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Hervorgehobene Produkte
Auf einen Blick
Marktsegmente
Kleinunternehmen (35.8% der Bewertungen)
Unternehmen (53.3% der Bewertungen)
Einstiegspreis
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PostgreSQL
Sternebewertung
(668)4.4 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (35.8% der Bewertungen)
Pros & Cons
Einstiegspreis
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Erfahren Sie mehr über PostgreSQLSpark SQL
Sternebewertung
(45)4.5 von 5
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Nicht genügend Daten
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Erfahren Sie mehr über Spark SQLZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- G2-Bewerter berichten, dass PostgreSQL in der allgemeinen Benutzerzufriedenheit herausragt und eine deutlich höhere G2-Bewertung im Vergleich zu Spark SQL aufweist. Benutzer schätzen seine Zuverlässigkeit und Datenintegrität, wobei ein Bewerter angibt, dass es ihn in über fünf Jahren Produktionseinsatz nie im Stich gelassen hat.
- Laut verifizierten Bewertungen ermöglicht das umfangreiche Funktionsset von PostgreSQL den Benutzern, komplexe SQL-Abfragen effektiv auszuführen, einschließlich Funktionen, Triggern und materialisierten Ansichten. Diese Vielseitigkeit ist ein herausragendes Merkmal, das Benutzer für ihre Datenbankanforderungen als unschätzbar wertvoll empfinden.
- Benutzer sagen, dass Spark SQL einen einzigartigen Vorteil in seiner Fähigkeit bietet, Daten sowohl aus RDDs als auch aus externen Quellen nahtlos abzufragen. Diese Flexibilität ist besonders vorteilhaft für diejenigen, die Abhängigkeiten von mehreren Engines reduzieren möchten, was es zu einer starken Wahl für Big-Data-Umgebungen macht.
- Rezensenten erwähnen, dass, obwohl Spark SQL eine etwas höhere Benutzerfreundlichkeitsbewertung hat, PostgreSQL für seine Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit gelobt wird, was Unternehmen erhebliche Kosten bei der Datenbankinfrastruktur sparen kann. Ein Benutzer hob seine Fähigkeit hervor, auf minimalen Hardwarekonfigurationen zu laufen.
- G2-Bewerter heben hervor, dass die ACID-Konformität von PostgreSQL außergewöhnlich robust ist, was für Unternehmen, die Datenintegrität priorisieren, entscheidend ist. Diese Funktion wird oft als entscheidendes Unterscheidungsmerkmal im Vergleich zu Spark SQL genannt, das zwar fähig ist, aber nicht das Niveau der Konformität von PostgreSQL erreicht.
- Benutzer berichten, dass der visuelle Editor von Spark SQL ein starker Punkt ist, der ihnen hilft, Fehler in ihrem Code leicht zu identifizieren. Allerdings bieten die umfassende Unterstützung und die Community-Ressourcen von PostgreSQL oft ein zuverlässigeres Sicherheitsnetz für Benutzer, die Hilfe bei komplexen Abfragen und Setups suchen.
PostgreSQL vs Spark SQL
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten Spark SQL einfacher zu verwenden und einzurichten. Die Rezensenten empfanden auch, dass Spark SQL insgesamt einfacher Geschäfte zu tätigen war. Allerdings empfanden die Rezensenten, dass die Verwaltung beider Produkte gleich einfach war.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass PostgreSQL den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Spark SQL.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Spark SQL.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Spark SQL gegenüber PostgreSQL.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
PostgreSQL
Keine Preisinformationen verfügbarSpark SQL
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
PostgreSQL
Keine Informationen zur Testversion verfügbarSpark SQL
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
9.1
545
8.8
32
Einfache Bedienung
8.5
550
9.0
35
Einfache Einrichtung
8.4
279
8.7
14
Einfache Verwaltung
8.2
250
8.2
13
Qualität der Unterstützung
7.9
441
8.4
32
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.5
199
8.6
14
Produktrichtung (% positiv)
8.5
532
10.0
29
Funktionen
Management
9.1
122
8.7
26
9.1
120
8.5
26
9.1
107
8.3
23
8.9
111
8.3
26
Unterstützen
8.6
113
8.0
23
9.2
124
8.1
27
9.1
111
8.2
26
9.1
113
8.8
24
Sicherheit
8.7
114
8.7
24
8.9
116
8.3
23
8.6
108
8.4
22
8.9
110
8.5
24
Leistung
8.6
106
8.7
25
8.8
112
8.5
25
8.6
107
8.6
25
8.8
111
7.9
23
8.6
110
8.6
25
Datenbank-Funktionen
9.0
460
8.3
26
9.0
465
8.7
26
9.0
470
8.7
27
8.6
452
8.9
27
8.7
439
8.5
27
8.8
453
8.5
26
9.0
461
8.3
27
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
PostgreSQL und Spark SQL sind kategorisiert als Relationale Datenbanken
Einzigartige Kategorien
PostgreSQL hat keine einzigartigen Kategorien
Spark SQL hat keine einzigartigen Kategorien
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
PostgreSQL
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Spark SQL
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
27.3%
Computersoftware
23.1%
Internet
4.3%
Finanzdienstleistungen
4.1%
Telekommunikation
2.9%
Andere
38.3%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
31.1%
Computersoftware
13.3%
Einzelhandel
6.7%
Finanzdienstleistungen
6.7%
Telekommunikation
4.4%
Andere
37.8%
Top-Alternativen
Diskussionen
Was sind die Vorteile und Nachteile von PostgreSQL?
2 Kommentare
AG
Open Source: PostgreSQL ist eine freie und Open-Source-Software, was bedeutet, dass jeder sie herunterladen, verwenden und nach Bedarf modifizieren kann,...Mehr erfahren
Können wir einige Video-Tutorials zur Nutzung bekommen? Und wie verbinden wir sie über die Cloud?
1 Kommentar
NH
Hallo Jay,
Wir verwenden Postgresql auf all unseren Cloud-Servern. Wir verbinden uns über SSL-Verbindungen mit der spezifischen...Mehr erfahren
Was ist der Unterschied zwischen SQL und Spark SQL?
1 Kommentar
NK
Nun, es ist sehr einfach: Spark SQL wird für die Verarbeitung großer Datenmengen verwendet, es macht das Abfragen der Datenmengen einfacher und schneller....Mehr erfahren
Was ist die Funktionalität von Spark SQL?
1 Kommentar
NK
Spark SQL funktioniert mit jeder Art von relationalen Datenbanken, die mit SQL arbeiten, wie MySQL, Oracle, MariaDB, PostgreSQL.Mehr erfahren
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