Introducing G2.ai, the future of software buying.Try now
Spark SQL und Tiger Data vergleichen 
Hervorgehobene Produkte
Gesponsert
Sie sehen diese Anzeige aufgrund der Relevanz des Produkts für diese Seite. Gesponserte Inhalte erhalten in keiner der Bewertungen von G2 eine bevorzugte Behandlung.
QuestDB
Website besuchen
Gesponsert
Sie sehen diese Anzeige aufgrund der Relevanz des Produkts für diese Seite. Gesponserte Inhalte erhalten in keiner der Bewertungen von G2 eine bevorzugte Behandlung.
RaimaDB
Website besuchen
Gesponsert
Sie sehen diese Anzeige aufgrund der Relevanz des Produkts für diese Seite. Gesponserte Inhalte erhalten in keiner der Bewertungen von G2 eine bevorzugte Behandlung.
Cloudways
Website besuchen
Auf einen Blick
Marktsegmente
Unternehmen (53.3% der Bewertungen)
Kleinunternehmen (78.8% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Kostenlose Testversion
Spark SQL
Sternebewertung
(45)4.5 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (53.3% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über Spark SQLTiger Data
Sternebewertung
(33)4.6 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (78.8% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Kostenlose Testversion
Erfahren Sie mehr über Tiger DataZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Timescale in der Qualität des Supports hervorragend ist und eine perfekte Punktzahl von 10,0 erreicht, während die Supportqualität von Spark SQL mit 8,4 bewertet wird. Rezensenten erwähnen, dass das Support-Team von Timescale sehr reaktionsschnell und kompetent ist, was es zu einer bevorzugten Wahl für Benutzer macht, die Unterstützung benötigen.
- Rezensenten erwähnen, dass die Continuous Queries-Funktion von Timescale besonders vorteilhaft für die Echtzeit-Datenanalyse ist, da sie es Benutzern ermöglicht, Datenänderungen effizient zu überwachen und darauf zu reagieren. Im Gegensatz dazu betont Spark SQL diese Funktion nicht so stark, was sich auf Benutzer auswirken kann, die Echtzeit-Fähigkeiten suchen.
- G2-Benutzer heben hervor, dass die Datenreplikations-Fähigkeiten von Timescale mit 8,3 bewertet werden und robuste Optionen für Datenredundanz und Verfügbarkeit bieten. Spark SQL bietet zwar auch Datenreplikation an, hat jedoch eine niedrigere Bewertung von 8,3, was darauf hindeutet, dass Benutzer die Implementierung von Timescale als zuverlässiger empfinden könnten.
- Benutzer auf G2 berichten, dass die Benutzerfreundlichkeit von Timescale mit 9,0 bewertet wird, was es für kleine Unternehmen und neue Benutzer zugänglich macht. Im Vergleich dazu erzielt Spark SQL ebenfalls 9,0, aber Rezensenten erwähnen, dass die Benutzeroberfläche von Timescale intuitiver ist, insbesondere für diejenigen, die mit SQL nicht vertraut sind.
- Rezensenten sagen, dass die Performance-Analyse-Tools von Timescale hochwirksam sind und Benutzer die detaillierten Einblicke schätzen, die sie bieten. Spark SQL ist zwar leistungsstark, bietet jedoch nicht das gleiche Maß an Granularität in den Leistungsmetriken, was einige Benutzer als einschränkend empfinden.
- Benutzer berichten, dass das Daten-Schema-Management von Timescale mit 8,7 bewertet wird und eine flexible Datenmodellierung ermöglicht, die für verschiedene Anwendungen geeignet ist. Das Schema-Management von Spark SQL wird niedriger bewertet, was zu Herausforderungen für Benutzer führen kann, die ihre Datenstrukturen häufig anpassen müssen.
Spark SQL vs Tiger Data
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten sie gleich einfach zu verwenden. Allerdings ist Spark SQL einfacher einzurichten, während die Rezensenten die Verwaltung und die einfache Geschäftstätigkeit mit Tiger Data insgesamt bevorzugten.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Tiger Data den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Spark SQL.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Tiger Data.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Spark SQL gegenüber Tiger Data.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Spark SQL
Keine Preisinformationen verfügbarTiger Data
Free
Kostenlose Testversion
30 Tage kostenloser Testzeitraum. Keine Kreditkarte erforderlich.
- In 30 Sekunden eine vollständig verwaltete Timescale-Instanz erstellen.
- Daten im Petabyte-Maßstab mit absoluter Zuverlässigkeit aufnehmen
- Daten mit fortschrittlichen Zeitreihenfunktionen analysieren
Kostenlose Testversion
Spark SQL
Keine Informationen zur Testversion verfügbarTiger Data
Kostenlose Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.8
32
9.3
27
Einfache Bedienung
9.0
35
9.0
27
Einfache Einrichtung
8.7
14
8.5
17
Einfache Verwaltung
8.2
13
8.7
10
Qualität der Unterstützung
8.4
32
9.5
24
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.6
14
9.3
10
Produktrichtung (% positiv)
10.0
29
9.1
27
Funktionen
Datenbankverwaltungssysteme (DBMS)10 Funktionen ausblenden10 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
5
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
5
Instandhaltung
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
5
Sicherheit
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
5
Management
8.7
26
9.0
8
8.5
26
8.9
9
8.3
23
8.6
7
8.3
26
8.6
6
Unterstützen
8.0
23
8.3
6
8.1
27
8.8
7
8.2
26
8.8
7
8.8
24
8.6
6
Sicherheit
8.7
24
9.3
7
8.3
23
9.0
8
8.4
22
8.0
5
8.5
24
9.0
7
Leistung
8.7
25
8.7
5
8.5
25
8.6
7
8.6
25
8.8
7
7.9
23
9.2
8
8.6
25
8.8
8
Datenbank-Funktionen
8.3
26
9.6
8
8.7
26
9.2
10
8.7
27
9.3
10
8.9
27
9.1
9
8.5
27
8.9
9
8.5
26
9.1
9
8.3
27
9.4
9
Spaltenorientierte Datenbanken12 Funktionen ausblenden12 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Lagerung
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Verfügbarkeit
Nicht genügend Daten verfügbar
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
Sicherheit
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
Unterstützen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Indizierung von Daten
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Filter
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
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
Cloud-Plattform als Dienst (PaaS)13 Funktionen ausblenden13 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Entwicklung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
5
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
5
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
5
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Datenbank
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
7
Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
6
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
6
Konfiguration
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
15
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
15
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
9
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
13
Datenbank-Administration
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
11
Nicht genügend Daten verfügbar
7.6
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
11
Verfügbarkeit
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
11
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
11
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
12
Sicherheit
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
8
Nicht genügend Daten verfügbar
7.1
11
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
7
Datenmanagement
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
9
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Spark SQL und Tiger Data sind kategorisiert als Relationale Datenbanken
Einzigartige Kategorien
Spark SQL hat keine einzigartigen Kategorien
Tiger Data ist kategorisiert als Echtzeit-Analytik-Datenbank, Spaltenorientierte Datenbanken, Zeitreihendatenbanken, Datenbank als Dienst (DBaaS), Datenbankverwaltungssysteme (DBMS), Cloud-Plattform als Dienst (PaaS), und Vektordatenbank
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Spark SQL
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Tiger Data
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
31.1%
Computersoftware
13.3%
Einzelhandel
6.7%
Finanzdienstleistungen
6.7%
Telekommunikation
4.4%
Andere
37.8%
Computersoftware
24.2%
Finanzdienstleistungen
21.2%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
12.1%
Beratung
6.1%
Erneuerbare Energien & Umwelt
6.1%
Andere
30.3%
Top-Alternativen
Diskussionen
Welche Art von SQL verwendet Spark?
2 Kommentare
PS
Spark SqlMehr 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
Tiger Data hat keine Diskussionen mit Antworten
Auf der Suche nach Software-Einblicken?
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.
oder fortfahren mit
Durch die Fortsetzung stimmen Sie unseren Nutzungsbedingungen und der Datenschutzrichtlinie zu