Panoramica dei prezzi di YugabyteDB

Ciò che mi piace di più di YugabyteDB è il suo equilibrio tra facilità d'uso e funzionalità potenti. È stato fondamentale per il mio sviluppo come ingegnere del software principiante. Sono particolarmente affezionato alla compatibilità con PostgreSQL perché mi ha permesso di sfruttare la mia conoscenza esistente di SQL per trarre vantaggio dal database senza dover imparare una sintassi completamente diversa. La curva di apprendimento non è stata estrema e sono stato in grado di iniziare subito, il che è stato molto utile quando stavo solo costruendo la mia fiducia con i database fino a quel punto.

La facilità di implementazione è stata un'altra caratteristica eccezionale; sono stato in grado di integrarlo facilmente nei miei progetti. Collegare YugabyteDB alla mia app è stato facile, grazie alla possibilità di utilizzare le librerie PostgreSQL supportate. La replica automatica e il sharding dei miei dati hanno funzionato con poco sforzo da parte mia, permettendo semplicità in un setup precedentemente complicato. Ho anche trovato facile scalare le applicazioni secondo le mie esigenze, come la sua funzionalità per la replica multi-regione. Il supporto clienti che ho ricevuto è stato anche utile, in particolare quando ho incontrato alcune sfide durante l'installazione.

Ciò che distingue veramente YugabyteDB per me è la sua flessibilità e affidabilità. Uso YugabyteDB frequentemente nei miei progetti, specialmente quando ho bisogno di una soluzione scalabile e affidabile. Che stia lavorando su un progetto piccolo o qualcosa di più grande, la capacità del database di gestire carichi variabili e fornire una forte coerenza mi dà fiducia che i miei dati siano sicuri e aggiornati. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Anche se la compatibilità con PostgreSQL è ottima, ho scoperto che alcune delle funzionalità avanzate specifiche di YugabyteDB sono un po' più difficili da abituarsi inizialmente, specialmente se non si ha già familiarità con i database distribuiti. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Compatibilità con PostgreSQL: Consente un rapido onboarding e minimizza gli sforzi di refactoring.

Motore SQL Distribuito: Fornisce scalabilità orizzontale, HA e distribuzione geografica di default.

Tolleranza ai Guasti: Gestisce bene i guasti dei singoli nodi, garantendo un'interruzione minima.

Abilitazione degli Sviluppatori: Accesso nativo SQL con buona documentazione e comunità attiva.

Buone Prestazioni OLTP: Per carichi di lavoro transazionali ad alto throughput, YugabyteDB funziona in modo affidabile in condizioni ottimali. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Current Challenges and Limitations

We list below the most critical issues and limitations currently impacting our YugabyteDB deployment for the Iris application:

1. DDL Atomicity and Concurrency

Concurrent DDL on different objects often fails or causes schema mismatch errors.

2. Truncate Behavior

Truncate operations retain old tablets, causing resource sprawl (CPU, disk).

3. Slow Aggregations / Analytical Queries

Aggregate functions (e.g., COUNT, SUM, GROUP BY) perform poorly on large tables.

4. Large Query Errors

Queries fail with RPC message size errors; workarounds require non-trivial gflag tuning.

5. Index Creation Challenges

Index creation on large tables is slow (can take hours) and unstable if DMLs are running.

Failure of concurrent DDLs can result in application downtime or stale views.

6. Intermittent Application Slowness

During high-ingestion windows (e.g., Spark + C# clients), CPU spikes to 80–85%.

7. Slow Queries Despite Indexing

Poor performance even with correctly designed indexes.

8. DR Limitations

DR requires symmetrical 3-node cluster and does not replicate DDL—this increases manual effort.

9. Node Crashes

Occasional crashes due to pg_client_use_shared_memory bug.

10. Resource Utilization

Max 1800 concurrent connections across 6 nodes (300/node).

High CPU usage (80%+) under 5500 OPS and 1500+ connections.

11. PITR Disk Usage

PITR with 2-day retention consumes 1–2 TB of disk.

Expected behavior, but storage overhead is significant.

12. Audit Logging

pgaudit causes crashes and lacks centralized log management.

Prefer audit logs to be stored as queryable tables.

13. Tablet Rebalancing

Rebalancing takes 2–3 hours post node failures.

14. Schema Name Change Not Reflected in UI

15. Query Performance Monitoring

No centralized query metrics dashboard across nodes.

pg_stat_statements is per-node; requires custom data aggregation.

16. Lack of ORM Support

Prisma ORM lacks native Yugabyte support.

Clear timeline for a smart driver integration is still needed.

17. Other Issues

Dead tuples causing transaction failures .

Clock skew-related tserver crashes .

Incorrect health checks leading to table drop incidents.

Backup to S3 failed due to endpoint misconfig .

Recommendations & Expectations

Top Priorities for Upcoming Releases:

Full concurrent DDL/DML support

Improved join and aggregation performance

Central query dashboard across universe

Audit log offloading and centralization

Smart tablet rebalancing and table-level recovery

Simplified backup/restore UX (especially for S3)

Documentation and Usability:

Better defaults for performance-related gflags.

Clear guidance on best practices for DDL coordination and high-throughput ingestion.

Support & Training:

More structured training on query optimization and resource tuning

Roadmap visibility for critical features (e.g., Prisma ORM support)

Final Thoughts

We appreciate Yugabyte’s continued partnership and responsiveness to issues. The platform shows strong promise for OLTP workloads and mission-critical deployments, but there are clear gaps—especially around operational tooling, analytical query support, and DDL concurrency—that we hope to see addressed in the near-term roadmap.

Our team remains committed to collaborating with Yugabyte to improve the product and looks forward to further performance and reliability enhancement Recensione raccolta e ospitata su G2.com.