O desempenho é extremamente alto, e eles recentemente adicionaram estatísticas e funções baseadas em janelas, o que torna muito fácil calcular tendências em tempo real, tudo em SQL. A equipe de suporte deles é muito responsiva e conhecedora, e é um prazer absoluto trabalhar com eles. O Quest também tem sido muito estável.

QuestDB atende às nossas necessidades. Lidamos e analisamos grandes conjuntos de dados de crescimento celular com medições ao longo do tempo, muitas vezes como arquivos CSV. Este banco de dados baseado em séries temporais se adapta muito bem ao nosso caso de uso. Ao importá-lo para um banco de dados SQL, os desenvolvedores podem implementar rapidamente uma maneira conveniente e conhecida de obter estatísticas a partir de seleções feitas na interface do usuário. Estamos ansiosos para integrar dados de streaming de medições no banco de dados em um momento posterior, mas ainda não chegamos lá. Sabemos que isso é possível nesta configuração. Além disso, o canal do Slack é amigável, e o contato direto com os desenvolvedores é excelente.

Nosso projeto tem usado o Solr como armazenamento de dados estatísticos há anos. Não foi uma decisão acertada porque o Solr não é uma boa solução para processamento de dados em tempo real. A melhor abordagem no nosso caso é um banco de dados de séries temporais. Usar tal banco de dados em modo embutido era outro requisito importante. Existem muitos concorrentes nesse mercado, mas o QuestDB foi o único que oferece modo embutido. Então, demos uma chance ao QuestDB e nunca nos arrependemos. É ótimo ver a rápida evolução do QuestDB. A equipe de desenvolvedores constantemente introduz novas funcionalidades, melhorias e correções de bugs. Também quero destacar o excelente suporte. A capacidade de fazer uma pergunta diretamente aos desenvolvedores e obter resposta no canal do Slack é realmente incrível.