases provided by Google News | Application observability firm Apica buys telemetry data startup Circonus and adds more funding Apica gets $6 million in funding and buys Circonus - provided by Google News | IBM announces availability of the high-performance, cloud-native Netezza Performance Server as a Service on AWS AWS and IBM Netezza come out in support of Iceberg in table format face-off Migrating your Netezza data warehouse to Amazon Redshift | Amazon Web Services U.S. Navy Chooses Yellowbrick, Sunsets IBM Netezza IBM Brings Back a Netezza, Attacks Yellowbrick provided by Google News | GraphDB Goes Open Source Ontotext's GraphDB 8.10 Makes Knowledge Graph Experience Faster and Richer provided by Google News | An Enterprise Data Stack Using TypeDB | by Daniel Crowe Speedb Goes Open Source With Its Speedb Data Engine, A Drop-in Replacement for RocksDB Modelling Biomedical Data for a Drug Discovery Knowledge Graph 195 Data Science Libraries You Should Reconsider Using | by Dimitris Effrosynidis How Roche Discovered Novel Potential Gene Targets with TypeDB provided by Google News |
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