Die Vor- und Nachteile von SQL- und NoSQL-Datenbanken für maschinelle Lernanwendungen

Die Frage, ob man für eine Machine-Learning-Anwendung eine SQL- oder NoSQL-Datenbank verwenden sollte, ist schwierig. Jeder Ansatz hat Vor- und Nachteile, und die Entscheidung hängt letztendlich von den spezifischen Anforderungen der Anwendung ab. SQL-Datenbanken eignen sich gut für Anwendungen, die komplexe Abfragen und Datenbearbeitung erfordern. Die Strukturierung von SQL-Daten erleichtert die Durchführung von Vorgängen wie Joins und Aggregationen. Darüber hinaus bieten die meisten SQL-Datenbanken eine robuste Transaktionsunterstützung, die für die Gewährleistung der Datenintegrität wichtig ist. NoSQL-Datenbanken hingegen sind flexibler in Bezug auf die Datenmodellierung. Dies kann für Anwendungen mit komplexen oder sich ändernden Datenanforderungen von Vorteil sein. NoSQL-Datenbanken sind tendenziell auch skalierbarer als SQL-Datenbanken, was für Anwendungen wichtig ist, von denen erwartet wird, dass sie schnell wachsen. Letztendlich hängt die Entscheidung, welche Art von Datenbank für eine maschinelle Lernanwendung verwendet werden soll, von den spezifischen Anforderungen der Anwendung ab. Wenn die Anwendung komplexe Abfragen und Datenbearbeitung erfordert, ist eine SQL-Datenbank wahrscheinlich die beste Wahl. Wenn erwartet wird, dass die Anwendung schnell wächst oder komplexe Datenanforderungen hat, ist eine NoSQL-Datenbank möglicherweise die bessere Option.

Die Grundlage der Datenwissenschaft sind Daten. Zur Speicherung von Daten wird häufig ein Datenbankmanagementsystem (DBMS) verwendet. DBMS-Sprachen werden für die Kommunikation und Interaktion mit dem System verwendet. SQL (Structured Query Language) ist eine Skriptsprache, die zur Interaktion mit Datenbanken verwendet wird. Ein weiterer Begriff im Bereich Datenbanken sind NoSQL-Datenbanken, die in den letzten Jahren stark an Bedeutung gewonnen haben. Daten in NoSQL-Datenbanken, die nicht relationale Datenbanken sind, werden nicht in Tabellen oder Datensätzen gespeichert. Anstelle einer offenen Speicherarchitektur ist die Datenspeicherstruktur auf spezifische Anforderungen zugeschnitten.

Es gibt vier Arten von Datenbanken: spaltenorientierte, dokumentorientierte, Schlüssel-Wert-Paare und Diagrammdatenbanken . MongoDB, als Python-Beispiel, ist eine dokumentenorientierte Datenbank. Der Vorteil von NoSQL-Datenbanken gegenüber anderen Datenbanktypen besteht darin, dass Sie Ihre Datenstruktur freier gestalten können. SQL-Datenbanken hingegen haben eine starrere Struktur und eine begrenztere Anzahl von Datentypen. Die beste Option für Anfänger wäre, mit SQL zu beginnen und dann zu NoSQL überzugehen. Jedes hat seine eigenen Vor- und Nachteile, daher sollten Sie über die Vor- und Nachteile jedes einzelnen in Bezug auf Daten, Anwendung und Benutzerfreundlichkeit nachdenken. Obwohl SQL besser abschneidet als NoSQL und teilweise auch umgekehrt, kann ich nicht sagen, dass es überlegen ist. Sie können die beste Entscheidung basierend auf Ihren Beobachtungen treffen.

Es gibt zahlreiche Vorteile von NoSQL-Datenbanken gegenüber relationalen Datenbanken. Sie sind flexible Datenmodelle, haben sehr schnelle Abfragen und sind für Entwickler einfach zu verwenden, da sie sowohl horizontal als auch vertikal skalierte Datenmodelle haben. NoSQL-Datenbanken verwenden normalerweise sehr flexible Schemas.

Eine SQL-Abfrage ist leistungsstärker als eine NoSQL-Abfrage, da sie ACID-Eigenschaften für Datenkonsistenz, Datenintegrität und Datenredundanz einhält.

Viele moderne Anwendungen wie Gaming, Mobile und Web erfordern Datenbanken mit flexiblen, skalierbaren, leistungsstarken und hochfunktionalen Fähigkeiten, sodass NoSQL-Datenbanken ideal für diese Umgebungen sind.

Wenn Ihre Anwendung während der Laufzeit ein hohes Maß an Flexibilität erfordert, ist es auch eine gute Idee, auf NoSQL zu verzichten. Konsistenz ist unabdingbar, wenn sich das Datenvolumen nicht großräumig ändert, daher sind SQL-Datenbanken die bessere Wahl.

Ist Sql oder Nosql besser für maschinelles Lernen?

Was sind einige der Gründe, warum NoSQL-Datenbanken in maschinellem Lernen, maschinellem Sehen und natürlicher Sprachverarbeitung für Großprojekte gegenüber MySQL bevorzugt werden? Es gibt eine große Menge an Daten, die in SQL-Datenbanken gespeichert sind, aber nur auf einem Computer, wobei der schwerwiegendste Fehler in SQL-Datenbanken liegt.

Wenn Sie sich für eine Datenbank entscheiden, sollten Sie sich für eine relationale Datenbank (SQL) oder eine nicht-relationale Datenbank (NoSQL) entscheiden. Es ist wichtig, die Unterschiede zwischen den beiden zu verstehen, um eine fundierte Entscheidung über den für ein Projekt erforderlichen Datenbanktyp zu treffen. Relationale Datenbankmodule eignen sich besser für Big Data, da sie dynamisch strukturiert werden können, was für Big Data unerlässlich ist. Ein Schlüssel-Wert-Paar, eine dokumentenbasierte, graphische Datenbank oder ein breitspaltiger Speicher sind je nach Anforderung praktikable Optionen. Folglich kann kein einzelnes Dokument seine eigene eindeutige Struktur haben, was es ermöglicht, Dokumente ohne eine festgelegte Struktur zu erstellen. In Bezug auf NoSQL wird viel diskutiert, insbesondere im Zusammenhang mit Big Data und Data Analytics. NoSQL-Datenbanken können von der Community erstellt oder von einem externen Experten mit der Verwaltung und Einrichtung beauftragt werden.

Im Allgemeinen führt NoSQL die gleichen Lese- und Schreibvorgänge für eine Datenentität aus wie SQL für eine NoSQL-Datenbank. Google, Yahoo und Amazon sind Beispiele für Unternehmen, die NoSQL-Datenbanken für große Datensätze entwickelt haben. Herkömmliche relationale Datenbanken waren aufgrund unzureichender Verarbeitungskapazität nicht in der Lage, das erhöhte Datenvolumen zu bewältigen. Eine NoSQL-Datenbank kann horizontal skaliert werden, wodurch sie je nach Bedarf größer und leistungsfähiger wird. Diese Anwendungen sind nicht nur ideal für Anwendungen ohne spezifische Schemadefinitionen, wie z. B. Content-Management-Systeme, Big-Data-Anwendungen und Echtzeitanalysen, sondern eignen sich auch hervorragend zur Unterstützung benutzerdefinierter Schemadefinitionen.

Die Speicherung und Verwaltung von Daten in einer Datenbank ist für ihren Betrieb entscheidend. Sie werden von Forschern, Datenwissenschaftlern und Ingenieuren für maschinelles Lernen verwendet, um große Datenmengen zu speichern und darauf zuzugreifen.
SQL-Datenbanken unterscheiden sich in vielerlei Hinsicht von NoSQL-Datenbanken. Datenwissenschaftler und Ingenieure für maschinelles Lernen können sie verwenden, um Daten, Metadaten von Modellen, Funktionen und Betriebsparameter zu speichern.
Für die Speicherung von Schlüsselwerten sind SQL-Datenbanken in der Regel schneller als NoSQL-Datenbanken. Andererseits unterstützen einige NoSQL-Datenbanken ACID-Transaktionen möglicherweise nicht vollständig, was zu Dateninkonsistenzen führt.

Nosql vs. SQL: Was ist besser für Data Scientists?

Wenn Sie nur Daten speichern möchten, ist NoSQL möglicherweise die bessere Option, wenn Sie nicht alle erforderlichen Abfragefunktionen benötigen. Zu den beliebtesten Tools unter Datenwissenschaftlern gehören MongoDB, Cassandra und DynamoDB. Jede dieser Datenbanken ist nicht nur extrem langlebig, leistungsstark und skalierbar, sondern eignet sich auch ideal zum Speichern und Abrufen von Daten.