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Beste Spaltenorientierte Datenbanken

Shalaka Joshi
SJ
Von Shalaka Joshi recherchiert und verfasst

Spaltenorientierte Datenbanken speichern Daten nach Spalten statt nach Zeilen. Das Datenformat in diesen Lösungen macht sie schneller und effizienter für sofortige analytische Abfragen. Diese Datenbanken werden hauptsächlich in Data Warehouses verwendet, um massive Datenmengen aus verschiedenen Quellen zu verarbeiten und zu handhaben, indem sie als Grundlage für Business-Intelligence-Tools dienen. Diese Datenbanken unterstützen die Erstellung von Dokumenten, das Abrufen über Abfragen, das Aktualisieren und Bearbeiten sowie das Löschen von Informationen. Spaltenorientierte Speicher helfen aufgrund ihres Datenformats, den Ressourcenverbrauch bei Abfragen großer Datensätze zu minimieren. Unternehmen, die an der Implementierung einer Datenbank für Data Warehousing und Big Data Verarbeitung interessiert sind, können sich für eine spaltenorientierte Datenbank entscheiden.

Es gibt andere Datenbanktypen, die ähnlich, aber leicht unterschiedlich zu spaltenorientierten Datenbanksoftware sind, einschließlich objektorientierte Datenbanksoftware, Graphdatenbanken, Key-Value-Datenbanken und mehr.

Um in die Kategorie der spaltenorientierten Datenbanken aufgenommen zu werden, muss ein Produkt:

Daten speichern Daten im spaltenorientierten Format speichern Benutzern das Abrufen von Daten ermöglichen
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Beste Spaltenorientierte Datenbanken auf einen Blick

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(1,203)4.5 von 5
1st Am einfachsten zu bedienen in Spaltenorientierte Datenbanken Software
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  • Übersicht
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  • Produktbeschreibung
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    BigQuery ist eine vollständig verwaltete, KI-bereite Datenanalyseplattform, die Ihnen hilft, den Wert Ihrer Daten zu maximieren und darauf ausgelegt ist, Multi-Engine-, Multi-Format- und Multi-Cloud-f

    Benutzer
    • Dateningenieur
    • Datenanalyst
    Branchen
    • Informationstechnologie und Dienstleistungen
    • Computersoftware
    Marktsegment
    • 37% Unternehmen
    • 36% Unternehmen mittlerer Größe
  • Vor- und Nachteile
    Erweitern/Einklappen Vor- und Nachteile
  • Google Cloud BigQuery Vor- und Nachteile
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    Vorteile
    Benutzerfreundlichkeit
    167
    Geschwindigkeit
    137
    Schnelles Abfragen
    117
    Integrationen
    117
    Abfrageeffizienz
    115
    Contra
    Teuer
    124
    Abfrageprobleme
    77
    Kostenprobleme
    57
    Kostenmanagement
    56
    Lernkurve
    54
  • Benutzerzufriedenheit
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  • Google Cloud BigQuery Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    9.1
    Datenmodell
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    Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
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    Verkäufer
    Google
    Unternehmenswebsite
    Gründungsjahr
    1998
    Hauptsitz
    Mountain View, CA
    Twitter
    @google
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    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    325,935 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
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BigQuery ist eine vollständig verwaltete, KI-bereite Datenanalyseplattform, die Ihnen hilft, den Wert Ihrer Daten zu maximieren und darauf ausgelegt ist, Multi-Engine-, Multi-Format- und Multi-Cloud-f

Benutzer
  • Dateningenieur
  • Datenanalyst
Branchen
  • Informationstechnologie und Dienstleistungen
  • Computersoftware
Marktsegment
  • 37% Unternehmen
  • 36% Unternehmen mittlerer Größe
Google Cloud BigQuery Vor- und Nachteile
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Vorteile
Benutzerfreundlichkeit
167
Geschwindigkeit
137
Schnelles Abfragen
117
Integrationen
117
Abfrageeffizienz
115
Contra
Teuer
124
Abfrageprobleme
77
Kostenprobleme
57
Kostenmanagement
56
Lernkurve
54
Google Cloud BigQuery Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
9.1
Datenmodell
Durchschnittlich: 8.7
8.8
Datentypen
Durchschnittlich: 8.5
8.6
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
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Integrierter Cache
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Verkäuferdetails
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Gründungsjahr
1998
Hauptsitz
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Twitter
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2nd Am einfachsten zu bedienen in Spaltenorientierte Datenbanken Software
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
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    Snowflake ermöglicht es jeder Organisation, ihre Daten mit der Snowflake AI Data Cloud zu mobilisieren. Kunden nutzen die AI Data Cloud, um isolierte Daten zu vereinen, Daten zu entdecken und sicher z

    Benutzer
    • Dateningenieur
    • Datenanalyst
    Branchen
    • Informationstechnologie und Dienstleistungen
    • Computersoftware
    Marktsegment
    • 45% Unternehmen
    • 42% Unternehmen mittlerer Größe
  • Vor- und Nachteile
    Erweitern/Einklappen Vor- und Nachteile
  • Snowflake Vor- und Nachteile
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    Vorteile
    Benutzerfreundlichkeit
    85
    Merkmale
    65
    Datenverwaltung
    62
    Integrationen
    57
    Skalierbarkeit
    54
    Contra
    Teuer
    46
    Kosten
    26
    Kostenmanagement
    23
    Lernkurve
    22
    Funktionseinschränkungen
    20
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Snowflake Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    9.2
    Datenmodell
    Durchschnittlich: 8.7
    9.2
    Datentypen
    Durchschnittlich: 8.5
    9.0
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    Durchschnittlich: 8.5
    9.2
    Integrierter Cache
    Durchschnittlich: 8.5
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Snowflake, Inc.
    Gründungsjahr
    2012
    Hauptsitz
    San Mateo, CA
    Twitter
    @SnowflakeDB
    169 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
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    10,207 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
    Eigentum
    NYSE:SNOW
Produktbeschreibung
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Snowflake ermöglicht es jeder Organisation, ihre Daten mit der Snowflake AI Data Cloud zu mobilisieren. Kunden nutzen die AI Data Cloud, um isolierte Daten zu vereinen, Daten zu entdecken und sicher z

Benutzer
  • Dateningenieur
  • Datenanalyst
Branchen
  • Informationstechnologie und Dienstleistungen
  • Computersoftware
Marktsegment
  • 45% Unternehmen
  • 42% Unternehmen mittlerer Größe
Snowflake Vor- und Nachteile
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Vorteile
Benutzerfreundlichkeit
85
Merkmale
65
Datenverwaltung
62
Integrationen
57
Skalierbarkeit
54
Contra
Teuer
46
Kosten
26
Kostenmanagement
23
Lernkurve
22
Funktionseinschränkungen
20
Snowflake Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
9.2
Datenmodell
Durchschnittlich: 8.7
9.2
Datentypen
Durchschnittlich: 8.5
9.0
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
Durchschnittlich: 8.5
9.2
Integrierter Cache
Durchschnittlich: 8.5
Verkäuferdetails
Verkäufer
Snowflake, Inc.
Gründungsjahr
2012
Hauptsitz
San Mateo, CA
Twitter
@SnowflakeDB
169 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
10,207 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Eigentum
NYSE:SNOW

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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
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    Zehntausende von Kunden nutzen Amazon Redshift, einen schnellen, vollständig verwalteten, petabyte-skalierbaren Data-Warehouse-Service, der es einfach und kostengünstig macht, alle Ihre Daten effizien

    Benutzer
    • Dateningenieur
    • Senior Data Engineer
    Branchen
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    • Computersoftware
    Marktsegment
    • 40% Unternehmen
    • 38% Unternehmen mittlerer Größe
  • Vor- und Nachteile
    Erweitern/Einklappen Vor- und Nachteile
  • Amazon Redshift Vor- und Nachteile
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    Vorteile
    Benutzerfreundlichkeit
    7
    Integrationen
    6
    Geschwindigkeit
    6
    Schnelles Abfragen
    5
    Große Datensätze
    5
    Contra
    Komplexität
    5
    Funktionseinschränkungen
    5
    Softwarebeschränkungen
    5
    Abfrageprobleme
    4
    Abfrageoptimierung
    4
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Amazon Redshift Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    8.4
    Datenmodell
    Durchschnittlich: 8.7
    8.4
    Datentypen
    Durchschnittlich: 8.5
    8.7
    Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
    Durchschnittlich: 8.5
    8.2
    Integrierter Cache
    Durchschnittlich: 8.5
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Gründungsjahr
    2006
    Hauptsitz
    Seattle, WA
    Twitter
    @awscloud
    2,218,945 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    152,002 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
    Eigentum
    NASDAQ: AMZN
Produktbeschreibung
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Zehntausende von Kunden nutzen Amazon Redshift, einen schnellen, vollständig verwalteten, petabyte-skalierbaren Data-Warehouse-Service, der es einfach und kostengünstig macht, alle Ihre Daten effizien

Benutzer
  • Dateningenieur
  • Senior Data Engineer
Branchen
  • Informationstechnologie und Dienstleistungen
  • Computersoftware
Marktsegment
  • 40% Unternehmen
  • 38% Unternehmen mittlerer Größe
Amazon Redshift Vor- und Nachteile
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Vorteile
Benutzerfreundlichkeit
7
Integrationen
6
Geschwindigkeit
6
Schnelles Abfragen
5
Große Datensätze
5
Contra
Komplexität
5
Funktionseinschränkungen
5
Softwarebeschränkungen
5
Abfrageprobleme
4
Abfrageoptimierung
4
Amazon Redshift Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
8.4
Datenmodell
Durchschnittlich: 8.7
8.4
Datentypen
Durchschnittlich: 8.5
8.7
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
Durchschnittlich: 8.5
8.2
Integrierter Cache
Durchschnittlich: 8.5
Verkäuferdetails
Gründungsjahr
2006
Hauptsitz
Seattle, WA
Twitter
@awscloud
2,218,945 Twitter-Follower
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152,002 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Eigentum
NASDAQ: AMZN
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Top Beratungsdienste für ClickHouse anzeigen
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
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    ClickHouse ist die schnellste und ressourceneffizienteste Echtzeit-Datenbank und das Datenlager. ClickHouse ist optimiert, um eine breite Palette von datenintensiven Arbeitslasten zu bedienen, von der

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    • Informationstechnologie und Dienstleistungen
    Marktsegment
    • 45% Kleinunternehmen
    • 45% Unternehmen mittlerer Größe
  • Vor- und Nachteile
    Erweitern/Einklappen Vor- und Nachteile
  • ClickHouse Vor- und Nachteile
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    Vorteile
    Einfache Integrationen
    2
    Integrationen
    2
    Abfrageeffizienz
    2
    Abfragegeschwindigkeit
    2
    Geschwindigkeit
    2
    Contra
    Anfängerunfreundlichkeit
    1
    Komplexe Nutzung
    1
    Abfrageoptimierung
    1
    Erforderliche Fachkenntnisse
    1
    Schulung erforderlich
    1
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • ClickHouse Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    9.2
    Datenmodell
    Durchschnittlich: 8.7
    9.0
    Datentypen
    Durchschnittlich: 8.5
    10.0
    Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
    Durchschnittlich: 8.5
    8.1
    Integrierter Cache
    Durchschnittlich: 8.5
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    ClickHouse
    Gründungsjahr
    2021
    Hauptsitz
    Palo Alto, US
    Twitter
    @ClickhouseDB
    14,294 Twitter-Follower
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    www.linkedin.com
    360 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
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ClickHouse ist die schnellste und ressourceneffizienteste Echtzeit-Datenbank und das Datenlager. ClickHouse ist optimiert, um eine breite Palette von datenintensiven Arbeitslasten zu bedienen, von der

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
  • Informationstechnologie und Dienstleistungen
Marktsegment
  • 45% Kleinunternehmen
  • 45% Unternehmen mittlerer Größe
ClickHouse Vor- und Nachteile
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Vorteile
Einfache Integrationen
2
Integrationen
2
Abfrageeffizienz
2
Abfragegeschwindigkeit
2
Geschwindigkeit
2
Contra
Anfängerunfreundlichkeit
1
Komplexe Nutzung
1
Abfrageoptimierung
1
Erforderliche Fachkenntnisse
1
Schulung erforderlich
1
ClickHouse Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
9.2
Datenmodell
Durchschnittlich: 8.7
9.0
Datentypen
Durchschnittlich: 8.5
10.0
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
Durchschnittlich: 8.5
8.1
Integrierter Cache
Durchschnittlich: 8.5
Verkäuferdetails
Verkäufer
ClickHouse
Gründungsjahr
2021
Hauptsitz
Palo Alto, US
Twitter
@ClickhouseDB
14,294 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
360 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
(224)4.4 von 5
Top Beratungsdienste für MariaDB anzeigen
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
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    MariaDB befreit Unternehmen von den Kosten, Einschränkungen und der Komplexität proprietärer Datenbanken, sodass sie in das investieren können, was am wichtigsten ist – die schnelle Entwicklung innova

    Benutzer
    • Software-Ingenieur
    • Senior Software Engineer
    Branchen
    • Informationstechnologie und Dienstleistungen
    • Computersoftware
    Marktsegment
    • 43% Kleinunternehmen
    • 33% Unternehmen mittlerer Größe
  • Vor- und Nachteile
    Erweitern/Einklappen Vor- und Nachteile
  • MariaDB Vor- und Nachteile
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    Vorteile
    Benutzerfreundlichkeit
    2
    Einfache Integrationen
    2
    Abfragegeschwindigkeit
    2
    Backup-Dienste
    1
    Konnektivität
    1
    Contra
    Anfängerunfreundlichkeit
    1
    Verbindungsprobleme
    1
    Schwieriges Lernen
    1
    Fehlerbehandlung
    1
    Funktionseinschränkungen
    1
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • MariaDB Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    8.8
    Datenmodell
    Durchschnittlich: 8.7
    8.9
    Datentypen
    Durchschnittlich: 8.5
    8.1
    Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
    Durchschnittlich: 8.5
    9.0
    Integrierter Cache
    Durchschnittlich: 8.5
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    MariaDB
    Gründungsjahr
    2014
    Hauptsitz
    Espoo, Finland
    Twitter
    @mariadb
    454,524 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    316 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
    Eigentum
    NYSE: MRDB
Produktbeschreibung
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MariaDB befreit Unternehmen von den Kosten, Einschränkungen und der Komplexität proprietärer Datenbanken, sodass sie in das investieren können, was am wichtigsten ist – die schnelle Entwicklung innova

Benutzer
  • Software-Ingenieur
  • Senior Software Engineer
Branchen
  • Informationstechnologie und Dienstleistungen
  • Computersoftware
Marktsegment
  • 43% Kleinunternehmen
  • 33% Unternehmen mittlerer Größe
MariaDB Vor- und Nachteile
Wie wird diese bestimmt?Informationen
Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
Vorteile
Benutzerfreundlichkeit
2
Einfache Integrationen
2
Abfragegeschwindigkeit
2
Backup-Dienste
1
Konnektivität
1
Contra
Anfängerunfreundlichkeit
1
Verbindungsprobleme
1
Schwieriges Lernen
1
Fehlerbehandlung
1
Funktionseinschränkungen
1
MariaDB Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
8.8
Datenmodell
Durchschnittlich: 8.7
8.9
Datentypen
Durchschnittlich: 8.5
8.1
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
Durchschnittlich: 8.5
9.0
Integrierter Cache
Durchschnittlich: 8.5
Verkäuferdetails
Verkäufer
MariaDB
Gründungsjahr
2014
Hauptsitz
Espoo, Finland
Twitter
@mariadb
454,524 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
316 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Eigentum
NYSE: MRDB
(16)4.4 von 5
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    Ein Open-Source-Datenbanksystem

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    • Computersoftware
    Marktsegment
    • 56% Kleinunternehmen
    • 38% Unternehmen mittlerer Größe
  • Vor- und Nachteile
    Erweitern/Einklappen Vor- und Nachteile
  • MonetDB Vor- und Nachteile
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
    Vorteile
    Schnelles Abfragen
    8
    Merkmale
    5
    Geschwindigkeit
    5
    Leistung
    4
    Benutzerfreundlichkeit
    3
    Contra
    Komplexe Einrichtung
    3
    Verbindungsprobleme
    2
    Begrenzte Anpassung
    1
    Eingeschränkte Funktionen
    1
    Schlechte Dokumentation
    1
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • MonetDB Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    8.6
    Datenmodell
    Durchschnittlich: 8.7
    8.6
    Datentypen
    Durchschnittlich: 8.5
    8.3
    Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
    Durchschnittlich: 8.5
    8.3
    Integrierter Cache
    Durchschnittlich: 8.5
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    MonetDB
    Gründungsjahr
    2013
    Hauptsitz
    Amsterdam, NL
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    8 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
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Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

Ein Open-Source-Datenbanksystem

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
  • Computersoftware
Marktsegment
  • 56% Kleinunternehmen
  • 38% Unternehmen mittlerer Größe
MonetDB Vor- und Nachteile
Wie wird diese bestimmt?Informationen
Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
Vorteile
Schnelles Abfragen
8
Merkmale
5
Geschwindigkeit
5
Leistung
4
Benutzerfreundlichkeit
3
Contra
Komplexe Einrichtung
3
Verbindungsprobleme
2
Begrenzte Anpassung
1
Eingeschränkte Funktionen
1
Schlechte Dokumentation
1
MonetDB Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
8.6
Datenmodell
Durchschnittlich: 8.7
8.6
Datentypen
Durchschnittlich: 8.5
8.3
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
Durchschnittlich: 8.5
8.3
Integrierter Cache
Durchschnittlich: 8.5
Verkäuferdetails
Verkäufer
MonetDB
Gründungsjahr
2013
Hauptsitz
Amsterdam, NL
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
8 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
(216)4.3 von 5
4th Am einfachsten zu bedienen in Spaltenorientierte Datenbanken Software
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
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    Vertica ist die einheitliche Analyseplattform, basierend auf einer massiv skalierbaren Architektur mit einem breiten Satz analytischer Funktionen, die Ereignis- und Zeitreihen, Mustererkennung, Geodat

    Benutzer
    • Senior Software Engineer
    • Dateningenieur
    Branchen
    • Computersoftware
    • Informationstechnologie und Dienstleistungen
    Marktsegment
    • 44% Unternehmen
    • 39% Unternehmen mittlerer Größe
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • OpenText Vertica Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    8.4
    Datenmodell
    Durchschnittlich: 8.7
    8.0
    Datentypen
    Durchschnittlich: 8.5
    8.3
    Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
    Durchschnittlich: 8.5
    8.5
    Integrierter Cache
    Durchschnittlich: 8.5
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    OpenText
    Gründungsjahr
    1991
    Hauptsitz
    Waterloo, ON
    Twitter
    @OpenText
    21,620 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    23,270 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
    Eigentum
    NASDAQ:OTEX
Produktbeschreibung
Wie wird diese bestimmt?Informationen
Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

Vertica ist die einheitliche Analyseplattform, basierend auf einer massiv skalierbaren Architektur mit einem breiten Satz analytischer Funktionen, die Ereignis- und Zeitreihen, Mustererkennung, Geodat

Benutzer
  • Senior Software Engineer
  • Dateningenieur
Branchen
  • Computersoftware
  • Informationstechnologie und Dienstleistungen
Marktsegment
  • 44% Unternehmen
  • 39% Unternehmen mittlerer Größe
OpenText Vertica Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
8.4
Datenmodell
Durchschnittlich: 8.7
8.0
Datentypen
Durchschnittlich: 8.5
8.3
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
Durchschnittlich: 8.5
8.5
Integrierter Cache
Durchschnittlich: 8.5
Verkäuferdetails
Verkäufer
OpenText
Gründungsjahr
1991
Hauptsitz
Waterloo, ON
Twitter
@OpenText
21,620 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
23,270 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Eigentum
NASDAQ:OTEX
(84)4.4 von 5
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Einstiegspreis:Kostenlos
  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    Die Echtzeit-Datenbank für Analysen, Suche und KI. Speichern Sie jede Art von Daten und kombinieren Sie die Einfachheit von SQL mit der Skalierbarkeit von NoSQL. CrateDB ist eine Open-Source, Multi-Mo

    Benutzer
    • Software-Ingenieur
    • Dateningenieur
    Branchen
    • Computersoftware
    • Informationstechnologie und Dienstleistungen
    Marktsegment
    • 55% Kleinunternehmen
    • 31% Unternehmen mittlerer Größe
  • Vor- und Nachteile
    Erweitern/Einklappen Vor- und Nachteile
  • CrateDB Vor- und Nachteile
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
    Vorteile
    Benutzerfreundlichkeit
    10
    Einfache Integrationen
    10
    SQL-Nutzung
    10
    Merkmale
    8
    Skalierbarkeit
    8
    Contra
    Mangel an Funktionen
    3
    Schlechte Dokumentation
    3
    Softwarebeschränkungen
    3
    Komplexe Konfiguration
    2
    Unzureichendes Training
    2
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • CrateDB Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    9.0
    Datenmodell
    Durchschnittlich: 8.7
    9.2
    Datentypen
    Durchschnittlich: 8.5
    9.3
    Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
    Durchschnittlich: 8.5
    10.0
    Integrierter Cache
    Durchschnittlich: 8.5
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    CrateDB
    Unternehmenswebsite
    Gründungsjahr
    2013
    Hauptsitz
    Redwood City, CA
    Twitter
    @cratedb
    4,208 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    46 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
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Die Echtzeit-Datenbank für Analysen, Suche und KI. Speichern Sie jede Art von Daten und kombinieren Sie die Einfachheit von SQL mit der Skalierbarkeit von NoSQL. CrateDB ist eine Open-Source, Multi-Mo

Benutzer
  • Software-Ingenieur
  • Dateningenieur
Branchen
  • Computersoftware
  • Informationstechnologie und Dienstleistungen
Marktsegment
  • 55% Kleinunternehmen
  • 31% Unternehmen mittlerer Größe
CrateDB Vor- und Nachteile
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Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
Vorteile
Benutzerfreundlichkeit
10
Einfache Integrationen
10
SQL-Nutzung
10
Merkmale
8
Skalierbarkeit
8
Contra
Mangel an Funktionen
3
Schlechte Dokumentation
3
Softwarebeschränkungen
3
Komplexe Konfiguration
2
Unzureichendes Training
2
CrateDB Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
9.0
Datenmodell
Durchschnittlich: 8.7
9.2
Datentypen
Durchschnittlich: 8.5
9.3
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
Durchschnittlich: 8.5
10.0
Integrierter Cache
Durchschnittlich: 8.5
Verkäuferdetails
Verkäufer
CrateDB
Unternehmenswebsite
Gründungsjahr
2013
Hauptsitz
Redwood City, CA
Twitter
@cratedb
4,208 Twitter-Follower
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46 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
(29)4.5 von 5
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    StarTree Cloud ist ein vollständig verwalteter, benutzerorientierter Echtzeit-Analytics-Datenbankdienst (DBaaS), der für OLAP mit enormer Geschwindigkeit und Skalierbarkeit entwickelt wurde. Basierend

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    • Computersoftware
    • Finanzdienstleistungen
    Marktsegment
    • 38% Kleinunternehmen
    • 31% Unternehmen mittlerer Größe
  • Vor- und Nachteile
    Erweitern/Einklappen Vor- und Nachteile
  • StarTree Vor- und Nachteile
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
    Vorteile
    Analytik
    4
    Schnelles Abfragen
    4
    Große Datensätze
    4
    Leistung
    4
    Umgang mit Big Data
    3
    Contra
    Lernkurve
    4
    Komplexe Einrichtung
    3
    Schwierige Einrichtung
    3
    Unzureichende Dokumentation
    3
    Schlechte Dokumentation
    3
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • StarTree Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    8.3
    Datenmodell
    Durchschnittlich: 8.7
    8.1
    Datentypen
    Durchschnittlich: 8.5
    8.8
    Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
    Durchschnittlich: 8.5
    8.7
    Integrierter Cache
    Durchschnittlich: 8.5
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    StarTree
    Unternehmenswebsite
    Gründungsjahr
    2019
    Hauptsitz
    Mountain View, California
    Twitter
    @startreedata
    2,246 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    116 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
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StarTree Cloud ist ein vollständig verwalteter, benutzerorientierter Echtzeit-Analytics-Datenbankdienst (DBaaS), der für OLAP mit enormer Geschwindigkeit und Skalierbarkeit entwickelt wurde. Basierend

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
  • Computersoftware
  • Finanzdienstleistungen
Marktsegment
  • 38% Kleinunternehmen
  • 31% Unternehmen mittlerer Größe
StarTree Vor- und Nachteile
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Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
Vorteile
Analytik
4
Schnelles Abfragen
4
Große Datensätze
4
Leistung
4
Umgang mit Big Data
3
Contra
Lernkurve
4
Komplexe Einrichtung
3
Schwierige Einrichtung
3
Unzureichende Dokumentation
3
Schlechte Dokumentation
3
StarTree Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
8.3
Datenmodell
Durchschnittlich: 8.7
8.1
Datentypen
Durchschnittlich: 8.5
8.8
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
Durchschnittlich: 8.5
8.7
Integrierter Cache
Durchschnittlich: 8.5
Verkäuferdetails
Verkäufer
StarTree
Unternehmenswebsite
Gründungsjahr
2019
Hauptsitz
Mountain View, California
Twitter
@startreedata
2,246 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
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116 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
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    Apache Parquet ist ein spaltenbasiertes Speicherformat, das jedem Projekt im Hadoop-Ökosystem zur Verfügung steht, unabhängig von der Wahl des Datenverarbeitungs-Frameworks, des Datenmodells oder der

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    • Computersoftware
    • Informationstechnologie und Dienstleistungen
    Marktsegment
    • 48% Unternehmen mittlerer Größe
    • 30% Kleinunternehmen
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Apache Parquet Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    9.0
    Datenmodell
    Durchschnittlich: 8.7
    8.8
    Datentypen
    Durchschnittlich: 8.5
    7.5
    Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
    Durchschnittlich: 8.5
    8.6
    Integrierter Cache
    Durchschnittlich: 8.5
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Gründungsjahr
    1999
    Hauptsitz
    Wakefield, MA
    Twitter
    @TheASF
    65,905 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    2,345 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
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Apache Parquet ist ein spaltenbasiertes Speicherformat, das jedem Projekt im Hadoop-Ökosystem zur Verfügung steht, unabhängig von der Wahl des Datenverarbeitungs-Frameworks, des Datenmodells oder der

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
  • Computersoftware
  • Informationstechnologie und Dienstleistungen
Marktsegment
  • 48% Unternehmen mittlerer Größe
  • 30% Kleinunternehmen
Apache Parquet Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
9.0
Datenmodell
Durchschnittlich: 8.7
8.8
Datentypen
Durchschnittlich: 8.5
7.5
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
Durchschnittlich: 8.5
8.6
Integrierter Cache
Durchschnittlich: 8.5
Verkäuferdetails
Gründungsjahr
1999
Hauptsitz
Wakefield, MA
Twitter
@TheASF
65,905 Twitter-Follower
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www.linkedin.com
2,345 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
(51)4.6 von 5
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Einstiegspreis:Kostenlos
  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    Wir ermöglichen zeitbewusste, datengesteuerte Entscheidungen, die es schnell agierenden Organisationen ermöglichen, das volle Potenzial ihrer KI-Investitionen auszuschöpfen und Wettbewerber zu übertre

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    • Finanzdienstleistungen
    • Bankwesen
    Marktsegment
    • 57% Unternehmen
    • 25% Kleinunternehmen
  • Vor- und Nachteile
    Erweitern/Einklappen Vor- und Nachteile
  • KX Vor- und Nachteile
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
    Vorteile
    Geschwindigkeit
    11
    Leistung
    9
    Werkzeugkraft
    7
    Effizienz
    6
    Schnelle Verarbeitung
    6
    Contra
    Lernkurve
    12
    Schwieriges Lernen
    7
    Steile Lernkurve
    7
    Komplexität
    2
    Teuer
    2
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • KX Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    8.8
    Datenmodell
    Durchschnittlich: 8.7
    9.5
    Datentypen
    Durchschnittlich: 8.5
    9.0
    Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
    Durchschnittlich: 8.5
    9.1
    Integrierter Cache
    Durchschnittlich: 8.5
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    KX
    Gründungsjahr
    1996
    Hauptsitz
    NY, USA
    Twitter
    @kxsystems
    4,191 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    538 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
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Wir ermöglichen zeitbewusste, datengesteuerte Entscheidungen, die es schnell agierenden Organisationen ermöglichen, das volle Potenzial ihrer KI-Investitionen auszuschöpfen und Wettbewerber zu übertre

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
  • Finanzdienstleistungen
  • Bankwesen
Marktsegment
  • 57% Unternehmen
  • 25% Kleinunternehmen
KX Vor- und Nachteile
Wie wird diese bestimmt?Informationen
Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
Vorteile
Geschwindigkeit
11
Leistung
9
Werkzeugkraft
7
Effizienz
6
Schnelle Verarbeitung
6
Contra
Lernkurve
12
Schwieriges Lernen
7
Steile Lernkurve
7
Komplexität
2
Teuer
2
KX Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
8.8
Datenmodell
Durchschnittlich: 8.7
9.5
Datentypen
Durchschnittlich: 8.5
9.0
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
Durchschnittlich: 8.5
9.1
Integrierter Cache
Durchschnittlich: 8.5
Verkäuferdetails
Verkäufer
KX
Gründungsjahr
1996
Hauptsitz
NY, USA
Twitter
@kxsystems
4,191 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
538 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
(114)4.2 von 5
5th Am einfachsten zu bedienen in Spaltenorientierte Datenbanken Software
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    Ein skalierbares, verteiltes Datenbanksystem, das die Speicherung strukturierter Daten für große Tabellen unterstützt. Verwenden Sie HBase, wenn Sie zufälligen, Echtzeit-Lese-/Schreibzugriff auf Big D

    Benutzer
    • Software-Ingenieur
    • Big Data Ingenieur
    Branchen
    • Computersoftware
    • Informationstechnologie und Dienstleistungen
    Marktsegment
    • 52% Unternehmen
    • 27% Unternehmen mittlerer Größe
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Hbase Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    8.1
    Datenmodell
    Durchschnittlich: 8.7
    7.2
    Datentypen
    Durchschnittlich: 8.5
    8.0
    Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
    Durchschnittlich: 8.5
    7.0
    Integrierter Cache
    Durchschnittlich: 8.5
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Gründungsjahr
    1999
    Hauptsitz
    Wakefield, MA
    Twitter
    @TheASF
    65,905 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    2,345 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
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Ein skalierbares, verteiltes Datenbanksystem, das die Speicherung strukturierter Daten für große Tabellen unterstützt. Verwenden Sie HBase, wenn Sie zufälligen, Echtzeit-Lese-/Schreibzugriff auf Big D

Benutzer
  • Software-Ingenieur
  • Big Data Ingenieur
Branchen
  • Computersoftware
  • Informationstechnologie und Dienstleistungen
Marktsegment
  • 52% Unternehmen
  • 27% Unternehmen mittlerer Größe
Hbase Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
8.1
Datenmodell
Durchschnittlich: 8.7
7.2
Datentypen
Durchschnittlich: 8.5
8.0
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
Durchschnittlich: 8.5
7.0
Integrierter Cache
Durchschnittlich: 8.5
Verkäuferdetails
Gründungsjahr
1999
Hauptsitz
Wakefield, MA
Twitter
@TheASF
65,905 Twitter-Follower
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www.linkedin.com
2,345 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
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    Apache Kudu ist ein kostenloser und quelloffener spaltenorientierter Datenspeicher des Apache Hadoop-Ökosystems.

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 54% Unternehmen
    • 46% Unternehmen mittlerer Größe
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Apache Kudu Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    8.7
    Datenmodell
    Durchschnittlich: 8.7
    6.3
    Datentypen
    Durchschnittlich: 8.5
    8.3
    Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
    Durchschnittlich: 8.5
    7.3
    Integrierter Cache
    Durchschnittlich: 8.5
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Gründungsjahr
    1999
    Hauptsitz
    Wakefield, MA
    Twitter
    @TheASF
    65,905 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    2,345 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
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Apache Kudu ist ein kostenloser und quelloffener spaltenorientierter Datenspeicher des Apache Hadoop-Ökosystems.

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
  • 54% Unternehmen
  • 46% Unternehmen mittlerer Größe
Apache Kudu Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
8.7
Datenmodell
Durchschnittlich: 8.7
6.3
Datentypen
Durchschnittlich: 8.5
8.3
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
Durchschnittlich: 8.5
7.3
Integrierter Cache
Durchschnittlich: 8.5
Verkäuferdetails
Gründungsjahr
1999
Hauptsitz
Wakefield, MA
Twitter
@TheASF
65,905 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
2,345 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
(31)4.3 von 5
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
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    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    Apache Druid ist eine Open-Source-Echtzeitanalytik-Datenbank. Druid kombiniert Ideen aus OLAP/analytischen Datenbanken, Zeitreihendatenbanken und Suchsystemen, um eine vollständige Echtzeitanalytik-Lö

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    • Computersoftware
    Marktsegment
    • 52% Unternehmen
    • 29% Unternehmen mittlerer Größe
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Druid Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    8.8
    Datenmodell
    Durchschnittlich: 8.7
    7.8
    Datentypen
    Durchschnittlich: 8.5
    7.7
    Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
    Durchschnittlich: 8.5
    8.9
    Integrierter Cache
    Durchschnittlich: 8.5
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Druid
    Gründungsjahr
    1998
    Hauptsitz
    Rio de Janeiro, Rio de Janeiro
    Twitter
    @druid
    4 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    79 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
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Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

Apache Druid ist eine Open-Source-Echtzeitanalytik-Datenbank. Druid kombiniert Ideen aus OLAP/analytischen Datenbanken, Zeitreihendatenbanken und Suchsystemen, um eine vollständige Echtzeitanalytik-Lö

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
  • Computersoftware
Marktsegment
  • 52% Unternehmen
  • 29% Unternehmen mittlerer Größe
Druid Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
8.8
Datenmodell
Durchschnittlich: 8.7
7.8
Datentypen
Durchschnittlich: 8.5
7.7
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
Durchschnittlich: 8.5
8.9
Integrierter Cache
Durchschnittlich: 8.5
Verkäuferdetails
Verkäufer
Druid
Gründungsjahr
1998
Hauptsitz
Rio de Janeiro, Rio de Janeiro
Twitter
@druid
4 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
79 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
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    Apache ORC ist ein selbstbeschreibendes, typbewusstes spaltenbasiertes Dateiformat für Hadoop-Workloads.

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 45% Unternehmen
    • 36% Unternehmen mittlerer Größe
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Apache ORC Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    0.0
    Keine Informationen verfügbar
    0.0
    Keine Informationen verfügbar
    8.0
    Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
    Durchschnittlich: 8.5
    0.0
    Keine Informationen verfügbar
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Gründungsjahr
    1999
    Hauptsitz
    Wakefield, MA
    Twitter
    @TheASF
    65,905 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    2,345 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
Wie wird diese bestimmt?Informationen
Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

Apache ORC ist ein selbstbeschreibendes, typbewusstes spaltenbasiertes Dateiformat für Hadoop-Workloads.

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
  • 45% Unternehmen
  • 36% Unternehmen mittlerer Größe
Apache ORC Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
0.0
Keine Informationen verfügbar
0.0
Keine Informationen verfügbar
8.0
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
Durchschnittlich: 8.5
0.0
Keine Informationen verfügbar
Verkäuferdetails
Gründungsjahr
1999
Hauptsitz
Wakefield, MA
Twitter
@TheASF
65,905 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
2,345 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®