# Mejor Bases de Datos de Series Temporales - Página 3 *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)* Las bases de datos de series temporales permiten a las empresas almacenar datos con marcas de tiempo. Una empresa puede adoptar una base de datos de series temporales si necesita monitorear datos en tiempo real o si está ejecutando aplicaciones que producen datos de manera continua. Algunos ejemplos de aplicaciones que producen datos de series temporales incluyen herramientas de software de monitoreo del rendimiento de aplicaciones (APM), datos de sensores de dispositivos IoT, datos del mercado financiero y una serie de aplicaciones de seguridad, entre muchas otras. Las bases de datos de series temporales están optimizadas para almacenar estos datos de manera que puedan ser fácilmente extraídos y analizados. Los datos de series temporales se utilizan a menudo al ejecutar análisis predictivos o algoritmos de aprendizaje automático, lo que permite a los usuarios comprender los datos históricos para ayudar a predecir resultados futuros. Algunos software de procesamiento y distribución de grandes volúmenes de datos pueden proporcionar funcionalidad de almacenamiento de series temporales. Para calificar para la inclusión en la categoría de Bases de Datos de Series Temporales, un producto debe: - Almacenar datos basados en marcas de tiempo - Consumir datos en tiempo real - Permitir a los usuarios extraer fácilmente los datos para el análisis de series temporales ## Category Overview **Total Products under this Category:** 52 ## Trust & Credibility Stats **Por qué puedes confiar en las clasificaciones de software de G2:** - 30 Analistas y Expertos en Datos - 1,100+ Reseñas auténticas - 52+ Productos - Clasificaciones Imparciales Las clasificaciones de software de G2 se basan en reseñas de usuarios verificadas, moderación rigurosa y una metodología de investigación consistente mantenida por un equipo de analistas y expertos en datos. Cada producto se mide utilizando los mismos criterios transparentes, sin colocación pagada ni influencia del proveedor. Aunque las reseñas reflejan experiencias reales de los usuarios, que pueden ser subjetivas, ofrecen información valiosa sobre cómo funciona el software en manos de profesionales. Juntos, estos aportes impulsan el G2 Score, una forma estandarizada de comparar herramientas dentro de cada categoría. ## Best Bases de Datos de Series Temporales At A Glance - **Líder:** [CrateDB](https://www.g2.com/es/products/cratedb/reviews) - **Mejor Desempeño:** [dataPARC](https://www.g2.com/es/products/dataparc/reviews) - **Más Fácil de Usar:** [dataPARC](https://www.g2.com/es/products/dataparc/reviews) - **Tendencia Principal:** [Prometheus](https://www.g2.com/es/products/prometheus/reviews) - **Mejor Software Gratuito:** [InfluxDB](https://www.g2.com/es/products/influxdata-influxdb/reviews) --- **Sponsored** ### QuestDB QuestDB es una base de datos de series temporales de código abierto, orientada a SQL, diseñada para las cargas de trabajo más exigentes, desde los pisos de negociación hasta el control de misión. Un diseño de múltiples niveles mantiene los datos calientes en particiones nativas y el historial frío en almacenamiento Parquet/objeto, consultado a través de una capa SQL. La ejecución vectorizada y columnar ofrece una ingesta de alto rendimiento y consultas en milisegundos. Los formatos abiertos (Parquet/Arrow) la hacen lista para IA y libre de bloqueos. Despliega autohospedado o en tu nube (BYOC). [Visitar el sitio web de la empresa](https://www.g2.com/es/external_clickthroughs/record?secure%5Bad_program%5D=ppc&secure%5Bad_slot%5D=category_product_list&secure%5Bcategory_id%5D=1761&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=1761&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=page_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=1761&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=131714&secure%5Bresource_id%5D=1761&secure%5Bresource_type%5D=Category&secure%5Bsource_type%5D=category_page&secure%5Bsource_url%5D=https%3A%2F%2Fwww.g2.com%2Fes%2Fcategories%2Ftime-series-databases%3Fpage%3D3&secure%5Btoken%5D=e80002f272c2d85ef277eaba3f6b29221c19a2db6001c6528a0914ead2feafeb&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fquestdb.com&secure%5Burl_type%5D=company_website&secure%5Bvisitor_segment%5D=180) --- ## Top-Rated Products (Ranked by G2 Score) ### 1. [Rivos](https://www.g2.com/es/products/rivos/reviews) Rivos Inc., establecida en mayo de 2021, se especializa en desarrollar soluciones de servidor líderes en la industria que enfatizan la eficiencia energética, el alto rendimiento y la seguridad. Aprovechando la arquitectura de código abierto RISC-V, Rivos diseña hardware adaptado a cargas de trabajo específicas, abordando las exigentes necesidades de los grandes modelos de lenguaje y el análisis de datos que están transformando las empresas. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Rivos](https://www.g2.com/es/sellers/rivos) - **Año de fundación:** 2021 - **Ubicación de la sede:** Santa Clara, California, United States - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/rivos-inc (430 empleados en LinkedIn®) ### 2. [Terrarium DB](https://www.g2.com/es/products/terrarium-db/reviews) Terrarium DB es un motor de base de datos de alto rendimiento, en memoria y basado en disco, desarrollado por Synerise, diseñado para manejar almacenamiento de datos a gran escala y procesamiento en tiempo real. Sirviendo como el núcleo de la plataforma Synerise, gestiona eficientemente tanto operaciones de almacenamiento en columnas como en filas, permitiendo la ejecución simultánea de análisis complejos y escenarios de negocio en tiempo real. Su arquitectura sin esquema permite una organización de datos flexible, lo que lo hace particularmente adecuado para la inteligencia de comportamiento y el procesamiento de datos en tiempo real. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Synerise](https://www.g2.com/es/sellers/synerise) - **Año de fundación:** 2013 - **Ubicación de la sede:** San Francisco, California - **Twitter:** @Synerise (4,857 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/synerise (194 empleados en LinkedIn®) ## Parent Category [Software de base de datos](https://www.g2.com/es/categories/database-software) ## Related Categories - [Bases de datos relacionales](https://www.g2.com/es/categories/relational-databases) - [Bases de datos documentales](https://www.g2.com/es/categories/document-databases) - [Proveedores de Base de Datos como Servicio (DBaaS)](https://www.g2.com/es/categories/database-as-a-service-dbaas) - [Software de Inteligencia de Series Temporales](https://www.g2.com/es/categories/time-series-intelligence) - [Bases de datos columnar](https://www.g2.com/es/categories/columnar-databases) - [Software de base de datos vectorial](https://www.g2.com/es/categories/vector-database) - [Software de Base de Datos Analítica en Tiempo Real](https://www.g2.com/es/categories/real-time-analytic-database) --- ## Buyer Guide ### Lo que debes saber sobre el software de bases de datos de series temporales ### ¿Qué son los Software de Bases de Datos de Series Temporales? El creciente número de diferentes tipos de datos lleva a la proliferación de diferentes tipos de bases de datos para facilitar su almacenamiento y análisis. Entre los tipos de datos de rápido crecimiento se encuentran los datos de series temporales, datos que están marcados con una fecha y hora y se crean a lo largo del tiempo, lo cual está en aumento con el crecimiento del internet de las cosas (IoT). Aunque frecuentemente es posible almacenar estos datos en otros tipos de almacenes de datos, los datos de series temporales tienen propiedades especiales: los datos son solo de adición, lo que hace que valga la pena considerar una solución de base de datos hecha a medida. El primer desafío para seleccionar una base de datos es encontrar la mejor estructura para los datos que se van a almacenar. En ciertos casos hay un ajuste natural: por ejemplo, la información de vuelos de aerolíneas encaja muy bien en una base de datos de grafos ya que esto imita patrones de la vida real, mientras que el contenido web de formato largo generalmente se acomoda en bases de datos de documentos. Con el software de bases de datos de series temporales, los usuarios pueden almacenar cualquier dato que tenga una marca de tiempo, como datos de registro, datos de sensores y datos de telemetría industrial. Los casos de uso son múltiples. Por ejemplo, los desarrolladores de aplicaciones utilizan este software con el propósito de monitorear aplicaciones para recopilar puntos de datos en tiempo real y comprender mejor el rendimiento de la aplicación. Además, los desarrolladores de IoT se benefician de las bases de datos de series temporales ya que almacenan y procesan datos de sensores, como dispositivos de hogares inteligentes, para determinar cómo están funcionando a lo largo del tiempo. Beneficios Clave del Software de Bases de Datos de Series Temporales - Proporcionan escala y velocidad, con un tiempo de procesamiento más rápido que las bases de datos relacionales - Ofrecen una herramienta específicamente orientada a los datos de series temporales - Permiten un almacenamiento y gestión de datos estructurados y organizados ### ¿Por qué Usar Software de Bases de Datos de Series Temporales? Al igual que otras bases de datos, las bases de datos de series temporales son mantenidas principalmente por un administrador de bases de datos o un equipo. Debido a su amplio rango de cobertura, las bases de datos de series temporales también son accesibles por varias organizaciones dentro de una empresa. Departamentos como desarrollo, TI, facturación y otros también pueden tener acceso a las bases de datos de series temporales, dependiendo de sus usos asignados dentro de la empresa. **Predecir el futuro —** Hacer predicciones informadas sobre eventos futuros, observar cambios en tiempo real y capturar anomalías históricas. **Entender el pasado —** Comprender datos pasados con una base de datos diseñada para tal fin. ### ¿Quién Usa el Software de Bases de Datos de Series Temporales? El software de bases de datos de series temporales es altamente flexible y es utilizado por equipos diversos en toda una empresa, lo que lo hace particularmente beneficioso. Para recopilar conjuntos de datos extra grandes en tiempo real, los sistemas de procesamiento y distribución de grandes datos son útiles. Estas herramientas están diseñadas para escalar para empresas que están constantemente recopilando enormes cantidades de datos. Extraer conjuntos de datos puede ser más desafiante con los sistemas de procesamiento y distribución de grandes datos, pero los conocimientos obtenidos son valiosos debido a la granularidad de los datos. **Administradores de bases de datos —** Las bases de datos de series temporales han crecido en popularidad ya que son más fáciles de implementar, tienen mayor flexibilidad y tienden a tener tiempos de recuperación de datos más rápidos. Los administradores de bases de datos utilizan estas herramientas para mantener y gestionar sus datos de series temporales, asegurándose de que estén almacenados adecuadamente. **Científicos de datos —** Como la ciencia de datos, incluida la inteligencia artificial, se alimenta de datos, es clave que estos datos se almacenen de la manera más efectiva y eficiente. Esto asegura que los datos puedan ser consultados y analizados adecuadamente. ### Tipos de Software de Bases de Datos de Series Temporales Aunque todas las bases de datos de series temporales almacenan datos con marca de tiempo, difieren en la manera en que estos datos se almacenan, la relación entre los diversos puntos de datos y el método en que se consultan los datos. **Bases de datos relacionales —** Las bases de datos relacionales son herramientas de bases de datos tradicionales utilizadas para alinear información en filas y columnas. La estructura permite consultas fáciles usando SQL. Las bases de datos relacionales se utilizan para almacenar tanto información simple, como identidades e información de contacto, como información compleja crítica para las operaciones comerciales. Son altamente escalables y pueden almacenarse en las instalaciones, en la nube o a través de sistemas híbridos. **Bases de datos NoSQL —** Las bases de datos NoSQL, como las bases de datos de grafos, son una gran opción para datos no estructurados. Si el usuario necesita renderizar un valor que se encuentra fácilmente por su clave, entonces un almacén de clave-valor es el más rápido y escalable. La desventaja es una capacidad de consulta mucho más limitada, lo que implica sus limitaciones para datos analíticos. Por el contrario, renderizar la dirección de correo electrónico de un usuario basado en el nombre de usuario o almacenar en caché datos web es una solución simple y rápida en un almacén de clave-valor. ### Características del Software de Bases de Datos de Series Temporales Las bases de datos de series temporales, diseñadas específicamente para datos de series temporales, proporcionan al usuario las características que necesitan para almacenar, procesar y analizar estos datos con éxito. **Consultas usando tiempo—** Las bases de datos de series temporales permiten a los usuarios consultar datos usando tiempo, permitiéndoles buscar o analizar los datos a lo largo de un período de tiempo dado, incluso por una fracción de segundo. **Seguridad de datos —** Las soluciones de bases de datos de series temporales incluyen características de seguridad de datos para proteger los datos almacenados por una empresa en sus bases de datos. **Creación y mantenimiento de bases de datos —** El software de bases de datos de series temporales permite a los usuarios crear rápidamente nuevas bases de datos relacionales y modificarlas con facilidad. **Escalabilidad —** Las soluciones de bases de datos de series temporales crecen con los datos y, por lo tanto, son escalables, siendo el único punto de dolor la capacidad de almacenamiento físico o en la nube. **Compatibilidad con sistemas operativos (OS) —** Las soluciones de bases de datos relacionales son compatibles con numerosos sistemas operativos. **Recuperación —** Ya sea que una base de datos necesite ser revertida o recuperada por completo, algunas soluciones de bases de datos de series temporales ofrecen características de recuperación en caso de que ocurran errores. ### Tendencias Relacionadas con el Software de Bases de Datos de Series Temporales **Bases de datos y agregación de datos —** El debate continúa sobre el uso de bases de datos relacionales versus bases de datos NoSQL, ya que la agregación de datos sigue aumentando entre las empresas. Las organizaciones necesitan determinar la mejor manera de almacenar sus datos, ya que los productos y servicios impulsados por datos requieren un respaldo de datos inmenso. En realidad, los dos tipos de bases de datos deberían usarse juntos. Mientras que las bases de datos relacionales sobresalen en el almacenamiento de datos estructurados, las bases de datos NoSQL (bases de datos no relacionales) brillan cuando no hay una estructura real sobre cómo deben recopilarse y almacenarse los datos. Tanto las bases de datos relacionales como las no relacionales escalan con bastante facilidad, dado el software adecuado que las respalde. Esto no debería ser un debate de "esto versus aquello", sino una colaboración de "esto y aquello". **Grandes datos —** Los datos se han convertido en la columna vertebral de la conducción de negocios en la era de la información. A medida que los datos impulsan las decisiones y tendencias comerciales, es importante que los datos sean digeribles, fáciles de seguir y fáciles de referenciar. Es por eso que el software de grandes datos recurre principalmente a soluciones de bases de datos relacionales. Diseñadas con una organización estricta, referencia y remisión en mente, las bases de datos relacionales absorben y almacenan grandes cantidades de datos para ser digeridos posteriormente en el proceso de toma de decisiones. ### Problemas Potenciales con el Software de Bases de Datos de Series Temporales **Datos no estructurados —** Las bases de datos de series temporales tienen dificultades al manejar datos no estructurados. Las bases de datos de series temporales dependen de que los datos estén estructurados para crear adecuadamente relaciones entre puntos de datos y tablas de datos. Si una empresa utiliza principalmente datos no estructurados, deberían considerar una solución de base de datos NoSQL o software de calidad de datos para limpiar y estructurar datos no estructurados. **Retraso en consultas —** Las bases de datos de series temporales almacenan cantidades masivas de datos, pero con esa ventaja, tales herramientas de bases de datos ejecutan consultas lentamente en conjuntos de datos más grandes. Esto se debe principalmente al volumen puro de datos que se está consultando. En situaciones donde las consultas podrían atravesar cantidades significativas de datos, deberían basarse en valores específicos siempre que sea posible. Además, consultar cadenas toma significativamente más tiempo que consultar numéricos, por lo que centrarse en estos últimos puede ayudar a mejorar los tiempos de búsqueda. ### Software y Servicios Relacionados con el Software de Bases de Datos de Series Temporales Encontrar la solución de base de datos adecuada implica encontrar una herramienta que se ajuste mejor a un caso de uso particular, incluyendo el tipo de datos involucrados y el tipo de análisis que necesita hacerse con esos datos. El formato de los datos también determina la solución de base de datos adecuada para una empresa dada. **Software de inteligencia de series temporales —** Los usuarios que se centran en analizar, en lugar de solo almacenar datos de series temporales, pueden aprovechar el [software de inteligencia de series temporales](https://www.g2.com/categories/time-series-intelligence). Al utilizar aprendizaje automático integrado, las herramientas de inteligencia de series temporales extraen conocimientos previamente ocultos, como microtendencias y anomalías, sin requerir que un humano escarbe manualmente en los datos, ahorrando tiempo y recursos a una empresa. **Bases de datos NoSQL —** Mientras que las soluciones de bases de datos relacionales sobresalen con datos estructurados, las [bases de datos NoSQL](https://www.g2.com/categories/nosql-databases) almacenan de manera más efectiva datos estructurados de manera laxa y no estructurados. Las soluciones de bases de datos NoSQL se combinan bien con [bases de datos relacionales](https://www.g2.com/categories/relational-databases) si una empresa maneja datos diversos que pueden ser recopilados por medios tanto estructurados como no estructurados. **Bases de datos relacionales —** [Las bases de datos relacionales](https://www.g2.com/categories/relational-databases) son útiles para crear repositorios escalables para información empresarial. También son herramientas de calidad para el soporte de aplicaciones de back-end. Pueden sincronizarse con aplicaciones para hacer que los datos estén disponibles para los usuarios finales. **Software de calidad de datos —** Las bases de datos relacionales tienen dificultades para manejar datos no estructurados, y los datos duplicados o incorrectos pueden afectar la precisión de los resultados una vez que los datos se estructuran. El [software de calidad de datos](https://www.g2.com/categories/data-quality) ayuda a limpiar y estructurar los datos, lo que facilita la creación de una base de datos relacional formal para esos datos.