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Apache Phoenix und Druid vergleichen 
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Auf einen Blick
Marktsegmente
Unternehmen (65.2% der Bewertungen)
Unternehmen (57.1% der Bewertungen)
Pros & Cons
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Keine Preisinformationen verfügbar
Apache Phoenix
Sternebewertung
(27)3.7 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (65.2% der Bewertungen)
Pros & Cons
Nicht genügend Daten
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über Apache PhoenixDruid
Sternebewertung
(31)4.3 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (57.1% der Bewertungen)
Pros & Cons
Nicht genügend Daten
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über DruidZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Apache Phoenix in der Datenintegration mit einer Bewertung von 8,3 hervorragend abschneidet und nahtlose Verbindungen mit verschiedenen Datenquellen ermöglicht, während Druid, obwohl stark, nicht dieses Integrationsniveau erreicht.
- Rezensenten erwähnen, dass Druid bei der Echtzeit-Datenerfassung mit einer Bewertung von 8,5 glänzt, was für Unternehmen, die sofortige Einblicke benötigen, entscheidend ist, während die Fähigkeiten von Apache Phoenix in diesem Bereich weniger betont werden.
- G2-Nutzer heben hervor, dass Druids integrierte Datenanalysefunktion eine beeindruckende Bewertung von 8,7 erhält, was es zu einer bevorzugten Wahl für Benutzer macht, die nach robusten Analysetools suchen, während die Analysefähigkeiten von Apache Phoenix nicht so prominent bewertet werden.
- Benutzer auf G2 geben an, dass Druids Auto-Sharding-Funktion, die mit 8,7 bewertet wird, seine Skalierbarkeit erheblich verbessert und eine effiziente Datenverteilung ermöglicht, während die Leistung von Apache Phoenix in diesem Bereich weniger wettbewerbsfähig ist.
- Rezensenten sagen, dass die Abfrageverzögerung von Druid bemerkenswert niedriger ist, was ein kritischer Faktor für leistungsintensive Anwendungen ist, während Apache Phoenix mit der Abfrageverzögerung zu kämpfen hat, was die Benutzererfahrung beeinträchtigt.
- Benutzer berichten, dass die Sicherheitsfunktionen von Druid, einschließlich rollenbasierter Autorisierung und Verschlüsselung, hoch bewertet werden und für datensensible Operationen beruhigend sind, während die Sicherheitsmaßnahmen von Apache Phoenix als weniger robust wahrgenommen werden.
Apache Phoenix vs Druid
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Druid den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Apache Phoenix.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Druid.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Druid gegenüber Apache Phoenix.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Apache Phoenix
Keine Preisinformationen verfügbarDruid
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
Apache Phoenix
Keine Informationen zur Testversion verfügbarDruid
Kostenlose Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
7.8
16
8.4
20
Einfache Bedienung
7.2
16
8.0
20
Einfache Einrichtung
Nicht genügend Daten
6.4
7
Einfache Verwaltung
Nicht genügend Daten
6.4
7
Qualität der Unterstützung
6.6
15
7.9
18
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
Nicht genügend Daten
7.7
5
Produktrichtung (% positiv)
7.1
16
7.3
17
Funktionen
Datenmanagement
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
5
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
5
Integration
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
7.0
5
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
5
Leistung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
5
Sicherheit
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Management
5.3
6
Nicht genügend Daten verfügbar
6.4
6
Nicht genügend Daten verfügbar
5.0
5
Nicht genügend Daten verfügbar
5.0
5
Nicht genügend Daten verfügbar
Unterstützen
5.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
5.6
6
Nicht genügend Daten verfügbar
4.7
6
Nicht genügend Daten verfügbar
Sicherheit
6.4
6
Nicht genügend Daten verfügbar
4.7
6
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Leistung
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
6.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
6.1
6
Nicht genügend Daten verfügbar
6.4
6
Nicht genügend Daten verfügbar
Datenbank-Funktionen
6.7
5
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
6
Nicht genügend Daten verfügbar
6.7
6
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
5
Nicht genügend Daten verfügbar
6.9
6
Nicht genügend Daten verfügbar
6.7
5
Nicht genügend Daten verfügbar
6.9
6
Nicht genügend Daten verfügbar
Spaltenorientierte Datenbanken12 Funktionen ausblenden12 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
8.6
12
Lagerung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
10
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
10
Verfügbarkeit
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
9
Nicht genügend Daten verfügbar
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
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Datenlatenz
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Verbinder
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Skala
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Architektur
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Großdatenverarbeitung und -verteilung10 Funktionen ausblenden10 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
8.5
11
Datenbank
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
10
Nicht genügend Daten verfügbar
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
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Plattform
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
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 Phoenix und Druid sind kategorisiert als Relationale Datenbanken
Einzigartige Kategorien
Apache Phoenix ist kategorisiert als Andere Analysen
Druid ist kategorisiert als Echtzeit-Analytik-Datenbank, Zeitreihendatenbanken, Spaltenorientierte Datenbanken, Datenlagerhaus, und Großdatenverarbeitung und -verteilung
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Apache Phoenix
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
13.0%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
13.0%
Einzelhandel
8.7%
Marketing und Werbung
8.7%
Logistik und Supply Chain
8.7%
Andere
47.8%
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 Phoenix 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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