KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
G2-Bewerter berichten, dass Google Cloud BigQuery in der Benutzerzufriedenheit herausragt und eine hohe Gesamtbewertung aufweist, die seine Leistung und Zuverlässigkeit widerspiegelt. Benutzer schätzen seine serverlose Architektur und die Möglichkeit, sich auf SQL zu konzentrieren, ohne sich um die Infrastruktur kümmern zu müssen, was die Datenanalyse reibungslos und effizient erscheinen lässt.
Benutzer sagen, dass EXASOL bei der Abfrageleistung glänzt, insbesondere bei hochanalytischen Workloads. Bewerter heben seine In-Memory-Verarbeitung hervor, die es ihnen ermöglicht, Milliarden von Zeilen abzufragen und Ergebnisse in weniger als einer Sekunde zu erhalten, was besonders beeindruckend für datenintensive Aufgaben ist.
Laut verifizierten Bewertungen wird der Implementierungsprozess von Google Cloud BigQuery für seine Einfachheit und Geschwindigkeit gelobt. Benutzer bemerken, dass das Pay-as-you-go-Modell die Abläufe vereinfacht und Experimente mit größeren Datensätzen ermöglicht, ohne dass umfangreiche Setups erforderlich sind.
Bewerter erwähnen, dass, obwohl EXASOL eine starke Leistung bietet, es eine kleinere Benutzerbasis hat, was die Verfügbarkeit von Community-Support und Ressourcen im Vergleich zu Google Cloud BigQuery einschränken kann, das eine größere Anzahl aktueller Bewertungen aufweist, die auf eine aktivere Benutzer-Community hinweisen.
G2-Bewerter heben hervor, dass Google Cloud BigQuery robuste Integrationsoptionen bietet, die es einfacher machen, sich mit verschiedenen Datenquellen und Tools zu verbinden. Diese Flexibilität ist ein bedeutender Vorteil für Benutzer, die ihre Daten-Workflows optimieren möchten.
Benutzer berichten, dass der Fokus von EXASOL auf Leistung mit einem Kompromiss in Bezug auf Benutzerfreundlichkeit und Support einhergeht. Während es leistungsstarke Funktionen bietet, fühlen sich einige Benutzer, dass es mehr Verwaltungsarbeit erfordert im Vergleich zu der benutzerfreundlicheren Erfahrung, die Google Cloud BigQuery bietet.
EXASOL vs Google Cloud BigQuery
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten EXASOL einfacher zu verwenden und Geschäfte zu machen. Jedoch bevorzugten Rezensenten die Einrichtung mit Google Cloud BigQuery, zusammen mit der Verwaltung.
Die Gutachter waren der Meinung, dass EXASOL den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Google Cloud BigQuery.
Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter EXASOL.
Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Google Cloud BigQuery gegenüber EXASOL.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
EXASOL
Keine Preisinformationen verfügbar
Google Cloud BigQuery
Free
Kostenlos
Neue Kunden erhalten 300 $ in kostenlosen Google Cloud-Guthaben, die sie bei der Anmeldung für die kostenlose Testversion für BigQuery ausgeben können.
Es handelt sich um ein kostenlos nutzbares, ein-Knoten-Abbild der Exasol In-Memory-Datenbank, das auf gängigen Virtualisierungslösungen wie VMware,...Mehr erfahren
Ausbildung
1 Kommentar
Offizielle Antwort von EXASOL
Als Teil unserer Online-Selbstlernplattform Exacademy können Sie mehr Informationen über Exasol und die Nutzung unserer Datenbank erhalten.Mehr erfahren
Wie benutzt man Exasol?
1 Kommentar
SA
Wir verwenden Exasol als Datenbank und haben eine ETL-Pipeline mit den Lua-Skripten in Exasol erstellt. Exasol ist dem SQL Server ziemlich ähnlich, aber...Mehr erfahren
Ja, BigQuery ist ein GCP-Produkt und ein serverloses Data Warehouse.Mehr erfahren
Wie unterscheidet sich BQ Legacy SQL von Standard SQL?
1 Kommentar
OD
Legacy SQL ist ein nicht-standardisiertes SQL, das nur von BigQuery verwendet wird. Standard SQL entspricht dem SQL 2011. Google empfiehlt die Verwendung von...Mehr erfahren
Mit über 3 Millionen Bewertungen können wir die spezifischen Details bereitstellen, die Ihnen helfen, eine fundierte Kaufentscheidung für Software für Ihr Unternehmen zu treffen. Das Finden des richtigen Produkts ist wichtig, lassen Sie uns helfen.