Custo 31 vezes menor que o Databricks.
O mesmo SQL, terabytes em segundos.
O Databricks é poderoso, mas DBUs e inicializações de clusters aumentam a conta silenciosamente. O GizmoSQL executa o mesmo SQL padrão por uma fração do custo, na sua nuvem ou ambiente local, lendo Delta, Iceberg e Parquet diretamente. Sem clusters para supervisionar ou medição por DBU.
Chave imediata. Sem reunião comercial. Sem cartão. Com garantia de reembolso de 30 dias.
$ gizmosql_server --data s3://lakesql> SELECT sku, sum(qty) FROM delta_scan('/gold');reads Delta and Iceberg directly1.0 TB · 1m 49s · no cluster to spin upGizmoSQL run cost: $0.17 (flat)no DBU meter, no idle-cluster charges
Custo por execução do TPC-H de 1 TB
Custo 31 vezes menor que o Databricks SQLNúmeros do benchmark TPC-H de 1 TB publicado e reproduzível do GizmoSQL. Reproduza você mesmo.
Sem medição por DBU
Custo fixo e previsível. Sem cobrança por DBU ou por segundo de tempo de cluster.
Sem clusters para supervisionar
Um único processo leve, iniciado em segundos. Sem espera na inicialização ou cobrança de cluster ocioso.
Formatos abertos, sem dependência da plataforma
Lê Delta, Iceberg e Parquet onde estão. Núcleo Apache 2.0 e SQL padrão que você pode auditar.
Usa PySpark? Também atendemos a esse caso.
Suas tarefas Databricks não precisam ser reescritas em SQL. O adaptador sqlframe-gizmosql (baseado em SQLFrame) oferece uma API DataFrame compatível com PySpark sobre o GizmoSQL — e seu modo activate mantém as importações padrão de pyspark funcionando como estão. Pipelines PySpark existentes executam consultas no GizmoSQL com poucas ou nenhuma alteração de código e sem um cluster Spark por trás.
$ pip install sqlframe-gizmosqlpy> from sqlframe_gizmosql import GizmoSQLSessionpy> spark = GizmoSQLSession.builder.getOrCreate()py> (spark.table("gold.orders").groupBy("region").agg(F.sum("revenue")).show())same PySpark DataFrame code — no Spark cluster
Instale o Core gratuitamente
Binários nativos, Docker ou operador Kubernetes. Em minutos, sem um projeto de implantação.
Aponte para seus dados
DuckDB, Parquet, Iceberg, Delta ou DuckLake no seu armazenamento de objetos. Sem ingestão ou cópias.
Conecte suas ferramentas
Power BI, Tableau, dbt e notebooks por JDBC, ADBC e ODBC. O mesmo SQL, com transmissão mais rápida.
GizmoSQL vs. Databricks — perguntas frequentes
Quanto o GizmoSQL custa a menos que o Databricks?
No benchmark TPC-H de 1 TB publicado e reproduzível, o GizmoSQL custa US$ 0,17 por execução, contra US$ 5,25 no Databricks SQL — cerca de 31 vezes menos. As cargas reais variam; por isso, há avaliação gratuita de 30 dias e garantia de reembolso de 30 dias.
O GizmoSQL pode ler minhas tabelas Delta Lake existentes?
Sim. O GizmoSQL lê Delta, Iceberg e Parquet diretamente no seu armazenamento de objetos — sem ingestão, cópias ou etapa de exportação. Os dados do seu lakehouse ficam exatamente onde estão.
Posso manter meu código PySpark ao sair do Databricks?
Sim. O adaptador sqlframe-gizmosql (baseado em SQLFrame) oferece uma API DataFrame compatível com PySpark sobre o GizmoSQL, e seu modo activate mantém as importações padrão de pyspark inalteradas — assim, tarefas PySpark existentes executam consultas no GizmoSQL com poucas ou nenhuma alteração de código e sem um cluster Spark por trás.
Preciso gerenciar clusters?
Não. O GizmoSQL é um único processo leve de servidor, iniciado em segundos em uma VM, Docker ou Kubernetes. Não há cluster para dimensionar, aquecer ou pagar enquanto estiver ocioso.
O GizmoSQL está pronto para empresas?
Sim. TLS e autenticação são integrados, e o GizmoSQL Enterprise adiciona recursos como permissões por catálogo e múltiplos tenants com preço simples por vCPU. O núcleo é de código aberto Apache 2.0, que você pode auditar antes de pagar.
Consulte terabytes em segundos, por uma fração da conta do Databricks.
Chave imediata. Sem reunião comercial. Sem cartão. Com garantia de reembolso de 30 dias.