Bisakah Anda Menggunakan Nosql Untuk Melakukan Analisis

Bisakah Anda menggunakan NoSQL untuk melakukan analitik? Ini adalah pertanyaan yang sering muncul saat membahas kelebihan dan kekurangan database NoSQL. Jawabannya ya, Anda bisa menggunakan NoSQL untuk melakukan analitik. Namun, ada beberapa pertimbangan penting yang perlu diingat. Basis data NoSQL dirancang untuk kinerja dan skalabilitas tinggi. Ini berarti bahwa mereka tidak cocok untuk beban kerja analitik yang memerlukan kueri atau agregasi yang kompleks. Database NoSQL juga cenderung memiliki dukungan terbatas untuk pemodelan data. Hal ini dapat mempersulit pemodelan data untuk analitik. Terakhir, database NoSQL biasanya tidak memiliki fitur analitik bawaan . Ini berarti Anda perlu menggunakan alat pihak ketiga atau membangun solusi analitik Anda sendiri. Terlepas dari tantangan ini, NoSQL bisa menjadi pilihan yang baik untuk analitik jika Anda memiliki data yang tepat dan alat yang tepat.

Clariba perlu mempelajari lebih lanjut tentang database NoSQL untuk membangun aplikasi analitik kami. Kami menerapkan kerangka kerja Java-script di atas MongoDB, dan Mongoose menyediakan pustaka pemodelan yang memungkinkan kami untuk terus menyediakan analitik setelah kerangka kerja diterapkan. Itu bahkan berkinerja lebih baik daripada implementasi SAP Cloud Platform kami sendiri dalam pengujian kinerja internal. Meskipun bergabung ke lingkungan NoSQL dimungkinkan, itu tidak perlu. Sebagian besar bisnis sudah memiliki data mereka dalam format yang dinormalisasi di mana penggabungan bersifat wajib. Ada banyak tampilan perhitungan yang memudahkan bergabung dan serikat pekerja dengan sedikit atau tanpa manfaat kinerja. Menulis ulang solusi NoSQL yang sudah ada tidak mungkin dilakukan – kata yang Anda cari adalah membangun kembali.

Ada banyak kegembiraan tentang implementasi NoSQL, dan mereka terbukti sangat menjanjikan, tetapi itu bukan obat mujarab untuk analitik modern . Jika kecepatan dan skala penting untuk aplikasi tertentu, solusi berbasis NoSQL mungkin merupakan opsi terbaik. Pengembang dan pengguna bisnis harus menyesuaikan diri dengan teknologi NoSQL jika ingin berhasil di dalamnya.

Struktur data dapat diinterpretasikan dalam format apapun menggunakan sistem NoSQL . Model data dokumen, model data grafik, model data nilai kunci, atau model data kolom lebar semuanya menawarkan model data fleksibel yang memungkinkan terjadinya perubahan signifikan pada skema tanpa memengaruhi kinerja.

Menggunakan MongoDB, Anda dapat membuat kueri analitik canggih dengan bantuan alat dan API-nya. Wawasan dan tindakan disampaikan pada latensi rendah dengan konkurensi tinggi dan format pengindeksan dan penyimpanan yang dioptimalkan analitik.

Ilmuwan data dan insinyur pembelajaran mesin sering diminta untuk menyimpan metadata, fitur, dan parameter operasional model dalam database NoSQL. Insinyur data, di sisi lain, dapat mengekstraksi dan menyimpan data yang dibersihkan dari data.

Jika data Anda terstruktur dan sesuai dengan ACID, SQL adalah pilihan yang bagus. Jika persyaratan data Anda tidak jelas atau tidak terstruktur, NoSQL bisa menjadi opsi yang lebih baik. Basis data NoSQL tidak memerlukan skema yang telah ditentukan sebelumnya seperti yang dilakukan basis data SQL.

Apakah Nosql Baik Untuk Analisis?

Tidak ada jawaban pasti untuk pertanyaan ini karena tergantung pada kebutuhan spesifik organisasi atau proyek. Namun, banyak ahli percaya bahwa nosql dapat menjadi pilihan yang baik untuk analitik karena fleksibilitas, skalabilitas, dan kemampuannya menangani data dalam jumlah besar.

Jika Anda memiliki proyek untuk diselesaikan dan ingin menemukan solusi intelijen bisnis untuk data Mongo Anda, lihat halaman Analitik MongoDB kami. Selama beberapa minggu terakhir, banyak perdebatan tentang apakah instance MongoDB dapat digunakan untuk melakukan analisis data secara langsung. Pada artikel ini, kita akan melihat perbedaan antara database NoSQL berbasis dokumen seperti MongoDB dan database relasional tradisional (RDBMS), juga dikenal sebagai database relasional. Jutaan pengembang di seluruh dunia menggunakan MongoDB, salah satu database NoSQL paling populer di dunia. Perusahaan yang membantu bisnis dalam memindahkan data mereka ke gudang data melakukan pekerjaan dengan baik. Sebagai alternatif, Anda dapat menggunakan data MongoDB dalam database SQL, lalu menggunakan versi data relasional untuk menganalisisnya. Perusahaan sedang bereksperimen dengan virtualisasi data sebagai bagian dari saus rahasianya.

Pengguna dapat membuat kueri dan memanipulasi data langsung dari MongoDB saat menggunakan antarmuka pengguna kami. Perangkat lunak tunjuk-dan-klik dapat digunakan untuk membuat kueri, sedangkan kueri MongoDB asli dapat dibuat dengan MongoDB. Tidak perlu melakukan transformasi data secara real time karena semua ini dilakukan di MongoDB langsung di mesin. Ini bukan database pertama, dan tidak akan menjadi yang terakhir, dalam hal analitik. Menggunakan data MongoDB, pengguna dapat menganalisis, memvisualisasikan, dan membuat aplikasi ilmu data secara real time. Sejumlah besar penyedia solusi berbakat sedang mengerjakan cara-cara inovatif untuk menskalakan analitik di MongoDB.

Tidak ada cara yang lebih baik untuk menyimpan data dalam jumlah besar selain dengan database NoSQL karena fleksibel dan efisien. Karena MongoDB menyediakan kemampuan pencarian lanjutan untuk bidang atau rentang kueri apa pun, ini adalah pilihan yang sangat baik untuk menyimpan data dalam jumlah besar. Selain itu, skala MongoDB secara horizontal untuk mengakomodasi permintaan penyimpanan data yang besar, menjadikannya pilihan yang sangat baik.

Basis Data Nosql: Mongodb Menawarkan Skalabilitas Luar Biasa

Database NoSQL lainnya, di sisi lain, dapat memberikan kinerja yang lebih baik tergantung pada jenis analitik yang ingin Anda lakukan. MongoDB, misalnya, adalah platform NoSQL yang sangat baik untuk penyimpanan dan skalabilitas data berskala besar. Karena tidak setenar beberapa database NoSQL lainnya, beberapa analis data mungkin tidak menganggapnya sebagai pilihan pertama mereka.

Db Yang Terbaik Untuk Analitik?

Oracle Database adalah salah satu database yang paling banyak digunakan di industri karena kemampuannya untuk menangani semua jenis data, termasuk data relasional, grafik, terstruktur, dan tidak terstruktur, menjadikannya salah satu database terbaik di pasar.

Setiap hari, analis menulis ribuan kueri dalam berbagai bahasa menggunakan Mode. Permintaan yang gagal adalah tanda yang jelas bahwa seorang analis sedang mengalami kesulitan. Analisis saya melihat delapan database paling populer, termasuk PostgreSQL, Redshift, BigQuery, Hive, dan Imperato. Vertica, SQL Server, dan Redshift memiliki tingkat kesalahan tertinggi, sedangkan PostgreSQL, dan Redshift memiliki tingkat kesalahan terendah. Bahasa mungkin lebih ambisius dalam hal aplikasi, menghasilkan tingkat kesalahan yang lebih tinggi daripada menjadi lebih sulit. Apa nilai kueri kompleks? Bagaimana saya bisa menghitung nilai itu?

Kompleksitas kueri bisa jadi sulit untuk dikelola. Dengan kata lain, kita mungkin dapat mengendalikan kompleksitas dengan berbagai cara. Pergeseran merah adalah pemenang yang jelas dalam hal database analitik , terutama yang ditulis dalam bahasa seperti Vertica dan SQL Server. Sekitar 20% analis menggunakan Mode untuk menulis kueri terhadap berbagai jenis database. Apakah seorang analis yang menggunakan PostgreSQL atau BigQuery cenderung memiliki tingkat kesalahan yang lebih tinggi dalam satu bahasa atau lainnya? Untuk mengumpulkan hasil head-to-head ini, saya menggunakan perbandingan berpasangan. Myridium dan Postgres adalah dialek SQL terbaik untuk pemula, dan Redshift adalah dialek SQL terbaik untuk pengguna tingkat lanjut. Vertica telah meningkat dari bahasa yang paling sulit menjadi salah satu bahasa yang paling tidak sulit. Redshift mengalahkan Hive dan Vertica untuk analis yang mencari kemudahan penggunaan tanpa mengorbankan kecepatan.

Mengapa Nosql Lebih Baik Untuk Analisis?

Saat menangani data dalam jumlah besar, database NoSQL seperti MongoDB memiliki keunggulan signifikan dibandingkan SQL karena persyaratan skema yang fleksibel. Secara tradisional, sebagian besar analis data lebih memilih database SQL daripada database NoSQL. Sebagian besar alat BI, termasuk Looker, tidak mendukung kemampuan kueri untuk database NoSQL.

Mongodb Adalah Pilihan Terbaik Untuk Menyimpan Data Yang Membutuhkan Manipulasi Lebih Lanjut

MongoDB adalah pilihan yang sangat baik untuk pembelajaran mesin dan ilmuwan data, berkat fitur database NoSQL-nya. MongoDB memiliki sejumlah fitur canggih, seperti operasi CRUD, kerangka agregasi backend, dan mesin pencari teks, menjadikannya pilihan terbaik untuk menyimpan data yang memerlukan manipulasi lebih lanjut.

Apakah Postgresql Baik Untuk Analisis?

PostgreSQL keluar di atas. Ya, fungsi jendela di MySQL dan PostgreSQL sama. PostgreSQL, di sisi lain, menyediakan lebih banyak fungsi agregat dan memungkinkan semuanya untuk digunakan sebagai fungsi jendela, memungkinkannya menyediakan lebih banyak opsi analisis data.

Apakah Postgresql Benar-Benar Opsi yang Lebih Murah?

PostgreSQL adalah yang kedua dalam hal keandalan. Jika terjadi pemadaman data yang besar, PostgreSQL dapat dibangun kembali lebih cepat dari Oracle.
Oracle memiliki biaya lebih tinggi daripada PostgreSQL. Namun, jika Anda memerlukan kekuatan dan keandalan Oracle Database, mungkin ada baiknya Anda mempertimbangkan untuk membelinya.

Apakah Mongodb Bagus Untuk Analisis

MongoDB adalah sistem basis data berorientasi dokumen yang kuat yang cocok untuk beban kerja analitik. Ini menampilkan skema fleksibel yang memungkinkan pemodelan data yang mudah, dan bahasa kueri yang kaya memungkinkan pengembang untuk melakukan analisis data dengan mudah. Selain itu, skalabilitas horizontal dan replikasi bawaan MongoDB menjadikannya pilihan ideal untuk analisis data berskala besar.

MongoDB adalah salah satu database paling populer untuk pengembangan aplikasi. Ini adalah database fleksibel dengan skalabilitas bawaan yang lebih disukai pengembang untuk digunakan. Ada lima cara untuk menjalankan analitik di MongoDB dengan berbagai tingkat keberhasilan. Menggunakan MongoDB secara langsung untuk menjalankan kueri analitik Anda adalah metode paling sederhana. Kemudian, jika Anda perlu menyalin data, gudang data dapat digunakan. Anda tidak perlu memindahkan data, sehingga Anda dapat memulai dengan cepat, yang merupakan keuntungan besar. Gudang data memiliki reputasi yang tidak baik karena tingkat latensi kueri yang tinggi.

Dimungkinkan untuk menggunakan database relasional di rumah Anda jika kebutuhan data Anda tidak cukup besar. Penyimpanan data NoSQL lain yang dioptimalkan untuk analitik dapat digunakan untuk mereplikasi data Anda. Elasticsearch menggabungkan pengindeksan Apache Lucene dengan kemampuan pengindeksan Elasticsearch untuk memberikan analitik cepat. Rockset menawarkan analitik real-time di MongoDB melalui implementasi SQL berfitur lengkap, termasuk gabungan. Beberapa opsi yang kami sebutkan sebelumnya sangat cocok untuk aplikasi intelijen bisnis, tetapi yang lain lebih mementingkan analitik. Basis data analitik real-time Rockset berbasis cloud dan ideal untuk tim data modern. MongoDB CDC (change data capture) adalah konektor MongoDB yang dibangun di Rockset, dan aliran perubahan MongoDB dikirim melalui Rockset. Pengindeksan melalui pemindaian brute-force untuk analisis yang lebih cepat dengan biaya lebih rendah menghasilkan data yang lebih segar.

Karena munculnya database NoSQL, pasar database relasional tradisional telah terganggu. Ada banyak keuntungan untuk MongoDB, yang merupakan salah satu bahasa pemrograman paling populer. Anda dapat menggunakannya, menskalakannya, dan mengaturnya dengan mudah. Platform ini dapat menangani semua jenis data streaming atau batch. Ini juga mencakup kerangka kerja untuk agregasi.

Alat Visualisasi Nosql

Ada banyak alat visualisasi nosql berbeda yang tersedia di pasaran saat ini. Beberapa yang paling populer termasuk Tableau, QlikView, dan Power BI. Masing-masing alat ini memiliki serangkaian fitur dan kemampuan yang unik. Namun, semuanya memungkinkan pengguna untuk dengan mudah memvisualisasikan dan menganalisis data yang disimpan dalam database nosql.

SQL adalah singkatan dari Not Only SQL, dan mengacu pada database yang menyimpan data dalam format selain tabel relasional. Alat visualisasi data memungkinkan Anda membuat bagan, grafik, dan infografis dari data dalam jumlah besar. Dalam kursus ini, kita akan membahas alat paling populer untuk mengembangkan visualisasi data NoSQL . Bagan MongoDB, Kompas, Studio 3T, dan Knowi adalah beberapa alat terbaik yang tersedia yang memungkinkan Anda memvisualisasikan basis data NoSQL. MongoDB BI Connector memungkinkan integrasi alat seperti Tableau dengan MongoDB. Konektor dalam alat analisis data lainnya lebih beragam sifatnya. Platform Knowi Knowi adalah platform intelijen bisnis yang mendukung data tidak terstruktur secara native, serta terintegrasi secara native dengan banyak database NoSQL, termasuk MongoDB. Dengan Tableau, Anda dapat membuat template dasbor interaktif hanya dalam beberapa langkah sederhana. SAP Lumira menyertakan sejumlah komponen UI (antarmuka pengguna) bawaan seperti bagan, peta geografis, dan tab silang.

Marklogic And Tableau: Cara Terbaik Untuk Menganalisis Dan Memvisualisasikan Data Anda

Menggabungkan MarkLogic, satu-satunya platform database NoSQL yang dapat menganalisis dan memvisualisasikan SEMUA data – secara real time – dengan Tableau, pemimpin pasar dalam analitik visual swalayan, memungkinkan Anda untuk menganalisis dan memvisualisasikan semua data – secara real time. Dalam beberapa kasus, sejumlah besar data dapat dianalisis dengan cepat menggunakan database NoSQL seperti MongoDB karena memungkinkan penyimpanan dan pengambilan yang lebih efisien. Alat desain untuk skema database dapat digunakan untuk membuat skema yang cocok untuk tipe NoSQL tertentu , dan Alat Visualisasi MongoDB dapat digunakan untuk memvisualisasikan data di MongoDB.

Alat Analisis Mongodb

Alat analitik MongoDB memungkinkan pengguna untuk menganalisis data yang disimpan dalam database MongoDB . Alat ini dapat digunakan untuk membuat laporan, memvisualisasikan data, dan melakukan analisis statistik.

Ada delapan alat yang tersedia di MongoDB untuk mendukung operasi basis data NoSQL. Manajemen basis data, administrasi, penulisan kueri dan pengeditan, proses analitik seperti pemotongan dan pemotongan, dan pembuatan laporan semuanya dilakukan melalui penggunaan alat-alat ini. Dengan melihat alat dan karakteristiknya, kita dapat memahami betapa berharganya masing-masing alat. Di MongoDB, alat Master Basis Data Nucleon mengelola dan menyederhanakan semua tugas, mulai dari menulis kueri hingga mengelola dan menampilkannya di MongoDB. NoSQLBooster adalah alat yang kuat, populer, dan lintas platform untuk mengelola variabel, metode, dan properti MongoDB. Pustaka Spark dapat digabungkan untuk membuat database MongoDB yang lengkap.

Kapan Menggunakan Basis Data Nosql

Ada banyak alasan untuk menggunakan database NoSQL termasuk yang berikut:
-Data tidak terstruktur dengan cara tradisional dan/atau tidak cocok dengan skema database relasional.
-Data terus berubah dan/atau berkembang dengan cepat.
-Anda memerlukan kinerja tinggi dan/atau skalabilitas horizontal.
-Anda memerlukan data yang fleksibel dan/atau tanpa skema.

Pertumbuhan database NoSQL telah menyebabkan adopsi teknologi ini oleh organisasi dari semua ukuran. Artikel ini berusaha menjelaskan mengapa NoSQL semakin populer dan kapan NoSQL merupakan pilihan yang baik untuk membuat aplikasi? Itu berkembang dari frustrasi di antara perintis internet awal dengan teknologi basis data tradisional. Mengingat meningkatnya popularitas database NoSQL, sangat penting untuk mengklarifikasi pro dan kontra penggunaannya jika memungkinkan. Database NoSQL dapat ditulis dalam berbagai format, termasuk XML. Dalam konteks ini, diskusi mempertimbangkan NoSQL secara keseluruhan, mengidentifikasi alasan utama orang menggunakannya, dan memberikan pemahaman tentang penerapannya secara umum. Era cloud membawa serta pengembangan database NoSQL, dan mereka telah beradaptasi dengan otomatisasi cloud dengan sangat cepat. Integrasi database NoSQL dengan teknologi streaming real-time seringkali lebih baik daripada database relasional. Jika Anda ingin mencoba MongoDB secara gratis, cara termudah adalah dengan menggunakan MongoDB Atlas, database NoSQL paling populer.

Tidak ada keraguan bahwa basis data NoSQL semakin populer dalam beberapa tahun terakhir karena banyak keunggulannya dibandingkan basis data relasional tradisional. Basis data dalam basis data ini biasanya lebih cepat dan lebih efisien dalam hal penyimpanan. Jika aplikasi Anda memerlukan fleksibilitas atau memerlukan perubahan signifikan pada volume data, Anda mungkin ingin memikirkan tentang database NoSQL. Basis data NoSQL umumnya lebih lambat daripada basis data SQL dalam percobaan kami, tetapi mereka lebih baik dalam menyimpan pasangan nilai kunci.

Kasus Untuk Menggunakan Database Nosql

Database NoSQL semakin banyak digunakan dalam data real-time dan aplikasi web. Mereka kadang-kadang disebut sebagai Tidak hanya SQL untuk menekankan bahwa mereka dapat mendukung bahasa kueri seperti SQL atau berfungsi sebagai pelengkap database SQL dalam arsitektur yang gigih poliglot.
Keuntungan paling signifikan dari database NoSQL adalah kemampuan untuk menyimpan dan memodelkan data terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur di satu tempat.