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Segments de marché
Petite entreprise (35.9% des avis)
Entreprise (53.3% des avis)
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PostgreSQL
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Segments de marché
Petite entreprise (35.9% des avis)
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En savoir plus sur PostgreSQLSpark SQL
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Segments de marché
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En savoir plus sur Spark SQLRésumé
Résumé généré par IA
Généré par IA. Alimenté par de vrais avis d'utilisateurs.
- Les utilisateurs rapportent que PostgreSQL excelle dans la gestion des schémas de données avec un score de 9,2, ce que les critiques mentionnent permet des structures de données et des relations complexes, en faisant un choix privilégié pour les applications nécessitant une intégrité des données robuste.
- Les critiques mentionnent que Spark SQL brille en matière de scalabilité, atteignant un score de 8,9, ce que les utilisateurs disent être particulièrement bénéfique pour gérer de grands ensembles de données et effectuer un traitement de données distribué efficacement.
- Les utilisateurs de G2 soulignent la forte conformité ACID de PostgreSQL avec un score de 9,0, affirmant que cette fonctionnalité assure des transactions fiables et une cohérence des données, ce qui est crucial pour les applications nécessitant une haute intégrité des données.
- Les utilisateurs sur G2 rapportent que la facilité d'utilisation de Spark SQL est un avantage significatif, avec un score de 9,0, car les critiques mentionnent son interface intuitive et sa capacité à s'intégrer parfaitement avec les cadres de données massives, le rendant accessible aux ingénieurs et analystes de données.
- Les critiques disent que les capacités d'indexation avancées de PostgreSQL, avec un score de 8,8, permettent une performance de requête plus rapide, ce que les utilisateurs rapportent être essentiel pour les applications avec des requêtes complexes et de grands ensembles de données.
- Les utilisateurs disent que la performance de Spark SQL dans la gestion des charges de travail, avec un score de 8,6, est impressionnante, car les critiques mentionnent sa capacité à gérer et optimiser efficacement l'allocation des ressources lors des tâches de traitement de données.
PostgreSQL vs Spark SQL
Lors de l'évaluation des deux solutions, les évaluateurs ont trouvé que Spark SQL était plus facile à utiliser et à configurer. Les évaluateurs ont également estimé que Spark SQL était plus facile à traiter dans l'ensemble. Cependant, les évaluateurs ont estimé que l'administration des deux produits était tout aussi facile.
- Les évaluateurs ont estimé que PostgreSQL répond mieux aux besoins de leur entreprise que Spark SQL.
- En comparant la qualité du support produit continu, les évaluateurs ont estimé que Spark SQL est l'option préférée.
- Pour les mises à jour des fonctionnalités et les feuilles de route, nos évaluateurs ont préféré la direction de Spark SQL à PostgreSQL.
Tarification
Prix d'entrée de gamme
PostgreSQL
Aucun tarif disponibleSpark SQL
Aucun tarif disponibleEssai gratuit
PostgreSQL
Aucune information sur l'essai disponibleSpark SQL
Aucune information sur l'essai disponibleÉvaluations
Répond aux exigences
9.1
543
8.8
32
Facilité d’utilisation
8.5
548
9.0
35
Facilité d’installation
8.4
277
8.7
14
Facilité d’administration
8.2
249
8.2
13
Qualité du service client
7.9
439
8.4
32
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
8.4
198
8.6
14
Orientation du produit (% positif)
8.5
530
10.0
29
Fonctionnalités
Gestion
9.1
121
8.7
26
9.1
119
8.5
26
9.1
107
8.3
23
8.9
110
8.3
26
Soutien
8.6
113
8.0
23
9.2
123
8.1
27
9.1
110
8.2
26
9.1
112
8.8
24
Sécurité
8.7
114
8.7
24
8.9
116
8.3
23
8.6
108
8.4
22
8.9
110
8.5
24
Performance
8.6
106
8.7
25
8.8
112
8.5
25
8.6
106
8.6
25
8.8
111
7.9
23
8.6
109
8.6
25
Fonctionnalités de la base de données
9.0
460
8.3
26
9.0
465
8.7
26
9.0
468
8.7
27
8.6
450
8.9
27
8.7
439
8.5
27
8.8
453
8.5
26
9.0
460
8.3
27
Catégories
Catégories
Catégories partagées
PostgreSQLetSpark SQL est catégorisé comme Bases de données relationnelles
Catégories uniques
PostgreSQL n'a aucune catégorie unique
Spark SQL n'a aucune catégorie unique
Avis
Taille de l'entreprise des évaluateurs
PostgreSQL
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
Spark SQL
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
Petite entreprise
(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire
(51-1000 employés)
Entreprise
(> 1000 employés)
Industrie des évaluateurs
Technologies et services d’information
27.3%
Logiciels informatiques
23.1%
internet
4.3%
Services financiers
4.1%
Télécommunications
2.9%
Autre
38.3%
Technologies et services d’information
31.1%
Logiciels informatiques
13.3%
vente au détail
6.7%
Services financiers
6.7%
Télécommunications
4.4%
Autre
37.8%
Meilleures alternatives
Discussions
Quels sont les avantages et les inconvénients de PostgreSQL ?
2 commentaires
AG
Open Source: PostgreSQL est un logiciel libre et open source, ce qui signifie que toute personne peut le télécharger, l'utiliser et le modifier selon ses...Lire la suite
Pouvons-nous obtenir des tutoriels vidéo sur l'utilisation ? Aussi, comment les connecter sur le cloud ?
1 commentaire
NH
Salut Jay,
Nous utilisons Postgresql sur tous nos serveurs cloud. Nous nous connectons via des connexions SSL à la base de données spécifique.
Nous...Lire la suite
Quelle est la différence entre SQL et Spark SQL ?
1 commentaire
NK
Eh bien, c'est très simple, Spark SQL est utilisé pour le traitement des big data, il rend l'interrogation de grandes quantités de données simple et plus...Lire la suite
Quelle est la fonctionnalité de Spark SQL ?
1 commentaire
NK
Spark SQL fonctionne avec tout type de bases de données relationnelles qui fonctionnent avec SQL comme Mysql, Oracle, Mariadb, Postgresql.Lire la suite
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