Können Sie Nosql verwenden, um Analysen durchzuführen?

Können Sie NoSQL für Analysen verwenden? Diese Frage taucht oft auf, wenn es um die Vor- und Nachteile von NoSQL-Datenbanken geht. Die Antwort ist ja, Sie können NoSQL verwenden, um Analysen durchzuführen. Es gibt jedoch einige wichtige Überlegungen zu beachten. NoSQL-Datenbanken sind auf hohe Leistung und Skalierbarkeit ausgelegt. Das bedeutet, dass sie nicht gut für analytische Workloads geeignet sind, die komplexe Abfragen oder Aggregationen erfordern. NoSQL-Datenbanken bieten in der Regel auch nur begrenzte Unterstützung für die Datenmodellierung. Dies kann die Modellierung von Daten für Analysen erschweren. Schließlich verfügen NoSQL-Datenbanken in der Regel nicht über integrierte Analysefunktionen . Das bedeutet, dass Sie Tools von Drittanbietern verwenden oder Ihre eigene Analyselösung erstellen müssen. Trotz dieser Herausforderungen kann NoSQL eine gute Option für Analysen sein, wenn Sie über die richtigen Daten und die richtigen Tools verfügen.

Clariba musste mehr über NoSQL - Datenbanken lernen , um unsere Analyseanwendungen zu entwickeln . Wir haben ein Java-Skript-Framework auf MongoDB implementiert, und Mongoose hat eine Modellierungsbibliothek bereitgestellt, mit der wir nach der Implementierung des Frameworks weiterhin Analysen bereitstellen konnten. In internen Leistungstests schnitt es sogar besser ab als unsere eigene Implementierung der SAP Cloud Platform. Der Beitritt zu NoSQL-Umgebungen ist zwar möglich, aber nicht erforderlich. Die meisten Unternehmen haben ihre Daten bereits in einem normalisierten Format, in dem Verknüpfungen obligatorisch sind. Es gibt viele Berechnungsansichten, die Verbindungen und Vereinigungen mit wenigen bis keinen Leistungsvorteilen einfach machen. Das Umschreiben einer bestehenden NoSQL-Lösung ist nicht möglich – das Wort, nach dem Sie suchen, ist Neuaufbau.

NoSQL-Implementierungen sorgen für Aufregung und haben sich als sehr vielversprechend erwiesen, aber sie sind kein Allheilmittel für moderne Analysen . Wenn Geschwindigkeit und Skalierbarkeit für eine bestimmte Anwendung wichtig sind, sind NoSQL-basierte Lösungen wahrscheinlich die beste Option. Entwickler und Geschäftsanwender müssen sich auf NoSQL-Technologien einstellen, wenn sie damit erfolgreich sein wollen.

Die Datenstruktur kann mit NoSQL-Systemen in jedem Format interpretiert werden. Dokumentdatenmodelle, Diagrammdatenmodelle, Schlüsselwertdatenmodelle oder Datenmodelle mit breiten Spalten bieten alle ein flexibles Datenmodell, das erhebliche Änderungen am Schema ermöglicht, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.

Mit MongoDB können Sie mit Hilfe seiner Tools und APIs anspruchsvolle Analyseabfragen erstellen. Erkenntnisse und Aktionen werden mit geringer Latenz mit hoher Parallelität und analyseoptimierten Indizierungs- und Speicherformaten bereitgestellt.

Datenwissenschaftler und Ingenieure für maschinelles Lernen müssen häufig die Metadaten, Funktionen und Betriebsparameter von Modellen in NoSQL-Datenbanken speichern. Data Engineers hingegen können bereinigte Daten aus den Daten extrahieren und speichern.

Wenn Ihre Daten strukturiert und ACID-konform sind, ist SQL eine gute Wahl. Wenn Ihre Datenanforderungen unklar oder unstrukturiert sind, könnte NoSQL eine bessere Option sein. NoSQL-Datenbanken erfordern keine vordefinierten Schemas wie SQL-Datenbanken.

Ist Nosql gut für Analytics?

Auf diese Frage gibt es keine endgültige Antwort, da sie von den spezifischen Anforderungen der Organisation oder des Projekts abhängt. Viele Experten glauben jedoch, dass nosql aufgrund seiner Flexibilität, Skalierbarkeit und Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten, eine gute Option für Analysen sein kann.

Wenn Sie ein Projekt abzuschließen haben und eine Business-Intelligence-Lösung für Ihre Mongo-Daten finden möchten, besuchen Sie unsere MongoDB Analytics-Seite. In den letzten Wochen wurde viel darüber diskutiert, ob eine MongoDB-Instanz direkt für die Datenanalyse verwendet werden kann. In diesem Artikel werden wir uns mit den Unterschieden zwischen dokumentbasierten NoSQL-Datenbanken wie MongoDB und traditionellen relationalen Datenbanken (RDBMSs), auch bekannt als relationale Datenbanken, befassen. Millionen von Entwicklern auf der ganzen Welt verwenden MongoDB, eine der weltweit beliebtesten NoSQL-Datenbanken. Unternehmen, die Unternehmen dabei unterstützen, ihre Daten in ein Data Warehouse zu verschieben, leisten gute Arbeit. Alternativ könnten Sie MongoDB-Daten in einer SQL-Datenbank verwenden und dann die relationale Version der Daten verwenden, um sie zu analysieren. Das Unternehmen experimentiert mit Datenvirtualisierung als Teil seiner geheimen Sauce.

Benutzer können Abfragen generieren und Daten direkt aus MongoDB bearbeiten, während sie unsere Benutzeroberfläche verwenden. Point-and-Click-Software kann zum Erstellen von Abfragen verwendet werden, während native MongoDB-Abfragen mit MongoDB erstellt werden können. Es besteht keine Notwendigkeit, die Datentransformation in Echtzeit durchzuführen, da dies alles in MongoDB live auf der Maschine erfolgt. Es ist nicht die erste Datenbank und wird nicht die letzte sein, wenn es um Analytics geht. Mithilfe von MongoDB-Daten können Benutzer Data-Science-Apps in Echtzeit analysieren, visualisieren und erstellen. Eine große Anzahl talentierter Lösungsanbieter arbeitet an innovativen Möglichkeiten, Analysen auf MongoDB zu skalieren.

Es gibt keinen besseren Weg, riesige Datenmengen zu speichern als mit NoSQL-Datenbanken, weil sie flexibel und effizient sind. Da MongoDB erweiterte Suchfunktionen für jedes Feld oder jede Reihe von Abfragen bietet, ist es eine ausgezeichnete Wahl zum Speichern großer Datenmengen. Darüber hinaus lässt sich MongoDB horizontal skalieren, um den Anforderungen der Speicherung großer Datenmengen gerecht zu werden, was es zu einer ausgezeichneten Wahl macht.

Nosql-Datenbanken: Mongodb bietet hervorragende Skalierbarkeit

Andere NoSQL-Datenbanken hingegen können je nach Art der Analyse, die Sie durchführen möchten, eine bessere Leistung bieten. MongoDB zum Beispiel ist eine hervorragende NoSQL-Plattform für die Speicherung und Skalierbarkeit von Daten in großem Maßstab. Da es nicht so bekannt ist wie einige andere NoSQL-Datenbanken, betrachten einige Datenanalysten es möglicherweise nicht als ihre erste Wahl.

Welche Datenbank eignet sich am besten für Analytics?

Oracle Database ist eine der am häufigsten verwendeten Datenbanken in der Branche, da sie jeden Datentyp verarbeiten kann, einschließlich relationaler, grafischer, strukturierter und unstrukturierter Daten, was sie zu einer der besten Datenbanken auf dem Markt macht.

Jeden Tag schreiben Analysten mithilfe von Mode Tausende von Abfragen in einer Vielzahl von Sprachen. Eine fehlgeschlagene Abfrage ist ein offensichtliches Zeichen dafür, dass ein Analyst Schwierigkeiten hat. Meine Analyse betrachtete die acht beliebtesten Datenbanken, darunter PostgreSQL, Redshift, BigQuery, Hive und Imperato. Vertica, SQL Server und Redshift haben die höchsten Fehlerraten, während PostgreSQL und Redshift die niedrigsten Fehlerraten haben. Die Sprache ist möglicherweise anspruchsvoller in der Anwendung, was zu höheren Fehlerquoten führt, anstatt schwieriger zu sein. Was ist der Wert einer komplexen Abfrage? Wie kann ich diesen Wert berechnen?

Die Komplexität einer Abfrage kann schwierig zu handhaben sein. Mit anderen Worten, wir können die Komplexität möglicherweise auf verschiedene Weise kontrollieren. Redshift ist ein klarer Gewinner, wenn es um analytische Datenbanken geht, insbesondere solche, die in Sprachen wie Vertica und SQL Server geschrieben sind. Etwa 20 % der Analysten verwenden Mode, um Abfragen für mehrere Arten von Datenbanken zu schreiben. Hat ein Analyst, der PostgreSQL oder BigQuery verwendet, tendenziell höhere Fehlerraten in der einen oder anderen Sprache? Um diese Kopf-an-Kopf-Ergebnisse zu aggregieren, habe ich paarweise Vergleiche verwendet. Myridium und Postgres sind die besten SQL-Dialekte für Anfänger, und Redshift ist der beste SQL-Dialekt für fortgeschrittene Benutzer. Vertica ist von der schwierigsten Sprache zu einer der am wenigsten schwierigen aufgestiegen. Redshift schlägt Hive und Vertica für Analysten, die nach Benutzerfreundlichkeit suchen, ohne Geschwindigkeit einzubüßen.

Warum ist Nosql besser für Analytics?

Beim Umgang mit großen Datenmengen hat eine NoSQL-Datenbank wie MongoDB aufgrund ihrer flexiblen Schemaanforderungen einen erheblichen Vorteil gegenüber SQL. Es ist traditionell so, dass die meisten Datenanalysten SQL-Datenbanken gegenüber NoSQL-Datenbanken bevorzugen. Die meisten BI-Tools, einschließlich Looker, unterstützen keine Abfragefunktionen für NoSQL-Datenbanken.

Mongodb ist die beste Wahl zum Speichern von Daten, die weitere Manipulationen erfordern

MongoDB ist dank seiner NoSQL-Datenbankfunktionen gleichermaßen eine ausgezeichnete Wahl für maschinelles Lernen und Datenwissenschaftler. MongoDB verfügt über eine Reihe leistungsstarker Funktionen, wie z. B. CRUD-Operationen, ein Backend-Aggregationsframework und eine Textsuchmaschine, was es zur besten Wahl für die Speicherung von Daten macht, die eine weitere Bearbeitung erfordern.

Ist Postgresql gut für Analysen?

PostgreSQL ging als Sieger hervor. Ja, die Fensterfunktionen in MySQL und PostgreSQL sind gleich. PostgreSQL hingegen bietet mehr aggregierte Funktionen und ermöglicht es, sie alle als Fensterfunktionen zu verwenden, wodurch ein breiteres Spektrum an Datenanalyseoptionen bereitgestellt werden kann.

Ist Postgresql wirklich die günstigere Option?

PostgreSQL ist in Bezug auf die Zuverlässigkeit knapp an zweiter Stelle. Im Falle eines großen Datenausfalls kann PostgreSQL schneller neu erstellt werden als Oracle.
Oracle hat höhere Kosten als PostgreSQL. Wenn Sie jedoch die Leistung und Zuverlässigkeit von Oracle Database benötigen, kann es sich lohnen, eine Anschaffung in Erwägung zu ziehen.

Ist Mongodb gut für Analytics

MongoDB ist ein leistungsstarkes dokumentenorientiertes Datenbanksystem, das sich gut für analytische Workloads eignet. Es verfügt über ein flexibles Schema, das eine einfache Datenmodellierung ermöglicht, und seine reichhaltige Abfragesprache ermöglicht Entwicklern eine einfache Datenanalyse. Darüber hinaus machen die horizontale Skalierbarkeit und die integrierte Replikation von MongoDB es zur idealen Wahl für umfangreiche Datenanalysen.

MongoDB ist eine der beliebtesten Datenbanken für die Anwendungsentwicklung. Es ist eine flexible Datenbank mit inhärenter Skalierbarkeit, die Entwickler bevorzugt verwenden. Es gibt fünf Möglichkeiten, Analysen in MongoDB mit unterschiedlichem Erfolg auszuführen. Die direkte Verwendung von MongoDB zur Ausführung Ihrer analytischen Abfragen ist die einfachste Methode. Wenn Sie dann Daten kopieren müssen, kann ein Data Warehouse verwendet werden. Sie müssen die Daten nicht verschieben, sodass Sie schnell loslegen können, was ein großer Vorteil ist. Data Warehouses haben aufgrund einer hohen Abfragelatenz einen ungünstigen Ruf.

Es ist möglich, eine relationale Datenbank in Ihrem Haus zu verwenden, wenn Ihr Datenbedarf nicht ganz groß genug ist. Ein weiterer für Analysen optimierter NoSQL-Datenspeicher kann zum Replizieren Ihrer Daten verwendet werden. Elasticsearch kombiniert die Indizierung von Apache Lucene mit den Indizierungsfunktionen von Elasticsearch, um schnelle Analysen bereitzustellen. Rockset bietet Echtzeitanalysen auf MongoDB durch eine voll funktionsfähige SQL-Implementierung, einschließlich Joins. Einige der zuvor erwähnten Optionen eignen sich gut für Business-Intelligence-Anwendungen, andere befassen sich eher mit Analysen. Die Echtzeit-Analysedatenbank von Rockset ist cloudbasiert und ideal für moderne Datenteams. MongoDB CDC (Change Data Capture) ist ein in Rockset integrierter MongoDB-Connector, und MongoDB-Change-Streams werden über Rockset bereitgestellt. Die Indizierung über Brute-Force-Scans für eine schnellere Analyse zu geringeren Kosten führt zu frischeren Daten.

Aufgrund des Aufstiegs von NoSQL-Datenbanken wurde der traditionelle Markt für relationale Datenbanken gestört. MongoDB, eine der beliebtesten Programmiersprachen, bietet zahlreiche Vorteile. Sie können es verwenden, skalieren und einfach einrichten. Die Plattform kann jede Art von Streaming- oder Batch-Daten verarbeiten. Es enthält auch einen Rahmen für die Aggregation.

Nosql-Visualisierungstools

Es gibt heute viele verschiedene Nosql-Visualisierungstools auf dem Markt. Einige der beliebtesten sind Tableau, QlikView und Power BI. Jedes dieser Tools hat seine eigenen einzigartigen Funktionen und Fähigkeiten. Alle ermöglichen es Benutzern jedoch, Daten, die in einer nosql-Datenbank gespeichert sind, einfach zu visualisieren und zu analysieren.

SQL ist ein Akronym, das für Not Only SQL steht, und bezieht sich auf Datenbanken, die Daten in einem anderen Format als relationalen Tabellen speichern. Mit einem Datenvisualisierungstool können Sie Diagramme, Grafiken und Infografiken aus großen Datenmengen erstellen. In diesem Kurs gehen wir auf die beliebtesten Tools zur Entwicklung von NoSQL-Datenvisualisierungen ein. MongoDB-Diagramme, Compass, Studio 3T und Knowi sind einige der besten verfügbaren Tools, mit denen Sie NoSQL-Datenbanken visualisieren können. Der MongoDB BI Connector ermöglicht die Integration von Tools wie Tableau mit MongoDB. Die Konnektoren in anderen Datenanalyse-Tools sind vielfältiger Natur. Die Knowi Knowi-Plattform ist eine Business-Intelligence-Plattform, die unstrukturierte Daten nativ unterstützt und sich nativ in viele NoSQL-Datenbanken, einschließlich MongoDB, integrieren lässt. Mit Tableau können Sie in nur wenigen einfachen Schritten interaktive Dashboard-Vorlagen erstellen. SAP Lumira enthält eine Reihe integrierter UI-Komponenten (Benutzerschnittstelle) wie Diagramme, Landkarten und Kreuztabellen.

Marklogic und Tableau: Der beste Weg zur Analyse und Visualisierung Ihrer Daten

Durch die Kombination von MarkLogic, der einzigen NoSQL-Datenbankplattform, die ALLE Daten – in Echtzeit – analysieren und visualisieren kann, mit Tableau, dem Marktführer für visuelle Self-Service-Analysen, können Sie alle Daten in Echtzeit analysieren und visualisieren. In einigen Fällen können große Datenmengen mithilfe von NoSQL-Datenbanken wie MongoDB schnell analysiert werden, da sie ein effizienteres Speichern und Abrufen ermöglichen. Design-Tools für Datenbankschemas können verwendet werden, um solche zu erstellen, die für einen bestimmten NoSQL-Typ geeignet sind, und MongoDB-Visualisierungstools können verwendet werden, um Daten in MongoDB zu visualisieren.

Mongodb-Analytics-Tools

Mit MongoDB-Analysetools können Benutzer Daten analysieren, die in MongoDB-Datenbanken gespeichert sind. Diese Tools können verwendet werden, um Berichte zu erstellen, Daten zu visualisieren und statistische Analysen durchzuführen.

In MongoDB sind acht Tools zur Unterstützung von NoSQL-Datenbankoperationen verfügbar. Datenbankmanagement, Verwaltung, Abfrageschreiben und -bearbeitung, analytische Prozesse wie Slicing und Dicing und Berichterstellung werden alle durch die Verwendung dieser Tools erreicht. Wenn wir uns die Werkzeuge und ihre Eigenschaften ansehen, können wir ein gutes Gefühl dafür bekommen, wie wertvoll jedes einzelne ist. In MongoDB verwaltet und vereinfacht das Tool Nucleon Database Master alle Aufgaben, vom Schreiben einer Abfrage bis hin zur Verwaltung und Anzeige in MongoDB. Der NoSQLBooster ist ein leistungsstarkes, beliebtes und plattformübergreifendes Tool zum Verwalten von Variablen, Methoden und MongoDB-Eigenschaften. Die Bibliotheken von Spark können kombiniert werden, um eine vollständige MongoDB-Datenbank zu erstellen.

Wann sollte die Nosql-Datenbank verwendet werden?

Es gibt viele Gründe, eine NoSQL-Datenbank zu verwenden, einschließlich der folgenden:
-Die Daten sind nicht auf herkömmliche Weise strukturiert und/oder passen nicht gut in ein relationales Datenbankschema.
-Die Daten ändern sich ständig und/oder wachsen schnell.
-Sie benötigen eine hohe Leistung und/oder horizontale Skalierbarkeit.
-Sie brauchen flexible und/oder schemalose Daten.

Das Wachstum von NoSQL-Datenbanken hat dazu geführt, dass Unternehmen jeder Größe diese Technologie übernehmen. Dieser Artikel versucht zu erklären, warum NoSQL immer beliebter wird und wann NoSQL eine gute Wahl für die Erstellung von Anwendungen ist. Es entwickelte sich aus der Frustration früher Internetpioniere mit traditioneller Datenbanktechnologie. Angesichts der zunehmenden Popularität von NoSQL-Datenbanken ist es wichtig, die Vor- und Nachteile ihrer Verwendung nach Möglichkeit zu klären. NoSQL-Datenbanken können in einer Vielzahl von Formaten geschrieben werden, einschließlich XML. In diesem Zusammenhang betrachtet die Diskussion NoSQL als Ganzes, identifiziert die Hauptgründe für seine Verwendung und gibt einen Einblick in seine Anwendung im Allgemeinen. Das Cloud-Zeitalter brachte die Entwicklung von NoSQL-Datenbanken mit sich, die sich sehr schnell an die Cloud-Automatisierung angepasst haben. Die Integration einer NoSQL-Datenbank mit Echtzeit-Streaming-Technologien ist häufig besser als die einer relationalen Datenbank. Wenn Sie MongoDB kostenlos ausprobieren möchten, verwenden Sie am einfachsten MongoDB Atlas, die beliebteste NoSQL-Datenbank.

Es besteht kein Zweifel, dass NoSQL-Datenbanken in den letzten Jahren aufgrund ihrer zahlreichen Vorteile gegenüber herkömmlichen relationalen Datenbanken an Popularität gewonnen haben. Die Datenbanken in diesen Datenbanken sind in der Regel schneller und effizienter, wenn es um die Speicherung geht. Wenn Ihre Anwendung Flexibilität erfordert oder erhebliche Änderungen des Datenvolumens erfordert, sollten Sie über NoSQL-Datenbanken nachdenken. NoSQL-Datenbanken sind in unseren Experimenten im Allgemeinen langsamer als SQL-Datenbanken, aber sie waren besser darin, Schlüssel-Wert-Paare zu speichern.

Der Fall für die Verwendung einer Nosql-Datenbank

NoSQL-Datenbanken werden zunehmend in Echtzeitdaten und Webanwendungen verwendet. Sie werden manchmal als Not only SQL bezeichnet, um zu betonen, dass sie SQL-ähnliche Abfragesprachen unterstützen oder als Ergänzung zu SQL-Datenbanken in polyglot-persistenten Architekturen dienen können.
Der bedeutendste Vorteil einer NoSQL-Datenbank ist die Fähigkeit, strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten an einem Ort zu speichern und zu modellieren.