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Comparar Microsoft SQL Server e Spark SQL 
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Visão Geral
Segmentos de Mercado
Empresa (45.6% das avaliações)
Empresa (53.3% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Preço não disponível
Microsoft SQL Server
Classificação por Estrelas
(2,252)4.4 de 5
Segmentos de Mercado
Empresa (45.6% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Saiba mais sobre Microsoft SQL ServerSpark SQL
Classificação por Estrelas
(45)4.5 de 5
Segmentos de Mercado
Empresa (53.3% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Saiba mais sobre Spark SQLResumo
Resumo Gerado por IA
Gerado por IA. Alimentado por avaliações de usuários reais.
- Os usuários relatam que o Microsoft SQL Server se destaca em sua Linguagem de Consulta com uma pontuação de 9,2, tornando-o uma escolha preferida para consultas complexas, enquanto o Spark SQL, com uma pontuação de 8,5, é conhecido por sua flexibilidade, mas pode não igualar a profundidade das capacidades do SQL Server.
- Os revisores mencionam que o recurso de Migração de Dados do Microsoft SQL Server tem uma alta pontuação de 9,0, indicando um processo de transição suave, enquanto as capacidades de migração do Spark SQL são menos enfatizadas, levando a potenciais desafios para usuários que migram de bancos de dados tradicionais.
- Os usuários do G2 destacam as opções superiores de Backup e Recuperação no Microsoft SQL Server, também avaliadas em 9,0, o que proporciona tranquilidade quanto à integridade dos dados, enquanto os recursos de backup do Spark SQL são menos robustos, obtendo uma pontuação menor na satisfação do usuário.
- Os usuários no G2 apreciam o forte Controle de Acesso de Usuário do Microsoft SQL Server, com uma pontuação de 9,1, que melhora a segurança e a gestão, enquanto os recursos de controle de acesso do Spark SQL, com uma pontuação de 8,3, são vistos como menos abrangentes, potencialmente levando a preocupações de segurança.
- Os revisores dizem que o Desempenho e Confiabilidade do Microsoft SQL Server é avaliado em 9,2, tornando-o uma escolha confiável para aplicações em nível empresarial, enquanto o Spark SQL, com uma pontuação de 8,6, é reconhecido por sua velocidade, mas pode nem sempre garantir o mesmo nível de confiabilidade.
- Os usuários relatam que o suporte a Tipos de Dados do Microsoft SQL Server, com uma pontuação de 9,0, é extenso e bem documentado, o que é crucial para desenvolvedores, enquanto o Spark SQL, com uma pontuação de 8,1, tem limitações no suporte a tipos de dados que podem prejudicar certas aplicações.
Microsoft SQL Server vs Spark SQL
Ao avaliar as duas soluções, os revisores acharam Spark SQL mais fácil de usar, configurar e fazer negócios em geral. No entanto, preferiram a facilidade de administração com Microsoft SQL Server.
- Os revisores sentiram que Microsoft SQL Server atende melhor às necessidades de seus negócios do que Spark SQL.
- Ao comparar a qualidade do suporte contínuo do produto, os revisores sentiram que Spark SQL é a opção preferida.
- Para atualizações de recursos e roadmaps, nossos revisores preferiram a direção do Spark SQL em relação ao Microsoft SQL Server.
Preços
Preço de Nível Básico
Microsoft SQL Server
Preço não disponívelSpark SQL
Preço não disponívelTeste Gratuito
Microsoft SQL Server
Informação de teste não disponívelSpark SQL
Informação de teste não disponívelAvaliações
Atende aos requisitos
9.0
1,847
8.8
32
Facilidade de Uso
8.6
1,863
9.0
35
Facilidade de configuração
8.1
984
8.7
14
Facilidade de administração
8.3
945
8.2
13
Qualidade do Suporte
8.3
1,641
8.4
32
Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?
8.4
895
8.6
14
Direção de Produto (% positivo)
8.4
1,818
10.0
29
Recursos
Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados (SGBD)Ocultar 10 recursosMostrar 10 recursos
9.0
163
Não há dados suficientes
Gestão
8.9
150
Dados insuficientes disponíveis
8.9
150
Dados insuficientes disponíveis
9.2
155
Dados insuficientes disponíveis
8.9
150
Dados insuficientes disponíveis
8.9
152
Dados insuficientes disponíveis
Manutenção
8.9
150
Dados insuficientes disponíveis
9.0
155
Dados insuficientes disponíveis
9.0
151
Dados insuficientes disponíveis
Segurança
8.9
149
Dados insuficientes disponíveis
9.1
151
Dados insuficientes disponíveis
Gestão
9.1
147
8.7
26
9.2
148
8.5
26
8.8
134
8.3
23
8.9
140
8.3
26
Apoio
8.6
143
8.0
23
9.1
147
8.1
27
8.7
142
8.2
26
8.5
146
8.8
24
Segurança
8.9
146
8.7
24
9.1
146
8.3
23
8.9
143
8.4
22
9.0
146
8.5
24
Desempenho
8.8
142
8.7
25
8.9
139
8.5
25
8.8
145
8.6
25
8.7
143
7.9
23
8.9
144
8.6
25
Recursos do banco de dados
8.9
1282
8.3
26
9.0
1287
8.7
26
8.9
1294
8.7
27
8.7
1261
8.9
27
8.8
1263
8.5
27
8.8
1269
8.5
26
9.1
1289
8.3
27
Processamento e Distribuição de Big DataOcultar 10 recursosMostrar 10 recursos
8.4
57
Não há dados suficientes
Base de dados
8.6
55
Dados insuficientes disponíveis
8.8
56
Dados insuficientes disponíveis
8.4
53
Dados insuficientes disponíveis
Integrações
7.8
44
Dados insuficientes disponíveis
8.3
44
Dados insuficientes disponíveis
Plataforma
8.3
49
Dados insuficientes disponíveis
8.6
52
Dados insuficientes disponíveis
8.3
44
Dados insuficientes disponíveis
Processamento
8.6
51
Dados insuficientes disponíveis
8.5
54
Dados insuficientes disponíveis
Construindo relatórios
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Plataforma
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Categorias
Categorias
Categorias Compartilhadas
Microsoft SQL Server e Spark SQL é categorizado como Bancos de Dados Relacionais
Categorias Únicas
Microsoft SQL Server é categorizado como Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados (SGBD), Processamento e Distribuição de Big Data, e Integração de Dados no Local
Spark SQL não possui categorias únicas
Avaliações
Tamanho da Empresa dos Avaliadores
Microsoft SQL Server
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
Médio Porte(51-1000 emp.)
Empresa(> 1000 emp.)
Spark SQL
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
Médio Porte(51-1000 emp.)
Empresa(> 1000 emp.)
Pequena Empresa
(50 ou menos emp.)
Médio Porte
(51-1000 emp.)
Empresa
(> 1000 emp.)
Indústria dos Avaliadores
Tecnologia da informação e serviços
24.2%
Programas de computador
13.7%
Hospital & Assistência à Saúde
5.4%
Serviços financeiros
4.3%
Ensino superior
2.9%
Outro
49.6%
Tecnologia da informação e serviços
31.1%
Programas de computador
13.3%
Varejo
6.7%
Serviços financeiros
6.7%
Telecomunicações
4.4%
Outro
37.8%
Principais Alternativas
Discussões
Qual é a melhor maneira de salvar suas consultas?
4 Comentários
CA
Eu recomendo que você use as consultas salvas em texto simples ou formato .sql ou .txt, você pode usar o mesmo criador de consultas do servidor SQL ou uma...Leia mais
Como eu poderia tornar muito mais fácil a experiência com a organização do meu banco de dados?
4 Comentários
AF
Você pode criar diferentes tabelas com as informações dos seus funcionários, por exemplo, tabela de funcionários, funções dos funcionários, etc. Em seguida,...Leia mais
Como posso trabalhar na mesma consulta se a conexão for perdida (timeout) e depois eu reconectar?
4 Comentários
JE
Quando isso acontece comigo no SQL Server Management Studio, eu só preciso digitar USE {nome do seu banco de dados aqui} e então selecionar apenas essa...Leia mais
Qual é a diferença entre SQL e Spark SQL?
1 Comentário
NK
Bem, é muito simples, o Spark SQL é usado para processamento de big data, tornando a consulta de grandes volumes de dados mais simples e rápida. Enquanto...Leia mais
Qual é a funcionalidade do Spark SQL?
1 Comentário
NK
Spark SQL funciona com qualquer tipo de banco de dados relacionais que funciona com SQL, como Mysql, Oracle, MariaDB, PostgreSQL.Leia mais
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