Puteți folosi Nosql pentru a face analize

Puteți folosi NoSQL pentru a face analize? Aceasta este o întrebare care apare adesea când discutăm avantajele și dezavantajele bazelor de date NoSQL. Răspunsul este da, puteți folosi NoSQL pentru a face analize. Cu toate acestea, există câteva considerații importante de reținut. Bazele de date NoSQL sunt proiectate pentru performanță și scalabilitate ridicate. Aceasta înseamnă că nu sunt potrivite pentru sarcinile de lucru analitice care necesită interogări sau agregări complexe. De asemenea, bazele de date NoSQL tind să aibă suport limitat pentru modelarea datelor. Acest lucru poate face dificilă modelarea datelor pentru analiză. În cele din urmă, bazele de date NoSQL de obicei nu au caracteristici de analiză încorporate . Aceasta înseamnă că va trebui să utilizați instrumente terțe sau să vă construiți propria soluție de analiză. În ciuda acestor provocări, NoSQL poate fi o opțiune bună pentru analiză dacă aveți datele potrivite și instrumentele potrivite.

Clariba trebuia să afle mai multe despre bazele de date NoSQL pentru a construi aplicațiile noastre de analiză . Am implementat un cadru Java-script pe MongoDB, iar Mongoose a furnizat o bibliotecă de modelare care ne-a permis să continuăm să furnizăm analize după ce cadrul a fost implementat. A funcționat chiar mai bine decât implementarea noastră SAP Cloud Platform în testele interne de performanță. Deși conectarea la mediile NoSQL este posibilă, nu este necesară. Majoritatea companiilor își au deja datele într-un format normalizat în care aderările sunt obligatorii. Există o mulțime de vizualizări de calcul care simplifică unirea și uniunile cu puține sau deloc avantaje de performanță. Rescrierea unei soluții NoSQL existente nu este posibilă – cuvântul pe care îl căutați este reconstrucție.

Există o mulțime de entuziasm cu privire la implementările NoSQL și s-au dovedit a fi foarte promițătoare, dar nu sunt un panaceu pentru analiza modernă . Dacă viteza și scara sunt importante pentru o anumită aplicație, soluțiile bazate pe NoSQL sunt probabil cea mai bună opțiune. Dezvoltatorii și utilizatorii de afaceri trebuie să se adapteze la tehnologiile NoSQL dacă doresc să reușească.

Structura datelor poate fi interpretată în orice format folosind sistemele NoSQL . Modelul de date de document, modelul de date grafic, modelul de date cu valori cheie sau modelul de date pe coloană largă oferă toate un model de date flexibil care permite să apară modificări semnificative ale schemei fără a afecta performanța.

Folosind MongoDB, puteți crea interogări de analiză sofisticate cu ajutorul instrumentelor și API-urilor sale. Perspectivele și acțiunile sunt furnizate cu o latență scăzută, cu concurență ridicată și formate de indexare și stocare optimizate pentru analiză.

Oamenii de știință de date și inginerii de învățare automată li se cere frecvent să stocheze metadatele modelelor, caracteristicile și parametrii operaționali în bazele de date NoSQL. Inginerii de date, pe de altă parte, pot extrage și stoca date curățate din date.

Dacă datele dvs. sunt structurate și sunt conforme cu ACID, SQL este o alegere excelentă. Dacă cerințele dvs. de date sunt neclare sau dacă sunt nestructurate, NoSQL ar putea fi o opțiune mai bună. Bazele de date NoSQL nu necesită scheme predefinite, așa cum o fac bazele de date SQL.

Este Nosql bun pentru analiză?

Nu există un răspuns definitiv la această întrebare, deoarece depinde de nevoile specifice ale organizației sau ale proiectului. Cu toate acestea, mulți experți consideră că nosql poate fi o opțiune bună pentru analiză datorită flexibilității, scalabilității și capacității sale de a gestiona cantități mari de date.

Dacă aveți un proiect de finalizat și doriți să găsiți o soluție de business intelligence pentru datele dvs. Mongo, consultați pagina noastră MongoDB Analytics. În ultimele câteva săptămâni, a existat o mulțime de dezbateri despre dacă o instanță MongoDB poate fi utilizată pentru a efectua analiza datelor în mod direct. În acest articol, vom analiza diferențele dintre bazele de date NoSQL bazate pe documente, cum ar fi MongoDB, și bazele de date relaționale tradiționale (RDBMS), cunoscute și ca baze de date relaționale. Milioane de dezvoltatori din întreaga lume folosesc MongoDB, una dintre cele mai populare baze de date NoSQL din lume. Companiile care ajută companiile să își mute datele într-un depozit de date fac o treabă bună. Ca alternativă, puteți utiliza datele MongoDB într-o bază de date SQL, apoi utilizați versiunea relațională a datelor pentru a le analiza. Compania experimentează virtualizarea datelor ca parte a sosului său secret.

Utilizatorii pot genera interogări și pot manipula datele direct din MongoDB în timp ce folosesc interfața noastră cu utilizatorul. Software-ul Point-and-click poate fi folosit pentru a crea interogări, în timp ce interogările native MongoDB pot fi create cu MongoDB. Nu este nevoie să efectuați transformarea datelor în timp real, deoarece toate acestea se fac în MongoDB live pe mașină. Nu este prima bază de date și nici nu va fi ultima, când vine vorba de analiză. Folosind datele MongoDB, utilizatorii pot analiza, vizualiza și crea aplicații de știință a datelor în timp real. Un număr mare de furnizori de soluții talentați lucrează la modalități inovatoare de a scala analiza pe MongoDB.

Nu există o modalitate mai bună de a stoca cantități masive de date decât bazele de date NoSQL, deoarece acestea sunt flexibile și eficiente. Deoarece MongoDB oferă capabilități avansate de căutare pentru orice câmp sau gamă de interogări, este o alegere excelentă pentru stocarea unor cantități mari de date. În plus, MongoDB se scalează pe orizontală pentru a se adapta cerințelor de stocare a datelor mari, ceea ce îl face o alegere excelentă.

Baze de date Nosql: Mongodb oferă o mare scalabilitate

Alte baze de date NoSQL, pe de altă parte, pot oferi performanțe mai bune, în funcție de tipul de analiză pe care sunteți interesat să îl efectuați. MongoDB, de exemplu, este o platformă NoSQL excelentă pentru stocarea și scalabilitatea datelor la scară largă. Deoarece nu este la fel de cunoscut ca alte baze de date NoSQL, unii analiști de date ar putea să nu o considere prima lor alegere.

Care Db este cel mai bun pentru Analytics?

Oracle Database este una dintre cele mai utilizate baze de date din industrie datorită capacității sale de a gestiona orice tip de date, inclusiv date relaționale, grafice, structurate și nestructurate, ceea ce o face una dintre cele mai bune baze de date de pe piață.

În fiecare zi, analiștii scriu mii de interogări într-o varietate de limbi folosind Modul. O interogare care eșuează este un semn evident că un analist întâmpină dificultăți. Analiza mea a analizat cele mai populare opt baze de date, care includ PostgreSQL, Redshift, BigQuery, Hive și Imperato. Vertica, SQL Server și Redshift au cele mai mari rate de eroare, în timp ce PostgreSQL și Redshift au cele mai mici rate de eroare. Limbajul poate fi mai ambițios în ceea ce privește aplicarea, ceea ce duce la rate de eroare mai mari decât să fie mai dificilă. Care este valoarea unei interogări complexe? Cum pot calcula acea valoare?

Complexitatea unei interogări poate fi dificil de gestionat. Cu alte cuvinte, putem fi capabili să controlăm complexitatea printr-o varietate de mijloace. Redshift este un câștigător clar când vine vorba de bazele de date analitice , în special de cele scrise în limbi precum Vertica și SQL Server. Aproximativ 20% dintre analiști folosesc Modul pentru a scrie interogări pe mai multe tipuri de baze de date. Un analist care utilizează PostgreSQL sau BigQuery tinde să aibă rate de eroare mai mari într-o limbă sau alta? Pentru a agrega aceste rezultate cap la cap, am folosit comparații pe perechi. Myridium și Postgres sunt cele mai bune dialecte SQL pentru începători, iar Redshift este cel mai bun dialect SQL pentru utilizatorii avansați. Vertica a crescut de la a fi cea mai dificilă limbă la a fi una dintre cele mai puțin dificile. Redshift bate Hive și Vertica pentru analiștii care caută ușurință în utilizare fără a sacrifica viteza.

De ce este Nosql mai bun pentru Analytics?

Când se ocupă cu cantități mari de date, o bază de date NoSQL precum MongoDB are un avantaj semnificativ față de SQL datorită cerințelor sale flexibile ale schemei. În mod tradițional, majoritatea analiștilor de date preferă bazele de date SQL bazele de date NoSQL. Majoritatea instrumentelor BI, inclusiv Looker, nu acceptă capabilități de interogare pentru bazele de date NoSQL.

Mongodb este cea mai bună alegere pentru stocarea datelor care necesită manipulări suplimentare

MongoDB este o alegere excelentă atât pentru învățarea automată, cât și pentru oamenii de știință de date, datorită caracteristicilor bazei de date NoSQL. MongoDB are o serie de caracteristici puternice, cum ar fi operațiuni CRUD, un cadru de agregare backend și un motor de căutare text, ceea ce îl face cea mai bună alegere pentru stocarea datelor care necesită manipulare ulterioară.

Este Postgresql bun pentru Analytics?

PostgreSQL a ieșit pe primul loc. Da, funcțiile ferestrei în MySQL și PostgreSQL sunt aceleași. PostgreSQL, pe de altă parte, oferă mai multe funcții agregate și le permite tuturor să fie utilizate ca funcții de fereastră, permițându-i să ofere o gamă mai largă de opțiuni de analiză a datelor.

Este Postgresql într-adevăr opțiunea mai ieftină?

PostgreSQL este pe locul secund în ceea ce privește fiabilitatea. În cazul unei întreruperi mari de date, PostgreSQL poate fi reconstruit mai rapid decât Oracle.
Oracle are un cost mai mare decât PostgreSQL. Cu toate acestea, dacă aveți nevoie de puterea și fiabilitatea bazei de date Oracle, ar putea fi util să luați în considerare achiziționarea acesteia.

Mongodb este bun pentru Analytics

MongoDB este un sistem de baze de date puternic orientat spre documente, care este potrivit pentru sarcinile de lucru analitice. Dispune de o schemă flexibilă care permite modelarea ușoară a datelor, iar limbajul său bogat de interogare permite dezvoltatorilor să efectueze cu ușurință analiza datelor. În plus, scalabilitatea orizontală și replicarea încorporată a MongoDB îl fac alegerea ideală pentru analiza datelor la scară largă.

MongoDB este una dintre cele mai populare baze de date pentru dezvoltarea de aplicații. Este o bază de date flexibilă cu scalabilitate inerentă pe care dezvoltatorii preferă să o folosească. Există cinci moduri de a rula analize în MongoDB cu diferite grade de succes. Utilizarea directă a MongoDB pentru a rula interogările analitice este cea mai simplă metodă. Apoi, dacă trebuie să copiați date, poate fi folosit un depozit de date. Nu trebuie să mutați datele, astfel încât să puteți începe rapid, ceea ce reprezintă un avantaj major. Depozitele de date au o reputație nefavorabilă datorită unui nivel ridicat de latență a interogărilor.

Este posibil să utilizați o bază de date relațională în casa dvs. dacă cerințele dvs. de date nu sunt suficient de mari. Un alt magazin de date NoSQL optimizat pentru analiză poate fi folosit pentru a vă replica datele. Elasticsearch combină indexarea Apache Lucene cu capacitățile de indexare ale Elasticsearch pentru a oferi analize rapide. Rockset oferă analize în timp real pe MongoDB printr-o implementare SQL cu funcții complete, inclusiv alăturari. Unele dintre opțiunile pe care le-am menționat mai devreme sunt potrivite pentru aplicațiile de business intelligence, dar altele sunt mai preocupate de analiză. Baza de date de analiză în timp real a Rockset este bazată pe cloud și este ideală pentru echipele moderne de date. MongoDB CDC (captura de date de modificare) este un conector MongoDB încorporat în Rockset, iar fluxurile de modificare MongoDB sunt livrate prin Rockset. Indexarea prin scanări cu forță brută pentru o analiză mai rapidă la un cost mai mic duce la date mai proaspete.

Din cauza creșterii bazelor de date NoSQL, piața tradițională a bazelor de date relaționale a fost perturbată. Există numeroase avantaje pentru MongoDB, care este unul dintre cele mai populare limbaje de programare. Puteți să-l utilizați, să îl scalați și să îl configurați cu ușurință. Platforma poate gestiona orice tip de date în flux sau lot. Include, de asemenea, un cadru pentru agregare.

Instrumente de vizualizare Nosql

Există multe instrumente de vizualizare Nosql disponibile astăzi pe piață. Unele dintre cele mai populare includ Tableau, QlikView și Power BI. Fiecare dintre aceste instrumente are propriul său set unic de caracteristici și capabilități. Cu toate acestea, toate permit utilizatorilor să vizualizeze și să analizeze cu ușurință datele stocate într-o bază de date nosql.

SQL este un acronim care înseamnă Nu numai SQL și se referă la baze de date care stochează date într-un alt format decât tabelele relaționale. Un instrument de vizualizare a datelor vă permite să creați diagrame, grafice și infografice din cantități mari de date. În acest curs, vom trece peste cele mai populare instrumente pentru dezvoltarea vizualizării datelor NoSQL . Diagramele MongoDB, Compass, Studio 3T și Knowi sunt câteva dintre cele mai bune instrumente disponibile care vă permit să vizualizați bazele de date NoSQL. MongoDB BI Connector permite integrarea instrumentelor precum Tableau cu MongoDB. Conectorii din alte instrumente de analiză a datelor sunt mai diverși în natură. Platforma Knowi Knowi este o platformă de business intelligence care acceptă date nestructurate în mod nativ, precum și integrarea nativă cu multe baze de date NoSQL, inclusiv MongoDB. Cu Tableau, puteți crea șabloane de tablouri de bord interactive în doar câțiva pași simpli. SAP Lumira include o serie de componente UI (interfață cu utilizatorul) încorporate, cum ar fi diagrame, hărți geografice și tabele încrucișate.

Marklogic și Tableau: Cel mai bun mod de a vă analiza și vizualiza datele

Combinând MarkLogic, singura platformă de baze de date NoSQL care poate analiza și vizualiza TOATE datele – în timp real – cu Tableau, liderul de piață în analiza vizuală în sistem self-service, vă permite să analizați și să vizualizați toate datele – în timp real. În unele cazuri, cantități mari de date pot fi analizate rapid prin utilizarea bazelor de date NoSQL precum MongoDB, deoarece acestea permit o stocare și o recuperare mai eficiente. Instrumentele de proiectare pentru schemele de baze de date pot fi folosite pentru a crea altele care sunt potrivite pentru un anumit tip NoSQL , iar Instrumentele de vizualizare MongoDB pot fi folosite pentru a vizualiza datele în MongoDB.

Instrumente de analiză Mongodb

Instrumentele de analiză MongoDB permit utilizatorilor să analizeze datele stocate în bazele de date MongoDB . Aceste instrumente pot fi folosite pentru a genera rapoarte, a vizualiza date și a efectua analize statistice.

Există opt instrumente disponibile în MongoDB pentru a sprijini operațiunile bazei de date NoSQL. Gestionarea bazelor de date, administrarea, scrierea și editarea interogărilor, procesele analitice precum tăierea și tăierea în bucăți și generarea de rapoarte sunt toate realizate prin utilizarea acestor instrumente. Privind instrumentele și caracteristicile acestora, putem înțelege cât de valoroase este fiecare. În MongoDB, instrumentul Nucleon Database Master gestionează și simplifică toate sarcinile, de la scrierea unei interogări până la gestionarea și afișarea acestora în MongoDB. NoSQLBooster este un instrument puternic, popular și multiplatform pentru gestionarea variabilelor, metodelor și proprietăților MongoDB. Bibliotecile Spark pot fi combinate pentru a crea o bază de date MongoDB completă.

Când să utilizați baza de date Nosql

Există multe motive pentru a utiliza o bază de date NoSQL, inclusiv următoarele:
-Datele nu sunt structurate într-un mod tradițional și/sau nu se încadrează bine într-o schemă de baze de date relaționale.
-Datele se schimbă constant și/sau cresc rapid.
-Ai nevoie de performanță ridicată și/sau scalabilitate orizontală.
- Aveți nevoie de date flexibile și/sau fără schemă.

Creșterea bazelor de date NoSQL a condus la adoptarea acestei tehnologii de către organizații de toate dimensiunile. Acest articol încearcă să explice de ce NoSQL este în creștere în popularitate și când este NoSQL o alegere bună pentru construirea de aplicații? A evoluat din frustrarea în rândul primilor pionierii internetului cu tehnologia tradițională a bazelor de date. Având în vedere creșterea popularității bazelor de date NoSQL, este esențial să se clarifice avantajele și dezavantajele utilizării lor atunci când este posibil. Bazele de date NoSQL pot fi scrise într-o varietate de formate, inclusiv XML. În acest context, discuția ia în considerare NoSQL ca un întreg, identifică motivele principale pentru care oamenii îl folosesc și oferă o perspectivă asupra aplicării sale în general. Era cloud a adus cu ea dezvoltarea bazelor de date NoSQL, iar acestea s-au adaptat la automatizarea cloud foarte repede. Integrarea unei baze de date NoSQL cu tehnologiile de streaming în timp real este adesea mai bună decât cea a unei baze de date relaționale. Dacă doriți să încercați MongoDB gratuit, cel mai simplu mod este să utilizați MongoDB Atlas, cea mai populară bază de date NoSQL.

Nu există nicio îndoială că bazele de date NoSQL au crescut în popularitate în ultimii ani datorită numeroaselor avantaje pe care le au față de bazele de date relaționale tradiționale. Bazele de date din aceste baze de date sunt de obicei mai rapide și mai eficiente atunci când vine vorba de stocare. Dacă aplicația dvs. necesită flexibilitate sau necesită modificări semnificative ale volumului de date, vă recomandăm să vă gândiți la bazele de date NoSQL. Bazele de date NoSQL sunt în general mai lente decât bazele de date SQL în experimentele noastre, dar au fost mai bune la stocarea perechilor cheie-valoare.

Cazul pentru utilizarea unei baze de date Nosql

Bazele de date NoSQL sunt din ce în ce mai folosite în aplicații web și date în timp real. Acestea sunt uneori denumite Nu numai SQL pentru a sublinia faptul că pot suporta limbaje de interogare asemănătoare SQL sau pot servi ca o completare a bazelor de date SQL în arhitecturi poliglote persistente.
Cel mai semnificativ avantaj al unei baze de date NoSQL este capacitatea de a stoca și modela date structurate, semi-structurate și nestructurate într-un singur loc.