# Beste Zeitreihendatenbanken *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)* Time-Series-Datenbanken ermöglichen es Unternehmen, zeitgestempelte Daten zu speichern. Ein Unternehmen kann eine Time-Series-Datenbank einführen, wenn es Daten in Echtzeit überwachen muss oder wenn es Anwendungen betreibt, die kontinuierlich Daten erzeugen. Einige Beispiele für Anwendungen, die Time-Series-Daten produzieren, sind Netzwerk- oder [Anwendungsleistungsüberwachungssoftware (APM)](https://g2.com/categories/application-performance-monitoring-apm)-Tools, Sensordaten von IoT-Geräten, Finanzmarktdaten und eine Reihe von Sicherheitsanwendungen, unter vielen anderen. Time-Series-Datenbanken sind darauf optimiert, diese Daten zu speichern, sodass sie leicht abgerufen und analysiert werden können. Time-Series-Daten werden häufig bei der Durchführung von prädiktiven Analysen oder maschinellen Lernalgorithmen verwendet, um den Benutzern zu ermöglichen, historische Daten zu verstehen, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Einige [Big-Data-Verarbeitungs- und Verteilungssoftware](https://g2.com/categories/big-data-processing-and-distribution) kann Time-Series-Speicherfunktionalität bieten. Um in die Kategorie der Time-Series-Datenbanken aufgenommen zu werden, muss ein Produkt: - Daten basierend auf Zeitstempeln speichern - Daten in Echtzeit verarbeiten - Benutzern ermöglichen, die Daten für die Time-Series-Analyse einfach abzurufen ## How Many Zeitreihendatenbanken Products Does G2 Track? **Total Products under this Category:** 52 ## How Does G2 Rank Zeitreihendatenbanken Products? **Warum Sie den Software-Rankings von G2 vertrauen können:** - 30 Analysten und Datenexperten - 1,100+ Authentische Bewertungen - 52+ 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 Zeitreihendatenbanken Is Best for Your Use Case? - **Führer:** [CrateDB](https://www.g2.com/de/products/cratedb/reviews) - **Höchste Leistung:** [dataPARC](https://www.g2.com/de/products/dataparc/reviews) - **Am einfachsten zu bedienen:** [dataPARC](https://www.g2.com/de/products/dataparc/reviews) - **Top-Trending:** [Prometheus](https://www.g2.com/de/products/prometheus/reviews) - **Beste kostenlose Software:** [InfluxDB](https://www.g2.com/de/products/influxdata-influxdb/reviews) --- **Sponsored** ### RaimaDB RaimaDB: Die Hochleistungs-Embedded-Datenbank für Edge- und IoT-Systeme RaimaDB ist eine Hochleistungs-Datenbank mit kleinem Speicherbedarf, die für Edge-Computing, IoT und eingebettete Systeme entwickelt wurde. Basierend auf über drei Jahrzehnten Datenbankinnovation bietet RaimaDB eine leistungsstarke, zuverlässige und ressourceneffiziente Lösung für Entwickler, die Anwendungen erstellen, bei denen Datenintegrität, Geschwindigkeit und lokaler Speicher entscheidend sind. Im Gegensatz zu groß angelegten Unternehmensdatenbanken ist RaimaDB speziell für Umgebungen mit begrenztem Speicher und Rechenleistung konzipiert – wie industrielle Steuerungen, Fahrzeugsysteme, medizinische Geräte und Netzwerkgeräte. Seine leichte Architektur ermöglicht schnelle Transaktionen, deterministische Leistung und minimalen Overhead, was es ideal für Echtzeitanwendungen macht. RaimaDB unterstützt sowohl SQL- als auch C/C++-APIs und bietet Entwicklern Flexibilität bei der Datenzugriff und -verwaltung. Es ist vollständig ACID-konform und gewährleistet die Zuverlässigkeit der Daten auch in rauen oder getrennten Umgebungen. Mit fortschrittlichen Funktionen wie In-Memory-Leistung, hoher Verfügbarkeit und flexibler Replikation ermöglicht RaimaDB eine sichere lokale Datenverarbeitung und integriert sich nahtlos in Cloud- oder Unternehmenssysteme, wenn die Konnektivität wiederhergestellt ist. Die Datenbank kann auf einer Vielzahl von Betriebssystemen bereitgestellt werden, darunter Linux, Embedded Linux, Windows, QNX und VxWorks, und kann sowohl auf ARM- als auch auf x86-Architekturen laufen. Sein modulares Design ermöglicht eine effiziente Skalierung – von kompakten Einplatinencomputern bis hin zu komplexen verteilten Netzwerken. Vertraut von globalen Marktführern in Branchen wie Automobil, Luft- und Raumfahrt, Energie und Telekommunikation, treibt RaimaDB missionskritische Systeme an, die Zuverlässigkeit und Geschwindigkeit erfordern. Entwickler wählen RaimaDB wegen seiner einfachen Integration, geringen Wartungsanforderungen und bewährten Leistung unter anspruchsvollen Bedingungen. Egal, ob Sie die nächste Generation vernetzter Geräte entwickeln oder die Datenverarbeitung am Edge optimieren, RaimaDB bietet die robuste Grundlage, die Sie benötigen. Erleben Sie die Effizienz einer Datenbank, die für eingebettete und Echtzeitsysteme entwickelt wurde – schnell, zuverlässig und bereit für die Zukunft des intelligenten Datenmanagements. [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=1761&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=1761&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=page_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=1761&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=6173&secure%5Bresource_id%5D=1761&secure%5Bresource_type%5D=Category&secure%5Bsource_type%5D=category_page&secure%5Bsource_url%5D=https%3A%2F%2Fwww.g2.com%2Fde%2Fcategories%2Ftime-series-databases&secure%5Btoken%5D=ad6e9ab99ac0d146ef8e4ca55567ef975f4784781ac30720e5f5149539f0846c&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fraima.com%2Fdownload-trial%2F%3Futm_content%3Dproducts-raimadb-reviews%26utm_medium%3Dreferral%26utm_source%3Dg2&secure%5Burl_type%5D=free_trial) --- ## What Are the Top-Rated Zeitreihendatenbanken Products in 2026? ### 1. [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?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Einfache Verwaltung:** 8.9/10 (Category avg: 8.3/10) - **Support-Qualität:** 9.1/10 (Category avg: 8.8/10) **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:** Dateningenieur, Software-Ingenieur - **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) ### 2. [TDengine](https://www.g2.com/de/products/tdengine/reviews) TDengine ist eine Zeitreihendatenbank, die entwickelt wurde, um traditionellen Industrien zu helfen, die Herausforderungen von Industrie 4.0 und Industrial IoT zu überwinden. Sie ermöglicht die Echtzeitaufnahme, Speicherung, Analyse und Verteilung von Petabytes an Daten pro Tag, die von Milliarden von Sensoren und Datensammlern erzeugt werden. Indem es Big Data zugänglich und erschwinglich macht, hilft TDengine jedem — von unabhängigen Entwicklern und Startups bis hin zu Branchenführern und multinationalen Unternehmen — den wahren Wert ihrer Daten freizuschalten. TDengine unterscheidet sich von typischen Zeitreihendatenbanken durch die folgenden vier Kernkompetenzen: - Hohe Leistung in jedem Maßstab: Mit seiner verteilten skalierbaren Architektur, die mit Ihrem Unternehmen wächst, kann TDengine massive Datensätze bis zu 10,6-mal schneller speichern und verarbeiten als andere TSDBs — und bietet dabei die Millisekunden-Latenz, die Ihre Echtzeit-Visualisierungs- und Reporting-Apps verlangen. - Effiziente Datenspeicherung: Mit seinem einzigartigen Design und Datenmodell bietet TDengine die kostengünstigste Lösung zur Speicherung Ihrer Betriebsdaten, einschließlich gestufter Speicherung, S3 und 10:1 Datenkompression, und stellt sicher, dass Sie wertvolle Geschäftseinblicke aus Ihren Daten gewinnen können, ohne das Budget zu sprengen. - Datenkonsolidierung über Standorte hinweg: Mit integrierten Konnektoren für eine Vielzahl von industriellen Quellen — MQTT, Kafka, OPC, PI System und mehr — bietet TDengine eine zentrale Plattform für die codefreie Datenaufnahme und das Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL), die als einzige Quelle der Wahrheit für Ihr Unternehmen fungiert. - Umfassende Lösung für Industriedaten: Mit sofort einsatzbereiten Datenabonnements, Caching und Stream-Verarbeitung ist TDengine mehr als nur eine Zeitreihendatenbank — es umfasst alle wichtigen Komponenten, die für die Speicherung und Verarbeitung von Industriedaten benötigt werden, in einem einzigen Produkt und ist über vertraute SQL-Anweisungen zugänglich. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 14 **How Do G2 Users Rate TDengine?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Einfache Verwaltung:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Support-Qualität:** 8.6/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind TDengine?** - **Verkäufer:** [TDengine](https://www.g2.com/de/sellers/tdengine) - **Gründungsjahr:** 2017 - **Hauptsitz:** Los Gatos, California - **Twitter:** @TDengineDB (3,855 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/tdengine/ (132 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Computersoftware - **Company Size:** 93% Kleinunternehmen, 7% Unternehmen mittlerer Größe ### 3. [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?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Einfache Verwaltung:** 8.9/10 (Category avg: 8.3/10) - **Support-Qualität:** 8.7/10 (Category avg: 8.8/10) **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 (4,169 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 (11 reviews) - Leistung (9 reviews) - Werkzeugkraft (7 reviews) - Effizienz (6 reviews) - Schnelle Verarbeitung (6 reviews) **Cons:** - Lernkurve (12 reviews) - Schwieriges Lernen (7 reviews) - Steile Lernkurve (7 reviews) - Komplexität (2 reviews) - Teuer (2 reviews) ### 4. [InfluxDB](https://www.g2.com/de/products/influxdata-influxdb/reviews) InfluxDB ist eine speziell entwickelte Datenplattform, die darauf ausgelegt ist, alle Zeitreihendaten von Benutzern, Sensoren, Anwendungen und Infrastrukturen zu verarbeiten – nahtlos zu sammeln, zu speichern, zu visualisieren und Erkenntnisse in Aktionen umzuwandeln. Mit einer Bibliothek von mehr als 300 Open-Source-Telegraf-Plugins ist das Importieren und Überwachen von Daten aus jedem System einfach. InfluxDB befähigt Entwickler, transformative IoT-, Überwachungs- und Analysedienste und -anwendungen zu erstellen. Die flexible Architektur von InfluxDB passt zu jeder Implementierung – sei es in der Cloud, am Edge oder vor Ort – und seine Vielseitigkeit, Zugänglichkeit und unterstützenden Tools (Client-Bibliotheken, APIs usw.) machen es Entwicklern auf jedem Niveau leicht, schnell Anwendungen und Dienste mit Zeitreihendaten zu erstellen. Optimiert für die Effizienz und Produktivität von Entwicklern, gibt die InfluxDB-Plattform den Erbauern die Zeit, sich auf die Funktionen und Merkmale zu konzentrieren, die ihren internen Projekten Wert und ihren Anwendungen einen Wettbewerbsvorteil verleihen. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 98 **How Do G2 Users Rate InfluxDB?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.1/10 (Category avg: 9.0/10) - **Einfache Verwaltung:** 8.7/10 (Category avg: 8.3/10) - **Support-Qualität:** 8.6/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind InfluxDB?** - **Verkäufer:** [InfluxData](https://www.g2.com/de/sellers/influxdata-c4358581-7be9-4eec-a0bc-bd083f9c5468) - **Gründungsjahr:** 2012 - **Hauptsitz:** San Francisco, California - **Twitter:** @InfluxData (22 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/5159145/ (179 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Software-Ingenieur - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware - **Company Size:** 59% Kleinunternehmen, 23% Unternehmen mittlerer Größe ### 5. [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?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Einfache Verwaltung:** 8.7/10 (Category avg: 8.3/10) - **Support-Qualität:** 9.5/10 (Category avg: 8.8/10) **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 (1,313 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) ### 6. [QuestDB](https://www.g2.com/de/products/questdb/reviews) 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). **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 33 **How Do G2 Users Rate QuestDB?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.4/10 (Category avg: 9.0/10) - **Einfache Verwaltung:** 9.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Support-Qualität:** 9.8/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind QuestDB?** - **Verkäufer:** [QuestDB](https://www.g2.com/de/sellers/questdb) - **Gründungsjahr:** 2019 - **Hauptsitz:** New York, US - **Twitter:** @QuestDb (2,301 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/questdb/ (30 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Finanzdienstleistungen, Computersoftware - **Company Size:** 69% Kleinunternehmen, 17% Unternehmen mittlerer Größe ### 7. [Amazon Timestream](https://www.g2.com/de/products/amazon-timestream/reviews) Amazon Timestream ist ein schneller, skalierbarer, vollständig verwalteter Zeitreihendatenbankdienst für IoT- und Betriebsanwendungen, der es einfach macht, täglich Billionen von Ereignissen zu speichern und zu analysieren, und das zu einem Zehntel der Kosten von relationalen Datenbanken. Angetrieben durch den Aufstieg von IoT-Geräten, IT-Systemen und intelligenten Industriemaschinen, sind Zeitreihendaten, Daten, die messen, wie sich Dinge im Laufe der Zeit verändern, eine der am schnellsten wachsenden Datenarten. **Average Rating:** 3.7/5.0 **Total Reviews:** 20 **How Do G2 Users Rate Amazon Timestream?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 6.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Einfache Verwaltung:** 7.1/10 (Category avg: 8.3/10) - **Support-Qualität:** 8.1/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Amazon Timestream?** - **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 (2,227,557 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?** - **Top Industries:** Computersoftware - **Company Size:** 45% Unternehmen mittlerer Größe, 32% Kleinunternehmen #### What Are Amazon Timestream's Pros and Cons? **Pros:** - Zuverlässigkeit (1 reviews) ### 8. [dataPARC](https://www.g2.com/de/products/dataparc/reviews) dataPARC ist ein Self-Service-Toolkit für industrielle Datenvisualisierung und -analyse, das für Prozesshersteller entwickelt wurde, die Qualität verbessern, den Ertrag steigern und ihre Abläufe optimieren möchten. Sammeln, verbinden und analysieren Sie IoT-Daten aus der gesamten Anlage mit der Prozessdatenanalyse- und Visualisierungsplattform von dataPARC. Lösen Sie herausfordernde Prozess- und Produktqualitätsprobleme mit einfachen, aber leistungsstarken Trend- und Diagnoseanalysetools. Erstellen Sie anspruchsvolle Dashboards und Anzeigen, um Prozesse zu überwachen und Produktions-KPIs in Ihrem Unternehmen zu teilen. Nutzen Sie künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen, um kontinuierliche Verbesserungen voranzutreiben und die Margen durch prädiktive Modellierung zu erhöhen. **Average Rating:** 4.9/5.0 **Total Reviews:** 39 **How Do G2 Users Rate dataPARC?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.7/10 (Category avg: 9.0/10) - **Einfache Verwaltung:** 8.8/10 (Category avg: 8.3/10) - **Support-Qualität:** 9.6/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind dataPARC?** - **Verkäufer:** [dataPARC](https://www.g2.com/de/sellers/dataparc) - **Gründungsjahr:** 1997 - **Hauptsitz:** Washougal, US - **Twitter:** @dataPARCsolutio (26 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/dataparc-solutions/ (115 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Papier- & Forstprodukte - **Company Size:** 62% Unternehmen mittlerer Größe, 31% Unternehmen #### What Are dataPARC's Pros and Cons? **Pros:** - Anpassungsfähigkeit (2 reviews) - Datenanalyse (2 reviews) - Datenvisualisierung (2 reviews) - Benutzerfreundlichkeit (2 reviews) - Merkmale (2 reviews) **Cons:** - Komplexe Benutzerfreundlichkeit (1 reviews) - Datenverwaltungsprobleme (1 reviews) - Schwieriges Lernen (1 reviews) - Lernkurve (1 reviews) - Erforderliche Fachkenntnisse (1 reviews) ### 9. [Prometheus](https://www.g2.com/de/products/prometheus/reviews) Prometheus ist ein Open-Source-Toolkit für Systemüberwachung und Alarmierung, das für Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit entwickelt wurde. Es sammelt und speichert Metriken als Zeitreihendaten, was eine Echtzeitüberwachung von Anwendungen, Systemen und Diensten ermöglicht. Mit seiner leistungsstarken Abfragesprache PromQL können Benutzer Daten effektiv analysieren und visualisieren. Prometheus arbeitet unabhängig, erfordert keine externen Abhängigkeiten und integriert sich nahtlos mit verschiedenen Service-Discovery-Mechanismen, was es ideal für dynamische Umgebungen macht. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Dimensionales Datenmodell: Prometheus organisiert Zeitreihendaten mit einem flexiblen dimensionalen Modell, das jede Serie durch einen Metriknamen und ein Set von Schlüssel-Wert-Paaren identifiziert. - Leistungsstarke Abfragesprache (PromQL): PromQL ermöglicht es Benutzern, Zeitreihendaten für Visualisierungen, Alarme und mehr abzufragen, zu korrelieren und zu transformieren. - Präzise Alarmierung: Alarmierungsregeln basierend auf PromQL nutzen das dimensionale Datenmodell, wobei eine separate Alertmanager-Komponente Benachrichtigungen und Stummschaltungen verwaltet. - Einfache Bedienung: Prometheus-Server funktionieren unabhängig und verlassen sich ausschließlich auf lokalen Speicher. Entwickelt in Go, sind die statisch verlinkten Binärdateien einfach in verschiedenen Umgebungen bereitzustellen. - Instrumentierungsbibliotheken: Eine breite Palette von offiziellen und von der Community beigetragenen Bibliotheken steht zur Instrumentierung von Anwendungen in den meisten großen Programmiersprachen zur Verfügung. - Allgegenwärtige Integrationen: Prometheus bietet zahlreiche Integrationen, die eine einfache Extraktion von Metriken aus bestehenden Systemen erleichtern. Primärer Wert und gelöstes Problem: Prometheus adressiert das Bedürfnis nach einer robusten, skalierbaren und flexiblen Überwachungslösung in modernen, dynamischen Umgebungen. Seine Fähigkeit, Zeitreihendaten zu sammeln, zu speichern und abzufragen, ermöglicht es Organisationen, Echtzeiteinblicke in die Leistung und Gesundheit ihrer Systeme zu gewinnen. Durch die Bereitstellung präziser Alarmierung und nahtloser Integration mit verschiedenen Service-Discovery-Mechanismen stellt Prometheus sicher, dass Probleme schnell erkannt und behoben werden, was die Systemzuverlässigkeit und Betriebseffizienz verbessert. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 61 **How Do G2 Users Rate Prometheus?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.7/10 (Category avg: 9.0/10) - **Einfache Verwaltung:** 8.1/10 (Category avg: 8.3/10) - **Support-Qualität:** 7.9/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Prometheus?** - **Verkäufer:** [Prometheus Authors](https://www.g2.com/de/sellers/prometheus-authors) - **Gründungsjahr:** 1998 - **Hauptsitz:** Raleigh, North Carolina, United States - **Twitter:** @PrometheusIO (51,855 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/prometheusgroup/ (1,180 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Software-Ingenieur, DevOps-Ingenieur - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen - **Company Size:** 40% Unternehmen mittlerer Größe, 32% Kleinunternehmen #### What Are Prometheus's Pros and Cons? **Pros:** - Einfache Integrationen (7 reviews) - Integrationen (6 reviews) - Alarmsystem (5 reviews) - Überwachung (4 reviews) - Echtzeitüberwachung (4 reviews) **Cons:** - Lernkurve (4 reviews) - Schwieriges Lernen (2 reviews) - Schwierige Installation (1 reviews) - Graphenvisualisierung (1 reviews) - Unwirksame Warnungen (1 reviews) ### 10. [Epsilon3](https://www.g2.com/de/products/epsilon3/reviews) Epsilon3 ist das erste KI-gestützte Verfahren und Ressourcenmanagement-Tool, das für Teams entwickelt wurde, die fortschrittliche Produkte und Systeme entwerfen, bauen, testen und betreiben. ✔ Prozesse standardisieren und optimieren Unser interoperables Verfahren-Ausführungssystem ersetzt ineffiziente Checklisten, die mit Papier, Tabellenkalkulationen, Dokumenten und veralteten Planungstools verwaltet werden. Verfolgen Sie jeden Schritt automatisch, um Qualität, Konsistenz und Rückverfolgbarkeit sicherzustellen. ✔ Schnelle Iteration und Innovation fördern Eingebaute Versionskontrolle, bedingte Workflows und Echtzeit-Datensynchronisation halten alle Beteiligten auf dem gleichen Stand. Ermöglichen Sie kontinuierliche Verbesserung und schnelle, datengetriebene Entscheidungen, um der Konkurrenz weit voraus zu sein. ✔ Betrieb rationalisieren und skalieren Integrieren Sie isolierte Systeme sicher und automatisieren Sie sich wiederholende, fehleranfällige Aufgaben, um die Produktivität zu steigern und Verzögerungen zu vermeiden. Vereinfachen Sie Schulungen, senken Sie Kosten und erhalten Sie die Effizienz, während Ihr Betrieb wächst, um die Nachfrage zu decken. Epsilon3 wird von Branchenführern wie NASA, Blue Origin, Firefly Aerospace, Sierra Space, Redwire, Shift4, AeroVironment, Commonwealth Fusion Systems und anderen kommerziellen und staatlichen Organisationen vertraut. Das Unternehmen und die Plattform wurden von Ingenieursleitern von SpaceX, NASA und Google aufgebaut. Erfahren Sie mehr: https://www.epsilon3.io/ **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 259 **How Do G2 Users Rate Epsilon3?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.2/10 (Category avg: 9.0/10) - **Einfache Verwaltung:** 8.7/10 (Category avg: 8.3/10) - **Support-Qualität:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Epsilon3?** - **Verkäufer:** [Epsilon3](https://www.g2.com/de/sellers/epsilon3) - **Unternehmenswebsite:** https://epsilon3.io - **Gründungsjahr:** 2021 - **Hauptsitz:** Los Angeles, California - **Twitter:** @Epsilon3Inc (1,054 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/epsilon3inc (32 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Kundendienstmitarbeiter - **Top Industries:** Luft- und Raumfahrt, Finanzdienstleistungen - **Company Size:** 43% Unternehmen mittlerer Größe, 40% Unternehmen #### What Are Epsilon3's Pros and Cons? **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (80 reviews) - Verfahrensmanagement (42 reviews) - Merkmale (30 reviews) - Effizienz (27 reviews) - Effizienzsteigerung (24 reviews) **Cons:** - Lernkurve (35 reviews) - Komplexität (33 reviews) - Verwirrende Verfahren (29 reviews) - Komplexe Verfahren (27 reviews) - Verwirrung (24 reviews) ### 11. [Aerospike](https://www.g2.com/de/products/aerospike/reviews) Die Aerospike Echtzeit-Datenplattform ermöglicht es Organisationen, sofort auf Milliarden von Transaktionen zu reagieren und dabei den Server-Footprint um bis zu 80 Prozent zu reduzieren. Die Aerospike Multi-Cloud-Plattform treibt Echtzeitanwendungen mit vorhersehbarer Sub-Millisekunden-Performance bis hin zu Petabyte-Skala mit einer Verfügbarkeit von 99,999 % an, mit global verteilten, stark konsistenten Daten. Anwendungen, die auf der Aerospike Echtzeit-Datenplattform basieren, bekämpfen Betrug, bieten Empfehlungen, die die Größe des Warenkorbs dramatisch erhöhen, ermöglichen globale digitale Zahlungen und liefern hyper-personalisierte Benutzererfahrungen an zig Millionen von Kunden. Kunden wie Airtel, Experian, Nielsen, PayPal, Snap, Wayfair und Yahoo verlassen sich auf Aerospike als ihre Datenbasis für die Zukunft. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 80 **How Do G2 Users Rate Aerospike?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.2/10 (Category avg: 9.0/10) - **Einfache Verwaltung:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Support-Qualität:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Aerospike?** - **Verkäufer:** [Aerospike](https://www.g2.com/de/sellers/aerospike) - **Gründungsjahr:** 2009 - **Hauptsitz:** Mountain View, CA - **Twitter:** @aerospikedb (7,839 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/2696852/ (306 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Software-Ingenieur - **Top Industries:** Marketing und Werbung, Informationstechnologie und Dienstleistungen - **Company Size:** 45% Unternehmen mittlerer Größe, 34% Unternehmen ### 12. [Warp 10](https://www.g2.com/de/products/warp-10/reviews) Warp 10 ist eine modulare Open-Source-Plattform, die Daten von Sensoren sammelt, speichert und analysiert. Für das IoT mit einem flexiblen Datenmodell geformt, bietet Warp 10 ein einzigartiges und leistungsstarkes Framework, um Ihre Prozesse von der Datenerfassung bis zur Analyse und Visualisierung zu vereinfachen, mit der Unterstützung von geolokalisierten Daten in seinem Kernmodell (genannt Geo Time Series). Warp 10 ist sowohl eine Zeitreihendatenbank als auch eine leistungsstarke Analyseumgebung, die es Ihnen ermöglicht: Statistiken, Extraktion von Merkmalen für das Training von Modellen, Filterung und Bereinigung von Daten, Erkennung von Mustern und Anomalien, Synchronisation oder sogar Vorhersagen. Die Plattform ist DSGVO-konform und sicher durch Design unter Verwendung von kryptografischen Tokens zur Verwaltung von Authentifizierung und Autorisierung. Die Analyseumgebung kann innerhalb eines großen Ökosystems von Softwarekomponenten wie Spark, Kafka Streams, Hadoop, Jupyter, Zeppelin und vielen mehr implementiert werden. Sie kann auch auf Daten zugreifen, die in vielen bestehenden Lösungen gespeichert sind, relationale oder NoSQL-Datenbanken, Suchmaschinen und S3-ähnliche Objektspeichersysteme. Warp 10 passt sich Ihren Bedürfnissen in jedem Maßstab an, von kleinen Geräten bis hin zu verteilten Clustern, und kann in vielen Branchen eingesetzt werden: Industrie, Transport, Gesundheit, Überwachung, Finanzen, Energie usw. Eine Sammlung von Tools vervollständigt die Plattform und erleichtert Ihre Arbeit mit Zeitreihendaten: - WarpStudio, ein Web-Editor, um Ihren WarpScript-Code zu bearbeiten und auszuführen. - WarpFleet, das Artefakt-Repository, um Ihre Plugins, Erweiterungen und Makros zu teilen. - Sandbox, eine gehostete Umgebung, um Warp 10 ohne Bereitstellung auszuprobieren. - Discovery, eine dynamische Dashboard-Lösung mit einem einzigartigen Dashboard-as-Code-Ansatz. - HFiles, eine hochdichte Speicherlösung, die unendliche Speicherskalierbarkeit bietet und gleichzeitig alle Analysefähigkeiten beibehält. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 35 **How Do G2 Users Rate Warp 10?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.7/10 (Category avg: 9.0/10) - **Einfache Verwaltung:** 8.1/10 (Category avg: 8.3/10) - **Support-Qualität:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Warp 10?** - **Verkäufer:** [SenX](https://www.g2.com/de/sellers/senx) - **Hauptsitz:** Guipavas, Brittany - **Twitter:** @SenXHQ (234 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/12632019 (13 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen - **Company Size:** 50% Kleinunternehmen, 31% Unternehmen mittlerer Größe ### 13. [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?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 7.7/10 (Category avg: 9.0/10) - **Einfache Verwaltung:** 6.4/10 (Category avg: 8.3/10) - **Support-Qualität:** 7.9/10 (Category avg: 8.8/10) **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 ### 14. [Trendalyze](https://www.g2.com/de/products/trendalyze/reviews) Trendalyze ist eine Plattform zur Entdeckung, Vorhersage und Überwachung von Mustern in granularen Zeitreihendaten, die von Sensoren, IoT-Geräten, Maschinen, Transaktions- und Ereignisprotokollsystemen gesammelt werden. Unsere Self-Service-Plattform ermöglicht es allen Informationsarbeitern, bedeutungsvolle Muster ebenso einfach zu entdecken und zu überwachen, wie es möglich ist, Webinhalte auf Google zu suchen und zu überwachen. Sie ermöglicht es auch Geschäftsanwendern und Analysten, Muster in IoT- und anderen Transaktionsdaten ebenso einfach zu entdecken, zu analysieren und vorherzusagen, wie sie Geschäftsdaten in Excel analysieren. Trendalyze hat patentierte Logische Neuronale Netzwerke entwickelt, die aus kleinen Datensätzen lernen, zu 100 % erklärbar sind und von Fachleuten konfiguriert werden können. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 12 **How Do G2 Users Rate Trendalyze?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.2/10 (Category avg: 9.0/10) - **Einfache Verwaltung:** 8.1/10 (Category avg: 8.3/10) - **Support-Qualität:** 8.5/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Trendalyze?** - **Verkäufer:** [Trendalyze](https://www.g2.com/de/sellers/trendalyze) - **Gründungsjahr:** 2016 - **Hauptsitz:** USA, Newark - **Twitter:** @trendalyze (114 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/9487986/ (6 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen - **Company Size:** 37% Unternehmen, 37% Kleinunternehmen ### 15. [GridDB](https://www.g2.com/de/products/griddb/reviews) GridDB ist eine Datenbank, die sowohl Geschwindigkeit als auch Skalierung für geschäftskritische Big-Data-Anwendungen bietet. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 27 **How Do G2 Users Rate GridDB?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Einfache Verwaltung:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Support-Qualität:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind GridDB?** - **Verkäufer:** [Toshiba](https://www.g2.com/de/sellers/toshiba) - **Gründungsjahr:** 2016 - **Hauptsitz:** N/A - **Twitter:** @griddb (9 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** http://www.linkedin.com/company/griddb (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Computersoftware - **Company Size:** 74% Unternehmen mittlerer Größe, 15% Unternehmen ### 16. [Bangdb](https://www.g2.com/de/products/bangdb/reviews) BangDB ist eine vielseitige, multimodale, eingebettete, verteilte, hochleistungsfähige, analytische, zeitserienbasierte NoSql-Datenbank, die in C/C++ geschrieben und von Grund auf neu entworfen wurde, um zeitgenössische und zukünftige Probleme auf einfache und unkomplizierte Weise zu lösen, die ansonsten enorme Mengen an Zeit und Ressourcen erfordern würden. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 12 **How Do G2 Users Rate Bangdb?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.2/10 (Category avg: 9.0/10) - **Einfache Verwaltung:** 6.7/10 (Category avg: 8.3/10) - **Support-Qualität:** 8.7/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Bangdb?** - **Verkäufer:** [BangDB](https://www.g2.com/de/sellers/bangdb) - **Gründungsjahr:** 2015 - **Hauptsitz:** Bangalore, Karnataka - **Twitter:** @IQLECT (453 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/bangdb/ (6 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Kleinunternehmen, 33% Unternehmen ### 17. [Redis Cloud](https://www.g2.com/de/products/redis-cloud/reviews) Redis Cloud ist unser vollständig verwalteter Redis Enterprise-Dienst, der unvergleichliche Geschwindigkeit, Einfachheit und Skalierbarkeit bietet. Es ist perfekt für cloud-native Anwendungen, die Echtzeit-Datenverarbeitung erfordern, ohne den Aufwand der Infrastrukturverwaltung. Redis Cloud übertrifft Redis-kompatible Cloud-Dienste, die auf Open Source basieren, wie Amazon ElastiCache und Google Cloud Memorystore, indem es Unternehmensfunktionen wie aktive-aktive Geoverteilung, erweiterte Abfrage- und Suchfunktionen, nahtlose Datensynchronisation und Multi-Cloud-Unterstützung bietet. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 42 **How Do G2 Users Rate Redis Cloud?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.2/10 (Category avg: 9.0/10) - **Einfache Verwaltung:** 8.8/10 (Category avg: 8.3/10) - **Support-Qualität:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Redis Cloud?** - **Verkäufer:** [Redis](https://www.g2.com/de/sellers/redis) - **Gründungsjahr:** 2011 - **Hauptsitz:** San Francisco, CA - **Twitter:** @Redisinc (43,975 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/2014725/ (1,510 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware - **Company Size:** 50% Kleinunternehmen, 41% Unternehmen mittlerer Größe ### 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?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.9/10 (Category avg: 9.0/10) - **Einfache Verwaltung:** 6.7/10 (Category avg: 8.3/10) - **Support-Qualität:** 8.2/10 (Category avg: 8.8/10) **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 (31,911,199 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. [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: 9.0/10) - **Einfache Verwaltung:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Support-Qualität:** 8.6/10 (Category avg: 8.8/10) **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) ### 20. [The PI System](https://www.g2.com/de/products/the-pi-system/reviews) Das PI-System ist eine Unternehmensinfrastruktur für das Management von Echtzeitdaten und Ereignissen mit Werkzeugen und Funktionen, die Ihnen helfen, Ihre Daten und mehr zu verwalten. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 19 **How Do G2 Users Rate The PI System?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.4/10 (Category avg: 9.0/10) - **Einfache Verwaltung:** 9.7/10 (Category avg: 8.3/10) - **Support-Qualität:** 8.2/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind The PI System?** - **Verkäufer:** [AVEVA](https://www.g2.com/de/sellers/aveva) - **Gründungsjahr:** 1967 - **Hauptsitz:** Cambridge, GB - **Twitter:** @AVEVAGroup (15,406 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/14547/ (7,622 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Eigentum:** LSE:AVV **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 43% Unternehmen mittlerer Größe, 38% Unternehmen #### What Are The PI System's Pros and Cons? **Cons:** - Komplexe Benutzerfreundlichkeit (1 reviews) - UX-Design (1 reviews) - UX-Verbesserung (1 reviews) ### 21. [CortexDB](https://www.g2.com/de/products/weaveworks-cortexdb/reviews) Cortex bietet die gleiche leistungsstarke Abfragesprache, das Datenmodell und konfigurierbare Warnungen wie Prometheus, aber wir haben horizontale Skalierbarkeit und cloud-nativen Speicher für praktisch unendliche Datenaufbewahrung hinzugefügt. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 6 **How Do G2 Users Rate CortexDB?** - **Support-Qualität:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind CortexDB?** - **Verkäufer:** [Weaveworks](https://www.g2.com/de/sellers/weaveworks) - **Gründungsjahr:** 2014 - **Hauptsitz:** London , GB - **Twitter:** @weaveworks (11,212 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/9420084 (12 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 67% Kleinunternehmen, 33% Unternehmen mittlerer Größe ### 22. [Heroic](https://www.g2.com/de/products/heroic/reviews) Heroic ist ein Open-Source-Überwachungssystem, das ursprünglich bei Spotify entwickelt wurde, um die Probleme zu lösen, die bei der groß angelegten Erfassung und nahezu Echtzeitanalyse von Metriken auftraten. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 6 **How Do G2 Users Rate Heroic?** - **Support-Qualität:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Heroic?** - **Verkäufer:** [Heroic](https://www.g2.com/de/sellers/heroic) - **Gründungsjahr:** 2017 - **Hauptsitz:** N/A - **Twitter:** @spotify (20,099,223 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 67% Kleinunternehmen, 33% Unternehmen mittlerer Größe ### 23. [Axibase Time Series Database](https://www.g2.com/de/products/axibase-time-series-database/reviews) ATSD ist eine verteilte NoSQL-Datenbank, die von Grund auf dafür entwickelt wurde, Zeitreihendaten in großem Maßstab zu speichern und zu analysieren. Im Gegensatz zu den meisten anderen Datenbanken verfügt ATSD über eine robuste Reihe integrierter Funktionen, darunter Regel-Engine, Visualisierung, Datenprognose, Data Mining und mehr. **Average Rating:** 4.9/5.0 **Total Reviews:** 4 **How Do G2 Users Rate Axibase Time Series Database?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Einfache Verwaltung:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Support-Qualität:** 9.6/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Axibase Time Series Database?** - **Verkäufer:** [Axibase](https://www.g2.com/de/sellers/axibase) - **Gründungsjahr:** 2004 - **Hauptsitz:** Cupertino, US - **Twitter:** @axibase (55 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/axibase (3 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Unternehmen mittlerer Größe, 25% Unternehmen ### 24. [Aiven for InfluxDB](https://www.g2.com/de/products/aiven-for-influxdb/reviews) Vollständig verwaltetes InfluxDB – die beliebte, leichtgewichtige, hoch aufnahmefähige Zeitreihendatenbank, die Sie in wenigen Minuten in Ihren Arbeitsablauf integrieren können. **Average Rating:** 3.8/5.0 **Total Reviews:** 3 **How Do G2 Users Rate Aiven for InfluxDB?** - **Support-Qualität:** 7.2/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Aiven for InfluxDB?** - **Verkäufer:** [Aiven](https://www.g2.com/de/sellers/aiven) - **Gründungsjahr:** 2016 - **Hauptsitz:** Helsinki, Southern Finland - **Twitter:** @aiven_io (4,098 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/10294984/ (439 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 33% Unternehmen mittlerer Größe, 33% Kleinunternehmen ### 25. [ExtremeDB](https://www.g2.com/de/products/extremedb/reviews) Die eXtremeDB-Datenbank vereint außergewöhnliche Leistung, Zuverlässigkeit und Entwickler-Effizienz in einer bewährten Echtzeit-Embedded-Datenbank-Engine. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 10 **How Do G2 Users Rate ExtremeDB?** - **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.8/10 (Category avg: 9.0/10) - **Einfache Verwaltung:** 8.8/10 (Category avg: 8.3/10) - **Support-Qualität:** 8.5/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind ExtremeDB?** - **Verkäufer:** [McObject](https://www.g2.com/de/sellers/mcobject) - **Gründungsjahr:** 2001 - **Hauptsitz:** Federal Way, WA - **Twitter:** @LowLatencyDB (4,834 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/mcobject/ (17 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Unternehmen mittlerer Größe, 30% Unternehmen ## What Is Zeitreihendatenbanken? [Datenbanksoftware](https://www.g2.com/de/categories/database-software) ## What Software Categories Are Similar to Zeitreihendatenbanken? - [Relationale Datenbanken](https://www.g2.com/de/categories/relational-databases) - [Dokumentdatenbanken](https://www.g2.com/de/categories/document-databases) - [Datenbank als Dienst (DBaaS) Anbieter](https://www.g2.com/de/categories/database-as-a-service-dbaas) - [Zeitreihen-Intelligenz-Software](https://www.g2.com/de/categories/time-series-intelligence) - [Spaltenorientierte Datenbanken](https://www.g2.com/de/categories/columnar-databases) - [Vektordatenbank-Software](https://www.g2.com/de/categories/vector-database) - [Echtzeit-Analytik-Datenbanksoftware](https://www.g2.com/de/categories/real-time-analytic-database) --- ## How Do You Choose the Right Zeitreihendatenbanken? ### Was Sie über Zeitreihendatenbank-Software wissen sollten ### Was ist Time Series Databases Software? Die wachsende Anzahl verschiedener Datentypen führt zur Verbreitung unterschiedlicher Datenbanktypen, um deren Speicherung und Analyse zu erleichtern. Zu den schnell wachsenden Datentypen gehören Zeitreihendaten—Daten, die mit einem Zeitstempel versehen und über die Zeit erstellt werden—, die mit dem Wachstum des Internets der Dinge (IoT) zunehmen. Obwohl es häufig möglich ist, diese Daten in anderen Datenspeichern zu speichern, haben Zeitreihendaten besondere Eigenschaften—die Daten sind nur anhängend, was es lohnenswert macht, eine maßgeschneiderte Datenbanklösung in Betracht zu ziehen. Die erste Herausforderung bei der Auswahl einer Datenbank besteht darin, die beste Struktur für die zu speichernden Daten zu finden. In bestimmten Fällen gibt es eine natürliche Passform—zum Beispiel passen Fluglinieninformationen sehr gut in eine Graphdatenbank, da dies reale Muster nachahmt—während langformatige Webinhalte normalerweise in Dokumentdatenbanken passen. Mit Time Series Databases Software können Benutzer alle Daten speichern, die einen Zeitstempel haben, wie z.B. Protokolldaten, Sensordaten und industrielle Telemetriedaten. Die Anwendungsfälle sind vielfältig. Zum Beispiel verwenden Anwendungsentwickler diese Software zum Zweck der Anwendungsüberwachung, um Datenpunkte in Echtzeit zu sammeln und die Anwendungsleistung besser zu verstehen. Darüber hinaus profitieren IoT-Entwickler von Zeitreihendatenbanken, da sie Sensordaten speichern und verarbeiten, wie z.B. von Smart-Home-Geräten, um zu bestimmen, wie sie sich im Laufe der Zeit verhalten. Wichtige Vorteile von Time Series Databases Software - Bieten Skalierbarkeit und Geschwindigkeit, mit schnelleren Verarbeitungszeiten als relationale Datenbanken - Bieten ein Werkzeug, das speziell auf Zeitreihendaten ausgerichtet ist - Ermöglichen eine strukturierte, organisierte Datenspeicherung und -verwaltung ### Warum Time Series Databases Software verwenden? Wie andere Datenbanken werden Zeitreihendatenbanken hauptsächlich von einem Datenbankadministrator oder Team verwaltet. Aufgrund ihrer breiten Abdeckung sind Zeitreihendatenbanken auch für mehrere Organisationen innerhalb eines Unternehmens zugänglich. Abteilungen wie Entwicklung, IT, Abrechnung und andere können ebenfalls Zugriff auf Zeitreihendatenbanken haben, je nach ihren zugewiesenen Verwendungen innerhalb des Unternehmens. **Zukunft vorhersagen —** Treffen Sie fundierte Vorhersagen über zukünftige Ereignisse, beobachten Sie Echtzeitänderungen und erfassen Sie historische Anomalien. **Vergangenheit verstehen —** Verstehen Sie vergangene Daten mit einer speziell entwickelten Datenbank. ### Wer verwendet Time Series Databases Software? Time Series Databases Software ist hochflexibel und wird von verschiedenen Teams innerhalb eines Unternehmens verwendet, was sie besonders vorteilhaft macht. Für das Sammeln von besonders großen Datensätzen in Echtzeit sind Big-Data-Verarbeitungs- und Verteilungssysteme hilfreich. Diese Tools sind darauf ausgelegt, für Unternehmen zu skalieren, die ständig enorme Datenmengen sammeln. Das Abrufen von Datensätzen kann mit Big-Data-Verarbeitungs- und Verteilungssystemen herausfordernder sein, aber die gewonnenen Erkenntnisse sind aufgrund der Granularität der Daten wertvoll. **Datenbankadministratoren —** Time Series Datenbanken haben an Popularität gewonnen, da sie einfacher zu implementieren sind, größere Flexibilität bieten und tendenziell schnellere Datenabrufzeiten haben. Datenbankadministratoren verwenden diese Tools, um ihre Zeitreihendaten zu pflegen und zu verwalten und sicherzustellen, dass sie ordnungsgemäß gespeichert werden. **Datenwissenschaftler —** Da die Datenwissenschaft, einschließlich künstlicher Intelligenz, von Daten angetrieben wird, ist es entscheidend, dass diese Daten auf die effektivste und effizienteste Weise gespeichert werden. Dies stellt sicher, dass die Daten ordnungsgemäß abgefragt und analysiert werden können. ### Arten von Time Series Database Software Obwohl alle Zeitreihendatenbanken mit Zeitstempel versehene Daten speichern, unterscheiden sie sich in der Art und Weise, wie diese Daten gespeichert werden, der Beziehung zwischen den verschiedenen Datenpunkten und der Methode, mit der die Daten abgefragt werden. **Relationale Datenbanken —** Relationale Datenbanken sind traditionelle Datenbanktools, die Informationen in Zeilen und Spalten ausrichten. Die Struktur ermöglicht eine einfache Abfrage mit SQL. Relationale Datenbanken werden verwendet, um sowohl einfache Informationen, wie Identitäten und Kontaktinformationen, als auch komplexe Informationen, die für Geschäftsabläufe entscheidend sind, zu speichern. Sie sind hoch skalierbar und können vor Ort, in der Cloud oder über Hybridsysteme gespeichert werden. **NoSQL-Datenbanken —** NoSQL-Datenbanken wie Graphdatenbanken sind eine großartige Option für unstrukturierte Daten. Wenn der Benutzer einen Wert rendern muss, der leicht durch seinen Schlüssel gefunden werden kann, ist ein Key-Value-Store die schnellste und skalierbarste Lösung. Der Nachteil ist eine viel eingeschränktere Abfragefähigkeit, was seine Einschränkungen für analytische Daten impliziert. Im Gegensatz dazu ist das Rendern einer E-Mail-Adresse eines Benutzers basierend auf dem Benutzernamen oder das Caching von Webdaten eine einfache und schnelle Lösung in einem Key-Value-Store. ### Funktionen von Time Series Databases Software Time Series Datenbanken, die speziell für Zeitreihendaten entwickelt wurden, bieten dem Benutzer die Funktionen, die er benötigt, um diese Daten erfolgreich zu speichern, zu verarbeiten und zu analysieren. **Abfragen mit Zeit —** Time Series Datenbanken ermöglichen es Benutzern, Daten mit Zeit abzufragen, sodass sie die Daten über einen bestimmten Zeitraum hinweg durchsuchen oder analysieren können, sogar bis auf den Bruchteil einer Sekunde. **Datensicherheit —** Time Series Datenbanklösungen beinhalten Datensicherheitsfunktionen, um die in den Datenbanken eines Unternehmens gespeicherten Daten zu schützen. **Datenbankerstellung und -wartung —** Time Series Databases Software ermöglicht es Benutzern, brandneue relationale Datenbanken schnell zu erstellen und sie mit Leichtigkeit zu modifizieren. **Skalierbarkeit —** Time Series Datenbanklösungen wachsen mit den Daten und sind daher skalierbar, wobei der einzige Schmerzpunkt die physische oder Cloud-Speicherkapazität ist. **Betriebssystemkompatibilität —** Relationale Datenbanklösungen sind mit zahlreichen Betriebssystemen kompatibel. **Wiederherstellung —** Ob eine Datenbank zurückgesetzt oder vollständig wiederhergestellt werden muss, einige Time Series Datenbanklösungen bieten Wiederherstellungsfunktionen im Falle von Fehlern. ### Trends im Zusammenhang mit Time Series Databases Software **Datenbanken und Datenaggregation —** Die Debatte über die Verwendung von relationalen Datenbanken versus NoSQL-Datenbanken geht weiter, da die Datenaggregation unter Unternehmen weiter zunimmt. Organisationen müssen den besten Weg finden, ihre Daten zu speichern, da datengesteuerte Produkte und Dienstleistungen immense Datenunterstützung erfordern. In Wirklichkeit sollten die beiden Datenbanktypen zusammen verwendet werden. Während relationale Datenbanken im strukturierten Datenspeicher glänzen, sind NoSQL-Datenbanken (nicht-relationale Datenbanken) hervorragend geeignet, wenn es keine wirkliche Struktur gibt, wie Daten gesammelt und gespeichert werden sollten. Sowohl relationale als auch nicht-relationale Datenbanken skalieren recht einfach, vorausgesetzt, die richtige Software unterstützt sie. Dies sollte keine "dies versus das"-Debatte sein, sondern eine "dies und das"-Zusammenarbeit. **Big Data —** Daten sind zum Rückgrat der Geschäftstätigkeit im Informationszeitalter geworden. Da Daten Geschäftsentscheidungen und -trends antreiben, ist es wichtig, dass die Daten verdaulich, leicht nachvollziehbar und leicht referenzierbar sind. Deshalb greift Big-Data-Software meist auf relationale Datenbanklösungen zurück. Diese sind mit strenger Organisation, Referenzierung und Verweisung im Hinterkopf entworfen und absorbieren und speichern massive Datenmengen, die später im Entscheidungsprozess verdaut werden können. ### Potenzielle Probleme mit Time Series Databases Software **Unstrukturierte Daten —** Time Series Datenbanken haben Schwierigkeiten beim Umgang mit unstrukturierten Daten. Time Series Datenbanken basieren darauf, dass Daten strukturiert sind, um ordnungsgemäß Beziehungen zwischen Datenpunkten und Datentabellen zu erstellen. Wenn ein Unternehmen hauptsächlich unstrukturierte Daten verwendet, sollte es eine NoSQL-Datenbanklösung oder Datenqualitätssoftware in Betracht ziehen, um unstrukturierte Daten zu bereinigen und zu strukturieren. **Abfragelatenz —** Time Series Datenbanken speichern massive Datenmengen, aber mit diesem Vorteil laufen solche Datenbanktools bei größeren Datensätzen langsam. Dies liegt hauptsächlich an der schieren Menge der abgefragten Daten. In Situationen, in denen Abfragen erhebliche Datenmengen durchlaufen könnten, sollten sie wann immer möglich auf spezifischen Werten basieren. Auch das Abfragen von Zeichenfolgen dauert erheblich länger als das Abfragen von numerischen Werten, daher kann der Fokus auf Letzteres helfen, die Suchzeiten zu verbessern. ### Software und Dienstleistungen im Zusammenhang mit Time Series Databases Software Die richtige Datenbanklösung zu finden, bedeutet, ein Werkzeug zu finden, das am besten zu einem bestimmten Anwendungsfall passt, einschließlich des Datentyps und der Art der Analyse, die mit diesen Daten durchgeführt werden muss. Das Format der Daten bestimmt auch die richtige Datenbanklösung für ein bestimmtes Unternehmen. **Time Series Intelligence Software —** Benutzer, die sich auf die Analyse anstatt nur auf die Speicherung von Zeitreihendaten konzentrieren, können [Time Series Intelligence Software](https://www.g2.com/categories/time-series-intelligence) nutzen. Durch die Nutzung eingebetteter maschineller Lerntechniken ziehen Time Series Intelligence Tools zuvor verborgene Erkenntnisse—wie Mikrotrends und Anomalien—heraus, ohne dass ein Mensch manuell durch die Daten graben muss, was einem Unternehmen Zeit und Ressourcen spart. **NoSQL-Datenbanken —** Während relationale Datenbanklösungen bei strukturierten Daten glänzen, speichern [NoSQL-Datenbanken](https://www.g2.com/categories/nosql-databases) lose strukturierte und unstrukturierte Daten effektiver. NoSQL-Datenbanklösungen passen gut zu [relationalen Datenbanken](https://www.g2.com/categories/relational-databases), wenn ein Unternehmen mit vielfältigen Daten umgeht, die sowohl auf strukturierte als auch auf unstrukturierte Weise gesammelt werden können. **Relationale Datenbanken —** [Relationale Datenbanken](https://www.g2.com/categories/relational-databases) sind hilfreich bei der Erstellung skalierbarer Repositories für Geschäftsinformationen. Sie sind auch qualitativ hochwertige Werkzeuge für die Unterstützung von Backend-Anwendungen. Sie können mit Anwendungen synchronisiert werden, um Daten für Endbenutzer verfügbar zu machen. **Datenqualitätssoftware —** Relationale Datenbanken haben Schwierigkeiten beim Umgang mit unstrukturierten Daten, und doppelte oder falsche Daten können die Genauigkeit der Ergebnisse beeinträchtigen, sobald die Daten strukturiert werden. [Datenqualitätssoftware](https://www.g2.com/categories/data-quality) hilft, Daten zu bereinigen und zu strukturieren, was es erleichtert, eine formale relationale Datenbank für diese Daten zu erstellen.