# Beste Spaltenorientierte Datenbanken

  *By [Shalaka Joshi](https://research.g2.com/insights/author/shalaka-joshi)*

   Spaltenorientierte Datenbanken speichern Daten nach Spalten statt nach Zeilen. Das Datenformat in diesen Lösungen macht sie schneller und effizienter für sofortige analytische Abfragen. Diese Datenbanken werden hauptsächlich in Data Warehouses verwendet, um massive Datenmengen aus verschiedenen Quellen zu verarbeiten und zu handhaben, indem sie als Grundlage für Business-Intelligence-Tools dienen. Diese Datenbanken unterstützen die Erstellung von Dokumenten, das Abrufen über Abfragen, das Aktualisieren und Bearbeiten sowie das Löschen von Informationen. Spaltenorientierte Speicher helfen aufgrund ihres Datenformats, den Ressourcenverbrauch bei Abfragen großer Datensätze zu minimieren. Unternehmen, die an der Implementierung einer Datenbank für Data Warehousing und Big Data Verarbeitung interessiert sind, können sich für eine spaltenorientierte Datenbank entscheiden.

Es gibt andere Datenbanktypen, die ähnlich, aber leicht unterschiedlich zu spaltenorientierten Datenbanksoftware sind, einschließlich [objektorientierte Datenbanksoftware](https://www.g2.com/categories/object-oriented-databases), [Graphdatenbanken](https://www.g2.com/categories/graph-databases), [Key-Value-Datenbanken](https://www.g2.com/categories/key-value-databases) und mehr.

Um in die Kategorie der spaltenorientierten Datenbanken aufgenommen zu werden, muss ein Produkt:

- Daten speichern
- Daten im spaltenorientierten Format speichern
- Benutzern das Abrufen von Daten ermöglichen




  
## How Many Spaltenorientierte Datenbanken Products Does G2 Track?
**Total Products under this Category:** 27

### Category Stats (Jun 2026)
- **Average Rating**: 4.33/5 The average rating of products in this category, based on all submitted ratings
- **New Reviews This Quarter**: 19
- **Buyer Segments**: Unternehmen mittlerer Größe 45% │ Kleinunternehmen 42% │ Unternehmen 13% Represents the distribution of reviewers across all products in this category.
- **Top Trending Product**: Google Cloud BigQuery (+0.002) - Among all products in this category, Google Cloud BigQuery recorded the largest rating increase compared to last month
*Last updated: June 01, 2026*

  
## How Does G2 Rank Spaltenorientierte Datenbanken Products?

**Warum Sie den Software-Rankings von G2 vertrauen können:**

- 30 Analysten und Datenexperten
- 3,400+ Authentische Bewertungen
- 27+ Produkte
- Unvoreingenommene Rankings

Die Software-Rankings von G2 basieren auf verifizierten Benutzerbewertungen, strenger Moderation und einer konsistenten Forschungsmethodik, die von einem Team von Analysten und Datenexperten gepflegt wird. Jedes Produkt wird nach denselben transparenten Kriterien gemessen, ohne bezahlte Platzierung oder Einflussnahme durch Anbieter. Während Bewertungen reale Benutzererfahrungen widerspiegeln, die subjektiv sein können, bieten sie wertvolle Einblicke, wie Software in den Händen von Fachleuten funktioniert. Zusammen bilden diese Eingaben den G2 Score, eine standardisierte Methode, um Tools innerhalb jeder Kategorie zu vergleichen.

  
## Which Spaltenorientierte Datenbanken Is Best for Your Use Case?

- **Führer:** [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/de/products/google-cloud-bigquery/reviews)
- **Höchste Leistung:** [ClickHouse](https://www.g2.com/de/products/clickhouse/reviews)
- **Am einfachsten zu bedienen:** [Snowflake](https://www.g2.com/de/products/snowflake/reviews)
- **Top-Trending:** [ClickHouse](https://www.g2.com/de/products/clickhouse/reviews)
- **Beste kostenlose Software:** [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/de/products/google-cloud-bigquery/reviews)

  
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### QuestDB

QuestDB ist eine Open-Source, SQL-zuerst Zeitreihendatenbank, die für die anspruchsvollsten Arbeitslasten entwickelt wurde – von Handelsplätzen bis zur Missionskontrolle. Ein mehrstufiges Design hält heiße Daten in nativen Partitionen und kalte Historie in Parquet/Objektspeicher, abgefragt über eine SQL-Schicht. Vektorisierte, spaltenorientierte Ausführung liefert Hochdurchsatz-Ingestion und Millisekunden-Abfragen. Offene Formate (Parquet/Arrow) machen es AI-bereit und frei von Bindungen. Bereitstellung selbst gehostet oder in Ihrer Cloud (BYOC).



[Website besuchen](https://www.g2.com/de/external_clickthroughs/record?secure%5Bad_program%5D=ppc&secure%5Bad_slot%5D=category_product_list&secure%5Bcategory_id%5D=2546&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=1761&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=neighbor_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=1761&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=131714&secure%5Bresource_id%5D=2546&secure%5Bresource_type%5D=Category&secure%5Bsource_type%5D=category_page&secure%5Bsource_url%5D=https%3A%2F%2Fwww.g2.com%2Fde%2Fcategories%2Fcolumnar-databases&secure%5Btoken%5D=df1619c335ee9bae094cbddd4e1e71636c9d338ce0535e0f922460c618981543&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fquestdb.com&secure%5Burl_type%5D=company_website)

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  ## What Are the Top-Rated Spaltenorientierte Datenbanken Products in 2026?
### 1. [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/de/products/google-cloud-bigquery/reviews)
  BigQuery ist eine vollständig verwaltete, KI-bereite Datenanalyseplattform, die Ihnen hilft, den Wert Ihrer Daten zu maximieren und darauf ausgelegt ist, Multi-Engine-, Multi-Format- und Multi-Cloud-fähig zu sein. Speichern Sie 10 GiB Daten und führen Sie bis zu 1 TiB Abfragen pro Monat kostenlos aus.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 1,147
**How Do G2 Users Rate Google Cloud BigQuery?**

- **Datenmodell:** 9.0/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Datentypen:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10)
- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.6/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Integrierter Cache:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Google Cloud BigQuery?**

- **Verkäufer:** [Google](https://www.g2.com/de/sellers/google)
- **Gründungsjahr:** 1998
- **Hauptsitz:** Mountain View, CA
- **Twitter:** @google (31,920,059 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** NASDAQ:GOOG

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Dateningenieur, Datenanalyst
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
  - **Company Size:** 38% Unternehmen, 35% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are Google Cloud BigQuery's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (129 reviews)
- Geschwindigkeit (126 reviews)
- Integrationen (110 reviews)
- Schnelles Abfragen (105 reviews)
- Abfrageeffizienz (100 reviews)

**Cons:**

- Teuer (112 reviews)
- Abfrageprobleme (65 reviews)
- Kostenmanagement (52 reviews)
- Kostenprobleme (51 reviews)
- Lernkurve (49 reviews)

### 2. [Snowflake](https://www.g2.com/de/products/snowflake/reviews)
  Snowflake ermöglicht es jeder Organisation, ihre Daten mit der Snowflake AI Data Cloud zu mobilisieren. Kunden nutzen die AI Data Cloud, um isolierte Daten zu vereinen, Daten zu entdecken und sicher zu teilen, Datenanwendungen zu betreiben und vielfältige AI/ML- und Analyse-Workloads auszuführen. Unabhängig davon, wo sich Daten oder Benutzer befinden, bietet Snowflake ein einheitliches Daten-Erlebnis, das sich über mehrere Clouds und geografische Regionen erstreckt. Tausende von Kunden aus vielen Branchen, darunter 691 der Forbes Global 2000 (G2K) von 2023, nutzen die Snowflake AI Data Cloud, um ihre Geschäfte zu betreiben.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 707
**How Do G2 Users Rate Snowflake?**

- **Datenmodell:** 9.2/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Datentypen:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10)
- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.0/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Integrierter Cache:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Snowflake?**

- **Verkäufer:** [Snowflake, Inc.](https://www.g2.com/de/sellers/snowflake-inc)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.snowflake.com
- **Gründungsjahr:** 2012
- **Hauptsitz:** San Mateo, CA
- **Twitter:** @SnowflakeDB (264 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/snowflake-computing/ (10,857 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Dateningenieur, Datenanalyst
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
  - **Company Size:** 45% Unternehmen mittlerer Größe, 42% Unternehmen


#### What Are Snowflake's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (183 reviews)
- Merkmale (118 reviews)
- Datenverwaltung (108 reviews)
- Skalierbarkeit (99 reviews)
- Leistung (90 reviews)

**Cons:**

- Teuer (91 reviews)
- Funktionseinschränkungen (54 reviews)
- Lernkurve (45 reviews)
- Kosten (44 reviews)
- Kostenmanagement (44 reviews)

### 3. [Amazon Redshift](https://www.g2.com/de/products/amazon-redshift/reviews)
  Zehntausende von Kunden nutzen Amazon Redshift, einen schnellen, vollständig verwalteten, petabyte-skalierbaren Data-Warehouse-Service, der es einfach und kostengünstig macht, alle Ihre Daten effizient mit Ihren vorhandenen Business-Intelligence-Tools zu analysieren. Es ist für Datensätze optimiert, die von einigen hundert Gigabyte bis zu einem Petabyte oder mehr reichen, und kostet weniger als 1.000 US-Dollar pro Terabyte pro Jahr, ein Zehntel der Kosten der meisten traditionellen Data-Warehousing-Lösungen.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 369
**How Do G2 Users Rate Amazon Redshift?**

- **Datenmodell:** 8.4/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Datentypen:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10)
- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.7/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Integrierter Cache:** 8.2/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Amazon Redshift?**

- **Verkäufer:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/de/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd)
- **Gründungsjahr:** 2006
- **Hauptsitz:** Seattle, WA
- **Twitter:** @awscloud (2,229,319 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** NASDAQ: AMZN

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Dateningenieur, Senior Data Engineer
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
  - **Company Size:** 40% Unternehmen, 39% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are Amazon Redshift's Pros and Cons?

**Pros:**

- Schnelles Abfragen (5 reviews)
- Integrationen (5 reviews)
- Benutzerfreundlichkeit (4 reviews)
- Einfache Integrationen (4 reviews)
- Leistung (4 reviews)

**Cons:**

- Funktionseinschränkungen (4 reviews)
- Softwarebeschränkungen (4 reviews)
- Komplexität (3 reviews)
- Abfrageprobleme (3 reviews)
- Abfrageoptimierung (3 reviews)

### 4. [ClickHouse](https://www.g2.com/de/products/clickhouse/reviews)
  ClickHouse ist die schnellste und ressourceneffizienteste Echtzeit-Datenbank und das Datenlager. ClickHouse ist optimiert, um eine breite Palette von datenintensiven Arbeitslasten zu bedienen, von der Unterstützung interaktiver benutzerorientierter Dashboards bis hin zur Durchführung von Ad-hoc-Historienanalysen über Petabytes von Daten. Heute wird ClickHouse Cloud von Unternehmen auf der ganzen Welt genutzt, darunter Lyft, Sony, IBM, GitLab, Twilio, HubSpot und viele mehr. ClickHouse ist als Open-Source oder über Cloud-Dienste auf AWS, GCP und bald Azure verfügbar.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 22
**How Do G2 Users Rate ClickHouse?**

- **Datenmodell:** 9.2/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Datentypen:** 9.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 10.0/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Integrierter Cache:** 8.1/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind ClickHouse?**

- **Verkäufer:** [ClickHouse](https://www.g2.com/de/sellers/clickhouse)
- **Gründungsjahr:** 2021
- **Hauptsitz:** Palo Alto, US
- **Twitter:** @ClickhouseDB (17,657 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/clickhouseinc/ (447 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
  - **Company Size:** 52% Kleinunternehmen, 39% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are ClickHouse's Pros and Cons?

**Pros:**

- Einfache Integrationen (2 reviews)
- Integrationen (2 reviews)
- Abfrageeffizienz (2 reviews)
- Abfragegeschwindigkeit (2 reviews)
- Geschwindigkeit (2 reviews)

**Cons:**

- Anfängerunfreundlichkeit (1 reviews)
- Komplexe Nutzung (1 reviews)
- Abfrageoptimierung (1 reviews)
- Erforderliche Fachkenntnisse (1 reviews)
- Schulung erforderlich (1 reviews)

### 5. [MariaDB](https://www.g2.com/de/products/mariadb/reviews)
  MariaDB befreit Unternehmen von den Kosten, Einschränkungen und der Komplexität proprietärer Datenbanken, sodass sie in das investieren können, was am wichtigsten ist – die schnelle Entwicklung innovativer, kundenorientierter Anwendungen. MariaDB verwendet steckbare, speziell entwickelte Speicher-Engines, um Arbeitslasten zu unterstützen, die zuvor eine Vielzahl spezialisierter Datenbanken erforderten. Mit beseitigter Komplexität und Einschränkungen können Unternehmen nun auf eine einzige vollständige Datenbank für all ihre Bedürfnisse vertrauen, sei es auf Standardhardware oder in ihrer bevorzugten Cloud. In Minuten für transaktionale oder analytische Anwendungsfälle bereitgestellt, bietet MariaDB unvergleichliche betriebliche Agilität, ohne auf wichtige Unternehmensfunktionen wie echte ACID-Konformität und vollständiges SQL zu verzichten. Vertraut von Organisationen wie der Deutschen Bank, DBS Bank, Nasdaq, Red Hat, ServiceNow, Verizon und Walgreens – MariaDB erfüllt die gleichen Kernanforderungen wie proprietäre Datenbanken zu einem Bruchteil der Kosten. Kein Wunder, dass es die am schnellsten wachsende Open-Source-Datenbank ist. Echte Unternehmen verlassen sich auf MariaDB™.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 219
**How Do G2 Users Rate MariaDB?**

- **Datenmodell:** 8.8/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Datentypen:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10)
- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.1/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Integrierter Cache:** 9.0/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind MariaDB?**

- **Verkäufer:** [MariaDB](https://www.g2.com/de/sellers/mariadb)
- **Gründungsjahr:** 2014
- **Hauptsitz:** Espoo, Finland
- **Twitter:** @mariadb (452,726 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1214250/ (346 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** NYSE: MRDB

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Software-Ingenieur, Senior Software Engineer
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
  - **Company Size:** 43% Kleinunternehmen, 33% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are MariaDB's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (2 reviews)
- Einfache Integrationen (2 reviews)
- Backup-Dienste (1 reviews)
- Konnektivität (1 reviews)
- Kosteneffizienz (1 reviews)

**Cons:**

- Anfängerunfreundlichkeit (1 reviews)
- Verbindungsprobleme (1 reviews)
- Schwieriges Lernen (1 reviews)
- Fehlerbehandlung (1 reviews)
- Funktionseinschränkungen (1 reviews)

### 6. [OpenText Vertica](https://www.g2.com/de/products/opentext-vertica/reviews)
  Vertica ist die einheitliche Analyseplattform, basierend auf einer massiv skalierbaren Architektur mit einem breiten Satz analytischer Funktionen, die Ereignis- und Zeitreihen, Mustererkennung, Geodaten und integrierte maschinelle Lernfähigkeiten umfassen. Vertica ermöglicht es Datenanalyseteams, diese leistungsstarken Funktionen problemlos auf große und anspruchsvolle analytische Arbeitslasten anzuwenden und sie sowie ihre Kunden mit prädiktiven Geschäftseinblicken auszustatten. Vertica bietet eine einheitliche Analyseplattform über große öffentliche Clouds und lokale Rechenzentren hinweg und integriert Daten in Cloud-Objektspeicher und HDFS, ohne Datenbewegungen zu erzwingen. Verfügbar als SaaS-Option oder als kundengesteuerte Plattform, hilft Vertica Teams, wachsende Datensilos zu kombinieren, um eine vollständigere Sicht auf verfügbare Daten zu erhalten. Vertica bietet die Trennung von Rechen- und Speicherressourcen, sodass Teams Speicher- und Rechenressourcen bei Bedarf hochfahren und anschließend wieder herunterfahren können, um Kosten zu senken.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 195
**How Do G2 Users Rate OpenText Vertica?**

- **Datenmodell:** 8.4/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Datentypen:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Integrierter Cache:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind OpenText Vertica?**

- **Verkäufer:** [OpenText](https://www.g2.com/de/sellers/opentext)
- **Gründungsjahr:** 1991
- **Hauptsitz:** Waterloo, ON
- **Twitter:** @OpenText (21,564 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/2709/ (23,339 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** NASDAQ:OTEX

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Senior Software Engineer, Dateningenieur
  - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 44% Unternehmen, 39% Unternehmen mittlerer Größe


### 7. [MonetDB](https://www.g2.com/de/products/monetdb/reviews)
  Ein Open-Source-Datenbanksystem


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 16
**How Do G2 Users Rate MonetDB?**

- **Datenmodell:** 8.6/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Datentypen:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10)
- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Integrierter Cache:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind MonetDB?**

- **Verkäufer:** [MonetDB](https://www.g2.com/de/sellers/monetdb)
- **Gründungsjahr:** 2013
- **Hauptsitz:** Amsterdam, NL
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/monetdb-solutions (8 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Computersoftware
  - **Company Size:** 56% Kleinunternehmen, 38% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are MonetDB's Pros and Cons?

**Pros:**

- Schnelles Abfragen (8 reviews)
- Merkmale (5 reviews)
- Geschwindigkeit (5 reviews)
- Leistung (4 reviews)
- Benutzerfreundlichkeit (3 reviews)

**Cons:**

- Komplexe Einrichtung (3 reviews)
- Verbindungsprobleme (2 reviews)
- Begrenzte Anpassung (1 reviews)
- Eingeschränkte Funktionen (1 reviews)
- Schlechte Dokumentation (1 reviews)

### 8. [StarTree](https://www.g2.com/de/products/startree/reviews)
  StarTree Cloud ist ein vollständig verwalteter, benutzerorientierter Echtzeit-Analytics-Datenbankdienst (DBaaS), der für OLAP mit enormer Geschwindigkeit und Skalierbarkeit entwickelt wurde. Basierend auf Apache Pinot™ bietet StarTree Cloud unternehmensgerechte Zuverlässigkeit und erweiterte Funktionen wie gestufte Speicherung sowie zusätzliche Indizes und Konnektoren. Es integriert sich nahtlos mit transaktionalen Datenbanken und Event-Streaming-Plattformen, indem es Daten mit Millionen von Ereignissen pro Sekunde aufnimmt und für blitzschnelle Abfrageantworten indexiert. StarTree Cloud ist auf Ihrem bevorzugten öffentlichen Cloud oder für private SaaS-Bereitstellung verfügbar.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 29
**How Do G2 Users Rate StarTree?**

- **Datenmodell:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Datentypen:** 8.1/10 (Category avg: 8.5/10)
- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.8/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Integrierter Cache:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind StarTree?**

- **Verkäufer:** [StarTree](https://www.g2.com/de/sellers/startree)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.startree.ai/
- **Gründungsjahr:** 2019
- **Hauptsitz:** Mountain View, California
- **Twitter:** @startreedata (2,273 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/startreedata/ (123 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Computersoftware, Finanzdienstleistungen
  - **Company Size:** 38% Kleinunternehmen, 31% Unternehmen


#### What Are StarTree's Pros and Cons?

**Pros:**

- Analytik (4 reviews)
- Schnelles Abfragen (4 reviews)
- Große Datensätze (4 reviews)
- Leistung (4 reviews)
- Umgang mit Big Data (3 reviews)

**Cons:**

- Lernkurve (4 reviews)
- Komplexe Einrichtung (3 reviews)
- Schwierige Einrichtung (3 reviews)
- Unzureichende Dokumentation (3 reviews)
- Schlechte Dokumentation (3 reviews)

### 9. [CrateDB](https://www.g2.com/de/products/cratedb/reviews)
  Die Echtzeit-Datenbank für Analysen, Suche und KI. Speichern Sie jede Art von Daten und kombinieren Sie die Einfachheit von SQL mit der Skalierbarkeit von NoSQL. CrateDB ist eine Open-Source, Multi-Model, verteilte und containerisierte Datenbank, die Abfragen in Millisekunden ausführt, unabhängig von Datenkomplexität, -volumen und -geschwindigkeit.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 82
**How Do G2 Users Rate CrateDB?**

- **Datenmodell:** 9.0/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Datentypen:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10)
- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.3/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Integrierter Cache:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind CrateDB?**

- **Verkäufer:** [CrateDB](https://www.g2.com/de/sellers/cratedb)
- **Unternehmenswebsite:** https://cratedb.com/
- **Gründungsjahr:** 2013
- **Hauptsitz:** Redwood City, CA
- **Twitter:** @cratedb (4,178 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/crateio/ (44 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Software-Ingenieur, Dateningenieur
  - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 54% Kleinunternehmen, 31% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are CrateDB's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (12 reviews)
- SQL-Nutzung (11 reviews)
- Einfache Integrationen (10 reviews)
- Flexibilität (10 reviews)
- Merkmale (9 reviews)

**Cons:**

- Mangel an Funktionen (5 reviews)
- Softwarebeschränkungen (4 reviews)
- Eingeschränkte Funktionen (3 reviews)
- Schlechte Dokumentation (3 reviews)
- Komplexe Konfiguration (2 reviews)

### 10. [KX](https://www.g2.com/de/products/kx-kx/reviews)
  Wir ermöglichen zeitbewusste, datengesteuerte Entscheidungen, die es schnell agierenden Organisationen ermöglichen, das volle Potenzial ihrer KI-Investitionen auszuschöpfen und Wettbewerber zu übertreffen. Unsere Technologie liefert transformativen Wert, indem sie Datenherausforderungen in Bezug auf Vollständigkeit, Aktualität und Effizienz adressiert. Wir ermöglichen es Organisationen, Veränderungen im Laufe der Zeit zu verstehen und schnellere, genauere Einblicke zu gewinnen – in jedem Maßstab und mit Kosteneffizienz. Unsere Technologie ist für die Abläufe der weltweit führenden Investmentbanken, Luft- und Raumfahrt sowie Verteidigung, High-Tech-Fertigung, Gesundheitswesen und Lebenswissenschaften, Automobilindustrie und Flotten-Telematik-Organisationen unerlässlich. Die Hauptzielgruppe für KX umfasst Geschäftsbereichsleiter, Entwickler, Datenwissenschaftler und Dateningenieure, die anspruchsvolle Analysefähigkeiten benötigen, um leistungsstarke, datengesteuerte Anwendungen zu erstellen. Mit seiner unvergleichlichen Geschwindigkeit und Skalierbarkeit ermöglicht KX den Benutzern, große Datenmengen effizient zu verarbeiten, sei es in Cloud-Umgebungen, vor Ort oder am Edge. Diese Flexibilität stellt sicher, dass Organisationen die KX-Technologie nahtlos in ihre bestehenden Arbeitsabläufe integrieren können, wodurch ihre analytischen Fähigkeiten verbessert werden, ohne laufende Abläufe zu stören. KX zeichnet sich in der Analyselandschaft durch seine unabhängig getestete Leistung aus, die als die schnellste auf dem Markt anerkannt ist. Diese Geschwindigkeit ist entscheidend für Unternehmen, die auf Echtzeit-Dateneinblicke angewiesen sind, um ihre Entscheidungsprozesse zu informieren. Indem es den Benutzern ermöglicht, schnellere und umsetzbare Einblicke zu gewinnen, erleichtert KX schnellere und fundiertere Entscheidungen, die Wettbewerbsvorteile und transformatives Wachstum vorantreiben. Seine Fähigkeit, komplexe Datensätze zu verwalten und Einblicke prompt zu liefern, ist besonders vorteilhaft für Branchen, die in schnelllebigen Umgebungen operieren, in denen zeitnahe Informationen entscheidend sind. Zu den Hauptmerkmalen von KX gehören fortschrittliche Zeitreihen- und Vektordatenanalysefähigkeiten, die eine effiziente Verwaltung und Analyse umfangreicher Datenmengen ermöglichen. Darüber hinaus integriert sich KX nahtlos mit beliebten Analysetools, verbessert deren Leistung und ermöglicht es den Benutzern, ihre bestehenden Investitionen zu maximieren. Die Architektur der Plattform ist auf hohe Leistung ausgelegt, sodass Organisationen ihre Analyseoperationen nach Bedarf skalieren können, ohne Geschwindigkeit oder Effizienz zu opfern. Mit einer globalen Präsenz in Nordamerika, Europa und dem asiatisch-pazifischen Raum wird KX von führenden Organisationen vertraut, um ihre Daten- und KI-Initiativen voranzutreiben. Durch die Bereitstellung einer leistungsstarken Analyselösung verbessert KX nicht nur die Betriebseffizienz, sondern fördert auch eine Kultur der Innovation, die Unternehmen befähigt, in einer zunehmend datengesteuerten Welt wettbewerbsfähig zu bleiben.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 50
**How Do G2 Users Rate KX?**

- **Datenmodell:** 8.8/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Datentypen:** 9.5/10 (Category avg: 8.5/10)
- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.0/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Integrierter Cache:** 9.1/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind KX?**

- **Verkäufer:** [KX](https://www.g2.com/de/sellers/kx-a145756d-91d3-463e-a51d-9e13b1ac577c)
- **Gründungsjahr:** 1996
- **Hauptsitz:** NY, USA
- **Twitter:** @kxsystems (4,170 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/kx-systems (527 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Finanzdienstleistungen, Bankwesen
  - **Company Size:** 57% Unternehmen, 25% Kleinunternehmen


#### What Are KX's Pros and Cons?

**Pros:**

- Geschwindigkeit (6 reviews)
- Leistung (5 reviews)
- Werkzeugkraft (5 reviews)
- Leistungsstarke Werkzeuge (4 reviews)
- Analytik (3 reviews)

**Cons:**

- Lernkurve (7 reviews)
- Schwieriges Lernen (3 reviews)
- Steile Lernkurve (3 reviews)
- Teuer (2 reviews)
- Anfängliche Schwierigkeiten (2 reviews)

### 11. [Apache Parquet](https://www.g2.com/de/products/apache-parquet/reviews)
  Apache Parquet ist ein spaltenbasiertes Speicherformat, das jedem Projekt im Hadoop-Ökosystem zur Verfügung steht, unabhängig von der Wahl des Datenverarbeitungs-Frameworks, des Datenmodells oder der Programmiersprache.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 26
**How Do G2 Users Rate Apache Parquet?**

- **Datenmodell:** 9.0/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Datentypen:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10)
- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 7.5/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Integrierter Cache:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Apache Parquet?**

- **Verkäufer:** [The Apache Software Foundation](https://www.g2.com/de/sellers/the-apache-software-foundation)
- **Gründungsjahr:** 1999
- **Hauptsitz:** Wakefield, MA
- **Twitter:** @TheASF (66,148 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/215982/ (2,408 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 48% Unternehmen mittlerer Größe, 30% Kleinunternehmen


### 12. [Hbase](https://www.g2.com/de/products/hbase/reviews)
  Ein skalierbares, verteiltes Datenbanksystem, das die Speicherung strukturierter Daten für große Tabellen unterstützt. Verwenden Sie HBase, wenn Sie zufälligen, Echtzeit-Lese-/Schreibzugriff auf Big Data benötigen.


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 103
**How Do G2 Users Rate Hbase?**

- **Datenmodell:** 8.1/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Datentypen:** 7.2/10 (Category avg: 8.5/10)
- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.0/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Integrierter Cache:** 7.0/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Hbase?**

- **Verkäufer:** [The Apache Software Foundation](https://www.g2.com/de/sellers/the-apache-software-foundation)
- **Gründungsjahr:** 1999
- **Hauptsitz:** Wakefield, MA
- **Twitter:** @TheASF (66,148 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/215982/ (2,408 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Software-Ingenieur, Big Data Ingenieur
  - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 52% Unternehmen, 27% Unternehmen mittlerer Größe


### 13. [Apache Kudu](https://www.g2.com/de/products/apache-kudu/reviews)
  Apache Kudu ist ein kostenloser und quelloffener spaltenorientierter Datenspeicher des Apache Hadoop-Ökosystems.


  **Average Rating:** 4.1/5.0
  **Total Reviews:** 12
**How Do G2 Users Rate Apache Kudu?**

- **Datenmodell:** 8.7/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Datentypen:** 6.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Integrierter Cache:** 7.3/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Apache Kudu?**

- **Verkäufer:** [The Apache Software Foundation](https://www.g2.com/de/sellers/the-apache-software-foundation)
- **Gründungsjahr:** 1999
- **Hauptsitz:** Wakefield, MA
- **Twitter:** @TheASF (66,148 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/215982/ (2,408 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 54% Unternehmen, 46% Unternehmen mittlerer Größe


### 14. [Druid](https://www.g2.com/de/products/druid/reviews)
  Apache Druid ist eine Open-Source-Echtzeitanalytik-Datenbank. Druid kombiniert Ideen aus OLAP/analytischen Datenbanken, Zeitreihendatenbanken und Suchsystemen, um eine vollständige Echtzeitanalytik-Lösung für Echtzeitdaten zu schaffen. Es umfasst Stream- und Batch-Ingestion, spaltenorientierte Speicherung, zeitoptimierte Partitionierung, native OLAP- und Suchindizierung, SQL- und REST-Unterstützung, flexible Schemata; alles mit echter horizontaler Skalierbarkeit auf einer Shared-Nothing, Cloud-nativen Architektur, die es einfach macht, in großem Maßstab bereitzustellen, zu überwachen und zu verwalten. Es ist kostenlos für unbegrenzte Nutzung von druid.apache.org herunterladbar und wird auch in der Cloud von Imply Data gehostet.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 28
**How Do G2 Users Rate Druid?**

- **Datenmodell:** 8.8/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Datentypen:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10)
- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 7.7/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Integrierter Cache:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Druid?**

- **Verkäufer:** [Druid](https://www.g2.com/de/sellers/druid)
- **Gründungsjahr:** 1998
- **Hauptsitz:** Rio de Janeiro, Rio de Janeiro
- **Twitter:** @druid (4 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/druid_2/ (77 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Computersoftware
  - **Company Size:** 52% Unternehmen, 29% Unternehmen mittlerer Größe


### 15. [Apache ORC](https://www.g2.com/de/products/apache-orc/reviews)
  Apache ORC ist ein selbstbeschreibendes, typbewusstes spaltenbasiertes Dateiformat für Hadoop-Workloads.


  **Average Rating:** 4.1/5.0
  **Total Reviews:** 11
**How Do G2 Users Rate Apache ORC?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.0/10 (Category avg: 8.4/10)

**Who Is the Company Behind Apache ORC?**

- **Verkäufer:** [The Apache Software Foundation](https://www.g2.com/de/sellers/the-apache-software-foundation)
- **Gründungsjahr:** 1999
- **Hauptsitz:** Wakefield, MA
- **Twitter:** @TheASF (66,148 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/215982/ (2,408 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 45% Unternehmen, 36% Unternehmen mittlerer Größe


### 16. [Azure Table Storage](https://www.g2.com/de/products/azure-table-storage/reviews)
  Azure Table Storage speichert große Mengen an strukturierten Daten. Der Dienst ist ein NoSQL-Datenspeicher, der authentifizierte Anfragen von innerhalb und außerhalb der Azure-Cloud akzeptiert.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 16
**How Do G2 Users Rate Azure Table Storage?**

- **Datenmodell:** 9.4/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Datentypen:** 9.4/10 (Category avg: 8.5/10)
- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.7/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Integrierter Cache:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Azure Table Storage?**

- **Verkäufer:** [Microsoft](https://www.g2.com/de/sellers/microsoft)
- **Gründungsjahr:** 1975
- **Hauptsitz:** Redmond, Washington
- **Twitter:** @microsoft (13,100,852 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (227,697 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** MSFT

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 56% Kleinunternehmen, 31% Unternehmen


#### What Are Azure Table Storage's Pros and Cons?

**Pros:**

- Datenspeicherung (3 reviews)
- Kosteneffizienz (2 reviews)
- Effizienz (1 reviews)
- Merkmale (1 reviews)
- Integrationen (1 reviews)

**Cons:**

- Skalierbarkeitsprobleme (1 reviews)
- SQL-Einschränkungen (1 reviews)

### 17. [Azure Cosmos DB](https://www.g2.com/de/products/azure-cosmos-db/reviews)
  Azure Cosmos DB ist ein vollständig verwalteter, global verteilter NoSQL- und Vektordatenbankdienst, der entwickelt wurde, um geschäftskritische Anwendungen mit extrem niedriger Latenz und elastischer Skalierbarkeit zu unterstützen. Er ermöglicht Entwicklern, KI-gestützte Anwendungen und Agenten zu erstellen, indem er eine nahtlose Integration mit KI-Diensten bietet, die eine effiziente Speicherung und Abfrage sowohl von NoSQL-Daten als auch von Vektoren ermöglicht. Mit seinem schema-agnostischen JSON-Dokumentmodell vereinfacht Azure Cosmos DB den Entwicklungsprozess, indem es alle Daten automatisch indexiert und die Notwendigkeit für manuelle Schema- oder Indexverwaltung eliminiert. Der Dienst bietet umfassende Service Level Agreements (SLAs), die Lese- und Schreiblatenzen von weniger als 10 Millisekunden und eine Verfügbarkeit von 99,999 % gewährleisten, was ihn zu einer zuverlässigen Wahl für Anwendungen macht, die hohe Leistung und globale Reichweite erfordern. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Globale Verteilung: Azure Cosmos DB ermöglicht eine schlüsselfertige globale Verteilung, die es erlaubt, Daten über mehrere Regionen weltweit zu replizieren und so hohe Verfügbarkeit und niedrige Latenzzugriffe auf Daten zu bieten. - Elastische Skalierbarkeit: Der Dienst bietet elastische Skalierung von Durchsatz und Speicher, sodass Entwickler Ressourcen je nach Bedarf ohne Ausfallzeiten hoch- oder herunterskalieren können. - Multi-Model-Unterstützung: Er unterstützt nativ mehrere Datenmodelle, einschließlich Dokument-, Schlüssel-Wert-, Graph- und Spaltenfamilienmodelle, um unterschiedlichen Anwendungsanforderungen gerecht zu werden. - KI-Integration: Eingebaute Vektorsuchfunktionen vereinfachen die Entwicklung von KI-Anwendungen, indem sie Vektoren effizient neben NoSQL-Daten speichern und abfragen. - Automatische Indexierung: Alle Daten werden automatisch indexiert, was schnelle und effiziente Abfragen ohne die Notwendigkeit einer manuellen Indexverwaltung erleichtert. - Umfassende SLAs: Azure Cosmos DB bietet branchenführende SLAs, die Durchsatz, Latenz, Verfügbarkeit und Konsistenz abdecken und so eine vorhersehbare Leistung gewährleisten. Primärer Wert und bereitgestellte Lösungen: Azure Cosmos DB adressiert die Herausforderungen beim Aufbau und der Verwaltung global verteilter Anwendungen, indem es einen vollständig verwalteten Datenbankdienst bietet, der hohe Verfügbarkeit, niedrige Latenz und elastische Skalierbarkeit sicherstellt. Seine Integration mit KI-Diensten und die Unterstützung für mehrere Datenmodelle befähigen Entwickler, intelligente, reaktionsfähige Anwendungen zu erstellen, ohne die Komplexität der Infrastrukturverwaltung. Durch die automatische Handhabung von Datenverteilung, Skalierung und Indexierung ermöglicht Azure Cosmos DB Organisationen, sich auf Innovation und die Bereitstellung von Mehrwert für ihre Benutzer zu konzentrieren, was es zu einer idealen Lösung für Anwendungen macht, die Echtzeitzugriff auf Daten und globale Reichweite erfordern.


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 59
**How Do G2 Users Rate Azure Cosmos DB?**

- **Datenmodell:** 6.7/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Datentypen:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10)
- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Integrierter Cache:** 5.0/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Azure Cosmos DB?**

- **Verkäufer:** [Microsoft](https://www.g2.com/de/sellers/microsoft)
- **Gründungsjahr:** 1975
- **Hauptsitz:** Redmond, Washington
- **Twitter:** @microsoft (13,100,852 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (227,697 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** MSFT

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
  - **Company Size:** 44% Unternehmen, 28% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are Azure Cosmos DB's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (4 reviews)
- Skalierbarkeit (3 reviews)
- Merkmale (2 reviews)
- Integrationen (2 reviews)
- Sicherheitschutz (2 reviews)

**Cons:**

- Teuer (3 reviews)
- Kostenprobleme (2 reviews)
- Komplexitätsprobleme (1 reviews)
- Komplexe Nutzung (1 reviews)
- Kostensteigerung (1 reviews)

### 18. [Google Cloud BigTable](https://www.g2.com/de/products/google-cloud-bigtable/reviews)
  Cloud Bigtable ist Googles NoSQL Big Data-Datenbankdienst. Es ist dieselbe Datenbank, die viele zentrale Google-Dienste antreibt, einschließlich Suche, Analytics, Maps und Gmail. Bigtable ist darauf ausgelegt, massive Arbeitslasten bei konsistenter niedriger Latenz und hohem Durchsatz zu bewältigen, daher ist es eine ausgezeichnete Wahl für sowohl operationale als auch analytische Anwendungen, einschließlich IoT, Benutzeranalysen und Finanzdatenanalyse.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 37
**How Do G2 Users Rate Google Cloud BigTable?**

- **Datenmodell:** 9.2/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Datentypen:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.9/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Integrierter Cache:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Google Cloud BigTable?**

- **Verkäufer:** [Google](https://www.g2.com/de/sellers/google)
- **Gründungsjahr:** 1998
- **Hauptsitz:** Mountain View, CA
- **Twitter:** @google (31,920,059 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** NASDAQ:GOOG

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 41% Unternehmen mittlerer Größe, 32% Unternehmen


#### What Are Google Cloud BigTable's Pros and Cons?

**Pros:**

- Cloud-Speicher (8 reviews)
- Benutzerfreundlichkeit (4 reviews)
- Integrationen (4 reviews)
- Anwendungsentwicklung (3 reviews)
- Datenanalyse (3 reviews)

**Cons:**

- Kostenprobleme (5 reviews)
- Teuer (4 reviews)
- Abrechnungsprobleme (2 reviews)
- Komplexität (2 reviews)
- Lernschwierigkeit (2 reviews)

### 19. [Tembo](https://www.g2.com/de/products/tembo/reviews)
  Tembo ist ein verwalteter Postgres-Dienst für mehrere Workloads, der es Organisationen ermöglicht, die volle Leistungsfähigkeit von Postgres für transaktionale, analytische und KI-Workloads zu nutzen. Mit robusten SaaS- und selbst gehosteten Bereitstellungsoptionen ermöglicht Tembo jedem – von den kleinsten Startups bis zu den Fortune 500 – vollständig auf Postgres zu setzen und beispiellose Stabilität und Effizienz über eine Vielzahl von Anwendungen und Anwendungsfällen zu erreichen. Mit Tembo erhalten Kunden die gesamte Stabilität, Zuverlässigkeit und Erweiterbarkeit der Postgres-Open-Source mit verbesserter Beobachtbarkeit, Compliance und Entwicklererfahrung.


  **Average Rating:** 4.7/5.0
  **Total Reviews:** 26
**How Do G2 Users Rate Tembo?**

- **Datenmodell:** 8.9/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Datentypen:** 9.4/10 (Category avg: 8.5/10)
- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 10.0/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Integrierter Cache:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Tembo?**

- **Verkäufer:** [Tembo](https://www.g2.com/de/sellers/tembo)
- **Gründungsjahr:** 2022
- **Hauptsitz:** Cincinnati, US
- **Twitter:** @tembo_io (3 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/tembo-inc/ (31 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Computersoftware
  - **Company Size:** 85% Kleinunternehmen, 15% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are Tembo's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (16 reviews)
- Merkmale (12 reviews)
- Integrationen (10 reviews)
- Einfache Einrichtung (8 reviews)
- Einfache Integrationen (8 reviews)

**Cons:**

- Begrenzte Flexibilität (5 reviews)
- AWS-Abhängigkeit (4 reviews)
- Cloud-Einschränkungen (4 reviews)
- Teuer (4 reviews)
- Begrenzte Anpassung (4 reviews)

### 20. [Tinybird](https://www.g2.com/de/products/tinybird/reviews)
  Tinybird ist ein vollständig verwalteter ClickHouse®-Dienst, der für Softwareentwickler und AI-native Produktteams entwickelt wurde, indem er ihnen ermöglicht, groß angelegte Echtzeitanalyseprojekte mit minimalem Aufwand zu erstellen. Tinybird vereinfacht die Integration der Open-Source-Datenbank ClickHouse in Anwendungen, macht sie schneller und zuverlässiger und ermöglicht es Ingenieuren, sich auf die Entwicklung von Funktionen statt auf das Infrastrukturmanagement zu konzentrieren. Tinybird beseitigt die Komplexitäten, die mit der traditionellen Datenbankverwaltung verbunden sind, und ist daher eine ideale Wahl für Teams, die die Leistungsfähigkeit von ClickHouse nutzen möchten, ohne sich um Serverwartung und Skalierungsprobleme kümmern zu müssen. Die Zielgruppe von Tinybird umfasst Softwareentwickler, Dateningenieure, technische Gründer und AI-native Produktteams, die Echtzeitanalysefähigkeiten in ihren Anwendungen aufbauen. Mit der steigenden Nachfrage nach Echtzeit-Datenverarbeitung richtet sich Tinybird an Teams, die schnell und effizient Einblicke liefern müssen. Anwendungsfälle für Tinybird erstrecken sich über verschiedene Branchen, darunter SaaS, E-Commerce, Finanzen, Krypto, KI und IoT, wo Echtzeit-Datenanalyse entscheidend für Entscheidungsfindung und betriebliche Effizienz ist. Durch die Bereitstellung eines verwalteten Dienstes ermöglicht Tinybird Softwareingenieuren, Analysefunktionen in Tagen statt Monaten bereitzustellen, was die Projektzeitpläne erheblich beschleunigt. Zu den Hauptmerkmalen von Tinybird gehören eine gehostete ClickHouse-Datenbank sowie verwaltete Datenaufnahme- und API-Schichten, die den Prozess der Integration von Analysen in Anwendungen vereinfachen. Die integrierten Authentifizierungstools verbessern die Sicherheit und den Datenschutz, mit Unterstützung für zeilenbasierte Zugriffspolitiken unter Verwendung von JWTs. Kostenlose Speicher- und Abfrageprotokolle für die Beobachtbarkeit ermöglichen es Benutzern, die Nutzung und Leistung im Auge zu behalten. AI-native Funktionen, einschließlich Tinybird Code - ein CLI-Agent mit tiefem ClickHouse-Know-how - sowie der Tinybird MCP Server, machen die Integration von Analysefunktionen in LLM-Apps einfacher und robuster. Darüber hinaus ist die Architektur von Tinybird so konzipiert, dass sie das Skalieren automatisch bewältigt, sodass sich Teams auf ihre Kernentwicklungsaufgaben konzentrieren können, ohne sich um das Verständnis einer neuen Datenbank oder um Infrastrukturdetails kümmern zu müssen. Für diejenigen, die die Kontrolle über die Infrastruktur wünschen, bietet Tinybird eine selbstverwaltete Bereitstellung kostenlos an. Diese einzigartige Kombination von Funktionen ermöglicht es Benutzern, datengesteuerte Funktionen schnell bereitzustellen und gleichzeitig hohe Leistung und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. Tinybird sticht in der Landschaft der Echtzeitanalyse-Datenbanken hervor, indem es die Leistung einer der schnellsten OLAP-Datenbanken der Welt ohne die damit verbundene Komplexität bietet. Durch die Abstraktion der technischen Herausforderungen bei der Verwaltung von Clustern und der Bereitstellung von Ressourcen befähigt Tinybird Teams, schneller an ihren Produkten zu innovieren und zu iterieren. Der Schwerpunkt des Dienstes auf Benutzerfreundlichkeit und schnelle Bereitstellung macht ihn zu einer attraktiven Option für Organisationen, die die Leistungsfähigkeit von Echtzeitanalysen nutzen möchten, ohne die Last eines umfangreichen operativen Aufwands. Mit Tinybird können Benutzer das Potenzial ihrer Daten freisetzen und wirkungsvolle Einblicke gewinnen, während sie gleichzeitig ein nahtloses und effizientes Entwicklungserlebnis genießen.


  **Average Rating:** 4.1/5.0
  **Total Reviews:** 14
**How Do G2 Users Rate Tinybird?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 10.0/10 (Category avg: 8.4/10)

**Who Is the Company Behind Tinybird?**

- **Verkäufer:** [Tinybird](https://www.g2.com/de/sellers/tinybird)
- **Unternehmenswebsite:** https://tinybird.co
- **Gründungsjahr:** 2019
- **Hauptsitz:** New York, US
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/35704741 (52 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Computersoftware
  - **Company Size:** 50% Unternehmen mittlerer Größe, 36% Kleinunternehmen


#### What Are Tinybird's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (6 reviews)
- Analytik (4 reviews)
- Einfache Integrationen (4 reviews)
- Merkmale (4 reviews)
- Integrationen (4 reviews)

**Cons:**

- Schlechter Kundensupport (3 reviews)
- Mangel an Funktionen (2 reviews)
- Lernkurve (2 reviews)
- Lernschwierigkeit (2 reviews)
- Begrenzte Anpassung (2 reviews)

### 21. [CelerData Cloud](https://www.g2.com/de/products/celerdata-cloud/reviews)
  CelerData Cloud ist die schnellste, sichere analytische Engine, die kundenorientierte und KI-gesteuerte Analysen in großem Maßstab antreibt und dabei durchgehend zuverlässige und unschlagbare Leistung mit einer zukunftssicheren Architektur bietet – und so Echtzeitzugriff auf offene Daten ohne Verzögerungen bei der Datenaufnahme oder kostspielige Datenpipelines gewährleistet. Angetrieben von StarRocks liefert CelerData die dreifache Leistung/Kosten im Vergleich zu jeder anderen Lösung auf dem Markt und ist die einzige Plattform, die speziell dafür entwickelt wurde, Nutzern zu ermöglichen, ihre Lakehouse-Architektur zu vereinfachen und auf ein Data Warehouse zu verzichten. CelerData wird weltweit von marktführenden Marken wie Coinbase, Pinterest, Demandbase und Expedia genutzt, um entscheidende neue Erkenntnisse für diese datengesteuerten Unternehmen zu generieren.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 3
**How Do G2 Users Rate CelerData Cloud?**

- **Datenmodell:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Datentypen:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 10.0/10 (Category avg: 8.4/10)

**Who Is the Company Behind CelerData Cloud?**

- **Verkäufer:** [CelerData](https://www.g2.com/de/sellers/celerdata)
- **Unternehmenswebsite:** https://celerdata.com
- **Gründungsjahr:** 2022
- **Hauptsitz:** Menlo Park, US
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/starrocks (65 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 67% Kleinunternehmen, 33% Unternehmen


#### What Are CelerData Cloud's Pros and Cons?

**Pros:**

- Kundendienst (3 reviews)
- Schnelles Abfragen (3 reviews)
- Leistung (3 reviews)
- Schnelle Kommunikation (2 reviews)
- Schnelle Verarbeitung (2 reviews)


### 22. [Hypertable](https://www.g2.com/de/products/hypertable/reviews)
  Hypertable liefert skalierbare Datenbankkapazität mit maximaler Leistung, um Ihre Big-Data-Anwendung zu beschleunigen und Ihren Hardware-Fußabdruck zu reduzieren.


  **Average Rating:** 4.0/5.0
  **Total Reviews:** 1
**How Do G2 Users Rate Hypertable?**

- **Datenmodell:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Datentypen:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Integrierter Cache:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Hypertable?**

- **Verkäufer:** [Hypertable](https://www.g2.com/de/sellers/hypertable)
- **Gründungsjahr:** 2009
- **Hauptsitz:** Burlingame, US
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/hypertable-inc. (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 100% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are Hypertable's Pros and Cons?

**Pros:**

- Analytik (1 reviews)
- Große Datensätze (1 reviews)
- Skalierbarkeit (1 reviews)

**Cons:**

- Komplexität (1 reviews)
- Sicherheitsprobleme (1 reviews)

### 23. [Kinetica](https://www.g2.com/de/products/kinetica/reviews)
  Kinetica ist die Datenbank für Zeit und Raum. Kinetica macht es einfach und schnell: - riesige Mengen an IoT-Daten und anderen kontextuellen Datensätzen zu erfassen - Datensätze mithilfe von räumlichen und zeitlichen Verknüpfungen zu kombinieren - Daten mit SQL-basierten Analysen für räumliche, graphische und Zeitreihenanalysen zu analysieren oder containerisierte ML-Modelle auszuführen


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 2
**How Do G2 Users Rate Kinetica?**

- **Datenmodell:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Datentypen:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Integrierter Cache:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Kinetica?**

- **Verkäufer:** [Kinetica](https://www.g2.com/de/sellers/kinetica)
- **Gründungsjahr:** 2016
- **Hauptsitz:** Arlington, Virginia, United States
- **Twitter:** @KineticaHQ (3,464 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/kinetica/ (71 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 100% Unternehmen mittlerer Größe


### 24. [Tiger Data](https://www.g2.com/de/products/tiger-data/reviews)
  Tiger Data, von den Machern von TimescaleDB, ist die Nr. 1 Postgres-Zeitreihendatenbank für Entwickler, Geräte und Agenten. Halten Sie Sensor-, On-Chain- und Kundendaten aktuell, während Sie jahrelange Historie beibehalten, alles abfragbar in Standard-SQL. Für IoT, Web3 und KI. Warum Teams sich für Tiger Data entscheiden: - Von Tausenden von Entwicklern vertraut. Über 3 Millionen aktive Datenbanken, über 2.000 Kunden - Bis zu 95 % Kompression. Halten Sie jahrelange Historie online zu einem Bruchteil der Kosten. - Produktionsbereit ohne operativen Aufwand. Multi-AZ HA, PITR, regionsübergreifende Backups, SOC 2/HIPAA/GDPR, tiefgehende Beobachtbarkeit. - Mühelos skalieren. Entkoppelte Rechen- und Speicherressourcen. Zahlen Sie nie für ungenutzte Kapazität. - Einheitliche Datenarchitektur. Verbinden Sie jede Datenquelle und synchronisieren Sie sie automatisch zwischen Ihrer operativen Datenbank und dem Data Lake. - Hyperscaler-Beschaffung. Verfügbar im AWS Marketplace und Azure Marketplace. Schlüsselfähigkeiten: - Automatische Partitionierung Nehmen Sie Millionen von Datenpunkten pro Sekunde auf, ohne manuelle Tabellenverwaltung oder Sharding. - Inkrementelle materialisierte Ansichten Vorkalkulieren und zwischenspeichern Sie Rollups für sofortige Dashboards und APIs. - Hybride Zeilen-/Spaltenspeicherung Schnelle Schreibvorgänge, komprimierte Lesevorgänge, optimiert für Echtzeit- und historische Abfragen. - Kompression (bis zu 95 %) Spaltenkodierungen wenden Filter und Aggregationen direkt auf komprimierte Daten an für schnellere Abfragen und große Einsparungen. - Gestufter Speicher Verschieben Sie automatisch ältere oder weniger häufig zugegriffene Daten in kostengünstigen Objektspeicher, während sie über dieselbe SQL-Schnittstelle vollständig abfragbar bleiben. - Vollständig verwaltete Postgres-Cloud Skalieren Sie Rechen- und Speicherressourcen unabhängig, stufen Sie S3-Speicher, um Kosten zu verwalten, stellen Sie global bereit und überspringen Sie Datenbankoperationen. Branchenvertikalen: Entwickler und Plattformteams in Industrial IoT, Fertigung, Krypto, SaaS/ML und DevOps-Tools verlassen sich auf Tiger, um operative und historische Daten für Echtzeit-Dashboards und geschäftskritische Einblicke zu kombinieren, abfragbar in Standard-SQL. Wie man anfängt: Probieren Sie Tiger Cloud 1 Monat lang kostenlos aus, ohne dass eine Kreditkarte erforderlich ist, oder nutzen Sie uns unbegrenzt im Rahmen unseres kostenlosen Plans. Jetzt starten - https://console.cloud.timescale.com/signup?utm\_source=g2&utm\_medium=referral&utm\_campaign=free-trial-g2


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 33
**How Do G2 Users Rate Tiger Data?**

- **Datenmodell:** 7.2/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Datentypen:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10)
- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.3/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Integrierter Cache:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Tiger Data?**

- **Verkäufer:** [Tiger Data (creators of TimescaleDB)](https://www.g2.com/de/sellers/tiger-data-creators-of-timescaledb)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.tigerdata.com/
- **Gründungsjahr:** 2015
- **Hauptsitz:** New York, New York
- **Twitter:** @TigerDatabase (1,324 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/timescaledb/ (43 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Computersoftware, Finanzdienstleistungen
  - **Company Size:** 79% Kleinunternehmen, 18% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are Tiger Data's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (8 reviews)
- Einfache Einrichtung (5 reviews)
- Einrichtung erleichtern (5 reviews)
- Analytik (4 reviews)
- Leistung (4 reviews)

**Cons:**

- Teuer (4 reviews)
- Teure Lizenzierung (3 reviews)
- Fehlende Funktionen (3 reviews)
- Schlechte Benutzeroberfläche (3 reviews)
- Langsame Leistung (3 reviews)

### 25. [TileDB](https://www.g2.com/de/products/tiledb/reviews)
  TileDB ist eine grundlegende Software, die von Wissenschaftlern für wissenschaftliche Entdeckungen entwickelt wurde. TileDB strukturiert alle Datentypen, einschließlich Daten, die nicht in relationale Datenbanken passen, die für strukturierte tabellarische Daten gebaut wurden. Aufgebaut auf einer leistungsstarken, formwandelnden Array-Datenbank, bewältigt TileDB die Komplexität von nicht-traditionellen „unstrukturierten“ multimodalen Daten, wie genomische Varianten, Bulk- und Einzelzell-Transkriptomik, Proteomik, biomedizinische Bildgebung sowie die Grenzdaten der Zukunft. Verwendet von großen Pharmaunternehmen und Biotechnologieunternehmen, um ihre multiomischen FAIR-Datenplattformen zu betreiben, ist TileDB das Ziel für wissenschaftliche Durchbrüche, bei denen Grenz-multimodale Daten die Entdeckung von Medikamenten und Zielen vorantreiben.


  **Average Rating:** 3.8/5.0
  **Total Reviews:** 2
**How Do G2 Users Rate TileDB?**

- **Datenmodell:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Datentypen:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Integrierter Cache:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind TileDB?**

- **Verkäufer:** [TileDB](https://www.g2.com/de/sellers/tiledb)
- **Gründungsjahr:** 2017
- **Hauptsitz:** Cambridge, Massachusetts, United States
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/tiledb-inc (70 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 100% Unternehmen



    ## What Is Spaltenorientierte Datenbanken?
  [IT-Management-Software](https://www.g2.com/de/categories/it-management)
  ## What Software Categories Are Similar to Spaltenorientierte Datenbanken?
    - [Datenlagerlösungen](https://www.g2.com/de/categories/data-warehouse)
    - [Zeitreihendatenbanken](https://www.g2.com/de/categories/time-series-databases)
    - [Echtzeit-Analytik-Datenbanksoftware](https://www.g2.com/de/categories/real-time-analytic-database)