DBMS > GBase vs. HugeGraph vs. Neo4j vs. ScyllaDB vs. Spark SQL
System Properties Comparison GBase vs. HugeGraph vs. Neo4j vs. ScyllaDB vs. Spark SQL
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | GBase Xexclude from comparison | HugeGraph Xexclude from comparison | Neo4j Xexclude from comparison | ScyllaDB Xexclude from comparison | Spark SQL Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | Widely used RDBMS in China, including analytical, transactional, distributed transactional, and cloud-native data warehousing. | A fast-speed and highly-scalable Graph DBMS | Scalable, ACID-compliant graph database designed with a high-performance distributed cluster architecture, available in self-hosted and cloud offerings | Cassandra and DynamoDB compatible wide column store | Spark SQL is a component on top of 'Spark Core' for structured data processing | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Relational DBMS | Graph DBMS | Graph DBMS | Wide column store | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary database models | Key-value store | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Website | www.gbase.cn | github.com/hugegraph hugegraph.apache.org | neo4j.com | www.scylladb.com | spark.apache.org/sql | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | hugegraph.apache.org/docs | neo4j.com/docs | docs.scylladb.com | spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | General Data Technology Co., Ltd. | Baidu | Neo4j, Inc. | ScyllaDB | Apache Software Foundation | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2004 | 2018 | 2007 | 2015 | 2014 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | GBase 8a, GBase 8s, GBase 8c | 0.9 | 5.20, May 2024 | ScyllaDB Open Source 5.4.1, January 2024 | 3.5.0 ( 2.13), September 2023 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License  Commercial or Open Source | commercial | Open Source Apache Version 2.0 | Open Source GPL version3, commercial licenses available | Open Source Open Source (AGPL), commercial license available | Open Source Apache 2.0 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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. | Scylla Cloud: Create real-time applications that run at global scale with Scylla Cloud, the industry’s most powerful NoSQL DBaaS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementation language | C, Java, Python | Java | Java, Scala | C++ | Scala | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | Linux | Linux macOS Unix | Linux Can also be used server-less as embedded Java database. OS X Solaris Windows | Linux | Linux OS X Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | yes | yes | schema-free and schema-optional | schema-free | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | yes | 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. | yes | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | yes | yes also supports composite index and range index | yes pluggable indexing subsystem, by default Apache Lucene | yes cluster global secondary indices | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | Standard with numerous extensions | no | no | SQL-like DML and DDL statements (CQL) | SQL-like DML and DDL statements | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | ADO.NET C API JDBC ODBC | Java API RESTful HTTP API TinkerPop Gremlin | Bolt protocol Cypher query language Java API Neo4j-OGM Object Graph MapperRESTful HTTP API Spring Data Neo4j TinkerPop 3 | Proprietary protocol (CQL) compatible with CQL (Cassandra Query Language, an SQL-like language) RESTful HTTP API (DynamoDB compatible) Thrift | JDBC ODBC | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | C# | Groovy Java Python | .Net Clojure Elixir Go Groovy Haskell Java JavaScript Perl PHP Python Ruby Scala | For CQL interface: C#, C++, Clojure, Erlang, Go, Haskell, Java, JavaScript, Node.js, Perl, PHP, Python, Ruby, Rust, Scala For DynamoDB interface: .Net, ColdFusion, Erlang, Groovy, Java, JavaScript, Perl, PHP, Python, Ruby | Java Python R Scala | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | user defined functions | asynchronous Gremlin script jobs | yes User defined Procedures and Functions | yes, Lua | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | yes | no | yes via event handler | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | horizontal partitioning (by range, list and hash) and vertical partitioning | yes depending on used storage backend, e.g. Cassandra and HBase | yes using Neo4j Fabric | Sharding | yes, utilizing Spark Core | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | yes | yes depending on used storage backend, e.g. Cassandra and HBase | Causal Clustering using Raft protocol available in in Enterprise Version only | selectable replication factor Representation of geographical distribution of servers is possible | none | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | via hugegraph-spark | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Eventual Consistency | Causal and Eventual Consistency configurable in Causal Cluster setup Immediate Consistency in stand-alone mode | Eventual Consistency Tunable Consistency can be individually decided for each write operation | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | yes | yes edges in graph | yes Relationships in graphs | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID | ACID | ACID | no Atomicity and isolation are supported for single operations | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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. | yes | yes in-memory tables | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | yes | Users, roles and permissions | Users, roles and permissions. Pluggable authentication with supported standards (LDAP, Active Directory, Kerberos) | Access rights for users can be defined per object | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| GBase | HugeGraph | Neo4j | ScyllaDB | Spark SQL | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Specific characteristics | Neo4j delivers graph technology that has been battle tested for performance and scale... » more | ScyllaDB is engineered to deliver predictable performance at scale. It’s adopted... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Competitive advantages | Neo4j is the market leader, graph database category creator, and the most widely... » more | Highly-performant (efficiently utilizes full resources of a node and network; millions... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typical application scenarios | Real-Time Recommendations Master Data Management Identity and Access Management Network... » more | ScyllaDB is ideal for applications that require high throughput and low latency at... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Key customers | Over 800 commercial customers and over 4300 startups use Neo4j. Flagship customers... » more | Discord, Epic Games, Expedia, Zillow, Comcast, Disney+ Hotstar, Samsung, ShareChat,... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Market metrics | Neo4j boasts the world's largest graph database ecosystem with more than 140 million... » more | ScyllaDB typically offers ~75% total cost of ownership savings, with ~5X higher throughput... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Licensing and pricing models | GPL v3 license that can be used all the places where you might use MySQL. Neo4j Commercial... » more | ScyllaDB Open Source - free open source software (AGPL) ScyllaDB Enterprise - subscription-based... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| News | This Week in Neo4j: Llamaindex, Semantic Search, Graph Database, Entity Resolution and more 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 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| GBase | HugeGraph | Neo4j | ScyllaDB | Spark SQL | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Recent citations in the news | POC exploit code published for 9.8-rated Apache HugeGraph RCE flaw Critical Apache HugeGraph Flaw Let Attackers Execute Remote Code PoC Exploit Released for High Severity Apache HugeGraph RCE flaw AI, Lockbit, Veeam, Club Penguin, Kali, Commando Cat, HugeGraph, Aaran Leyland… – SWN #391 Top 5 CVEs and Vulnerabilities of May 2024 provided by Google News | Neo4j employs knowledge graphs as part of the AI stack Neo4j Announces Collaboration with Microsoft to Advance GenAI and Data Solutions USA - English - India - English Neo4j graph analytics integrated with Snowflake’s AI cloud Using Neo4j’s graph database for AI in Azure Neo4j Is Planning IPO on Nasdaq, Largest Owner Greenbridge Says provided by Google News | Sleeping at Scale - Delivering 10k Timers per Second per Node with Rust, Tokio, Kafka, and Scylla ScyllaDB Raises $43M to Take on MongoDB at Scale, Push Database Performance to New Levels ScyllaDB on AWS is a NoSQL Database Built for Gigabyte-to-Petabyte Scale | Amazon Web Services ScyllaDB Database Review | eWeek Scylla review: Apache Cassandra supercharged provided by Google News | Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024 Performant IPv4 Range Spark Joins | by Jean-Claude Cote Simba Technologies(R) Introduces New, Powerful JDBC Driver With SQL Connector for Apache Spark(TM) provided by Google News | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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