Recentemente, explorei o CrateDB em um projeto de demonstração, e devo dizer que minha experiência foi positiva. Apesar do escopo limitado do meu uso, o CrateDB teve um bom desempenho em vários cenários. A variedade de casos de uso suportados pelo CrateDB se destaca. Pode-se usar SQL para lidar com todos eles. Em nosso projeto, testamos com dados relacionais, dados de séries temporais e dados geoespaciais. Também testamos as capacidades de busca. Em cada cenário, o CrateDB teve um bom desempenho. Durante nossos testes de carga primitivos, ele gerenciou eficientemente cargas substanciais sem quaisquer problemas significativos, exibindo sua arquitetura robusta e escalabilidade.

Funcionalidade de séries temporais. Equipe de suporte da Crate. Desempenho ao lidar com variedade de dados considerando grande volume.

A coisa que mais gosto no CrateDB é o uso da opção de "Coluna dinâmica", que facilita a implementação da importação de colunas dinâmicas. Ao criar uma tabela para meus dados, essa opção me ajudou a migrar todas as colunas do Excel para o banco de dados sem a necessidade de declarar cada coluna. Também adorei o design da interface de administração, que tem uma opção para consultar dados de uma única tabela com "apenas um clique de um botão". Além disso, a experiência com o Suporte ao Cliente também foi baseada em uma reunião individual com o gerente técnico, o que me ajudou muito a resolver dificuldades técnicas de forma mais precisa. Existem várias bibliotecas Python que suportam a integração do CrateDB com meu script. Finalmente, uso este produto diariamente e para a canalização de dados, e gostaria de recomendar este produto a todas as pessoas por aí.