DBMS > DataFS vs. Faircom DB vs. GraphDB vs. IRONdb vs. Neo4j
System Properties Comparison DataFS vs. Faircom DB vs. GraphDB vs. IRONdb vs. Neo4j
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | DataFS Xexclude from comparison | Faircom DB  formerly c-treeACE Xexclude from comparison | GraphDB former name: OWLIM Xexclude from comparison | IRONdb Xexclude from comparison | Neo4j Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| IRONdb seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | All data is stored inside objects which are linked by so-called link attributes. Objects consist of classes which can be extended and de-extended at runtime. Graphs can be defined with a struct. | Native high-speed multi-model DBMS for relational and key-value store data simultaneously accessible through SQL and NoSQL APIs. | 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. | A distributed Time Series DBMS with a focus on scalability, fault tolerance and operational simplicity | Scalable, ACID-compliant graph database designed with a high-performance distributed cluster architecture, available in self-hosted and cloud offerings | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Object oriented DBMS | Key-value store Relational DBMS | Graph DBMS RDF store | Time Series DBMS | Graph DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary database models | Graph DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Website | newdatabase.com | www.faircom.com/products/faircom-db | www.ontotext.com | www.circonus.com/solutions/time-series-database/ | neo4j.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | dev.mobiland.com/Overview.xsp | docs.faircom.com/docs/en/UUID-7446ae34-a1a7-c843-c894-d5322e395184.html | graphdb.ontotext.com/documentation | docs.circonus.com/irondb/category/getting-started | neo4j.com/docs | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Social network pages |      | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | Mobiland AG | FairCom Corporation | Ontotext | Circonus LLC. | Neo4j, Inc. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2018 | 1979 | 2000 | 2017 | 2007 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 1.1.263, October 2022 | V12, November 2020 | 10.4, October 2023 | V0.10.20, January 2018 | 5.20, May 2024 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | commercial | commercial Restricted, free version available | commercial Some plugins of GraphDB Workbench are open sourced | commercial | Open Source GPL version3, 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. | Neo4j Aura: Neo4j’s fully managed cloud service: The zero-admin, always-on graph database for cloud developers. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementation language | ANSI C, C++ | Java | C and C++ | Java, Scala | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | Windows | AIX FreeBSD HP-UX Linux NetBSD OS X QNX SCO Solaris VxWorks Windows easily portable to other OSs | All OS with a Java VM Linux OS X Windows | Linux | Linux Can also be used server-less as embedded Java database. OS X Solaris Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | Classes, Structs, and Lists are written in proprietary DataTypeDefinitionLanguage (.dtdl) and Objects consisting of those are written in proprietary DataAccessDefinitionLanguage (.dadl) | schema free, schema optional, schema required, partial schema, | schema-free and OWL/RDFS-schema support; RDF shapes | schema-free | schema-free and schema-optional | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | yes | yes, ANSI SQL Types, JSON, typed binary structures | yes | yes text, numeric, histograms | 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 | no | yes | yes, supports real-time synchronization and indexing in SOLR/Elastic search/Lucene and GeoSPARQL geometry data indexes | no | yes pluggable indexing subsystem, by default Apache Lucene | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | no | yes, ANSI SQL with proprietary extensions | stored SPARQL accessed as SQL using Apache Calcite through JDBC/ODBC | SQL-like query language (Circonus Analytics Query Language: CAQL) | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | .NET Client API Proprietary client DLL WinRT client | ADO.NET Direct SQL JDBC JPA ODBC RESTful HTTP/JSON API RESTful MQTT/JSON API RPC | GeoSPARQL GraphQL GraphQL Federation Java API JDBC RDF4J API RDFS RIO Sail API Sesame REST HTTP Protocol SPARQL 1.1 | HTTP API | Bolt protocol Cypher query language Java API Neo4j-OGM Object Graph MapperRESTful HTTP API Spring Data Neo4j TinkerPop 3 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | .Net C C# C++ VB.Net | .Net C C# C++ Java JavaScript (Node.js and browser) PHP Python Visual Basic | .Net C# Clojure Java JavaScript (Node.js) PHP Python Ruby Scala | .Net C C++ Clojure Erlang Go Haskell Java JavaScript JavaScript (Node.js) Lisp Lua Perl PHP Python R Ruby Rust Scala | .Net Clojure Elixir Go Groovy Haskell Java JavaScript Perl PHP Python Ruby Scala | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | yes .Net, JavaScript, C/C++ | well-defined plugin interfaces; JavaScript server-side extensibility | yes, in Lua | yes User defined Procedures and Functions | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | no, except callback-events from server when changes happened | yes | no | no | yes via event handler | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Proprietary Sharding system | File partitioning, horizontal partitioning, sharding Customizable business rules for table partitioning | none | Automatic, metric affinity per node | yes using Neo4j Fabric | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | yes, configurable to be parallel or serial, synchronous or asynchronous, uni-directional or bi-directional, ACID-consistent or eventually consistent (with custom conflict resolution). | Multi-source replication | configurable replication factor, datacenter aware | Causal Clustering using Raft protocol available in in Enterprise Version only | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | no | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Eventual Consistency Immediate Consistency Tunable consistency per server, database, table, and transaction | Immediate Consistency, Eventual consistency (configurable in cluster mode per master or individual client request) | Immediate consistency per node, eventual consistency across nodes | Causal and Eventual Consistency configurable in Causal Cluster setup Immediate Consistency in stand-alone mode | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | yes | yes | yes Constraint checking | no | yes Relationships in graphs | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID | tunable from ACID to Eventually Consistent | ACID | no | ACID | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Support for making data persistent | yes | Yes, tunable from durable to delayed durability to in-memory | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | no | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | Windows-Profile | Fine grained access rights according to SQL-standard with additional protections for files | 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. | no | Users, roles and permissions. Pluggable authentication with supported standards (LDAP, Active Directory, Kerberos) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DataFS | Faircom DB formerly c-treeACE | GraphDB former name: OWLIM | IRONdb | Neo4j | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Specific characteristics | Ontotext GraphDB is a semantic database engine that allows organizations to build... » more | Neo4j delivers graph technology that has been battle tested for performance and scale... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Competitive advantages | GraphDB allows you to link text and data in big knowledge graphs. It’s easy to experiment... » more | Neo4j is the market leader, graph database category creator, and the most widely... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typical application scenarios | Metadata enrichment and management, linked data publishing, semantic inferencing... » more | Real-Time Recommendations Master Data Management Identity and Access Management Network... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Key customers | GraphDB provides a platform for building next-generation AI and Knowledge Graph... » more | Over 800 commercial customers and over 4300 startups use Neo4j. Flagship customers... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Market metrics | GraphDB is the most utilized semantic triplestore for mission-critical enterprise... » more | Neo4j boasts the world's largest graph database ecosystem with more than 140 million... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Licensing and pricing models | GraphDB Free is a non-commercial version and is free to use. GraphDB Enterprise edition... » more | GPL v3 license that can be used all the places where you might use MySQL. Neo4j Commercial... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| News | Riding the Databricks Wave with Hybrid Knowledge Graphs Matching Skills and Candidates with Graph RAG A Triple Store RAG Retriever Integrating GraphDB with Relational Database Systems Understanding the Graph Center of Excellence | Neo4j-Databricks Connector Delivers Deeper Insights, Faster GenAI Development This Week in Neo4j: Podcast, Testing, Knowledge Graph, GenAI and more Neo4j and Snowflake Bring Graph Data Science Into the AI Data Cloud RDF vs. Property Graphs: Choosing the Right Approach for Implementing a Knowledge Graph This Week in Neo4j: Importing Data, NODES, GenAI, Going Meta and 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. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More resources | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DataFS | Faircom DB formerly c-treeACE | GraphDB former name: OWLIM | IRONdb | Neo4j | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DB-Engines blog posts | Applying Graph Analytics to Game of Thrones MySQL, PostgreSQL and Redis are the winners of the March ranking The openCypher Project: Help Shape the SQL for Graphs 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 Ontotext's GraphDB Solution is Now Available on the Microsoft Azure Marketplace Ontotext Announces Latest Major Release, GraphDB 10 Ontotext Platform 3.0 for Enterprise Knowledge Graphs Released It's just semantics: Bulgarian software dev Ontotext squeezes out GraphDB 9.1 Ontotext's GraphDB 8.10 Makes Knowledge Graph Experience Faster and Richer provided by Google News Application observability firm Apica buys telemetry data startup Circonus and adds more funding Apica Acquires Telemetry Data Management Pioneer Circonus And Lands New Funding Apica gets $6 million in funding and buys Circonus - provided by Google News Neo4j employs knowledge graphs as part of the AI stack Neo4j graph analytics integrated with Snowflake’s AI cloud Neo4j Announces Collaboration with Microsoft to Advance GenAI and Data Solutions USA - English - India - English Using Neo4j’s graph database for AI in Azure Neo4j Announces Collaboration with Snowflake for Advanced AI Insights & Predictive Analytics provided by Google News | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Share this page
