Confronta Google Cloud BigQuery e SQL Server 2019 
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Scopri di più su SQL Server 2019Riassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- I revisori di G2 riportano che Google Cloud BigQuery eccelle nell'esperienza utente, in particolare grazie alla sua architettura serverless che consente agli utenti di concentrarsi sull'analisi dei dati senza il fastidio di gestire l'infrastruttura. Questo ha portato a feedback che evidenziano la sua velocità ed efficienza, con un utente che nota che può gestire "miliardi di query in una volta sola".
- Gli utenti dicono che SQL Server 2019 offre una soluzione robusta per la gestione dei dati, lodando in particolare la sua compatibilità con i big data e le funzionalità avanzate di indicizzazione. I revisori apprezzano come ottimizza le prestazioni delle query, rendendolo adatto a gestire query complesse in modo efficace.
- Secondo le recensioni verificate, il modello pay-as-you-go di Google Cloud BigQuery semplifica le operazioni e incoraggia la sperimentazione con set di dati più grandi, il che è un vantaggio significativo per gli utenti che cercano di scalare le loro analisi dei dati senza costi iniziali.
- I revisori menzionano che SQL Server 2019 è particolarmente user-friendly, con molti che notano la facilità di integrazione con strumenti come Power BI e Anaconda. Questa integrazione senza soluzione di continuità ne aumenta l'attrattiva per gli utenti che richiedono una soluzione di gestione dei dati versatile.
- I revisori di G2 evidenziano che mentre SQL Server 2019 ha una qualità di supporto solida, il feedback recente degli utenti di Google Cloud BigQuery indica una preferenza per la sua interfaccia intuitiva e la capacità di concentrarsi su SQL pulito, che contribuisce a un'esperienza di analisi dei dati più fluida.
- Gli utenti riportano che le forti prestazioni di SQL Server 2019 in sicurezza dei dati e governance sono un punto di forza, con molti che si sentono sicuri nella sua capacità di proteggere le informazioni sensibili, mentre BigQuery offre anche solide funzionalità di sicurezza ma è percepito come leggermente meno robusto in quest'area.
Google Cloud BigQuery vs SQL Server 2019
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato SQL Server 2019 più facile da usare. Tuttavia, Google Cloud BigQuery è più facile da configurare e amministrare. I revisori hanno anche preferito fare affari con Google Cloud BigQuery in generale.
- I revisori hanno ritenuto che SQL Server 2019 soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Google Cloud BigQuery.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che SQL Server 2019 sia l'opzione preferita.
- Quando si valuta la direzione del prodotto, Google Cloud BigQuery e SQL Server 2019 hanno ricevuto valutazioni simili dai nostri revisori.
Prezzi
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Google Cloud BigQuery
Free
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I nuovi clienti ricevono $300 in crediti gratuiti di Google Cloud da spendere su BigQuery con l'iscrizione alla prova gratuita.
- 10 GB di archiviazione
- Fino a 1 TB di query al mese
SQL Server 2019
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Google Cloud BigQuery
Prova gratuita disponibile
SQL Server 2019
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.8
626
9.0
54
Facilità d'uso
8.7
642
9.0
54
Facilità di installazione
8.7
416
8.4
22
Facilità di amministrazione
8.5
227
8.3
18
Qualità del supporto
8.3
573
8.8
48
the product è stato un buon partner negli affari?
8.6
220
8.3
17
Direzione del prodotto (% positivo)
9.3
614
9.3
49
Caratteristiche per Categoria
Gestione
8.6
121
Dati insufficienti
8.3
119
Dati insufficienti
Funzionalità
9.0
119
Dati insufficienti
9.1
123
Dati insufficienti
9.0
123
Dati insufficienti
8.9
122
Dati insufficienti
9.3
122
Dati insufficienti
Gestione dei dati
8.9
224
|
Verificato
9.1
33
|
Verificato
8.3
210
|
Verificato
8.8
30
|
Verificato
8.9
215
|
Verificato
8.9
31
|
Verificato
8.6
219
|
Verificato
8.4
27
|
Verificato
8.3
204
|
Verificato
7.8
19
|
Verificato
8.6
201
|
Verificato
8.4
19
|
Verificato
Integrazione
8.5
202
|
Verificato
7.9
20
|
Verificato
8.6
214
|
Verificato
8.2
25
|
Verificato
8.6
201
|
Verificato
8.2
21
|
Verificato
Distribuzione
7.7
186
|
Verificato
8.8
26
|
Verificato
9.1
223
|
Verificato
8.2
29
|
Verificato
Prestazione
9.1
233
|
Verificato
8.8
32
|
Verificato
Sicurezza
8.7
208
|
Verificato
8.5
31
|
Verificato
9.2
214
|
Verificato
9.0
27
|
Verificato
Intelligenza Artificiale Generativa
7.6
127
Dati insufficienti
7.8
124
Dati insufficienti
Conservazione
9.1
70
Dati insufficienti
8.8
70
Dati insufficienti
Disponibilità
8.4
62
Dati insufficienti
8.5
66
Dati insufficienti
8.6
68
Dati insufficienti
Prestazione
8.5
65
Dati insufficienti
Sicurezza
8.7
70
Dati insufficienti
8.8
69
Dati insufficienti
8.4
69
Dati insufficienti
8.7
65
Dati insufficienti
Supporto
8.7
66
Dati insufficienti
8.9
66
Dati insufficienti
Calcolo centralizzato
9.1
27
Dati insufficienti
Calcolo localizzato
8.5
28
Dati insufficienti
Strumento Statistico
8.7
78
Dati insufficienti
9.0
78
Dati insufficienti
8.8
79
Dati insufficienti
Analisi dei dati
9.3
78
Dati insufficienti
9.1
79
Dati insufficienti
Prendere decisioni
8.8
79
Dati insufficienti
8.7
77
Dati insufficienti
8.7
79
Dati insufficienti
8.7
77
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
7.5
50
Dati insufficienti
7.8
50
Dati insufficienti
Operazioni di Marketing
8.8
65
Dati insufficienti
9.2
64
Dati insufficienti
8.9
64
Dati insufficienti
9.4
65
Dati insufficienti
8.8
63
Dati insufficienti
8.4
62
Dati insufficienti
Attività di Campagna
9.1
67
Dati insufficienti
9.5
67
Dati insufficienti
8.7
64
Dati insufficienti
9.2
61
Dati insufficienti
8.9
62
Dati insufficienti
9.0
64
Dati insufficienti
AI agentico - Analisi di marketing
8.7
15
Dati insufficienti
9.6
15
Dati insufficienti
8.2
15
Dati insufficienti
Elaborazione e Distribuzione di Big DataNascondi 10 CaratteristicheMostra 10 Caratteristiche
8.8
214
Dati insufficienti
Database
8.8
175
Dati insufficienti
8.9
173
Dati insufficienti
8.7
167
Dati insufficienti
Integrazioni
8.4
136
Dati insufficienti
8.5
133
Dati insufficienti
Piattaforma
8.9
151
Dati insufficienti
8.9
165
Dati insufficienti
8.5
133
Dati insufficienti
Elaborazione
9.2
168
Dati insufficienti
9.1
161
Dati insufficienti
Trasformazione dei dati
8.8
283
Dati insufficienti
9.3
293
Dati insufficienti
Connettività
8.1
251
Dati insufficienti
8.2
249
Dati insufficienti
8.7
278
Dati insufficienti
8.7
269
Dati insufficienti
Operazioni
8.5
279
Dati insufficienti
8.7
277
Dati insufficienti
8.3
255
Dati insufficienti
8.4
262
Dati insufficienti
8.5
254
Dati insufficienti
Creare rapporti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Piattaforma
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Google Cloud BigQuery e SQL Server 2019 sono categorizzati comeData Warehouse
Categorie uniche
Google Cloud BigQuery è categorizzato comeDatabase Colonnari, Piattaforme di Integrazione dei Big Data, Strumenti ETL, Elaborazione e Distribuzione di Big Data, Analisi dei Big Data, Analisi di Marketing, Analisi Predittiva, e Stanza di Pulizia dei Dati
SQL Server 2019 non ha categorie uniche
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Google Cloud BigQuery
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
SQL Server 2019
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Piccola impresa
(50 o meno dip.)
Mid-Market
(51-1000 dip.)
Enterprise
(> 1000 dip.)
Settore dei Recensori
Tecnologia dell'informazione e servizi
16.1%
Software per computer
13.5%
Vendita al dettaglio
7.0%
Servizi Finanziari
6.5%
Marketing e Pubblicità
5.2%
Altro
51.7%
Software per computer
28.2%
Tecnologia dell'informazione e servizi
17.9%
Bancario
6.4%
Servizi Finanziari
5.1%
Sicurezza Informatica e di Rete
3.8%
Altro
38.5%
Alternative
Discussioni
Big Query è gratuito?
3 Commenti
BG
noLeggi di più
Is BigQuery part of Google Cloud Platform?
2 Commenti
AY
Sì, Bigquery è un prodotto GCP e un data warehouse serverless.Leggi di più
In che modo BQ legacy SQL è diverso dallo standard SQL?
1 Commento
OD
Il SQL Legacy è un SQL non standard utilizzato solo da BigQuery. Il SQL Standard è conforme al SQL 2011. Google raccomanda di utilizzare il SQL Standard e...Leggi di più
A cosa serve SQL Server 2019?
1 Commento
AA
SQL Server 2019 è un popolare sistema di gestione di database relazionali (RDBMS) sviluppato da Microsoft. È utilizzato principalmente per gestire e...Leggi di più
SQL Server 2019 non ha più discussioni con risposte
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