# Migliori Sistemi di Gestione di Basi di Dati (DBMS) - Pagina 4

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

   I sistemi di gestione di database (DBMS) sono progettati per definire, memorizzare, recuperare e gestire i dati all'interno di un database. Permette agli utenti di creare, mantenere e gestire database. Il DBMS manipola il database secondo le esigenze dell'utente. L'uso del DBMS garantisce che i dati di un'organizzazione siano puliti, coerenti, sicuri, pertinenti e supportino la concorrenza.

Oltre alle funzionalità standard del database (ad esempio, operazioni CRUD), il software DBMS ha capacità di gestione molto più forti. Queste includono funzioni come una maggiore visibilità e analisi dei metadati, reportistica approfondita e personalizzata, monitoraggio delle prestazioni, analisi dell'uso e controlli di conformità. Soluzioni estese possono offrire capacità di [software di backup del database](https://www.g2.com/categories/database-backup), [software di replica dei dati](https://www.g2.com/categories/data-replication), [software di recupero dati](https://www.g2.com/categories/disaster-recovery) o [software di recupero dati come servizio (DRaaS)](https://www.g2.com/categories/disaster-recovery-as-a-service-draas), inoltre.

Tipicamente utilizzati dagli amministratori di database, i DBMS sono fondamentali per preservare la qualità e l'integrità del database. Fanno parte di uno stack più ampio orientato al database, che può includere soluzioni come la sicurezza del database e il monitoraggio del database.

I DBMS sono utilizzati come parte di database sia relazionali che non relazionali. I software DBMS sono di diversi tipi, in associazione con il database che viene gestito e organizzato. Alcuni dei DBMS più popolari sono i seguenti:

- Relazionale: Associato tipicamente con [database relazionali](https://www.g2.com/categories/relational-databases), il modello relazionale organizza i dati in modo tabellare (approccio a righe e colonne) ed è attualmente il modello di database più standard. I DMBS focalizzati sul modello relazionale sono indicati come RDBMS.
- Orientato agli oggetti: I [database orientati agli oggetti](https://www.g2.com/categories/object-oriented-databases) seguono un approccio di programmazione orientato agli oggetti per l'inserimento e l'organizzazione dei dati. I DBMS allineati con questo modello sono indicati come OODMBS.
- Gerarchico: In un modello gerarchico, i dati sono organizzati con una struttura ad albero, dove le associazioni ("rami") si estendono da un punto di dati. I DBMS allineati con questo modello sono talvolta indicati come HDBMS.
- Distribuito: Sotto un modello di database distribuito, i dati sono decentralizzati e memorizzati in diverse posizioni. Queste posizioni possono essere fisicamente locali (ad esempio, diversi server nello stesso data center) o distanti (forse connessi tramite SD-WAN). I DMBS allineati con il modello di database distribuito sono talvolta indicati come DDBMS.
- DBMS non relazionale o NoSQL DBMS: I NoSQL DBMS supportano dati sia strutturati che non strutturati. Non esiste uno schema definito come nei modelli di dati tradizionali. Il vantaggio principale di questo DBMS è che gli utenti possono elaborare query di vari elementi senza essere limitati dalla struttura.

Per qualificarsi per l'inclusione nella categoria dei Sistemi di Gestione di Database (DBMS), un prodotto deve:

- Gestire e allinearsi con un modello di database (ad esempio, relazionale, orientato agli oggetti, gerarchico, distribuito, non relazionale)
- Può anche esistere come strumento autonomo per gestire database
- Fornire funzionalità di manutenzione del database
- Fornire reportistica estesa e analisi delle attività




  
## How Many Sistemi di Gestione di Basi di Dati (DBMS) Products Does G2 Track?
**Total Products under this Category:** 249

### Category Stats (May 2026)
- **Average Rating**: 4.29/5
- **New Reviews This Quarter**: 122
- **Buyer Segments**: Mercato Medio 44% │ Piccola Impresa 34% │ Impresa 22%
- **Top Trending Product**: Cloudera Data Platform (+0.155)
*Last updated: May 19, 2026*

  
## How Does G2 Rank Sistemi di Gestione di Basi di Dati (DBMS) Products?

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

- 30 Analisti ed Esperti di Dati
- 10,400+ Recensioni autentiche
- 249+ 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.

  
## Which Sistemi di Gestione di Basi di Dati (DBMS) Is Best for Your Use Case?

- **Leader:** [Microsoft SQL Server](https://www.g2.com/it/products/microsoft-sql-server/reviews)
- **Miglior performer:** [DbVisualizer](https://www.g2.com/it/products/dbvisualizer/reviews)
- **Più facile da usare:** [Microsoft SQL Server](https://www.g2.com/it/products/microsoft-sql-server/reviews)
- **Più in voga:** [EDB Postgres AI for CloudNativePG](https://www.g2.com/it/products/edb-postgres-ai-for-cloudnativepg/reviews)
- **Miglior software gratuito:** [DbVisualizer](https://www.g2.com/it/products/dbvisualizer/reviews)

  
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### RaimaDB

RaimaDB: Il Database Embedded ad Alte Prestazioni per Sistemi Edge e IoT RaimaDB è un database ad alte prestazioni e a basso impatto progettato per il computing edge, l'IoT e i sistemi embedded. Costruito su oltre tre decenni di innovazione nel campo dei database, RaimaDB offre una soluzione potente, affidabile ed efficiente in termini di risorse per gli sviluppatori che creano applicazioni in cui l'integrità dei dati, la velocità e l'archiviazione locale sono fondamentali. A differenza dei database aziendali su larga scala, RaimaDB è progettato appositamente per ambienti con memoria e potenza di elaborazione limitate, come i controllori industriali, i sistemi automobilistici, i dispositivi medici e gli apparecchi di rete. La sua architettura leggera consente transazioni rapide, prestazioni deterministiche e un overhead minimo, rendendolo ideale per applicazioni in tempo reale. RaimaDB supporta sia le API SQL che C/C++, offrendo agli sviluppatori flessibilità nel modo in cui accedono e gestiscono i dati. È completamente conforme agli standard ACID, garantendo l'affidabilità dei dati anche in ambienti difficili o disconnessi. Con funzionalità avanzate come le prestazioni in memoria, l'alta disponibilità e la replica flessibile, RaimaDB consente un'elaborazione sicura dei dati locali pur integrandosi perfettamente con i sistemi cloud o aziendali quando la connettività viene ripristinata. Il database può essere distribuito su una vasta gamma di sistemi operativi, inclusi Linux, Linux embedded, Windows, QNX e VxWorks, e può funzionare su architetture ARM e x86. Il suo design modulare consente una scalabilità efficiente, dai computer a scheda singola compatti alle reti distribuite complesse. Fidato dai leader globali in settori come l'automotive, l'aerospaziale, l'energia e le telecomunicazioni, RaimaDB alimenta sistemi mission-critical che richiedono affidabilità e velocità. Gli sviluppatori scelgono RaimaDB per la sua facilità di integrazione, i bassi requisiti di manutenzione e le prestazioni comprovate in condizioni impegnative. Che tu stia costruendo la prossima generazione di dispositivi connessi o ottimizzando la gestione dei dati all'edge, RaimaDB fornisce la solida base di cui hai bisogno. Sperimenta l'efficienza di un database costruito per sistemi embedded e in tempo reale: veloce, affidabile e pronto per il futuro della gestione intelligente dei dati.



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  ## What Are the Top-Rated Sistemi di Gestione di Basi di Dati (DBMS) Products in 2026?
### 1. [Apache Drill](https://www.g2.com/it/products/apache-drill/reviews)
  Apache Drill è un framework software open-source che supporta applicazioni distribuite ad alta intensità di dati per l'analisi interattiva di dataset su larga scala.


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 14
**How Do G2 Users Rate Apache Drill?**

- **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10)

**Who Is the Company Behind Apache Drill?**

- **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 (66,157 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/215982/ (2,408 dipendenti su LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Software per computer
  - **Company Size:** 50% Enterprise, 36% Piccola impresa


### 2. [ExtremeDB](https://www.g2.com/it/products/extremedb/reviews)
  Il database eXtremeDB combina prestazioni eccezionali, affidabilità ed efficienza per gli sviluppatori in un motore di database embedded in tempo reale collaudato.


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 10
**How Do G2 Users Rate ExtremeDB?**

- **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Dizionario dei dati:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Backup e Recupero:** 9.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Migrazione dei dati:** 9.3/10 (Category avg: 8.4/10)

**Who Is the Company Behind ExtremeDB?**

- **Venditore:** [McObject](https://www.g2.com/it/sellers/mcobject)
- **Anno di Fondazione:** 2001
- **Sede centrale:** Federal Way, WA
- **Twitter:** @LowLatencyDB (4,834 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/mcobject/ (17 dipendenti su LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 50% Mid-Market, 30% Enterprise


### 3. [MongoDB Compass](https://www.g2.com/it/products/mongodb-compass/reviews)
  MongoDB Compass è una potente interfaccia grafica per interrogare, aggregare e analizzare i tuoi dati MongoDB in un ambiente visivo. Compass è gratuito da usare e con codice sorgente disponibile, e può essere eseguito su macOS, Windows e Linux.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 8
**How Do G2 Users Rate MongoDB Compass?**

- **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Dizionario dei dati:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Backup e Recupero:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Migrazione dei dati:** 8.8/10 (Category avg: 8.4/10)

**Who Is the Company Behind MongoDB Compass?**

- **Venditore:** [MongoDB](https://www.g2.com/it/sellers/mongodb)
- **Anno di Fondazione:** 2007
- **Sede centrale:** New York
- **Twitter:** @MongoDB (503,171 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/783611/ (7,665 dipendenti su LinkedIn®)
- **Proprietà:** NASDAQ: MDB

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Software per computer
  - **Company Size:** 56% Mid-Market, 44% Piccola impresa


#### What Are MongoDB Compass's Pros and Cons?

**Pros:**

- Ease of Use (2 reviews)
- Setup Ease (2 reviews)
- Features (1 reviews)
- Pricing (1 reviews)

**Cons:**

- Frequent Updates (1 reviews)

### 4. [Perforce Delphix](https://www.g2.com/it/products/perforce-delphix/reviews)
  Le imprese di tutto il mondo scelgono Perforce Delphix per automatizzare i dati conformi per DevOps. La piattaforma Delphix DevOps Data fornisce mascheramento e virtualizzazione dei dati integrati per distribuire rapidamente dati conformi in ambienti non di produzione. Con Delphix, i clienti automatizzano la gestione dei dati di test e CI/CD, forniscono dati conformi per l'IA e recuperano rapidamente dagli eventi di inattività, garantendo al contempo la privacy e la sicurezza dei dati. Per ulteriori informazioni, visita www.perforce.com/products/delphix


  **Average Rating:** 4.1/5.0
  **Total Reviews:** 11
**How Do G2 Users Rate Perforce Delphix?**

- **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Dizionario dei dati:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Backup e Recupero:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Migrazione dei dati:** 9.2/10 (Category avg: 8.4/10)

**Who Is the Company Behind Perforce Delphix?**

- **Venditore:** [Perforce](https://www.g2.com/it/sellers/perforce)
- **Anno di Fondazione:** 1995
- **Sede centrale:** Minneapolis, MN
- **Twitter:** @perforce (5,094 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/perforce/ (2,032 dipendenti su LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 55% Enterprise, 36% Mid-Market


#### What Are Perforce Delphix's Pros and Cons?

**Pros:**

- Database Management (2 reviews)
- Data Management (2 reviews)
- Data Security (2 reviews)
- Ease of Use (2 reviews)
- Features (2 reviews)

**Cons:**

- Expensive (3 reviews)
- Expensive Pricing (3 reviews)
- Complexity (2 reviews)
- Complex Setup (2 reviews)
- Integration Issues (2 reviews)

### 5. [ScaleGrid](https://www.g2.com/it/products/scalegrid/reviews)
  ScaleGrid fornisce una soluzione Database-as-a-Service (DBaaS) completamente gestita, utilizzata da migliaia di sviluppatori, startup e clienti aziendali, tra cui UPS, Dell e Adobe. La piattaforma ScaleGrid supporta l'hosting di MongoDB, MySQL, PostgreSQL (ora con supporto Citus), Redis e RabbitMQ in cloud pubblici e privati, inclusi Amazon AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform, DigitalOcean, Oracle Cloud Infrastructure, Linode e Zadara. ScaleGrid gestisce tutte le operazioni del tuo database a qualsiasi scala, in modo che tu possa concentrarti sul tuo prodotto invece che sulle operazioni.


  **Average Rating:** 4.1/5.0
  **Total Reviews:** 11
**How Do G2 Users Rate ScaleGrid?**

- **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Dizionario dei dati:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Backup e Recupero:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Migrazione dei dati:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10)

**Who Is the Company Behind ScaleGrid?**

- **Venditore:** [ScaleGrid](https://www.g2.com/it/sellers/scalegrid)
- **Anno di Fondazione:** 2012
- **Sede centrale:** East Palo Alto, US
- **Twitter:** @scalegridio (1,812 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/scalegrid-inc/ (22 dipendenti su LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 45% Piccola impresa, 45% Mid-Market


#### What Are ScaleGrid's Pros and Cons?

**Pros:**

- Customer Support (4 reviews)
- Ease of Use (2 reviews)
- Features (2 reviews)
- Flexibility (2 reviews)
- Installation Ease (2 reviews)

**Cons:**

- Limited Features (2 reviews)
- Missing Features (2 reviews)
- Limited Options (1 reviews)
- Regional Limitations (1 reviews)

### 6. [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
**How Do G2 Users Rate Tinybird?**

- **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10)

**Who Is the Company Behind Tinybird?**

- **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 (52 dipendenti su LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Software per computer
  - **Company Size:** 50% Mid-Market, 36% Piccola impresa


#### What Are Tinybird's Pros and 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)

### 7. [WebScaleSQL](https://www.g2.com/it/products/webscalesql/reviews)
  WebScaleSQL è una collaborazione tra ingegneri di diverse aziende che affrontano le stesse sfide nel distribuire MySQL su larga scala e cercano prestazioni migliori da una tecnologia di database su misura per le loro esigenze.


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 9
**How Do G2 Users Rate WebScaleSQL?**

- **Dizionario dei dati:** 7.5/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Backup e Recupero:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Migrazione dei dati:** 6.7/10 (Category avg: 8.4/10)

**Who Is the Company Behind WebScaleSQL?**

- **Venditore:** [WebScaleSQL](https://www.g2.com/it/sellers/webscalesql-2450e84e-fe03-4e85-8e47-ae3fea2feb10)
- **Sede centrale:** N/A
- **Twitter:** @WebScaleSQL (385 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 dipendenti su LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 56% Mid-Market, 33% Piccola impresa


#### What Are WebScaleSQL's Pros and Cons?

**Pros:**

- Analytics (1 reviews)
- Cloud Services (1 reviews)
- Data Analytics (1 reviews)
- Features (1 reviews)


### 8. [CA IDMS](https://www.g2.com/it/products/ca-idms/reviews)
  Ottieni prestazioni del database superiori e convenienti con la massima flessibilità utilizzando il sistema di gestione di database relazionali mainframe ad alte prestazioni, abilitato per il Web, comprovato di CA.


  **Average Rating:** 3.9/5.0
  **Total Reviews:** 7
**How Do G2 Users Rate CA IDMS?**

- **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 6.7/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Dizionario dei dati:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Backup e Recupero:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Migrazione dei dati:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10)

**Who Is the Company Behind CA IDMS?**

- **Venditore:** [Broadcom](https://www.g2.com/it/sellers/broadcom-ab3091cd-4724-46a8-ac89-219d6bc8e166)
- **Anno di Fondazione:** 1991
- **Sede centrale:** San Jose, CA
- **Twitter:** @broadcom (63,432 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/broadcom/ (55,707 dipendenti su LinkedIn®)
- **Proprietà:** NASDAQ: CA

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 43% Enterprise, 29% Mid-Market


#### What Are CA IDMS's Pros and Cons?

**Pros:**

- Big Data Handling (1 reviews)
- Database Management (1 reviews)
- Data Security (1 reviews)
- Data Storage (1 reviews)
- Reliability (1 reviews)

**Cons:**

- Beginner Unfriendliness (1 reviews)
- Difficult Learning (1 reviews)
- Inflexibility (1 reviews)
- Learning Curve (1 reviews)
- Poor Interface Design (1 reviews)

### 9. [GeoSpock DB](https://www.g2.com/it/products/geospock-db/reviews)
  GeoSpock consente la fusione dei dati per il mondo connesso con GeoSpock DB – il database di analisi spazio-temporale. GeoSpock DB è un database unico, nativo del cloud, ottimizzato per interrogazioni per casi d'uso reali, in grado di fondere insieme più fonti di dati dell'Internet delle Cose (IoT) per sbloccarne il pieno valore, riducendo al contempo complessità e costi. GeoSpock DB consente un'archiviazione efficiente, la fusione dei dati e un rapido accesso programmatico ai dati, e ti permette di eseguire query SQL ANSI e connetterti a strumenti di analisi standard tramite connettori JDBC/ODBC flessibili. Gli utenti sono in grado di eseguire analisi approfondite e condividere approfondimenti utilizzando set di strumenti familiari, con supporto plug and play per strumenti BI comuni (come Tableau™, Amazon QuickSight™ e Microsoft Power BI™), e ambienti di Data Science e Machine Learning (inclusi Notebook Python e Apache Spark). Il database può anche essere integrato con applicazioni proprietarie, servizi web e strumenti interni – con compatibilità per librerie di visualizzazione open-source e personalizzabili come Kepler e Cesium.js.


  **Average Rating:** 4.0/5.0
  **Total Reviews:** 10
**How Do G2 Users Rate GeoSpock DB?**

- **Dizionario dei dati:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Backup e Recupero:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Migrazione dei dati:** 10.0/10 (Category avg: 8.4/10)

**Who Is the Company Behind GeoSpock DB?**

- **Venditore:** [GeoSpock](https://www.g2.com/it/sellers/geospock)
- **Anno di Fondazione:** 2013
- **Sede centrale:** Cambridge, GB
- **Twitter:** @GeoSpock (954 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/5230925 (2 dipendenti su LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 70% Enterprise, 20% Piccola impresa


### 10. [Brilliant Database](https://www.g2.com/it/products/brilliant-database/reviews)
  Con Brilliant Database puoi sviluppare qualsiasi applicazione di database senza avere conoscenze o competenze speciali.


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 6
**How Do G2 Users Rate Brilliant Database?**

- **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Dizionario dei dati:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Backup e Recupero:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Migrazione dei dati:** 9.0/10 (Category avg: 8.4/10)

**Who Is the Company Behind Brilliant Database?**

- **Venditore:** [Binary Brilliant](https://www.g2.com/it/sellers/binary-brilliant)
- **Sede centrale:** Vancouver, BC
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 dipendenti su LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 100% Mid-Market


#### What Are Brilliant Database's Pros and Cons?

**Pros:**

- Ease of Use (3 reviews)
- Customer Support (2 reviews)
- Database Management (2 reviews)
- Data Management (1 reviews)
- Ease of Access (1 reviews)

**Cons:**

- Poor Interface Design (3 reviews)
- Missing Features (2 reviews)
- Complex Syntax (1 reviews)
- Function Limitations (1 reviews)
- Integration Issues (1 reviews)

### 11. [CitrusDB](https://www.g2.com/it/products/citrusdb/reviews)
  CitrusDB è un database PostgreSQL altamente scalabile per applicazioni in tempo reale.


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 7
**How Do G2 Users Rate CitrusDB?**

- **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Dizionario dei dati:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Backup e Recupero:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Migrazione dei dati:** 10.0/10 (Category avg: 8.4/10)

**Who Is the Company Behind CitrusDB?**

- **Venditore:** [CitrusDB](https://www.g2.com/it/sellers/citrusdb)
- **Sede centrale:** N/A
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 dipendenti su LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 43% Mid-Market, 29% Enterprise


### 12. [CockroachDB](https://www.g2.com/it/products/cockroachdb/reviews)
  Panoramica Cockroach Labs è il creatore di CockroachDB, il database SQL distribuito, resiliente e cloud-native che le imprese di tutto il mondo si affidano per eseguire applicazioni AI critiche e altre applicazioni che si scalano rapidamente, evitano e sopravvivono ai disastri, e prosperano ovunque. Funziona sui Big 3 cloud, on-premise e in configurazioni ibride alimentando marchi Fortune 500, Forbes Global 2000 e Inc. 5000, e innovatori rivoluzionari, tra cui OpenAI, CoreWeave, Adobe, NETFLIX, Booking.com, DoorDash, FANDUEL, Cisco Systems, P&G, UiPath, FORTINET, Roblox, EA, BestBuy, SpaceX, NVIDIA, The VA, Squarespace, The Home Depot e Hewlett Packard Enterprise. Cockroach Labs ha clienti in oltre 40 paesi in tutte le regioni del mondo, oltre 25 verticali e oltre 50 casi d'uso. Cockroach Labs gestisce il proprio ecosistema di partner ISV che alimenta pagamenti, gestione delle identità (IDM/IAM), banking e wallet, trading e altri casi d'uso ad alta domanda. Cockroach Labs è finalista come AWS Partner of the Year e ha ottenuto certificazioni AWS Competency Partner in Data & Analytics e Financial Services (FSI). I prezzi di CockroachDB sono disponibili su https://www.cockroachlabs.com/pricing/ Carichi di lavoro Vector, RAG e GenAI CockroachDB include il supporto nativo per il tipo di dato VECTOR e la compatibilità con l'API pgvector, consentendo l'archiviazione e il recupero di embedding ad alta dimensione. Queste capacità vettoriali sono critiche per le pipeline di Retrieval-Augmented Generation (RAG) e i carichi di lavoro GenAI che si basano sulla ricerca di similarità e sugli embedding contestuali. Supportando l'indicizzazione vettoriale distribuita all'interno del database stesso, CockroachDB elimina la necessità di archivi vettoriali esterni e consente alle applicazioni AI di operare su un unico strato di dati coerente. Indicizzazione Distribuita C-SPANN Al centro delle capacità di ricerca vettoriale di CockroachDB c'è il motore di indicizzazione C-SPANN. C-SPANN fornisce una ricerca scalabile di approssimazione del vicino più prossimo (ANN) su miliardi di vettori supportando aggiornamenti incrementali, scritture in tempo reale e indicizzazione partizionata. Questo assicura un recupero a bassa latenza nell'ordine delle decine di millisecondi, anche sotto un alto throughput di query. L'algoritmo elimina i coordinatori centrali, evita grandi strutture in memoria e sfrutta il sharding e la replica di CockroachDB per offrire scala, resilienza e coerenza globale. Integrazione di Machine Learning e Apache Spark CockroachDB si integra con i moderni flussi di lavoro ML supportando embedding generati attraverso framework come AWS Bedrock e Google Vertex AI. La sua compatibilità con il driver JDBC di PostgreSQL consente un'integrazione senza soluzione di continuità con Apache Spark, abilitando l'elaborazione distribuita e l'analisi avanzata sui dati di CockroachDB. Compatibilità PostgreSQL e Supporto JSON CockroachDB utilizza il protocollo wire di PostgreSQL, quindi applicazioni, driver e strumenti progettati per funzionare con Postgres possono connettersi a CockroachDB senza modifiche, consentendo l'uso senza soluzione di continuità delle funzionalità SQL familiari e l'integrazione con l'ecosistema Postgres più ampio. Questo include il supporto per tipi di dati avanzati come JSON e JSONB, che consentono agli sviluppatori di archiviare e interrogare dati semi-strutturati in modo nativo. Capacità Geospaziali e di Grafi CockroachDB fornisce anche un supporto di prima classe per i dati geospaziali, consentendo agli sviluppatori di archiviare, interrogare e analizzare dati spaziali direttamente in SQL. Per i carichi di lavoro di grafi, CockroachDB utilizza la flessibilità di JSON per rappresentare le relazioni e offre capacità di query per attraversamenti simili a grafi. Questa combinazione consente applicazioni ibride che uniscono dati relazionali, geospaziali, documentali e di grafi all'interno di una singola piattaforma. Analisi, BI e Integrazione Per supportare analisi ad alte prestazioni e BI, CockroachDB supporta casi d'uso e funzioni analitiche core tra cui Enterprise Data Warehouse, Lakehouse e Event Analytics, e offre viste materializzate per precomputare join complessi e aggregazioni. La sua compatibilità wire con PostgreSQL assicura la connettività diretta con tutte le app e gli strumenti BI e di analisi rilevanti, tra cui Amazon Redshift, Snowflake, Kafka, Google BigQuery, Salesforce Tableau, Databricks, Cognos, Looker, Grafana, Power BI, Qlik Sense, SAP, SAS, Sisense e TIBCO Spotfire. I data scientist possono interagire con CockroachDB attraverso Jupyter Notebooks, interrogando dati strutturati e semi-strutturati e caricando i risultati per l'analisi. I flussi di acquisizione dei dati di cambiamento (CDC) forniscono aggiornamenti in tempo reale alle pipeline di analisi e ai feature store, mantenendo i sistemi a valle freschi e affidabili. L'esecuzione vettoriale colonnare accelera l'elaborazione delle query, ottimizza il throughput transazionale e minimizza la latenza per carichi di lavoro distribuiti esigenti. Migrazione Potenziata da AI MOLT Le organizzazioni spesso sanno che la loro infrastruttura dati non supporta il business, ma trovano troppo doloroso cambiare. MOLT (Migrate Off Legacy Technology) di CockroachDB è progettato per consentire migrazioni di database sicure e con tempi di inattività minimi dai sistemi legacy a CockroachDB. MOLT Fetch supporta la migrazione dei dati da PostgreSQL, MySQL, SQL Server e Oracle, con SQL Server e DB2 in arrivo. CockroachDB ha anche un portafoglio di integrazioni di piattaforme di replica dei dati tra cui Precisely, Striim, Qlik, Confluent, IBM, ecc. Insieme, queste capacità assicurano che CockroachDB supporti sia i carichi di lavoro operativi che analitici, collegando le applicazioni SQL tradizionali con i casi d'uso emergenti di Gen AI e ML.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 27
**How Do G2 Users Rate CockroachDB?**

- **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Dizionario dei dati:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Backup e Recupero:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Migrazione dei dati:** 7.8/10 (Category avg: 8.4/10)

**Who Is the Company Behind CockroachDB?**

- **Venditore:** [Cockroach Labs](https://www.g2.com/it/sellers/cockroach-labs)
- **Anno di Fondazione:** 2015
- **Sede centrale:** New York, NY
- **Twitter:** @CockroachDB (13,542 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/cockroach-labs/ (720 dipendenti su LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Software per computer, Tecnologia dell'informazione e servizi
  - **Company Size:** 55% Piccola impresa, 34% Mid-Market


#### What Are CockroachDB's Pros and Cons?

**Pros:**

- Database Management (4 reviews)
- Ease of Use (4 reviews)
- Performance (4 reviews)
- Scalability (4 reviews)
- Big Data Handling (3 reviews)

**Cons:**

- Learning Curve (4 reviews)
- Complexity (2 reviews)
- Difficult Learning (2 reviews)
- Feature Limitations (2 reviews)
- Limitations (2 reviews)

### 13. [dbForge Data Generator for MySQL](https://www.g2.com/it/products/devart-dbforge-data-generator-for-mysql/reviews)
  dbForge Data Generator per MySQL è un potente strumento GUI per creare grandi volumi di dati di test realistici. Lo strumento include una vasta collezione di generatori di dati predefiniti con opzioni di configurazione personalizzabili che permettono di popolare le tabelle del database MySQL con dati casuali. Non devi più creare manualmente i tuoi dati di test - dbForge Data Generator per MySQL rende il processo di generazione dei dati facile e veloce.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 6
**How Do G2 Users Rate dbForge Data Generator for MySQL?**

- **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Dizionario dei dati:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Backup e Recupero:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Migrazione dei dati:** 7.8/10 (Category avg: 8.4/10)

**Who Is the Company Behind dbForge Data Generator for MySQL?**

- **Venditore:** [Devart](https://www.g2.com/it/sellers/devart)
- **Anno di Fondazione:** 1997
- **Sede centrale:** Wilmington, Delaware, USA
- **Twitter:** @DevartSoftware (1,739 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/800325/ (257 dipendenti su LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 71% Mid-Market, 29% Piccola impresa


#### What Are dbForge Data Generator for MySQL's Pros and Cons?

**Pros:**

- Ease of Use (2 reviews)
- Helpful (2 reviews)
- Database Management (1 reviews)
- Easy Integrations (1 reviews)
- Features (1 reviews)

**Cons:**

- Learning Curve (2 reviews)
- Frequent Updates (1 reviews)
- Limited Database Support (1 reviews)
- Performance Issues (1 reviews)

### 14. [Rocket D3](https://www.g2.com/it/products/rocket-d3/reviews)
  Con le soluzioni Rocket® D3 DBMS, ottieni alte prestazioni e scalabilità per le tue applicazioni transazionali e di analisi aziendale, mantenendo bassi i costi operativi e di gestione del sistema. Non c'è da meravigliarsi che Rocket D3 DBMS sia la scelta di oltre mille sviluppatori di applicazioni in tutto il mondo in settori come la produzione, la distribuzione, la sanità, il governo e il commercio al dettaglio.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 6
**How Do G2 Users Rate Rocket D3?**

- **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Dizionario dei dati:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Backup e Recupero:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Migrazione dei dati:** 10.0/10 (Category avg: 8.4/10)

**Who Is the Company Behind Rocket D3?**

- **Venditore:** [Rocket Software](https://www.g2.com/it/sellers/rocket-software)
- **Anno di Fondazione:** 1990
- **Sede centrale:** Waltham, MA
- **Twitter:** @Rocket (3,526 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/10127/ (4,314 dipendenti su LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 50% Enterprise, 33% Piccola impresa


### 15. [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
**How Do G2 Users Rate StarTree?**

- **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Dizionario dei dati:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Backup e Recupero:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Migrazione dei dati:** 9.2/10 (Category avg: 8.4/10)

**Who Is the Company Behind StarTree?**

- **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 (2,272 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/startreedata/ (123 dipendenti su LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Software per computer, Servizi finanziari
  - **Company Size:** 38% Piccola impresa, 31% Mid-Market


#### What Are StarTree's Pros and 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)

### 16. [dbForge Query Builder for SQL Server](https://www.g2.com/it/products/dbforge-query-builder-for-sql-server/reviews)
  dbForge Query Builder per SQL Server è un costruttore di query SQL per rendere le tue query SQL veloci e semplici indipendentemente dalla loro complessità. Il nostro strumento di query SQL è un'unità ben rifinita per creare query di database a un livello di interattività completamente nuovo grazie alle funzionalità visive tramite il progettista di query SQL grafico quando si lavora con SQL Server attraverso un'interfaccia utente ordinata e intuitiva. Abbellisci il tuo codice e automatizza il flusso di lavoro utilizzando suggerimenti di parole e semplici suggerimenti visivi che completeranno una gestione delle query senza soluzione di continuità tramite la funzionalità di trascinamento e rilascio. Caratteristiche: - Esploratore di Database - Rapporti sui Dati - Browser Master-Detail - Tabella Pivot - Costruttore di Query - Modifica ed Esecuzione SQL - Profilatore di Query - Editor di Dati - Esportazione Dati


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 5
**How Do G2 Users Rate dbForge Query Builder for SQL Server?**

- **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 6.7/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Dizionario dei dati:** 5.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Backup e Recupero:** 5.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Migrazione dei dati:** 6.7/10 (Category avg: 8.4/10)

**Who Is the Company Behind dbForge Query Builder for SQL Server?**

- **Venditore:** [Devart](https://www.g2.com/it/sellers/devart)
- **Anno di Fondazione:** 1997
- **Sede centrale:** Wilmington, Delaware, USA
- **Twitter:** @DevartSoftware (1,739 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/800325/ (257 dipendenti su LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 100% Piccola impresa


### 17. [H2 Database Engine](https://www.g2.com/it/products/h2-database-engine/reviews)
  Il motore di database H2 è un database SQL Java


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 5
**How Do G2 Users Rate H2 Database Engine?**

- **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Dizionario dei dati:** 7.5/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Backup e Recupero:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Migrazione dei dati:** 9.4/10 (Category avg: 8.4/10)

**Who Is the Company Behind H2 Database Engine?**

- **Venditore:** [H2 Database Engine](https://www.g2.com/it/sellers/h2-database-engine)
- **Sede centrale:** N/A
- **Twitter:** @h2database (275 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 dipendenti su LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 60% Piccola impresa, 40% Mid-Market


### 18. [Baserow](https://www.g2.com/it/products/baserow-baserow/reviews)
  Baserow è la piattaforma aperta per creare database e applicazioni scalabili senza codice. Con la sua interfaccia intuitiva e flessibilità, Baserow consente ai team di gestire i dati con facilità. La collaborazione in tempo reale permette un lavoro di squadra e una produttività senza interruzioni. Baserow offre potenti funzionalità di gestione dei dati, inclusi più tabelle, viste e relazioni. Baserow può essere ospitato autonomamente, garantendo la conformità con le normative legali e sui dati, ed è conforme sia a HIPAA che a SOC2. La natura open source di Baserow garantisce la continuità aziendale in qualsiasi evento. Significa anche che è infinitamente estensibile, permettendoti di costruire su di esso per soddisfare requisiti aziendali specifici o aumentare la sua funzionalità. Che tu sia una startup, un'organizzazione non profit o una grande impresa, Baserow fornisce gli strumenti per costruire applicazioni potenti e scalabili su misura per le tue esigenze. È il momento di prendere il controllo dei tuoi dati e sbloccare il potenziale del tuo team con Baserow.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 4
**How Do G2 Users Rate Baserow?**

- **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 9.6/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Dizionario dei dati:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Backup e Recupero:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Migrazione dei dati:** 6.7/10 (Category avg: 8.4/10)

**Who Is the Company Behind Baserow?**

- **Venditore:** [Baserow](https://www.g2.com/it/sellers/baserow)
- **Anno di Fondazione:** 2020
- **Sede centrale:** Zaanstad, NL
- **Twitter:** @baserow (2,500 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/baserow/ (20 dipendenti su LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 100% Piccola impresa


#### What Are Baserow's Pros and Cons?

**Pros:**

- Affordable (1 reviews)
- Collaboration (1 reviews)
- Customization (1 reviews)
- Customization Flexibility (1 reviews)
- Database Management (1 reviews)

**Cons:**

- Learning Curve (2 reviews)
- Integration Issues (1 reviews)
- Learning Difficulty (1 reviews)
- Limited Features (1 reviews)
- Performance Issues (1 reviews)

### 19. [Crunchy PostgreSQL for Kubernetes](https://www.g2.com/it/products/crunchy-postgresql-for-kubernetes/reviews)
  PostgreSQL Cloud-Native per la tua scelta di cloud pubblico, privato o ibrido. Dalla creazione di distribuzioni di prodotti cloud-native gestite in modo uniforme alla possibilità per il tuo team di ingegneri di fornire database che soddisfano i requisiti di conformità, Crunchy PostgreSQL per Kubernetes offre alla tua organizzazione la flessibilità di distribuire un database-as-a-service su misura per le tue esigenze. Crunchy PostgreSQL per Kubernetes è certificato sulla tua scelta di piattaforma container ed è supportato commercialmente dagli ingegneri PostgreSQL di Crunchy Data come parte dell'abbonamento di supporto 24x7x365 di Crunchy Data. Crunchy Data è in missione per portare la potenza e l'efficienza di PostgreSQL open source alle organizzazioni attente alla sicurezza ed eliminare i costi elevati del software proprietario. Dal 2012, abbiamo costruito una base di distribuzioni PostgreSQL sicure e critiche, sfruttando la nostra esperienza nella gestione di sistemi su larga scala e mission-critical per fornire una suite di prodotti e servizi. Il nostro obiettivo è risolvere le sfide a livello aziendale con tecnologie open source sicure.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 4
**How Do G2 Users Rate Crunchy PostgreSQL for Kubernetes?**

- **Dizionario dei dati:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Backup e Recupero:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Crunchy PostgreSQL for Kubernetes?**

- **Venditore:** [Crunchy Data Solutions](https://www.g2.com/it/sellers/crunchy-data-solutions)
- **Anno di Fondazione:** 2012
- **Sede centrale:** Charleston, US
- **Twitter:** @crunchydata (7,520 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/crunchy-data-solutions-inc- (26 dipendenti su LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 50% Enterprise, 25% Mid-Market


### 20. [dtSearch](https://www.g2.com/it/products/dtsearch/reviews)
  dtSearch è un'azienda di software specializzata in software di recupero testi. Aiuta a cercare istantaneamente terabyte su un sito Internet o Intranet, rete, desktop o dispositivo mobile.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 4
**How Do G2 Users Rate dtSearch?**

- **Dizionario dei dati:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Backup e Recupero:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Migrazione dei dati:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10)

**Who Is the Company Behind dtSearch?**

- **Venditore:** [dtSearch](https://www.g2.com/it/sellers/dtsearch)
- **Sede centrale:** Bethesda, MA
- **Twitter:** @dtSearchUK (976 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 dipendenti su LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 60% Enterprise, 40% Piccola impresa


### 21. [Hue](https://www.g2.com/it/products/hue/reviews)
  Hue è un assistente SQL open-source progettato per semplificare l'interrogazione e l'esplorazione di database e data warehouse. Offre un'interfaccia intuitiva che consente agli utenti di scrivere, eseguire e condividere query SQL in modo efficiente, rendendo l'analisi dei dati più accessibile all'interno delle organizzazioni. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Editor di Query Avanzato: Hue fornisce un editor SQL sofisticato con completamento automatico intelligente, evidenziazione della sintassi e cronologia delle query, migliorando l'esperienza utente sia per i principianti che per gli utenti esperti. - Ampia Connettività ai Database: Supporta più interpreti, consentendo connessioni a vari database e data warehouse, inclusi Apache Hive, Apache Impala, Presto, Apache Flink SQL, SparkSQL, Apache Phoenix, ksqlDB, Elasticsearch, Apache Druid, PostgreSQL, Redshift e BigQuery. - Strumenti di Esplorazione dei Dati: Hue dispone di browser per tabelle e archiviazione che si integrano con i cataloghi di dati esistenti, permettendo agli utenti di scoprire e documentare i dati attraverso numerosi database senza soluzione di continuità. - Integrazione per la Collaborazione: La piattaforma include un'app per Slack che assiste gli utenti con le query SQL, offre anteprime ricche per i link e facilita la condivisione direttamente dall'editor all'interno di Slack. Valore Primario e Soluzioni per gli Utenti: Hue democratizza l'interrogazione dei dati fornendo una piattaforma user-friendly che colma il divario tra database complessi e utenti finali. Offrendo strumenti di query avanzati, supporto esteso ai database e funzionalità collaborative, Hue consente agli utenti di eseguire analisi dei dati in modalità self-service, riducendo la dipendenza da team di dati specializzati e accelerando i processi decisionali basati sui dati.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 4
**How Do G2 Users Rate Hue?**

- **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Dizionario dei dati:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Backup e Recupero:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Migrazione dei dati:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10)

**Who Is the Company Behind Hue?**

- **Venditore:** [Gethue](https://www.g2.com/it/sellers/gethue)
- **Sede centrale:** N/A
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 dipendenti su LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 75% Enterprise, 25% Mid-Market


### 22. [QueryClips](https://www.g2.com/it/products/queryclips/reviews)
  QueryClips è una soluzione di condivisione dati per PM e sviluppatori esperti.


  **Average Rating:** 3.9/5.0
  **Total Reviews:** 4
**How Do G2 Users Rate QueryClips?**

- **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Dizionario dei dati:** 7.2/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Backup e Recupero:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Migrazione dei dati:** 7.8/10 (Category avg: 8.4/10)

**Who Is the Company Behind QueryClips?**

- **Venditore:** [Query Clips](https://www.g2.com/it/sellers/query-clips)
- **Sede centrale:** N/A
- **Twitter:** @queryclips (4 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 dipendenti su LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 50% Enterprise, 25% Piccola impresa


### 23. [RaimaDB](https://www.g2.com/it/products/raimadb/reviews)
  RaimaDB: Il Database Embedded ad Alte Prestazioni per Sistemi Edge e IoT RaimaDB è un database ad alte prestazioni e a basso impatto progettato per il computing edge, l'IoT e i sistemi embedded. Costruito su oltre tre decenni di innovazione nel campo dei database, RaimaDB offre una soluzione potente, affidabile ed efficiente in termini di risorse per gli sviluppatori che creano applicazioni in cui l'integrità dei dati, la velocità e l'archiviazione locale sono fondamentali. A differenza dei database aziendali su larga scala, RaimaDB è progettato appositamente per ambienti con memoria e potenza di elaborazione limitate, come i controllori industriali, i sistemi automobilistici, i dispositivi medici e gli apparecchi di rete. La sua architettura leggera consente transazioni rapide, prestazioni deterministiche e un overhead minimo, rendendolo ideale per applicazioni in tempo reale. RaimaDB supporta sia le API SQL che C/C++, offrendo agli sviluppatori flessibilità nel modo in cui accedono e gestiscono i dati. È completamente conforme agli standard ACID, garantendo l'affidabilità dei dati anche in ambienti difficili o disconnessi. Con funzionalità avanzate come le prestazioni in memoria, l'alta disponibilità e la replica flessibile, RaimaDB consente un'elaborazione sicura dei dati locali pur integrandosi perfettamente con i sistemi cloud o aziendali quando la connettività viene ripristinata. Il database può essere distribuito su una vasta gamma di sistemi operativi, inclusi Linux, Linux embedded, Windows, QNX e VxWorks, e può funzionare su architetture ARM e x86. Il suo design modulare consente una scalabilità efficiente, dai computer a scheda singola compatti alle reti distribuite complesse. Fidato dai leader globali in settori come l'automotive, l'aerospaziale, l'energia e le telecomunicazioni, RaimaDB alimenta sistemi mission-critical che richiedono affidabilità e velocità. Gli sviluppatori scelgono RaimaDB per la sua facilità di integrazione, i bassi requisiti di manutenzione e le prestazioni comprovate in condizioni impegnative. Che tu stia costruendo la prossima generazione di dispositivi connessi o ottimizzando la gestione dei dati all'edge, RaimaDB fornisce la solida base di cui hai bisogno. Sperimenta l'efficienza di un database costruito per sistemi embedded e in tempo reale: veloce, affidabile e pronto per il futuro della gestione intelligente dei dati.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 7
**How Do G2 Users Rate RaimaDB?**

- **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Dizionario dei dati:** 5.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Backup e Recupero:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Migrazione dei dati:** 5.0/10 (Category avg: 8.4/10)

**Who Is the Company Behind RaimaDB?**

- **Venditore:** [Raima](https://www.g2.com/it/sellers/raima)
- **Sito web dell'azienda:** https://raima.com
- **Anno di Fondazione:** 1982
- **Sede centrale:** Seattle, US
- **Twitter:** @RaimaDB (716 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/raima-inc. (13 dipendenti su LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 57% Piccola impresa, 14% Enterprise


#### What Are RaimaDB's Pros and Cons?

**Pros:**

- Customer Support (5 reviews)
- Performance (4 reviews)
- Speed (4 reviews)
- Performance Optimization (3 reviews)
- Database Management (2 reviews)

**Cons:**

- Difficult Learning (2 reviews)
- Feature Limitations (2 reviews)
- Required Expertise (2 reviews)
- Backup Issues (1 reviews)
- Beginner Unfriendliness (1 reviews)

### 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
**How Do G2 Users Rate Tiger Data?**

- **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 9.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Dizionario dei dati:** 7.5/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Backup e Recupero:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Migrazione dei dati:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10)

**Who Is the Company Behind Tiger Data?**

- **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 (1,316 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/timescaledb/ (43 dipendenti su LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Software per computer, Servizi finanziari
  - **Company Size:** 79% Piccola impresa, 18% Mid-Market


#### What Are Tiger Data's Pros and 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. [Apache Trafodion](https://www.g2.com/it/products/apache-trafodion/reviews)
  Apache Trafodion è una soluzione SQL-on-Hadoop su scala web che consente carichi di lavoro transazionali o operativi su Apache Hadoop. Trafodion fornisce accesso SQL a dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati, permettendoti di eseguire carichi di lavoro operativi, storici e analitici su un'unica piattaforma.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 3
**How Do G2 Users Rate Apache Trafodion?**

- **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Dizionario dei dati:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Backup e Recupero:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Migrazione dei dati:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10)

**Who Is the Company Behind Apache Trafodion?**

- **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 (66,157 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/215982/ (2,408 dipendenti su LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 80% Piccola impresa, 20% Mid-Market



    ## What Is Sistemi di Gestione di Basi di Dati (DBMS)?
  [Software di database](https://www.g2.com/it/categories/database-software)
  ## What Software Categories Are Similar to Sistemi di Gestione di Basi di Dati (DBMS)?
    - [Basi di dati relazionali](https://www.g2.com/it/categories/relational-databases)
    - [Fornitori di Database come Servizio (DBaaS)](https://www.g2.com/it/categories/database-as-a-service-dbaas)
    - [Piattaforme di analisi](https://www.g2.com/it/categories/analytics-platforms)
    - [Piattaforme di Data Science e Machine Learning](https://www.g2.com/it/categories/data-science-and-machine-learning-platforms)
    - [Sistemi di Elaborazione e Distribuzione dei Big Data](https://www.g2.com/it/categories/big-data-processing-and-distribution)
    - [Strumenti di Governance dei Dati](https://www.g2.com/it/categories/data-governance-tools)
    - [Software per ambienti di sviluppo integrati (IDE) SQL](https://www.g2.com/it/categories/sql-integrated-development-environments-ide)

  
---

## How Do You Choose the Right Sistemi di Gestione di Basi di Dati (DBMS)?

### Cosa Dovresti Sapere sui Software di Sistemi di Gestione di Database (DBMS)

### Cosa sono i Sistemi di Gestione di Database (DBMS)?

Un sistema di gestione di database (DBMS) è un'applicazione software progettata per memorizzare, recuperare, definire e gestire i dati all'interno di un database. Il DBMS può essere visto come un'interfaccia tra l'utente e il database. Il software viene utilizzato per gestire i dati, il motore del database e lo schema del database. In parole semplici, il DBMS manipola il database secondo le esigenze dell'utente. L'uso del DBMS garantisce che i dati di un'organizzazione siano puliti, coerenti, sicuri, pertinenti e supportino la concorrenza.

Per comprendere i sistemi di gestione di database, è importante definire chiaramente un database. Un database è una raccolta di dati strutturati memorizzati all'interno di un sistema informatico. Il controllo di questo database viene effettuato tramite il DBMS. I dati sono modellati in righe e colonne per renderli più strutturati per le applicazioni che devono interrogare le informazioni come richiesto dall'utente. I dati possono essere accessibili dal database tramite il linguaggio di interrogazione strutturato (SQL) o database NoSQL. Alcune soluzioni di database popolari includono il database Oracle (offerta Oracle RDBMS), Microsoft SQL Server, IBM DB2, Amazon RDS, tra gli altri.

Inoltre, diversi prodotti DBMS sono di natura open source, il che significa che concedono agli utenti la completa libertà di personalizzare i dati secondo le esigenze. Un database open source ha il suo codice liberamente disponibile per il download, la modifica e il riutilizzo. L'open source è l'opposto di un database proprietario in cui il codice non può essere accessibile da nessuno. Alcuni esempi includono MongoDB, MariaDB, PostgreSQL, MySQL, e così via.

**Cosa fa un sistema di gestione di database (DBMS)?**

Oltre a tutte le funzionalità condivise sopra, il DBMS supporta la gestione delle modifiche, la sicurezza, il backup e il recupero, analizza la gestione delle prestazioni, la concorrenza, tra molte altre funzionalità. Tutti i dati generati vengono registrati nel database e subiscono anche audit continui per garantire che le applicazioni che li accedono ottengano i dati corretti.

Dal punto di vista dell'utente, il DBMS è un repository unificato dove gli utenti finali possono accedere a qualsiasi dato richiesto. Il software garantisce che l'utente finale possa accedere alle informazioni richieste limitate al particolare persona. L'utente non deve preoccuparsi di dove si trovano i dati, purché possa ottenere i dati per eseguire le proprie applicazioni. Il DBMS gestirà ogni richiesta che proviene da un utente finale o da qualsiasi applicazione.

**Componenti di un DBMS**

Per comprendere meglio i sistemi di gestione di database, è una buona idea identificare i vari componenti che costituiscono un DBMS:

**Archiviazione:** Questo è il database o il luogo in cui l'azienda memorizza i suoi dati. Il DBMS agirà come l'interfaccia tra il computer e l'utente per fornire i dati. Agisce come un'interfaccia tra un sistema operativo (OS) (come Windows o Linux) e un file system per memorizzare qualsiasi dato che arriva.

**Linguaggio di accesso:** Il DBMS deve avere un linguaggio di accesso che gli consenta di comunicare con più parti. SQL è un esempio di questo.

**Catalogo dei metadati** : Questo è anche noto come dizionario dei dati. È un deposito di tutti gli oggetti dati creati. Questo catalogo serve come pagina indice per gli utenti per interrogare le informazioni o verificare le richieste di dati. Questo catalogo può contenere vari livelli di dettagli come schemi, programmi, dettagli di utilizzo, dettagli di comunicazione, aggiornamenti delle prestazioni e molti altri.

**Gestori di blocchi:** Questo componente del DBMS garantisce che tutto l'accesso degli utenti sia limitato ai diritti impostati per quel persona. Solo coloro che hanno accesso possono aggiungere, modificare o eliminare dati.

**Registro delle modifiche:** Il componente del registro delle modifiche tiene traccia di tutte le modifiche apportate all'applicazione del database. Un record di tutte le modifiche è noto come log. Il DBMS utilizza un gestore di log per tenere traccia di tutti i log creati.

**Funzionalità aggiuntive:** Alcuni strumenti di gestione di database possono includere anche altri componenti aggiuntivi come backup, copia, controlli di integrità dei dati, tra molti altri.

**Cosa significa DBMS?**

DBMS sta per sistemi di gestione di database. Il DBMS è coinvolto con i dati in arrivo, o più specificamente nella gestione e nell'esecuzione dei dati. I dati sono non elaborati e di natura casuale. Quando questi dati sono organizzati, questo è noto come informazione. I sistemi di gestione di database coinvolgono l'elaborazione o la gestione dei dati, e non delle informazioni. Con la crescita dei big data, le applicazioni ad alta intensità di dati e i carichi di lavoro pesanti di dati utilizzati per prendere decisioni ben informate sono diventati la nuova norma. Avere un forte sistema di gestione di database in atto che comprenda le esigenze di dati di un'azienda e gestisca i dati di conseguenza è fondamentale per garantire che i dati vengano utilizzati in modo giustificato.

#### Quali tipi di Sistemi di Gestione di Database (DBMS) esistono?

I DBMS si basano sui modelli di database con cui lavorano. Alcuni dei migliori sistemi di gestione di database sono i seguenti:

**Modello di dati gerarchico**** :** In questo modello di dati, gli elementi di dati hanno una relazione 1:n (uno-a-molti). È una struttura ad albero di dati. È una buona opzione per memorizzare dati che coinvolgono caratteristiche, attributi, relazioni genitore-figlio e altri tipi di dati.

**Modello di dati a rete:** In questo tipo di modello di dati, i dati sono strutturati come 1:1 o molti-a-molti. I dati possono avere più di un nodo genitore. Un vantaggio chiave di questo tipo di modello di database è che può costruire diverse relazioni tra diversi tipi di dati, il che lo rende molto più efficiente.

**Modello di database relazionale:** Questo è il modello di dati più comunemente usato dalle aziende. In questo, i dati hanno una relazione 2D, dove i dati sono organizzati in righe e colonne. I dati all'interno della tabella sono correlati tra loro, da qui il termine relazionale. I dati all'interno di una tabella possono anche essere collegati ai dati in un'altra tabella utilizzando chiavi.

**Modello di dati orientato agli oggetti:** In questo modello di database, i dati sono memorizzati sotto forma di oggetti e non all'interno di tabelle o righe. L'oggetto conterrebbe tutti i dati richiesti al suo interno e l'utente deve accedere all'indirizzo dell'oggetto per ottenere i dati per l'uso. I database orientati agli oggetti sono altamente compatibili con diversi linguaggi di programmazione, i principali includono Java, C++, Perl e molti altri.

**Modello di dati No SQL:** I modelli di dati NoSQL supportano sia dati strutturati che non strutturati. Non esiste uno schema definito come rispetto ad altri modelli di dati. Il vantaggio chiave di questo modello di dati è che gli utenti possono elaborare query di vari elementi e non essere limitati dalla struttura.

**Modello di dati basato su cloud:** Le aziende possono anche scegliere di memorizzare i loro database online come un database cloud. Qui, il modello DBaaS entra in gioco, in cui i database sono gestiti tramite il fornitore di cloud, l'utente deve solo pagare la quota di abbonamento. Non c'è bisogno per l'utente di procurarsi hardware aggiuntivo, il che consente alle aziende di risparmiare una quantità significativa di denaro sugli investimenti iniziali.

### Quali sono le caratteristiche comuni dei Sistemi di Gestione di Database (DBMS)?

Le seguenti sono alcune caratteristiche fondamentali all'interno del software di gestione di database che possono aiutare gli utenti in diversi modi:

**Struttura dei dati:** Questa è la caratteristica chiave del DBMS. Tutti i dati sono memorizzati in una struttura categorizzata in modo che diventi più facile per l'utente richiamare i dati quando è necessario. Rende più facile per le applicazioni comprendere la struttura dei dati. Il DBMS può anche garantire aggiornamenti continui quando i dati sono in una chiara struttura gerarchica.

**Minimizzazione della duplicazione e della ridondanza:** I database sono utilizzati in quasi tutte le funzioni all'interno di un'azienda. Poiché ci sono diversi utenti, questo potrebbe causare problemi come la duplicazione e la ridondanza dei dati. Il DBMS garantisce che i dati presenti siano solo in un'unica istanza, riducendo così significativamente la ridondanza.

**Manutenzione del database:** Ogni transazione crea una grande quantità di dati non strutturati. Le grandi imprese avranno tonnellate di dati che richiedono pulizia, sicurezza e persino backup e recupero. Il DBMS consente alle imprese di garantire che le tonnellate di dati generate ogni minuto vengano elaborate e gestite correttamente.

**Memorizzazione permanente dei dati:** Il DBMS garantisce che i dati memorizzati siano permanenti e che non vi sia alcuna perdita di dati. In caso di perdita dovuta a qualsiasi attività imprevista, il DBMS garantisce che i dati siano sottoposti a backup e possano essere recuperati dall'utente quando necessario.

**Supporto alla sicurezza dei dati:** I dati devono essere sicuri. Garantire che i dati non cadano nelle mani sbagliate è una preoccupazione chiave per le aziende, specialmente quando ci sono diverse violazioni dei dati che causano alle aziende la perdita di informazioni critiche. Le funzionalità del DBMS consentono alle aziende di creare "personas" che possono accedere a tutti i dati o a parte dei dati (per una funzione specifica, ad esempio). Queste personas chiave creano identità utente e approvano l'accesso per garantire che la sicurezza sia mantenuta al massimo.

**Accesso multiutente** : In continuazione del punto sopra, più utenti possono essere autorizzati ad accedere una volta impostati certi limiti. Questi limiti garantiscono che i dati possano essere accessibili o visualizzati secondo i diritti concessi.

**Supporto ai metadati:** I metadati sono definiti come i dati che riassumono i dati principali; rendono più facile trovare i dati effettivi. Fornisce all'utente quali dati sono al suo interno, come file correlati e oggetti. Fornisce più contesto per i dati memorizzati. Il DBMS ha una caratteristica chiave di fornire librerie di metadati, rendendo più facile per le applicazioni richiamare i dati richiesti.

### Quali sono i vantaggi dei Sistemi di Gestione di Database (DBMS)?

**Miglioramento dell'efficienza dei processi:** Una delle caratteristiche chiave del DBMS è che garantisce che non ci siano incoerenze nei dati, causate dalla duplicazione. Questo consente un database pulito e una gestione dei dati più fluida che migliora l'efficienza dei processi in tutta l'azienda. Inoltre, poiché i dati sono condivisi, non richiede molto spazio di archiviazione, semplificando ulteriormente il processo.

**Coerenza dei dati:** Il DBMS garantisce che i dati siano gli stessi che vengono utilizzati in varie funzioni all'interno di un'azienda. Non c'è alcun cambiamento nei dati, indipendentemente da chi li sta visualizzando.

**Personalizzazione:** Un vantaggio chiave del DBMS è che mantiene separate le applicazioni e il database. Un'applicazione può essere personalizzata secondo le esigenze dell'utente, ma i dati richiamati o utilizzati rimarranno gli stessi. Inoltre, queste applicazioni non devono utilizzare tutti i dati richiamati durante l'uso del DBMS, solo i dati richiesti vengono utilizzati. Idealmente, ogni dipendente avrà modi diversi di accedere al database in base all'applicazione front-end che gli è stata assegnata. Ad esempio, un dipendente non sarà in grado di accedere alle informazioni personali di altri dipendenti, ma il dipartimento delle risorse umane avrà accesso a queste.

**Disponibilità dei dati:** Il DBMS deve garantire che i dati siano resi accessibili a diversi dipendenti in qualsiasi momento e da qualsiasi luogo. Più utenti possono accedere ai dati in remoto 24 ore su 24.

### Chi utilizza i Sistemi di Gestione di Database (DBMS)?

Gli utenti del DBMS hanno un compito importante nel garantire che i dati preziosi di un'azienda siano gestiti in modo efficiente. Questi utenti devono essere attenti a chi può/non può accedere ai dati critici e garantire che siano stati assegnati i giusti settaggi e permessi. Altri utenti sono principalmente sviluppatori e designer che necessitano di accesso ai dati durante la creazione di un nuovo prodotto/applicazione.

Alcuni dei principali utenti del DBMS sono elencati di seguito:

**Amministratore di database (DBA):** Persona chiave che gestisce il DBMS. Lo schema è determinato dal DBA. Sono anche responsabili dell'impostazione di diversi ID utente e diritti per coloro che possono accedere al database. Questa persona monitora anche il database, garantisce che la sicurezza sia mantenuta, monitora i piani di backup e recupero, traccia errori o guasti, fornisce supporto al database e molti altri requisiti.

**Designer di database:** Sotto questa persona, il designer utilizza il DBMS per creare tabelle di dati, righe, colonne, indici e altre strutture di design.

**Sviluppatori di software:** I programmatori e gli sviluppatori di software avrebbero bisogno di accesso ai dati durante lo sviluppo di un'applicazione software o apportando modifiche a una. Questa persona avrà accesso al database per garantire che il processo di sviluppo dell'applicazione software proceda senza intoppi. Inoltre, finché i vari programmi creati utilizzano un'interfaccia di programmazione delle applicazioni (API) per il software del database fornito dal fornitore di DBMS, gli sviluppatori non devono modificare alcun programma solo perché sono state apportate modifiche a un database. Questa API non disturba lo sviluppatore nel tenere traccia di eventuali modifiche apportate al database, farà automaticamente le modifiche richieste dallo sviluppatore.

**Manager:** I manager possono utilizzare il database temporaneamente o ogni volta che richiedono nuove informazioni. Questa persona non utilizza il DBMS quotidianamente, come le altre persone, solo quando si presenta la necessità.

**Altri utenti:** Questo include utenti come analisti, scienziati che non scrivono codice, ma utilizzano il DBMS per interrogare alcune informazioni quando necessario. Hanno interazioni con il database secondo le loro esigenze di dati.

### Sfide con i Sistemi di Gestione di Database (DBMS)

Il software DBMS è fondamentale per qualsiasi organizzazione che gestisce i propri dati. Il software deve essere efficace nel gestire i dati in modo accurato e sicuro. Tuttavia, il software DBMS presenta anche una serie di sfide.

**Sfide di sicurezza:** L'hacking del database è la preoccupazione più grande che le aziende affrontano. Dati critici, dati master, dati finanziari e molti altri punti dati di un'azienda potrebbero essere violati dagli hacker, che potrebbero abusare di queste informazioni. Avere un DBMS robusto, sicuro e ad alte prestazioni per garantire che il database sia completamente protetto è una necessità. Impostare i diritti utente per il database, che limita a quale sezione di dati un utente può accedere, è un must.

**Sicurezza dei dati:** I dati devono essere puliti, concisi e privi di errori. Quando i dati vengono elaborati, nessuna parte di essi dovrebbe essere persa. Il DBMS dovrebbe garantire che il database non abbia punti dati duplicati, non possa essere eliminato senza i diritti utente corretti e dovrebbe avere garanzie transazionali per garantire che tutti i dati generati da una transazione siano puri.

**Aumento dei costi:** Con l'aumento della quantità di dati, c'è la necessità di acquistare più memoria e una maggiore potenza di elaborazione del server per elaborare grandi quantità di dati. Insieme al costo dell'infrastruttura, i costi di sicurezza, i costi di manutenzione, i costi di formazione del personale e i costi di costruzione del data center, molti altri costi aggiuntivi potrebbero finire per diventare un grande investimento per l'azienda. Sebbene l'introduzione del database cloud come servizio (DBaaS) allevi il problema, non molti clienti potrebbero essere disposti a spostare tutti i loro dati critici sul cloud e preferirebbero tenerli on-premises.

**Integrazione dei dati:** Ci sono numerose fonti di dati—da punti hardware come telefoni cellulari, laptop, ai social media all'IoT e molti altri. Le aziende devono garantire che tutti questi dati preziosi vengano registrati correttamente. Può essere un compito enorme per il DBMS garantire che tutti i dati provenienti da tutti questi vari punti dati vengano registrati correttamente. Garantire che i dati siano puliti e non abbiano duplicati o errori è un compito faticoso.

**Gestione di database sia cloud che on-premises:** Le aziende possono scegliere di optare per un mix di database cloud e on-premises secondo le esigenze. Questo potrebbe essere una grande sfida per il DBMS poiché dovrebbe gestire le richieste di entrambi i database e trattarlo come un unico grande database. L'utente del database non ha bisogno di sapere dove o come sono localizzati i dati, ma solo come possono accedervi. Inoltre, il fornitore dovrà scegliere un DBMS che sia scalabile quando è coinvolto il cloud.

### Come acquistare Sistemi di Gestione di Database (DBMS)

#### Raccolta dei requisiti (RFI/RFP) per Sistemi di Gestione di Database (DBMS)

Quando si sceglie un DBMS, alcuni criteri importanti devono essere considerati. Fattori come usabilità, funzionalità e sicurezza sono criteri chiave che non possono essere compromessi. Avere funzionalità come dashboard e visualizzazioni è un grande vantaggio, per garantire facilità di analisi dei dati e tenere traccia di diverse query. Altre caratteristiche importanti da cercare sono il supporto e lo sviluppo—le ore in cui il supporto clienti è disponibile, la disponibilità a risolvere le query degli utenti, e così via.

Man mano che un'azienda cresce, la scalabilità è un criterio importante da tenere a mente. Con tonnellate di dati che vengono generati, può diventare difficile per il DBMS dei clienti scalare secondo le esigenze e gestire milioni di righe e colonne di dati. Un'altra caratteristica chiave per garantire che il DBMS abbia è il supporto all'integrazione. Ci sono numerosi altri software che fanno parte dell'ambiente di un'azienda come CRM, ERP e altri. Come queste integrazioni vengono gestite e come l'azienda garantisce che tutti questi software si connettano con il DBMS è fondamentale per il flusso regolare dei dati.

#### Confronta i prodotti dei Sistemi di Gestione di Database (DBMS)

**Crea una lista lunga**

In questo passaggio, gli acquirenti dovrebbero tenere aperte le loro opzioni per considerare l'intera gamma di prodotti. Gli acquirenti hanno la libertà di esplorare numerose offerte che il mercato del software di gestione di database ha. Inoltre, questo è il passaggio principale per valutare le risposte alle domande sopra. La lista lunga può essere resa molto più concisa e piccola affrontando gli obiettivi.

**Crea una lista corta**

Gli acquirenti possono fare confronti molto più granulari in questo passaggio. Inoltre, gli acquirenti possono utilizzare le recensioni di G2 per restringere ulteriormente questa lista.

**Conduci dimostrazioni**

Una volta che la lista è stata ridotta a un paio di fornitori, gli acquirenti possono iniziare a richiedere una dimostrazione. Durante la dimostrazione, gli acquirenti dovrebbero cercare informazioni relative ai loro termini non negoziabili. Questo è un buon stadio in cui l'acquirente può approfondire la comprensione di quanto sicuro sarà il loro database, se possono promettere supporto ad alte prestazioni e quali sono le funzionalità—latenza nel caricamento dei database, supporto post-vendita, formazione del personale e altre funzionalità aggiuntive che possono essere fornite quando si opta per il loro prodotto DBMS.

#### Selezione dei Sistemi di Gestione di Database (DBMS)

**Scegli un team di selezione**

Scegliere il team giusto per lavorare insieme per decidere il giusto DBMS è una parte critica del processo poiché diverse persone avrebbero bisogno di accedere alle applicazioni del database secondo le esigenze. Il team dovrebbe includere un mix di diverse persone che hanno le competenze richieste, l'interesse e il tempo. Alcuni ruoli includono amministratori di DBMS, CXO, sviluppatori di applicazioni e altri.

**Negoziazione**

Un acquirente può scegliere di negoziare per ridurre i costi. L'acquirente deve notare che se in futuro ci sarà una necessità di scalare, ci sarebbero costi aggiuntivi o un aumento del prezzo dell'abbonamento. Ad esempio, nel caso in cui un cliente scelga di optare per soluzioni DBaaS in aggiunta ai DBMS on-premises, sarebbe una buona pratica verificare con il fornitore di DBMS se offrono supporto cloud, formazione e altri fattori. Tenere a mente tali fattori aiuterà l'acquirente a mettere in atto migliori tattiche di negoziazione per le funzioni specifiche che contano.

**Decisione finale**

Una volta completati tutti i passaggi, viene presa la decisione finale valutando tutti i fattori e gli scenari. Avere una prova del DBMS utilizzando database più piccoli è un buon punto di partenza. Un piccolo gruppo di amministratori di database può trasmettere le loro opinioni al team che prende la decisione finale.