Les avantages et les inconvénients des bases de données SQL et NoSQL pour les applications d'apprentissage automatique

La question de savoir s'il faut utiliser une base de données SQL ou NoSQL pour une application d'apprentissage automatique est difficile. Il y a des avantages et des inconvénients à chaque approche, et la décision dépend finalement des besoins spécifiques de l'application. Les bases de données SQL sont bien adaptées aux applications qui nécessitent des requêtes et une manipulation de données complexes. La nature structurée des données SQL facilite l'exécution d'opérations telles que les jointures et les agrégations. De plus, la plupart des bases de données SQL offrent une prise en charge robuste des transactions, ce qui est important pour garantir l'intégrité des données. Les bases de données NoSQL, en revanche, sont plus flexibles en termes de modélisation des données. Cela peut être un avantage pour les applications qui ont des exigences de données complexes ou changeantes. Les bases de données NoSQL ont également tendance à être plus évolutives que les bases de données SQL, ce qui est important pour les applications qui devraient se développer rapidement. En fin de compte, la décision du type de base de données à utiliser pour une application d'apprentissage automatique dépend des besoins spécifiques de l'application. Si l'application nécessite des requêtes complexes et une manipulation des données, une base de données SQL est probablement le meilleur choix. Si l'on s'attend à ce que l'application se développe rapidement ou ait des exigences complexes en matière de données, une base de données NoSQL peut être une meilleure option.

Le fondement de la science des données, ce sont les données. Un système de gestion de base de données (SGBD) est fréquemment utilisé pour stocker des données. Les langages du SGBD sont utilisés pour la communication et l'interaction avec le système. SQL (Structured query language) est un langage de script utilisé pour interagir avec les bases de données. Un autre terme dans le domaine des bases de données est les bases de données NoSQL, qui ont pris leur essor ces dernières années. Les données des bases de données NoSQL, qui sont des bases de données non relationnelles, ne sont pas stockées dans des tables ou des enregistrements. Plutôt que d'avoir une architecture de stockage ouverte, la structure de stockage des données est adaptée pour répondre à des exigences spécifiques.

Il existe quatre types de bases de données : les bases de données orientées colonnes, orientées document, paires clé-valeur et graphiques . MongoDB, en tant qu'exemple Python, est une base de données orientée document. L'avantage des bases de données NoSQL par rapport aux autres types de bases de données est qu'elles vous permettent de concevoir votre structure de données plus librement. Les bases de données SQL, en revanche, ont une structure plus rigide et un nombre plus limité de types de données. La meilleure option pour les débutants serait de commencer par SQL, puis de passer à NoSQL. Chacun a son propre ensemble d'avantages et d'inconvénients, vous devez donc réfléchir aux avantages et aux inconvénients de chacun en termes de données, d'application et de facilité d'utilisation. Bien que SQL fonctionne mieux que NoSQL et, dans une certaine mesure, l'inverse, je ne peux pas dire qu'il soit supérieur. Vous pouvez prendre la meilleure décision en fonction de ce que vous observez.

Les bases de données NoSQL présentent de nombreux avantages par rapport aux bases de données relationnelles. Ce sont des modèles de données flexibles, avec des requêtes très rapides et faciles à utiliser pour les développeurs car ils ont des modèles de données à l'échelle horizontale et verticale. Les bases de données NoSQL utilisent généralement des schémas très flexibles.

Une requête SQL est plus performante qu'une requête NoSQL car elle respecte les propriétés ACID pour la cohérence, l'intégrité et la redondance des données.

De nombreuses applications modernes, telles que les jeux, les mobiles et le Web, nécessitent des bases de données dotées de capacités flexibles, évolutives, hautes performances et hautement fonctionnelles, ce qui rend les bases de données NoSQL idéales pour ces environnements.

Si votre application nécessite un niveau élevé de flexibilité lors de l'exécution, il est également judicieux d'éviter NoSQL. La cohérence est essentielle s'il n'y a pas de changements à grande échelle en termes de volume de données, les bases de données SQL sont donc un meilleur choix.

Sql ou Nosql sont-ils meilleurs pour l'apprentissage automatique ?

Quelles sont certaines des raisons pour lesquelles les bases de données NoSQL sont préférées à MySQL dans l'apprentissage automatique, la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel pour les projets à grande échelle ? Il existe une grande quantité de données stockées dans les bases de données SQL, mais sur une seule machine, avec le défaut le plus grave des bases de données SQL.

Lorsqu'il s'agit de décider quelle base de données acheter, vous devez opter pour une base de données relationnelle (SQL) ou une base de données non relationnelle (NoSQL). Il est essentiel de comprendre les différences entre les deux afin de prendre une décision éclairée sur le type de base de données requis pour un projet. Les modules relationnels de base de données sont mieux adaptés au Big Data car ils peuvent être structurés de manière dynamique, ce qui est essentiel pour le Big Data. Une paire clé-valeur, une base de données de graphes basée sur des documents ou un magasin à colonnes étendues sont tous des choix viables, selon les besoins. Par conséquent, aucun document ne peut avoir sa propre structure unique, ce qui permet de créer des documents sans avoir une structure définie. En termes de NoSQL, il y a beaucoup de débats, en particulier dans le contexte du big data et de l'analyse de données. Les bases de données NoSQL peuvent être construites par la communauté ou embauchées par un expert externe pour gérer et configurer.

En général, NoSQL effectue les mêmes opérations de lecture et d'écriture sur une entité de données que SQL sur une base de données NoSQL. Google, Yahoo et Amazon sont des exemples d'entreprises qui ont développé des bases de données NoSQL pour de grands ensembles de données. Les bases de données relationnelles traditionnelles n'étaient pas en mesure de gérer le volume accru de données en raison d'une capacité de traitement insuffisante. Une base de données NoSQL peut être mise à l'échelle horizontalement, ce qui lui permet de devenir plus grande et plus puissante selon les besoins. Ces applications, en plus d'être idéales pour les applications sans définitions de schéma spécifiques, telles que les systèmes de gestion de contenu, les applications Big Data et l'analyse en temps réel, sont également excellentes pour prendre en charge les définitions de schéma personnalisées.

Le stockage et la gestion des données dans une base de données sont essentiels à son fonctionnement. Ils sont utilisés par les chercheurs, les scientifiques des données et les ingénieurs en apprentissage automatique afin de stocker et d'accéder à de grandes quantités de données.
Les bases de données SQL diffèrent des bases de données NoSQL à bien des égards. Les scientifiques des données et les ingénieurs en apprentissage automatique peuvent les utiliser pour stocker des données, des métadonnées de modèles, des fonctionnalités et des paramètres d'opérations.
Pour le stockage clé-valeur, les bases de données SQL sont généralement plus rapides que les bases de données NoSQL. Certaines bases de données NoSQL, en revanche, peuvent ne pas prendre entièrement en charge les transactions ACID, ce qui entraîne une incohérence des données.

Nosql Vs Sql : lequel est le meilleur pour les scientifiques des données ?

Si vous êtes uniquement intéressé par le stockage de données, NoSQL peut être une meilleure option si vous n'avez pas besoin de toutes les fonctionnalités d'interrogation requises. Parmi les outils les plus populaires parmi les data scientists figurent MongoDB, Cassandra et DynamoDB. En plus d'être extrêmement durables, performantes et évolutives, chacune de ces bases de données est idéale pour le stockage et la récupération de données.