Avaliações e Detalhes do Produto RethinkDB

Ele tem alguns bons recursos, como um sistema de notificação de mudanças embutido para o aplicativo dos usuários. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Rethinkdb não consegue executar consultas a partir de sua CLI. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

ReQL, a linguagem de consulta do RethinkDB, é uma das minhas coisas favoritas que ele oferece. Como alguém que não é muito fã de bancos de dados SQL genéricos, o ReQL parece exatamente como programar, e não preciso mudar de mentalidade para pensar em outra linguagem. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Infelizmente, o RethinkDB não está mais sendo desenvolvido ativamente, e a empresa por trás do RethinkDB foi oficialmente fechada em outubro de 2016. O projeto desde então se juntou à The Linux Foundation e recebeu uma atualização em meados de 2017, mas o futuro do RethinkDB não parece muito positivo atualmente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Primeiro, o que mais gosto é a transparência da equipe do RethinkDB e sua dedicação em tornar o RethinkDB um produto amigável ao usuário. O site está repleto de informações sobre os bugs atuais e problemas de desempenho. E há um esforço real para tornar o produto muito amigável ao usuário: uma documentação agradável, uma interface bonita, uma API limpa e bem pensada, recursos simples de fragmentação e replicação, junções, recursos em tempo real...

Realmente tem muitos recursos atraentes para um produto tão jovem. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

RethinkDB ainda é bastante lento para muitas operações. Conheço uma start-up suíça que mudou do RethinkDB para o PostgreSQL por causa de problemas de desempenho. Esses problemas podem ser resolvidos no futuro, mas se você precisa de um bom desempenho agora, pelo menos faça alguns testes de benchmark e carga antes de investir muito nesse banco de dados.

Além disso, usar o RethinkDB me fez perceber que prefiro bancos de dados que usam uma linguagem de consulta baseada em texto (bancos de dados SQL, Cassandra, Redis, ...) do que bancos de dados que usam uma API em JavaScript por padrão (MongoDB, RethinkDB, ...) porque:

- drivers em outras linguagens são mais fáceis de implementar quando você só precisa enviar algumas consultas de texto do que quando precisa imitar a API do JavaScript.

- JavaScript é uma linguagem muito dinâmica e às vezes é difícil imitar a API do JavaScript em outras linguagens, especialmente em linguagens compiladas. Isso torna a API em todas as linguagens diferente, então você primeiro tem que aprender a API do JavaScript e depois tem que ver como fazer isso na sua linguagem. As linguagens na documentação oficial são JavaScript, Python, Ruby e Java. Então, tenha cuidado se você não estiver usando uma dessas linguagens.

- Isso torna os testes unitários mais difíceis de fazer. Um banco de dados com uma API grande contendo muitas funções é mais difícil de simular do que um banco de dados SQL com uma API mais enxuta. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Há muitas coisas para gostar no RethinkDB. De particular interesse está a linguagem de consulta que parece muito com programação. Sou um grande fã da comunidade em torno dele porque eles são muito acolhedores e solidários também. É bem projetado e tudo é feito de forma aberta, o que constrói muita confiança e compreensão. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Uma desvantagem é que usar o explorador de dados no navegador requer que você escreva suas consultas em JavaScript. Eu faço a maior parte da minha análise em Python, então a conversão pode ser um incômodo às vezes. Seria bom poder escrever Python no navegador, mas entendo os desafios de tornar isso uma realidade. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu ADORO os recursos de replicação automática e sharding no RethinkDB. É incrivelmente simples, e a interface web faz um trabalho fantástico ao informar o que está acontecendo com o seu cluster. As atualizações em tempo real fazem tudo parecer muito refinado.

Também gosto de como é fácil interagir com o RethinkDB a partir de uma variedade de ferramentas. Usei o RethinkDB principalmente com Python, mas também experimentei alguns dos outros drivers. A interface bastante consistente é muito útil. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A última vez que prestei atenção, o RethinkDB usava significativamente mais espaço em disco do que algumas outras soluções que avaliei ao mesmo tempo com o mesmo conjunto de dados. Isso foi há vários anos. O consumo de disco está muito melhor agora, mas ainda é mais do que eu preferiria.

A velocidade de ingestão de dados não era exatamente o que eu esperava quando fiz o benchmark recentemente. Isso foi em um ambiente de teste em pequena escala, e tenho certeza de que um ambiente adequado teria um desempenho muito melhor. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Minhas características favoritas do RethinkDB são a equipe por trás dele, os recursos em tempo real e a linguagem de consulta.

A equipe do RethinkDB é o grupo mais simpático com quem já trabalhei em código aberto. Eles são pacientes, responsivos, gentis e amigáveis. Ao relatar bugs e escrever patches, é ótimo trabalhar com eles.

As consultas em tempo real são uma inovação e tornam a escrita de aplicativos em tempo real muito mais fácil do que antes.

Também gosto muito da linguagem de consulta. É uma linguagem de consulta funcional que funciona bem com a linguagem de programação funcional que estamos usando para se comunicar com o RethinkDB (Clojure). Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu realmente não tenho nenhuma aversão ao RethinkDB. É um banco de dados de documentos, então você não tem recursos SQL como transações de múltiplos documentos e esquemas, mas você teria isso com qualquer banco de dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Rethink é um banco de dados NoSQL fácil de configurar e fácil de usar que comecei a usar para um projeto no meu trabalho. A principal característica que nos fez escolher o Rethink em vez de outro banco de dados NoSQL bem conhecido foi o feed de mudanças, que foi crucial para o objetivo do projeto.

Descobri que a instalação e o uso do RethinkDb foram extremamente fáceis para um iniciante sem experiência em bancos de dados NoSQL. E mesmo com uma instalação padrão, começamos a fazer um trabalho realmente intensivo e o Rethink foi capaz de lidar com a carga extremamente bem. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu não gostei de ter que criar manualmente uma conexão dentro de um terminal Python para usar o banco de dados. A falta de uma interação mais fácil com os dados no administrador web. A única opção é interagir com os dados usando Javascript, o que, sendo eu um desenvolvedor Python, não é realmente fácil. Então, sou forçado a fazer qualquer manipulação de dados através de um terminal Python.

Mas, dito isso, essa manipulação é realmente mais fácil do que com um banco de dados SQL. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Atualizações em tempo real usando a sintaxe changes(). Podemos usar esse recurso para fazer a maior parte do processamento em tempo real com a menor latência possível. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Requer no mínimo 2GB para rodar e eu vi alguns problemas de vazamento de memória também. Embora ainda esteja evoluindo, podemos esperar isso por enquanto. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A linguagem de consulta é incrível em comparação com outras linguagens de consulta NoSQL. Eu só usei MongoDB e Redis e, em comparação com o MongoDB, a linguagem de consulta é absolutamente soberba. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O fato de que ele não possui atualizações atômicas em vários documentos. Esta é a única razão pela qual mudamos para o Postgres: Nosso modelo de dados se tornou muito mais simples assim que pudemos contar com transações transparentes. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A maneira como você consulta o banco de dados. É absolutamente brilhante. Sendo um fã de programação funcional, isso foi uma dádiva para mim. E então há as facilidades de mudança em tempo real, embora eu não use muito isso. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Desempenho. A inserção, especialmente a inserção em lote, é bastante lenta. Também achei que é mais lenta em consultas geográficas em comparação com Mongo ou Postgres com os mesmos dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.