Плюсы и минусы баз данных SQL и NoSQL для приложений машинного обучения

Вопрос о том, использовать ли базу данных SQL или NoSQL для приложения машинного обучения, является сложным. У каждого подхода есть свои плюсы и минусы, и решение в конечном итоге зависит от конкретных потребностей приложения. Базы данных SQL хорошо подходят для приложений, требующих сложных запросов и обработки данных. Структурированный характер данных SQL упрощает выполнение таких операций, как объединение и агрегирование. Кроме того, большинство баз данных SQL обеспечивают надежную поддержку транзакций, что важно для обеспечения целостности данных. С другой стороны, базы данных NoSQL более гибкие с точки зрения моделирования данных. Это может быть преимуществом для приложений со сложными или изменяющимися требованиями к данным . Базы данных NoSQL также имеют тенденцию быть более масштабируемыми, чем базы данных SQL, что важно для приложений, которые, как ожидается, будут быстро расти. В конечном итоге решение о том, какой тип базы данных использовать для приложения машинного обучения, зависит от конкретных потребностей приложения. Если приложение требует сложных запросов и манипулирования данными, то, вероятно, лучшим выбором будет база данных SQL. Если ожидается, что приложение будет быстро расти или предъявляет сложные требования к данным, то лучше использовать базу данных NoSQL.

Основой науки о данных являются данные. Система управления базами данных (СУБД) часто используется для хранения данных. Языки СУБД используются для связи и взаимодействия с системой. SQL (язык структурированных запросов) — это язык сценариев, который используется для взаимодействия с базами данных. Еще один термин в области баз данных — базы данных NoSQL, получившие распространение в последние годы. Данные в базах данных NoSQL, которые не являются реляционными базами данных, не хранятся в таблицах или записях. Вместо открытой архитектуры хранения данных структура хранения данных адаптирована к конкретным требованиям.

Существует четыре типа баз данных: базы данных, ориентированные на столбцы, ориентированные на документы, пары ключ-значение и графовые базы данных . MongoDB, как пример Python, представляет собой базу данных, ориентированную на документы. Преимущество баз данных NoSQL по сравнению с другими типами баз данных заключается в том, что они позволяют более свободно проектировать структуру данных. Базы данных SQL, с другой стороны, имеют более жесткую структуру и более ограниченное количество типов данных. Лучшим вариантом для новичков будет начать с SQL, а затем перейти к NoSQL. Каждый из них имеет свой собственный набор преимуществ и недостатков, поэтому вам следует подумать о преимуществах и недостатках каждого из них с точки зрения данных, приложений и простоты использования. Хотя SQL работает лучше, чем NoSQL, а в некоторой степени и наоборот, я не могу сказать, что он лучше. Вы можете принять лучшее решение на основе того, что вы наблюдаете.

У баз данных NoSQL есть множество преимуществ перед реляционными базами данных. Они представляют собой гибкие модели данных, имеют очень быстрые запросы и просты в использовании для разработчиков, поскольку имеют модели данных как в горизонтальном, так и в вертикальном масштабе. Базы данных NoSQL обычно используют очень гибкие схемы.

Запрос SQL работает лучше, чем запрос NoSQL, поскольку он придерживается свойств ACID в отношении согласованности данных, целостности данных и избыточности данных.

Для многих современных приложений, таких как игровые, мобильные и веб-приложения, требуются базы данных с гибкими, масштабируемыми, высокопроизводительными и многофункциональными возможностями, что делает базы данных NoSQL идеальными для этих сред.

Если вашему приложению требуется высокий уровень гибкости во время выполнения, также рекомендуется избегать NoSQL. Согласованность важна, если нет крупномасштабных изменений с точки зрения объема данных, поэтому базы данных SQL являются лучшим выбором.

Sql или Nosql лучше для машинного обучения?

Каковы некоторые из причин, по которым базы данных NoSQL выбираются вместо MySQL в машинном обучении, компьютерном зрении и обработке естественного языка для крупномасштабных проектов? В базах данных SQL хранится большой объем данных, но только на одной машине с самым серьезным недостатком в базах данных SQL.

Когда дело доходит до выбора базы данных, вы должны выбрать реляционную базу данных (SQL) или нереляционную базу данных (NoSQL). Крайне важно понимать различия между ними, чтобы принять обоснованное решение о типе базы данных, необходимой для проекта. Модули реляционных баз данных лучше подходят для больших данных, поскольку они могут быть структурированы динамически, что очень важно для больших данных. Пара «ключ-значение», база данных на основе документов, графовая база данных или хранилище с широкими столбцами — все это приемлемые варианты в зависимости от требований. В результате ни один документ не может иметь свою собственную уникальную структуру, что позволяет создавать документы без заданной структуры. Что касается NoSQL, то здесь ведется много споров, особенно в контексте больших данных и анализа данных. Базы данных NoSQL могут быть созданы сообществом или наняты внешним экспертом для управления и настройки.

Как правило, NoSQL выполняет те же операции чтения и записи для объекта данных, что и SQL для базы данных NoSQL. Google, Yahoo и Amazon — примеры компаний, разработавших базы данных NoSQL для больших наборов данных. Традиционные реляционные базы данных не могли справиться с возросшим объемом данных из-за недостаточной вычислительной мощности. Базу данных NoSQL можно масштабировать по горизонтали, что позволяет ей становиться больше и мощнее по мере необходимости. Эти приложения не только идеально подходят для приложений без определенных определений схемы, таких как системы управления контентом, приложения для работы с большими данными и аналитика в реальном времени, но и отлично подходят для поддержки пользовательских определений схемы.

Хранение и управление данными в базе данных имеет решающее значение для ее работы. Они используются исследователями, специалистами по данным и инженерами по машинному обучению для хранения и доступа к большим объемам данных.
Базы данных SQL во многом отличаются от баз данных NoSQL. Специалисты по данным и инженеры по машинному обучению могут использовать их для хранения данных, метаданных моделей, функций и параметров операций.
Для хранения ключей и значений базы данных SQL обычно работают быстрее, чем базы данных NoSQL. С другой стороны, некоторые базы данных NoSQL могут не полностью поддерживать транзакции ACID, что приводит к несогласованности данных.

Nosql против Sql: что лучше для специалистов по данным?

Если вас интересует только хранение данных, NoSQL может быть лучшим вариантом, если вам не нужны все необходимые возможности запросов. Среди самых популярных инструментов среди специалистов по данным — MongoDB, Cassandra и DynamoDB. Каждая из этих баз данных не только чрезвычайно надежна, высокопроизводительна и масштабируема, но и идеально подходит для хранения и извлечения данных.