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System Properties Comparison EsgynDB vs. Google Cloud Bigtable vs. GraphDB vs. HugeGraph vs. InterSystems Caché
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | EsgynDB Xexclude from comparison | Google Cloud Bigtable Xexclude from comparison | GraphDB former name: OWLIM Xexclude from comparison | HugeGraph Xexclude from comparison | InterSystems Caché Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Caché is a deprecated database engine which is substituted with InterSystems IRIS. It therefore is removed from the DB-Engines Ranking. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | 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. | 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 fast-speed and highly-scalable Graph DBMS | A multi-model DBMS and application server | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Relational DBMS | Key-value store Wide column store | Graph DBMS RDF store | Graph DBMS | Key-value store Object oriented DBMS Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Document store | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Website | www.esgyn.cn | cloud.google.com/bigtable | www.ontotext.com | github.com/hugegraph hugegraph.apache.org | www.intersystems.com/products/cache | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | cloud.google.com/bigtable/docs | graphdb.ontotext.com/documentation | hugegraph.apache.org/docs | docs.intersystems.com | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Social network pages | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | Esgyn | Ontotext | Baidu | InterSystems | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2015 | 2015 | 2000 | 2018 | 1997 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | 10.4, October 2023 | 0.9 | 2018.1.4, May 2020 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | commercial | commercial | commercial Some plugins of GraphDB Workbench are open sourced | Open Source Apache Version 2.0 | commercial | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only Only available as a cloud service | no | yes | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementation language | C++, Java | Java | Java | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | Linux | hosted | All OS with a Java VM Linux OS X Windows | Linux macOS Unix | AIX HP Open VMS HP-UX Linux OS X Solaris Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | yes | schema-free | schema-free and OWL/RDFS-schema support; RDF shapes | yes | depending on used data model | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | yes | no | 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 | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | yes | no | yes, supports real-time synchronization and indexing in SOLR/Elastic search/Lucene and GeoSPARQL geometry data indexes | yes also supports composite index and range index | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | yes | no | stored SPARQL accessed as SQL using Apache Calcite through JDBC/ODBC | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | ADO.NET JDBC ODBC | gRPC (using protocol buffers) API HappyBase (Python library) HBase compatible API (Java) | GeoSPARQL GraphQL GraphQL Federation Java API JDBC RDF4J API RDFS RIO Sail API Sesame REST HTTP Protocol SPARQL 1.1 | Java API RESTful HTTP API TinkerPop Gremlin | .NET Client API JDBC ODBC RESTful HTTP API | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net | C# C++ Go Java JavaScript (Node.js) Python | .Net C# Clojure Java JavaScript (Node.js) PHP Python Ruby Scala | Groovy Java Python | C# C++ Java | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | Java Stored Procedures | no | well-defined plugin interfaces; JavaScript server-side extensibility | asynchronous Gremlin script jobs | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | no | no | no | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding | Sharding | none | yes depending on used storage backend, e.g. Cassandra and HBase | none | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Multi-source replication between multi datacenters | Internal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zones | Multi-source replication | yes depending on used storage backend, e.g. Cassandra and HBase | Source-replica replication | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | yes | yes | no | via hugegraph-spark | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Immediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters) | Immediate Consistency, Eventual consistency (configurable in cluster mode per master or individual client request) | Eventual Consistency | Immediate Consistency | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | yes | no | yes Constraint checking | yes edges in graph | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID | Atomic single-row operations | ACID | ACID | 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 | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | fine grained access rights according to SQL-standard | Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM) | 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. | Users, roles and permissions | Access rights for users, groups and roles | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
EsgynDB | Google Cloud Bigtable | GraphDB former name: OWLIM | HugeGraph | InterSystems Caché | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Specific characteristics | Ontotext GraphDB is a semantic database engine that allows organizations to build... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Competitive advantages | GraphDB allows you to link text and data in big knowledge graphs. It’s easy to experiment... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typical application scenarios | Metadata enrichment and management, linked data publishing, semantic inferencing... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Key customers | GraphDB provides a platform for building next-generation AI and Knowledge Graph... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Market metrics | GraphDB is the most utilized semantic triplestore for mission-critical enterprise... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Licensing and pricing models | GraphDB Free is a non-commercial version and is free to use. GraphDB Enterprise edition... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
News | How Knowledge Graphs Power Data Mesh and Data Fabric Building Smarter Financial Services: The Role of Semantic Technologies, Knowledge Graphs and Generative AI Using GraphDB’s Natural Language Interface to Talk with Your Content Choosing A Graph Data Model to Best Serve Your Use Case Event Extraction Based on Fine-Tuned Text2Event Transformer Speeds up the Fact-checking Process | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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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. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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