Puoi usare Nosql per fare analisi

Puoi usare NoSQL per eseguire analisi? Questa è una domanda che si pone spesso quando si discutono i pro e i contro dei database NoSQL. La risposta è sì, puoi utilizzare NoSQL per eseguire analisi. Tuttavia, ci sono alcune considerazioni importanti da tenere a mente. I database NoSQL sono progettati per prestazioni elevate e scalabilità. Ciò significa che non sono adatti per carichi di lavoro analitici che richiedono query o aggregazioni complesse. I database NoSQL tendono inoltre ad avere un supporto limitato per la modellazione dei dati. Ciò può rendere difficile modellare i dati per l'analisi. Infine, i database NoSQL in genere non dispongono di funzionalità di analisi integrate . Ciò significa che dovrai utilizzare strumenti di terze parti o creare la tua soluzione di analisi. Nonostante queste sfide, NoSQL può essere una buona opzione per l'analisi se disponi dei dati giusti e degli strumenti giusti.

Clariba aveva bisogno di saperne di più sui database NoSQL per creare le nostre applicazioni di analisi . Abbiamo implementato un framework di script Java su MongoDB e Mongoose ha fornito una libreria di modellazione che ci ha permesso di continuare a fornire analisi dopo l'implementazione del framework. Ha persino ottenuto risultati migliori rispetto alla nostra implementazione di SAP Cloud Platform nei test delle prestazioni interni. Sebbene l'adesione agli ambienti NoSQL sia possibile, non è necessaria. La maggior parte delle aziende ha già i propri dati in un formato normalizzato in cui le unioni sono obbligatorie. Esistono molte viste di calcolo che semplificano l'unione e le unioni con pochi o nessun vantaggio in termini di prestazioni. Non è possibile riscrivere una soluzione NoSQL esistente: la parola che stai cercando è ricostruzione.

C'è molta eccitazione per le implementazioni NoSQL e si sono dimostrate molto promettenti, ma non sono una panacea per l'analisi moderna . Se la velocità e la scalabilità sono importanti per un'applicazione specifica, le soluzioni basate su NoSQL sono probabilmente l'opzione migliore. Gli sviluppatori e gli utenti aziendali devono adattarsi alle tecnologie NoSQL se vogliono avere successo.

La struttura dei dati può essere interpretata in qualsiasi formato utilizzando i sistemi NoSQL . Il modello di dati del documento, il modello di dati del grafico, il modello di dati del valore chiave o il modello di dati a colonne larghe offrono tutti un modello di dati flessibile che consente modifiche significative allo schema senza influire sulle prestazioni.

Utilizzando MongoDB, puoi creare sofisticate query di analisi con l'aiuto dei suoi strumenti e API. Gli insight e le azioni vengono forniti a bassa latenza con alta concorrenza e formati di archiviazione e indicizzazione ottimizzati per l'analisi.

I data scientist e gli ingegneri di machine learning sono spesso tenuti a archiviare i metadati, le funzionalità e i parametri operativi dei modelli nei database NoSQL. I data engineer, d'altra parte, possono estrarre e archiviare dati puliti dai dati.

Se i tuoi dati sono strutturati e conformi ad ACID, SQL è un'ottima scelta. Se i tuoi requisiti di dati non sono chiari o se non sono strutturati, NoSQL potrebbe essere un'opzione migliore. I database NoSQL non richiedono schemi predefiniti come fanno i database SQL.

Nosql va bene per l'analisi?

Non esiste una risposta definitiva a questa domanda in quanto dipende dalle esigenze specifiche dell'organizzazione o del progetto. Tuttavia, molti esperti ritengono che nosql possa essere una buona opzione per l'analisi grazie alla sua flessibilità, scalabilità e capacità di gestire grandi quantità di dati.

Se hai un progetto da completare e vuoi trovare una soluzione di business intelligence per i tuoi dati Mongo, dai un'occhiata alla nostra pagina MongoDB Analytics. Nelle ultime settimane si è discusso molto sulla possibilità di utilizzare un'istanza MongoDB per condurre direttamente l'analisi dei dati. In questo articolo, esamineremo le distinzioni tra database NoSQL basati su documenti come MongoDB e database relazionali tradizionali (RDBMS), noti anche come database relazionali. Milioni di sviluppatori in tutto il mondo utilizzano MongoDB, uno dei database NoSQL più famosi al mondo. Le aziende che assistono le aziende nello spostamento dei propri dati in un data warehouse stanno facendo un buon lavoro. In alternativa, puoi utilizzare i dati MongoDB in un database SQL, quindi utilizzare la versione relazionale dei dati per analizzarli. L'azienda sta sperimentando la virtualizzazione dei dati come parte della sua salsa segreta.

Gli utenti possono generare query e manipolare i dati direttamente da MongoDB mentre utilizzano la nostra interfaccia utente. Il software point-and-click può essere utilizzato per creare query, mentre le query MongoDB native possono essere create con MongoDB. Non è necessario eseguire la trasformazione dei dati in tempo reale perché tutto ciò viene eseguito in MongoDB dal vivo sulla macchina. Non è il primo database, e non sarà l'ultimo, quando si tratta di analisi. Utilizzando i dati MongoDB, gli utenti possono analizzare, visualizzare e creare app di data science in tempo reale. Un gran numero di fornitori di soluzioni di talento sta lavorando a modi innovativi per ridimensionare l'analisi su MongoDB.

Non esiste un modo migliore per archiviare enormi quantità di dati rispetto ai database NoSQL perché sono flessibili ed efficienti. Poiché MongoDB offre funzionalità di ricerca avanzate per qualsiasi campo o gamma di query, è una scelta eccellente per archiviare grandi quantità di dati. Inoltre, MongoDB si ridimensiona orizzontalmente per soddisfare le esigenze di archiviazione di big data, rendendolo una scelta eccellente.

Database Nosql: MongoDB offre grande scalabilità

Altri database NoSQL, invece, possono fornire prestazioni migliori a seconda del tipo di analisi che sei interessato a condurre. MongoDB, ad esempio, è un'eccellente piattaforma NoSQL per l'archiviazione e la scalabilità dei dati su larga scala. Poiché non è noto come altri database NoSQL, alcuni analisti di dati potrebbero non considerarlo la loro prima scelta.

Quale Db è il migliore per l'analisi?

Oracle Database è uno dei database più utilizzati nel settore grazie alla sua capacità di gestire qualsiasi tipo di dati, inclusi dati relazionali, grafici, strutturati e non strutturati, rendendolo uno dei migliori database sul mercato.

Ogni giorno, gli analisti scrivono migliaia di query in una varietà di lingue utilizzando Mode. Una query che fallisce è un segno evidente che un analista sta avendo difficoltà. La mia analisi ha esaminato gli otto database più popolari, tra cui PostgreSQL, Redshift, BigQuery, Hive e Imperato. Vertica, SQL Server e Redshift hanno i tassi di errore più elevati, mentre PostgreSQL e Redshift hanno i tassi di errore più bassi. Il linguaggio può essere più ambizioso in termini di applicazione, con conseguenti tassi di errore più elevati piuttosto che essere più difficile. Qual è il valore di una query complessa? Come posso calcolare quel valore?

La complessità di una query può essere difficile da gestire. In altre parole, potremmo essere in grado di controllare la complessità con una varietà di mezzi. Redshift è un chiaro vincitore quando si tratta di database analitici , in particolare quelli scritti in linguaggi come Vertica e SQL Server. Circa il 20% degli analisti usa Mode per scrivere query su più tipi di database. Un analista che utilizza PostgreSQL o BigQuery tende ad avere tassi di errore più elevati in una lingua o in un'altra? Per aggregare questi risultati testa a testa, ho utilizzato confronti a coppie. Myridium e Postgres sono i migliori dialetti SQL per principianti e Redshift è il miglior dialetto SQL per utenti avanzati. Vertica è passata dall'essere la lingua più difficile ad essere una delle meno difficili. Redshift batte Hive e Vertica per gli analisti che cercano facilità d'uso senza sacrificare la velocità.

Perché Nosql è migliore per l'analisi?

Quando si tratta di grandi quantità di dati, un database NoSQL come MongoDB ha un vantaggio significativo rispetto a SQL grazie ai suoi requisiti di schema flessibili. Tradizionalmente, la maggior parte degli analisti di dati preferisce i database SQL ai database NoSQL. La maggior parte degli strumenti BI, incluso Looker, non supporta le funzionalità di query per i database NoSQL.

MongoDB è la scelta migliore per l'archiviazione di dati che richiedono ulteriori manipolazioni

MongoDB è una scelta eccellente sia per l'apprendimento automatico che per i data scientist, grazie alle sue funzionalità di database NoSQL. MongoDB ha una serie di potenti funzionalità, come operazioni CRUD, un framework di aggregazione back-end e un motore di ricerca testuale, che lo rendono la scelta migliore per l'archiviazione di dati che richiedono ulteriori manipolazioni.

Postgresql è utile per l'analisi?

PostgreSQL è risultato il migliore. Sì, le funzioni della finestra in MySQL e PostgreSQL sono le stesse. PostgreSQL, d'altra parte, fornisce più funzioni di aggregazione e consente di utilizzarle tutte come funzioni di finestra, consentendogli di fornire una gamma più ampia di opzioni di analisi dei dati.

Postgresql è davvero l'opzione più economica?

PostgreSQL è al secondo posto in termini di affidabilità. In caso di una grande interruzione dei dati, PostgreSQL può essere ricostruito più velocemente di Oracle.
Oracle ha un costo maggiore rispetto a PostgreSQL. Tuttavia, se hai bisogno della potenza e dell'affidabilità di Oracle Database, potrebbe valere la pena considerare di acquistarlo.

MongoDB è buono per l'analisi

MongoDB è un potente sistema di database orientato ai documenti che ben si adatta ai carichi di lavoro analitici. Presenta uno schema flessibile che consente una facile modellazione dei dati e il suo ricco linguaggio di query consente agli sviluppatori di eseguire facilmente l'analisi dei dati. Inoltre, la scalabilità orizzontale e la replica integrata di MongoDB lo rendono la scelta ideale per l'analisi dei dati su larga scala.

MongoDB è uno dei database più popolari per lo sviluppo di applicazioni. È un database flessibile con scalabilità intrinseca che gli sviluppatori preferiscono utilizzare. Esistono cinque modi per eseguire analisi in MongoDB con vari gradi di successo. L'utilizzo diretto di MongoDB per eseguire le query analitiche è il metodo più semplice. Quindi, se è necessario copiare i dati, è possibile utilizzare un data warehouse. Non devi spostare i dati, quindi puoi iniziare rapidamente, il che è un grande vantaggio. I data warehouse hanno una reputazione sfavorevole a causa di un elevato livello di latenza delle query.

È possibile utilizzare un database relazionale a casa tua se i tuoi requisiti di dati non sono abbastanza grandi. Un altro archivio dati NoSQL ottimizzato per l'analisi può essere utilizzato per replicare i dati. Elasticsearch combina l'indicizzazione di Apache Lucene con le funzionalità di indicizzazione di Elasticsearch per fornire analisi rapide. Rockset offre analisi in tempo reale su MongoDB attraverso un'implementazione SQL completa, inclusi i join. Alcune delle opzioni menzionate in precedenza sono adatte alle applicazioni di business intelligence, ma altre sono più interessate all'analisi. Il database di analisi in tempo reale di Rockset è basato su cloud e ideale per i moderni team di dati. MongoDB CDC (change data capture) è un connettore MongoDB integrato in Rockset e i flussi di modifica MongoDB vengono forniti tramite Rockset. L'indicizzazione su scansioni a forza bruta per un'analisi più rapida a un costo inferiore si traduce in dati più aggiornati.

A causa dell'ascesa dei database NoSQL, il tradizionale mercato dei database relazionali è stato sconvolto. Ci sono numerosi vantaggi in MongoDB, che è uno dei linguaggi di programmazione più popolari. Puoi usarlo, ridimensionarlo e configurarlo facilmente. La piattaforma può gestire qualsiasi tipo di streaming o dati batch. Include anche un framework per l'aggregazione.

Strumenti di visualizzazione Nosql

Oggi sul mercato sono disponibili molti diversi strumenti di visualizzazione nosql . Alcuni dei più popolari includono Tableau, QlikView e Power BI. Ciascuno di questi strumenti ha il proprio insieme unico di caratteristiche e capacità. Tuttavia, tutti consentono agli utenti di visualizzare e analizzare facilmente i dati memorizzati in un database nosql.

SQL è un acronimo che sta per Not Only SQL e si riferisce a database che memorizzano dati in un formato diverso dalle tabelle relazionali. Uno strumento di visualizzazione dei dati consente di creare diagrammi, grafici e infografiche da grandi quantità di dati. In questo corso esamineremo gli strumenti più popolari per lo sviluppo della visualizzazione dei dati NoSQL . I grafici MongoDB, Compass, Studio 3T e Knowi sono alcuni dei migliori strumenti disponibili che ti consentono di visualizzare database NoSQL. MongoDB BI Connector consente l'integrazione di strumenti come Tableau con MongoDB. I connettori in altri strumenti di analisi dei dati sono di natura più diversificata. La piattaforma Knowi Knowi è una piattaforma di business intelligence che supporta i dati non strutturati in modo nativo, nonché l'integrazione nativa con molti database NoSQL, incluso MongoDB. Con Tableau puoi creare modelli di dashboard interattivi in ​​pochi semplici passaggi. SAP Lumira include una serie di componenti UI (interfaccia utente) integrati come grafici, mappe geografiche e tabelle a campi incrociati.

Marklogic e Tableau: il modo migliore per analizzare e visualizzare i tuoi dati

La combinazione di MarkLogic, l'unica piattaforma di database NoSQL in grado di analizzare e visualizzare TUTTI i dati, in tempo reale, con Tableau, leader di mercato nell'analisi visiva self-service, ti consente di analizzare e visualizzare tutti i dati, in tempo reale. In alcuni casi, è possibile analizzare rapidamente grandi quantità di dati utilizzando database NoSQL come MongoDB perché consentono un'archiviazione e un recupero più efficienti. Gli strumenti di progettazione per gli schemi di database possono essere utilizzati per crearne di adatti a uno specifico tipo NoSQL e gli strumenti di visualizzazione di MongoDB possono essere utilizzati per visualizzare i dati in MongoDB.

Strumenti di analisi di MongoDB

Gli strumenti di analisi MongoDB consentono agli utenti di analizzare i dati archiviati nei database MongoDB . Questi strumenti possono essere utilizzati per generare report, visualizzare dati ed eseguire analisi statistiche.

Ci sono otto strumenti disponibili in MongoDB per supportare le operazioni del database NoSQL. La gestione del database, l'amministrazione, la scrittura e la modifica di query, i processi analitici come lo slicing and dicing e la generazione di report sono tutti realizzati attraverso l'uso di questi strumenti. Osservando gli strumenti e le loro caratteristiche, possiamo avere una buona idea di quanto sia prezioso ciascuno di essi. In MongoDB, lo strumento Nucleon Database Master gestisce e semplifica tutte le attività, dalla scrittura di una query alla gestione e visualizzazione in MongoDB. NoSQLBooster è uno strumento potente, popolare e multipiattaforma per la gestione di variabili, metodi e proprietà MongoDB. Le librerie di Spark possono essere combinate per creare un database MongoDB completo.

Quando utilizzare il database Nosql

Ci sono molti motivi per utilizzare un database NoSQL, inclusi i seguenti:
-I dati non sono strutturati in modo tradizionale e/o non si adattano bene a uno schema di database relazionale.
-I dati cambiano costantemente e/o crescono rapidamente.
-Hai bisogno di alte prestazioni e/o scalabilità orizzontale.
-Hai bisogno di dati flessibili e/o senza schemi.

La crescita dei database NoSQL ha portato all'adozione di questa tecnologia da parte di organizzazioni di tutte le dimensioni. Questo articolo cerca di spiegare perché NoSQL sta crescendo in popolarità e quando NoSQL è una buona scelta per la creazione di applicazioni? Si è evoluto dalla frustrazione tra i primi pionieri di Internet con la tradizionale tecnologia di database. Dato l'aumento della popolarità dei database NoSQL, è fondamentale chiarire i pro e i contro del loro utilizzo quando possibile. I database NoSQL possono essere scritti in una varietà di formati, incluso XML. In questo contesto, la discussione considera NoSQL nel suo complesso, identifica i motivi principali per cui le persone lo utilizzano e fornisce informazioni sulla sua applicazione in generale. L'era del cloud ha portato con sé lo sviluppo di database NoSQL e si sono adattati molto rapidamente all'automazione del cloud. L'integrazione di un database NoSQL con le tecnologie di streaming in tempo reale è spesso migliore di quella di un database relazionale. Se vuoi provare MongoDB gratuitamente, il modo più semplice è utilizzare MongoDB Atlas, il database NoSQL più popolare.

Non c'è dubbio che i database NoSQL siano cresciuti in popolarità negli ultimi anni grazie ai loro numerosi vantaggi rispetto ai tradizionali database relazionali. I database in questi database sono in genere più veloci ed efficienti quando si tratta di archiviazione. Se la tua applicazione richiede flessibilità o richiede modifiche significative al volume di dati, potresti pensare ai database NoSQL. I database NoSQL sono generalmente più lenti dei database SQL nei nostri esperimenti, ma erano più bravi a memorizzare coppie chiave-valore.

Il caso per l'utilizzo di un database Nosql

I database NoSQL sono sempre più utilizzati nei dati in tempo reale e nelle applicazioni web. A volte sono indicati come Non solo SQL per sottolineare che possono supportare linguaggi di query simili a SQL o fungere da complemento ai database SQL in architetture poliglotte persistenti.
Il vantaggio più significativo di un database NoSQL è la capacità di archiviare e modellare dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati in un unico posto.