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System Properties Comparison Google Cloud Bigtable vs. Neo4j vs. Oracle Berkeley DB vs. TDengine
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| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Google Cloud Bigtable Xexclude from comparison | Neo4j Xexclude from comparison | Oracle Berkeley DB Xexclude from comparison | TDengine Xexclude from comparison | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | Google's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail. | Scalable, ACID-compliant graph database designed with a high-performance distributed cluster architecture, available in self-hosted and cloud offerings | Widely used in-process key-value store | Time Series DBMS and big data platform | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Key-value store Wide column store | Graph DBMS | Key-value store  supports sorted and unsorted key setsNative XML DBMS in the Oracle Berkeley DB XML version | Time Series DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary database models | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Website | cloud.google.com/bigtable | neo4j.com | www.oracle.com/database/technologies/related/berkeleydb.html | github.com/taosdata/TDengine tdengine.com | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | cloud.google.com/bigtable/docs | neo4j.com/docs | docs.oracle.com/cd/E17076_05/html/index.html | docs.tdengine.com | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | Neo4j, Inc. | Oracle originally developed by Sleepycat, which was acquired by Oracle | TDEngine, previously Taos Data | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2015 | 2007 | 1994 | 2019 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 5.19, April 2024 | 18.1.40, May 2020 | 3.0, August 2022 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | commercial | Open Source GPL version3, commercial licenses available | Open Source commercial license available | Open Source AGPL V3, also commercial editions available | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Cloud-based only Only available as a cloud service | yes | 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 | Java, Scala | C, Java, C++ (depending on the Berkeley DB edition) | C | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | hosted | Linux Can also be used server-less as embedded Java database. OS X Solaris Windows | AIX Android FreeBSD iOS Linux OS X Solaris VxWorks Windows | Linux Windows | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | schema-free | schema-free and schema-optional | schema-free | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | no | yes | no | 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 | yes only with the Berkeley DB XML edition | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | no | yes pluggable indexing subsystem, by default Apache Lucene | yes | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | no | no | yes SQL interfaced based on SQLite is available | Standard SQL with extensions for time-series applications | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | gRPC (using protocol buffers) API HappyBase (Python library) HBase compatible API (Java) | Bolt protocol Cypher query language Java API Neo4j-OGM Object Graph MapperRESTful HTTP API Spring Data Neo4j TinkerPop 3 | JDBC RESTful HTTP API | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | C# C++ Go Java JavaScript (Node.js) Python | .Net Clojure Elixir Go Groovy Haskell Java JavaScript Perl PHP Python Ruby Scala | .Net Figaro is a .Net framework assembly that extends Berkeley DB XML into an embeddable database engine for .NET others Third-party libraries to manipulate Berkeley DB files are available for many languagesC C# C++ Java JavaScript (Node.js) 3rd party bindingPerl Python Tcl | C C# C++ Go Java JavaScript (Node.js) PHP Python Rust | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | no | yes User defined Procedures and Functions | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | no | yes via event handler | yes only for the SQL API | yes, via alarm monitoring | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding | yes using Neo4j Fabric | none | Sharding | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Internal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zones | Causal Clustering using Raft protocol available in in Enterprise Version only | Source-replica replication | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters) | Causal and Eventual Consistency configurable in Causal Cluster setup Immediate Consistency in stand-alone mode | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | no | yes Relationships in graphs | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | Atomic single-row operations | ACID | ACID | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Support for making data persistent | yes | yes | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | no | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM) | Users, roles and permissions. Pluggable authentication with supported standards (LDAP, Active Directory, Kerberos) | no | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Google Cloud Bigtable | Neo4j | Oracle Berkeley DB | TDengine | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Specific characteristics | Neo4j delivers graph technology that has been battle tested for performance and scale... » more | TDengine™ is a next generation data historian purpose-built for Industry 4.0 and... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Competitive advantages | Neo4j is the market leader, graph database category creator, and the most widely... » more | High Performance at any Scale: TDengine is purpose-built for handling massive industrial... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typical application scenarios | Real-Time Recommendations Master Data Management Identity and Access Management Network... » more | TDengine is designed for Industrial IoT scenarios, including: Manufacturing Connected... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Key customers | Over 800 commercial customers and over 4300 startups use Neo4j. Flagship customers... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Market metrics | Neo4j boasts the world's largest graph database ecosystem with more than 140 million... » more | TDengine has garnered over 22,500 stars on GitHub and is used in over 50 countries... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Licensing and pricing models | GPL v3 license that can be used all the places where you might use MySQL. Neo4j Commercial... » more | TDengine OSS is an open source, cloud native time series database. It includes built-in... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| News | This Week in Neo4j: GraphRAG, Testcontainers, Metadata Management, App Dev and more Creating the GQL Database Language Standard This Week in Neo4j: GraphRAG, Knowledge Graphs, Open Source AI, GraphQL and more This Week in Neo4j: Nodes 2024, Data Modelling, Events, Knowledge Graphs and more GQL is Here: Your Cypher Queries in a GQL World | Can Typical Time-Series Databases Replace Data Historians? TDengine 3.3.0.0 Release Notes How to Unlock Value from Industrial Data with AI and ML Technology Compare InfluxDB vs. TDengine Why We Need the Next Generation Data Historian | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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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 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Recent citations in the news | Google Introduces Autoscaling for Cloud Bigtable for Optimizing Costs Google scales up Cloud Bigtable NoSQL database Review: Google Bigtable scales with ease Google introduces Cloud Bigtable managed NoSQL database to process data at scale Google Cloud makes it cheaper to run smaller workloads on Bigtable provided by Google News | Neo4j Announces Collaboration with Microsoft to Advance GenAI and Data Solutions USA - English - India - English Neo4j Empowers Syracuse University with $250K Grant to Tackle Misinformation in 2024 Elections Using Neo4j’s graph database for AI in Azure Neo4j Is Planning IPO on Nasdaq, Largest Owner Greenbridge Says Neo4j, Microsoft add graph features to Azure AI services provided by Google News | ACM recognizes far-reaching technical achievements with special awards Database Trends Report: SQL Beats NoSQL, MySQL Most Popular -- ADTmag A Quick Look at Open Source Databases for Mobile App Development provided by Google News | TDengine named Top Global Industrial Data Management Solution New TDengine Benchmark Results Show Up to 37.0x Higher Query Performance Than InfluxDB and TimescaleDB TDengine debuts cloud-based time-series data processing platform for IoT deployments Comparing Different Time-Series Databases provided by Google News | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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