Os prós e contras dos bancos de dados SQL e NoSQL para aplicativos de aprendizado de máquina

A questão de usar um banco de dados SQL ou NoSQL para um aplicativo de aprendizado de máquina é difícil. Existem prós e contras em cada abordagem, e a decisão depende, em última análise, das necessidades específicas do aplicativo. Os bancos de dados SQL são adequados para aplicativos que exigem consulta complexa e manipulação de dados. A natureza estruturada dos dados SQL facilita a execução de operações como junções e agregações. Além disso, a maioria dos bancos de dados SQL oferece suporte robusto a transações, o que é importante para garantir a integridade dos dados. Os bancos de dados NoSQL, por outro lado, são mais flexíveis em termos de modelagem de dados. Isso pode ser um benefício para aplicativos que possuem requisitos de dados complexos ou variáveis. Os bancos de dados NoSQL também tendem a ser mais escaláveis ​​do que os bancos de dados SQL, o que é importante para aplicativos que devem crescer rapidamente. Por fim, a decisão de qual tipo de banco de dados usar para um aplicativo de aprendizado de máquina depende das necessidades específicas do aplicativo. Se o aplicativo exigir consulta complexa e manipulação de dados, um banco de dados SQL provavelmente será a melhor escolha. Se for esperado que o aplicativo cresça rapidamente ou tenha requisitos de dados complexos, um banco de dados NoSQL pode ser uma opção melhor.

A base da ciência de dados são os dados. Um sistema de gerenciamento de banco de dados (DBMS) é freqüentemente usado para armazenar dados. As linguagens do DBMS são usadas para comunicação e interação com o sistema. SQL (linguagem de consulta estruturada) é uma linguagem de script usada para interagir com bancos de dados. Outro termo no campo dos bancos de dados são os bancos de dados NoSQL, que decolaram nos últimos anos. Os dados em bancos de dados NoSQL, que são bancos de dados não relacionais, não são armazenados em tabelas ou registros. Em vez de ter uma arquitetura de armazenamento aberta, a estrutura de armazenamento de dados é adaptada para atender a requisitos específicos.

Existem quatro tipos de bancos de dados: orientados a colunas, orientados a documentos, pares chave-valor e bancos de dados gráficos . O MongoDB, como exemplo do Python, é um banco de dados orientado a documentos. A vantagem dos bancos de dados NoSQL sobre outros tipos de bancos de dados é que eles permitem que você projete sua estrutura de dados com mais liberdade. Os bancos de dados SQL, por outro lado, possuem uma estrutura mais rígida e um número mais limitado de tipos de dados. A melhor opção para iniciantes seria começar com SQL e depois passar para NoSQL. Cada um tem seu próprio conjunto de vantagens e desvantagens, então você deve pensar nas vantagens e desvantagens de cada um em termos de dados, aplicação e facilidade de uso. Embora o SQL tenha um desempenho melhor do que o NoSQL e, até certo ponto, o contrário, não posso dizer que seja superior. Você pode tomar a melhor decisão com base no que observa.

Existem inúmeras vantagens para os bancos de dados NoSQL em relação aos bancos de dados relacionais. Eles são modelos de dados flexíveis, têm consultas muito rápidas e são fáceis de usar para desenvolvedores porque possuem modelos de dados escalados horizontal e verticalmente. Os bancos de dados NoSQL geralmente usam esquemas muito flexíveis.

Uma consulta SQL tem um desempenho melhor do que uma consulta NoSQL porque adere às propriedades ACID para consistência de dados, integridade de dados e redundância de dados.

Muitos aplicativos modernos, como jogos, dispositivos móveis e Web, exigem bancos de dados com recursos flexíveis, escaláveis, de alto desempenho e altamente funcionais, tornando os bancos de dados NoSQL ideais para esses ambientes.

Se seu aplicativo requer um alto nível de flexibilidade durante o tempo de execução, também é uma boa ideia evitar o NoSQL. A consistência é essencial se não houver alterações em grande escala em termos de volume de dados, portanto, os bancos de dados SQL são uma escolha melhor.

Sql ou Nosql é melhor para aprendizado de máquina?

Quais são algumas das razões pelas quais os bancos de dados NoSQL são escolhidos em vez do MySQL em aprendizado de máquina, visão computacional e processamento de linguagem natural para projetos de grande escala? Existe uma grande quantidade de dados armazenados em bancos de dados SQL, mas apenas em uma máquina, com a falha mais grave em bancos de dados SQL.

Quando se trata de decidir qual banco de dados comprar, você deve escolher um banco de dados relacional (SQL) ou um banco de dados não relacional (NoSQL). É fundamental entender as diferenças entre os dois para tomar uma decisão informada sobre o tipo de banco de dados necessário para um projeto. Os módulos relacionais de banco de dados são mais adequados para big data porque podem ser estruturados de maneira dinâmica, o que é essencial para big data. Um par chave-valor, um banco de dados gráfico baseado em documento ou um armazenamento de colunas largas são opções viáveis, dependendo dos requisitos. Como resultado, nenhum documento pode ter sua própria estrutura única, tornando possível que documentos sejam criados sem uma estrutura definida. Em termos de NoSQL, há muito debate, principalmente no contexto de big data e análise de dados. Os bancos de dados NoSQL podem ser criados pela comunidade ou contratados por um especialista externo para gerenciar e configurar.

Em geral, o NoSQL executa as mesmas operações de leitura e gravação em uma entidade de dados que o SQL em um banco de dados NoSQL. Google, Yahoo e Amazon são exemplos de empresas que desenvolveram bancos de dados NoSQL para grandes conjuntos de dados. Os bancos de dados relacionais tradicionais não conseguiram lidar com o aumento do volume de dados devido à capacidade insuficiente de processamento. Um banco de dados NoSQL pode ser dimensionado horizontalmente, permitindo que ele se torne maior e mais poderoso conforme necessário. Esses aplicativos, além de serem ideais para aplicativos sem definições de esquema específicas, como sistemas de gerenciamento de conteúdo, aplicativos de big data e análise em tempo real, também são excelentes para oferecer suporte a definições de esquema personalizadas.

O armazenamento e o gerenciamento de dados em um banco de dados são críticos para sua operação. Eles são usados ​​por pesquisadores, cientistas de dados e engenheiros de aprendizado de máquina para armazenar e acessar grandes quantidades de dados.
Os bancos de dados SQL diferem dos bancos de dados NoSQL de várias maneiras. Cientistas de dados e engenheiros de aprendizado de máquina podem usá-los para armazenar dados, metadados de modelos, recursos e parâmetros de operações.
Para armazenamento de valor-chave, os bancos de dados SQL geralmente são mais rápidos que os bancos de dados NoSQL. Alguns bancos de dados NoSQL, por outro lado, podem não suportar totalmente transações ACID, resultando em inconsistência de dados.

Nosql Vs Sql: qual é melhor para cientistas de dados?

Se você estiver interessado apenas em armazenar dados, o NoSQL pode ser uma opção melhor se você não precisar de todos os recursos de consulta necessários. Entre as ferramentas mais populares entre os cientistas de dados estão MongoDB, Cassandra e DynamoDB. Além de serem extremamente duráveis, de alto desempenho e escalabilidade, cada um desses bancos de dados é ideal para armazenamento e recuperação de dados.