DBMS > IBM Db2 Event Store vs. Stardog vs. SwayDB vs. TigerGraph vs. Vertica
System Properties Comparison IBM Db2 Event Store vs. Stardog vs. SwayDB vs. TigerGraph vs. Vertica
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | IBM Db2 Event Store Xexclude from comparison | Stardog Xexclude from comparison | SwayDB Xexclude from comparison | TigerGraph Xexclude from comparison | Vertica  OpenText™ Vertica™ Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases | Enterprise Knowledge Graph platform and graph DBMS with high availability, high performance reasoning, and virtualization | An embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage | A complete, distributed, parallel graph computing platform supporting web-scale data analytics in real-time | Cloud or off-cloud analytical database and query engine for structured and semi-structured streaming and batch data. Machine learning platform with built-in algorithms, data preparation capabilities, and model evaluation and management via SQL or Python. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Event Store Time Series DBMS | Graph DBMS RDF store | Key-value store | Graph DBMS | Relational DBMS Column oriented | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary database models | Spatial DBMS Time Series DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Website | www.ibm.com/products/db2-event-store | www.stardog.com | swaydb.simer.au | www.tigergraph.com | www.vertica.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | www.ibm.com/docs/en/db2-event-store | docs.stardog.com | docs.tigergraph.com | vertica.com/documentation | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | IBM | Stardog-Union | Simer Plaha | OpenText previously Micro Focus and Hewlett Packard | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2017 | 2010 | 2018 | 2017 | 2005 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 2.0 | 7.3.0, May 2020 | 12.0.3, January 2023 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | commercial free developer edition available | commercial 60-day fully-featured trial license; 1-year fully-featured non-commercial use license for academics/students | Open Source GNU Affero GPL V3.0 | commercial | commercial Limited community edition free | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Cloud-based only Only available as a cloud service | no | no | no | no | no on-premises, all major clouds - Amazon AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform and containers | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementation language | C and C++ | Java | Scala | C++ | C++ | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | Linux Linux, macOS, Windows for the developer addition | Linux macOS Windows | Linux | Linux | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | yes | schema-free and OWL/RDFS-schema support | schema-free | yes | Yes, but also semi-structure/unstructured data storage, and complex hierarchical data (like Parquet) stored and/or queried. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | yes | yes | no | 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 Import/export of XML data possible | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | no | yes supports real-time indexing in full-text and geospatial | no | No Indexes Required. Different internal optimization strategy, but same functionality included. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | yes through the embedded Spark runtime | Yes, compatible with all major SQL variants through dedicated BI/SQL Server | no | SQL-like query language (GSQL) | Full 1999 standard plus machine learning, time series and geospatial. Over 650 functions. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | ADO.NET DB2 Connect JDBC ODBC RESTful HTTP API | GraphQL query language HTTP API Jena RDF API OWL RDF4J API Sesame REST HTTP Protocol SNARL SPARQL Spring Data Stardog Studio TinkerPop 3 | GSQL (TigerGraph Query Language) Kafka RESTful HTTP/JSON API | ADO.NET JDBC Kafka Connector ODBC RESTful HTTP API Spark Connector vSQL character-based, interactive, front-end utility | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | C C# C++ Cobol Delphi Fortran Go Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python R Ruby Scala Visual Basic | .Net Clojure Groovy Java JavaScript Python Ruby | Java Kotlin Scala | C++ Java | C# C++ Go Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python R | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | yes | user defined functions and aggregates, HTTP Server extensions in Java | no | yes | yes, PostgreSQL PL/pgSQL, with minor differences | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | no | yes via event handlers | no | no | yes, called Custom Alerts | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding | none | none | horizontal partitioning, hierarchical partitioning | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Active-active shard replication | Multi-source replication in HA-Cluster | none | Multi-source replication One, or more copies of data replicated across nodes, or object-store used for repository. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | no | no | yes | no Bi-directional Spark integration | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Eventual Consistency | Immediate Consistency in HA-Cluster | Immediate Consistency | Immediate Consistency | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | no | yes relationships in graphs | no | yes Relationships in graphs | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | no | ACID | Atomic execution of operations | ACID | ACID | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | No - written data is immutable | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Support for making data persistent | Yes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storage | 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 | yes | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | fine grained access rights according to SQL-standard | Access rights for users and roles | no | Role-based access control | fine grained access rights according to SQL-standard; supports Kerberos, LDAP, Ident and hash | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| IBM Db2 Event Store | Stardog | SwayDB | TigerGraph | Vertica OpenText™ Vertica™ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Specific characteristics | Deploy-anywhere database for large-scale analytical deployments. Deploy off-cloud,... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Competitive advantages | Fast, scalable, and capable of high concurrency. Separation of compute/storage leverages... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typical application scenarios | Communication and network analytics, Embedded analytics, Fraud monitoring and Risk... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Key customers | Abiba Systems, Adform, adMarketplace, AmeriPride, Anritsu, AOL, Avito, Auckland Transport,... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Licensing and pricing models | Cost-based models and subscription-based models are both available. One license is... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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