Top 10 Tiger Data Alternativen & Wettbewerber

Top 10 Alternativen zu Tiger Data kürzlich von der G2-Community überprüft

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Snowflake
Von Snowflake, Inc.
4.6/5
(685)
Produktbeschreibung
Die Plattform von Snowflake beseitigt Datensilos und vereinfacht Architekturen, sodass Organisationen mehr Wert aus ihren Daten ziehen können. Die Plattform ist als ein einziges, einheitliches Produkt konzipiert, mit Automatisierungen, die die Komplexität reduzieren und sicherstellen, dass alles „einfach funktioniert“. Um eine breite Palette von Arbeitslasten zu unterstützen, ist sie für Leistung im großen Maßstab optimiert, unabhängig davon, ob jemand mit SQL, Python oder anderen Sprachen arbeitet. Und sie ist global vernetzt, sodass Organisationen sicher auf die relevantesten Inhalte über Clouds und Regionen hinweg zugreifen können, mit einer konsistenten Erfahrung.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Tiger Data, dass Snowflake ist:
Einfacher einzurichten
Brauchbarer
Gemeinsame Kategorien mit Tiger Data:
Spaltenorientierte Datenbanken
Datenbankverwaltungssysteme (DBMS)

InfluxDB
Von InfluxData
4.4/5
(100)
Produktbeschreibung
InfluxDB ist die Open-Source-Zeitreihendatenbank.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Tiger Data, dass InfluxDB ist:
Einfacher einzurichten
Einfacher zu verwalten
Gemeinsame Kategorien mit Tiger Data:
Echtzeit-Analytik-Datenbank
Zeitreihendatenbanken

Google Cloud SQL
Von Google
4.5/5
(364)
Produktbeschreibung
Cloud SQL ist ein vollständig verwalteter, relationaler Datenbankdienst zum Ausführen von PostgreSQL-, MySQL- und SQL Server-Workloads. Es ist eine ideale Wahl, wenn Sie eine bestehende Datenbank in die Cloud verlagern oder eine neue Anwendung in der Cloud erstellen möchten.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Tiger Data, dass Google Cloud SQL ist:
Einfacher einzurichten
Einfacher zu verwalten
Brauchbarer
Gemeinsame Kategorien mit Tiger Data:
Datenbank als Dienst (DBaaS)
Datenbankverwaltungssysteme (DBMS)
Relationale Datenbanken
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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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Gemeinsame Kategorien mit Tiger Data:
Relationale Datenbanken

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 Tiger Data, dass Microsoft SQL Server ist:
Teurer
Gemeinsame Kategorien mit Tiger Data:
Datenbankverwaltungssysteme (DBMS)
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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Rezensenten sagen im Vergleich zu Tiger Data, dass Amazon Aurora ist:
Teurer
Einfacher einzurichten
Einfacher zu verwalten
Gemeinsame Kategorien mit Tiger Data:
Datenbank als Dienst (DBaaS)
Relationale Datenbanken

MySQL
Von Oracle
4.4/5
(1,669)
Produktbeschreibung
MySQL ist eine Open-Source-Datenbanklösung.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Tiger Data, dass MySQL ist:
Einfacher einzurichten
Gemeinsame Kategorien mit Tiger Data:
Relationale Datenbanken

ScyllaDB
Von ScyllaDB
4.5/5
(422)
Produktbeschreibung
Verwalten Sie Terabytes bis Petabytes an digitalen Informationen mit Millionen von Lese-/Schreiboperationen und msec P99-Antwort. Unsere hochverfügbare Architektur nutzt die modernen Infrastruktur- und Netzwerkmöglichkeiten voll aus. Dies führt zu deutlich höherem Durchsatz und niedrigerer Latenz--Beseitigung von Skalierungsbarrieren.
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Gemeinsame Kategorien mit Tiger Data:
Datenbank als Dienst (DBaaS)

Amazon DynamoDB
Von Amazon Web Services (AWS)
4.4/5
(525)
Produktbeschreibung
Nicht-relationale Datenbank für Anwendungen, die Leistung in jedem Maßstab benötigen
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Tiger Data, dass Amazon DynamoDB ist:
Einfacher einzurichten
Einfacher zu verwalten
Gemeinsame Kategorien mit Tiger Data:
Datenbank als Dienst (DBaaS)

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