DBMS > Graph Engine vs. Netezza vs. Quasardb vs. Spark SQL vs. Titan
System Properties Comparison Graph Engine vs. Netezza vs. Quasardb vs. Spark SQL vs. Titan
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Graph Engine  former name: Trinity Xexclude from comparison | Netezza Also called PureData System for Analytics by IBM Xexclude from comparison | Quasardb Xexclude from comparison | Spark SQL Xexclude from comparison | Titan Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Titan has been decommisioned after the takeover by Datastax. It will be removed from the DB-Engines ranking. A fork has been open-sourced as JanusGraph. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | A distributed in-memory data processing engine, underpinned by a strongly-typed RAM store and a general distributed computation engine | Data warehouse and analytics appliance part of IBM PureSystems | Distributed, high-performance timeseries database | Spark SQL is a component on top of 'Spark Core' for structured data processing | Titan is a Graph DBMS optimized for distributed clusters. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Graph DBMS Key-value store | Relational DBMS | Time Series DBMS | Relational DBMS | Graph DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Website | www.graphengine.io | www.ibm.com/products/netezza | quasar.ai | spark.apache.org/sql | github.com/thinkaurelius/titan | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | www.graphengine.io/docs/manual | doc.quasar.ai/master | spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html | github.com/thinkaurelius/titan/wiki | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | Microsoft | IBM | quasardb | Apache Software Foundation | Aurelius, owned by DataStax | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2010 | 2000 | 2009 | 2014 | 2012 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 3.14.1, January 2024 | 3.5.0 ( 2.13), September 2023 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | Open Source MIT License | commercial | commercial Free community edition, Non-profit organizations and non-commercial usage are eligible for free licenses | Open Source Apache 2.0 | Open Source Apache license, version 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. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementation language | .NET and C | C++ | Scala | Java | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | .NET | Linux included in appliance | BSD Linux OS X Windows | Linux OS X Windows | Linux OS X Unix Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | yes | yes | schema-free | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | yes | yes | yes integer and binary | 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 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | yes | yes with tags | no | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | no | yes | SQL-like query language | SQL-like DML and DDL statements | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | RESTful HTTP API | JDBC ODBC OLE DB | HTTP API | JDBC ODBC | Java API TinkerPop Blueprints TinkerPop Frames TinkerPop Gremlin TinkerPop Rexster | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | C# C++ F# Visual Basic | C C++ Fortran Java Lua Perl Python R | .Net C C# C++ Go Java JavaScript (Node.js) PHP Python R | Java Python R Scala | Clojure Java Python | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | yes | yes | no | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | no | no | no | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | horizontal partitioning | Sharding | Sharding consistent hashing | yes, utilizing Spark Core | yes via pluggable storage backends | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Source-replica replication | Source-replica replication with selectable replication factor | none | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | yes | with Hadoop integration | yes via Faunus, a graph analytics engine | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Eventual Consistency Immediate Consistency | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | no | no | no | no | yes Relationships in graph | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | no | ACID | ACID | no | ACID | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Support for making data persistent | optional: either by committing a write-ahead log (WAL) to the local persistent storage or by dumping the memory to a persistent storage | yes | yes by using LevelDB | yes | yes Supports various storage backends: Cassandra, HBase, Berkeley DB, Akiban, Hazelcast | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | yes | yes Transient mode | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | Users with fine-grained authorization concept | Cryptographically strong user authentication and audit trail | no | User authentification and security via Rexster Graph Server | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More information provided by the system vendorWe 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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Graph Engine former name: Trinity | Netezza Also called PureData System for Analytics by IBM | Quasardb | Spark SQL | Titan | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DB-Engines blog posts | Graph DBMS increased their popularity by 500% within the last 2 years Graph DBMSs are gaining in popularity faster than any other database category Trinity Open source Microsoft Graph Engine takes on Neo4j Aerospike Is Now a Graph Database, Too IBM releases Graph, a service that can outperform SQL databases The graph analytics landscape 2019 - DataScienceCentral.com provided by Google News IBM announces availability of the high-performance, cloud-native Netezza Performance Server as a Service on AWS AWS and IBM Netezza come out in support of Iceberg in table format face-off Migrating your Netezza data warehouse to Amazon Redshift | Amazon Web Services Netezza Performance Server IBM Brings Back a Netezza, Attacks Yellowbrick provided by Google News Hubble Unexpectedly Finds Double Quasar in Distant Universe Record quasar is most luminous object in the universe Quasar Selected by National Renewable Energy Laboratory to Help with Energy System De-risking and Optimization QUASAR yacht (Bilgin, 46.8m, 2016) Gravitational lensing method reveals accurate mass of a galaxy hosting a quasar provided by Google News Feature Engineering for Time-Series Using PySpark on Databricks 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 18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024 provided by Google News Amazon DynamoDB Storage Backend for Titan: Distributed Graph Database | Amazon Web Services Beyond Titan: The Evolution of DataStax's New Graph Database DataStax acquires Aurelius, the startup behind the Titan graph database 5 Q's with Graph Database Expert Marko Rodriguez – Center for Data Innovation DSE Graph review: Graph database does double duty provided by Google News | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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