Czy możesz używać Nosql do wykonywania analiz

Czy możesz używać NoSQL do przeprowadzania analiz? To pytanie często pojawia się podczas omawiania zalet i wad baz danych NoSQL. Odpowiedź brzmi: tak, możesz używać NoSQL do wykonywania analiz. Należy jednak pamiętać o kilku ważnych kwestiach. Bazy danych NoSQL są zaprojektowane z myślą o wysokiej wydajności i skalowalności. Oznacza to, że nie są dobrze przystosowane do obciążeń analitycznych, które wymagają złożonych zapytań lub agregacji. Bazy danych NoSQL mają również zwykle ograniczoną obsługę modelowania danych. Może to utrudniać modelowanie danych na potrzeby analiz. Wreszcie, bazy danych NoSQL zazwyczaj nie mają wbudowanych funkcji analitycznych . Oznacza to, że będziesz musiał skorzystać z narzędzi innych firm lub zbudować własne rozwiązanie analityczne. Pomimo tych wyzwań, NoSQL może być dobrą opcją do analiz, jeśli masz odpowiednie dane i odpowiednie narzędzia.

Clariba musiała dowiedzieć się więcej o bazach danych NoSQL, aby móc tworzyć nasze aplikacje analityczne . Zaimplementowaliśmy platformę skryptów Java na bazie MongoDB, a Mongoose dostarczyło bibliotekę do modelowania, która pozwoliła nam kontynuować dostarczanie analiz po wdrożeniu platformy. W wewnętrznych testach wydajności wypadł nawet lepiej niż nasza własna implementacja SAP Cloud Platform. Chociaż dołączenie do środowisk NoSQL jest możliwe, nie jest konieczne. Większość firm ma już swoje dane w znormalizowanym formacie, w którym łączenie jest obowiązkowe. Istnieje wiele widoków obliczeń, które ułatwiają łączenie i łączenia z niewielkimi lub zerowymi korzyściami w zakresie wydajności. Przepisanie istniejącego rozwiązania NoSQL nie jest możliwe – słowem, którego szukasz, jest przebudowa.

Implementacje NoSQL cieszą się dużym zainteresowaniem i okazały się bardzo obiecujące, ale nie są panaceum na nowoczesną analitykę . Jeśli szybkość i skalowalność są ważne dla konkretnej aplikacji, rozwiązania oparte na NoSQL są prawdopodobnie najlepszą opcją. Deweloperzy i użytkownicy biznesowi muszą dostosować się do technologii NoSQL, jeśli mają odnieść w tym sukces.

Strukturę danych można interpretować w dowolnym formacie przy użyciu systemów NoSQL . Model danych dokumentu, model danych wykresu, model danych klucza wartości lub model danych z szerokimi kolumnami oferują elastyczny model danych, który umożliwia wprowadzanie znaczących zmian w schemacie bez wpływu na wydajność.

Korzystając z MongoDB, możesz tworzyć zaawansowane zapytania analityczne za pomocą jego narzędzi i interfejsów API. Wnioski i działania są dostarczane z małymi opóźnieniami dzięki wysokiej współbieżności i zoptymalizowanym pod kątem analityki formatom indeksowania i przechowywania.

Analitycy danych i inżynierowie uczenia maszynowego są często zobowiązani do przechowywania metadanych, funkcji i parametrów operacyjnych modeli w bazach danych NoSQL. Z drugiej strony inżynierowie danych mogą wydobywać i przechowywać oczyszczone dane z danych.

Jeśli Twoje dane są ustrukturyzowane i zgodne z ACID, SQL jest doskonałym wyborem. Jeśli Twoje wymagania dotyczące danych są niejasne lub nieustrukturyzowane, NoSQL może być lepszą opcją. Bazy danych NoSQL nie wymagają predefiniowanych schematów, tak jak robią to bazy danych SQL.

Czy Nosql jest dobry do analiz?

Nie ma jednoznacznej odpowiedzi na to pytanie, ponieważ zależy to od konkretnych potrzeb organizacji lub projektu. Jednak wielu ekspertów uważa, że ​​nosql może być dobrym rozwiązaniem do analityki ze względu na swoją elastyczność, skalowalność i zdolność do obsługi dużych ilości danych.

Jeśli masz projekt do zrealizowania i chcesz znaleźć rozwiązanie Business Intelligence dla swoich danych Mongo, sprawdź naszą stronę MongoDB Analytics. W ciągu ostatnich kilku tygodni toczyło się wiele dyskusji na temat tego, czy instancja MongoDB może być wykorzystana do bezpośredniego przeprowadzania analizy danych. W tym artykule przyjrzymy się różnicom między opartymi na dokumentach bazami danych NoSQL, takimi jak MongoDB, a tradycyjnymi relacyjnymi bazami danych (RDBMS), znanymi również jako relacyjne bazy danych. Miliony programistów na całym świecie korzysta z MongoDB, jednej z najpopularniejszych na świecie baz danych NoSQL. Firmy, które pomagają firmom w przenoszeniu ich danych do hurtowni danych, wykonują dobrą robotę. Alternatywnie możesz użyć danych MongoDB w bazie danych SQL, a następnie użyć relacyjnej wersji danych do ich analizy. Firma eksperymentuje z wirtualizacją danych w ramach swojego tajnego sosu.

Użytkownicy mogą generować zapytania i manipulować danymi bezpośrednio z MongoDB podczas korzystania z naszego interfejsu użytkownika. Oprogramowanie typu „wskaż i kliknij” może być używane do tworzenia zapytań, podczas gdy natywne zapytania MongoDB można tworzyć za pomocą MongoDB. Nie ma potrzeby przeprowadzania transformacji danych w czasie rzeczywistym, ponieważ wszystko to odbywa się w MongoDB na żywo na maszynie. Nie jest to pierwsza baza danych i nie ostatnia, jeśli chodzi o analitykę. Korzystając z danych MongoDB, użytkownicy mogą analizować, wizualizować i tworzyć aplikacje do nauki danych w czasie rzeczywistym. Wielu utalentowanych dostawców rozwiązań pracuje nad innowacyjnymi sposobami skalowania analiz w MongoDB.

Nie ma lepszego sposobu na przechowywanie ogromnych ilości danych niż bazy danych NoSQL, ponieważ są one elastyczne i wydajne. Ponieważ MongoDB zapewnia zaawansowane możliwości wyszukiwania dla dowolnego pola lub zakresu zapytań, jest doskonałym wyborem do przechowywania dużych ilości danych. Ponadto MongoDB skaluje się w poziomie, aby sprostać wymaganiom przechowywania dużych zbiorów danych, co czyni go doskonałym wyborem.

Bazy danych Nosql: Mongodb oferuje doskonałą skalowalność

Z drugiej strony inne bazy danych NoSQL mogą zapewniać lepszą wydajność w zależności od rodzaju analizy, którą chcesz przeprowadzić. Na przykład MongoDB to doskonała platforma NoSQL do przechowywania i skalowania danych na dużą skalę. Ponieważ nie jest tak dobrze znana jak niektóre inne bazy danych NoSQL, niektórzy analitycy danych mogą nie uważać jej za swój pierwszy wybór.

Która baza danych jest najlepsza do analiz?

Oracle Database to jedna z najczęściej używanych baz danych w branży ze względu na możliwość obsługi dowolnego typu danych, w tym danych relacyjnych, graficznych, ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych, co czyni ją jedną z najlepszych baz danych na rynku.

Każdego dnia analitycy piszą tysiące zapytań w różnych językach za pomocą trybu. Zapytanie, które kończy się niepowodzeniem, jest oczywistym znakiem, że analityk ma trudności. Moja analiza dotyczyła ośmiu najpopularniejszych baz danych, w tym PostgreSQL, Redshift, BigQuery, Hive i Imperato. Vertica, SQL Server i Redshift mają najwyższe wskaźniki błędów, podczas gdy PostgreSQL i Redshift mają najniższe wskaźniki błędów. Język może być bardziej ambitny pod względem zastosowania, co skutkuje wyższymi wskaźnikami błędów, a nie sprawianiem trudności. Jaka jest wartość złożonego zapytania? Jak mogę obliczyć tę wartość?

Złożoność zapytania może być trudna do zarządzania. Innymi słowy, możemy być w stanie kontrolować złożoność na różne sposoby. Redshift jest zdecydowanym zwycięzcą, jeśli chodzi o analityczne bazy danych , szczególnie te napisane w językach takich jak Vertica i SQL Server. Około 20% analityków używa trybu do pisania zapytań do wielu typów baz danych. Czy analityk korzystający z PostgreSQL lub BigQuery ma wyższy wskaźnik błędów w jednym lub innym języku? Aby zagregować te bezpośrednie wyniki, użyłem porównań parami. Myridium i Postgres to najlepsze dialekty SQL dla początkujących, a Redshift to najlepszy dialekt SQL dla zaawansowanych użytkowników. Vertica z najtrudniejszego języka stała się jednym z najmniej trudnych. Redshift pokonuje Hive i Vertica dla analityków szukających łatwości użytkowania bez utraty szybkości.

Dlaczego Nosql jest lepszy dla analityki?

W przypadku dużych ilości danych baza danych NoSQL , taka jak MongoDB, ma znaczną przewagę nad SQL ze względu na elastyczne wymagania dotyczące schematu. Tradycyjnie większość analityków danych preferuje bazy danych SQL od baz danych NoSQL. Większość narzędzi BI, w tym Looker, nie obsługuje zapytań dla baz danych NoSQL.

Mongodb to najlepszy wybór do przechowywania danych, które wymagają dalszych manipulacji

MongoDB to doskonały wybór zarówno dla uczenia maszynowego, jak i analityków danych, dzięki funkcjom bazy danych NoSQL. MongoDB ma wiele zaawansowanych funkcji, takich jak operacje CRUD, struktura agregacji zaplecza i wyszukiwarka tekstowa, co czyni go najlepszym wyborem do przechowywania danych wymagających dalszej manipulacji.

Czy Postgresql jest dobry do analiz?

PostgreSQL wyszedł na wierzch. Tak, funkcje okna w MySQL i PostgreSQL są takie same. Z drugiej strony PostgreSQL zapewnia więcej funkcji agregujących i pozwala na używanie ich wszystkich jako funkcji okna, co pozwala na zapewnienie szerszego zakresu opcji analizy danych.

Czy Postgresql jest naprawdę tańszą opcją?

PostgreSQL zajmuje drugie miejsce pod względem niezawodności. W przypadku dużej awarii danych PostgreSQL można odbudować szybciej niż Oracle.
Oracle ma wyższy koszt niż PostgreSQL. Jeśli jednak potrzebujesz mocy i niezawodności bazy danych Oracle Database, warto rozważyć jej zakup.

Czy Mongodb jest dobry do analiz

MongoDB to potężny system baz danych zorientowany na dokumenty, który doskonale nadaje się do obciążeń analitycznych. Posiada elastyczny schemat, który pozwala na łatwe modelowanie danych, a bogaty język zapytań umożliwia programistom łatwe przeprowadzanie analizy danych. Ponadto skalowalność pozioma MongoDB i wbudowana replikacja sprawiają, że jest to idealny wybór do analizy danych na dużą skalę.

MongoDB to jedna z najpopularniejszych baz danych do tworzenia aplikacji. Jest to elastyczna baza danych z nieodłączną skalowalnością, z której programiści wolą korzystać. Istnieje pięć sposobów prowadzenia analiz w MongoDB z różnym skutkiem. Używanie MongoDB bezpośrednio do uruchamiania zapytań analitycznych jest najprostszą metodą. Następnie, jeśli trzeba skopiować dane, można skorzystać z hurtowni danych. Nie musisz przenosić danych, więc możesz szybko zacząć, co jest dużą zaletą. Hurtownie danych cieszą się niekorzystną reputacją ze względu na wysoki poziom opóźnień zapytań.

Możliwe jest użycie relacyjnej bazy danych w domu, jeśli twoje wymagania dotyczące danych nie są wystarczająco duże. Do replikacji danych można użyć innego magazynu danych NoSQL zoptymalizowanego pod kątem analiz. Elasticsearch łączy indeksowanie Apache Lucene z możliwościami indeksowania Elasticsearch, aby zapewnić szybką analizę. Rockset oferuje analitykę w czasie rzeczywistym w MongoDB poprzez w pełni funkcjonalną implementację SQL, w tym sprzężenia. Niektóre z opcji, o których wspomnieliśmy wcześniej, dobrze pasują do aplikacji Business Intelligence, ale inne dotyczą bardziej analiz. Baza danych Rockset do analiz w czasie rzeczywistym jest oparta na chmurze i jest idealna dla nowoczesnych zespołów danych. MongoDB CDC (przechwytywanie danych zmian) to złącze MongoDB wbudowane w Rockset, a strumienie zmian MongoDB są dostarczane przez Rockset. Indeksowanie za pomocą skanowania typu brute-force w celu szybszej analizy przy niższych kosztach skutkuje świeższymi danymi.

Ze względu na rozwój baz danych NoSQL tradycyjny rynek relacyjnych baz danych został zakłócony. MongoDB, który jest jednym z najpopularniejszych języków programowania, ma wiele zalet. Możesz go używać, skalować i łatwo konfigurować. Platforma może obsłużyć dowolny typ danych przesyłanych strumieniowo lub wsadowo. Zawiera również ramy dla agregacji.

Narzędzia wizualizacji Nosql

Obecnie na rynku dostępnych jest wiele różnych narzędzi do wizualizacji nosql . Niektóre z najpopularniejszych to Tableau, QlikView i Power BI. Każde z tych narzędzi ma swój własny unikalny zestaw funkcji i możliwości. Jednak wszystkie z nich pozwalają użytkownikom na łatwą wizualizację i analizę danych przechowywanych w bazie danych nosql.

SQL to akronim oznaczający Not Only SQL i odnosi się do baz danych przechowujących dane w formacie innym niż tabele relacyjne. Narzędzie do wizualizacji danych umożliwia tworzenie wykresów, diagramów i infografik z dużych ilości danych. W tym kursie omówimy najpopularniejsze narzędzia do tworzenia wizualizacji danych NoSQL . Wykresy MongoDB, Compass, Studio 3T i Knowi to jedne z najlepszych dostępnych narzędzi, które umożliwiają wizualizację baz danych NoSQL. MongoDB BI Connector umożliwia integrację narzędzi takich jak Tableau z MongoDB. Łączniki w innych narzędziach do analizy danych mają bardziej zróżnicowany charakter. Platforma Knowi Knowi to platforma analizy biznesowej, która natywnie obsługuje nieustrukturyzowane dane, a także natywnie integruje się z wieloma bazami danych NoSQL, w tym MongoDB. Dzięki Tableau możesz tworzyć interaktywne szablony pulpitów nawigacyjnych w zaledwie kilku prostych krokach. SAP Lumira zawiera szereg wbudowanych komponentów interfejsu użytkownika (interfejsu użytkownika), takich jak wykresy, mapy geograficzne i tabele przestawne.

Marklogic i Tableau: najlepszy sposób na analizę i wizualizację danych

Połączenie MarkLogic, jedynej platformy bazy danych NoSQL, która może analizować i wizualizować WSZYSTKIE dane – w czasie rzeczywistym – z Tableau, liderem rynku samoobsługowej analizy wizualnej, umożliwia analizę i wizualizację wszystkich danych – w czasie rzeczywistym. W niektórych przypadkach duże ilości danych można szybko przeanalizować za pomocą baz danych NoSQL, takich jak MongoDB, ponieważ pozwalają one na wydajniejsze przechowywanie i wyszukiwanie. Narzędzia do projektowania schematów baz danych mogą być używane do tworzenia schematów odpowiednich dla określonego typu NoSQL , a narzędzia do wizualizacji MongoDB mogą służyć do wizualizacji danych w MongoDB.

Narzędzia analityczne Mongodb

Narzędzia analityczne MongoDB pozwalają użytkownikom analizować dane przechowywane w bazach danych MongoDB . Narzędzia te mogą służyć do generowania raportów, wizualizacji danych i przeprowadzania analiz statystycznych.

W MongoDB dostępnych jest osiem narzędzi do obsługi operacji na bazie danych NoSQL. Zarządzanie bazą danych, administracja, pisanie i edytowanie zapytań, procesy analityczne, takie jak cięcie i cięcie, oraz generowanie raportów są realizowane za pomocą tych narzędzi. Przyglądając się narzędziom i ich cechom, możemy dobrze zrozumieć, jak cenne jest każde z nich. W MongoDB narzędzie Nucleon Database Master zarządza wszystkimi zadaniami i upraszcza je, od pisania zapytania po zarządzanie i wyświetlanie ich w MongoDB. NoSQLBooster to potężne, popularne i wieloplatformowe narzędzie do zarządzania zmiennymi, metodami i właściwościami MongoDB. Biblioteki Spark można łączyć w celu stworzenia kompletnej bazy danych MongoDB.

Kiedy używać bazy danych Nosql

Istnieje wiele powodów, dla których warto korzystać z bazy danych NoSQL, w tym:
-Dane nie mają tradycyjnej struktury i/lub nie pasują dobrze do schematu relacyjnej bazy danych.
-Dane stale się zmieniają i/lub szybko rosną.
-Potrzebujesz wysokiej wydajności i/lub skalowalności poziomej.
-Potrzebujesz elastycznych i/lub pozbawionych schematów danych.

Rozwój baz danych NoSQL doprowadził do przyjęcia tej technologii przez organizacje różnej wielkości. Ten artykuł ma na celu wyjaśnienie, dlaczego NoSQL zyskuje na popularności i kiedy NoSQL jest dobrym wyborem do tworzenia aplikacji? Wyewoluował z frustracji wczesnych pionierów Internetu związanej z tradycyjną technologią baz danych. Biorąc pod uwagę wzrost popularności baz danych NoSQL, niezwykle ważne jest wyjaśnienie zalet i wad korzystania z nich, gdy jest to możliwe. Bazy danych NoSQL można pisać w różnych formatach, w tym XML. W tym kontekście dyskusja dotyczy NoSQL jako całości, identyfikuje główne powody, dla których ludzie z niego korzystają, i zapewnia ogólny wgląd w jego zastosowanie. Era chmury przyniosła ze sobą rozwój baz danych NoSQL, które bardzo szybko przystosowały się do automatyzacji chmury. Integracja bazy danych NoSQL z technologiami przesyłania strumieniowego w czasie rzeczywistym jest często lepsza niż w przypadku relacyjnej bazy danych. Jeśli chcesz wypróbować MongoDB za darmo, najprostszym sposobem jest skorzystanie z MongoDB Atlas, najpopularniejszej bazy danych NoSQL.

Nie ma wątpliwości, że bazy danych NoSQL zyskały na popularności w ostatnich latach ze względu na ich liczne zalety w porównaniu z tradycyjnymi relacyjnymi bazami danych. Bazy danych w tych bazach danych są zazwyczaj szybsze i bardziej wydajne, jeśli chodzi o przechowywanie. Jeśli Twoja aplikacja wymaga elastyczności lub znacznych zmian w ilości danych, warto pomyśleć o bazach danych NoSQL. W naszych eksperymentach bazy danych NoSQL są generalnie wolniejsze niż bazy danych SQL, ale lepiej radziły sobie z przechowywaniem par klucz-wartość.

Przypadek użycia bazy danych Nosql

Bazy danych NoSQL są coraz częściej wykorzystywane w danych czasu rzeczywistego i aplikacjach internetowych. Czasami są one określane jako Nie tylko SQL, aby podkreślić, że mogą obsługiwać języki zapytań podobne do SQL lub służyć jako uzupełnienie baz danych SQL w architekturach trwałych poliglotów.
Najważniejszą zaletą bazy danych NoSQL jest możliwość przechowywania i modelowania danych ustrukturyzowanych, częściowo ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych w jednym miejscu.