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System Properties Comparison Datastax Enterprise vs. Graph Engine vs. IBM Db2 Event Store vs. Neo4j
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| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Datastax Enterprise Xexclude from comparison | Graph Engine  former name: Trinity Xexclude from comparison | IBM Db2 Event Store Xexclude from comparison | Neo4j Xexclude from comparison | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | 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. | A distributed in-memory data processing engine, underpinned by a strongly-typed RAM store and a general distributed computation engine | Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases | Scalable, ACID-compliant graph database designed with a high-performance distributed cluster architecture, available in self-hosted and cloud offerings | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Wide column store | Graph DBMS Key-value store | Event Store Time Series DBMS | Graph DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary database models | Document store Graph DBMS Spatial DBMS Search engine Vector DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Website | www.datastax.com/products/datastax-enterprise | www.graphengine.io | www.ibm.com/products/db2-event-store | neo4j.com | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | docs.datastax.com | www.graphengine.io/docs/manual | www.ibm.com/docs/en/db2-event-store | neo4j.com/docs | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | DataStax | Microsoft | IBM | Neo4j, Inc. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2011 | 2010 | 2017 | 2007 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 6.8, April 2020 | 2.0 | 5.19, April 2024 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | commercial | Open Source MIT License | commercial free developer edition available | Open Source GPL version3, commercial licenses available | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Cloud-based only Only available as a cloud service | 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. | Neo4j Aura: Neo4j’s fully managed cloud service: The zero-admin, always-on graph database for cloud developers. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementation language | Java | .NET and C | C and C++ | Java, Scala | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | Linux OS X | .NET | Linux Linux, macOS, Windows for the developer addition | Linux Can also be used server-less as embedded Java database. OS X Solaris Windows | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | schema-free | yes | yes | schema-free and schema-optional | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | 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 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | yes | no | yes pluggable indexing subsystem, by default Apache Lucene | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | SQL-like DML and DDL statements (CQL); Spark SQL | no | yes through the embedded Spark runtime | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | Proprietary protocol CQL (Cassandra Query Language) TinkerPop Gremlin with DSE Graph | RESTful HTTP API | ADO.NET DB2 Connect JDBC ODBC RESTful HTTP API | Bolt protocol Cypher query language Java API Neo4j-OGM Object Graph MapperRESTful HTTP API Spring Data Neo4j TinkerPop 3 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | C C# C++ Java JavaScript (Node.js) PHP Python Ruby | C# C++ F# Visual Basic | C C# C++ Cobol Delphi Fortran Go Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python R Ruby Scala Visual Basic | .Net Clojure Elixir Go Groovy Haskell Java JavaScript Perl PHP Python Ruby Scala | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | no | yes | yes | yes User defined Procedures and Functions | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | yes | no | no | yes via event handler | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding no "single point of failure" | horizontal partitioning | Sharding | yes using Neo4j Fabric | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | configurable replication factor, datacenter aware, advanced replication for edge computing | Active-active shard replication | Causal Clustering using Raft protocol available in in Enterprise Version only | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | yes | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency Tunable Consistency consistency level can be individually decided with each write operation | Eventual Consistency | Causal and Eventual Consistency configurable in Causal Cluster setup Immediate Consistency in stand-alone mode | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | no | no | no | yes Relationships in graphs | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | no Atomicity and isolation are supported for single operations | no | no | ACID | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | No - written data is immutable | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Support for making data persistent | yes | optional: either by committing a write-ahead log (WAL) to the local persistent storage or by dumping the memory to a persistent storage | Yes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storage | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | Access rights for users can be defined per object | fine grained access rights according to SQL-standard | Users, roles and permissions. Pluggable authentication with supported standards (LDAP, Active Directory, Kerberos) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Datastax Enterprise | Graph Engine former name: Trinity | IBM Db2 Event Store | Neo4j | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Specific characteristics | DataStax Enterprise is scale-out data infrastructure for enterprises that need to... » more | Neo4j delivers graph technology that has been battle tested for performance and scale... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Competitive advantages | Supporting the following application requirements: Zero downtime - Built on Apache... » more | Neo4j is the market leader, graph database category creator, and the most widely... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typical application scenarios | Applications that must be massively and linearly scalable with 100% uptime and able... » more | Real-Time Recommendations Master Data Management Identity and Access Management Network... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Key customers | Capital One, Cisco, Comcast, eBay, McDonald's, Microsoft, Safeway, Sony, UBS, and... » more | Over 800 commercial customers and over 4300 startups use Neo4j. Flagship customers... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Market metrics | Among the Forbes 100 Most Innovative Companies, DataStax is trusted by 5 of the top... » more | Neo4j boasts the world's largest graph database ecosystem with more than 140 million... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Licensing and pricing models | Annual subscription » more | GPL v3 license that can be used all the places where you might use MySQL. Neo4j Commercial... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| News | What Is Retrieval-Augmented Generation (RAG)? This Week in Neo4j: Google Cloud, Analysis, Knowledge Graph, Relationships and more Announcing NODES 2024: Submit Your Talk ISO GQL: A Defining Moment in the History of Database Innovation This Week in Neo4j: Podcast, RAG, Neo4j Guide, ERP and 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. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More resources | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| 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 DataStax and LlamaIndex Partner to Make Building RAG Applications Easier than Ever for GenAI Developers DataStax Introduces Enhanced RAG Capabilities Through Astra DB and NVIDIA Tech DataStax Rolls Out Vector Search for Astra DB to Support Gen AI DataStax goes vector searching with Astra DB – Blocks and Files DataStax delivers HIPAA-enabled, PCI compliant vector database to fuel enterprise-wide generative AI applications provided by Google News Trinity Open source Microsoft Graph Engine takes on Neo4j IBM releases Graph, a service that can outperform SQL databases How Google and Microsoft taught search to "understand" the Web Aerospike Is Now a Graph Database, Too provided by Google News Advancements in streaming data storage, real-time analysis and machine learning IBM Builds New Ultra-Fast Platform for Hoovering Up and Analyzing Data from Anywhere Best cloud databases of 2022 How IBM Is Turning Db2 into an 'AI Database' provided by Google News Neo4j Is Planning IPO on Nasdaq, Largest Owner Greenbridge Says Neo4j Announces Collaboration with Microsoft to Advance GenAI and Data Solutions USA - English Using Neo4j’s graph database for AI in Azure Neo4j, Microsoft add graph features to Azure AI services Leveraging Neo4j and Amazon Bedrock for an Explainable, Secure, and Connected Generative AI Solution | Amazon ... provided by Google News | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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