# Migliori Database Colonnari

  *By [Shalaka Joshi](https://research.g2.com/insights/author/shalaka-joshi)*

   I database colonnari memorizzano i dati per colonne anziché per righe. Il formato di archiviazione dei dati in queste soluzioni li rende più veloci e più efficienti per le query analitiche istantanee. Questi database sono utilizzati principalmente nei data warehouse per gestire e processare enormi volumi di dati provenienti da più fonti, servendo come base per gli strumenti di business intelligence. Questi database supportano la creazione di documenti, il recupero tramite query, l'aggiornamento e la modifica, e la cancellazione delle informazioni. Gli archivi colonnari, grazie al loro formato di archiviazione dei dati, aiutano a minimizzare l'uso delle risorse relative alle query su grandi set di dati. Le aziende interessate a implementare un database per il data warehousing e l'elaborazione di big data possono optare per un database colonnare.

Esistono altri tipi di database simili ma leggermente diversi dai software di database colonnari, tra cui [software di database orientati agli oggetti](https://www.g2.com/categories/object-oriented-databases), [database a grafo](https://www.g2.com/categories/graph-databases), [database chiave-valore](https://www.g2.com/categories/key-value-databases), e altro ancora.

Per qualificarsi per l'inclusione nella categoria dei Database Colonnari, un prodotto deve:

- Fornire archiviazione dei dati
- Memorizzare i dati in formato colonnare
- Consentire agli utenti di recuperare i dati





## Category Overview

**Total Products under this Category:** 27


## Trust & Credibility Stats

**Perché puoi fidarti delle classifiche software di G2:**

- 30 Analisti ed Esperti di Dati
- 3,300+ Recensioni autentiche
- 27+ Prodotti
- Classifiche Imparziali

Le classifiche software di G2 si basano su recensioni verificate degli utenti, moderazione rigorosa e una metodologia di ricerca coerente mantenuta da un team di analisti ed esperti di dati. Ogni prodotto è misurato utilizzando gli stessi criteri trasparenti, senza posizionamenti a pagamento o influenze dei venditori. Sebbene le recensioni riflettano esperienze reali degli utenti, che possono essere soggettive, offrono preziose informazioni su come il software si comporta nelle mani dei professionisti. Insieme, questi input alimentano il G2 Score, un modo standardizzato per confrontare gli strumenti all'interno di ogni categoria.


## Best Database Colonnari At A Glance

- **Leader:** [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/it/products/google-cloud-bigquery/reviews)
- **Miglior performer:** [ClickHouse](https://www.g2.com/it/products/clickhouse/reviews)
- **Più facile da usare:** [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/it/products/google-cloud-bigquery/reviews)
- **Più in voga:** [Snowflake](https://www.g2.com/it/products/snowflake/reviews)
- **Miglior software gratuito:** [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/it/products/google-cloud-bigquery/reviews)

## Top-Rated Products (Ranked by G2 Score)
  ### 1. [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/it/products/google-cloud-bigquery/reviews)
  BigQuery è una piattaforma di analisi dei dati completamente gestita e pronta per l'IA che ti aiuta a massimizzare il valore dei tuoi dati ed è progettata per essere multi-motore, multi-formato e multi-cloud. Archivia 10 GiB di dati ed esegui fino a 1 TiB di query gratuitamente al mese.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 1,157

**User Satisfaction Scores:**

- **Modello di dati:** 9.1/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Tipi di dati:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10)
- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.6/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Cache integrata:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [Google](https://www.g2.com/it/sellers/google)
- **Anno di Fondazione:** 1998
- **Sede centrale:** Mountain View, CA
- **Twitter:** @google (31,885,216 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 dipendenti su LinkedIn®)
- **Proprietà:** NASDAQ:GOOG

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Data Engineer, Data Analyst
  - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer
  - **Company Size:** 37% Enterprise, 35% Mid-Market


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Ease of Use (156 reviews)
- Speed (143 reviews)
- Fast Querying (120 reviews)
- Integrations (118 reviews)
- Query Efficiency (114 reviews)

**Cons:**

- Expensive (127 reviews)
- Query Issues (78 reviews)
- Cost Issues (63 reviews)
- Cost Management (60 reviews)
- Learning Curve (54 reviews)

  ### 2. [Snowflake](https://www.g2.com/it/products/snowflake/reviews)
  Snowflake rende l'IA aziendale facile, efficiente e affidabile. Migliaia di aziende in tutto il mondo, comprese centinaia delle più grandi al mondo, utilizzano l'AI Data Cloud di Snowflake per condividere dati, creare applicazioni e alimentare il loro business con l'IA. L'era dell'IA aziendale è qui. Scopri di più su snowflake.com (NYSE: SNOW).


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 666

**User Satisfaction Scores:**

- **Modello di dati:** 9.2/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Tipi di dati:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10)
- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 9.0/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Cache integrata:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [Snowflake, Inc.](https://www.g2.com/it/sellers/snowflake-inc)
- **Sito web dell'azienda:** https://www.snowflake.com
- **Anno di Fondazione:** 2012
- **Sede centrale:** San Mateo, CA
- **Twitter:** @SnowflakeDB (240 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/snowflake-computing/ (10,857 dipendenti su LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Data Engineer, Data Analyst
  - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer
  - **Company Size:** 44% Mid-Market, 43% Enterprise


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Ease of Use (89 reviews)
- Scalability (68 reviews)
- Data Management (67 reviews)
- Features (66 reviews)
- Integrations (61 reviews)

**Cons:**

- Expensive (53 reviews)
- Cost (36 reviews)
- Cost Management (32 reviews)
- Learning Curve (25 reviews)
- Feature Limitations (21 reviews)

  ### 3. [Amazon Redshift](https://www.g2.com/it/products/amazon-redshift/reviews)
  Decine di migliaia di clienti utilizzano Amazon Redshift, un servizio di data warehouse veloce, completamente gestito e su scala petabyte che rende semplice ed economico analizzare in modo efficiente tutti i tuoi dati utilizzando i tuoi strumenti di business intelligence esistenti. È ottimizzato per set di dati che vanno da poche centinaia di gigabyte a un petabyte o più e costa meno di $1,000 per terabyte all'anno, un decimo del costo della maggior parte delle soluzioni di data warehousing tradizionali.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 367

**User Satisfaction Scores:**

- **Modello di dati:** 8.4/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Tipi di dati:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10)
- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.7/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Cache integrata:** 8.2/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/it/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd)
- **Anno di Fondazione:** 2006
- **Sede centrale:** Seattle, WA
- **Twitter:** @awscloud (2,223,984 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 dipendenti su LinkedIn®)
- **Proprietà:** NASDAQ: AMZN

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Data Engineer, Senior Data Engineer
  - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer
  - **Company Size:** 40% Enterprise, 39% Mid-Market


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Ease of Use (7 reviews)
- Integrations (7 reviews)
- Easy Integrations (5 reviews)
- Fast Querying (5 reviews)
- Scalability (5 reviews)

**Cons:**

- Complexity (5 reviews)
- Feature Limitations (5 reviews)
- Software Limitations (5 reviews)
- Query Issues (4 reviews)
- Query Optimization (4 reviews)

  ### 4. [ClickHouse](https://www.g2.com/it/products/clickhouse/reviews)
  ClickHouse è il database e data warehouse in tempo reale più veloce ed efficiente in termini di risorse. ClickHouse è ottimizzato per servire una vasta gamma di carichi di lavoro ad alta intensità di dati, dal supporto di dashboard interattivi rivolti agli utenti all'esecuzione di analisi storiche ad hoc su petabyte di dati. Oggi, ClickHouse Cloud è utilizzato da aziende in tutto il mondo, tra cui Lyft, Sony, IBM, GitLab, Twilio, HubSpot e molte altre. ClickHouse è disponibile open-source o tramite servizi cloud su AWS, GCP e presto, Azure.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 22

**User Satisfaction Scores:**

- **Modello di dati:** 9.2/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Tipi di dati:** 9.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 10.0/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Cache integrata:** 8.1/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [ClickHouse](https://www.g2.com/it/sellers/clickhouse)
- **Anno di Fondazione:** 2021
- **Sede centrale:** Palo Alto, US
- **Twitter:** @ClickhouseDB (16,444 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/clickhouseinc/ (447 dipendenti su LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer
  - **Company Size:** 52% Piccola impresa, 39% Mid-Market


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Easy Integrations (2 reviews)
- Integrations (2 reviews)
- Query Efficiency (2 reviews)
- Query Speed (2 reviews)
- Speed (2 reviews)

**Cons:**

- Beginner Unfriendliness (1 reviews)
- Complex Usage (1 reviews)
- Query Optimization (1 reviews)
- Required Expertise (1 reviews)
- Training Required (1 reviews)

  ### 5. [MariaDB](https://www.g2.com/it/products/mariadb/reviews)
  MariaDB libera le aziende dai costi, dai vincoli e dalla complessità dei database proprietari, permettendo loro di reinvestire in ciò che conta di più: sviluppare rapidamente applicazioni innovative rivolte ai clienti. MariaDB utilizza motori di archiviazione plug-in e costruiti appositamente per supportare carichi di lavoro che in precedenza richiedevano una varietà di database specializzati. Con la complessità e i vincoli eliminati, le imprese possono ora fare affidamento su un unico database completo per tutte le loro esigenze, sia su hardware di base che sul loro cloud preferito. Distribuito in pochi minuti per casi d'uso transazionali o analitici, MariaDB offre un'agilità operativa senza pari senza sacrificare le caratteristiche chiave per le imprese, tra cui la vera conformità ACID e il pieno supporto SQL. Affidato da organizzazioni come Deutsche Bank, DBS Bank, Nasdaq, Red Hat, ServiceNow, Verizon e Walgreens, MariaDB soddisfa gli stessi requisiti fondamentali dei database proprietari a una frazione del costo. Non c'è da meravigliarsi se è il database open source in più rapida crescita. Il vero business si affida a MariaDB™.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 217

**User Satisfaction Scores:**

- **Modello di dati:** 8.8/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Tipi di dati:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10)
- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.1/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Cache integrata:** 9.0/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [MariaDB](https://www.g2.com/it/sellers/mariadb)
- **Anno di Fondazione:** 2014
- **Sede centrale:** Espoo, Finland
- **Twitter:** @mariadb (453,268 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1214250/ (332 dipendenti su LinkedIn®)
- **Proprietà:** NYSE: MRDB

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Software Engineer, Senior Software Engineer
  - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer
  - **Company Size:** 43% Piccola impresa, 33% Mid-Market


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Ease of Use (2 reviews)
- Easy Integrations (2 reviews)
- Query Speed (2 reviews)
- Backup Services (1 reviews)
- Connectivity (1 reviews)

**Cons:**

- Beginner Unfriendliness (1 reviews)
- Connectivity Issues (1 reviews)
- Difficult Learning (1 reviews)
- Error Handling (1 reviews)
- Feature Limitations (1 reviews)

  ### 6. [MonetDB](https://www.g2.com/it/products/monetdb/reviews)
  Un sistema di database open-source


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 16

**User Satisfaction Scores:**

- **Modello di dati:** 8.6/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Tipi di dati:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10)
- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Cache integrata:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [MonetDB](https://www.g2.com/it/sellers/monetdb)
- **Anno di Fondazione:** 2013
- **Sede centrale:** Amsterdam, NL
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/monetdb-solutions (8 dipendenti su LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Software per computer
  - **Company Size:** 56% Piccola impresa, 38% Mid-Market


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Fast Querying (8 reviews)
- Features (5 reviews)
- Speed (5 reviews)
- Performance (4 reviews)
- Usability (3 reviews)

**Cons:**

- Complex Setup (3 reviews)
- Connectivity Issues (2 reviews)
- Limited Customization (1 reviews)
- Limited Features (1 reviews)
- Poor Documentation (1 reviews)

  ### 7. [OpenText Vertica](https://www.g2.com/it/products/opentext-vertica/reviews)
  Vertica è la piattaforma di analisi unificata, basata su un'architettura massivamente scalabile con un ampio set di funzioni analitiche che spaziano da eventi e serie temporali, al pattern matching, geospaziale e capacità di apprendimento automatico integrata. Vertica consente ai team di analisi dei dati di applicare facilmente queste potenti funzioni a carichi di lavoro analitici grandi e impegnativi, fornendo a loro e ai loro clienti intuizioni aziendali predittive. Vertica offre una piattaforma di analisi unificata su principali cloud pubblici e data center on-premises, e integra dati in archiviazione oggetti cloud e HDFS senza forzare alcun movimento di dati. Disponibile come opzione SaaS, o come piattaforma gestita dal cliente, Vertica aiuta i team a combinare i crescenti silos di dati per una visione più completa dei dati disponibili. Vertica presenta la separazione di calcolo e archiviazione, così i team possono attivare risorse di archiviazione e calcolo secondo necessità, quindi disattivarle successivamente per ridurre i costi.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 195

**User Satisfaction Scores:**

- **Modello di dati:** 8.4/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Tipi di dati:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Cache integrata:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [OpenText](https://www.g2.com/it/sellers/opentext)
- **Anno di Fondazione:** 1991
- **Sede centrale:** Waterloo, ON
- **Twitter:** @OpenText (21,588 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/2709/ (23,339 dipendenti su LinkedIn®)
- **Proprietà:** NASDAQ:OTEX

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Senior Software Engineer, Data Engineer
  - **Top Industries:** Software per computer, Tecnologia dell'informazione e servizi
  - **Company Size:** 44% Enterprise, 39% Mid-Market


  ### 8. [StarTree](https://www.g2.com/it/products/startree/reviews)
  StarTree Cloud è un Database-as-a-Service (DBaaS) per analisi in tempo reale rivolto agli utenti, completamente gestito e progettato per OLAP a velocità e scala massime. Basato su Apache Pinot™, StarTree Cloud offre affidabilità di livello enterprise e capacità avanzate come l'archiviazione a livelli, oltre a indici e connettori aggiuntivi. Si integra perfettamente con database transazionali e piattaforme di streaming di eventi, ingerendo dati a milioni di eventi al secondo e indicizzandoli per risposte a query fulminee. StarTree Cloud è disponibile sul tuo cloud pubblico preferito o per il deployment SaaS privato.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 29

**User Satisfaction Scores:**

- **Modello di dati:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Tipi di dati:** 8.1/10 (Category avg: 8.5/10)
- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.8/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Cache integrata:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [StarTree](https://www.g2.com/it/sellers/startree)
- **Sito web dell'azienda:** https://www.startree.ai/
- **Anno di Fondazione:** 2019
- **Sede centrale:** Mountain View, California
- **Twitter:** @startreedata (2,263 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/startreedata/ (123 dipendenti su LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Software per computer, Servizi finanziari
  - **Company Size:** 38% Piccola impresa, 31% Enterprise


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Analytics (4 reviews)
- Fast Querying (4 reviews)
- Large Datasets (4 reviews)
- Performance (4 reviews)
- Big Data Handling (3 reviews)

**Cons:**

- Learning Curve (4 reviews)
- Complex Setup (3 reviews)
- Difficult Setup (3 reviews)
- Insufficient Documentation (3 reviews)
- Poor Documentation (3 reviews)

  ### 9. [CrateDB](https://www.g2.com/it/products/cratedb/reviews)
  Il database in tempo reale per analisi, ricerca e AI. Archivia qualsiasi tipo di dato e combina la semplicità di SQL con la scalabilità di NoSQL. CrateDB è un database open source, multi-modello, distribuito e containerizzato che esegue query in millisecondi, indipendentemente dalla complessità, volume e velocità dei dati.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 82

**User Satisfaction Scores:**

- **Modello di dati:** 9.0/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Tipi di dati:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10)
- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 9.3/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Cache integrata:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [CrateDB](https://www.g2.com/it/sellers/cratedb)
- **Sito web dell'azienda:** https://cratedb.com/
- **Anno di Fondazione:** 2013
- **Sede centrale:** Redwood City, CA
- **Twitter:** @cratedb (4,184 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/crateio/ (44 dipendenti su LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Data Engineer, Software Engineer
  - **Top Industries:** Software per computer, Tecnologia dell'informazione e servizi
  - **Company Size:** 54% Piccola impresa, 31% Mid-Market


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Ease of Use (12 reviews)
- SQL Usage (11 reviews)
- Easy Integrations (10 reviews)
- Flexibility (10 reviews)
- Features (9 reviews)

**Cons:**

- Lack of Features (5 reviews)
- Software Limitations (4 reviews)
- Limited Features (3 reviews)
- Poor Documentation (3 reviews)
- Complex Configuration (2 reviews)

  ### 10. [Apache Parquet](https://www.g2.com/it/products/apache-parquet/reviews)
  Apache Parquet è un formato di archiviazione colonnare disponibile per qualsiasi progetto nell'ecosistema Hadoop, indipendentemente dalla scelta del framework di elaborazione dei dati, del modello di dati o del linguaggio di programmazione.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 26

**User Satisfaction Scores:**

- **Modello di dati:** 9.0/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Tipi di dati:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10)
- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 7.5/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Cache integrata:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [The Apache Software Foundation](https://www.g2.com/it/sellers/the-apache-software-foundation)
- **Anno di Fondazione:** 1999
- **Sede centrale:** Wakefield, MA
- **Twitter:** @TheASF (66,116 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/215982/ (2,408 dipendenti su LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Software per computer, Tecnologia dell'informazione e servizi
  - **Company Size:** 48% Mid-Market, 30% Piccola impresa


  ### 11. [KX](https://www.g2.com/it/products/kx-kx/reviews)
  Forniamo le decisioni basate sui dati consapevoli del tempo che consentono alle organizzazioni in rapido movimento di realizzare il pieno potenziale dei loro investimenti in AI e superare i concorrenti. La nostra tecnologia offre un valore trasformazionale affrontando le sfide dei dati in termini di completezza, tempestività ed efficienza. Consentiamo alle organizzazioni di comprendere i cambiamenti nel tempo e generare intuizioni più rapide e accurate — su qualsiasi scala e con efficienza dei costi. La nostra tecnologia è essenziale per le operazioni delle principali banche d'investimento del mondo, dell'aerospazio e della difesa, della produzione high-tech, della sanità e delle scienze della vita, dell'automotive e delle organizzazioni di telematica delle flotte. Il pubblico principale per KX comprende leader di linee di business, sviluppatori, data scientist e ingegneri dei dati che richiedono capacità analitiche sofisticate per creare applicazioni ad alte prestazioni basate sui dati. Con la sua velocità e scalabilità senza pari, KX consente agli utenti di elaborare in modo efficiente grandi volumi di dati, sia in ambienti cloud, on-premises o al margine. Questa flessibilità garantisce che le organizzazioni possano integrare la tecnologia KX nei loro flussi di lavoro esistenti senza problemi, migliorando le loro capacità analitiche senza causare interruzioni alle operazioni in corso. KX si distingue nel panorama analitico attraverso le sue prestazioni indipendentemente valutate, riconosciute come le più veloci disponibili sul mercato. Questa velocità è vitale per le aziende che dipendono da intuizioni basate su dati in tempo reale per informare i loro processi decisionali. Consentendo agli utenti di scoprire intuizioni più ricche e azionabili rapidamente, KX facilita scelte più rapide e informate, guidando il vantaggio competitivo e la crescita trasformativa. La sua capacità di gestire set di dati complessi e fornire intuizioni prontamente è particolarmente vantaggiosa per le industrie che operano in ambienti frenetici, dove le informazioni tempestive sono critiche. Le caratteristiche chiave di KX includono capacità avanzate di analisi dei dati di serie temporali e vettoriali, che consentono una gestione e un'analisi efficienti di volumi di dati estesi. Inoltre, KX si integra perfettamente con strumenti analitici popolari, migliorandone le prestazioni e consentendo agli utenti di massimizzare i loro investimenti esistenti. L'architettura della piattaforma è progettata per alte prestazioni, garantendo che le organizzazioni possano scalare le loro operazioni analitiche secondo necessità senza sacrificare velocità o efficienza. Con una presenza globale in Nord America, Europa e Asia Pacifico, KX è fidato dalle principali organizzazioni per guidare le loro iniziative di dati e AI. Fornendo una soluzione analitica potente, KX non solo migliora l'efficienza operativa ma promuove anche una cultura dell'innovazione, consentendo alle aziende di rimanere competitive in un mondo sempre più guidato dai dati.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 50

**User Satisfaction Scores:**

- **Modello di dati:** 8.8/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Tipi di dati:** 9.5/10 (Category avg: 8.5/10)
- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 9.0/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Cache integrata:** 9.1/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [KX](https://www.g2.com/it/sellers/kx-a145756d-91d3-463e-a51d-9e13b1ac577c)
- **Anno di Fondazione:** 1996
- **Sede centrale:** NY, USA
- **Twitter:** @kxsystems (4,169 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/kx-systems (527 dipendenti su LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Servizi finanziari, Bancario
  - **Company Size:** 57% Enterprise, 25% Piccola impresa


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Speed (11 reviews)
- Performance (9 reviews)
- Tool Power (7 reviews)
- Efficiency (6 reviews)
- Fast Processing (6 reviews)

**Cons:**

- Learning Curve (12 reviews)
- Difficult Learning (7 reviews)
- Steep Learning Curve (7 reviews)
- Complexity (2 reviews)
- Expensive (2 reviews)

  ### 12. [Hbase](https://www.g2.com/it/products/hbase/reviews)
  Un database distribuito e scalabile che supporta l'archiviazione di dati strutturati per grandi tabelle. Usa HBase quando hai bisogno di accesso casuale e in tempo reale per la lettura/scrittura di Big Data.


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 103

**User Satisfaction Scores:**

- **Modello di dati:** 8.1/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Tipi di dati:** 7.2/10 (Category avg: 8.5/10)
- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.0/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Cache integrata:** 7.0/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [The Apache Software Foundation](https://www.g2.com/it/sellers/the-apache-software-foundation)
- **Anno di Fondazione:** 1999
- **Sede centrale:** Wakefield, MA
- **Twitter:** @TheASF (66,116 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/215982/ (2,408 dipendenti su LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Software Engineer, Big Data Engineer
  - **Top Industries:** Software per computer, Tecnologia dell'informazione e servizi
  - **Company Size:** 52% Enterprise, 27% Mid-Market


  ### 13. [Apache Kudu](https://www.g2.com/it/products/apache-kudu/reviews)
  Apache Kudu è un archivio dati orientato a colonne, gratuito e open source, dell'ecosistema Apache Hadoop.


  **Average Rating:** 4.1/5.0
  **Total Reviews:** 12

**User Satisfaction Scores:**

- **Modello di dati:** 8.7/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Tipi di dati:** 6.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Cache integrata:** 7.3/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [The Apache Software Foundation](https://www.g2.com/it/sellers/the-apache-software-foundation)
- **Anno di Fondazione:** 1999
- **Sede centrale:** Wakefield, MA
- **Twitter:** @TheASF (66,116 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/215982/ (2,408 dipendenti su LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 54% Enterprise, 46% Mid-Market


  ### 14. [Druid](https://www.g2.com/it/products/druid/reviews)
  Apache Druid è un database di analisi in tempo reale open source. Druid combina idee dai database OLAP/analitici, dai database di serie temporali e dai sistemi di ricerca per creare una soluzione completa di analisi in tempo reale per i dati in tempo reale. Include l'ingestione di flussi e batch, l'archiviazione orientata alle colonne, il partizionamento ottimizzato per il tempo, l'indicizzazione nativa OLAP e di ricerca, il supporto SQL e REST, schemi flessibili; tutto con una vera scalabilità orizzontale su un'architettura cloud native senza condivisione che lo rende facile da distribuire, monitorare e gestire su larga scala. È scaricabile gratuitamente per un uso illimitato da druid.apache.org ed è anche ospitato nel cloud da Imply Data.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 28

**User Satisfaction Scores:**

- **Modello di dati:** 8.8/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Tipi di dati:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10)
- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 7.7/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Cache integrata:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [Druid](https://www.g2.com/it/sellers/druid)
- **Anno di Fondazione:** 1998
- **Sede centrale:** Rio de Janeiro, Rio de Janeiro
- **Twitter:** @druid (4 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/druid_2/ (77 dipendenti su LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Software per computer
  - **Company Size:** 52% Enterprise, 29% Mid-Market


  ### 15. [Apache ORC](https://www.g2.com/it/products/apache-orc/reviews)
  Apache ORC è un formato di file colonnare auto-descrittivo e consapevole del tipo per carichi di lavoro Hadoop.


  **Average Rating:** 4.1/5.0
  **Total Reviews:** 11

**User Satisfaction Scores:**

- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.0/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [The Apache Software Foundation](https://www.g2.com/it/sellers/the-apache-software-foundation)
- **Anno di Fondazione:** 1999
- **Sede centrale:** Wakefield, MA
- **Twitter:** @TheASF (66,116 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/215982/ (2,408 dipendenti su LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 45% Enterprise, 36% Mid-Market


  ### 16. [Azure Table Storage](https://www.g2.com/it/products/azure-table-storage/reviews)
  L'archiviazione di tabelle di Azure memorizza grandi quantità di dati strutturati. Il servizio è un datastore NoSQL che accetta chiamate autenticate sia dall'interno che dall'esterno del cloud Azure.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 16

**User Satisfaction Scores:**

- **Modello di dati:** 9.4/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Tipi di dati:** 9.4/10 (Category avg: 8.5/10)
- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.7/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Cache integrata:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [Microsoft](https://www.g2.com/it/sellers/microsoft)
- **Anno di Fondazione:** 1975
- **Sede centrale:** Redmond, Washington
- **Twitter:** @microsoft (13,105,844 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (227,697 dipendenti su LinkedIn®)
- **Proprietà:** MSFT

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 56% Piccola impresa, 31% Enterprise


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Data Storage (3 reviews)
- Cost Efficiency (2 reviews)
- Efficiency (1 reviews)
- Features (1 reviews)
- Integrations (1 reviews)

**Cons:**

- Scalability Issues (1 reviews)
- SQL Limitations (1 reviews)

  ### 17. [Azure Cosmos DB](https://www.g2.com/it/products/azure-cosmos-db/reviews)
  Azure Cosmos DB è un servizio di database NoSQL e vettoriale completamente gestito e distribuito a livello globale, progettato per supportare applicazioni mission-critical con latenza ultra-bassa e scalabilità elastica. Consente agli sviluppatori di creare applicazioni e agenti potenziati dall'IA fornendo un'integrazione senza soluzione di continuità con i servizi di intelligenza artificiale, permettendo un'archiviazione e una query efficienti sia dei dati NoSQL che dei vettori. Con il suo modello di documento JSON schema-agnostico, Azure Cosmos DB semplifica il processo di sviluppo indicizzando automaticamente tutti i dati, eliminando la necessità di gestione manuale dello schema o degli indici. Il servizio offre Accordi sul Livello di Servizio (SLA) completi, garantendo latenze di lettura e scrittura inferiori a 10 millisecondi e una disponibilità del 99,999%, rendendolo una scelta affidabile per applicazioni che richiedono alte prestazioni e portata globale. Caratteristiche e Funzionalità Chiave: - Distribuzione Globale: Azure Cosmos DB consente una distribuzione globale chiavi in mano, permettendo la replica dei dati in più regioni in tutto il mondo, fornendo alta disponibilità e accesso a bassa latenza ai dati. - Scalabilità Elastica: Il servizio offre una scalabilità elastica del throughput e dello storage, permettendo agli sviluppatori di scalare le risorse in su o in giù in base alla domanda senza tempi di inattività. - Supporto Multi-Modello: Supporta nativamente più modelli di dati, inclusi documenti, chiave-valore, grafico e colonna-famiglia, soddisfacendo le diverse esigenze applicative. - Integrazione con l'IA: Le capacità di ricerca vettoriale integrate semplificano lo sviluppo di applicazioni IA archiviando e interrogando efficientemente i vettori insieme ai dati NoSQL. - Indicizzazione Automatica: Tutti i dati sono indicizzati automaticamente, facilitando query rapide ed efficienti senza la necessità di gestione manuale degli indici. - SLA Completi: Azure Cosmos DB fornisce SLA leader nel settore che coprono throughput, latenza, disponibilità e coerenza, garantendo prestazioni prevedibili. Valore Primario e Soluzioni Fornite: Azure Cosmos DB affronta le sfide della costruzione e gestione di applicazioni distribuite a livello globale offrendo un servizio di database completamente gestito che assicura alta disponibilità, bassa latenza e scalabilità elastica. La sua integrazione con i servizi di intelligenza artificiale e il supporto per più modelli di dati consentono agli sviluppatori di creare applicazioni intelligenti e reattive senza la complessità della gestione dell'infrastruttura. Gestendo automaticamente la distribuzione dei dati, la scalabilità e l'indicizzazione, Azure Cosmos DB permette alle organizzazioni di concentrarsi sull'innovazione e sulla fornitura di valore ai loro utenti, rendendolo una soluzione ideale per applicazioni che richiedono accesso ai dati in tempo reale e portata globale.


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 59

**User Satisfaction Scores:**

- **Modello di dati:** 6.7/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Tipi di dati:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10)
- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Cache integrata:** 5.0/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [Microsoft](https://www.g2.com/it/sellers/microsoft)
- **Anno di Fondazione:** 1975
- **Sede centrale:** Redmond, Washington
- **Twitter:** @microsoft (13,105,844 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (227,697 dipendenti su LinkedIn®)
- **Proprietà:** MSFT

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer
  - **Company Size:** 44% Enterprise, 28% Mid-Market


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Ease of Use (4 reviews)
- Features (3 reviews)
- Integrations (3 reviews)
- Scalability (3 reviews)
- Customization (2 reviews)

**Cons:**

- Expensive (3 reviews)
- Cost Issues (2 reviews)
- Complexity Issues (1 reviews)
- Complex Usage (1 reviews)
- Cost Increase (1 reviews)

  ### 18. [Google Cloud BigTable](https://www.g2.com/it/products/google-cloud-bigtable/reviews)
  Cloud Bigtable è il servizio di database NoSQL Big Data di Google. È lo stesso database che alimenta molti dei servizi principali di Google, inclusi Ricerca, Analytics, Maps e Gmail. Bigtable è progettato per gestire carichi di lavoro massicci con una latenza costantemente bassa e un'elevata velocità di elaborazione, quindi è una scelta eccellente sia per applicazioni operative che analitiche, inclusi IoT, analisi degli utenti e analisi dei dati finanziari.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 37

**User Satisfaction Scores:**

- **Modello di dati:** 9.2/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Tipi di dati:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.9/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Cache integrata:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [Google](https://www.g2.com/it/sellers/google)
- **Anno di Fondazione:** 1998
- **Sede centrale:** Mountain View, CA
- **Twitter:** @google (31,885,216 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 dipendenti su LinkedIn®)
- **Proprietà:** NASDAQ:GOOG

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 41% Mid-Market, 32% Enterprise


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Cloud Storage (8 reviews)
- Ease of Use (4 reviews)
- Integrations (4 reviews)
- Application Development (3 reviews)
- Data Analytics (3 reviews)

**Cons:**

- Cost Issues (5 reviews)
- Expensive (4 reviews)
- Billing Issues (2 reviews)
- Complexity (2 reviews)
- Learning Difficulty (2 reviews)

  ### 19. [Tembo](https://www.g2.com/it/products/tembo/reviews)
  Tembo è un servizio gestito multi-carico di lavoro per Postgres che consente alle organizzazioni di sfruttare tutta la potenza di Postgres per carichi di lavoro transazionali, analitici e di intelligenza artificiale. Con opzioni di distribuzione SaaS robuste e auto-ospitate, Tembo consente a tutti - dalle startup più piccole alle aziende Fortune 500 - di puntare tutto su Postgres, raggiungendo una stabilità e un'efficienza senza precedenti in una varietà di applicazioni e casi d'uso. Con Tembo, i clienti ottengono tutta la stabilità, l'affidabilità e l'estensibilità del codice open source di Postgres con una maggiore osservabilità, conformità e esperienza per gli sviluppatori.


  **Average Rating:** 4.7/5.0
  **Total Reviews:** 26

**User Satisfaction Scores:**

- **Modello di dati:** 8.9/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Tipi di dati:** 9.4/10 (Category avg: 8.5/10)
- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 10.0/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Cache integrata:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [Tembo](https://www.g2.com/it/sellers/tembo)
- **Anno di Fondazione:** 2022
- **Sede centrale:** Cincinnati, US
- **Twitter:** @tembo_io (2 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/tembo-inc/ (31 dipendenti su LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Software per computer
  - **Company Size:** 85% Piccola impresa, 15% Mid-Market


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Ease of Use (16 reviews)
- Features (12 reviews)
- Integrations (10 reviews)
- Ease of Setup (8 reviews)
- Easy Integrations (8 reviews)

**Cons:**

- Limited Flexibility (5 reviews)
- AWS Dependency (4 reviews)
- Cloud Limitations (4 reviews)
- Expensive (4 reviews)
- Limited Customization (4 reviews)

  ### 20. [Tinybird](https://www.g2.com/it/products/tinybird/reviews)
  Tinybird è un servizio ClickHouse® completamente gestito, progettato per sviluppatori software e team di prodotto nativi dell'IA, consentendo loro di creare progetti di analisi in tempo reale su larga scala con il minimo sforzo. Tinybird semplifica, accelera e rende più affidabile l'integrazione del database open source ClickHouse nelle applicazioni, permettendo agli ingegneri di concentrarsi sullo sviluppo delle funzionalità piuttosto che sulla gestione dell'infrastruttura. Tinybird elimina le complessità associate alla gestione tradizionale dei database, rendendolo una scelta ideale per i team che desiderano sfruttare la potenza di ClickHouse senza il carico della manutenzione dei server e delle preoccupazioni di scalabilità. Il pubblico target di Tinybird include sviluppatori software, ingegneri dei dati, fondatori tecnici e team di prodotto nativi dell'IA che costruiscono capacità di analisi in tempo reale nelle loro applicazioni. Con la crescente domanda di elaborazione dei dati in tempo reale, Tinybird si rivolge a team che necessitano di fornire rapidamente ed efficientemente approfondimenti. I casi d'uso per Tinybird si estendono a vari settori, tra cui SaaS, e-commerce, finanza, criptovalute, IA e IoT, dove l'analisi dei dati in tempo reale è cruciale per il processo decisionale e l'efficienza operativa. Fornendo un servizio gestito, Tinybird consente agli ingegneri del software di implementare funzionalità di analisi in giorni anziché mesi, accelerando significativamente i tempi dei progetti. Le caratteristiche principali di Tinybird includono un database ClickHouse ospitato più livelli di ingestione dati e API gestiti, che semplificano il processo di integrazione dell'analisi nelle applicazioni. Gli strumenti di autenticazione integrati migliorano la sicurezza e la privacy dei dati, con supporto per politiche di accesso a livello di riga utilizzando JWT. La memorizzazione e l'interrogazione dei log di osservabilità gratuiti consentono agli utenti di tenere traccia dell'uso e delle prestazioni. Le funzionalità native dell'IA, tra cui Tinybird Code - un agente CLI con profonda esperienza in ClickHouse - più il Tinybird MCP Server, rendono l'integrazione delle funzionalità di analisi nelle app LLM più semplice e robusta. Inoltre, l'architettura di Tinybird è progettata per gestire automaticamente la scalabilità, consentendo ai team di concentrarsi sui loro compiti di sviluppo principali senza preoccuparsi di comprendere un nuovo database o di preoccuparsi dei dettagli dell'infrastruttura. Per coloro che desiderano il controllo dell'infrastruttura, Tinybird offre un deployment autogestito, gratuitamente. Questa combinazione unica di funzionalità consente agli utenti di distribuire rapidamente funzionalità basate sui dati mantenendo alte prestazioni e affidabilità. Tinybird si distingue nel panorama dei database di analisi in tempo reale fornendo le prestazioni di uno dei database OLAP più veloci al mondo senza la complessità associata. Astraendo le sfide tecniche della gestione dei cluster e del provisioning delle risorse, Tinybird consente ai team di innovare e iterare sui loro prodotti più rapidamente. L'enfasi del servizio sulla facilità d'uso e sul rapido deployment lo rende un'opzione attraente per le organizzazioni che cercano di sfruttare la potenza dell'analisi in tempo reale senza il peso di un ampio carico operativo. Con Tinybird, gli utenti possono sbloccare il potenziale dei loro dati e guidare approfondimenti significativi, godendo al contempo di un'esperienza di sviluppo senza soluzione di continuità ed efficiente.


  **Average Rating:** 4.1/5.0
  **Total Reviews:** 14

**User Satisfaction Scores:**

- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 10.0/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [Tinybird](https://www.g2.com/it/sellers/tinybird)
- **Sito web dell'azienda:** https://tinybird.co
- **Anno di Fondazione:** 2019
- **Sede centrale:** New York, US
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/35704741 (54 dipendenti su LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Software per computer
  - **Company Size:** 50% Mid-Market, 36% Piccola impresa


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Ease of Use (6 reviews)
- Analytics (4 reviews)
- Easy Integrations (4 reviews)
- Features (4 reviews)
- Integrations (4 reviews)

**Cons:**

- Poor Customer Support (3 reviews)
- Lack of Features (2 reviews)
- Learning Curve (2 reviews)
- Learning Difficulty (2 reviews)
- Limited Customization (2 reviews)

  ### 21. [CelerData Cloud](https://www.g2.com/it/products/celerdata-cloud/reviews)
  CelerData Cloud è il motore analitico più veloce e sicuro che alimenta analisi orientate al cliente e guidate dall'IA su larga scala, offrendo prestazioni costantemente affidabili e imbattibili con un'architettura a prova di futuro—garantendo l'accesso in tempo reale ai dati aperti senza ritardi di ingestione o costosi pipeline di dati. Alimentato da StarRocks, CelerData offre 3 volte le prestazioni/costo di qualsiasi altra soluzione sul mercato ed è l'unica piattaforma progettata in modo univoco per consentire agli utenti di semplificare la loro architettura lakehouse ed eliminare la necessità di un data warehouse. CelerData è utilizzato in tutto il mondo da marchi leader di mercato tra cui Coinbase, Pinterest, Demandbase ed Expedia per generare nuove intuizioni critiche per queste aziende guidate dai dati.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 3

**User Satisfaction Scores:**

- **Modello di dati:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Tipi di dati:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 10.0/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [CelerData](https://www.g2.com/it/sellers/celerdata)
- **Sito web dell'azienda:** https://celerdata.com
- **Anno di Fondazione:** 2022
- **Sede centrale:** Menlo Park, US
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/starrocks (65 dipendenti su LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 67% Piccola impresa, 33% Enterprise


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Customer Support (3 reviews)
- Fast Querying (3 reviews)
- Performance (3 reviews)
- Fast Communication (2 reviews)
- Fast Processing (2 reviews)


  ### 22. [Hypertable](https://www.g2.com/it/products/hypertable/reviews)
  Hypertable offre una capacità di database scalabile con prestazioni massime per accelerare la tua applicazione di big data e ridurre l'ingombro dell'hardware.


  **Average Rating:** 4.0/5.0
  **Total Reviews:** 1

**User Satisfaction Scores:**

- **Modello di dati:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Tipi di dati:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Cache integrata:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [Hypertable](https://www.g2.com/it/sellers/hypertable)
- **Anno di Fondazione:** 2009
- **Sede centrale:** Burlingame, US
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/hypertable-inc. (1 dipendenti su LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 100% Mid-Market


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Analytics (1 reviews)
- Large Datasets (1 reviews)
- Scalability (1 reviews)

**Cons:**

- Complexity (1 reviews)
- Security Issues (1 reviews)

  ### 23. [Kinetica](https://www.g2.com/it/products/kinetica/reviews)
  Kinetica è il database per il tempo e lo spazio. Kinetica rende facile e veloce: - ingerire enormi quantità di dati IoT e altri set di dati contestuali - fondere set di dati utilizzando join spaziali e temporali - analizzare i dati utilizzando analisi basate su SQL per analisi spaziali, grafiche e di serie temporali o eseguire modelli ML containerizzati


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 2

**User Satisfaction Scores:**

- **Modello di dati:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Tipi di dati:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Cache integrata:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [Kinetica](https://www.g2.com/it/sellers/kinetica)
- **Anno di Fondazione:** 2016
- **Sede centrale:** Arlington, Virginia, United States
- **Twitter:** @KineticaHQ (3,470 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/kinetica/ (71 dipendenti su LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 100% Mid-Market


  ### 24. [Tiger Data](https://www.g2.com/it/products/tiger-data/reviews)
  Tiger Data, dai creatori di TimescaleDB, è il database di serie temporali Postgres numero 1 per sviluppatori, dispositivi e agenti. Mantieni i dati dei sensori, on-chain e dei clienti aggiornati conservando anni di storia, tutto interrogabile in SQL standard. Per IoT, Web3 e AI. Perché i team scelgono Tiger Data: - Affidato da migliaia di sviluppatori. Oltre 3 milioni di database attivi, più di 2 mila clienti. - Fino al 95% di compressione. Mantieni anni di storia online a una frazione del costo. - Pronto per la produzione senza il dolore operativo. Multi-AZ HA, PITR, backup cross-region, SOC 2/HIPAA/GDPR, profonda osservabilità. - Scala senza sforzo. Calcolo e archiviazione disaggregati. Non pagare mai per la capacità inattiva. - Architettura dati unificata. Connetti qualsiasi fonte di dati e sincronizzala automaticamente tra il tuo database operativo e il data lake. - Approvvigionamento hyperscaler. Disponibile su AWS Marketplace e Azure Marketplace. Capacità chiave: - Partizionamento automatico Ingesta milioni di punti dati al secondo senza gestione manuale delle tabelle o sharding. - Viste materializzate incrementali Precalcola e memorizza in cache i rollup per dashboard e API istantanei. - Archiviazione ibrida riga/colonna Scritture veloci, letture compresse, ottimizzate per query in tempo reale e storiche. - Compressione (fino al 95%) Le codifiche colonnari applicano filtri e aggregati direttamente sui dati compressi per query più veloci e grandi risparmi. - Archiviazione a livelli Sposta automaticamente i dati più vecchi o meno frequentemente accessibili su archiviazione oggetti a basso costo mantenendoli completamente interrogabili tramite la stessa interfaccia SQL. - Cloud Postgres completamente gestito Scala calcolo e archiviazione in modo indipendente, classifica l'archiviazione S3 per gestire i costi, distribuisci globalmente e salta le operazioni del database. Settori industriali: Sviluppatori e team di piattaforma in IoT industriale, manifatturiero, Crypto, SaaS/ML e strumenti DevOps si affidano a Tiger per combinare dati operativi e storici per dashboard in tempo reale e approfondimenti critici, interrogabili in SQL standard. Come iniziare: Prova Tiger Cloud per 1 mese gratuitamente senza bisogno di carta di credito, o usaci indefinitamente come parte del nostro piano gratuito. Inizia ora - https://console.cloud.timescale.com/signup?utm\_source=g2&utm\_medium=referral&utm\_campaign=free-trial-g2


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 33

**User Satisfaction Scores:**

- **Modello di dati:** 7.2/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Tipi di dati:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10)
- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 9.3/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Cache integrata:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [Tiger Data (creators of TimescaleDB)](https://www.g2.com/it/sellers/tiger-data-creators-of-timescaledb)
- **Sito web dell'azienda:** https://www.tigerdata.com/
- **Anno di Fondazione:** 2015
- **Sede centrale:** New York, New York
- **Twitter:** @TigerDatabase (1,302 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/timescaledb/ (43 dipendenti su LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Software per computer, Servizi finanziari
  - **Company Size:** 79% Piccola impresa, 18% Mid-Market


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Ease of Use (8 reviews)
- Easy Setup (5 reviews)
- Setup Ease (5 reviews)
- Analytics (4 reviews)
- Performance (4 reviews)

**Cons:**

- Expensive (4 reviews)
- Expensive Licensing (3 reviews)
- Missing Features (3 reviews)
- Poor UI (3 reviews)
- Slow Performance (3 reviews)

  ### 25. [TileDB](https://www.g2.com/it/products/tiledb/reviews)
  TileDB è un software fondamentale progettato da scienziati per la scoperta scientifica. TileDB struttura tutti i tipi di dati, inclusi i dati che non si adattano ai database relazionali costruiti per dati tabulari strutturati. Costruito su un potente database di array mutaforma, TileDB gestisce le complessità dei dati multimodali "non strutturati" non tradizionali, come le varianti genomiche, la trascrittomica bulk e a singola cellula, la proteomica, l'imaging biomedico, così come i dati di frontiera del futuro. Utilizzato dalle grandi aziende farmaceutiche e biotecnologiche per alimentare le loro piattaforme di dati multiomici FAIR, TileDB è la destinazione per le scoperte scientifiche dove i dati multimodali di frontiera stanno guidando la scoperta di farmaci e bersagli.


  **Average Rating:** 3.8/5.0
  **Total Reviews:** 2

**User Satisfaction Scores:**

- **Modello di dati:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Tipi di dati:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Cache integrata:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [TileDB](https://www.g2.com/it/sellers/tiledb)
- **Anno di Fondazione:** 2017
- **Sede centrale:** Cambridge, Massachusetts, United States
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/tiledb-inc (70 dipendenti su LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 100% Enterprise




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