--- title: Tiger Data Reviews meta_title: 'Recensioni Tiger Data 2026: Dettagli, Prezzi e Funzionalità | G2' meta_description: Filtra le recensioni di 33 per dimensione dell'azienda, ruolo o settore degli utenti per scoprire come Tiger Data funziona per un'azienda come la tua. aggregate_rating: rating_value: 4.6 review_count: 33 scale: '5' date_modified: '2026-06-17' parent_category: name: Software di database url: https://www.g2.com/it/categories/database-software --- # Tiger Data Reviews **Vendor:** Tiger Data (creators of TimescaleDB) **Category:** [Database di serie temporali](https://www.g2.com/it/categories/time-series-databases) **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 33 ## About Tiger Data 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 ## Tiger Data Pros & Cons **What users like:** - Gli utenti amano l' **interfaccia utente pulita e intuitiva** di Tiger Data, rendendo la navigazione e l'analisi semplici ed efficienti. (8 reviews) - Gli utenti trovano la **configurazione semplice** di Tiger Data altamente vantaggiosa per avviare e scalare carichi di lavoro analitici complessi senza sforzo. (5 reviews) - Gli utenti elogiano la **facile configurazione** di Tiger Data, facilitando la creazione rapida ed efficiente di istanze e servizi. (5 reviews) - Gli utenti apprezzano la **facilità di accesso ai dati e visualizzazione** , migliorando il processo decisionale con intuizioni chiare e attuabili. (4 reviews) - Gli utenti elogiano la **prestazione e velocità** di Tiger Data, migliorando il processo decisionale attraverso un'elaborazione e un'analisi dei dati efficienti. (4 reviews) - Speed (4 reviews) - Gli utenti amano la **facilità di configurazione e l'interfaccia cloud intuitiva** di TigerData, migliorando la loro esperienza di gestione del database. (3 reviews) - Gli utenti elogiano il **eccellente supporto clienti** di TigerData, notando risorse utili e una comunità attiva per l'assistenza. (3 reviews) - Dashboard Usability (3 reviews) - Gli utenti apprezzano le **facili integrazioni** con vari plugin, facilitando la rapida configurazione e gestione dei database. (3 reviews) **What users dislike:** - Gli utenti trovano che il **prezzo di Tiger Data sia elevato** , in particolare per progetti più piccoli e startup, influenzando il budget. (4 reviews) - Gli utenti notano che i **costi di licenza** per TigerData possono essere più alti rispetto alle alternative, rendendo il budget una sfida per la scalabilità. (3 reviews) - Gli utenti trovano che la **mancanza di visualizzatori avanzati** in Tiger Data limita la visualizzazione analitica e influisce sull'efficienza del flusso di lavoro. (3 reviews) - Gli utenti sperimentano una **scarsa UI** , notando tempi di caricamento lenti e una mancanza di visualizzatori avanzati, che influiscono sull'usabilità e sull'efficienza. (3 reviews) - Gli utenti sperimentano **prestazioni lente** con l'interfaccia utente, specialmente quando gestiscono grandi set di dati, influenzando l'efficienza complessiva. (3 reviews) - Latency Issues (2 reviews) - Performance Issues (2 reviews) - Poor UI Design (2 reviews) - Slow Loading (2 reviews) - Complexity (1 reviews) ## Tiger Data Reviews ### 1. Piattaforma di database efficiente e potente per analisi scalabili **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Software per computer | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** September 26, 2025 **Cosa Le piace di più di Tiger Data?** TigerData si distingue per la sua configurazione estremamente rapida, le velocità di ingestione affidabili e l'interfaccia cloud intuitiva, rendendo facile iniziare e scalare anche carichi di lavoro analitici complessi. La sua piena compatibilità con PostgreSQL—più utili strumenti per database vettoriali—consente migrazioni senza soluzione di continuità e interrogazioni flessibili senza la necessità di apprendere nuovi linguaggi o interrompere i flussi di lavoro esistenti. Il supporto attivo della comunità tramite Discord e Slack, oltre a una documentazione robusta, significa che l'aiuto è sempre disponibile per sviluppatori e amministratori. Funzionalità come l'aggregazione continua, la compressione e il partizionamento automatico permettono ai team di ottimizzare le prestazioni e risparmiare sui costi del cloud, mentre il suo dashboard di metriche fornisce chiari approfondimenti sulla salute e l'utilizzo del database. **Cosa non Le piace di Tiger Data?** Sebbene TigerData sia altamente performante, l'interfaccia utente può diventare lenta a caricarsi quando si gestiscono molte tabelle, il che influisce sull'efficienza del flusso di lavoro per progetti più grandi. Alcuni utenti notano l'assenza di visualizzatori avanzati per i dati vettoriali—funzionalità presenti in prodotti concorrenti—che possono limitare le capacità di visualizzazione analitica. In rare occasioni, le implementazioni iniziali self-hosted possono richiedere un'ulteriore risoluzione dei problemi, ma la maggior parte delle problematiche viene rapidamente risolta tramite aggiornamenti o aiuto della comunità. Inoltre, i costi di licenza e di query di TigerData possono essere più alti rispetto a certe offerte open-source o di database di base, quindi è importante pianificare il budget quando si scala. **Quali problemi sta risolvendo Tiger Data e in che modo La sta aiutando?** TigerData consente l'archiviazione e l'analisi affidabili e ad alta velocità per enormi serie temporali di dati, risolvendo i colli di bottiglia di scalabilità e le limitazioni di velocità di ingestione riscontrate con i database tradizionali. Aiuta il team a eseguire in modo efficiente analisi in tempo reale, riduce al minimo i tempi di inattività e consente di risparmiare sui costi del cloud grazie a funzionalità di compressione e partizionamento automatizzate. Ciò ha migliorato la velocità di decisione e l'affidabilità operativa per i prodotti basati sui dati. ### 2. Buon servizio per un buon prezzo di stoccaggio **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Juan H. | Fullstack and Blockchain Engineer, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** January 17, 2025 **Cosa Le piace di più di Tiger Data?** Facile configurazione e creazione di istanze e servizi. **Cosa non Le piace di Tiger Data?** Strategie di pagamento e di prezzo per i servizi. **Quali problemi sta risolvendo Tiger Data e in che modo La sta aiutando?** offre un database con buone funzionalità come la creazione di alcuni cron job al suo interno o trasformazioni. ### 3. Strumento efficace per approfondimenti sui dati **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Kartikey A. | Associate Consultant, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** September 29, 2025 **Cosa Le piace di più di Tiger Data?** È facile accedere, analizzare e visualizzare i dati. Mi è piaciuto molto come elabora grandi set di dati e fornisce intuizioni chiare e attuabili da cercare. La dashboard per la versione PC è anche user-friendly e personalizzabile, e aiuta a rimanere aggiornati sui cambiamenti delle tendenze del mercato. Ha sicuramente migliorato la velocità e l'accuratezza del processo decisionale nel mio lavoro. Inoltre, preferivo il suo nome precedente (timescale) ma anche il nuovo nome è buono. **Cosa non Le piace di Tiger Data?** ci sono momenti in cui l'interfaccia sembra un po' pesante, soprattutto quando si gestiscono grandi volumi di dati. Anche la versione mobile potrebbe essere più ottimizzata per un utilizzo più fluido in movimento con una migliore interfaccia utente. **Quali problemi sta risolvendo Tiger Data e in che modo La sta aiutando?** Attualmente, sto servendo un cliente dove devo gestire e analizzare una grande quantità di dati, ed è qui che entra in gioco tigerdata. ### 4. Piattaforma efficiente e facile da usare **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Dalius K. | PHP Developer, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** September 24, 2025 **Cosa Le piace di più di Tiger Data?** La piattaforma offre vari strumenti facili da usare per l'analisi, rendendo l'analisi più semplice. **Cosa non Le piace di Tiger Data?** Ho bisogno di tempo per imparare le funzionalità, hanno un supporto clienti lento. **Quali problemi sta risolvendo Tiger Data e in che modo La sta aiutando?** TigerData ci consente di memorizzare e analizzare in modo efficiente grandi volumi di dati temporali e relazionali. Riduce i tempi di interrogazione, semplifica la gestione dei dati e fornisce approfondimenti utili, migliorando il processo decisionale e l'efficienza operativa. ### 5. La mia esperienza con i dati di tigre **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Sicurezza informatica e di rete | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** September 26, 2025 **Cosa Le piace di più di Tiger Data?** Mi piace soprattutto l'interfaccia utente pulita e intuitiva. È facile da navigare e apprezzo la possibilità di mettere in pausa i servizi quando necessario. La disponibilità di connettori, specialmente per Amazon S3 e Kafka, rende l'integrazione fluida e molto utile. **Cosa non Le piace di Tiger Data?** Il prezzo sembra un po' alto e potrebbe essere più flessibile, soprattutto per progetti più piccoli o startup. **Quali problemi sta risolvendo Tiger Data e in che modo La sta aiutando?** TigerData risolve i soliti compromessi tra carichi di lavoro in tempo reale e analitici: ottengo query veloci sia su dati freschi che storici, senza dover costruire e mantenere pipeline complesse. La sua compressione e l'archiviazione a livelli aiutano a mantenere bassi i costi anche con l'aumento del volume dei dati. Inoltre, le integrazioni native (lakehouse / S3) riducono il sovraccarico, rendendo più facile concentrarsi sugli insight piuttosto che sull'infrastruttura. ### 6. Ottima Soluzione di Database Vettoriale **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Thomas C. | Lead AI Engineer, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** January 16, 2025 **Cosa Le piace di più di Tiger Data?** La facilità di configurazione con i plugin pgai, pgvector e pgvectorscale rende l'impostazione e l'esecuzione di una soluzione di database vettoriale altamente scalabile molto rapida e semplice. Hanno buone risorse sia per i principianti che per le persone avanzate e un discord attivo per aiutare con i problemi degli utenti. L'UI/UX per la gestione dei database è buona e c'è anche un mese gratuito quando si inizia. L'implementazione di nodeJS per l'SDK di postgres è eccellente, e la possibilità di scrivere postgresql standard per le query e la gestione del database rende tutto molto più flessibile e facile da gestire rispetto ai database vettoriali tradizionali. Ho usato diversi database vettoriali e questo è il mio preferito finora per la scalabilità. Uso l'interfaccia utente ogni giorno per controllare lo stato di salute del mio database vettoriale e adoro le metriche che fornisce. Ci è voluta solo una settimana di sviluppo per passare completamente da un altro database vettoriale, ma ho una base di codice enorme con molte funzionalità, sono fiducioso che qualcuno con una nuova base di codice potrebbe integrarsi in un giorno. **Cosa non Le piace di Tiger Data?** Penso che l'interfaccia utente possa essere molto lenta a caricarsi a volte, specialmente quando ci sono molte tabelle, sicuramente potrebbe migliorare lì. Mi manca anche un visualizzatore di vettori come quello di QDRANT. **Quali problemi sta risolvendo Tiger Data e in che modo La sta aiutando?** Database vettoriale scalabile con query flessibili, devo aggiungere altro ;) ### 7. Un ottimo database di serie temporali con un'ottima offerta cloud **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Louis C. | Lead Platform Engineer, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** January 16, 2025 **Cosa Le piace di più di Tiger Data?** Il prodotto è molto performante, l'interfaccia cloud è facile da usare ma offre comunque molto controllo, il provider Terraform rende l'installazione un gioco da ragazzi e il team è stato fantastico. **Cosa non Le piace di Tiger Data?** Il provider Terraform non è ancora completo, mancano alcune opzioni open source per inviare la telemetria cloud invece di Cloudwatch e Datadog. **Quali problemi sta risolvendo Tiger Data e in che modo La sta aiutando?** Database di serie temporali per ingressi e uscite ad alte prestazioni per il monitoraggio in tempo reale del cruscotto ### 8. Ottima soluzione pronta all'uso per qualsiasi utente PostgreSQL **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Servizi finanziari | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** January 20, 2025 **Cosa Le piace di più di Tiger Data?** Facile da iniziare, facile da mantenere, facile da scalare **Cosa non Le piace di Tiger Data?** Il recente cambiamento del modello di prezzo non è ideale **Quali problemi sta risolvendo Tiger Data e in che modo La sta aiutando?** Consente di memorizzare e interrogare grandi quantità di dati di serie temporali finanziarie ### 9. Ottimo ma può essere costoso per una piccola applicazione hobbistica **Rating:** 3.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Software per computer | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** January 16, 2025 **Cosa Le piace di più di Tiger Data?** Affidabilità e facilità d'uso e integrazione. Documentazione decente **Cosa non Le piace di Tiger Data?** Il prezzo. $50 al mese per un progetto hobbistico si sommano. **Quali problemi sta risolvendo Tiger Data e in che modo La sta aiutando?** Archiviazione e recupero di dati basati su serie temporali. ### 10. Passato da AWS **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Software per computer | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** January 17, 2025 **Cosa Le piace di più di Tiger Data?** Il prezzo rispetto ad AWS è leggermente migliore **Cosa non Le piace di Tiger Data?** Nessuno (finora), tutto funziona bene come previsto **Quali problemi sta risolvendo Tiger Data e in che modo La sta aiutando?** Prezzi e accessibilità con facilità d'uso come amministratore ### 11. Ottimo database per dati di serie temporali **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Daniel R. | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** October 26, 2023 **Cosa Le piace di più di Tiger Data?** Timescale è un'estensione potente per PostgreSQL con caratteristiche speciali per l'archiviazione e l'elaborazione di dati in serie temporali. Si è dimostrato molto utile nei nostri progetti IoT, dove la compressione mantiene l'uso del disco al minimo e gli aggregati continui offrono una panoramica molto rapida dei dati. E poiché è tutto Postgres, non c'è bisogno di imparare un nuovo linguaggio di query. Il servizio cloud gestito da Timescale è un'alternativa conveniente e stabile per noi, poiché non abbiamo le risorse per mantenere l'infrastruttura e l'installazione necessarie. Inoltre, c'è una forte comunità e un supporto utile nel caso si abbia bisogno di guida lungo il percorso verso la produzione. **Cosa non Le piace di Tiger Data?** Beh, non proprio un'avversione, ma a prima vista Timescale potrebbe essere percepito come un prodotto facile da usare dove con pochi clic si ottiene una configurazione ottimale. Tuttavia, è ancora un database con un ulteriore livello di funzionalità aggiunta, che richiede di esplorare vari aspetti per sfruttarne appieno il potenziale. Una comunità utile, un supporto reattivo e documenti ben scritti sono grandi aiuti durante questo esercizio. **Quali problemi sta risolvendo Tiger Data e in che modo La sta aiutando?** Ingestione, elaborazione e archiviazione dei dati delle serie temporali IoT come base per vari servizi. ### 12. Database di serie temporali efficiente con aggregazione potente e supporto utenti eccezionale **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Dustin S. | Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** March 01, 2023 **Cosa Le piace di più di Tiger Data?** Uso Timescale da diversi mesi ormai e sono estremamente impressionato dalle sue prestazioni. Il database eccelle nell'archiviazione e nel recupero di dati di serie temporali, rendendolo una scelta ideale per il mio lavoro. Una delle sue caratteristiche distintive è la capacità di aggregare dati, che è stata incredibilmente utile per generare approfondimenti e report. Inoltre, le capacità di compressione sono piuttosto potenti, permettendoci di archiviare una grande quantità di dati senza sacrificare le prestazioni. Ma ciò che distingue davvero Timescale è il suo eccezionale supporto agli utenti. Ogni volta che ho avuto una domanda o un problema, il team è stato rapido nel rispondere e fornire soluzioni utili. Nel complesso, consiglio vivamente Timescale a chiunque abbia bisogno di un database di serie temporali affidabile ed efficiente. **Cosa non Le piace di Tiger Data?** Sebbene le capacità di compressione di Timescale siano potenti, alcune delle sfumature e delle limitazioni possono essere un po' difficili da comprendere appieno all'inizio. Di conseguenza, potrebbe esserci una curva di apprendimento nel sfruttare il prodotto al massimo delle sue capacità. Tuttavia, una volta che si diventa familiari con queste sfumature, Timescale può essere uno strumento altamente efficace per gestire e analizzare i dati delle serie temporali. **Quali problemi sta risolvendo Tiger Data e in che modo La sta aiutando?** Nella nostra organizzazione, ci affidiamo a Timescale per raccogliere e gestire i dati dei contatori e dei siti da una varietà di sistemi di gestione dell'energia in tutto il paese. Grazie alle capacità robuste di Timescale, siamo in grado di tracciare e analizzare efficacemente questi dati. ### 13. Migrazione fluida e prestazioni migliorate con Timescale Cloud **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Eudald A. | System Design Teacher, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** February 28, 2023 **Cosa Le piace di più di Tiger Data?** Di recente abbiamo migrato da un influxDB auto-ospitato a Timescale Cloud e non potremmo essere più felici. La transizione è stata fluida e semplice, e i nostri ingegneri amano la possibilità di utilizzare SQL invece di un linguaggio di query personalizzato. Abbiamo visto un aumento significativo delle prestazioni semplicemente utilizzando trucchi SQL familiari. **Cosa non Le piace di Tiger Data?** L'unico piccolo reclamo che abbiamo è che l'interfaccia utente della distribuzione Cloud potrebbe essere un po' più rifinita e che non sono ancora elencati sul marketplace di AWS. Tuttavia, questo non ha influenzato la funzionalità o le prestazioni del prodotto, quindi non è un problema significativo. **Quali problemi sta risolvendo Tiger Data e in che modo La sta aiutando?** A Bloobirds, stavamo affrontando diverse sfide con la nostra precedente soluzione self-hosted di influxDB. Una delle sfide più grandi era che dovevamo utilizzare un linguaggio di query personalizzato, che richiedeva una quantità significativa di tempo e risorse per essere appreso e utilizzato efficacemente. Inoltre, la nostra soluzione influxDB non era performante come avremmo voluto, specialmente con l'aumento dei volumi di dati. Migrando a Timescale Cloud, siamo stati in grado di affrontare queste sfide e beneficiare di una serie di funzionalità chiave. Ad esempio, Timescale Cloud ci consente di utilizzare SQL per interrogare i nostri dati di serie temporali, il che è molto più familiare e facile per i nostri ingegneri. Questo ci ha fatto risparmiare una quantità significativa di tempo e risorse e ha reso molto più semplice ottenere informazioni dai nostri dati. Inoltre, Timescale Cloud offre eccellenti prestazioni, anche con grandi volumi di dati. Questo ci ha permesso di gestire i nostri crescenti volumi di dati senza sperimentare rallentamenti o altri problemi di prestazioni. Nel complesso, Timescale Cloud è stato un grande vantaggio per la nostra organizzazione, permettendoci di gestire e analizzare i nostri dati di serie temporali in modo più efficace ed efficiente. ### 14. Un database di serie temporali performante costruito sul solido database Postgres, con un supporto eccezionale incluso **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Michael S. | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** February 24, 2023 **Cosa Le piace di più di Tiger Data?** TimescaleDB è un'estensione di Postgres per le serie temporali. Come utenti di lunga data di Postgres che necessitano di un database per serie temporali, lo abbiamo considerato un grande vantaggio poiché TimescaleDB è costruito su una tecnologia collaudata. Inoltre, potevamo continuare a utilizzare l'onnipresente SQL per eseguire le nostre query. I benefici particolari di TimescaleDB includono alti rapporti di compressione ottenuti attraverso la compressione specifica per tipo (abbiamo raggiunto una compressione superiore a 10x) insieme a query su serie temporali molto più performanti rispetto a Postgres standard. Infine, la suite di iperfunzioni nel toolkit di TimescaleDB è particolarmente utile per il nostro dominio (dati di tick finanziari ad alta frequenza). Il team di Timescale è stato anche estremamente utile e di supporto durante il processo di migrazione a TimescaleDB. **Cosa non Le piace di Tiger Data?** Migrare grandi volumi di dati al cloud (~100 TB non compressi) richiede tempo e necessita di un'attenta pianificazione. Detto ciò, il team di Timescale ci è stato di grande aiuto nel gestire questo processo. **Quali problemi sta risolvendo Tiger Data e in che modo La sta aiutando?** L'archiviazione e l'analisi di grandi volumi di dati di mercato ad alta frequenza (dati finanziari). Questi dati sono la base delle nostre analisi come team di quant trading elettronico. ### 15. Un database di serie temporali di alta qualità che è in produzione in pochi minuti **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Carl C. | Head Of Information Technology, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** February 21, 2023 **Cosa Le piace di più di Tiger Data?** Uso Timescale Cloud; è stato banale distribuirlo nella nostra rete di produzione (così come nelle nostre reti di sviluppo e staging). Tutti i dettagli tecnici sono astratti, ma puoi accedervi se necessario (come la regolazione del server, ecc.). La capacità di scalare con un clic è fantastica, e le metriche e gli avvisi basati sul web sono davvero utili fin dal primo giorno. Le prestazioni sembrano incredibilmente buone, anche sui piani a basso costo. Tuttavia, la caratteristica più impressionante è stata il supporto, sia con il responsabile del servizio clienti personale che con la reattività e la completezza degli ingegneri (quando ho avuto bisogno di fare una domanda tecnica). Gli ingegneri sono felici di rispondere a domande sul design generale e sulle migliori pratiche, oltre ad aiutare a risolvere problemi di produzione. **Cosa non Le piace di Tiger Data?** Timescale cloud è in qualche modo bloccato, cioè non c'è accesso diretto come superutente, il che può essere un po' difficile da abituarsi all'inizio. Tuttavia, è gestibile - non c'è nulla che non sia riuscito a ottenere finora utilizzando la configurazione standard del cloud. **Quali problemi sta risolvendo Tiger Data e in che modo La sta aiutando?** Dobbiamo memorizzare grandi volumi di dati di serie temporali, comprimere questi dati, conservarne alcuni ma non tutti, renderli ricercabili in modo efficiente e anche aggregare i dati grezzi in riepiloghi giornalieri/orari. Timescale fa tutto questo. ### 16. Estendi facilmente Timescale per risolvere i tuoi problemi. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Andrew E. | Head, Data Science Solutions, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** February 20, 2023 **Cosa Le piace di più di Tiger Data?** Poiché Timescale estende Postgres, gestire sia le mie serie temporali che i dati relazionali regolari in un unico magazzino è senza sforzo. Inoltre, le prestazioni di Timescale rendono la gestione e il lavoro con quei dati molto più veloce rispetto ad altri strumenti che ho usato. Infine, poiché estende Postgres, posso facilmente estenderne le capacità con le sue funzioni definite dall'utente basate su C. **Cosa non Le piace di Tiger Data?** Per sfruttare le funzioni definite dall'utente, devo gestire la mia installazione di Timescale e non posso sfruttare una delle istanze gestite. **Quali problemi sta risolvendo Tiger Data e in che modo La sta aiutando?** Come data scientist, passo gran parte del mio tempo a eseguire l'ingegneria delle caratteristiche per estrarre informazioni che aiuteranno i miei modelli a funzionare meglio. Questo spesso richiede di elaborare grandi quantità di dati con una componente temporale (come i dati panel). Prima di utilizzare Timescale, memorizzavo i dati in Postgres, li estraevo nel mio ambiente Python e avevo problemi di memoria e prestazioni. Con Timescale, sono stato in grado di spingere questi calcoli nel database generando significativi miglioramenti delle prestazioni. ### 17. I database di serie temporali non sono mai stati così facili **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Hariharan R. | Tecnologia dell'informazione e servizi, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** February 28, 2023 **Cosa Le piace di più di Tiger Data?** Quando ho iniziato a valutare i database di serie temporali, Timescale era già nella mia lista. Quello che amo di loro è: 1. Costruito nativamente sopra Postgresql, quindi si ottiene il meglio di entrambi i mondi 2. Si può scegliere tra le loro versioni self-hosted, gestite e cloud 3. Eccellente supporto e team di successo che si assicurano che tu sia configurato, pronto a partire e ti aiutano rapidamente con le domande 4. Eccellente comunità, soprattutto su Slack, dove puoi fare/ricevere domande e supportarti a vicenda **Cosa non Le piace di Tiger Data?** A volte la documentazione è difficile da navigare e iniziare con gli esempi. Ad esempio, i comandi relativi ai lavori di routine per gli aggregati continui, come controllarli e gestirli, ecc. Ancora una volta, questo è se dovessi essere molto critico, ma come ho detto prima, hanno un prodotto e un ecosistema fantastici. **Quali problemi sta risolvendo Tiger Data e in che modo La sta aiutando?** Abbiamo un caso d'uso di dati in serie temporale che Timescale risolve per noi in modo eccellente. ### 18. Postgres ma più veloce **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Florian H. | Software Engineer, Software per computer, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** February 19, 2023 **Cosa Le piace di più di Tiger Data?** Abbiamo utilizzato Timescale per un po' di tempo e devo dire che sono impressionato dalla loro piattaforma. Hanno una comunità fantastica e attiva. Ogni volta che ho una domanda o ho bisogno di aiuto con qualcosa, ho trovato qualcuno che mi aiuta. La piattaforma ha anche molti materiali didattici sul loro sito e blog. Apprezzo che investano tempo e risorse nell'educare i loro utenti, e ho imparato molto dalle loro risorse. Eravamo già familiari con Postgres, quindi è stato un adattamento naturale per la nostra attività. La curva di apprendimento è molto gestibile. Ci ha permesso di continuare a scalare con uno sforzo minimo. Tutto ciò che dovevamo fare era aggiungere l'estensione Timescale, e siamo stati in grado di gestire molti più dati con facilità. Questo è stato un punto di svolta per la nostra attività. È una grande piattaforma con una comunità di supporto, eccellente scalabilità e molti materiali didattici per aiutarti a iniziare. **Cosa non Le piace di Tiger Data?** La funzione di compressione in Timescale non è ben spiegata, ed è difficile aggiornare i dati dopo la compressione. Il servizio di hosting gestito offerto da Timescale è costoso, il che potrebbe non essere fattibile per piccole imprese o individui. Se stai usando hypertables in Timescale, perderai i vincoli di chiave esterna, il che può essere una limitazione significativa per alcuni utenti. Scegliere Timescale rispetto all'opzione più consolidata e affidabile di PostgreSQL è una scelta rischiosa. Tuttavia, se decidi di optare per Timescale, dovrebbe essere relativamente facile tornare indietro se necessario. Inoltre, Timescale ha raccolto una quantità significativa di finanziamenti, quindi è probabile che rimanga in giro per un po'. **Quali problemi sta risolvendo Tiger Data e in che modo La sta aiutando?** Stiamo costruendo un prodotto di analisi progettato specificamente per l'azienda di costruzione e hosting di siti web Webflow. Stiamo elaborando milioni di eventi da vari siti web e trasformandoli in dashboard informativi. Poiché la nostra azienda sta crescendo rapidamente, abbiamo scoperto che un database veloce e affidabile è fondamentale per la nostra crescita e prosperità. Come molte altre aziende, Nocodelytics ha iniziato con PostgreSQL. All'inizio funzionava. Ma la dimensione del database è cresciuta molto, molto rapidamente. Alla fine, con milioni di righe, i nostri dashboard sono diventati lenti. Le query per i clienti con molto traffico richiedevano diversi minuti o addirittura andavano in timeout. La mia prima scelta è stata ClickHouse, che sembra avere prestazioni migliori di Timescale per il nostro caso d'uso—ma continua a leggere perché c'è di più. Non tutto era perfetto con ClickHouse: fa molte cose, il che può diventare confuso, e preferirei restare con PostgreSQL, che ho usato per anni e so che funziona. La migliore caratteristica di TimescaleDB: è tutto PostgreSQL, lo è sempre stato. Tutti i tuoi strumenti, tutte le librerie esistenti e il tuo codice funzionano già con esso. Sto usando TimescaleDB perché è lo stesso di PostgreSQL ma magicamente più veloce. ### 19. Miglior database di serie temporali **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Istvan H. | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** February 28, 2023 **Cosa Le piace di più di Tiger Data?** Usa SQL -> Super facile da imparare Dati in serie temporale -> Abbiamo tonnellate di dati generati frequentemente, e riesce a gestirli con facilità Dati relazionali -> Un database per mantenere altri dati correlati/connessi. Rende la vita estremamente facile! Supporto -> Di prim'ordine! Prezzi -> Non più di qualsiasi altro database economico che potresti scegliere. Semplicemente perfetto! **Cosa non Le piace di Tiger Data?** Non abbiamo incontrato nulla che ci abbia impedito di rendere la nostra piattaforma cloud un successo. Le colonne JSONB erano un po' lente quando si trattava di fare aggregazioni, quindi abbiamo dovuto cambiare JSONB in un'altra struttura di tabella, ma questa è solo una limitazione generale con qualsiasi database relazionale, non specifica di TimescaleDB! **Quali problemi sta risolvendo Tiger Data e in che modo La sta aiutando?** Dati estremamente frequenti. Riceviamo 50 valori diversi ogni secondo per "dispositivo". È una grande quantità di dati per la maggior parte dei database, ma Timescale è in grado di gestirli con facilità. ### 20. Una serie temporale per IoT **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Anthony C. | Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** February 13, 2023 **Cosa Le piace di più di Tiger Data?** Il fatto che timescaledb sia un'estensione di Postgres e si integri molto bene con il nostro stack di monitoraggio (OpenCensus) e poiché è una serie temporale basata su SQL, la maggior parte dei nostri sviluppatori trova facile interrogare i dati. Hypertable, gli aggregati continui forniscono un ottimo modo per velocizzare le nostre query rivolte ai clienti. La funzionalità di compressione ci ha aiutato a ridurre i costi del cloud di oltre il 50%. Se stai utilizzando un servizio gestito o un servizio cloud, il supporto è molto rapido e utile. **Cosa non Le piace di Tiger Data?** Non c'è un modo semplice per riempire i dati storici dopo aver compresso i blocchi, questo richiederà molto codice personalizzato dalla nostra applicazione e devi essere attento quando decomprimi e aggiorni gli aggregati per non influire sulle prestazioni. In generale, aggiornare i blocchi compressi (Hypertable o Aggregati) è un po' complicato e si desidera che ci sia un modo semplice per aggiornarli senza decompressione. **Quali problemi sta risolvendo Tiger Data e in che modo La sta aiutando?** Stiamo iniettando/archiviando molti dati dei sensori in Timescale (è il nostro database principale per le serie temporali che serve tutti i nostri servizi). In precedenza utilizzavamo OpenTSDB e la mancanza di aggiornamenti, la libreria Go e la gestione rendevano molto difficile lavorarci, quindi abbiamo deciso di cambiare. Uno dei punti principali che ci ha fatto scegliere Timescale è stata la funzionalità Hypertable, gli Aggregati Continui e la compressione. Solo con questo siamo in grado di avere una serie temporale molto performante che è in grado di iniettare molti dati dei sensori, eseguire aggregazioni e gestire la politica di conservazione molto facilmente. ### 21. Data warehouse per dati di serie temporali **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Victor L. | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** February 12, 2023 **Cosa Le piace di più di Tiger Data?** - Timescale è un'estensione di PostgreSQL, quindi il team è stato in grado di sfruttare tutte le nostre conoscenze precedenti di PostgreSQL e SQL standard - Le hypertables e gli aggregati continui offrono un enorme incremento delle prestazioni sia per l'ingestione dei dati che per le query sui dati - A differenza di molti altri database di serie temporali, che sembrano essere ottimizzati esclusivamente per casi d'uso simili all'IoT, Timescale è stato in grado di gestire dati di serie temporali *mutabili*. - Comunità attiva e disponibile (su Slack) **Cosa non Le piace di Tiger Data?** - Le opzioni di hosting gestito (Timescale Cloud e MST) possono diventare costose, specialmente quando i requisiti di risorse aumentano - Difficile recuperare log e metriche per un intervallo di date specifico tramite la console MST **Quali problemi sta risolvendo Tiger Data e in che modo La sta aiutando?** Memorizziamo enormi quantità di dati di mercato in Timescale. In precedenza, su altri sistemi RDBMS, le prestazioni sia per l'ingestione dei dati che per le query sui dati peggioravano esponenzialmente con l'aumentare dei volumi di dati. Con Timescale, siamo stati in grado di mantenere un alto tasso di ingestione dei dati nel tempo e sfruttare funzionalità come hypertables e aggregati continui per offrire prestazioni decenti per le query in tempo reale, anche su intervalli di tempo estesi. ### 22. Eccellente prestazione in termini di velocità e dimensioni di archiviazione **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Panos M. | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** October 04, 2023 **Cosa Le piace di più di Tiger Data?** Mi piacciono molto gli aggregati continui e i lavori che si possono definire per aggiornarli regolarmente. **Cosa non Le piace di Tiger Data?** Non c'è qualcosa che non mi piace. La documentazione online non è perfetta. Credo che ci sia margine di miglioramento. **Quali problemi sta risolvendo Tiger Data e in che modo La sta aiutando?** Risolve il problema di creare report basati sul tempo su più dimensioni. Li usiamo per prepararci a presentare ai nostri creatori analisi su come gli ascoltatori ascoltano i contenuti audio pubblicati. ### 23. È davvero "solo PostgreSQL" per i dati delle serie temporali **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** DeltaSquared . | Software Engineer, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** February 28, 2023 **Cosa Le piace di più di Tiger Data?** Non ho dovuto imparare alcuna tecnologia rivoluzionaria per diventare un esperto nell'analisi dei dati delle serie temporali ospitati con TimescaleDB. Questo di per sé rende TSDB rivoluzionario. **Cosa non Le piace di Tiger Data?** Finirai per inserire la logica di query proprietaria di TimescaleDB nel tuo sistema. Non c'è modo di evitarlo a meno che tu non costruisca la tua interfaccia personalizzata contro Timescale. **Quali problemi sta risolvendo Tiger Data e in che modo La sta aiutando?** Timescale aggrega in modo efficiente e completo più finestre temporali di qualsiasi dato di dominio che gli fornisco. Sarebbe un compito di sviluppo così noioso mantenere quella funzionalità. Tuttavia, poiché TimescaleDB risolve questo problema a livello di database, non devo preoccuparmene affatto nel mio livello applicativo! Tutta la mia logica aziendale può concentrarsi sul PERCHÉ i dati delle serie temporali si relazionano tra loro piuttosto che su come gestisco la relazione. ### 24. Il miglior database di serie temporali nel 2023 non è un database di serie temporali **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Kenny C. | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** February 28, 2023 **Cosa Le piace di più di Tiger Data?** Timescale ha un costo prevedibile ancorato a una realtà familiare; è guidato dal volume di archiviazione e dal carico del sistema. Non hai quel familiare, terribile problema di cardinalità che è comune a _ogni_ sistema di modelli di dati tag-set-series. Si comporta molto bene e in modo prevedibile. È davvero fantastico. È open source e l'auto-ospitazione è facile: è postgresql. Sai già cosa implica l'auto-ospitazione da quella sola affermazione e se sei disposto a farlo. Se non lo sei, puoi pagare Timescale per farlo per te con Timescale Cloud. Nella mia esperienza, Timescale Cloud è stato molto efficace per i mesi in cui il mio team lo ha utilizzato. La loro comunità è fantastica, e i manutentori di Timescale affrontano effettivamente i problemi segnalati dalla comunità (incluso me personalmente)! È stato un cambiamento di 180 gradi benvenuto rispetto all'atteggiamento apparentemente antagonista che certi altri progetti open source correlati assumono nei confronti della loro comunità. Le loro persone sono davvero brave. **Cosa non Le piace di Tiger Data?** Non esiste una guida ben definita su come i dati delle serie temporali dovrebbero essere generalmente modellati in Postgresql. Ci sono discussioni utili su EAV e schemi ampi, ma fino ad ora, Timescale sembra evitare di prendere una posizione. Inoltre, l'ingestione dei dati è un problema se non si dispone già di un'integrazione con postgresql per il proprio servizio. Non è davvero il modo migliore per ingerire dati di serie temporali da host di servizi disparati; avrai problemi di conteggio delle connessioni e strane pressioni inverse. Gli aggiornamenti diventano molto difficili in questo modo (chiedi a Promscale a riguardo, RIP). Mi piacerebbe vedere vere integrazioni RPC dirette con standard de facto come opentelemetry (bleah) e standard migliori come goodmetrics nel processo host di TimescaleDB stesso. Questo renderebbe l'ingestione delle serie temporali di TimescaleDB dagli host di servizi perfettamente senza soluzione di continuità e stabilirebbe standard comuni per la modellazione dei dati. **Quali problemi sta risolvendo Tiger Data e in che modo La sta aiutando?** Metriche delle operazioni dei servizi interni. Monitoraggio e allerta sulle prestazioni dei microservizi, errori e simili. Identificazione delle cause dei comportamenti errati del sistema tramite una ricca dimensionalità per i dati delle metriche e SQL espressivo. ### 25. Il database di serie temporali più facile, veloce ed economico - Punto **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Ken F. | Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** February 23, 2023 **Cosa Le piace di più di Tiger Data?** Abbiamo amato la facilità di installazione e la familiarità di Timescale con PostgreSQL. È stato facile iniziare e mantenere il database è stato semplice. Soprattutto, il tasso di ingestione è PAZZESCO, anche su una piccola istanza di server. Le funzioni time_bucket() e time_bucket_gapfill() nelle query rendono il recupero dei nostri dati un problema banale, così possiamo concentrarci sulle nostre esigenze aziendali invece che su lunghi cicli di sviluppo. Inoltre, Timescale mantiene un canale Slack attivo dove possiamo trovare il supporto di cui abbiamo bisogno. **Cosa non Le piace di Tiger Data?** Mi sto scervellando per trovare qualcosa che non mi piace nell'usare TimescaleDB. Gli unici problemi che abbiamo riscontrato durante l'implementazione e la manutenzione delle nostre istanze self-hosted di TimescaleDB sono stati tutti risolti sia con piccoli cambiamenti di codice che con le versioni migliorate di TimescaleDB. **Quali problemi sta risolvendo Tiger Data e in che modo La sta aiutando?** Avevamo bisogno di trovare una soluzione di database per serie temporali con un alto tasso di ingestione a causa della velocità dei dati di telemetria provenienti dai nostri dispositivi. Il vantaggio aggiuntivo del fatto che il software è essenzialmente gratuito per l'edizione comunitaria è la ciliegina sulla torta. ### 26. Timescale Cloud ci ha permesso di iniziare rapidamente e facilmente **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Logan N. | Director of Software Engineering, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** March 07, 2023 **Cosa Le piace di più di Tiger Data?** Stavamo valutando tecnologie per ospitare dati di serie temporali e ci siamo imbattuti in TimescaleDB e Timescale Cloud. Siamo stati in grado di avviare e funzionare in pochi minuti, per poter valutare la tecnologia, e lo stiamo utilizzando in produzione da un anno ormai. Il supporto è stato eccezionale e il servizio fa esattamente ciò di cui avevamo bisogno. Non abbiamo avuto problemi di prestazioni o interruzioni e attualmente ospitiamo circa 15 istanze con Timescale Cloud. **Cosa non Le piace di Tiger Data?** Alcune delle funzionalità aziendali relative al Disaster Recovery sono ancora in fase di sviluppo. Può essere tedioso ridimensionare i database dopo aver effettuato un carico storico iniziale di dati e averli compressi. **Quali problemi sta risolvendo Tiger Data e in che modo La sta aiutando?** Memorizziamo i dati operativi per il nostro prodotto SaaS in Postgres insieme ai dati delle serie temporali, come SCADA, per analisi e visualizzazione. Timescale rende semplice, performante ed efficiente l'archiviazione e la gestione dei dati delle serie temporali. ### 27. Una migrazione a cui ci piace ripensare **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Mathias P. | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** February 14, 2023 **Cosa Le piace di più di Tiger Data?** Timescale ci ha permesso di ridurre la complessità nel nostro codice utilizzando le sue funzioni integrate. Abbiamo ottenuto un risparmio del 50% sui costi migliorando anche le prestazioni. Ottima documentazione; non solo ti aiuta a far funzionare un PoC (dove la documentazione in genere inizia a scarseggiare) ma copre anche ciò di cui hai bisogno per eseguire in produzione. Il team di successo clienti è davvero all'altezza del suo nome. Ci ha dato accesso agli ingegneri quando era necessario e ha aiutato a dare priorità ad alcune funzionalità di cui avevamo bisogno. **Cosa non Le piace di Tiger Data?** Il riempimento dei dati in blocchi già compressi potrebbe essere più performante **Quali problemi sta risolvendo Tiger Data e in che modo La sta aiutando?** Memorizzare una grande quantità di dati IoT, eseguire analisi su di essi e visualizzare i dati grezzi su richiesta. Inizialmente abbiamo utilizzato MS SQL ma abbiamo dovuto scrivere molto codice per il partizionamento e alcune delle query più complesse. Timescale si occupa di questo per noi ora. ### 28. Servizio di database flessibile e g **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Simon . | Automation Engineer, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** February 14, 2023 **Cosa Le piace di più di Tiger Data?** - Personalmente ho avuto solo esperienze positive con il supporto di Timescale. Sono stati utili e reattivi nel rispondere alle nostre domande e nell'aiutarci a ottimizzare le nostre istanze, ad esempio impostando la compressione. - Flessibile e basato su PostgreSQL. - Buona documentazione e open source. **Cosa non Le piace di Tiger Data?** Non offrono la stessa funzionalità nei loro servizi Gestiti e Cloud. Purtroppo, una parte della funzionalità che sarebbe utile per noi non è disponibile nei Gestiti, e il Cloud non è disponibile nella nostra regione. So che stanno lavorando su questo, quindi potrebbe cambiare in futuro! **Quali problemi sta risolvendo Tiger Data e in che modo La sta aiutando?** Elevato ingest di dati e query performanti. Con Timescale possiamo essere flessibili ed è veloce, ad esempio, impostare nuove aggregazioni per i nostri casi d'uso. ### 29. App di tracciamento in tempo reale per appassionati di sport acquatici costruita su un database di serie temporali e geospaziale. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Patrick P. | Fondateur et Président, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** February 22, 2023 **Cosa Le piace di più di Tiger Data?** - Prestazioni per l'elaborazione in tempo reale dei dati delle serie temporali. - Database relazionale come servizio -> meno competenze di sistema e compiti di amministrazione di sistema - Supporto alla reattività **Cosa non Le piace di Tiger Data?** - mancanza di diritti di superutente che impedisce l'uso di alcune estensioni come pgTap o pg_cron - nessuna soluzione semplice per attivare l'elaborazione al di fuori del database. **Quali problemi sta risolvendo Tiger Data e in che modo La sta aiutando?** Ingerire, pulire, contestualizzare e visualizzare in tempo reale una grande quantità di dati di navigazione provenienti da molte fonti diverse. Questa è una tecnologia fondamentale, semplicemente critica per far crescere il nostro business. ### 30. Ottimo supporto, le domande ricevono risposta quasi immediatamente **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** C P. | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** March 01, 2023 **Cosa Le piace di più di Tiger Data?** Fondamentalmente nessun problema strano che si trova spesso con software nuovi. Non ho dovuto saltare attraverso strani ostacoli SQL, o comandi strani. Le cose funzionano più o meno come qualsiasi vecchio DB relazionale. **Cosa non Le piace di Tiger Data?** L'unica cosa strana è che i comandi get-size non sono ovvi. Poiché stai effettivamente creando molte tabelle, alcuni dei comandi sulle tabelle normali necessitano di qualcosa di diverso. **Quali problemi sta risolvendo Tiger Data e in che modo La sta aiutando?** Conserviamo enormi quantità di dati finanziari ### 31. Timescale migliora notevolmente l'efficienza delle nostre operazioni con i dati delle serie temporali **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Alan D. | Engineering Manager, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** February 15, 2023 **Cosa Le piace di più di Tiger Data?** La compressione è un eccellente strumento per risparmiare sui costi mantenendo l'equilibrio della funzionalità. **Cosa non Le piace di Tiger Data?** C'è un problema con il loro transito tra due prodotti gestiti, che porta a una discrepanza nelle opzioni di funzionalità/posizione, ma credo che lo stiano risolvendo rapidamente. **Quali problemi sta risolvendo Tiger Data e in che modo La sta aiutando?** La scalabilità con i dati IoT è stata notevolmente migliorata grazie al nostro utilizzo di Timescale. Funzionalità come i "time buckets" e gli "aggregati continui" ampliano davvero la nostra capacità di offrire una maggiore funzionalità. ### 32. Caso d'uso IoT per serie temporali **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Jamieson T. | Lead Data Scientist, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** October 13, 2022 **Cosa Le piace di più di Tiger Data?** Utilizziamo Timescale come nostro data warehouse per i dati delle serie temporali dei dispositivi IoT. Piattaforma FANTASTICA e tempi di query rapidi! **Cosa non Le piace di Tiger Data?** Le app che vengono utilizzate per manipolare i dati. Attualmente usiamo DBeaver - ed è ingombrante. Non è il più facile da manovrare. **Quali problemi sta risolvendo Tiger Data e in che modo La sta aiutando?** Inizialmente abbiamo utilizzato MS SQL Server per i nostri dati di serie temporali - che richiedevano query complesse e tempi di esecuzione LUNGHI. TimeScale ha risolto questo problema per noi. ### 33. Bene. Ma sarebbe bello concentrarsi di più sulle prestazioni. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Lars Riis O. | Lead Quantitative Developer, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** February 28, 2023 **Cosa Le piace di più di Tiger Data?** Il set di funzionalità (in particolare le query cont e le estensioni SQL) **Cosa non Le piace di Tiger Data?** Le prestazioni sono inferiori rispetto a questdb e clickhouse. **Quali problemi sta risolvendo Tiger Data e in che modo La sta aiutando?** Archiviazione dei dati di mercato e dei dati del contatore energetico - [View Tiger Data pricing details and edition comparison](https://www.g2.com/it/products/tiger-data/reviews?section=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-06-17+05%3A52%3A39+-0500&secure%5Bsession_id%5D=39ca05d0-d0b9-41e9-85bb-c82c8f56b91b&secure%5Btoken%5D=35a07e858ebfb78788d97ca7704e2533d4499dec019a47f7ba32515484764f84&format=llm_user) ## Tiger Data Integrations - [Airbyte](https://www.g2.com/it/products/airbyte/reviews) - [Amazon CloudWatch](https://www.g2.com/it/products/amazon-cloudwatch/reviews) - [Amazon SageMaker](https://www.g2.com/it/products/amazon-sagemaker/reviews) - [Amazon Web Services AI](https://www.g2.com/it/products/amazon-web-services-ai/reviews) - [Apache Airflow](https://www.g2.com/it/products/apache-airflow/reviews) - [Apache Beam](https://www.g2.com/it/products/apache-beam/reviews) - [Apache Kafka](https://www.g2.com/it/products/apache-kafka/reviews) - [Apache Spark for Azure HDInsight](https://www.g2.com/it/products/apache-spark-for-azure-hdinsight/reviews) - [Appsmith](https://www.g2.com/it/products/appsmith/reviews) - [Appsmith](https://www.g2.com/it/products/appsmith-appsmith/reviews) - [Auth0](https://www.g2.com/it/products/auth0/reviews) - [AWS Lambda](https://www.g2.com/it/products/aws-lambda/reviews) - [Azure Data Studio](https://www.g2.com/it/products/azure-data-studio/reviews) - [Azure Functions](https://www.g2.com/it/products/azure-functions/reviews) - [Azure Monitor](https://www.g2.com/it/products/azure-monitor/reviews) - [Confluent](https://www.g2.com/it/products/confluent/reviews) - [Cube](https://www.g2.com/it/products/cube-2023-07-31/reviews) - [Dash0](https://www.g2.com/it/products/dash0/reviews) - [DBeaver](https://www.g2.com/it/products/dbeaver/reviews) - [dbt](https://www.g2.com/it/products/dbt/reviews) - [Deepnote](https://www.g2.com/it/products/deepnote/reviews) - [Deno](https://www.g2.com/it/products/deno/reviews) - [Django](https://www.g2.com/it/products/django/reviews) - [Estuary](https://www.g2.com/it/products/estuary/reviews) - [Fivetran](https://www.g2.com/it/products/fivetran/reviews) - [Flink](https://www.g2.com/it/products/flink/reviews) - [Forest Admin](https://www.g2.com/it/products/forest-admin/reviews) - [Golang Container Solution](https://www.g2.com/it/products/golang-container-solution/reviews) - [Golang Development Services](https://www.g2.com/it/products/anurag-gupta-golang-development-services/reviews) - [Google Cloud AI Infrastructure](https://www.g2.com/it/products/google-cloud-ai-infrastructure/reviews) - [Google Cloud Console](https://www.g2.com/it/products/google-cloud-console/reviews) - [Grafana Labs](https://www.g2.com/it/products/grafana-labs/reviews) - [Hasura](https://www.g2.com/it/products/hasura/reviews) - [HighByte Intelligence Hub](https://www.g2.com/it/products/highbyte-intelligence-hub/reviews) - [IBM Instana](https://www.g2.com/it/products/ibm-instana/reviews) - [Jaeger](https://www.g2.com/it/products/jaeger/reviews) - [Java Container Solution](https://www.g2.com/it/products/java-container-solution/reviews) - [Java Development](https://www.g2.com/it/products/java-development/reviews) - [Kubernetes](https://www.g2.com/it/products/american-cloud-kubernetes/reviews) - [Kubernetes](https://www.g2.com/it/products/kubernetes/reviews) - [LangChain](https://www.g2.com/it/products/langchain-langchain/reviews) - [Liquibase](https://www.g2.com/it/products/liquibase/reviews) - [Log Server - Unlimited Connections - Using rsyslog](https://www.g2.com/it/products/log-server-unlimited-connections-using-rsyslog/reviews) - [Looker](https://www.g2.com/it/products/looker/reviews) - [Metabase](https://www.g2.com/it/products/metabase/reviews) - [n8n](https://www.g2.com/it/products/n8n/reviews) - [Neon](https://www.g2.com/it/products/neondatabase/reviews) - [New Relic](https://www.g2.com/it/products/new-relic/reviews) - [Node.js](https://www.g2.com/it/products/node-js/reviews) - [Okta](https://www.g2.com/it/products/okta/reviews) - [OpenTelemetry](https://www.g2.com/it/products/opentelemetry/reviews) - [pgAdmin](https://www.g2.com/it/products/pgadmin/reviews) - [PostgreSQL](https://www.g2.com/it/products/postgresql/reviews) - [Power BI Solutions](https://www.g2.com/it/products/power-bi-solutions/reviews) - [Prisma](https://www.g2.com/it/products/prisma-mediaocean/reviews) - [Prisma](https://www.g2.com/it/products/prisma-prisma/reviews) - [Prometheus](https://www.g2.com/it/products/prometheus/reviews) - [Pulumi](https://www.g2.com/it/products/pulumi/reviews) - [Python](https://www.g2.com/it/products/python/reviews) - [Redash](https://www.g2.com/it/products/redash/reviews) - [Redpanda Streaming](https://www.g2.com/it/products/redpanda-streaming/reviews) - [Render](https://www.g2.com/it/products/render-render/reviews) - [Retool](https://www.g2.com/it/products/retool/reviews) - [RubyGPT](https://www.g2.com/it/products/rubygpt/reviews) - [StepZen](https://www.g2.com/it/products/stepzen/reviews) - [Stitch](https://www.g2.com/it/products/stitch-2026-01-09/reviews) - [Stitch](https://www.g2.com/it/products/stitch/reviews) - [Stitch](https://www.g2.com/it/products/stitch-2025-07-15/reviews) - [Stitch](https://www.g2.com/it/products/stitch-stitch/reviews) - [Striim](https://www.g2.com/it/products/striim/reviews) - [Superset](https://www.g2.com/it/products/superset/reviews) - [Superset](https://www.g2.com/it/products/superset-superset/reviews) - [Tableau](https://www.g2.com/it/products/tableau/reviews) - [ToolJet](https://www.g2.com/it/products/tooljet/reviews) - [Zapier](https://www.g2.com/it/products/zapier/reviews) ## Tiger Data Features **Gestione** - Dizionario dei dati - Replica dei dati - Linguaggio di interrogazione - Modellazione dei dati - Analisi delle prestazioni **Gestione** - Schema dei dati - Linguaggio di interrogazione - ACIDO - Reclamo - Replica dei dati **Conservazione** - Modello di dati - Tipi di dati **Indicizzazione dei dati** - Ricerca Semantica - Indicizzazione dei dati **Latenza della query** - Riduci la latenza delle query - Query continue **Sviluppo** - Distribuzione dell'applicazione - Strumenti di sviluppo - Ambiente di Sviluppo - Supporto Linguistico - Testando **Configurazione** - Prestazioni dell'applicazione - Orchestrazione - Monitoraggio del Database - Rilevamento delle anomalie - Sicurezza della rete **Manutenzione** - Migrazione dei dati - Backup e Recupero - Ambiente multiutente **Supporto** - Ricerca Testo - Tipi di dati - Lingue - Sistemi Operativi **Disponibilità** - Sharding automatico - Recupero automatico - Replica dei dati **Latenza dei dati** - Riduci la latenza dei dati - Prestazioni della pipeline di dati **Database** - Gestione del Database - Analitica - Ridimensionamento automatico - Backup / Ripristino - Conservazione **Amministrazione del database** - Approvvigionamento - Governance - Revisione contabile **Sicurezza** - Crittografia dei dati - Controllo di Accesso Utente **Sicurezza** - Blocco del database - Controllo Accessi - Crittografia - Autenticazione **Prestazione** - Cache integrata **Filtri** - Ricerca accurata - Filtraggio a Fase Singola - Database Vettoriale **Connettori** - Ingestione più veloce - Connettori integrati **Infrastruttura** - Rete - Macchine Virtuali - Sicurezza **Disponibilità** - Scalabilità - Backup - Archiviazione - Indicizzazione **Sicurezza** - Mascheramento dei dati - Autenticazione e Single Sign-On - Anonimizzazione dei dati **Prestazione** - Recupero di emergenza - Concorrenza dei dati - Gestione del carico di lavoro - Indicizzazione avanzata - Ottimizzatore di query **Sicurezza** - Autorizzazione Basata su Ruoli - Autenticazione - Registri di controllo - Crittografia **Scala** - Database scalabile linearmente - Gestione dello storage **Gestione dei dati** - Replica dei dati - Analisi Avanzata dei Dati **Supporto** - Multi-Modello - Sistemi Operativi **Architettura** - Sicurezza dei dati - Architettura senza blocchi **Caratteristiche del Database** - Conservazione - Disponibilità - Stabilità - Scalabilità - Sicurezza - Manipolazione dei dati - Linguaggio di interrogazione ## Top Tiger Data Alternatives - [Snowflake](https://www.g2.com/it/products/snowflake/reviews) - 4.5/5.0 (706 reviews) - [InfluxDB](https://www.g2.com/it/products/influxdata-influxdb/reviews) - 4.4/5.0 (98 reviews) - [Google Cloud SQL](https://www.g2.com/it/products/google-cloud-sql/reviews) - 4.5/5.0 (354 reviews)