هل يمكنك استخدام Nosql لإجراء التحليلات

هل يمكنك استخدام NoSQL لإجراء التحليلات؟ هذا سؤال يُطرح غالبًا عند مناقشة إيجابيات وسلبيات قواعد بيانات NoSQL. الجواب نعم ، يمكنك استخدام NoSQL لإجراء التحليلات. ومع ذلك ، هناك بعض الاعتبارات الهامة التي يجب وضعها في الاعتبار. قواعد بيانات NoSQL مصممة للأداء العالي وقابلية التوسع. هذا يعني أنها ليست مناسبة تمامًا لأعباء العمل التحليلية التي تتطلب استعلامات أو تجميعات معقدة. تميل قواعد بيانات NoSQL أيضًا إلى دعم محدود لنمذجة البيانات. هذا يمكن أن يجعل من الصعب نمذجة البيانات للتحليلات. أخيرًا ، لا تحتوي قواعد بيانات NoSQL عادةً على ميزات تحليلات مضمنة . هذا يعني أنك ستحتاج إلى استخدام أدوات الجهات الخارجية أو إنشاء حل تحليلات خاص بك. على الرغم من هذه التحديات ، يمكن أن تكون NoSQL خيارًا جيدًا للتحليلات إذا كان لديك البيانات الصحيحة والأدوات المناسبة.

احتاج Clariba إلى معرفة المزيد حول قواعد بيانات NoSQL من أجل بناء تطبيقات التحليلات الخاصة بنا. قمنا بتنفيذ إطار عمل Java-script أعلى MongoDB ، وقدمت Mongoose مكتبة نمذجة سمحت لنا بمواصلة تقديم التحليلات بعد تنفيذ إطار العمل. بل إنه كان أداؤه أفضل من تنفيذ SAP Cloud Platform الخاص بنا في اختبارات الأداء الداخلية. على الرغم من إمكانية الانضمام إلى بيئات NoSQL ، إلا أنه ليس ضروريًا. تمتلك معظم الشركات بياناتها بالفعل بتنسيق عادي تكون فيه عمليات الانضمام إلزامية. هناك الكثير من وجهات النظر الحسابية التي تجعل الانضمام والنقابات التي تتمتع بفوائد أداء قليلة أو معدومة أمرًا بسيطًا. إعادة كتابة حل NoSQL الحالي غير ممكن - الكلمة التي تبحث عنها هي إعادة البناء.

هناك الكثير من الإثارة حول تطبيقات NoSQL ، وقد أثبتت أنها واعدة جدًا ، لكنها ليست الدواء الشافي للتحليلات الحديثة . إذا كانت السرعة والحجم مهمين لتطبيق معين ، فمن المحتمل أن تكون الحلول المستندة إلى NoSQL هي الخيار الأفضل. يجب على المطورين ومستخدمي الأعمال التكيف مع تقنيات NoSQL إذا أرادوا النجاح فيها.

يمكن تفسير بنية البيانات بأي تنسيق باستخدام أنظمة NoSQL . يقدم نموذج بيانات المستند أو نموذج بيانات الرسم البياني أو نموذج بيانات القيمة الرئيسية أو نموذج بيانات العمود العريض نموذج بيانات مرنًا يسمح بحدوث تغييرات كبيرة في المخطط دون التأثير على الأداء.

باستخدام MongoDB ، يمكنك إنشاء استعلامات تحليلية متطورة بمساعدة أدواتها وواجهات برمجة التطبيقات. يتم تقديم الرؤى والإجراءات في وقت استجابة منخفض مع تنسيقات فهرسة وتخزين محسّنة وتزامن عالي.

كثيرًا ما يُطلب من علماء البيانات ومهندسي التعلم الآلي تخزين البيانات الوصفية للنماذج والميزات والمعلمات التشغيلية في قواعد بيانات NoSQL. من ناحية أخرى ، يمكن لمهندسي البيانات استخراج وتخزين البيانات النظيفة من البيانات.

إذا كانت بياناتك منظمة ومتوافقة مع ACID ، فإن SQL تعد خيارًا رائعًا. إذا كانت متطلبات البيانات الخاصة بك غير واضحة أو إذا كانت غير منظمة ، فقد تكون NoSQL خيارًا أفضل. لا تتطلب قواعد بيانات NoSQL مخططات محددة مسبقًا بالطريقة التي تتطلبها قواعد بيانات SQL.

هل نصقل جيد للتحليلات؟

لا توجد إجابة محددة لهذا السؤال لأنه يعتمد على الاحتياجات المحددة للمنظمة أو المشروع. ومع ذلك ، يعتقد العديد من الخبراء أن nosql يمكن أن يكون خيارًا جيدًا للتحليلات نظرًا لمرونته وقابليته للتوسع وقدرته على التعامل مع كميات كبيرة من البيانات.

إذا كان لديك مشروع لإكماله وترغب في العثور على حل ذكاء الأعمال لبيانات Mongo الخاصة بك ، فتحقق من صفحة تحليلات MongoDB الخاصة بنا. خلال الأسابيع القليلة الماضية ، كان هناك الكثير من الجدل حول ما إذا كان يمكن استخدام مثيل MongoDB لإجراء تحليل البيانات مباشرة. في هذه المقالة ، سننظر في الفروق بين قواعد بيانات NoSQL المستندة إلى المستندات مثل MongoDB وقواعد البيانات العلائقية التقليدية (RDBMSs) ، والمعروفة أيضًا باسم قواعد البيانات العلائقية. يستخدم الملايين من المطورين حول العالم MongoDB ، إحدى أشهر قواعد بيانات NoSQL في العالم. تقوم الشركات التي تساعد الشركات في نقل بياناتها إلى مستودع بيانات بعمل جيد. كبديل ، يمكنك استخدام بيانات MongoDB في قاعدة بيانات SQL ، ثم استخدام النسخة العلائقية من البيانات لتحليلها. تقوم الشركة بتجربة تقنية افتراضية البيانات كجزء من صوصها السري.

يمكن للمستخدمين إنشاء استعلامات ومعالجة البيانات مباشرة من MongoDB أثناء استخدام واجهة المستخدم الخاصة بنا. يمكن استخدام برنامج التوجيه والنقر لإنشاء استعلامات ، بينما يمكن إنشاء استعلامات MongoDB الأصلية باستخدام MongoDB. ليست هناك حاجة لإجراء تحويل البيانات في الوقت الفعلي لأن كل هذا يتم في MongoDB مباشرة على الجهاز. إنها ليست قاعدة البيانات الأولى ولن تكون الأخيرة عندما يتعلق الأمر بالتحليلات. باستخدام بيانات MongoDB ، يمكن للمستخدمين تحليل تطبيقات علوم البيانات وتصورها وإنشاءها في الوقت الفعلي. يعمل عدد كبير من مزودي الحلول الموهوبين على طرق مبتكرة لتوسيع نطاق التحليلات على MongoDB.

لا توجد طريقة أفضل لتخزين كميات هائلة من البيانات من قواعد بيانات NoSQL لأنها مرنة وفعالة. نظرًا لأن MongoDB يوفر إمكانات بحث متقدمة لأي مجال أو مجموعة من الاستعلامات ، فهو خيار ممتاز لتخزين كميات كبيرة من البيانات. علاوة على ذلك ، يتوسع MongoDB أفقيًا لتلبية متطلبات تخزين البيانات الضخمة ، مما يجعله خيارًا ممتازًا.

قواعد بيانات Nosql: يقدم Mongodb قابلية كبيرة للتوسع

من ناحية أخرى ، يمكن أن توفر قواعد بيانات NoSQL الأخرى أداءً أفضل اعتمادًا على نوع التحليلات التي ترغب في إجرائها. MongoDB ، على سبيل المثال ، هي منصة NoSQL ممتازة لتخزين البيانات على نطاق واسع وقابلية التوسع. نظرًا لأنها ليست معروفة مثل بعض قواعد بيانات NoSQL الأخرى ، فقد لا يعتبرها بعض محللي البيانات خيارهم الأول.

أي ديسيبل هو الأفضل للتحليلات؟

تعد Oracle Database واحدة من أكثر قواعد البيانات استخدامًا في الصناعة نظرًا لقدرتها على التعامل مع أي نوع من البيانات ، بما في ذلك البيانات العلائقية والرسم البياني والمنظمة وغير المهيكلة ، مما يجعلها واحدة من أفضل قواعد البيانات في السوق.

يكتب المحللون يوميًا آلاف الاستفسارات بعدة لغات باستخدام الوضع. يعتبر الاستعلام الذي يفشل علامة واضحة على أن المحلل يواجه صعوبة. نظر تحليلي في أكثر ثماني قواعد بيانات شيوعًا ، والتي تشمل PostgreSQL و Redshift و BigQuery و Hive و Imperato. تمتلك Vertica و SQL Server و Redshift أعلى معدلات أخطاء ، بينما تمتلك PostgreSQL و Redshift أقل معدلات خطأ. قد تكون اللغة أكثر طموحًا من حيث التطبيق ، مما يؤدي إلى ارتفاع معدلات الخطأ بدلاً من أن يكون أكثر صعوبة. ما هي قيمة استعلام معقد؟ كيف يمكنني حساب تلك القيمة؟

قد يكون من الصعب إدارة تعقيد الاستعلام. بعبارة أخرى ، قد نكون قادرين على التحكم في التعقيد بمجموعة متنوعة من الوسائل. Redshift هو الفائز الواضح عندما يتعلق الأمر بقواعد البيانات التحليلية ، لا سيما تلك المكتوبة بلغات مثل Vertica و SQL Server. يستخدم حوالي 20٪ من المحللين الوضع لكتابة استعلامات مقابل أنواع متعددة من قواعد البيانات. هل يميل المحلل الذي يستخدم PostgreSQL أو BigQuery إلى الحصول على معدلات أخطاء أعلى في لغة أو بأخرى؟ لتجميع هذه النتائج وجهاً لوجه ، استخدمت مقارنات زوجية. Myridium و Postgres هما أفضل لهجات SQL للمبتدئين ، و Redshift هي أفضل لغة SQL للمستخدمين المتقدمين. لقد صعدت Vertica من كونها أصعب لغة إلى واحدة من أقل اللغات صعوبة. يتفوق Redshift على Hive و Vertica للمحللين الباحثين عن سهولة الاستخدام دون التضحية بالسرعة.

لماذا يعتبر Nosql أفضل للتحليلات؟

عند التعامل مع كميات كبيرة من البيانات ، تتمتع قاعدة بيانات NoSQL مثل MongoDB بميزة كبيرة على SQL نظرًا لمتطلبات مخططها المرنة. لقد كان الحال تقليديًا أن معظم محللي البيانات يفضلون قواعد بيانات SQL على قواعد بيانات NoSQL. لا تدعم معظم أدوات BI ، بما في ذلك Looker ، إمكانات الاستعلام لقواعد بيانات NoSQL.

يعتبر Mongodb الخيار الأفضل لتخزين البيانات التي تحتاج إلى مزيد من التلاعب

يعد MongoDB خيارًا ممتازًا للتعلم الآلي وعلماء البيانات على حدٍ سواء ، وذلك بفضل ميزات قاعدة بيانات NoSQL الخاصة به. يحتوي MongoDB على عدد من الميزات القوية ، مثل عمليات CRUD وإطار تجميع الواجهة الخلفية ومحرك بحث نصي ، مما يجعله الخيار الأفضل لتخزين البيانات التي تتطلب مزيدًا من المعالجة.

هل Postgresql جيد للتحليلات؟

جاء PostgreSQL في المقدمة. نعم ، وظائف النافذة في MySQL و PostgreSQL هي نفسها. من ناحية أخرى ، توفر PostgreSQL المزيد من الوظائف المجمعة وتسمح باستخدامها جميعًا كوظائف نافذة ، مما يسمح لها بتوفير نطاق أوسع من خيارات تحليل البيانات.

هل Postgresql حقًا هو الخيار الأرخص؟

تأتي PostgreSQL في المرتبة الثانية من حيث الموثوقية. في حالة حدوث انقطاع كبير في البيانات ، يمكن إعادة بناء PostgreSQL بشكل أسرع من Oracle.
تكلفة Oracle أعلى من PostgreSQL. ومع ذلك ، إذا كنت تحتاج إلى قوة Oracle Database وموثوقيتها ، فقد يكون من المفيد التفكير في شرائها.

هل Mongodb جيد للتحليلات

MongoDB هو نظام قاعدة بيانات قوي موجه للمستندات ومناسب تمامًا لأحمال العمل التحليلية. يتميز بمخطط مرن يسمح بنمذجة البيانات بسهولة ، وتمكن لغة الاستعلام الغنية للمطورين من إجراء تحليل البيانات بسهولة. بالإضافة إلى ذلك ، فإن قابلية التوسع الأفقي لـ MongoDB والنسخ المتماثل المدمج يجعلها خيارًا مثاليًا لتحليل البيانات على نطاق واسع.

MongoDB هي واحدة من أكثر قواعد البيانات شيوعًا لتطوير التطبيقات. إنها قاعدة بيانات مرنة ذات قابلية توسعية متأصلة يفضل المطورون استخدامها. هناك خمس طرق لتشغيل التحليلات في MongoDB بدرجات متفاوتة من النجاح. يعد استخدام MongoDB مباشرة لتشغيل الاستعلامات التحليلية أبسط طريقة. بعد ذلك ، إذا كنت بحاجة إلى نسخ البيانات ، فيمكن استخدام مستودع البيانات. لا يتعين عليك نقل البيانات ، حتى تتمكن من البدء بسرعة ، وهي ميزة كبيرة. تتمتع مستودعات البيانات بسمعة غير مواتية نظرًا لارتفاع مستوى زمن انتقال الاستعلام.

من الممكن استخدام قاعدة بيانات ارتباطية في منزلك إذا لم تكن متطلبات البيانات الخاصة بك كبيرة بما يكفي. يمكن استخدام مخزن بيانات NoSQL آخر محسّن للتحليلات لتكرار بياناتك. يجمع Elasticsearch بين فهرسة Apache Lucene وإمكانيات الفهرسة الخاصة بـ Elasticsearch لتوفير تحليلات سريعة. تقدم Rockset تحليلات في الوقت الفعلي على MongoDB من خلال تطبيق SQL كامل الميزات ، بما في ذلك الضم. بعض الخيارات التي ذكرناها سابقًا مناسبة تمامًا لتطبيقات ذكاء الأعمال ، لكن البعض الآخر يهتم أكثر بالتحليلات. قاعدة بيانات التحليلات في الوقت الحقيقي من Rockset قائمة على السحابة ومثالية لفرق البيانات الحديثة. MongoDB CDC (تغيير التقاط البيانات) هو موصل MongoDB مدمج في Rockset ، ويتم تسليم تدفقات تغيير MongoDB عبر Rockset. تؤدي الفهرسة على عمليات المسح باستخدام القوة الغاشمة للحصول على تحليل أسرع بتكلفة أقل إلى الحصول على بيانات أحدث.

بسبب ظهور قواعد بيانات NoSQL ، تعطل سوق قواعد البيانات الارتباطية التقليدية. هناك مزايا عديدة لـ MongoDB ، وهي واحدة من أكثر لغات البرمجة شيوعًا. يمكنك استخدامه وتوسيع نطاقه وإعداده بسهولة. يمكن للمنصة التعامل مع أي نوع من البيانات المتدفقة أو الدفعية. يتضمن أيضًا إطار عمل للتجميع.

أدوات تصور Nosql

هناك العديد من أدوات تصور nosql المختلفة المتوفرة في السوق اليوم. من أشهرها Tableau و QlikView و Power BI. كل من هذه الأدوات لديها مجموعة فريدة من الميزات والإمكانيات. ومع ذلك ، فإن كل منهم يسمح للمستخدمين بسهولة تصور وتحليل البيانات المخزنة في قاعدة بيانات nosql.

SQL هو اختصار يشير إلى ليس فقط SQL ، وهو يشير إلى قواعد البيانات التي تخزن البيانات بتنسيق آخر غير الجداول العلائقية. تتيح لك أداة تصور البيانات إنشاء مخططات ورسوم بيانية ورسوم بيانية من كميات كبيرة من البيانات. في هذه الدورة ، سنتعرف على أكثر الأدوات شيوعًا لتطوير تصور بيانات NoSQL . تعد مخططات MongoDB و Compass و Studio 3T و Knowi عددًا قليلاً من أفضل الأدوات المتاحة التي تتيح لك تصور قواعد بيانات NoSQL. يتيح موصل MongoDB BI تكامل أدوات مثل Tableau مع MongoDB. تعتبر الموصلات في أدوات تحليل البيانات الأخرى أكثر تنوعًا في طبيعتها. منصة Knowi Knowi عبارة عن منصة ذكاء أعمال تدعم البيانات غير المهيكلة محليًا ، بالإضافة إلى التكامل الأصلي مع العديد من قواعد بيانات NoSQL ، بما في ذلك MongoDB. باستخدام Tableau ، يمكنك إنشاء قوالب لوحة معلومات تفاعلية في بضع خطوات بسيطة. يتضمن SAP Lumira عددًا من مكونات واجهة المستخدم (واجهة المستخدم) المضمنة مثل المخططات والخرائط الجغرافية والجداول الترافقية.

Marklogic و Tableau: أفضل طريقة لتحليل وتصور بياناتك

يمكّنك الجمع بين MarkLogic ، منصة قاعدة بيانات NoSQL الوحيدة التي يمكنها تحليل وتصور جميع البيانات - في الوقت الفعلي - مع Tableau ، الشركة الرائدة في السوق في التحليلات المرئية للخدمة الذاتية ، من تحليل وتصور جميع البيانات - في الوقت الفعلي. في بعض الحالات ، يمكن تحليل كميات كبيرة من البيانات بسرعة باستخدام قواعد بيانات NoSQL مثل MongoDB لأنها تسمح بتخزين واسترجاع أكثر كفاءة. يمكن استخدام أدوات التصميم لمخططات قواعد البيانات لإنشاء مخططات مناسبة لنوع NoSQL محدد ، ويمكن استخدام MongoDB Visualization Tools لتصور البيانات في MongoDB.

أدوات تحليلات Mongodb

تسمح أدوات تحليلات MongoDB للمستخدمين بتحليل البيانات المخزنة في قواعد بيانات MongoDB . يمكن استخدام هذه الأدوات لإنشاء التقارير وتصور البيانات وإجراء التحليل الإحصائي.

هناك ثمانية أدوات متوفرة في MongoDB لدعم عمليات قاعدة بيانات NoSQL. يتم إنجاز كل من إدارة قواعد البيانات ، والإدارة ، وكتابة الاستعلام وتحريره ، والعمليات التحليلية مثل التقطيع والتقطيع ، وإنشاء التقارير من خلال استخدام هذه الأدوات. من خلال النظر إلى الأدوات وخصائصها ، يمكننا الحصول على فكرة جيدة عن مدى قيمة كل منها. في MongoDB ، تدير أداة Nucleon Database Master جميع المهام وتبسطها ، من كتابة استعلام إلى إدارتها وعرضها في MongoDB. تعد NoSQLBooster أداة قوية وشائعة ومتعددة الأنظمة لإدارة المتغيرات والأساليب وخصائص MongoDB. يمكن دمج مكتبات Spark لإنشاء قاعدة بيانات MongoDB كاملة.

متى يجب استخدام قاعدة بيانات Nosql

هناك العديد من الأسباب لاستخدام قاعدة بيانات NoSQL بما في ذلك ما يلي:
- لم يتم تنظيم البيانات بطريقة تقليدية و / أو لا تتناسب بشكل جيد مع مخطط قاعدة البيانات العلائقية.
- البيانات تتغير باستمرار و / أو تنمو بسرعة.
- أنت بحاجة إلى أداء عالٍ و / أو قابلية التوسع الأفقي.
- أنت بحاجة إلى بيانات مرنة و / أو بدون مخطط.

أدى نمو قواعد بيانات NoSQL إلى اعتماد هذه التكنولوجيا من قبل المؤسسات من جميع الأحجام. تسعى هذه المقالة إلى شرح سبب تزايد شعبية NoSQL ومتى تكون NoSQL خيارًا جيدًا لبناء التطبيقات؟ لقد تطورت من الإحباط بين رواد الإنترنت الأوائل باستخدام تقنية قواعد البيانات التقليدية. نظرًا لارتفاع شعبية قواعد بيانات NoSQL ، من الضروري توضيح إيجابيات وسلبيات استخدامها عندما يكون ذلك ممكنًا. يمكن كتابة قواعد بيانات NoSQL بتنسيقات متنوعة ، بما في ذلك XML. في هذا السياق ، تنظر المناقشة إلى NoSQL ككل ، وتحدد الأسباب الرئيسية لاستخدام الناس لها وتوفر نظرة ثاقبة لتطبيقها بشكل عام. جلب عصر السحابة معه تطوير قواعد بيانات NoSQL ، وقد تكيفت مع الأتمتة السحابية بسرعة كبيرة. غالبًا ما يكون تكامل قاعدة بيانات NoSQL مع تقنيات البث في الوقت الفعلي أفضل من تكامل قاعدة البيانات العلائقية. إذا كنت ترغب في تجربة MongoDB مجانًا ، فإن أبسط طريقة هي استخدام MongoDB Atlas ، قاعدة بيانات NoSQL الأكثر شيوعًا.

ليس هناك شك في أن قواعد بيانات NoSQL قد زادت شعبيتها في السنوات الأخيرة بسبب مزاياها العديدة على قواعد البيانات العلائقية التقليدية. عادةً ما تكون قواعد البيانات في قواعد البيانات هذه أسرع وأكثر كفاءة عندما يتعلق الأمر بالتخزين. إذا كان تطبيقك يتطلب مرونة أو يتطلب تغييرات كبيرة في حجم البيانات ، فقد ترغب في التفكير في قواعد بيانات NoSQL. قواعد بيانات NoSQL بشكل عام أبطأ من قواعد بيانات SQL في تجاربنا ، لكنها كانت أفضل في تخزين أزواج القيم والمفاتيح.

حالة استخدام قاعدة بيانات Nosql

يتم استخدام قواعد بيانات NoSQL بشكل متزايد في بيانات الوقت الفعلي وتطبيقات الويب. يشار إليها أحيانًا باسم ليس فقط SQL للتأكيد على أنها يمكن أن تدعم لغات استعلام شبيهة بـ SQL أو تعمل كمكمل لقواعد بيانات SQL في البنى متعددة اللغات المستمرة.
الميزة الأكثر أهمية لقاعدة بيانات NoSQL هي القدرة على تخزين ونمذجة البيانات المهيكلة وشبه المهيكلة وغير المهيكلة في مكان واحد.