The ease of set up with the pgai, pgvector, and pgvectorscale plugins makes setting up and running of a highly scalable vector database solution very quick and easy. They have good resources for beginers and advanced people alike and an active discord to help out user issues. The UI/UX of managing the databases are good and there is even a free month when just starting out.
The nodeJS implementation for postgres SDK is great, and the ability to write standard postgresql for queries and database managment makes this much more flexible and easier to manage than traditional vector databases.
I have used multiple vector databases and this is my faviout one so far for scalability. I use the UI every day when checking up on the health of my vector database and love the metrics it provides. It only took 1 development week to fully switch from a different Vector Database, but I have a massive codebase with a lot of functionality, I'm confident someone with a new codebase could integrate in a day. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
I think the UI can be very slow to load sometimes, especially when you have many tables, definetly could improve there. I also miss a vector Visializer like that of QDRANT. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
28 sur 29 Avis au total pour Timescale
Sentiment de l'avis global pour Timescale
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Le produit est très performant, l'interface cloud est facile à utiliser mais offre toujours beaucoup de contrôle, le fournisseur Terraform rend l'installation très simple et l'équipe a été formidable. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Le fournisseur Terraform n'est pas encore complet, il manque certaines options open source pour envoyer la télémétrie cloud au lieu de Cloudwatch et Datadog. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Fiabilité et facilité d'utilisation et d'intégration. Documentation décente Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
La tarification. 50 $ par mois pour un projet de loisir s'accumule. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Timescale est une extension puissante de PostgreSQL avec des fonctionnalités spéciales pour le stockage et le traitement des données de séries temporelles. Elle s'est avérée très utile dans nos projets IoT, où la compression maintient l'utilisation du disque au minimum et les agrégats continus offrent un aperçu très rapide des données. Et comme tout est Postgres - pas besoin d'apprendre un nouveau langage de requête.
Le service cloud Timescale géré est une alternative rentable et stable pour nous, puisque nous n'avons pas les ressources pour maintenir l'infrastructure et l'installation requises. De plus, il y a une communauté forte et un support utile si l'on a besoin de conseils sur la route vers la production. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Eh bien, pas vraiment une aversion, mais à première vue, Timescale peut éventuellement être perçu comme un produit facile à utiliser où quelques clics sur un bouton vous donnent une configuration optimale. Cependant, c'est toujours une base de données avec une couche supplémentaire de fonctionnalité ajoutée, ce qui nécessite quelques explorations pour utiliser toute sa puissance. Une communauté utile, un support réactif et une documentation bien écrite sont de grandes aides pendant cet exercice. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
J'utilise Timescale depuis plusieurs mois maintenant, et je suis extrêmement impressionné par ses performances. La base de données excelle dans le stockage et la récupération de données de séries temporelles, ce qui en fait un choix idéal pour mon travail. L'une de ses caractéristiques remarquables est la capacité d'agréger des données, ce qui a été incroyablement utile pour générer des insights et des rapports. De plus, les capacités de compression sont assez puissantes, nous permettant de stocker une grande quantité de données sans sacrifier les performances.
Mais ce qui distingue vraiment Timescale, c'est son support utilisateur exceptionnel. Chaque fois que j'ai eu une question ou un problème, l'équipe a été rapide à répondre et à fournir des solutions utiles. Dans l'ensemble, je recommande vivement Timescale à quiconque a besoin d'une base de données de séries temporelles fiable et efficace. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Bien que les capacités de compression de Timescale soient puissantes, certaines des nuances et limitations peuvent être un peu difficiles à comprendre pleinement au début. En conséquence, il peut y avoir une courbe d'apprentissage impliquée pour exploiter le produit à son plein potentiel. Cependant, une fois que vous vous familiarisez avec ces nuances, Timescale peut être un outil très efficace pour gérer et analyser les données de séries chronologiques. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Nous avons récemment migré d'influxDB auto-hébergé vers Timescale Cloud et nous ne pourrions pas être plus satisfaits. La transition a été fluide et facile, et nos ingénieurs apprécient la possibilité d'utiliser SQL au lieu d'un langage de requête personnalisé. Nous avons constaté une augmentation significative des performances rien qu'en utilisant des astuces SQL familières. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
La seule plainte mineure que nous avons est que l'interface utilisateur de la distribution Cloud pourrait être un peu plus soignée, et qu'ils ne sont pas encore répertoriés sur le marché AWS. Cependant, cela n'a pas affecté la fonctionnalité ou la performance du produit, donc ce n'est pas un problème significatif. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
TimescaleDB est une extension de Postgres pour les séries temporelles. En tant qu'utilisateurs de longue date de Postgres ayant besoin d'une base de données de séries temporelles, nous l'avons considéré comme un grand avantage que TimescaleDB soit construit sur une technologie éprouvée. De plus, nous pouvions continuer à utiliser le SQL omniprésent pour effectuer nos requêtes. Les avantages particuliers de TimescaleDB incluent des taux de compression élevés obtenus grâce à une compression spécifique au type (nous avons atteint une compression supérieure à 10x) ainsi que des requêtes de séries temporelles beaucoup plus performantes que le Postgres standard. Enfin, la suite d'hyperfonctions dans la boîte à outils TimescaleDB est particulièrement utile pour notre domaine (données de ticks financiers à haute fréquence). L'équipe de Timescale a également été extrêmement utile et solidaire tout au long du processus de migration vers TimescaleDB. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
La migration de grands volumes de données vers le cloud (~100 To non compressés) est chronophage et nécessite une réflexion attentive. Cela dit, l'équipe de Timescale nous a été d'une grande aide pour naviguer dans ce processus. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
J'utilise Timescale Cloud ; il a été trivial de le déployer dans notre réseau de production (ainsi que dans nos réseaux de développement et de mise en scène).
Tous les détails techniques sont abstraits, mais vous pouvez y accéder si nécessaire (comme le réglage du serveur, etc.).
La capacité à évoluer en un clic est formidable, et les métriques et alertes basées sur le web sont également très utiles dès le premier jour.
Les performances semblent incroyablement bonnes, même sur les plans à faible coût.
Cependant, la fonctionnalité la plus impressionnante a été le support, à la fois avec le responsable du service client personnel et la réactivité et la minutie des ingénieurs (lorsque j'ai eu besoin de poser une question technique). Les ingénieurs sont heureux de répondre aux questions sur la conception générale et les meilleures pratiques, ainsi que d'aider à résoudre les problèmes de production. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Timescale cloud est quelque peu verrouillé, c'est-à-dire pas d'accès direct au superutilisateur, ce qui peut être un peu difficile à s'habituer au début. Cependant, c'est faisable - il n'y a rien que je n'ai pas pu accomplir jusqu'à présent en utilisant la configuration standard du cloud. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
