Reseñas y detalles del producto de QuestDB

En mi organización, necesitábamos construir un sistema de análisis en tiempo real para transmisiones OTT y para esto necesitábamos una base de datos de series temporales sólida. Inicialmente estábamos usando Elasticsearch, pero una vez que necesitábamos escalar, enfrentamos consistentemente problemas de latencia. Así que necesitábamos una base de datos de series temporales que pudiera manejar la carga de miles de millones de filas cada día. Decidimos probar Timescale DB y allí también enfrentamos múltiples problemas de latencia. Luego descubrimos QuestDB y fue un cambio radical para nosotros. Después del análisis inicial, encontramos que QuestDB es más eficiente que Timescale y Elasticsearch, así que decidimos darle una oportunidad. Nuestro caso de uso era ingerir 3 millones de filas por segundo y QuestDB pudo manejar esta carga fácilmente. Hemos estado usando QuestDB desde 2022 y nunca volvimos a buscar otra base de datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Hemos estado usando QuestDB durante los últimos dos años y no hemos encontrado ningún problema hasta ahora. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El sencillo proceso de implementación y actualización. La capacidad de gestionar datos dinámicos con variables/sensores variables por fila. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La falta de un formato comprimido para exportar o para devolver conjuntos de resultados grandes. Dado los desarrollos recientes con el soporte añadido de parquet, supongo que esta situación podría cambiar pronto. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

QuestDB se adapta a nuestras necesidades. Manejamos y analizamos grandes conjuntos de datos de crecimiento celular con mediciones a lo largo del tiempo, a menudo en archivos CSV. Esta base de datos basada en series temporales se adapta muy bien a nuestro caso de uso. Al importarlo en una base de datos SQL, los desarrolladores pueden implementar rápidamente una forma conveniente y conocida de obtener estadísticas de las selecciones realizadas en el front-end. Esperamos integrar datos de transmisión de mediciones en la base de datos en un momento posterior, pero aún no hemos llegado allí. Sabemos que es posible en esta configuración.

Además, el canal de Slack es amigable y el contacto directo con los desarrolladores es excelente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No tengo nada grande de qué quejarme, pero si tengo que quejarme de algo, hubo una actualización no compatible hacia atrás. Se solucionó de nuestro lado, pero fue inesperado por parte del desarrollo de productos, que suele ser muy estable. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Byond QuestDB being *incredibly fast*, it's also a joy to use. And more importantly, it's not a pain to use. Other DBs require more ongoing maintenance, troubleshooting, etc. QuestDB truly is a "set it & forget it", trustworthy DB that shines in production workloads.

The inbuilt SQL extensions and curated dialect make writing QuestDB SQL fast, fun, and powerful. The inbult REST support, in addition to the InfluxDB Line Protocol & PG Wire connection methods allow the user to select the best tool for the job.

Being open source, the deployment flexibility is fantastic. The QuestDB team regularly meets with us to ensure we're satisfied, and they regularly ship impactful features.

QuestDB is my definitive go-to for all timeseries needs! Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

The QuestDB web console UI is helpful for adhoc exploration, but does not currently have a means of organizing / saving queries, so it gets messy fast. Additionally, some BI solutions (like PowerBI) or downstream applications can't connect to QuestDB's flavor of PG Wire, so we've had to go through the REST API in these cases. Fortunately, the QuestDB team is on it and anticipates delivering a fix to that soon. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

I had invested a lot of time prototyping a project with another time-series database and was finding a lot of pain points. I decided to give QuestDB a go, and the transition process was really easy and most of the issues I had with the other DB simply went away. Additionally, I gained valuable time when my application starts and has to read current state from the DB... QuestDB delivered my data in half the time the other DB did. I also like the SQL syntax - it's just one less new thing I need to pick up when starting with QuestDB. The free/open source version is great for my purposes. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Documentation is pretty good, but I would like to see some more around best practices, particularly with how to design a schema that is optimal for my needs. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Entonces, teníamos este caso de uso de análisis en tiempo real y estábamos buscando por todas partes la base de datos de series temporales adecuada con un rendimiento relámpago. Nos encontramos con un anuncio en Google que mencionaba QuestDB como una mejor alternativa.

Revisamos su blog detallado comparando ambas arquitecturas de bases de datos y entendimos que las ganancias son positivas.

Al probarlo, resultó ser una excelente elección. Comenzamos a usarlo extensivamente y encontramos que cumplía con sus promesas.

Otra cosa que nos gustó es su comunidad abierta en Slack siempre lista para ayudar con cualquier problema que pudiéramos tener. Un gran PLUS a mis ojos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Dado que esta es una oferta más nueva en comparación con las otras bases de datos, tiene sus puntos problemáticos. Como problemas aleatorios de "tabla suspendida" con verificaciones de salud que no se actualizan correctamente, lo que requiere reinicios manuales, y otros inconvenientes menores.

Ellos toman retroalimentación consistentemente mejorando su base de datos y clientes, como recientemente actualizaron de TCP a TCP sobre HTTP en todos sus clientes para rectificar nuestro problema mencionado anteriormente.

En general, diría que aunque es una alternativa más nueva, está evolucionando rápidamente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

We recently evaluated several options for storing high frequency historical market data. Our initial choice was TimescaleDB because we use Postgres however it was simply not fast enough for our use case. Eventually we found QuestDB and though it was missing a few 'nice to have' features, it more than delivered on speed and ease of use.

Their support team has also been great with helping us out whenever we need it, certainly one of the best support experiences from any of the services we have enterprise contracts with. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

It's not quite as feature rich as other options, specifically we are very much looking forward to materialised view support! Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Our project have been using Solr as a statistics data storage for years. It was not a right decision because Solr is not good solution for realtime data processing. The best approach in our case is a time series database. Using such DB in embedded mode was another important requirement. There are a lot of competitors in this market, but QuestDB was the only one who offers embedded mode. So we gave a chance to QuestDB and never regreted.

It`s great to see the rapid evolution of QuestDB. The developers team constantly introduces new features, improvements and bug fixes.

Also want to note an excellent support. The ability to ask a question directly to developers and get answer in Slack channel is a really cool. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Actually the embedded mode chapter looks to be the smallest part of documentation. It would be nice to add some best practice advices and code examples. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

- Very responsive and co-operative support from developers/community.

- Helpful features already up and running from various versions, many more to come in the future!

- Clear roadmap that clarifies what we can expect and when.

- Loads of tools to intergrate with. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

- Current data storage feature consumes more storage, however the upcoming parquet file format shall reduce it. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

QuestDB destaca como una base de datos de series temporales de alto rendimiento que se integra perfectamente con nuestra plataforma de telemetría de energía renovable. Su velocidad de ingestión excepcional, capaz de procesar millones de filas por segundo, se alinea perfectamente con los datos de alta velocidad de nuestros sensores. Las extensiones de SQL y series temporales ofrecen una experiencia amigable para los desarrolladores, haciendo que sea sencillo crear consultas complejas para análisis en tiempo real. Además, su compatibilidad con Grafana nos permite visualizar sin esfuerzo las tendencias de datos, registros históricos y datos de sensores, proporcionando valiosos conocimientos sobre nuestras operaciones. La naturaleza de código abierto de QuestDB, junto con sus características de nivel empresarial como el control de acceso basado en roles y múltiples zonas de disponibilidad, ofrece tanto flexibilidad como fiabilidad, asegurando que nuestros datos no solo sean accesibles sino también seguros. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Si bien QuestDB ofrece numerosas ventajas, su documentación y curva de aprendizaje pueden plantear desafíos para los nuevos usuarios no familiarizados con las bases de datos de series temporales. Navegar a través de sus funciones avanzadas y optimizar consultas para un rendimiento máximo puede requerir un poco más de esfuerzo inicial y exploración. Además, aunque la comunidad y el soporte de QuestDB están creciendo, el ecosistema no es tan vasto como el de algunas otras bases de datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.