Recensioni e Dettagli del Prodotto QuestDB

Le prestazioni sono estremamente elevate e di recente hanno aggiunto statistiche e funzioni basate su finestre che rendono molto facile calcolare le tendenze al volo, tutto in SQL. Il loro team di supporto è molto reattivo e competente, ed è un vero piacere lavorare con loro. Anche Quest è stato molto stabile. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Le uniche limitazioni attuali sono tali che per eseguire ingestione parallela devi scalare verticalmente piuttosto che orizzontalmente, ma questo è un problema estremamente minore considerando quanto sia ottima l'esperienza complessiva. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Nella mia organizzazione, avevamo bisogno di costruire un sistema di analisi in tempo reale per i flussi OTT e per questo ci serviva un solido database di serie temporali. Inizialmente stavamo usando Elasticsearch, ma una volta che abbiamo dovuto scalare, abbiamo costantemente affrontato problemi di latenza. Quindi avevamo bisogno di un database di serie temporali che potesse gestire il carico di miliardi di righe ogni giorno. Abbiamo deciso di provare Timescale DB e anche lì abbiamo affrontato diversi problemi di latenza. Poi abbiamo scoperto QuestDB ed è stato un punto di svolta per noi. Dopo un'analisi iniziale, abbiamo scoperto che QuestDB è più performante di Timescale ed Elasticsearch, quindi abbiamo deciso di dargli una possibilità. Il nostro caso d'uso era di ingerire 3 milioni di righe al secondo e QuestDB è stato in grado di gestire questo carico facilmente. Usiamo QuestDB dal 2022 e non abbiamo mai cercato un altro database. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Abbiamo utilizzato QuestDB negli ultimi due anni e finora non abbiamo riscontrato alcun problema. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

I semplici processi di distribuzione e aggiornamento. La capacità di gestire dati dinamici con variabili/sensori variabili per riga. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La mancanza di un formato compresso per l'esportazione o per il ritorno di grandi set di risultati. Dati i recenti sviluppi con l'aggiunta del supporto parquet, suppongo che questa situazione potrebbe cambiare presto. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

QuestDB soddisfa le nostre esigenze. Gestiamo e analizziamo grandi set di dati sulla crescita cellulare con misurazioni nel tempo, spesso come file CSV. Questo database basato su serie temporali si adatta molto bene al nostro caso d'uso. Importandolo in un database SQL, gli sviluppatori possono implementare rapidamente un modo conveniente e noto per ottenere statistiche dalle selezioni effettuate nel front end.

Non vediamo l'ora di integrare i dati in streaming dalle misurazioni nel database in un secondo momento, ma non siamo ancora a quel punto. Sappiamo che è possibile in questa configurazione.

Inoltre, il canale Slack è amichevole e il contatto diretto con gli sviluppatori è eccellente. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Non ho nulla di grande di cui lamentarmi, ma se devo lamentarmi di qualcosa, c'è stato un aggiornamento non retrocompatibile. È stato risolto dalla nostra parte, ma è stato inaspettato da uno sviluppo del prodotto solitamente molto stabile. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Oltre a essere *incredibilmente veloce*, QuestDB è anche un piacere da usare. E, cosa più importante, non è un problema da usare. Altri database richiedono più manutenzione continua, risoluzione dei problemi, ecc. QuestDB è davvero un database "imposta e dimentica", affidabile, che brilla nei carichi di lavoro in produzione.

Le estensioni SQL integrate e il dialetto curato rendono la scrittura di SQL per QuestDB veloce, divertente e potente. Il supporto REST integrato, oltre ai metodi di connessione InfluxDB Line Protocol e PG Wire, consente all'utente di selezionare lo strumento migliore per il lavoro.

Essendo open source, la flessibilità di distribuzione è fantastica. Il team di QuestDB si incontra regolarmente con noi per assicurarsi che siamo soddisfatti e rilascia regolarmente funzionalità di grande impatto.

QuestDB è il mio punto di riferimento definitivo per tutte le esigenze di serie temporali! Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

L'interfaccia utente della console web di QuestDB è utile per l'esplorazione ad hoc, ma attualmente non dispone di un mezzo per organizzare/salvare le query, quindi diventa disordinata rapidamente. Inoltre, alcune soluzioni BI (come PowerBI) o applicazioni a valle non possono connettersi alla versione PG Wire di QuestDB, quindi in questi casi abbiamo dovuto utilizzare l'API REST. Fortunatamente, il team di QuestDB è al lavoro e prevede di fornire presto una soluzione a questo problema. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Avevo investito molto tempo a prototipare un progetto con un altro database di serie temporali e stavo riscontrando molti punti dolenti. Ho deciso di provare QuestDB, e il processo di transizione è stato davvero facile e la maggior parte dei problemi che avevo con l'altro DB sono semplicemente scomparsi. Inoltre, ho guadagnato tempo prezioso quando la mia applicazione si avvia e deve leggere lo stato attuale dal DB... QuestDB ha consegnato i miei dati in metà del tempo rispetto all'altro DB. Mi piace anche la sintassi SQL - è solo una cosa in meno che devo imparare quando inizio con QuestDB. La versione gratuita/open source è perfetta per i miei scopi. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La documentazione è piuttosto buona, ma mi piacerebbe vedere qualcosa in più sulle migliori pratiche, in particolare su come progettare uno schema che sia ottimale per le mie esigenze. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Quindi, avevamo questo caso d'uso di analisi in tempo reale e stavamo cercando ovunque il giusto database di serie temporali con prestazioni fulminee. Siamo arrivati a un annuncio su Google che menzionava QuestDB come una migliore alternativa.

Abbiamo esaminato il loro blog approfondito che confronta entrambe le architetture dei database e abbiamo capito che i guadagni sono al rialzo.

Dopo i test, si è rivelata un'ottima scelta. Abbiamo iniziato a usarlo ampiamente e abbiamo scoperto che mantiene le sue promesse.

Un'altra cosa che ci è piaciuta è la loro comunità aperta su Slack, sempre pronta ad aiutare con qualsiasi problema potremmo avere. Un grande PLUS ai miei occhi. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Poiché questa è un'offerta più recente rispetto agli altri DB, ha i suoi punti dolenti. Come problemi casuali di "tabella sospesa" con controlli di integrità che non si aggiornano correttamente richiedendo riavvii manuali, e altri piccoli intoppi.

Prendono costantemente in considerazione il feedback migliorando il loro DB e i clienti, come recentemente hanno aggiornato da TCP a TCP su HTTP su tutti i loro client per risolvere il problema sopra menzionato.

Nel complesso, direi che, sebbene sia un'alternativa più recente, si sta evolvendo rapidamente, e suggerirei a chiunque cerchi un DB per serie temporali, di provarlo. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Di recente abbiamo valutato diverse opzioni per l'archiviazione di dati di mercato storici ad alta frequenza. La nostra scelta iniziale è stata TimescaleDB perché utilizziamo Postgres, tuttavia non era abbastanza veloce per il nostro caso d'uso. Alla fine abbiamo trovato QuestDB e, sebbene mancassero alcune funzionalità "nice to have", ha più che soddisfatto in termini di velocità e facilità d'uso.

Il loro team di supporto è stato anche eccezionale nell'aiutarci ogni volta che ne avevamo bisogno, sicuramente una delle migliori esperienze di supporto tra tutti i servizi con cui abbiamo contratti aziendali. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Non è altrettanto ricco di funzionalità come altre opzioni, in particolare non vediamo l'ora di avere il supporto per le viste materializzate! Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Il nostro progetto ha utilizzato Solr come archivio di dati statistici per anni. Non è stata una decisione giusta perché Solr non è una buona soluzione per l'elaborazione dei dati in tempo reale. L'approccio migliore nel nostro caso è un database di serie temporali. L'utilizzo di tale DB in modalità embedded era un altro requisito importante. Ci sono molti concorrenti in questo mercato, ma QuestDB è stato l'unico a offrire la modalità embedded. Quindi abbiamo dato una possibilità a QuestDB e non ce ne siamo mai pentiti. È fantastico vedere la rapida evoluzione di QuestDB. Il team di sviluppatori introduce costantemente nuove funzionalità, miglioramenti e correzioni di bug. Voglio anche sottolineare un supporto eccellente. La possibilità di fare una domanda direttamente agli sviluppatori e ottenere una risposta nel canale Slack è davvero fantastica. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

In realtà, il capitolo sulla modalità incorporata sembra essere la parte più piccola della documentazione. Sarebbe bello aggiungere alcuni consigli sulle migliori pratiche e esempi di codice. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

- Supporto molto reattivo e collaborativo da parte degli sviluppatori/comunità.

- Funzionalità utili già attive e funzionanti da varie versioni, molte altre in arrivo in futuro!

- Roadmap chiara che chiarisce cosa possiamo aspettarci e quando.

- Molti strumenti con cui integrarsi. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

- L'attuale funzione di archiviazione dei dati consuma più spazio, tuttavia il prossimo formato di file parquet lo ridurrà. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.