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Top 10 PostgresCompare Alternativen & Wettbewerber

(1)4.5 von 5

Wenn Sie PostgresCompare in Betracht ziehen, möchten Sie möglicherweise auch ähnliche Alternativen oder Wettbewerber untersuchen, um die beste Lösung zu finden. Andere wichtige Faktoren, die bei der Recherche von Alternativen zu PostgresCompare zu berücksichtigen sind, beinhalten Zuverlässigkeit und Benutzerfreundlichkeit. Die beste Gesamtalternative zu PostgresCompare ist Microsoft SQL Server. Andere ähnliche Apps wie PostgresCompare sind MySQL, Amazon Relational Database Service (RDS), Oracle Database, und IBM Db2. PostgresCompare Alternativen finden Sie in Relationale Datenbanken, aber sie könnten auch in Datenbank als Dienst (DBaaS) Anbieter oder Datenlagerlösungen sein.

Beste kostenpflichtige & kostenlose Alternativen zu PostgresCompare

  • Microsoft SQL Server
  • MySQL
  • Amazon Relational Database Service (RDS)
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Top 10 Alternativen zu PostgresCompare kürzlich von der G2-Community überprüft

Untenstehende Optionen durchsuchen. Basierend auf Bewertungsdaten können Sie sehen, wie PostgresCompare im Vergleich zur Konkurrenz abschneidet, Bewertungen von aktuellen und früheren Benutzern in Branchen wie Computersoftware überprüfen und das beste Produkt für Ihr Unternehmen finden.

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    #1

  1. Microsoft SQL Server

    Von Microsoft
    (2,217)4.4 von 5

    2. SQL Server 2017 bringt die Leistungsfähigkeit von SQL Server erstmals auf Windows, Linux und Docker-Container und ermöglicht es Entwicklern, intelligente Anwendungen mit ihrer bevorzugten Sprache und Umgebung zu erstellen. Erleben Sie branchenführende Leistung, seien Sie beruhigt mit innovativen Sicherheitsfunktionen, transformieren Sie Ihr Geschäft mit integrierter KI und liefern Sie Einblicke, wo immer sich Ihre Benutzer befinden, mit mobilem BI.

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    #2

  2. MySQL

    Von Oracle
    (1,636)4.4 von 5

    3. MySQL ist eine Open-Source-Datenbanklösung.

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    #3

  3. Amazon Relational Database Service (RDS)

    Von Amazon Web Services (AWS)
    (1,038)4.5 von 5

    4. Amazon Relational Database Service (RDS) ist ein Webdienst, der es einfach macht, eine relationale Datenbank in der Cloud einzurichten, zu betreiben und zu skalieren: Amazon Aurora, PostgreSQL, MySQL, MariaDB, Oracle und Microsoft SQL Server.

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    #4

  4. Oracle Database

    Von Oracle
    (963)4.3 von 5

    5. Hilft Kunden, IT-Kosten zu senken und eine höhere Servicequalität zu liefern, indem die Konsolidierung auf Datenbank-Clouds ermöglicht wird.

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    #5

  5. IBM Db2

    Von IBM
    (670)4.1 von 5

    6. IBM® Db2® ist die Datenbank, die unternehmensweite Lösungen für die Bewältigung von hochvolumigen Arbeitslasten bietet. Sie ist optimiert, um branchenführende Leistung zu liefern und gleichzeitig die Kosten zu senken.

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    #6

  6. PostgreSQL

    Von PostgreSQL
    (637)4.4 von 5

    7. PostgreSQL ist ein leistungsstarkes, quelloffenes objektrelationales Datenbanksystem.

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    #7

  7. SAP HANA Cloud

    Von SAP
    (517)4.3 von 5

    8. SAP HANA Cloud ist die cloud-native Datenbasis der SAP Business Technology Platform, sie speichert, verarbeitet und analysiert Daten in Echtzeit im Petabyte-Bereich und vereint mehrere Datentypen in einem einzigen System, während sie diese effizienter mit integriertem Mehrstufenspeicher verwaltet.

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    #8

  8. Amazon Aurora

    Von Amazon Web Services (AWS)
    (487)4.5 von 5

    9. Amazon Aurora ist eine mit MySQL und PostgreSQL kompatible relationale Datenbank-Engine, die die Geschwindigkeit und Verfügbarkeit von kommerziellen High-End-Datenbanken mit der Einfachheit und Kosteneffizienz von Open-Source-Datenbanken kombiniert.

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    #9

  9. Google Cloud SQL

    Von Google
    (354)4.5 von 5

    10. Cloud SQL ist ein vollständig verwalteter, relationaler Datenbankdienst zum Ausführen von PostgreSQL-, MySQL- und SQL Server-Workloads. Es ist eine ideale Wahl, wenn Sie eine bestehende Datenbank in die Cloud verlagern oder eine neue Anwendung in der Cloud erstellen möchten.

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    #10

  10. Teradata Vantage

    Von Teradata
    (350)4.3 von 5

    11. Die Teradata-Datenbank bewältigt komplexe Datenanforderungen mühelos und effizient und vereinfacht die Verwaltung der Data-Warehouse-Umgebung.

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