# Beste Zeitreihendatenbanken - Seite 2

  *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

### Category Stats (May 2026)
- **Average Rating**: 4.46/5
- **New Reviews This Quarter**: 2
- **Buyer Segments**: Unternehmen mittlerer Größe 63% │ Kleinunternehmen 38%
- **Top Trending Product**: InfluxDB (+0.006)
*Last updated: May 19, 2026*

  
## 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)

  
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**Sponsored**

### 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=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=131714&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%3Fpage%3D2&secure%5Btoken%5D=4011c1bcfb9906127fc05cb5a2302e0bc79968d03f3e973ac2f38e4f1dfeb194&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fquestdb.com&secure%5Burl_type%5D=company_website)

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  ## What Are the Top-Rated Zeitreihendatenbanken Products in 2026?
### 1. [Hazelcast Platform](https://www.g2.com/de/products/hazelcast-platform/reviews)
  Hazelcast Platform ist die Live-Datenplattform, die Daten mit der Geschwindigkeit der Relevanz liefert und die In-Memory-Grundlage für Anwendungen bietet, die auf Daten reagieren, sobald sie erstellt werden – und so sicherstellt, dass Unternehmen keinen Moment der Gelegenheit verpassen. Durch die Konvergenz von verteiltem Caching, Berechnung, Stream-Verarbeitung und Echtzeit-KI in einem einzigen, latenzarmen Laufzeitsystem liefert Hazelcast eine Leistung im Sub-Millisekundenbereich, lineare Skalierbarkeit und unternehmerische Resilienz. Unternehmen der Global 2000 vertrauen Hazelcast, um Architekturen zu vereinfachen, Kosten zu senken und geschäftskritische, zeitkritische Anwendungen zu betreiben.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 12
**How Do G2 Users Rate Hazelcast Platform?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Einfache Verwaltung:** 8.0/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Support-Qualität:** 8.7/10 (Category avg: 8.8/10)

**Who Is the Company Behind Hazelcast Platform?**

- **Verkäufer:** [Hazelcast](https://www.g2.com/de/sellers/hazelcast-9a5fe385-0ae1-4f16-99b0-f9f0ee1a4194)
- **Gründungsjahr:** 2010
- **Hauptsitz:** Palo Alto, US
- **Twitter:** @hazelcast (9,370 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/hazelcast/ (152 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 54% Kleinunternehmen, 23% Unternehmen mittlerer Größe


#### What Are Hazelcast Platform's Pros and Cons?

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (1 reviews)
- Schnelle Verarbeitung (1 reviews)
- Flexibilität (1 reviews)
- Leistung (1 reviews)
- Leistungsfähigkeit (1 reviews)

**Cons:**

- Lernkurve (1 reviews)
- Navigationsschwierigkeiten (1 reviews)
- Nicht benutzerfreundlich (1 reviews)
- Schlechte Benutzeroberfläche (1 reviews)
- Zeitaufwendig (1 reviews)

### 2. [QuasarDB](https://www.g2.com/de/products/quasardb-quasardb/reviews)
  QuasarDB ist eine leistungsstarke, verteilte Zeitreihendatenbank, die nahtlos In-Memory-Fähigkeiten mit zuverlässigem Speicher kombiniert. Sie basiert auf einem vertikalen Ansatz mit einem einzigen Softwarepaket, das Speicherung, Verteilung, Standardisierung und Analyse bietet. Daten können mit mehreren hundert Millionen Einträgen pro Sekunde aufgenommen werden und stehen sofort für Abfragen zur Verfügung. Daten werden in Echtzeit verarbeitet und transparent auf Festplatten und Speicher verteilt; und sind leicht zugänglich mit einer Abfragesprache wie SQL.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 3
**How Do G2 Users Rate QuasarDB?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.2/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Einfache Verwaltung:** 5.8/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Support-Qualität:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10)

**Who Is the Company Behind QuasarDB?**

- **Verkäufer:** [QuasarDB](https://www.g2.com/de/sellers/quasardb)
- **Gründungsjahr:** 2008
- **Hauptsitz:** Paris, FR
- **Twitter:** @quasardb (477 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/9376682/ (11 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 33% Unternehmen, 33% Unternehmen mittlerer Größe


### 3. [KairosDB](https://www.g2.com/de/products/kairosdb/reviews)
  Schnelle Zeitreihendatenbank auf Cassandra. Ein Zeitreihendatenbankserver (TSDS) ist ein Softwaresystem, das für die Verarbeitung von Zeitreihendaten optimiert ist.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 2
**How Do G2 Users Rate KairosDB?**

- **Support-Qualität:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10)

**Who Is the Company Behind KairosDB?**

- **Verkäufer:** [KairosDB](https://www.g2.com/de/sellers/kairosdb)
- **Hauptsitz:** N/A
- **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:** 100% Unternehmen


### 4. [Proficy Historian](https://www.g2.com/de/products/proficy-historian/reviews)
  Proficy Historian ist eine industrielle Software, die zur Erfassung, Archivierung und Analyse von Zeitreihendaten aus Produktionseinrichtungen, Sensoren und Steuerungssystemen in Fertigungs- und Versorgungsumgebungen verwendet wird. Entwickelt für Hochgeschwindigkeits- und Hochvolumendatenumgebungen, ermöglicht Proficy Historian Organisationen, Prozess- und Produktionsdaten effizient und kostengünstig zu erfassen und zu speichern. Es unterstützt die zeitgestempelte Datenerfassung von einer Vielzahl industrieller Geräte und Automatisierungssysteme unter Verwendung standardisierter Protokolle wie OPC UA, MQTT und traditionellen Datenschnittstellen. Betriebsteams, Ingenieure, Analysten und IT-Fachleute nutzen Proficy Historian, um die Prozesssichtbarkeit zu verbessern, Geräteprobleme zu beheben und datengetriebene Entscheidungen zu unterstützen. Die Software spielt eine zentrale Rolle bei der Leistungsüberwachung, Qualitätsanalyse und Einhaltung von Vorschriften, indem sie den langfristigen Zugriff auf historische Daten und die nahtlose Integration mit Berichts- und Analysetools ermöglicht. Proficy Historian ist für flexible Bereitstellung konzipiert. Es kann vor Ort in einer Einrichtung installiert, am Rand eingesetzt werden, um die lokale Datenerfassung und -pufferung zu unterstützen, oder in eine hybride oder Cloud-Architektur integriert werden, um unternehmensweite Analysen und zentrale Datenaggregation zu unterstützen. Diese Flexibilität ermöglicht es Industrieorganisationen, sich an moderne Datenstrategien anzupassen und gleichzeitig die Kontinuität mit der bestehenden Infrastruktur aufrechtzuerhalten. Zu den wichtigsten Funktionen gehören: • Hochleistungs-Komprimierung und Speicherung von Zeitreihendaten, um die Infrastrukturbelastung zu reduzieren • Unterstützung für verteilte, Edge- und Cloud-verbundene Architekturen, um sich an sich entwickelnde Datenstrategien anzupassen • Sichere, skalierbare Datenerfassung aus mehreren Quellen über Anlagen, Linien oder entfernte Assets hinweg • Integration mit Visualisierungs- und Analysetools, einschließlich Excel-Plugins und Analyseplattformen • Redundanz-, Filter- und Datenqualitätsfunktionen, um einen konsistenten, zuverlässigen Datenzugriff zu gewährleisten Proficy Historian wird in Branchen wie Energieerzeugung, Lebensmittel und Getränke, Chemie, Öl und Gas sowie Wasser/Abwasser eingesetzt. Es bietet eine zuverlässige Grundlage für industrielle Datenmanagementstrategien und ermöglicht es Herstellern und Versorgungsunternehmen, Einblicke in den Betrieb zu gewinnen, die Leistung zu optimieren und im Laufe der Zeit Compliance- und Berichtsanforderungen zu erfüllen.


  **Average Rating:** 3.7/5.0
  **Total Reviews:** 3
**How Do G2 Users Rate Proficy Historian?**

- **Support-Qualität:** 5.0/10 (Category avg: 8.8/10)

**Who Is the Company Behind Proficy Historian?**

- **Verkäufer:** [GE Vernova](https://www.g2.com/de/sellers/ge-vernova)
- **Hauptsitz:** Cambridge, MA
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/showcase/gevernova-power-software/ (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** NYSE:GEV

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


#### What Are Proficy Historian's Pros and Cons?

**Pros:**

- Effizienz (1 reviews)
- Bestandsverwaltung (1 reviews)
- Fertigungsintegration (1 reviews)
- Leistungsfähigkeit (1 reviews)

**Cons:**

- Komplexe Benutzerfreundlichkeit (1 reviews)
- Langsame Leistung (1 reviews)

### 5. [Blueflood DB](https://www.g2.com/de/products/blueflood-db/reviews)
  Blueflood ist ein hochdurchsatzfähiges, latenzarmes, mandantenfähiges verteiltes Metrikverarbeitungssystem hinter Rackspace Metrics, das derzeit in der Produktion vom Rackspace Monitoring-Team und dem Rackspace Public Cloud-Team verwendet wird, um Metriken zu speichern, die von ihren Systemen generiert werden.


  **Average Rating:** 5.0/5.0
  **Total Reviews:** 1
**How Do G2 Users Rate Blueflood DB?**

- **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:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10)

**Who Is the Company Behind Blueflood DB?**

- **Verkäufer:** [Blueflood](https://www.g2.com/de/sellers/blueflood)
- **Hauptsitz:** N/A
- **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:** 100% Unternehmen mittlerer Größe


### 6. [DataPortia](https://www.g2.com/de/products/dataportia/reviews)
  DataPortia ist eine fortschrittliche industrielle Datenerfassungs- und Berichtsoftware, die sich über das OPC UA-Protokoll mit Automatisierungssystemen verbindet. Sie speichert Zeitreihendaten in einer PostgreSQL/TimescaleDB-Datenbank und bietet eine webbasierte Schnittstelle für Echtzeitüberwachung, Trendanalyse und Berichtserstellung.


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

- **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:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10)

**Who Is the Company Behind DataPortia?**

- **Verkäufer:** [Atorcom](https://www.g2.com/de/sellers/atorcom)
- **Gründungsjahr:** 2018
- **Hauptsitz:** Karstula, FI
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/atorcom/ (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

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


### 7. [Fauna](https://www.g2.com/de/products/fauna-fauna/reviews)
  Fauna ist eine wirklich serverlose operative Datenbank, die Teams befähigt, Anwendungen schneller bereitzustellen. Sie kombiniert die Flexibilität eines Dokumentenmodells mit der starken Konsistenz und der reichhaltigen Abfragekraft relationaler Systeme – alles basierend auf einer serverlosen, verteilten Architektur, die sich automatisch skaliert, ohne die Komplexität manueller Bereitstellung, Sharding oder Replikation. Über 80.000 Entwicklungsteams wählen Fauna, um moderne transaktionale Anwendungen zu entwickeln und zu skalieren, darunter Teams von Tyson Foods, Unilever, Lexmark, Intelliculture, Hannon Hill, Cloaked, DTLR und Insights.gg.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 25
**How Do G2 Users Rate Fauna?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.0/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Einfache Verwaltung:** 8.6/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Support-Qualität:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10)

**Who Is the Company Behind Fauna?**

- **Verkäufer:** [Fauna](https://www.g2.com/de/sellers/fauna)
- **Gründungsjahr:** 2015
- **Hauptsitz:** San Francisco, CA
- **Twitter:** @fauna (93,176 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/faunadb/ (11 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 64% Kleinunternehmen, 24% Unternehmen mittlerer Größe


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

**Pros:**

- Skalierbarkeit (4 reviews)
- Benutzerfreundlichkeit (3 reviews)
- Flexibilität (3 reviews)
- Zuverlässigkeit (3 reviews)
- Kundendienst (2 reviews)

**Cons:**

- Schwieriges Lernen (2 reviews)
- Schlechte Dokumentation (2 reviews)
- Komplexität (1 reviews)
- Komplexe Einrichtung (1 reviews)
- Kostenprobleme (1 reviews)

### 8. [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?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Einfache Verwaltung:** 6.7/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Support-Qualität:** 7.5/10 (Category avg: 8.8/10)

**Who Is the Company Behind Kinetica?**

- **Verkäufer:** [Kinetica](https://www.g2.com/de/sellers/kinetica)
- **Gründungsjahr:** 2016
- **Hauptsitz:** Arlington, Virginia, United States
- **Twitter:** @KineticaHQ (3,465 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


### 9. [OpenTSDB](https://www.g2.com/de/products/opentsdb/reviews)
  Skalierbare Zeitreihendatenbank.


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

- **Support-Qualität:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10)

**Who Is the Company Behind OpenTSDB?**

- **Verkäufer:** [OpenTSDB](https://www.g2.com/de/sellers/opentsdb)
- **Hauptsitz:** N/A
- **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:** 100% Unternehmen mittlerer Größe


### 10. [RaimaDB](https://www.g2.com/de/products/raimadb/reviews)
  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.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 7
**How Do G2 Users Rate RaimaDB?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.9/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Einfache Verwaltung:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Support-Qualität:** 9.7/10 (Category avg: 8.8/10)

**Who Is the Company Behind RaimaDB?**

- **Verkäufer:** [Raima](https://www.g2.com/de/sellers/raima)
- **Unternehmenswebsite:** https://raima.com
- **Gründungsjahr:** 1982
- **Hauptsitz:** Seattle, US
- **Twitter:** @RaimaDB (715 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/raima-inc. (13 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 57% Kleinunternehmen, 14% Unternehmen


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

**Pros:**

- Kundendienst (5 reviews)
- Leistung (4 reviews)
- Geschwindigkeit (4 reviews)
- Leistungsoptimierung (3 reviews)
- Datenbankverwaltung (2 reviews)

**Cons:**

- Schwieriges Lernen (2 reviews)
- Funktionseinschränkungen (2 reviews)
- Erforderliche Fachkenntnisse (2 reviews)
- Sicherungsprobleme (1 reviews)
- Anfängerunfreundlichkeit (1 reviews)

### 11. [Riak TS](https://www.g2.com/de/products/riak-ts/reviews)
  Riak TS ist die einzige NoSQL-Zeitreihendatenbank in Unternehmensqualität, die speziell für IoT- und Zeitreihendaten optimiert ist. Es nimmt große Mengen an Zeitreihendaten auf, transformiert, speichert und analysiert sie. Riak TS ist darauf ausgelegt, schneller als Cassandra zu sein.


  **Average Rating:** 3.0/5.0
  **Total Reviews:** 1
**How Do G2 Users Rate Riak TS?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 6.7/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Einfache Verwaltung:** 5.0/10 (Category avg: 8.3/10)

**Who Is the Company Behind Riak TS?**

- **Verkäufer:** [Basho Technologies](https://www.g2.com/de/sellers/basho-technologies-604d5e62-da2c-4669-bcb4-0bf79f093e16)
- **Gründungsjahr:** 2008
- **Hauptsitz:** Bellevue, US
- **LinkedIn®-Seite:** http://www.linkedin.com/company/basho-technologies-inc (12 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

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


### 12. [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?**

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Einfache Verwaltung:** 9.0/10 (Category avg: 8.3/10)
- **Support-Qualität:** 9.0/10 (Category avg: 8.8/10)

**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)

### 13. [Versio.io Platform](https://www.g2.com/de/products/versio-io-platform/reviews)
  Versio.io ist eine Unternehmenssoftwarelösung, die auf historisierten IT-Überwachungsdaten basiert, um Ihre IT-Betriebe zu optimieren und zu unterstützen. Mit Versio.io können Sie Ihre IT-Überwachungsdaten historisieren und zusätzlichen Wert daraus ziehen. Dies ermöglicht es Ihnen, IT-Bereitstellungskosten zu senken und vorhandene IT-Ressourcen effizienter zu nutzen. Optimierungslösungen erfordern Informationen aus der von Versio.io bereitgestellten Historie. Dies ermöglicht es Ihnen, Hardware- und Lizenzkosten zu senken, die Prüfbarkeit Ihrer IT sicherzustellen, die Überwachung von Governance- und Compliance-Regeln zu automatisieren, eine faire Verteilung der IT-Kostenallokation sicherzustellen und vieles mehr.


  **Average Rating:** 5.0/5.0
  **Total Reviews:** 1
**How Do G2 Users Rate Versio.io Platform?**

- **Support-Qualität:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10)

**Who Is the Company Behind Versio.io Platform?**

- **Verkäufer:** [QMETHODS - Business & IT Consulting](https://www.g2.com/de/sellers/qmethods-business-it-consulting)
- **Gründungsjahr:** 2005
- **Hauptsitz:** Berlin, DE
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1232765 (4 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

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


### 14. [VictoriaMetrics](https://www.g2.com/de/products/victoriametrics/reviews)
  VictoriaMetrics ist das Unternehmen hinter der Open-Source-Monitoring- und Observability-Lösung desselben Namens. Wir konzentrieren uns darauf, Einzelpersonen und Organisationen dabei zu helfen, ihre Big-Data-Herausforderungen durch hochmoderne Monitoring- und Observability-Lösungen zu bewältigen. Gegründet in Kiew, Ukraine, und jetzt weltweit geführt und mit Hauptsitz in den USA, ist VictoriaMetrics der führende Scaleup in der Kategorie der Open-Source-Zeitreihen-Datenbanküberwachung. Das Management-Team von VictoriaMetrics kam zusammen, um die schwierigen Probleme rund um sehr große, sich ständig ändernde Datentypen zu lösen, denen sie selbst begegnet waren. VictoriaMetrics verzeichnet nun über 400 Millionen Downloads.


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

- **Support-Qualität:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10)

**Who Is the Company Behind VictoriaMetrics?**

- **Verkäufer:** [VictoriaMetrics](https://www.g2.com/de/sellers/victoriametrics)
- **Gründungsjahr:** 2018
- **Hauptsitz:** San Francisco, US
- **Twitter:** @VictoriaMetrics (2,746 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/victoriametrics/ (42 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 67% Unternehmen mittlerer Größe


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


**Cons:**

- Lernkurve (1 reviews)

### 15. [Aiven for M3](https://www.g2.com/de/products/aiven-for-m3/reviews)
  Vollständig verwaltetes M3DB – die leistungsstarke Zeitreihendatenbank mit unbegrenzter Skalierbarkeit und hoher Verfügbarkeit.



**Who Is the Company Behind Aiven for M3?**

- **Verkäufer:** [Aiven](https://www.g2.com/de/sellers/aiven)
- **Gründungsjahr:** 2016
- **Hauptsitz:** Helsinki, Southern Finland
- **Twitter:** @aiven_io (4,100 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/10294984/ (439 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 16. [BangDB](https://www.g2.com/de/products/iqlect-bangdb/reviews)
  BangDB ist eine Plattform, die eine End-to-End-Lösung für den Echtzeit-Big-Data-Analyseprozess bietet.


  **Average Rating:** 3.5/5.0
  **Total Reviews:** 1
**How Do G2 Users Rate BangDB?**

- **Support-Qualität:** 6.7/10 (Category avg: 8.8/10)

**Who Is the Company Behind BangDB?**

- **Verkäufer:** [IQLECT](https://www.g2.com/de/sellers/iqlect)
- **Hauptsitz:** Bangalore, India
- **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:** 100% Kleinunternehmen


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

**Pros:**

- Optionen (1 reviews)
- Sucheffizienz (1 reviews)
- Sichtbarkeit (1 reviews)

**Cons:**

- Schwieriges Lernen (1 reviews)
- Lernschwierigkeit (1 reviews)

### 17. [DATAHUB+](https://www.g2.com/de/products/vroc-datahub/reviews)
  DataHUB+ ist eine Unternehmensplattform für Zeitreihen-Prozessdatenhistorie und Visualisierung. Sein skalierbarer, verteilter Datenspeicher ermöglicht es den Nutzern, alle verfügbaren strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Daten zuverlässig zu speichern. DataHUB+ ist für schnelle Einblicke konzipiert und reduziert die Zeit für die Datenaufbereitung. DataHUB+ ist darauf ausgelegt, mit Ihren bestehenden Systemen interoperabel zu sein und kann für eine unbegrenzte Anzahl von Anlagen, Vermögenswerten und Geräten genutzt werden. Nutzer können Datenvisualisierungen mit dynamischen Dashboards erstellen oder Visualisierungen vollständig mit Drag & Drop-Funktionalität anpassen. DataHUB+ umfasst auch Freiform-Berechnungen und statistische Analysefähigkeiten. Entdecken Sie eine Prozesshistorien- und Visualisierungsplattform der nächsten Generation ohne versteckte Lizenzgebühren, zusätzliche Hardwarekosten oder individuelle Benutzerkosten.


  **Average Rating:** 5.0/5.0
  **Total Reviews:** 1
**How Do G2 Users Rate DATAHUB+?**

- **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:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10)

**Who Is the Company Behind DATAHUB+?**

- **Verkäufer:** [VROC](https://www.g2.com/de/sellers/vroc)
- **Gründungsjahr:** 2016
- **Hauptsitz:** East Perth, AU
- **Twitter:** @vrocai (61 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/vroc-artificial-intelligence (12 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

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


### 18. [Hawkular Metrics](https://www.g2.com/de/products/hawkular-metrics/reviews)
  Hawkular Metrics ist eine skalierbare, asynchrone, mandantenfähige, langfristige Metrikspeicher-Engine, die Cassandra als Datenspeicher und REST als primäre Schnittstelle verwendet.



**Who Is the Company Behind Hawkular Metrics?**

- **Verkäufer:** [Hawkular](https://www.g2.com/de/sellers/hawkular)
- **Hauptsitz:** N/A
- **Twitter:** @hawkular_org (240 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 19. [Hyprcubd](https://www.g2.com/de/products/hyprcubd/reviews)
  Hyprcubd ist eine serverlose Zeitreihendatenbank. Wir sind für hochvolumige, hochfrequente Streaming-Daten konzipiert. Hyprcubd bietet eine einfache Schnittstelle, hohe Verfügbarkeit, hohe Haltbarkeit und keinen Aufwand für Kapazitätsplanung. Wir bieten zwei Bereitstellungsoptionen - Cloud-basiertes SaaS oder innerhalb Ihres Kubernetes-Clusters.



**Who Is the Company Behind Hyprcubd?**

- **Verkäufer:** [Hyprcubd](https://www.g2.com/de/sellers/hyprcubd)
- **Hauptsitz:** N/A
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 20. [IRONdb](https://www.g2.com/de/products/irondb/reviews)
  IRONdb ist eine hochgradig resiliente Zeitreihendatenbank, die darauf ausgelegt ist, auf Milliarden von Ereignissen pro Tag und Billionen von Datenpunkten für Regressionen zu skalieren. IRONdb ermöglicht es Organisationen, eine enorme Menge an Daten - zuverlässig, effizient und kostengünstig - zu verarbeiten, um die betrieblichen Erkenntnisse zu gewinnen, die benötigt werden, um ihre Geschäfte zu führen und der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.



**Who Is the Company Behind IRONdb?**

- **Verkäufer:** [IRONdb](https://www.g2.com/de/sellers/irondb)
- **Hauptsitz:** N/A
- **Twitter:** @IRONdb (251 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 21. [Machbase](https://www.g2.com/de/products/machbase/reviews)
  Machbase ist ein spaltenorientiertes DBMS, das darauf ausgelegt ist, Maschinendaten zu verarbeiten, d.h. die Zeitreihenprotokolldaten, die von den Maschinen der IT-Infrastruktur im Zeitalter des Internets der Dinge (IoT) wie Server, Netzwerkgeräte und Anwendungen erzeugt werden.



**Who Is the Company Behind Machbase?**

- **Verkäufer:** [Machbase](https://www.g2.com/de/sellers/machbase)
- **Gründungsjahr:** 2013
- **Hauptsitz:** Sunnyvale, US
- **Twitter:** @machbase (128 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** http://www.linkedin.com/company/machbase (8 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 22. [Macrometa](https://www.g2.com/de/products/macrometa/reviews)
  Macrometa ist eine hyper-verteilte Cloud-Plattform mit einem Global Data Network (GDN) und PhotonIQ, einem KI-gestützten Edge Delivery Network. Mit über 175 Points of Presence (PoPs) weltweit ermöglicht Macrometa Unternehmen, Echtzeit-Apps und APIs zu erstellen, die Daten innerhalb von Millisekunden weltweit speichern, verarbeiten und bereitstellen. PhotonIQ: KI-gesteuerte Edge-Dienste PhotonIQ, Macrometas Suite von Edge-Diensten, nutzt KI und maschinelles Lernen, um schnellere, effizientere und sichere digitale Erlebnisse in verschiedenen Sektoren wie E-Commerce, Gaming und Finanzdienstleistungen zu bieten. Zu den wichtigsten PhotonIQ-Diensten gehören: Performance Proxy (P3): Verbessert Core Web Vitals und optimiert Web-Assets Dynamisches Prerendering: Verbessert die Seitengeschwindigkeit und SEO Virtuelle Warteräume: Verwalten von Hochlastszenarien Digitale Fingerabdrücke: Ermöglicht datenschutzfreundliches Nutzer-Tracking Unvergleichliche Leistung Die Plattform von Macrometa gewährleistet globale P90-Rundreise-Antwortzeiten von unter 50 ms, mit der Fähigkeit, Ergebnisse weltweit in unter 50 ms bereitzustellen. Diese ultraschnelle Leistung kann die Konversionen erheblich steigern, mit berichteten Zuwächsen von bis zu 72 % bei Verbesserungen der App-Leistung. Kosteneffizient und Entwicklerfreundlich Die effiziente Architektur von Macrometa reduziert in der Regel die Cloud-Ausgaben um 50 % oder mehr im Vergleich zu herkömmlichen Anbietern. Die Plattform beschleunigt Entwicklungszyklen und ermöglicht es Unternehmen, die KI-gestützten Edge-Dienste von PhotonIQ in 60 Tagen oder weniger zu implementieren. Entwickler können die API von Macrometa in jeder Programmiersprache nutzen, was eine schnelle Produktentwicklung und Feature-Bereitstellung erleichtert, ohne dass Fachwissen in verteilten Systemen erforderlich ist. Durch die Kombination von Spitzentechnologie mit Benutzerfreundlichkeit ermöglicht Macrometa Unternehmen, außergewöhnliche Benutzererlebnisse zu liefern, organischen Traffic zu steigern und erhebliche Verbesserungen in der Web-Performance und Sicherheit zu erzielen.



**Who Is the Company Behind Macrometa?**

- **Verkäufer:** [Macrometa](https://www.g2.com/de/sellers/macrometa)
- **Gründungsjahr:** 2017
- **Hauptsitz:** Palo Alto, US
- **Twitter:** @macrometa (397 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/macrometa-corporation (54 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 23. [Managed Apache Cassandra](https://www.g2.com/de/products/managed-apache-cassandra/reviews)
  Instaclustrs Managed Service für Apache Cassandra bringt Sie schnell in Betrieb und ist die zuverlässigste Möglichkeit, Cassandra für Ihre Anwendung zu betreiben. Wir sind so überzeugt von der Leistung unserer Cluster, dass wir Latenz- und Leistungszusagen in unsere vertraglichen SLAs aufnehmen. Der vollständig verwaltete und SOC 2 zertifizierte Managed Service von Instaclustr für Apache Cassandra® kann auf den meisten großen Cloud-Anbietern bereitgestellt werden, einschließlich AWS, Azure, GCP und IBM Cloud.


  **Average Rating:** 3.5/5.0
  **Total Reviews:** 1

**Who Is the Company Behind Managed Apache Cassandra?**

- **Verkäufer:** [NetApp](https://www.g2.com/de/sellers/netapp)
- **Gründungsjahr:** 1992
- **Hauptsitz:** Sunnyvale, California
- **Twitter:** @NetApp (118,169 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/2105/ (12,677 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** NASDAQ

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


### 24. [OneTick Time-Series Database](https://www.g2.com/de/products/onetick-time-series-database/reviews)
  OneTick ist eine erstklassige unternehmensweite Lösung für die Erfassung von Hochleistungs-Tickdaten, Streaming-Analysen, Datenmanagement und Forschung. Entwickelt, um die anspruchsvollen Anforderungen von Finanzinstituten zu erfüllen, bietet es eine einheitliche, multi-asset Plattform, die eine Streaming-Analyse-Engine mit integrierter Geschäftslogik kombiniert und so die Notwendigkeit für mehrere unterschiedliche Systeme eliminiert. Dieser umfassende Ansatz gewährleistet eine effiziente Datenverarbeitung und -analyse über verschiedene Anlageklassen hinweg, einschließlich Aktien, festverzinsliche Wertpapiere, Futures, Devisen (FX) und Optionen. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Umfassendes Datenmanagement: OneTick erfasst, komprimiert, archiviert und bietet einheitlichen Zugriff auf globale historische Daten, bis hin zum neuesten Tick, ohne Einschränkungen bei Datenvolumen, Spitzenraten oder der Länge der gespeicherten Historie. - Erweiterte Analysetools: Die Plattform ermöglicht es Benutzern, historische Simulationen und Backtests durchzuführen, Handels- und Market-Making-Strategien zu entwickeln, Transaktionskostenmodelle zu erstellen, Echtzeitüberwachung durchzuführen und regulatorische Anforderungen zu erfüllen. - Integrierte Streaming-Analysen: Durch die Kombination von Abfragen und Wiedergabe historischer Tickdaten mit Echtzeitanalysen ermöglicht OneTick die Veröffentlichung von Echtzeitanalysen und Signalen, die Abfrage von Intraday- und historischen Daten mit minimaler Latenz und die nahtlose Anwendung von Unternehmensaktionen. - Flexible Bereitstellungsoptionen: OneTick kann vor Ort, in der Cloud oder in einer hybriden Konfiguration bereitgestellt werden, um Flexibilität zu bieten, die den unterschiedlichen organisatorischen Anforderungen gerecht wird. - Skalierbarkeit und Leistung: Mit einer Multi-Threaded 64-Bit-Serverarchitektur verarbeitet OneTick globale Marktdaten effizient, verarbeitet Millionen von Datensätzen pro Sekunde und unterstützt hohe Datenvolumen ohne Leistungseinbußen. Primärer Wert und Benutzerlösungen: OneTick adressiert das kritische Bedürfnis nach effizientem und umfassendem Tick-Datenmanagement und -analyse im Finanzsektor. Durch das Angebot einer einheitlichen Plattform, die Datenerfassung, Speicherung und erweiterte Analysen integriert, reduziert es die Gesamtkosten des Eigentums und rationalisiert die Abläufe. Benutzer profitieren von der Fähigkeit, komplexe Analysen durchzuführen, Handelsstrategien zu entwickeln und zu testen und die Einhaltung regulatorischer Anforderungen sicherzustellen, alles innerhalb einer einzigen, skalierbaren Lösung. Dies befähigt Finanzinstitute, fundierte Entscheidungen zu treffen, die Handelsleistung zu verbessern und sich einen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt zu sichern.



**Who Is the Company Behind OneTick Time-Series Database?**

- **Verkäufer:** [OneTick](https://www.g2.com/de/sellers/onetick)
- **Gründungsjahr:** 2005
- **Hauptsitz:** Hoboken, New Jersey, United States
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/onemarketdata (232 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)



### 25. [ReductStore](https://www.g2.com/de/products/reductstore/reviews)
  ReductStore ist eine Zeitreihendatenbank, die speziell für die Speicherung und Verwaltung großer Mengen von Blob-Daten entwickelt wurde. Sie bietet eine hohe Leistung sowohl beim Schreiben als auch bei Echtzeitanfragen, mit dem zusätzlichen Vorteil der Datenbündelung. Dies macht sie zu einer idealen Lösung für Edge-Computing, Computer Vision und IoT-Anwendungen, bei denen die Netzwerklatenz eine Rolle spielt.



**Who Is the Company Behind ReductStore?**

- **Verkäufer:** [ReductStore](https://www.g2.com/de/sellers/reductstore)
- **Gründungsjahr:** 2024
- **Hauptsitz:** Hamburg, DE
- **Twitter:** @reductstore (266 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/reductstore (2 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)




    ## 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.