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Comparar PostgreSQL e Spark SQL 
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Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (35.9% das avaliações)
Empresa (53.3% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Preço não disponível
PostgreSQL
Classificação por Estrelas
(663)4.4 de 5
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (35.9% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Saiba mais sobre PostgreSQLSpark 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 PostgreSQL se destaca na gestão de esquemas de dados com uma pontuação de 9,2, o que os revisores mencionam permitir estruturas e relacionamentos de dados complexos, tornando-o uma escolha preferida para aplicações que exigem integridade robusta dos dados.
- Os revisores mencionam que o Spark SQL brilha em escalabilidade, alcançando uma pontuação de 8,9, o que os usuários dizem ser particularmente benéfico para lidar com grandes conjuntos de dados e realizar processamento de dados distribuído de forma eficiente.
- Os usuários do G2 destacam a forte conformidade ACID do PostgreSQL com uma pontuação de 9,0, afirmando que esse recurso garante transações confiáveis e consistência de dados, o que é crucial para aplicações que exigem alta integridade dos dados.
- Os usuários no G2 relatam que a facilidade de uso do Spark SQL é uma vantagem significativa, com uma pontuação de 9,0, pois os revisores mencionam sua interface intuitiva e capacidade de se integrar perfeitamente com frameworks de big data, tornando-o acessível para engenheiros e analistas de dados.
- Os revisores dizem que as capacidades avançadas de indexação do PostgreSQL, com uma pontuação de 8,8, permitem um desempenho mais rápido de consultas, o que os usuários relatam ser essencial para aplicações com consultas complexas e grandes conjuntos de dados.
- Os usuários dizem que o desempenho do Spark SQL na gestão de cargas de trabalho, com uma pontuação de 8,6, é impressionante, pois os revisores mencionam sua capacidade de gerenciar e otimizar eficientemente a alocação de recursos durante tarefas de processamento de dados.
PostgreSQL vs Spark SQL
Ao avaliar as duas soluções, os revisores acharam Spark SQL mais fácil de usar e configurar. Também sentiram que Spark SQL era mais fácil de fazer negócios em geral. No entanto, sentiram que a administração de ambos os produtos era igualmente fácil.
- Os revisores sentiram que PostgreSQL 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 PostgreSQL.
Preços
Preço de Nível Básico
PostgreSQL
Preço não disponívelSpark SQL
Preço não disponívelTeste Gratuito
PostgreSQL
Informação de teste não disponívelSpark SQL
Informação de teste não disponívelAvaliações
Atende aos requisitos
9.1
543
8.8
32
Facilidade de Uso
8.5
548
9.0
35
Facilidade de configuração
8.4
277
8.7
14
Facilidade de administração
8.2
249
8.2
13
Qualidade do Suporte
7.9
439
8.4
32
Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?
8.4
198
8.6
14
Direção de Produto (% positivo)
8.5
530
10.0
29
Recursos
Gestão
9.1
121
8.7
26
9.1
119
8.5
26
9.1
107
8.3
23
8.9
110
8.3
26
Apoio
8.6
113
8.0
23
9.2
123
8.1
27
9.1
110
8.2
26
9.1
112
8.8
24
Segurança
8.7
114
8.7
24
8.9
116
8.3
23
8.6
108
8.4
22
8.9
110
8.5
24
Desempenho
8.6
106
8.7
25
8.8
112
8.5
25
8.6
106
8.6
25
8.8
111
7.9
23
8.6
109
8.6
25
Recursos do banco de dados
9.0
460
8.3
26
9.0
465
8.7
26
9.0
468
8.7
27
8.6
450
8.9
27
8.7
439
8.5
27
8.8
453
8.5
26
9.0
460
8.3
27
Categorias
Categorias
Categorias Compartilhadas
PostgreSQL e Spark SQL é categorizado como Bancos de Dados Relacionais
Categorias Únicas
PostgreSQL não possui categorias únicas
Spark SQL não possui categorias únicas
Avaliações
Tamanho da Empresa dos Avaliadores
PostgreSQL
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
27.3%
Programas de computador
23.1%
Internet
4.3%
Serviços financeiros
4.1%
Telecomunicações
2.9%
Outro
38.3%
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
Quais são as vantagens e desvantagens do PostgreSQL?
2 Comentários
AG
Open Source: O PostgreSQL é um software livre e de código aberto, o que significa que qualquer pessoa pode baixar, usar e modificar conforme necessário, sem...Leia mais
Podemos obter alguns tutoriais em vídeo sobre o uso? Além disso, como os conectamos na nuvem?
1 Comentário
NH
Olá Jay,
Usamos Postgresql em todos os nossos servidores na nuvem. Conectamos via conexões SSL ao banco de dados...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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