Avaliações e Detalhes do Produto YugabyteDB

O que eu realmente gosto no YugabyteDB é como ele escala bem à medida que nosso tráfego cresce. Conseguimos começar pequeno e depois adicionar mais nós sem grandes períodos de inatividade ou dores de cabeça. O fato de ele "falar" PostgreSQL tornou muito mais fácil para nossa equipe começar a usar rapidamente — não tivemos que reaprender tudo. Também tem sido muito confiável; mesmo quando tivemos problemas de hardware, a replicação e failover integrados mantiveram as coisas funcionando sem problemas. Isso nos dá confiança de que nossos dados estão seguros. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A curva de aprendizado no início foi um pouco íngreme. Configurar um cluster multi-região exigiu algumas tentativas e erros, e algumas partes da documentação poderiam ser mais claras. Uma vez que passamos pela configuração inicial, tem sido estável, mas definitivamente requer um pouco mais de trabalho prático em comparação com um banco de dados tradicional de nó único. Não é "plug and play", mas o retorno tem valido a pena. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Como alguém novo na indústria de software, achei o YugabyteDB muito acessível e poderoso ao mesmo tempo. O que mais gosto é que ele combina os benefícios do SQL (que é familiar e fácil de aprender) com a escalabilidade dos sistemas NoSQL. Parece o melhor dos dois mundos. Não precisei me preocupar com uma configuração complexa — foi simples começar a usar a documentação e os tutoriais. Ele suporta PostgreSQL, o que facilitou para mim entender consultas e esquemas sem precisar aprender algo completamente novo. Também apreciei o quão resiliente e confiável ele é, especialmente para aplicações nativas da nuvem. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Como sou novo nesta área, alguns dos recursos avançados, como implantações em várias regiões ou transações distribuídas, foram um pouco avassaladores no início. A curva de aprendizado se torna mais íngreme à medida que você se aprofunda. Além disso, embora a comunidade esteja crescendo, ela não é tão grande quanto algumas bases de dados mais antigas, então encontrar exemplos para iniciantes para casos de uso muito específicos foi às vezes um desafio. Alguns recursos ou tutoriais mais voltados para iniciantes definitivamente ajudariam. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

YugabyteDB oferece o melhor dos dois mundos—parece usar o PostgreSQL, mas com o poder de um banco de dados distribuído moderno. Ele distribui automaticamente os dados por várias máquinas, o que significa que pode lidar com muitos usuários e grandes cargas de trabalho sem desacelerar. Ele suporta SQL, então é fácil de aprender se você conhece conceitos básicos de banco de dados. O que mais gostei é que ele tem forte consistência (como bancos de dados tradicionais) e alta disponibilidade (como sistemas NoSQL). É ótimo para construir aplicações que precisam ser rápidas e confiáveis em qualquer escala. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Pode parecer esmagador no início se você é novo em sistemas distribuídos. A implantação e configuração envolvem entender conceitos como servidores de tablet, políticas de colocação e fatores de replicação. A documentação é boa, mas às vezes você precisa vasculhar diferentes páginas para compreender totalmente certas configurações. Além disso, por ser mais novo do que bancos de dados tradicionais, ainda não há tantos exemplos da comunidade ou respostas no Stack Overflow disponíveis. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Como alguém novo em software, achei o YugabyteDB muito acessível em comparação com outros bancos de dados distribuídos. Ele suporta tanto acesso SQL (como o PostgreSQL) quanto estilo NoSQL, o que facilitou meu aprendizado e experimentação. A documentação é clara, e a comunidade é prestativa quando você está com dificuldades. Gosto que ele escala horizontalmente, o que significa que você pode lidar com mais usuários apenas adicionando mais servidores. Também é de código aberto, o que é ótimo para estudantes ou iniciantes que querem aprender na prática sem se preocupar com custos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Algumas das funcionalidades avançadas, como configurar uma implantação em várias regiões ou entender modelos de consistência, foram um pouco avassaladoras no início. Demorei um pouco para entender como o YugabyteDB difere de bancos de dados tradicionais como MySQL ou PostgreSQL em termos de arquitetura e operações. Além disso, há menos tutoriais e vídeos em comparação com bancos de dados mais estabelecidos, então às vezes parecia difícil encontrar ajuda amigável para iniciantes. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Compatibilidade com PostgreSQL: Permite uma rápida integração e minimiza os esforços de refatoração.

Motor SQL Distribuído: Oferece escalabilidade horizontal, alta disponibilidade e distribuição geográfica prontas para uso.

Tolerância a Falhas: Lida bem com falhas de nós individuais, garantindo mínima interrupção.

Capacitação de Desenvolvedores: Acesso nativo a SQL com boa documentação e comunidade ativa.

Bom Desempenho OLTP: Para cargas de trabalho transacionais de alta taxa de transferência, o YugabyteDB funciona de forma confiável em condições ideais. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Desafios e Limitações Atuais

Listamos abaixo as questões e limitações mais críticas que atualmente impactam nossa implantação do YugabyteDB para o aplicativo Iris:

1. Atomicidade e Concorrência de DDL

DDL concorrente em diferentes objetos frequentemente falha ou causa erros de incompatibilidade de esquema.

2. Comportamento de Truncamento

Operações de truncamento retêm tablets antigos, causando proliferação de recursos (CPU, disco).

3. Agregações Lentas / Consultas Analíticas

Funções agregadas (por exemplo, COUNT, SUM, GROUP BY) têm desempenho ruim em tabelas grandes.

4. Erros de Consultas Grandes

Consultas falham com erros de tamanho de mensagem RPC; soluções alternativas requerem ajustes complexos de gflag.

5. Desafios na Criação de Índices

A criação de índices em tabelas grandes é lenta (pode levar horas) e instável se DMLs estiverem em execução.

Falhas de DDLs concorrentes podem resultar em tempo de inatividade do aplicativo ou visualizações desatualizadas.

6. Lentidão Intermitente do Aplicativo

Durante janelas de alta ingestão (por exemplo, clientes Spark + C#), o uso de CPU atinge 80–85%.

7. Consultas Lentas Apesar da Indexação

Desempenho ruim mesmo com índices corretamente projetados.

8. Limitações de DR

DR requer um cluster simétrico de 3 nós e não replica DDL—isso aumenta o esforço manual.

9. Quedas de Nós

Quedas ocasionais devido ao bug pg_client_use_shared_memory.

10. Utilização de Recursos

Máximo de 1800 conexões simultâneas em 6 nós (300/nó).

Alto uso de CPU (80%+) sob 5500 OPS e 1500+ conexões.

11. Uso de Disco do PITR

PITR com retenção de 2 dias consome 1–2 TB de disco.

Comportamento esperado, mas a sobrecarga de armazenamento é significativa.

12. Registro de Auditoria

pgaudit causa falhas e carece de gerenciamento centralizado de logs.

Preferimos que os logs de auditoria sejam armazenados como tabelas consultáveis.

13. Rebalanceamento de Tablets

Rebalanceamento leva 2–3 horas após falhas de nós.

14. Mudança de Nome de Esquema Não Refletida na UI

15. Monitoramento de Desempenho de Consultas

Nenhum painel centralizado de métricas de consultas entre nós.

pg_stat_statements é por nó; requer agregação de dados personalizada.

16. Falta de Suporte a ORM

Prisma ORM carece de suporte nativo ao Yugabyte.

Ainda é necessário um cronograma claro para uma integração de driver inteligente.

17. Outras Questões

Tuplas mortas causando falhas de transação.

Quedas de tserver relacionadas a desvio de relógio.

Verificações de saúde incorretas levando a incidentes de exclusão de tabelas.

Backup para S3 falhou devido a configuração incorreta de endpoint.

Recomendações e Expectativas

Principais Prioridades para Próximas Versões:

Suporte completo a DDL/DML concorrente

Melhoria no desempenho de junções e agregações

Painel central de consultas em todo o universo

Descarregamento e centralização de logs de auditoria

Rebalanceamento inteligente de tablets e recuperação a nível de tabela

UX simplificado de backup/restauração (especialmente para S3)

Documentação e Usabilidade:

Melhores padrões para gflags relacionados ao desempenho.

Orientação clara sobre melhores práticas para coordenação de DDL e ingestão de alta taxa de transferência.

Suporte e Treinamento:

Treinamento mais estruturado sobre otimização de consultas e ajuste de recursos

Visibilidade do roadmap para recursos críticos (por exemplo, suporte a Prisma ORM)

Considerações Finais

Agradecemos a parceria contínua da Yugabyte e a capacidade de resposta às questões. A plataforma mostra forte promessa para cargas de trabalho OLTP e implantações críticas, mas há lacunas claras—especialmente em torno de ferramentas operacionais, suporte a consultas analíticas e concorrência de DDL—que esperamos ver abordadas no roadmap de curto prazo.

Nossa equipe permanece comprometida em colaborar com a Yugabyte para melhorar o produto e aguarda melhorias adicionais de desempenho e confiabilidade. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

YugabyteDB é um excelente banco de dados para quem precisa de um sistema distribuído poderoso. Ele funciona como o PostgreSQL, então você pode usar as mesmas consultas familiares, mas também cuida de todas as partes complicadas do design distribuído para você. Isso o torna fácil de usar, mesmo para aplicações complexas.

A melhor parte é a equipe de suporte deles—eles respondem rapidamente e são realmente prestativos, garantindo que tudo funcione sem problemas. Se você está procurando um banco de dados que seja confiável, fácil de trabalhar e apoiado por uma ótima equipe, o YugabyteDB é uma ótima escolha. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

YugabyteDB é poderoso, mas tem algumas desvantagens. Ele possui uma curva de aprendizado para sistemas distribuídos e um ecossistema comunitário menor em comparação com bancos de dados estabelecidos. Alguns recursos avançados também podem parecer menos maduros, exigindo um esforço extra durante a implementação. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Desde que começamos a usar este banco de dados para OLTP, ficamos muito impressionados com o desempenho, pois isso o torna altamente disponível.

Além disso, utilizamos o cluster de réplica de leitura para geração de relatórios quase em tempo real, para não sobrecarregar o banco de dados primário.

A experiência tem sido boa até agora. Também usei o YB cdc para streaming em tempo real para fins de relatório. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Como isso é distribuído, não está funcionando exatamente como esperávamos. Quero dizer, estamos usando visões lógicas e, como temos uma aplicação com múltiplos esquemas, os dados estão distribuídos e puxar os dados se torna um pouco desafiador. Mas, de qualquer forma, funciona lindamente para fins de transação. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

É um banco de dados SQL distribuído de código aberto, ideal para organizações em setores como cibersegurança. Ele suporta cargas de trabalho OLTP escaláveis em ambientes RDBMS e em escala de internet, com baixa latência de consulta, alta resiliência a falhas e distribuição global. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Esta plataforma provou ser uma solução para organizações que gerenciam grandes volumes de dados, e ela funciona extremamente bem como um banco de dados. Não tenho nada de negativo a dizer, não experimentei nenhum problema ou dificuldade. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que mais gosto no YugabyteDB é o seu equilíbrio entre facilidade de uso e funcionalidade poderosa. Tem sido fundamental para o meu desenvolvimento como engenheiro de software iniciante. Sou especialmente fã da compatibilidade com PostgreSQL, pois me permitiu aproveitar meu conhecimento existente de SQL para tirar proveito do banco de dados sem ter que aprender uma sintaxe completamente diferente. A curva de aprendizado não foi extrema e consegui começar imediatamente, o que foi muito útil quando estava apenas ganhando confiança com bancos de dados até aquele ponto.

A facilidade de implementação foi outra característica marcante; consegui integrá-lo facilmente aos meus projetos. Conectar o YugabyteDB ao meu aplicativo foi fácil, graças à possibilidade de usar bibliotecas PostgreSQL suportadas. A replicação automática e o sharding dos meus dados funcionaram com pouco esforço da minha parte, permitindo simplicidade em uma configuração anteriormente complicada. Também achei fácil escalar aplicações conforme minhas necessidades, como sua funcionalidade para replicação multi-região. O suporte ao cliente que recebi também foi útil, especialmente quando enfrentei alguns desafios durante a configuração.

O que realmente diferencia o YugabyteDB para mim é sua flexibilidade e confiabilidade. Uso o YugabyteDB frequentemente em meus projetos, especialmente quando preciso de uma solução escalável e confiável. Seja trabalhando em um projeto pequeno ou em algo maior, a capacidade do banco de dados de lidar com cargas variadas e fornecer forte consistência me dá confiança de que meus dados estão seguros e atualizados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Embora a compatibilidade com o PostgreSQL seja ótima, descobri que alguns dos recursos avançados específicos do YugabyteDB são um pouco mais desafiadores de se acostumar inicialmente, especialmente se você não estiver familiarizado com bancos de dados distribuídos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Gosto da forma como ele gerencia as implementações do site e armazena com segurança os dados dos clientes. O YugabyteDB admite muitas linguagens de programação e fornece backups confiáveis e armazenamento para grandes quantidades de dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Uma reclamação comum que tenho sobre o YugabyteDB é seu alto custo, especialmente para organizações menores ou para aquelas com orçamentos limitados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.