기계 학습 애플리케이션을 위한 SQL 및 NoSQL 데이터베이스의 장단점

기계 학습 애플리케이션에 SQL 또는 NoSQL 데이터베이스를 사용할 것인지에 대한 질문은 어려운 문제입니다. 각 접근 방식에는 장단점이 있으며 결정은 궁극적으로 응용 프로그램의 특정 요구 사항에 따라 달라집니다. SQL 데이터베이스는 복잡한 쿼리 및 데이터 조작이 필요한 애플리케이션에 적합합니다. SQL 데이터의 구조적 특성으로 인해 조인 및 집계와 같은 작업을 쉽게 수행할 수 있습니다. 또한 대부분의 SQL 데이터베이스는 데이터 무결성을 보장하는 데 중요한 강력한 트랜잭션 지원을 제공합니다. 반면에 NoSQL 데이터베이스는 데이터 모델링 측면에서 더 유연합니다. 이것은 복잡하거나 변화하는 데이터 요구 사항 이 있는 응용 프로그램에 이점이 될 수 있습니다. 또한 NoSQL 데이터베이스는 SQL 데이터베이스보다 확장성이 뛰어난 경향이 있으며 이는 빠르게 성장할 것으로 예상되는 애플리케이션에 중요합니다. 궁극적으로 기계 학습 애플리케이션에 사용할 데이터베이스 유형에 대한 결정은 애플리케이션의 특정 요구 사항에 따라 다릅니다. 응용 프로그램에 복잡한 쿼리 및 데이터 조작이 필요한 경우 SQL 데이터베이스가 최선의 선택일 수 있습니다. 애플리케이션이 빠르게 성장할 것으로 예상되거나 복잡한 데이터 요구 사항이 있는 경우 NoSQL 데이터베이스가 더 나은 옵션일 수 있습니다.

데이터 과학의 기초는 데이터입니다. 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)은 데이터를 저장하는 데 자주 사용됩니다. DBMS 언어는 시스템과의 통신 및 상호 작용에 사용됩니다. SQL(구조적 쿼리 언어)은 데이터베이스와 상호 작용하는 데 사용되는 스크립팅 언어입니다. 데이터베이스 분야의 또 다른 용어는 NoSQL 데이터베이스로 최근 몇 년간 인기를 끌었습니다. 비관계형 데이터베이스인 NoSQL 데이터베이스의 데이터는 테이블이나 레코드에 저장되지 않습니다. 개방형 스토리지 아키텍처가 아닌 데이터 스토리지 구조는 특정 요구 사항을 충족하도록 맞춤화됩니다.

열 지향, 문서 지향, 키-값 쌍 및 그래프 데이터베이스 의 네 가지 유형의 데이터베이스가 있습니다. Python의 예로 MongoDB는 문서 지향 데이터베이스입니다. 다른 유형의 데이터베이스에 비해 NoSQL 데이터베이스의 장점은 데이터 구조를 보다 자유롭게 설계할 수 있다는 것입니다. 반면에 SQL 데이터베이스는 더 엄격한 구조와 더 제한된 수의 데이터 유형을 가지고 있습니다. 초보자에게 가장 좋은 옵션은 SQL로 시작한 다음 NoSQL로 이동하는 것입니다. 각각의 장점과 단점이 있으므로 데이터, 응용 프로그램 및 사용 편의성 측면에서 각각의 장단점을 생각해야 합니다. SQL이 NoSQL보다 성능이 좋고 어느 정도는 그 반대지만 더 우수하다고 말할 수는 없습니다. 관찰한 내용에 따라 최선의 결정을 내릴 수 있습니다.

관계형 데이터베이스에 비해 NoSQL 데이터베이스에는 많은 이점이 있습니다. 유연한 데이터 모델이고 쿼리 속도가 매우 빠르며 수평 및 수직 확장 데이터 모델이 모두 있으므로 개발자가 사용하기 쉽습니다. NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 매우 유연한 스키마를 사용합니다.

SQL 쿼리는 데이터 일관성, 데이터 무결성 및 데이터 중복성을 위해 ACID 속성을 준수하기 때문에 NoSQL 쿼리보다 성능이 좋습니다.

게임, 모바일 및 웹과 같은 많은 최신 애플리케이션에는 유연하고 확장 가능하며 고성능 및 고기능 기능을 갖춘 데이터베이스가 필요하므로 NoSQL 데이터베이스는 이러한 환경에 이상적입니다.

애플리케이션이 런타임 동안 높은 수준의 유연성을 필요로 하는 경우 NoSQL을 피하는 것도 좋은 생각입니다. 데이터 볼륨 측면에서 대규모 변경이 없는 경우 일관성이 필수적이므로 SQL 데이터베이스가 더 나은 선택입니다.

기계 학습에 Sql 또는 Nosql이 더 나은가요?

대규모 프로젝트를 위한 기계 학습, 컴퓨터 비전 및 자연어 처리에서 NoSQL 데이터베이스가 MySQL보다 선택되는 이유는 무엇입니까? SQL 데이터베이스에는 많은 양의 데이터가 저장되어 있지만 하나의 시스템에만 저장되어 있으며 SQL 데이터베이스에 가장 심각한 결함이 있습니다.

구매할 데이터베이스를 결정할 때는 관계형 데이터베이스(SQL) 또는 비관계형 데이터베이스(NoSQL)를 선택해야 합니다. 프로젝트에 필요한 데이터베이스 유형에 대해 정보에 입각한 결정을 내리려면 둘 사이의 차이점을 이해하는 것이 중요합니다. 데이터베이스 관계형 모듈은 빅데이터에 필수적인 동적인 방식으로 구조화될 수 있기 때문에 빅데이터에 더 적합합니다. 키-값 쌍, 문서 기반, 그래프 데이터베이스 또는 와이드 컬럼 저장소는 요구 사항에 따라 모두 실행 가능한 선택입니다. 결과적으로 단일 문서가 고유한 구조를 가질 수 없으므로 정해진 구조 없이 문서를 작성할 수 있습니다. NoSQL의 경우, 특히 빅 데이터 및 데이터 분석의 맥락에서 많은 논쟁이 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 커뮤니티에서 구축하거나 관리 및 설정을 위해 외부 전문가를 고용할 수 있습니다.

일반적으로 NoSQL은 SQL이 NoSQL 데이터베이스에서 수행하는 것과 동일한 읽기 및 쓰기 작업을 데이터 엔터티에서 수행합니다. Google, Yahoo 및 Amazon은 대규모 데이터 세트를 위한 NoSQL 데이터베이스를 개발한 회사의 예입니다. 기존의 관계형 데이터베이스 는 처리 용량 부족으로 인해 증가한 데이터 양을 처리할 수 없었습니다. NoSQL 데이터베이스는 수평으로 확장할 수 있으므로 필요에 따라 더 크고 강력해질 수 있습니다. 이러한 애플리케이션은 콘텐츠 관리 시스템, 빅 데이터 애플리케이션 및 실시간 분석과 같은 특정 스키마 정의가 없는 애플리케이션에 이상적일 뿐만 아니라 맞춤형 스키마 정의를 지원하는 데에도 탁월합니다.

데이터베이스의 데이터 저장 및 관리는 운영에 매우 중요합니다. 연구원, 데이터 과학자 및 기계 학습 엔지니어가 대량의 데이터를 저장하고 액세스하기 위해 사용합니다.
SQL 데이터베이스는 여러 면에서 NoSQL 데이터베이스와 다릅니다. 데이터 과학자와 기계 학습 엔지니어는 이를 사용하여 데이터, 모델의 메타데이터, 기능 및 작업 매개 변수를 저장할 수 있습니다.
키-값 저장소의 경우 SQL 데이터베이스는 일반적으로 NoSQL 데이터베이스보다 빠릅니다. 반면 일부 NoSQL 데이터베이스는 ACID 트랜잭션을 완전히 지원하지 않아 데이터 불일치가 발생할 수 있습니다.

Nosql 대 Sql: 데이터 과학자에게 더 나은 것은 무엇입니까?

데이터 저장에만 관심이 있는 경우 필요한 모든 쿼리 기능이 필요하지 않은 경우 NoSQL이 더 나은 옵션일 수 있습니다. 데이터 과학자들 사이에서 가장 인기 있는 도구 중에는 MongoDB, Cassandra 및 DynamoDB가 있습니다. 뛰어난 내구성, 고성능 및 확장성 외에도 이러한 각 데이터베이스는 데이터 저장 및 검색에 이상적입니다.