Top 10 Cloud SQL Alternativen & Wettbewerber

Top 10 Alternativen zu Google Cloud SQL kürzlich von der G2-Community überprüft

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Microsoft SQL Server
Von Microsoft
4.4/5
(2,261)
Produktbeschreibung
SQL Server 2017 bringt die Leistungsfähigkeit von SQL Server erstmals auf Windows, Linux und Docker-Container und ermöglicht es Entwicklern, intelligente Anwendungen mit ihrer bevorzugten Sprache und Umgebung zu erstellen. Erleben Sie branchenführende Leistung, seien Sie beruhigt mit innovativen Sicherheitsfunktionen, transformieren Sie Ihr Geschäft mit integrierter KI und liefern Sie Einblicke, wo immer sich Ihre Benutzer befinden, mit mobilem BI.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Google Cloud SQL, dass Microsoft SQL Server ist:
Langsamer, um den roi zu erreichen
Teurer
Gemeinsame Kategorien mit Cloud SQL:
Relationale Datenbanken
Datenbankverwaltungssysteme (DBMS)

Amazon Relational Database Service (RDS)
Von Amazon Web Services (AWS)
4.5/5
(901)
Produktbeschreibung
Amazon Relational Database Service (RDS) ist ein Webdienst, der es einfach macht, eine relationale Datenbank in der Cloud einzurichten, zu betreiben und zu skalieren: Amazon Aurora, PostgreSQL, MySQL, MariaDB, Oracle und Microsoft SQL Server.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Google Cloud SQL, dass Amazon Relational Database Service (RDS) ist:
Langsamer, um den roi zu erreichen
Gemeinsame Kategorien mit Cloud SQL:
Relationale Datenbanken
Datenbank als Dienst (DBaaS)

Amazon Aurora
Von Amazon Web Services (AWS)
4.5/5
(454)
Produktbeschreibung
Amazon Aurora ist ein vollständig verwalteter relationaler Datenbankdienst, der die Leistung und Verfügbarkeit von High-End-Kommerz-Datenbanken mit der Einfachheit und Kosteneffizienz von Open-Source-Datenbanken kombiniert. Kompatibel mit MySQL und PostgreSQL liefert Aurora bis zu fünfmal den Durchsatz von Standard-MySQL-Datenbanken und bis zu dreimal den von Standard-PostgreSQL-Datenbanken. Es ist für hohe Verfügbarkeit ausgelegt und bietet bis zu 99,99 % Verfügbarkeit innerhalb einer einzelnen Region und bis zu 99,999 % über mehrere Regionen hinweg. Die Architektur von Aurora umfasst ein verteiltes, fehlertolerantes Speichersystem, das automatisch auf bis zu 128 Tebibyte skaliert und kontinuierlichen Datenzugriff und Haltbarkeit gewährleistet. Darüber hinaus bietet Aurora serverlose Konfigurationen, die eine automatische Skalierung basierend auf den Anforderungen der Anwendung ermöglichen, und integriert sich nahtlos mit anderen AWS-Diensten für maschinelles Lernen und Analysen. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Hohe Leistung: Liefert bis zu fünfmal den Durchsatz von MySQL und dreimal den von PostgreSQL, was eine effiziente Handhabung anspruchsvoller Workloads ermöglicht. - Hohe Verfügbarkeit: Ausgelegt für bis zu 99,99 % Verfügbarkeit innerhalb einer einzelnen Region und bis zu 99,999 % über mehrere Regionen hinweg, um kontinuierlichen Datenzugriff zu gewährleisten. - Skalierbarkeit: Skaliert den Speicher automatisch auf bis zu 128 Tebibyte und unterstützt bis zu 15 Lese-Replikate für leseintensive Anwendungen. - Serverlose Konfiguration: Bietet Aurora Serverless, das die Kapazität automatisch basierend auf der Anwendungsnachfrage anpasst und die Notwendigkeit manueller Bereitstellung eliminiert. - Integration von maschinellem Lernen: Integriert sich mit Amazon SageMaker und Amazon Comprehend, was maschinelle Lernfähigkeiten innerhalb der Datenbank ohne Datenbewegung ermöglicht. - Sicherheit: Bietet mehrere Sicherheitsebenen, einschließlich Netzwerktrennung, Verschlüsselung im Ruhezustand und während der Übertragung sowie Konformität mit verschiedenen Industriestandards. Primärer Wert und bereitgestellte Lösungen: Amazon Aurora adressiert den Bedarf an einem leistungsstarken, hochverfügbaren und skalierbaren relationalen Datenbankdienst, der kosteneffektiv und einfach zu verwalten ist. Durch die Kompatibilität mit MySQL und PostgreSQL ermöglicht es Organisationen, bestehende Anwendungen ohne signifikante Codeänderungen zu migrieren. Die automatische Skalierung und serverlosen Optionen von Aurora richten sich an Anwendungen mit variablen Workloads und reduzieren den operativen Aufwand und die Kosten. Die Integration mit AWS-Diensten für maschinelles Lernen ermöglicht Echtzeitanalysen und prädiktive Fähigkeiten direkt innerhalb der Datenbank und verbessert die Anwendungsfunktionalität. Insgesamt vereinfacht Aurora das Datenbankmanagement und liefert gleichzeitig Performance und Zuverlässigkeit auf Unternehmensniveau.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Google Cloud SQL, dass Amazon Aurora ist:
Teurer
Gemeinsame Kategorien mit Cloud SQL:
Relationale Datenbanken
Datenbank als Dienst (DBaaS)
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Supabase
Von Supabase
4.7/5
(35)
Produktbeschreibung
Supabase ist eine Open-Source-Backend-as-a-Service (BaaS) Plattform, die es Entwicklern ermöglicht, Anwendungen effizient zu erstellen und zu skalieren, ohne die Serverinfrastruktur verwalten zu müssen. 2020 als Alternative zu Firebase gestartet, bietet Supabase eine Reihe von Tools, darunter eine PostgreSQL-Datenbank, Authentifizierung, Echtzeit-Abonnements und Speicherfunktionen. Durch die Nutzung der Robustheit von PostgreSQL bietet Supabase eine skalierbare und sichere Grundlage für moderne Web- und mobile Anwendungen. Hauptmerkmale und Funktionalität: - PostgreSQL-Datenbank: Jedes Supabase-Projekt umfasst eine dedizierte PostgreSQL-Datenbank, die vollständige SQL-Unterstützung und erweiterte Funktionen wie JSON-Verarbeitung, Volltextsuche und Vektorunterstützung bietet. - Sofortige APIs: Supabase generiert automatisch RESTful- und GraphQL-APIs basierend auf Ihrem Datenbankschema, wodurch die Notwendigkeit manueller Codierung entfällt und die Entwicklung beschleunigt wird. - Authentifizierung und Autorisierung: Die Plattform bietet integrierte Benutzer-Authentifizierung mit Unterstützung für verschiedene Anmeldemethoden, einschließlich E-Mail/Passwort, magische Links und soziale Logins. Sie integriert sich nahtlos mit der Row Level Security von PostgreSQL für eine feingranulare Zugriffskontrolle. - Echtzeit-Fähigkeiten: Supabase ermöglicht die Echtzeit-Daten-Synchronisation über WebSockets, sodass Anwendungen sofort auf Datenbankänderungen reagieren können. - Edge-Funktionen: Entwickler können serverlose Funktionen in der Nähe der Benutzer bereitstellen, um eine latenzarme Ausführung zu ermöglichen und skalierbare und effiziente Backend-Logik zu erleichtern. - Dateispeicherung: Supabase bietet skalierbare Speicherlösungen zur Verwaltung und Bereitstellung von Dateien, komplett mit konfigurierbaren Zugriffsrichtlinien zur Sicherstellung der Datensicherheit. Primärer Wert und Benutzerlösungen: Supabase adressiert die Herausforderungen, denen Entwickler beim Erstellen und Skalieren von Anwendungen gegenüberstehen, indem es eine umfassende, Open-Source-Backend-Plattform bereitstellt. Es beseitigt die Komplexität der Verwaltung von Serverinfrastruktur, sodass sich Entwickler auf die Erstellung funktionsreicher Anwendungen konzentrieren können. Mit seinen Echtzeit-Fähigkeiten, robuster Authentifizierung und nahtloser Integration mit PostgreSQL befähigt Supabase Entwickler, sichere, skalierbare und reaktionsschnelle Anwendungen effizient zu erstellen.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Google Cloud SQL, dass Supabase ist:
Einfacher, geschäfte zu machen mit
Einfacher zu verwalten
Besser bei der erfüllung von anforderungen
Gemeinsame Kategorien mit Cloud SQL:
Relationale Datenbanken
Datenbankverwaltungssysteme (DBMS)
Datenbank als Dienst (DBaaS)

PostgreSQL
Von PostgreSQL
4.4/5
(670)
Produktbeschreibung
PostgreSQL ist ein leistungsstarkes, quelloffenes objektrelationales Datenbanksystem, das für seine Zuverlässigkeit, Erweiterbarkeit und Einhaltung von SQL-Standards bekannt ist. Es stammt aus dem POSTGRES-Projekt der University of California in Berkeley aus dem Jahr 1986 und hat sich über fast vier Jahrzehnte zu einer robusten Plattform entwickelt, die in der Lage ist, komplexe Datenlasten auf verschiedenen Betriebssystemen zu bewältigen. Die Architektur von PostgreSQL legt Wert auf Datenintegrität und Skalierbarkeit, was es zu einer bevorzugten Wahl für Entwickler und Organisationen weltweit macht. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Umfassende Datentypen: Unterstützt eine breite Palette von Datentypen, einschließlich primitiver (Integer, Numeric, String, Boolean), strukturierter (Date/Time, Array, Range), dokumentbasierter (JSON/JSONB, XML) und geometrischer Typen. - Fortschrittliche Datenintegrität: Gewährleistet die Genauigkeit der Daten durch Funktionen wie UNIQUE-Einschränkungen, Primär- und Fremdschlüssel, Ausschlusseinschränkungen und verschiedene Sperrmechanismen. - Hohe Leistung und Parallelität: Nutzt fortschrittliche Indexierungsmethoden (B-Baum, GiST, GIN, BRIN), einen ausgeklügelten Abfrageplaner, Multi-Version Concurrency Control (MVCC), parallele Abfrageausführung und Tabellenpartitionierung zur Leistungsoptimierung. - Zuverlässigkeit und Notfallwiederherstellung: Bietet Write-Ahead-Logging (WAL), verschiedene Replikationsmethoden (asynchron, synchron, logisch), Point-in-Time-Recovery (PITR) und aktive Standbys, um die Datenhaltbarkeit und Verfügbarkeit sicherzustellen. - Robuste Sicherheitsmaßnahmen: Bietet mehrere Authentifizierungsmethoden (GSSAPI, SSPI, LDAP, SCRAM-SHA-256, Zertifikat, OAuth 2.0), ein umfassendes Zugriffskontrollsystem und unterstützt Multi-Faktor-Authentifizierung. - Erweiterbarkeit: Ermöglicht die Erstellung benutzerdefinierter Datentypen, Funktionen und Operatoren. Unterstützt prozedurale Sprachen wie PL/pgSQL, Perl, Python und Tcl, mit zusätzlichen Sprachen, die über Erweiterungen verfügbar sind. Primärer Wert und Benutzerlösungen: PostgreSQL erfüllt die Bedürfnisse von Entwicklern und Organisationen, indem es ein hochgradig erweiterbares und standardkonformes Datenbanksystem bietet, das Datenintegrität, Skalierbarkeit und robuste Leistung gewährleistet. Seine Open-Source-Natur ermöglicht kontinuierliche Innovation und Anpassungsfähigkeit, sodass Benutzer die Datenbank an ihre spezifischen Anforderungen anpassen können. Ob bei der Verwaltung kleiner Anwendungen oder groß angelegter Unternehmenssysteme, PostgreSQL bietet eine zuverlässige Grundlage für die effiziente Speicherung und Verarbeitung von Daten.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Google Cloud SQL, dass PostgreSQL ist:
Besser bei der erfüllung von anforderungen
Gemeinsame Kategorien mit Cloud SQL:
Relationale Datenbanken

MySQL
Von Oracle
4.4/5
(1,669)
Produktbeschreibung
MySQL ist eine Open-Source-Datenbanklösung.
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Gemeinsame Kategorien mit Cloud SQL:
Relationale Datenbanken

IBM Db2
Von IBM
4.1/5
(681)
Produktbeschreibung
IBM® Db2® ist die Datenbank, die unternehmensweite Lösungen für die Bewältigung von hochvolumigen Arbeitslasten bietet. Sie ist optimiert, um branchenführende Leistung zu liefern und gleichzeitig die Kosten zu senken.
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Langsamer, um den roi zu erreichen
Teurer
Gemeinsame Kategorien mit Cloud SQL:
Relationale Datenbanken
Datenbank als Dienst (DBaaS)

MongoDB Atlas
Von MongoDB
4.5/5
(368)
Produktbeschreibung
MongoDB Atlas befähigt Innovatoren, Branchen zu schaffen, zu transformieren und zu revolutionieren, indem es die Kraft von Software und Daten entfesselt.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Google Cloud SQL, dass MongoDB Atlas ist:
Langsamer, um den roi zu erreichen
Gemeinsame Kategorien mit Cloud SQL:
Datenbank als Dienst (DBaaS)

Oracle Database
Von Oracle
4.3/5
(1,000)
Produktbeschreibung
Oracle-Datenbank ist ein umfassendes, multimodales Datenbankmanagementsystem, das von der Oracle Corporation entwickelt wurde. Es ist darauf ausgelegt, verschiedene Datentypen und Arbeitslasten zu bewältigen, einschließlich Online-Transaktionsverarbeitung (OLTP), Data Warehousing und gemischten Datenbankoperationen. Mit seiner robusten Architektur unterstützt die Oracle-Datenbank die Bereitstellung in lokalen Umgebungen, Cloud-Plattformen und hybriden Konfigurationen und bietet Flexibilität und Skalierbarkeit, um den unterschiedlichen Geschäftsanforderungen gerecht zu werden. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Multimodale Unterstützung: Die Oracle-Datenbank unterstützt verschiedene Datenmodelle, einschließlich relationaler, dokumentenbasierter, graphenbasierter und Schlüssel-Wert-Modelle, sodass Entwickler mit unterschiedlichen Datentypen innerhalb einer einzigen Plattform arbeiten können. - Erweiterte Analytik: Die Datenbank integriert erweiterte Analysefunktionen, wie maschinelles Lernen in der Datenbank und AI Vector Search, die es Benutzern ermöglichen, komplexe Analysen direkt innerhalb der Datenbankumgebung durchzuführen. - Hohe Verfügbarkeit und Skalierbarkeit: Für geschäftskritische Anwendungen konzipiert, bietet die Oracle-Datenbank Funktionen wie Datenreplikation, Backup, Server-Cluster und automatisches Speichermanagement, um hohe Verfügbarkeit und nahtlose Skalierbarkeit zu gewährleisten. - Sicherheit: Mit umfassenden Sicherheitsmaßnahmen, einschließlich Verschlüsselung, SQL-Firewall und Datenmaskierung, schützt die Oracle-Datenbank sensible Informationen und gewährleistet die Datenintegrität. - Multicloud-Bereitstellung: Die Oracle-Datenbank unterstützt die Bereitstellung auf verschiedenen Cloud-Plattformen, einschließlich Oracle Cloud Infrastructure, AWS, Microsoft Azure und Google Cloud, und bietet Flexibilität und Compliance mit Anforderungen an die Datenresidenz. Primärer Wert und bereitgestellte Lösungen: Die Oracle-Datenbank adressiert die komplexen Datenmanagementbedürfnisse moderner Unternehmen, indem sie eine einheitliche Plattform bietet, die mehrere Datenmodelle und Arbeitslasten unterstützt. Ihre Integration von KI- und maschinellen Lernfunktionen ermöglicht es Organisationen, direkt aus ihren Daten umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und so die Entscheidungsprozesse zu verbessern. Die hohe Verfügbarkeit und Skalierbarkeit der Datenbank stellen sicher, dass Unternehmen kontinuierliche Betriebsabläufe aufrechterhalten und sich an wachsende Datenanforderungen anpassen können. Darüber hinaus schützen ihre robusten Sicherheitsfunktionen vor Datenverletzungen und gewährleisten die Einhaltung von regulatorischen Standards. Durch die Unterstützung von Multicloud-Bereitstellungen bietet die Oracle-Datenbank die Flexibilität, in verschiedenen Cloud-Umgebungen zu operieren und so eine nahtlose Integration und Innovation über verschiedene Plattformen hinweg zu ermöglichen.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Google Cloud SQL, dass Oracle Database ist:
Langsamer, um den roi zu erreichen
Teurer
Gemeinsame Kategorien mit Cloud SQL:
Relationale Datenbanken
Datenbank als Dienst (DBaaS)

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