Avaliações 29 Timescale
Sentimento Geral da Revisão para Timescale
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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. Análise coletada por e hospedada no 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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Produto é muito eficiente, a interface em nuvem é fácil de usar, mas ainda oferece muito controle, o provedor Terraform torna a configuração muito simples e a equipe tem sido incrível. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
O provedor Terraform ainda não está completo, faltando algumas opções de código aberto para enviar telemetria em nuvem em vez de Cloudwatch e Datadog. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Timescale é uma extensão poderosa para o PostgreSQL com recursos especiais para armazenamento e processamento de dados de séries temporais. Tem se mostrado muito útil em nossos projetos de IoT, onde a compressão mantém o uso de disco no mínimo e os agregados contínuos oferecem uma visão muito rápida dos dados. E como é tudo Postgres - não há necessidade de aprender uma nova linguagem de consulta.
O serviço gerenciado na nuvem da Timescale é uma alternativa econômica e estável para nós, já que não temos os recursos para manter a infraestrutura e instalação necessárias. Além disso, há uma comunidade forte e suporte útil caso alguém precise de orientação ao longo do caminho para a produção. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Bem, não é realmente uma aversão, mas à primeira vista o Timescale pode ser possivelmente percebido como um produto fácil de usar, onde alguns cliques de um botão lhe dão uma configuração ideal. No entanto, ainda é um banco de dados com uma camada extra de funcionalidade adicionada, o que requer algumas explorações em várias direções para utilizar todo o seu potencial. Uma comunidade prestativa, um suporte responsivo e documentação bem escrita são grandes ajudas durante este exercício. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Tenho usado o Timescale há vários meses e estou extremamente impressionado com seu desempenho. O banco de dados se destaca no armazenamento e recuperação de dados de séries temporais, tornando-o uma escolha ideal para meu trabalho. Uma de suas características de destaque é a capacidade de agregar dados, o que tem sido incrivelmente útil para gerar insights e relatórios. Além disso, as capacidades de compressão são bastante poderosas, permitindo-nos armazenar uma grande quantidade de dados sem sacrificar o desempenho.
Mas o que realmente diferencia o Timescale é seu excelente suporte ao usuário. Sempre que tive uma dúvida ou problema, a equipe foi rápida em responder e fornecer soluções úteis. No geral, recomendo altamente o Timescale para qualquer pessoa que precise de um banco de dados de séries temporais confiável e eficiente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Embora as capacidades de compressão do Timescale sejam poderosas, algumas das nuances e limitações podem ser um pouco complicadas de entender completamente a princípio. Como resultado, pode haver uma curva de aprendizado envolvida em aproveitar o produto ao máximo. No entanto, uma vez que você se familiarize com essas nuances, o Timescale pode ser uma ferramenta altamente eficaz para gerenciar e analisar dados de séries temporais. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Recentemente, migramos do influxDB auto-hospedado para o Timescale Cloud e não poderíamos estar mais felizes. A transição foi suave e fácil, e nossos engenheiros adoram a capacidade de usar SQL em vez de uma linguagem de consulta personalizada. Observamos um aumento significativo de desempenho apenas usando truques SQL familiares. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
A única pequena reclamação que temos é que a interface do usuário da distribuição em nuvem poderia ser um pouco mais polida e que ainda não estão listados no AWS Marketplace. No entanto, isso não afetou a funcionalidade ou o desempenho do produto, então não é um problema significativo. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
TimescaleDB é uma extensão do Postgres para séries temporais. Como usuários de longa data do Postgres que precisavam de um banco de dados de séries temporais, vimos como um grande benefício o fato de o TimescaleDB ser construído sobre uma tecnologia testada e comprovada. Além disso, poderíamos continuar a usar o SQL ubíquo para realizar nossas consultas. Os benefícios particulares do TimescaleDB incluem altas taxas de compressão alcançadas através de compressão específica por tipo (alcançamos > 10x de compressão) juntamente com consultas de séries temporais muito mais performáticas do que o Postgres padrão. Finalmente, o conjunto de hiperfunções no kit de ferramentas do TimescaleDB é particularmente útil para nosso domínio (dados de ticks financeiros de alta frequência). A equipe do Timescale também tem sido extremamente útil e solidária durante o processo de migração para o TimescaleDB. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Migrar grandes volumes de dados para a nuvem (~100 TB não compactados) é demorado e requer um planejamento cuidadoso. Dito isso, a equipe da Timescale tem sido de grande ajuda para nós em navegar por este processo. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
