Avaliações e Detalhes do Produto Tiger Data

A TigerData destaca-se pela sua configuração extremamente rápida, velocidades de ingestão confiáveis e interface em nuvem intuitiva, tornando fácil iniciar e escalar até mesmo cargas de trabalho analíticas complexas. Sua total compatibilidade com PostgreSQL—além de ferramentas úteis de banco de dados vetorial—permite migrações sem interrupções e consultas flexíveis sem a necessidade de aprender novas linguagens ou interromper fluxos de trabalho existentes. O suporte ativo da comunidade através do Discord e Slack, além de documentação robusta, significa que a ajuda está sempre disponível para desenvolvedores e administradores. Recursos como agregação contínua, compressão e particionamento automático permitem que as equipes otimizem o desempenho e economizem nos custos de nuvem, enquanto seu painel de métricas fornece insights claros sobre a saúde e o uso do banco de dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Embora o TigerData tenha um desempenho elevado, a interface do usuário pode se tornar lenta ao carregar quando se gerenciam muitas tabelas, o que impacta a eficiência do fluxo de trabalho em projetos maiores. Alguns usuários observam a ausência de visualizadores avançados para dados vetoriais—recursos vistos em produtos concorrentes—o que pode limitar as capacidades de visualização analítica. Em raras ocasiões, implantações iniciais auto-hospedadas podem exigir solução de problemas adicional, mas a maioria dos problemas é rapidamente resolvida por atualizações ou pela ajuda da comunidade. Além disso, os custos de licenciamento e consulta do TigerData podem ser mais altos em comparação com certas ofertas de banco de dados de código aberto ou básicas, portanto, o planejamento orçamentário é importante ao expandir. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

É fácil acessar, analisar e visualizar dados. Gostei muito de como ele processa grandes conjuntos de dados e fornece insights claros e acionáveis para procurar. O painel da versão para PC também é amigável e personalizável, e ajuda a manter-se atualizado com as tendências de mudança no mercado. Definitivamente, melhorou a velocidade e a precisão na tomada de decisões no meu trabalho. Além disso, eu preferia o nome anterior (timescale), mas o novo nome também é bom. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

há momentos em que a interface parece um pouco pesada, especialmente ao lidar com grandes volumes de dados. A versão móvel também poderia ser mais otimizada para um uso mais suave em movimento, com uma melhor interface de usuário. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A plataforma oferece várias ferramentas fáceis de usar para análises, tornando as análises mais simples. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Preciso de algum tempo para aprender as funcionalidades, tenho suporte ao cliente lento. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Gosto mais da interface limpa e intuitiva. É fácil de navegar, e aprecio a capacidade de pausar serviços sempre que necessário. A disponibilidade de conectores, especialmente para Amazon S3 e Kafka, torna a integração suave e muito útil. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Os preços parecem um pouco altos e poderiam ser mais flexíveis, especialmente para projetos menores ou startups. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A facilidade de configuração com os plugins pgai, pgvector e pgvectorscale torna a configuração e execução de uma solução de banco de dados vetorial altamente escalável muito rápida e fácil. Eles têm bons recursos tanto para iniciantes quanto para pessoas avançadas e um Discord ativo para ajudar com problemas dos usuários. A interface de usuário/experiência de usuário para gerenciar os bancos de dados é boa e há até um mês gratuito ao começar.

A implementação do NodeJS para o SDK do Postgres é excelente, e a capacidade de escrever PostgreSQL padrão para consultas e gerenciamento de banco de dados torna isso muito mais flexível e fácil de gerenciar do que os bancos de dados vetoriais tradicionais.

Eu usei vários bancos de dados vetoriais e este é o meu favorito até agora em termos de escalabilidade. Eu uso a interface de usuário todos os dias ao verificar a saúde do meu banco de dados vetorial e adoro as métricas que ele fornece. Levou apenas uma semana de desenvolvimento para mudar completamente de um banco de dados vetorial diferente, mas eu tenho uma base de código massiva com muita funcionalidade. Estou confiante de que alguém com uma nova base de código poderia integrar em um dia. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Acho que a interface do usuário pode ser muito lenta para carregar às vezes, especialmente quando você tem muitas tabelas, definitivamente poderia melhorar aí. Também sinto falta de um visualizador de vetores como o do QDRANT. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Produto é muito eficiente, a interface em nuvem é fácil de usar, mas ainda oferece muito controle, o provedor Terraform torna a configuração muito simples e a equipe tem sido incrível. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O provedor Terraform ainda não está completo, faltando algumas opções de código aberto para enviar telemetria em nuvem em vez de Cloudwatch e Datadog. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

as funções que podem ser implantadas dentro do banco de dados Análise coletada por e hospedada no G2.com.

a flexibilidade nas configurações internas Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Fácil de começar, fácil de manter, fácil de escalar Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A recente mudança no modelo de preços não é ideal. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Confiabilidade e facilidade de uso e integração. Documentação decente Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O preço. $50 por mês para um projeto de hobby soma-se. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Os preços em comparação com a AWS são ligeiramente melhores. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Nenhum (até agora), tudo funciona bem como esperado. Análise coletada por e hospedada no G2.com.