Pouvez-vous utiliser Nosql pour effectuer des analyses

Pouvez-vous utiliser NoSQL pour effectuer des analyses ? C'est une question qui revient souvent lorsque l'on discute des avantages et des inconvénients des bases de données NoSQL. La réponse est oui, vous pouvez utiliser NoSQL pour effectuer des analyses. Cependant, il y a quelques considérations importantes à garder à l'esprit. Les bases de données NoSQL sont conçues pour des performances et une évolutivité élevées. Cela signifie qu'ils ne sont pas bien adaptés aux charges de travail analytiques qui nécessitent des requêtes ou des agrégations complexes. Les bases de données NoSQL ont également tendance à avoir une prise en charge limitée de la modélisation des données. Cela peut compliquer la modélisation des données à des fins d'analyse. Enfin, les bases de données NoSQL n'ont généralement pas de fonctionnalités d' analyse intégrées . Cela signifie que vous devrez utiliser des outils tiers ou créer votre propre solution d'analyse. Malgré ces défis, NoSQL peut être une bonne option pour l'analyse si vous disposez des bonnes données et des bons outils.

Clariba avait besoin d'en savoir plus sur les bases de données NoSQL afin de développer nos applications d'analyse . Nous avons implémenté un framework Java-script au-dessus de MongoDB, et Mongoose a fourni une bibliothèque de modélisation qui nous a permis de continuer à fournir des analyses après la mise en œuvre du framework. Il a même obtenu de meilleurs résultats que notre propre implémentation SAP Cloud Platform dans les tests de performances internes. Bien que l'adhésion à des environnements NoSQL soit possible, elle n'est pas nécessaire. La plupart des entreprises ont déjà leurs données dans un format normalisé dans lequel les jointures sont obligatoires. Il existe de nombreuses vues de calcul qui simplifient l'adhésion et les unions avec peu ou pas d'avantages en termes de performances. Réécrire une solution NoSQL existante n'est pas possible - le mot que vous recherchez est reconstruction.

Les implémentations NoSQL suscitent beaucoup d'enthousiasme et se sont révélées très prometteuses, mais elles ne sont pas la panacée pour l'analyse moderne . Si la vitesse et l'évolutivité sont importantes pour une application spécifique, les solutions basées sur NoSQL sont probablement la meilleure option. Les développeurs et les utilisateurs professionnels doivent s'adapter aux technologies NoSQL s'ils veulent réussir.

La structure des données peut être interprétée dans n'importe quel format à l'aide des systèmes NoSQL . Le modèle de données de document, le modèle de données graphique, le modèle de données de valeur clé ou le modèle de données à colonne large offrent tous un modèle de données flexible qui permet d'apporter des modifications importantes au schéma sans affecter les performances.

En utilisant MongoDB, vous pouvez créer des requêtes d'analyse sophistiquées à l'aide de ses outils et de ses API. Les informations et les actions sont fournies avec une faible latence avec une simultanéité élevée et des formats d'indexation et de stockage optimisés pour l'analyse.

Les scientifiques des données et les ingénieurs en apprentissage automatique doivent souvent stocker les métadonnées, les fonctionnalités et les paramètres opérationnels des modèles dans des bases de données NoSQL. Les ingénieurs de données, quant à eux, peuvent extraire et stocker des données nettoyées à partir des données.

Si vos données sont structurées et conformes à ACID, SQL est un excellent choix. Si vos besoins en données ne sont pas clairs ou s'ils ne sont pas structurés, NoSQL pourrait être une meilleure option. Les bases de données NoSQL ne nécessitent pas de schémas prédéfinis comme le font les bases de données SQL.

Nosql est-il bon pour l'analyse ?

Il n'y a pas de réponse définitive à cette question car cela dépend des besoins spécifiques de l'organisation ou du projet. Cependant, de nombreux experts pensent que nosql peut être une bonne option pour l'analyse en raison de sa flexibilité, de son évolutivité et de sa capacité à gérer de grandes quantités de données.

Si vous avez un projet à réaliser et que vous souhaitez trouver une solution de business intelligence pour vos données Mongo, consultez notre page MongoDB Analytics. Au cours des dernières semaines, il y a eu beaucoup de débats sur la question de savoir si une instance MongoDB peut être utilisée pour effectuer directement une analyse de données. Dans cet article, nous examinerons les distinctions entre les bases de données NoSQL basées sur des documents comme MongoDB et les bases de données relationnelles traditionnelles (RDBMS), également appelées bases de données relationnelles. Des millions de développeurs à travers le monde utilisent MongoDB, l'une des bases de données NoSQL les plus populaires au monde. Les entreprises qui aident les entreprises à déplacer leurs données vers un entrepôt de données font du bon travail. Comme alternative, vous pouvez utiliser les données MongoDB dans une base de données SQL, puis utiliser la version relationnelle des données pour les analyser. L'entreprise expérimente la virtualisation des données dans le cadre de sa sauce secrète.

Les utilisateurs peuvent générer des requêtes et manipuler des données directement à partir de MongoDB tout en utilisant notre interface utilisateur. Un logiciel pointer-cliquer peut être utilisé pour créer des requêtes, tandis que des requêtes MongoDB natives peuvent être créées avec MongoDB. Il n'est pas nécessaire d'effectuer la transformation des données en temps réel car tout cela se fait dans MongoDB en direct sur la machine. Ce n'est pas la première base de données, et ce ne sera pas la dernière, en matière d'analyse. À l'aide des données MongoDB, les utilisateurs peuvent analyser, visualiser et créer des applications de science des données en temps réel. Un grand nombre de fournisseurs de solutions talentueux travaillent sur des moyens innovants de mettre à l'échelle l'analyse sur MongoDB.

Il n'y a pas de meilleur moyen de stocker des quantités massives de données qu'avec les bases de données NoSQL, car elles sont flexibles et efficaces. Parce que MongoDB fournit des capacités de recherche avancées pour n'importe quel champ ou gamme de requêtes, c'est un excellent choix pour stocker de grandes quantités de données. De plus, MongoDB évolue horizontalement pour répondre aux exigences du stockage de données volumineuses, ce qui en fait un excellent choix.

Bases de données Nosql : Mongodb offre une grande évolutivité

D'autres bases de données NoSQL, en revanche, peuvent offrir de meilleures performances en fonction du type d'analyse que vous souhaitez effectuer. MongoDB, par exemple, est une excellente plate-forme NoSQL pour le stockage et l'évolutivité des données à grande échelle. Parce qu'elle n'est pas aussi connue que certaines autres bases de données NoSQL, certains analystes de données peuvent ne pas la considérer comme leur premier choix.

Quelle base de données est la meilleure pour l'analyse ?

Oracle Database est l'une des bases de données les plus utilisées dans l'industrie en raison de sa capacité à gérer tout type de données, y compris les données relationnelles, graphiques, structurées et non structurées, ce qui en fait l'une des meilleures bases de données du marché.

Chaque jour, les analystes écrivent des milliers de requêtes dans une variété de langues à l'aide de Mode. Une requête qui échoue est un signe évident qu'un analyste rencontre des difficultés. Mon analyse a porté sur les huit bases de données les plus populaires, notamment PostgreSQL, Redshift, BigQuery, Hive et Imperato. Vertica, SQL Server et Redshift ont les taux d'erreur les plus élevés, tandis que PostgreSQL et Redshift ont les taux d'erreur les plus bas. Le langage peut être plus ambitieux en termes d'application, ce qui entraîne des taux d'erreur plus élevés plutôt que d'être plus difficile. Quelle est la valeur d'une requête complexe ? Comment puis-je calculer cette valeur ?

La complexité d'une requête peut être difficile à gérer. En d'autres termes, nous pouvons être en mesure de contrôler la complexité par une variété de moyens. Redshift est clairement gagnant en matière de bases de données analytiques , en particulier celles écrites dans des langages tels que Vertica et SQL Server. Environ 20 % des analystes utilisent Mode pour écrire des requêtes sur plusieurs types de bases de données. Un analyste qui utilise PostgreSQL ou BigQuery a-t-il tendance à avoir des taux d'erreur plus élevés dans une langue ou une autre ? Pour agréger ces résultats en tête-à-tête, j'ai utilisé des comparaisons par paires. Myridium et Postgres sont les meilleurs dialectes SQL pour les débutants, et Redshift est le meilleur dialecte SQL pour les utilisateurs avancés. Vertica est passée du statut de langue la plus difficile à l'une des moins difficiles. Redshift bat Hive et Vertica pour les analystes qui recherchent la facilité d'utilisation sans sacrifier la vitesse.

Pourquoi Nosql est-il meilleur pour l'analyse ?

Lorsqu'il s'agit de grandes quantités de données, une base de données NoSQL comme MongoDB a un avantage significatif sur SQL en raison de ses exigences de schéma flexibles. Traditionnellement, la plupart des analystes de données préfèrent les bases de données SQL aux bases de données NoSQL. La plupart des outils de BI, y compris Looker, ne prennent pas en charge les fonctionnalités de requête pour les bases de données NoSQL.

Mongodb est le meilleur choix pour stocker des données nécessitant des manipulations supplémentaires

MongoDB est un excellent choix pour l'apprentissage automatique et les scientifiques des données, grâce à ses fonctionnalités de base de données NoSQL. MongoDB possède un certain nombre de fonctionnalités puissantes, telles que les opérations CRUD, un cadre d'agrégation backend et un moteur de recherche de texte, ce qui en fait le meilleur choix pour stocker des données nécessitant une manipulation supplémentaire.

Postgresql est-il bon pour l'analyse ?

PostgreSQL est arrivé en tête. Oui, les fonctions de fenêtre dans MySQL et PostgreSQL sont les mêmes. PostgreSQL, d'autre part, fournit des fonctions plus agrégées et permet de les utiliser toutes comme des fonctions de fenêtre, ce qui lui permet de fournir un plus large éventail d'options d'analyse de données.

Postgresql est-il vraiment l'option la moins chère ?

PostgreSQL est juste derrière en termes de fiabilité. En cas de panne importante de données, PostgreSQL peut être reconstruit plus rapidement qu'Oracle.
Oracle a un coût plus élevé que PostgreSQL. Cependant, si vous avez besoin de la puissance et de la fiabilité d'Oracle Database, il peut être intéressant d'envisager de l'acheter.

Mongodb est-il bon pour l'analyse

MongoDB est un puissant système de base de données orienté document qui convient parfaitement aux charges de travail analytiques. Il présente un schéma flexible qui permet une modélisation facile des données, et son langage de requête riche permet aux développeurs d'effectuer facilement une analyse des données. De plus, l'évolutivité horizontale et la réplication intégrée de MongoDB en font un choix idéal pour l'analyse de données à grande échelle.

MongoDB est l'une des bases de données les plus populaires pour le développement d'applications. Il s'agit d'une base de données flexible avec une évolutivité inhérente que les développeurs préfèrent utiliser. Il existe cinq façons d'exécuter des analyses dans MongoDB avec plus ou moins de succès. Utiliser directement MongoDB pour exécuter vos requêtes analytiques est la méthode la plus simple. Ensuite, si vous avez besoin de copier des données, un entrepôt de données peut être utilisé. Vous n'avez pas besoin de déplacer les données, vous pouvez donc démarrer rapidement, ce qui est un avantage majeur. Les entrepôts de données ont une réputation défavorable en raison d'un niveau élevé de latence des requêtes.

Il est possible d'utiliser une base de données relationnelle chez vous si vos besoins en données ne sont pas assez importants. Un autre magasin de données NoSQL optimisé pour l'analyse peut être utilisé pour répliquer vos données. Elasticsearch combine l'indexation d'Apache Lucene avec les capacités d'indexation d'Elasticsearch pour fournir des analyses rapides. Rockset propose des analyses en temps réel sur MongoDB via une implémentation SQL complète, y compris les jointures. Certaines des options que nous avons mentionnées précédemment sont bien adaptées aux applications d'informatique décisionnelle, mais d'autres concernent davantage l'analyse. La base de données d'analyse en temps réel de Rockset est basée sur le cloud et idéale pour les équipes de données modernes. MongoDB CDC (change data capture) est un connecteur MongoDB intégré à Rockset, et les flux de modifications MongoDB sont livrés via Rockset. L'indexation sur les analyses par force brute pour une analyse plus rapide à moindre coût se traduit par des données plus récentes.

En raison de l'essor des bases de données NoSQL, le marché traditionnel des bases de données relationnelles a été bouleversé. MongoDB présente de nombreux avantages, qui est l'un des langages de programmation les plus populaires. Vous pouvez l'utiliser, le mettre à l'échelle et le configurer facilement. La plate-forme peut gérer tout type de flux de données ou de données par lots. Il comprend également un cadre pour l'agrégation.

Outils de visualisation Nosql

Il existe de nombreux outils de visualisation nosql différents disponibles sur le marché aujourd'hui. Certains des plus populaires incluent Tableau, QlikView et Power BI. Chacun de ces outils possède son propre ensemble unique de fonctionnalités et de capacités. Cependant, tous permettent aux utilisateurs de visualiser et d'analyser facilement les données stockées dans une base de données nosql.

SQL est un acronyme qui signifie Not Only SQL et fait référence aux bases de données qui stockent les données dans un format autre que les tables relationnelles. Un outil de visualisation de données vous permet de créer des tableaux, des graphiques et des infographies à partir de grandes quantités de données. Dans ce cours, nous passerons en revue les outils les plus populaires pour développer la visualisation de données NoSQL . Les graphiques MongoDB, Compass, Studio 3T et Knowi sont quelques-uns des meilleurs outils disponibles qui vous permettent de visualiser les bases de données NoSQL. Le connecteur MongoDB BI permet l'intégration d'outils tels que Tableau avec MongoDB. Les connecteurs des autres outils d'analyse de données sont de nature plus diversifiée. La plate-forme Knowi Knowi est une plate-forme d'intelligence d'affaires qui prend en charge les données non structurées de manière native, ainsi que l'intégration native avec de nombreuses bases de données NoSQL, y compris MongoDB. Avec Tableau, vous pouvez créer des modèles de tableau de bord interactifs en quelques étapes simples. SAP Lumira comprend un certain nombre de composants d'interface utilisateur (interface utilisateur) intégrés tels que des graphiques, des cartes géographiques et des tableaux croisés.

Marklogic et Tableau : le meilleur moyen d'analyser et de visualiser vos données

La combinaison de MarkLogic, la seule plate-forme de base de données NoSQL capable d'analyser et de visualiser TOUTES les données - en temps réel - avec Tableau, le leader du marché de l'analyse visuelle en libre-service, vous permet d'analyser et de visualiser toutes les données - en temps réel. Dans certains cas, de grandes quantités de données peuvent être analysées rapidement en utilisant des bases de données NoSQL telles que MongoDB, car elles permettent un stockage et une récupération plus efficaces. Les outils de conception pour les schémas de base de données peuvent être utilisés pour créer ceux qui conviennent à un type NoSQL spécifique , et les outils de visualisation MongoDB peuvent être utilisés pour visualiser les données dans MongoDB.

Outils d'analyse Mongodb

Les outils d'analyse MongoDB permettent aux utilisateurs d'analyser les données stockées dans les bases de données MongoDB . Ces outils peuvent être utilisés pour générer des rapports, visualiser des données et effectuer des analyses statistiques.

Il existe huit outils disponibles dans MongoDB pour prendre en charge les opérations de base de données NoSQL. La gestion de la base de données, l'administration, la rédaction et l'édition de requêtes, les processus analytiques tels que le découpage en tranches et les dés, et la génération de rapports sont tous réalisés grâce à l'utilisation de ces outils. En examinant les outils et leurs caractéristiques, nous pouvons avoir une bonne idée de la valeur de chacun. Dans MongoDB, l'outil Nucleon Database Master gère et simplifie toutes les tâches, de l'écriture d'une requête à sa gestion et son affichage dans MongoDB. Le NoSQLBooster est un outil puissant, populaire et multiplateforme pour la gestion des variables, des méthodes et des propriétés MongoDB. Les bibliothèques de Spark peuvent être combinées pour créer une base de données MongoDB complète.

Quand utiliser la base de données Nosql

Il existe de nombreuses raisons d'utiliser une base de données NoSQL, notamment les suivantes :
-Les données ne sont pas structurées de manière traditionnelle et/ou ne s'intègrent pas bien dans un schéma de base de données relationnelle.
-Les données changent constamment et/ou augmentent rapidement.
-Vous avez besoin de hautes performances et/ou d'une évolutivité horizontale.
-Vous avez besoin de données flexibles et/ou sans schéma.

La croissance des bases de données NoSQL a conduit à l'adoption de cette technologie par des organisations de toutes tailles. Cet article cherche à expliquer pourquoi NoSQL gagne en popularité et quand NoSQL est-il un bon choix pour créer des applications ? Il a évolué à partir de la frustration des premiers pionniers d'Internet face à la technologie de base de données traditionnelle. Compte tenu de la popularité croissante des bases de données NoSQL, il est essentiel de clarifier les avantages et les inconvénients de leur utilisation lorsque cela est possible. Les bases de données NoSQL peuvent être écrites dans une variété de formats, y compris XML. Dans ce contexte, la discussion considère NoSQL dans son ensemble, identifie les principales raisons pour lesquelles les gens l'utilisent et donne un aperçu de son application en général. L'ère du cloud a entraîné le développement des bases de données NoSQL, et elles se sont adaptées très rapidement à l'automatisation du cloud. L'intégration d'une base de données NoSQL avec les technologies de streaming en temps réel est souvent meilleure que celle d'une base de données relationnelle. Si vous souhaitez essayer MongoDB gratuitement, le plus simple est d'utiliser MongoDB Atlas, la base de données NoSQL la plus populaire.

Il ne fait aucun doute que les bases de données NoSQL ont gagné en popularité ces dernières années en raison de leurs nombreux avantages par rapport aux bases de données relationnelles traditionnelles. Les bases de données de ces bases de données sont généralement plus rapides et plus efficaces en matière de stockage. Si votre application nécessite de la flexibilité ou nécessite des modifications importantes du volume de données, vous pouvez envisager les bases de données NoSQL. Les bases de données NoSQL sont généralement plus lentes que les bases de données SQL dans nos expériences, mais elles étaient meilleures pour stocker les paires clé-valeur.

Le cas de l'utilisation d'une base de données Nosql

Les bases de données NoSQL sont de plus en plus utilisées dans les données en temps réel et les applications Web. Ils sont parfois appelés Non seulement SQL pour souligner qu'ils peuvent prendre en charge des langages de requête de type SQL ou servir de complément aux bases de données SQL dans des architectures persistantes polyglottes.
L'avantage le plus important d'une base de données NoSQL est la possibilité de stocker et de modéliser des données structurées, semi-structurées et non structurées en un seul endroit.