คุณสามารถใช้ Nosql เพื่อทำ Analytics

คุณสามารถใช้ NoSQL เพื่อทำการวิเคราะห์ได้หรือไม่? นี่เป็นคำถามที่มักเกิดขึ้นเมื่อพูดถึงข้อดีข้อเสียของฐานข้อมูล NoSQL คำตอบคือใช่ คุณสามารถใช้ NoSQL เพื่อทำการวิเคราะห์ได้ อย่างไรก็ตาม มีข้อควรพิจารณาที่สำคัญบางประการที่ควรทราบ ฐานข้อมูล NoSQL ได้รับการออกแบบมาเพื่อประสิทธิภาพและความสามารถในการขยายระดับสูง ซึ่งหมายความว่าไม่เหมาะสำหรับปริมาณงานวิเคราะห์ที่ต้องการการสืบค้นหรือการรวมที่ซับซ้อน ฐานข้อมูล NoSQL มีแนวโน้มที่จะรองรับการสร้างแบบจำลองข้อมูลอย่างจำกัด ซึ่งอาจทำให้การสร้างแบบจำลองข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ทำได้ยาก ประการสุดท้าย ฐานข้อมูล NoSQL มักจะไม่มี คุณลักษณะการวิเคราะห์ ในตัว ซึ่งหมายความว่าคุณจะต้องใช้เครื่องมือของบุคคลที่สามหรือสร้างโซลูชันการวิเคราะห์ของคุณเอง แม้จะมีความท้าทายเหล่านี้ แต่ NoSQL ก็เป็นตัวเลือกที่ดีสำหรับการวิเคราะห์ หากคุณมีข้อมูลที่ถูกต้องและเครื่องมือที่เหมาะสม

Clariba จำเป็นต้องเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับฐานข้อมูล NoSQL เพื่อสร้าง แอปพลิเคชันการวิเคราะห์ ของเรา เราใช้เฟรมเวิร์ก Java-script ที่ด้านบนของ MongoDB และ Mongoose ได้จัดเตรียมไลบรารีการสร้างแบบจำลองที่อนุญาตให้เราดำเนินการวิเคราะห์ต่อไปหลังจากที่เฟรมเวิร์กถูกนำไปใช้ มันทำงานได้ดีกว่าการใช้งาน SAP Cloud Platform ของเราเองในการทดสอบประสิทธิภาพภายใน แม้ว่าจะเข้าร่วมกับสภาพแวดล้อม NoSQL ได้ แต่ก็ไม่จำเป็น ธุรกิจส่วนใหญ่มีข้อมูลในรูปแบบปกติอยู่แล้วซึ่งจำเป็นต้องมีการรวม มีมุมมองการคำนวณจำนวนมากที่ทำให้การเข้าร่วมและสหภาพแรงงานมีผลประโยชน์ด้านประสิทธิภาพเพียงเล็กน้อยหรือไม่มีเลยเป็นเรื่องง่าย ไม่สามารถเขียนโซลูชัน NoSQL ที่มีอยู่ใหม่ได้ – คำที่คุณกำลังมองหากำลังสร้างใหม่

มีความตื่นเต้นมากมายเกี่ยวกับการใช้งาน NoSQL และได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีแนวโน้มที่ดี แต่ก็ไม่ใช่ยาครอบจักรวาลสำหรับ การวิเคราะห์สมัยใหม่ หากความเร็วและขนาดมีความสำคัญต่อแอปพลิเคชันเฉพาะ โซลูชันที่ใช้ NoSQL น่าจะเป็นตัวเลือกที่ดีที่สุด นักพัฒนาและผู้ใช้ทางธุรกิจต้องปรับตัวให้เข้ากับเทคโนโลยี NoSQL หากต้องการประสบความสำเร็จ

โครงสร้างข้อมูลสามารถตีความได้ทุกรูปแบบโดยใช้ ระบบ NoSQL แบบจำลองข้อมูลเอกสาร แบบจำลองข้อมูลกราฟ แบบจำลองข้อมูลค่าคีย์ หรือแบบจำลองข้อมูลแบบคอลัมน์กว้าง ล้วนนำเสนอแบบจำลองข้อมูลที่ยืดหยุ่นซึ่งช่วยให้การเปลี่ยนแปลงที่สำคัญกับสคีมาเกิดขึ้นได้โดยไม่กระทบต่อประสิทธิภาพ

เมื่อใช้ MongoDB คุณสามารถสร้าง แบบสอบถามการวิเคราะห์ที่ซับซ้อน ด้วยความช่วยเหลือของเครื่องมือและ API ข้อมูลเชิงลึกและการดำเนินการจะถูกส่งในเวลาแฝงต่ำพร้อมการทำงานพร้อมกันสูงและรูปแบบการจัดทำดัชนีและการจัดเก็บที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงมักต้องจัดเก็บข้อมูลเมตา คุณลักษณะ และพารามิเตอร์การดำเนินงานของโมเดลในฐานข้อมูล NoSQL ในทางกลับกัน วิศวกรข้อมูลสามารถแยกและจัดเก็บข้อมูลที่ล้างออกจากข้อมูลได้

หากข้อมูลของคุณมีโครงสร้างและสอดคล้องกับกรด SQL เป็นตัวเลือกที่ดี หากข้อกำหนดด้านข้อมูลของคุณไม่ชัดเจนหรือไม่มีโครงสร้าง NoSQL อาจเป็นตัวเลือกที่ดีกว่า ฐานข้อมูล NoSQL ไม่ต้องการสคีมาที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเหมือนกับฐานข้อมูล SQL

Nosql ดีสำหรับการวิเคราะห์หรือไม่?

ไม่มีคำตอบที่ชัดเจนสำหรับคำถามนี้ เนื่องจากขึ้นอยู่กับความต้องการเฉพาะขององค์กรหรือโครงการ อย่างไรก็ตาม ผู้เชี่ยวชาญหลายคนเชื่อว่า nosql สามารถเป็นตัวเลือกที่ดีสำหรับการวิเคราะห์ เนื่องจากความยืดหยุ่น ความสามารถในการปรับขนาด และความสามารถในการจัดการข้อมูลจำนวนมาก

หากคุณมีโครงการที่ต้องทำและต้องการค้นหาโซลูชันระบบธุรกิจอัจฉริยะสำหรับข้อมูล Mongo ของคุณ โปรดดูที่หน้า MongoDB Analytics ของเรา ในช่วงสองสามสัปดาห์ที่ผ่านมา มีการถกเถียงกันมากมายว่าอินสแตนซ์ MongoDB สามารถใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลโดยตรงได้หรือไม่ ในบทความนี้ เราจะพิจารณาความแตกต่างระหว่างฐานข้อมูล NoSQL แบบเอกสาร เช่น MongoDB และฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิม (RDBMS) หรือที่เรียกว่าฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ นักพัฒนาหลายล้านคนทั่วโลกใช้ MongoDB ซึ่งเป็นหนึ่งในฐานข้อมูล NoSQL ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในโลก บริษัทที่ช่วยเหลือธุรกิจในการย้ายข้อมูลไปยังคลังข้อมูลกำลังทำงานได้ดี อีกทางเลือกหนึ่ง คุณสามารถใช้ข้อมูล MongoDB ในฐานข้อมูล SQL จากนั้นใช้ข้อมูลเวอร์ชันเชิงสัมพันธ์เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลนั้น บริษัทกำลังทดลองกับ data virtualization ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของความลับของบริษัท

ผู้ใช้สามารถสร้างแบบสอบถามและจัดการข้อมูลได้โดยตรงจาก MongoDB ในขณะที่ใช้อินเทอร์เฟซผู้ใช้ของเรา สามารถใช้ซอฟต์แวร์แบบชี้และคลิกเพื่อสร้างการสืบค้น ในขณะที่การ สืบค้น MongoDB ดั้งเดิม สามารถสร้างได้ด้วย MongoDB ไม่จำเป็นต้องทำการแปลงข้อมูลแบบเรียลไทม์เพราะทั้งหมดนี้ทำใน MongoDB สดบนเครื่อง ไม่ใช่ฐานข้อมูลแรกและจะไม่ใช่ฐานข้อมูลสุดท้ายเมื่อพูดถึงการวิเคราะห์ เมื่อใช้ข้อมูล MongoDB ผู้ใช้สามารถวิเคราะห์ แสดงภาพ และสร้างแอปวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้แบบเรียลไทม์ ผู้ให้บริการโซลูชันที่มีความสามารถจำนวนมากกำลังหาวิธีใหม่ในการปรับขนาดการวิเคราะห์บน MongoDB

ไม่มีวิธีใดในการจัดเก็บข้อมูลจำนวนมหาศาลได้ดีไปกว่าฐานข้อมูล NoSQL เนื่องจากมีความยืดหยุ่นและมีประสิทธิภาพ เนื่องจาก MongoDB มีความสามารถในการค้นหาขั้นสูงสำหรับฟิลด์หรือช่วงของข้อความค้นหาใด ๆ จึงเป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับการจัดเก็บข้อมูลจำนวนมาก นอกจากนี้ MongoDB ยังปรับขนาดตามแนวนอนเพื่อรองรับความต้องการในการจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ ทำให้เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยม

ฐานข้อมูล Nosql: Mongodb นำเสนอความสามารถในการปรับขนาดที่ยอดเยี่ยม

ในทางกลับกัน ฐานข้อมูล NoSQL อื่นๆ สามารถให้ประสิทธิภาพที่ดีกว่า โดยขึ้นอยู่กับประเภทของการวิเคราะห์ที่คุณสนใจดำเนินการ ตัวอย่างเช่น MongoDB เป็นแพลตฟอร์ม NoSQL ที่ยอดเยี่ยมสำหรับการจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่และความสามารถในการขยายขนาด เนื่องจากไม่เป็นที่รู้จักเท่าฐานข้อมูล NoSQL อื่น ๆ นักวิเคราะห์ข้อมูลบางรายอาจไม่พิจารณาว่าเป็นตัวเลือกแรก

Db ใดดีที่สุดสำหรับการวิเคราะห์

Oracle Database เป็นหนึ่งในฐานข้อมูลที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในอุตสาหกรรม เนื่องจากความสามารถในการจัดการข้อมูลประเภทใดก็ได้ รวมถึงข้อมูลเชิงสัมพันธ์ กราฟ ข้อมูลที่มีโครงสร้าง และไม่มีโครงสร้าง ทำให้เป็นหนึ่งในฐานข้อมูลที่ดีที่สุดในตลาด

ทุกวัน นักวิเคราะห์เขียนข้อความค้นหาหลายพันรายการในภาษาต่างๆ โดยใช้โหมด ข้อความค้นหาที่ล้มเหลวเป็นสัญญาณที่ชัดเจนว่านักวิเคราะห์กำลังประสบปัญหา การวิเคราะห์ของฉันพิจารณาฐานข้อมูลที่ได้รับความนิยมสูงสุด 8 ฐานข้อมูล ซึ่งรวมถึง PostgreSQL, Redshift, BigQuery, Hive และ Imperato Vertica, SQL Server และ Redshift มีอัตราข้อผิดพลาดสูงสุด ในขณะที่ PostgreSQL และ Redshift มีอัตราข้อผิดพลาดต่ำที่สุด ภาษาอาจมีความทะเยอทะยานมากกว่าในแง่ของการใช้งาน ส่งผลให้อัตราข้อผิดพลาดสูงขึ้นแทนที่จะยากขึ้น ค่าของแบบสอบถามที่ซับซ้อนคืออะไร? ฉันจะคำนวณค่านั้นได้อย่างไร

ความซับซ้อนของแบบสอบถามอาจจัดการได้ยาก กล่าวอีกนัยหนึ่ง เราอาจสามารถควบคุมความซับซ้อนได้หลายวิธี Redshift เป็นผู้ชนะที่ชัดเจนเมื่อพูดถึง ฐานข้อมูลเชิงวิเคราะห์ โดยเฉพาะฐานข้อมูล ที่เขียนในภาษาต่างๆ เช่น Vertica และ SQL Server นักวิเคราะห์ประมาณ 20% ใช้โหมดเพื่อเขียนแบบสอบถามกับฐานข้อมูลหลายประเภท นักวิเคราะห์ที่ใช้ PostgreSQL หรือ BigQuery มีแนวโน้มที่จะมีอัตราข้อผิดพลาดสูงกว่าในภาษาใดภาษาหนึ่งหรือไม่ ในการรวมผลลัพธ์แบบตัวต่อตัว ฉันใช้การเปรียบเทียบแบบคู่ Myridium และ Postgres เป็นภาษา SQL ที่ดีที่สุดสำหรับผู้เริ่มต้น และ Redshift เป็นภาษา SQL ที่ดีที่สุดสำหรับผู้ใช้ขั้นสูง Vertica ก้าวขึ้นจากการเป็นภาษาที่ยากที่สุดมาเป็นหนึ่งในภาษาที่ยากน้อยที่สุด Redshift แซงหน้า Hive และ Vertica สำหรับนักวิเคราะห์ที่ต้องการความสะดวกในการใช้งานโดยไม่ลดความเร็วลง

เหตุใด Nosql จึงดีกว่าสำหรับการวิเคราะห์

เมื่อต้องจัดการกับข้อมูลจำนวนมาก ฐานข้อมูล NoSQL เช่น MongoDB มีข้อได้เปรียบที่สำคัญเหนือ SQL เนื่องจากความต้องการสคีมาที่ยืดหยุ่น เป็นกรณีที่นักวิเคราะห์ข้อมูลส่วนใหญ่ชอบฐานข้อมูล SQL มากกว่าฐานข้อมูล NoSQL เครื่องมือ BI ส่วนใหญ่รวมถึง Looker ไม่รองรับความสามารถในการสืบค้นสำหรับฐานข้อมูล NoSQL

Mongodb เป็นตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับการจัดเก็บข้อมูลที่ต้องการการปรับแต่งเพิ่มเติม

MongoDB เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ต้องขอบคุณคุณสมบัติฐานข้อมูล NoSQL MongoDB มีคุณสมบัติที่ทรงพลังมากมาย เช่น การดำเนินการ CRUD กรอบการรวมแบ็กเอนด์ และเครื่องมือค้นหาข้อความ ทำให้เป็นตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับการจัดเก็บข้อมูลที่ต้องมีการจัดการเพิ่มเติม

Postgresql ดีสำหรับการวิเคราะห์หรือไม่

PostgreSQL ออกมาด้านบน ใช่ ฟังก์ชันหน้าต่างใน MySQL และ PostgreSQL เหมือนกัน ในทางกลับกัน PostgreSQL มีฟังก์ชันรวมมากกว่าและอนุญาตให้ใช้ทั้งหมดเป็นฟังก์ชันหน้าต่าง ทำให้มีตัวเลือกการวิเคราะห์ข้อมูลที่กว้างขึ้น

Postgresql เป็นตัวเลือกที่ถูกกว่าจริงหรือ

PostgreSQL เป็นวินาทีที่ใกล้เคียงในแง่ของความน่าเชื่อถือ ในกรณีที่ข้อมูลขนาดใหญ่หยุดทำงาน PostgreSQL สามารถสร้างใหม่ได้เร็วกว่า Oracle
Oracle มีค่าใช้จ่ายสูงกว่า PostgreSQL อย่างไรก็ตาม หากคุณต้องการพลังและความเชื่อถือได้ของ Oracle Database การพิจารณาซื้ออาจคุ้มค่า

Mongodb ดีสำหรับการวิเคราะห์หรือไม่

MongoDB เป็นระบบฐานข้อมูลเชิงเอกสารที่มีประสิทธิภาพซึ่งเหมาะสำหรับปริมาณงานเชิงวิเคราะห์ มีสคีมาที่ยืดหยุ่นซึ่งช่วยให้สร้างแบบจำลองข้อมูลได้ง่าย และภาษาคิวรีที่หลากหลายช่วยให้นักพัฒนาสามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างง่ายดาย นอกจากนี้ ความสามารถในการปรับขนาดแนวนอนของ MongoDB และการจำลองแบบในตัวทำให้เป็นตัวเลือกที่เหมาะสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

MongoDB เป็นหนึ่งในฐานข้อมูลยอดนิยมสำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชัน เป็นฐานข้อมูลที่ยืดหยุ่นพร้อมความสามารถในการปรับขนาดโดยธรรมชาติที่นักพัฒนาต้องการใช้ มีห้าวิธีในการเรียกใช้การวิเคราะห์ใน MongoDB ด้วยระดับความสำเร็จที่แตกต่างกัน การใช้ MongoDB โดยตรงเพื่อเรียกใช้แบบสอบถามการวิเคราะห์ของคุณเป็นวิธีที่ง่ายที่สุด จากนั้น หากคุณต้องการคัดลอกข้อมูล ก็สามารถใช้คลังข้อมูลได้ คุณไม่จำเป็นต้องย้ายข้อมูล คุณจึงสามารถเริ่มต้นได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งเป็นข้อได้เปรียบที่สำคัญ คลังข้อมูลมีชื่อเสียงที่ไม่ดีนักเนื่องจากเวลาแฝงการสืบค้นในระดับสูง

คุณสามารถใช้ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ในบ้านของคุณได้ หากความต้องการข้อมูลของคุณไม่มากพอ ที่เก็บข้อมูล NoSQL อื่นที่เพิ่มประสิทธิภาพสำหรับการวิเคราะห์สามารถใช้เพื่อทำซ้ำข้อมูลของคุณได้ Elasticsearch รวมการจัดทำดัชนีของ Apache Lucene เข้ากับความสามารถในการจัดทำดัชนีของ Elasticsearch เพื่อให้การวิเคราะห์ที่รวดเร็ว Rockset นำเสนอการวิเคราะห์ตามเวลาจริงบน MongoDB ผ่านการใช้งาน SQL ที่มีคุณสมบัติครบถ้วน รวมถึงการรวม ตัวเลือกบางอย่างที่เรากล่าวถึงก่อนหน้านี้เหมาะสมกับแอปพลิเคชันข่าวกรองธุรกิจเป็นอย่างดี แต่ตัวเลือกอื่นๆ จะเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์มากกว่า ฐานข้อมูลการวิเคราะห์ตามเวลาจริงของ Rockset เป็นระบบคลาวด์และเหมาะสำหรับทีมข้อมูลสมัยใหม่ MongoDB CDC (การบันทึกข้อมูลการเปลี่ยนแปลง) เป็นตัวเชื่อมต่อ MongoDB ที่สร้างขึ้นใน Rockset และสตรีมการเปลี่ยนแปลง MongoDB จะถูกส่งผ่าน Rockset การทำดัชนีผ่านการสแกนด้วยเดรัจฉานเพื่อการวิเคราะห์ที่รวดเร็วขึ้นด้วยต้นทุนที่ต่ำลงทำให้ได้ข้อมูลที่ใหม่กว่า

เนื่องจากการเพิ่มขึ้นของฐานข้อมูล NoSQL ตลาดฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิมจึงหยุดชะงัก มีข้อได้เปรียบมากมายสำหรับ MongoDB ซึ่งเป็นหนึ่งในภาษาโปรแกรมที่ได้รับความนิยมมากที่สุด คุณสามารถใช้ ปรับขนาด และตั้งค่าได้อย่างง่ายดาย แพลตฟอร์มนี้สามารถจัดการการสตรีมหรือข้อมูลแบทช์ได้ทุกประเภท นอกจากนี้ยังมีกรอบสำหรับการรวม

เครื่องมือสร้างภาพ Nosql

มี เครื่องมือสร้างภาพ nosql มากมาย ในตลาดปัจจุบัน บางส่วนที่ได้รับความนิยมสูงสุด ได้แก่ Tableau, QlikView และ Power BI เครื่องมือเหล่านี้แต่ละชุดมีคุณสมบัติและความสามารถเฉพาะของตัวเอง อย่างไรก็ตาม ทั้งหมดนี้ช่วยให้ผู้ใช้เห็นภาพและวิเคราะห์ข้อมูลที่จัดเก็บไว้ในฐานข้อมูล nosql ได้อย่างง่ายดาย

SQL เป็นตัวย่อที่ย่อมาจาก Not Only SQL และหมายถึงฐานข้อมูลที่จัดเก็บข้อมูลในรูปแบบอื่นที่ไม่ใช่ตารางเชิงสัมพันธ์ เครื่องมือแสดงภาพข้อมูลช่วยให้คุณสร้างแผนภูมิ กราฟ และอินโฟกราฟิกจากข้อมูลจำนวนมาก ในหลักสูตรนี้ เราจะพูดถึงเครื่องมือยอดนิยมสำหรับการพัฒนาการ แสดงข้อมูล NoSQL แผนภูมิ MongoDB, Compass, Studio 3T และ Knowi เป็นเครื่องมือที่ดีที่สุดบางส่วนที่ช่วยให้คุณเห็นภาพฐานข้อมูล NoSQL ตัวเชื่อมต่อ MongoDB BI ช่วยให้สามารถรวมเครื่องมือต่างๆ เช่น Tableau กับ MongoDB ได้ เครื่องมือเชื่อมต่อในเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลอื่นๆ มีความหลากหลายมากกว่า แพลตฟอร์ม Knowi Knowi เป็นแพลตฟอร์มข่าวกรองธุรกิจที่รองรับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างแบบเนทีฟ เช่นเดียวกับการผสานรวมกับฐานข้อมูล NoSQL จำนวนมาก รวมถึง MongoDB ด้วย Tableau คุณสามารถสร้างเทมเพลตแดชบอร์ดแบบโต้ตอบได้ในไม่กี่ขั้นตอนง่ายๆ SAP Lumira มีคอมโพเนนต์ UI (ส่วนติดต่อผู้ใช้) ในตัว เช่น แผนภูมิ แผนที่ภูมิศาสตร์ และครอสแท็บ

Marklogic และ Tableau: วิธีที่ดีที่สุดในการวิเคราะห์และแสดงภาพข้อมูลของคุณ

การรวม MarkLogic ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มฐานข้อมูล NoSQL เดียวที่สามารถวิเคราะห์และแสดงภาพข้อมูลทั้งหมดแบบเรียลไทม์ ร่วมกับ Tableau ซึ่งเป็นผู้นำตลาดด้านการวิเคราะห์ด้วยภาพแบบบริการตนเอง ช่วยให้คุณสามารถวิเคราะห์และแสดงภาพข้อมูลทั้งหมดได้แบบเรียลไทม์ ในบางกรณี ข้อมูลจำนวนมากสามารถวิเคราะห์ได้อย่างรวดเร็วโดยใช้ฐานข้อมูล NoSQL เช่น MongoDB เนื่องจากช่วยให้สามารถจัดเก็บและดึงข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น เครื่องมือออกแบบสำหรับสคีมาฐานข้อมูลสามารถใช้เพื่อสร้างเครื่องมือที่เหมาะกับ ประเภท NoSQL เฉพาะ และ MongoDB Visualization Tools สามารถใช้แสดงภาพข้อมูลใน MongoDB

เครื่องมือวิเคราะห์ Mongodb

เครื่องมือวิเคราะห์ MongoDB ช่วยให้ผู้ใช้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลที่จัดเก็บไว้ใน ฐานข้อมูล MongoDB เครื่องมือเหล่านี้สามารถใช้เพื่อสร้างรายงาน แสดงภาพข้อมูล และดำเนินการวิเคราะห์ทางสถิติ

มีแปดเครื่องมือที่มีอยู่ใน MongoDB เพื่อรองรับการทำงานของฐานข้อมูล NoSQL การจัดการฐานข้อมูล การดูแลระบบ การเขียนคิวรีและการแก้ไข กระบวนการวิเคราะห์ เช่น การแบ่งส่วนและการแบ่งส่วน และการสร้างรายงานล้วนสำเร็จได้ผ่านการใช้เครื่องมือเหล่านี้ เมื่อดูที่เครื่องมือและลักษณะเฉพาะของเครื่องมือ เราจะเข้าใจได้ดีว่าเครื่องมือแต่ละอย่างมีค่าเพียงใด ใน MongoDB เครื่องมือ Nucleon Database Master จะจัดการและทำให้งานทั้งหมดง่ายขึ้น ตั้งแต่การเขียนคิวรีไปจนถึงการจัดการและการแสดงใน MongoDB NoSQLBooster เป็นเครื่องมือข้ามแพลตฟอร์มที่ทรงพลัง เป็นที่นิยมสำหรับการจัดการตัวแปร เมธอด และคุณสมบัติของ MongoDB ไลบรารีของ Spark สามารถรวมกันเพื่อสร้างฐานข้อมูล MongoDB ที่สมบูรณ์

เมื่อใดควรใช้ฐานข้อมูล Nosql

มีเหตุผลหลายประการในการใช้ฐานข้อมูล NoSQL รวมถึงสิ่งต่อไปนี้:
- ข้อมูลไม่ได้จัดโครงสร้างด้วยวิธีดั้งเดิม และ/หรือไม่เหมาะสมกับสคีมาฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์
- ข้อมูลมีการเปลี่ยนแปลงตลอดเวลาและ/หรือเติบโตอย่างรวดเร็ว
-คุณต้องการประสิทธิภาพสูงและ/หรือความสามารถในการปรับขนาดในแนวนอน
- คุณต้องการข้อมูลที่ยืดหยุ่นและ/หรือไม่มีสคีมา

การเติบโตของฐานข้อมูล NoSQL ทำให้มีการนำเทคโนโลยีนี้มาใช้โดยองค์กรทุกขนาด บทความนี้พยายามอธิบายว่าเหตุใด NoSQL จึงได้รับความนิยมเพิ่มขึ้น และเมื่อใดที่ NoSQL เป็นตัวเลือกที่ดีสำหรับการสร้างแอปพลิเคชัน มันพัฒนามาจากความไม่พอใจของผู้บุกเบิกอินเทอร์เน็ตในยุคแรกๆ ที่มีต่อเทคโนโลยีฐานข้อมูลแบบดั้งเดิม เนื่องจากความนิยมที่เพิ่มขึ้นของฐานข้อมูล NoSQL จึงจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องชี้แจงข้อดีและข้อเสียของการใช้ฐานข้อมูลเหล่านี้เมื่อเป็นไปได้ ฐานข้อมูล NoSQL สามารถเขียนได้หลายรูปแบบ รวมถึง XML ในบริบทนี้ การอภิปรายจะพิจารณา NoSQL โดยรวม ระบุเหตุผลหลักที่ผู้คนใช้ และให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับแอปพลิเคชันโดยทั่วไป ยุคคลาวด์นำมาซึ่งการพัฒนาฐานข้อมูล NoSQL และพวกเขาได้ปรับให้เข้ากับระบบอัตโนมัติบนคลาวด์อย่างรวดเร็ว การรวมฐานข้อมูล NoSQL เข้ากับเทคโนโลยีการสตรีมตามเวลาจริงมักจะดีกว่าฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ หากคุณต้องการทดลองใช้ MongoDB ฟรี วิธีที่ง่ายที่สุดคือใช้ MongoDB Atlas ซึ่งเป็นฐานข้อมูล NoSQL ที่ได้รับความนิยมสูงสุด

ไม่ต้องสงสัยเลยว่าฐานข้อมูล NoSQL ได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา เนื่องจากมีข้อดีมากมายเหนือฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิม ฐานข้อมูลในฐานข้อมูลเหล่านี้โดยทั่วไปจะเร็วกว่าและมีประสิทธิภาพมากกว่าในด้านการจัดเก็บ หากแอปพลิเคชันของคุณต้องการความยืดหยุ่นหรือต้องการการเปลี่ยนแปลงจำนวนมากกับปริมาณข้อมูล คุณอาจต้องการพิจารณาเกี่ยวกับฐานข้อมูล NoSQL โดยทั่วไปแล้ว ฐานข้อมูล NoSQL จะช้ากว่าฐานข้อมูล SQL ในการทดลองของเรา แต่เก็บคู่คีย์-ค่าได้ดีกว่า

กรณีการใช้ฐานข้อมูล Nosql

มีการใช้ฐานข้อมูล NoSQL มากขึ้นในข้อมูลเรียลไทม์และเว็บแอปพลิเคชัน บางครั้งพวกเขาเรียกว่า Not only SQL เพื่อเน้นย้ำว่าสามารถรองรับภาษาเคียวรีที่คล้ายกับ SQL หรือทำหน้าที่เป็นส่วนเสริมของฐานข้อมูล SQL ในสถาปัตยกรรมแบบหลายภาษา
ข้อได้เปรียบที่สำคัญที่สุดของฐานข้อมูล NoSQL คือความสามารถในการจัดเก็บและจำลองข้อมูลที่มีโครงสร้าง กึ่งโครงสร้าง และไม่มีโครงสร้างในที่เดียว