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System Properties Comparison Blazegraph vs. Netezza vs. Spark SQL vs. Vertica
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Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Blazegraph Xexclude from comparison | Netezza Also called PureData System for Analytics by IBM Xexclude from comparison | Spark SQL Xexclude from comparison | Vertica OpenText™ Vertica™ 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. | Data warehouse and analytics appliance part of IBM PureSystems | Spark SQL is a component on top of 'Spark Core' for structured data processing | Cloud or off-cloud analytical database and query engine for structured and semi-structured streaming and batch data. Machine learning platform with built-in algorithms, data preparation capabilities, and model evaluation and management via SQL or Python. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Graph DBMS RDF store | Relational DBMS | Relational DBMS | Relational DBMS Column oriented | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Spatial DBMS Time Series DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Website | blazegraph.com | www.ibm.com/products/netezza | spark.apache.org/sql | www.vertica.com | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | wiki.blazegraph.com | spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html | vertica.com/documentation | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | Blazegraph | IBM | Apache Software Foundation | OpenText previously Micro Focus and Hewlett Packard | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2006 | 2000 | 2014 | 2005 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | 2.1.5, March 2019 | 3.5.0 ( 2.13), September 2023 | 12.0.3, January 2023 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | Open Source extended commercial license available | commercial | Open Source Apache 2.0 | commercial Limited community edition free | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only Only available as a cloud service | no | no | no | no on-premises, all major clouds - Amazon AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform and containers | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementation language | Java | Scala | C++ | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | Linux OS X Windows | Linux included in appliance | Linux OS X Windows | Linux | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | schema-free | yes | yes | Yes, but also semi-structure/unstructured data storage, and complex hierarchical data (like Parquet) stored and/or queried. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | yes RDF literal types | 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 | yes | no | No Indexes Required. Different internal optimization strategy, but same functionality included. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | SPARQL is used as query language | yes | SQL-like DML and DDL statements | Full 1999 standard plus machine learning, time series and geospatial. Over 650 functions. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | Java API RESTful HTTP API SPARQL QUERY SPARQL UPDATE TinkerPop 3 | JDBC ODBC OLE DB | JDBC ODBC | ADO.NET JDBC Kafka Connector ODBC RESTful HTTP API Spark Connector vSQL character-based, interactive, front-end utility | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | .Net C C++ Java JavaScript PHP Python Ruby | C C++ Fortran Java Lua Perl Python R | Java Python R Scala | C# C++ Go Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python R | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | yes | yes | no | yes, PostgreSQL PL/pgSQL, with minor differences | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | no | no | no | yes, called Custom Alerts | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding | Sharding | yes, utilizing Spark Core | horizontal partitioning, hierarchical partitioning | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | yes | Source-replica replication | none | Multi-source replication One, or more copies of data replicated across nodes, or object-store used for repository. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | yes | no Bi-directional Spark integration | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration | Immediate Consistency | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | yes Relationships in Graphs | no | no | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID | ACID | no | ACID | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Durability Support for making data persistent | yes | yes | yes | 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) | Users with fine-grained authorization concept | no | fine grained access rights according to SQL-standard; supports Kerberos, LDAP, Ident and hash | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Blazegraph | Netezza Also called PureData System for Analytics by IBM | Spark SQL | Vertica OpenText™ Vertica™ | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Specific characteristics | Deploy-anywhere database for large-scale analytical deployments. Deploy off-cloud,... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Competitive advantages | Fast, scalable, and capable of high concurrency. Separation of compute/storage leverages... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typical application scenarios | Communication and network analytics, Embedded analytics, Fraud monitoring and Risk... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Key customers | Abiba Systems, Adform, adMarketplace, AmeriPride, Anritsu, AOL, Avito, Auckland Transport,... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Licensing and pricing models | Cost-based models and subscription-based models are both available. One license is... » 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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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 | 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 | 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 Performant IPv4 Range Spark Joins | by Jean-Claude Cote Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services provided by Google News | OCI Object Storage Completes Technical Validation of Vertica in Eon Mode Vertica by OpenText and Anritsu Sign New Deal for Next-Gen Architecture and 5G Network Capabilities MapR Hadoop Upgrade Runs HP Vertica Stonebraker Seeks to Invert the Computing Paradigm with DBOS OpenText expands enterprise portfolio with AI and Micro Focus integrations provided by Google News |
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