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Apache Ignite und Druid vergleichen 
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Auf einen Blick
Marktsegmente
Unternehmen mittlerer Größe (35.3% der Bewertungen)
Unternehmen (57.1% der Bewertungen)
Pros & Cons
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Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Keine Preisinformationen verfügbar
Apache Ignite
Sternebewertung
(17)3.9 von 5
Marktsegmente
Unternehmen mittlerer Größe (35.3% der Bewertungen)
Pros & Cons
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Einstiegspreis
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Erfahren Sie mehr über Apache IgniteDruid
Sternebewertung
(31)4.3 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (57.1% der Bewertungen)
Pros & Cons
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Einstiegspreis
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Erfahren Sie mehr über DruidZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Apache Ignite bei der Echtzeit-Datenerfassung mit einer Bewertung von 8,5 hervorragend abschneidet, was es zu einer starken Wahl für Anwendungen macht, die eine sofortige Datenverarbeitung erfordern. Im Gegensatz dazu kann Druid zwar auch mithalten, erreicht jedoch nicht dieses Leistungsniveau in Echtzeitfähigkeiten.
- Rezensenten erwähnen, dass die Datenverwaltungsfunktionen von Apache Ignite, insbesondere sein Datenmodell und seine Datentypen, mit 8,8 bzw. 7,8 hoch bewertet werden, was auf ein robustes Framework zur Handhabung vielfältiger Datenstrukturen hinweist. Druid hingegen hat eine niedrigere Bewertung bei Datentypen, was seine Flexibilität in bestimmten Anwendungsfällen einschränken könnte.
- G2-Nutzer heben hervor, dass Druid bei der Datensee-Integration mit einer Bewertung von 8,8 glänzt, was es besonders geeignet für Analysen großer Datensätze macht. Benutzer sagen, dass diese Funktion entscheidend für Organisationen ist, die Big Data effektiv nutzen möchten, während Apache Ignite diese Fähigkeit nicht so stark betont.
- Rezensenten erwähnen, dass die Auto-Sharding-Funktion von Apache Ignite eine beeindruckende Bewertung von 8,7 erhält, was seine Skalierbarkeit und Leistung unter hoher Last verbessert. Im Vergleich dazu ist die Leistung von Druid in diesem Bereich nicht so robust, was zu Herausforderungen bei der Skalierung während Spitzenzeiten führen könnte.
- Benutzer auf G2 berichten, dass die BI-Tool-Integration von Druid eine bescheidene Bewertung von 7,0 erhält, was auf einige Einschränkungen bei der Verbindung mit Business-Intelligence-Plattformen hinweist. Im Gegensatz dazu werden die Integrationsfähigkeiten von Apache Ignite allgemein positiver gesehen, was reibungslosere Arbeitsabläufe und Datenanalysen ermöglicht.
- Rezensenten erwähnen, dass, obwohl beide Produkte starke Sicherheitsfunktionen bieten, die rollenbasierte Autorisierung und Authentifizierung von Druid mit Bewertungen von 8,1 und 9,3 besonders gelobt werden, was auf einen umfassenderen Ansatz zur Benutzerzugangskontrolle im Vergleich zu Apache Ignite hindeutet.
Apache Ignite vs Druid
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten Druid einfacher zu verwenden und Geschäfte zu machen. Jedoch bevorzugten Rezensenten die Einrichtung mit Apache Ignite, zusammen mit der Verwaltung.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Apache Ignite den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Druid.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Druid.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Apache Ignite gegenüber Druid.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Apache Ignite
Keine Preisinformationen verfügbarDruid
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
Apache Ignite
Keine Informationen zur Testversion verfügbarDruid
Kostenlose Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.8
15
8.4
20
Einfache Bedienung
7.4
16
8.0
20
Einfache Einrichtung
7.8
6
6.4
7
Einfache Verwaltung
7.5
6
6.4
7
Qualität der Unterstützung
7.1
13
7.9
18
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
6.1
6
7.7
5
Produktrichtung (% positiv)
7.5
14
7.3
17
Funktionen
Datenbanküberwachung13 Funktionen ausblenden13 Funktionen anzeigen
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Funktionalität
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Agentic KI - Datenbanküberwachung
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Datenmanagement
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8.3
5
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8.0
5
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8.7
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
5
Nicht genügend Daten verfügbar
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Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
5
Integration
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Nicht genügend Daten verfügbar
7.0
5
Nicht genügend Daten verfügbar
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Einsatz
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8.3
5
Leistung
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8.3
5
Sicherheit
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Generative KI
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Datenbankverwaltungssysteme (DBMS)10 Funktionen ausblenden10 Funktionen anzeigen
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Management
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Instandhaltung
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Sicherheit
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Relationale Datenbanken24 Funktionen ausblenden24 Funktionen anzeigen
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Management
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Unterstützen
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Sicherheit
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Leistung
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Datenbank-Funktionen
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Schlüssel-Wert-Datenbanken12 Funktionen ausblenden12 Funktionen anzeigen
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Datenmanagement
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Verfügbarkeit
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Leistung
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Sicherheit
Funktion nicht verfügbar
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Funktion nicht verfügbar
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Unterstützen
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Spaltenorientierte Datenbanken12 Funktionen ausblenden12 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
8.6
12
Lagerung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
10
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7.8
10
Verfügbarkeit
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
9
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7.6
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
10
Leistung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
9
Sicherheit
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
10
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
8
Unterstützen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
10
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
11
Echtzeit-Analytik-Datenbank10 Funktionen ausblenden10 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Wartezeit bei Abfragen
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Nicht genügend Daten verfügbar
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Datenlatenz
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Verbinder
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Skala
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Architektur
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Nicht genügend Daten verfügbar
Großdatenverarbeitung und -verteilung10 Funktionen ausblenden10 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
8.6
11
Datenbank
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
10
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8.7
10
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
8
Integrationen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
9
Plattform
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
9
Verarbeitung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
9
Gebäude-Berichte
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Plattform
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Nicht genügend Daten verfügbar
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Nicht genügend Daten verfügbar
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Nicht genügend Daten verfügbar
NoSQL-Datenbanken7 Funktionen ausblenden7 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Datenbank-Funktionen
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Apache Ignite und Druid sind kategorisiert als Relationale Datenbanken
Einzigartige Kategorien
Apache Ignite ist kategorisiert als Schlüssel-Wert-Datenbanken, Datenbankverwaltungssysteme (DBMS), und Datenbanküberwachung
Druid ist kategorisiert als Echtzeit-Analytik-Datenbank, Zeitreihendatenbanken, Spaltenorientierte Datenbanken, Datenlagerhaus, und Großdatenverarbeitung und -verteilung
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Apache Ignite
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Druid
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Kleinunternehmen
(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe
(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen
(> 1000 Mitarbeiter)
Branche der Bewerter
Informationstechnologie und Dienstleistungen
29.4%
Computersoftware
17.6%
Finanzdienstleistungen
11.8%
Telekommunikation
5.9%
Einzelhandel
5.9%
Andere
29.4%
Computersoftware
28.6%
Telekommunikation
10.7%
Freizeit, Reisen & Tourismus
10.7%
Einzelhandel
7.1%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
7.1%
Andere
35.7%
Top-Alternativen
Diskussionen
Apache Ignite hat keine Diskussionen mit Antworten
Ist es gut, Druid (für einen kleinen Datensatz) als In-Memory-Datenbank zu verwenden?
1 Kommentar
DG
Ja, es ist gut für mittelgroße Datensätze bis hin zu großen Datensätzen.Mehr erfahren
Druid hat keine weiteren Diskussionen mit Antworten
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