Top 10 SQL Prompt Alternativen & Wettbewerber

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SQL Prompt ist nicht die einzige Option für Relationale Datenbanken. Entdecken Sie andere konkurrierende Optionen und Alternativen. Andere wichtige Faktoren, die bei der Recherche von Alternativen zu SQL Prompt zu berücksichtigen sind, beinhalten features. Die beste Gesamtalternative zu SQL Prompt ist Microsoft SQL Server. Andere ähnliche Apps wie SQL Prompt sind PostgreSQL, MySQL, Oracle Database, und Amazon Relational Database Service (RDS). SQL Prompt Alternativen finden Sie in Relationale Datenbanken, aber sie könnten auch in Datenbank als Dienst (DBaaS) Anbieter oder Datenlagerlösungen sein.

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Beste kostenpflichtige & kostenlose Alternativen zu SQL Prompt

Microsoft SQL Server
PostgreSQL
MySQL
Oracle Database
Amazon Relational Database Service (RDS)
IBM Db2
SAP HANA Cloud
Amazon Aurora

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

Untenstehende Optionen durchsuchen. Basierend auf Bewertungsdaten können Sie sehen, wie SQL Prompt im Vergleich zur Konkurrenz abschneidet, Bewertungen von aktuellen und früheren Benutzern in Branchen wie Computersoftware, Versicherung, und Programmentwicklung überprüfen und das beste Produkt für Ihr Unternehmen finden.

Microsoft SQL Server

Von Microsoft

4.4/5

(2,260)

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.

Gemeinsame Kategorien mit SQL Prompt:

Relationale Datenbanken

PostgreSQL

Von PostgreSQL

4.4/5

(668)

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.

Gemeinsame Kategorien mit SQL Prompt:

Relationale Datenbanken

MySQL

Von Oracle

4.4/5

(1,668)

Produktbeschreibung

Gemeinsame Kategorien mit SQL Prompt:

Relationale Datenbanken

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Amazon Relational Database Service (RDS)

Von Amazon Web Services (AWS)

4.5/5

(901)

Produktbeschreibung

Gemeinsame Kategorien mit SQL Prompt:

Relationale Datenbanken

IBM Db2

Von IBM

4.1/5

(680)

Produktbeschreibung

Gemeinsame Kategorien mit SQL Prompt:

Relationale Datenbanken

SAP HANA Cloud

Von SAP

4.3/5

(570)

Produktbeschreibung

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Relationale Datenbanken

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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Relationale Datenbanken