DBMS > EJDB vs. HyperSQL vs. InfluxDB vs. Kdb vs. Neo4j
System Properties Comparison EJDB vs. HyperSQL vs. InfluxDB vs. Kdb vs. Neo4j
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | EJDB Xexclude from comparison | HyperSQL  also known as HSQLDB Xexclude from comparison | InfluxDB Xexclude from comparison | Kdb Xexclude from comparison | Neo4j Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | Embeddable document-store database library with JSON representation of queries (in MongoDB style) | Multithreaded, transactional RDBMS written in Java also known as HSQLDB | DBMS for storing time series, events and metrics | High performance Time Series DBMS | Scalable, ACID-compliant graph database designed with a high-performance distributed cluster architecture, available in self-hosted and cloud offerings | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Document store | Relational DBMS | Time Series DBMS | Time Series DBMS Vector DBMS | Graph DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary database models | Spatial DBMS with GEO package | Relational DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Website | github.com/Softmotions/ejdb | hsqldb.org | www.influxdata.com/products/influxdb-overview | kx.com | neo4j.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | github.com/Softmotions/ejdb/blob/master/README.md | hsqldb.org/web/hsqlDocsFrame.html | docs.influxdata.com/influxdb | code.kx.com | neo4j.com/docs | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | Softmotions | Kx Systems, a division of First Derivatives plc | Neo4j, Inc. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2012 | 2001 | 2013 | 2000 kdb was released 2000, kdb+ in 2003 | 2007 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 2.7.2, June 2023 | 2.7.6, April 2024 | 3.6, May 2018 | 5.23, August 2024 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | Open Source GPLv2 | Open Source based on BSD license | Open Source MIT-License; commercial enterprise version available | commercial free 32-bit version | 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 | C | Java | Go | q | Java, Scala | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | server-less | All OS with a Java VM Embedded (into Java applications) and Client-Server operating modes | Linux OS X through Homebrew | Linux OS X Solaris Windows | Linux Can also be used server-less as embedded Java database. OS X Solaris Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | schema-free | yes | schema-free | yes | schema-free and schema-optional | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | yes string, integer, double, bool, date, object_id | yes | Numeric data and Strings | 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 | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | no | yes | no | yes table attribute 'grouped' | yes pluggable indexing subsystem, by default Apache Lucene | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | no | yes | SQL-like query language | SQL-like query language (q) | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | in-process shared library | HTTP API JDBC via HTTP JDBC ODBC | HTTP API JSON over UDP | HTTP API JDBC Jupyter Kafka ODBC WebSocket | Bolt protocol Cypher query language Java API Neo4j-OGM Object Graph MapperRESTful HTTP API Spring Data Neo4j TinkerPop 3 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | Actionscript C C# C++ Go Java JavaScript (Node.js) Lua Objective-C Pike Python Ruby | All languages supporting JDBC/ODBC Java | .Net Clojure Erlang Go Haskell Java JavaScript JavaScript (Node.js) Lisp Perl PHP Python R Ruby Rust Scala | C C# C++ Go J Java JavaScript Lua MatLab Perl PHP Python R Scala | .Net Clojure Elixir Go Groovy Haskell Java JavaScript Perl PHP Python Ruby Scala | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | no | Java, SQL | no | user defined functions | yes User defined Procedures and Functions | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | no | yes | no | yes with views | yes via event handler | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | none | none | Sharding in enterprise version only | horizontal partitioning | yes using Neo4j Fabric | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | none | none | selectable replication factor in enterprise version only | Source-replica replication | 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 similar paradigm used for internal processing | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Immediate Consistency | Causal and Eventual Consistency configurable in Causal Cluster setup Immediate Consistency in stand-alone mode | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | no typically not needed, however similar functionality with collection joins possible | yes | no | yes | yes Relationships in graphs | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | no | ACID | no | no | ACID | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes Read/Write Locking | 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. | yes | yes Depending on used storage engine | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | no | fine grained access rights according to SQL-standard | simple rights management via user accounts | rights management via user accounts | Users, roles and permissions. Pluggable authentication with supported standards (LDAP, Active Directory, Kerberos) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| EJDB | HyperSQL also known as HSQLDB | InfluxDB | Kdb | Neo4j | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Specific characteristics | InfluxData is the creator of InfluxDB , the open source time series database. It... » more | Integrated columnar database & programming system for streaming, real time and historical... » more | Neo4j delivers graph technology that has been battle tested for performance and scale... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Competitive advantages | Time to Value InfluxDB is available in all the popular languages and frameworks,... » more | provides seamless scalability; runs on industry standard server platforms; is top-ranked... » more | Neo4j is the market leader, graph database category creator, and the most widely... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typical application scenarios | IoT & Sensor Monitoring Developers are witnessing the instrumentation of every available... » more | tick database streaming sensor data massive intelligence applications oil and gas... » more | Real-Time Recommendations Master Data Management Identity and Access Management Network... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Key customers | InfluxData has more than 1,900 paying customers, including customers include MuleSoft,... » more | Goldman Sachs Morgan Stanley Merrill Lynch J.P. Morgan Deutsche Bank IEX Securities... » more | Over 800 commercial customers and over 4300 startups use Neo4j. Flagship customers... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Market metrics | Fastest-growing database to drive 27,500 GitHub stars Over 750,000 daily active instances » more | kdb+ performance and reliability proven by our customers in critical infrastructure... » more | Neo4j boasts the world's largest graph database ecosystem with more than 140 million... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Licensing and pricing models | Open source core with closed source clustering available either on-premise or on... » more | upon request » more | GPL v3 license that can be used all the places where you might use MySQL. Neo4j Commercial... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| News | Real-Time Visualization for IIoT Data Deploying InfluxDB and Telegraf to Monitor Kubernetes Telegraf 1.32 Release Notes An Introductory Guide to Cloud Security for IIoT Building Real-Time Android Apps with InfluxDB Cloud: Data Logging, Querying, and Visualization | Elevate Fraud Detection With Neo4j on AWS: Uncover Hidden Patterns and Enhance Accuracy The Ethics of Generative AI: Understanding the Principles and Risks GraphSummit Europe 2024: Actionable Insights From Industry Leaders and Innovators This Week in Neo4j: Knowledge Graph, Data Loading, Olympics, CSV and more Neo4j Expands Cloud Database Capabilities to Power Enterprise-Scale Graph Deployments | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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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 | Why Build a Time Series Data Platform? Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity Time Series DBMS as a new trend? | 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 HyperSQL DataBase flaw leaves library vulnerable to RCE Introduction to JDBC with HSQLDB tutorial provided by Google News Run and manage open source InfluxDB databases with Amazon Timestream InfluxData avoids ’AI magic beans’ in InfluxDB time series database update for enterprises InfluxData makes performance, storage improvements to InfluxDB 3.0 InfluxData's Latest Updates Optimize Time Series Data for Better Performance, Scale and Management InfluxData Brings Higher Performance and New Features to InfluxDB 3.0 to Power Massive Time Series Workloads at Scale provided by Google News Turbocharging the Engine: KX Unleashes AI-First Transformation with kdb+ Introducing Amazon FinSpace with Managed kdb Insights, a fully managed analytics engine, commonly used by capital markets customers for analysis of real-time and historical time series data McLaren Applied and KX partner to enhance ATLAS software analytics capabilities KX Brings the Power and Performance of kdb+ to Python Developers with PyKX Time for the Kdb/Q specialists to quit finance? provided by Google News Neo4j lowers barriers to graph technology with gen AI copilot, 15x read capacity Implementing GraphReader with Neo4j and LangGraph | by Tomaz Bratanic | Sep, 2024 Neo4j Transforms Its Cloud Database Portfolio to Accelerate Graph Adoption & GenAI for the Enterprise Neo4j eyes GenAI workloads in APAC Neo4j Transforms Its Cloud Database Portfolio to Accelerate Graph Adoption & GenAI for the Enterprise provided by Google News | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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