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System Properties Comparison Dgraph vs. EsgynDB vs. Google Cloud Bigtable vs. Google Cloud Datastore vs. Vertica
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Dgraph Xexclude from comparison | EsgynDB Xexclude from comparison | Google Cloud Bigtable Xexclude from comparison | Google Cloud Datastore Xexclude from comparison | Vertica OpenText™ Vertica™ Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | Distributed and scalable native Graph DBMS | Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion | Google's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail. | Automatically scaling NoSQL Database as a Service (DBaaS) on the Google Cloud Platform | 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 | Relational DBMS | Key-value store Wide column store | Document store | Relational DBMS Column oriented | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Spatial DBMS Time Series DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Website | dgraph.io | www.esgyn.cn | cloud.google.com/bigtable | cloud.google.com/datastore | www.vertica.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | dgraph.io/docs | cloud.google.com/bigtable/docs | cloud.google.com/datastore/docs | vertica.com/documentation | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | Dgraph Labs, Inc. | Esgyn | OpenText previously Micro Focus and Hewlett Packard | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2016 | 2015 | 2015 | 2008 | 2005 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | 12.0.3, January 2023 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | Open Source Apache 2.0 | commercial | commercial | commercial | commercial Limited community edition free | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only Only available as a cloud service | no | no | yes | yes | 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 | Go | C++, Java | C++ | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | Linux OS X Windows | Linux | hosted | hosted | Linux | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | schema-free | yes | schema-free | schema-free | 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 | yes | no | yes, details here | 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 | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | yes | yes | no | yes | No Indexes Required. Different internal optimization strategy, but same functionality included. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | no | yes | no | SQL-like query language (GQL) | Full 1999 standard plus machine learning, time series and geospatial. Over 650 functions. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | GraphQL query language gRPC (using protocol buffers) API HTTP API | ADO.NET JDBC ODBC | gRPC (using protocol buffers) API HappyBase (Python library) HBase compatible API (Java) | gRPC (using protocol buffers) API RESTful HTTP/JSON API | ADO.NET JDBC Kafka Connector ODBC RESTful HTTP API Spark Connector vSQL character-based, interactive, front-end utility | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | C# C++ Go Java JavaScript (Node.js) PHP Python Ruby | All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net | C# C++ Go Java JavaScript (Node.js) Python | .Net Go Java JavaScript (Node.js) PHP Python Ruby | C# C++ Go Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python R | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | no | Java Stored Procedures | no | using Google App Engine | yes, PostgreSQL PL/pgSQL, with minor differences | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | no | no | no | Callbacks using the Google Apps Engine | yes, called Custom Alerts | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | yes | Sharding | Sharding | Sharding | horizontal partitioning, hierarchical partitioning | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Synchronous replication via Raft | Multi-source replication between multi datacenters | Internal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zones | Multi-source replication using Paxos | 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 | yes | yes using Google Cloud Dataflow | no Bi-directional Spark integration | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Immediate Consistency | Immediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters) | Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on type of query and configuration Strong Consistency is default for entity lookups and queries within an Entity Group (but can instead be made eventually consistent). Other queries are always eventual consistent. | Immediate Consistency | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | no | yes | no | yes via ReferenceProperties or Ancestor paths | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID | ACID | Atomic single-row operations | ACID Serializable Isolation within Transactions, Read Committed outside of Transactions | ACID | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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. | no | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | no Planned for future releases | fine grained access rights according to SQL-standard | Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM) | Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM) | fine grained access rights according to SQL-standard; supports Kerberos, LDAP, Ident and hash | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Dgraph | EsgynDB | Google Cloud Bigtable | Google Cloud Datastore | 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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