เหตุใดฐานข้อมูล Nosql จึงเหมาะสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง

ฐานข้อมูล Nosql กำลังเป็นที่นิยมมากขึ้นสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องด้วยเหตุผลบางประการ ประการแรก พวกเขาสามารถจัดการข้อมูลจำนวนมากซึ่งมักจำเป็นสำหรับการฝึกอบรมโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง ประการที่สอง พวกเขาสามารถให้ความยืดหยุ่นในระดับที่สูงกว่าฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิม ซึ่งอาจมีความสำคัญเมื่อทำงานกับข้อมูลที่ซับซ้อน ประการสุดท้าย ฐานข้อมูล nosql สามารถปรับขนาดในแนวนอนได้ง่ายกว่า ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับแอปพลิเคชันแมชชีนเลิร์นนิงที่ต้องสามารถจัดการข้อมูลจำนวนมากได้

ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิมไม่สามารถตอบสนองความต้องการของฐานข้อมูล NoSQL ได้เนื่องจากข้อจำกัด เมื่อเทียบกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ฐานข้อมูล NoSQL มักปรับขนาดได้มากกว่าและให้ประสิทธิภาพที่เหนือกว่า ความยืดหยุ่นและความสะดวกในการใช้งานของโมเดลข้อมูลทำให้พวกเขาเป็นส่วนเสริมที่สมบูรณ์แบบสำหรับโมเดลเชิงสัมพันธ์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสภาพแวดล้อมการประมวลผลแบบคลาวด์ ในกรณีของข้อมูลที่จัดเก็บหรือดึงข้อมูล จำเป็นต้องมีการแปลงข้อมูลน้อยลง สามารถจัดเก็บและเรียกใช้ข้อมูลได้มากขึ้นในลักษณะที่สะดวกยิ่งขึ้นโดยใช้เทคโนโลยีการจัดเก็บข้อมูลที่หลากหลาย โดยทั่วไปแล้วฐานข้อมูล NoSQL จะมีสคีมาที่ยืดหยุ่นและควบคุมโดยนักพัฒนา เนื่องจากรูปแบบใหม่ของข้อมูลสามารถแปลงไปยังฐานข้อมูลได้ง่ายกว่า ทำให้ง่ายต่อการเปลี่ยนแปลง

เนื่องจากฐานข้อมูล NoSQL จัดเก็บข้อมูล ในรูปแบบดั้งเดิม นักพัฒนาจึงไม่จำเป็นต้องแปลงข้อมูลเป็นรูปแบบการจัดเก็บ ฐานข้อมูล NoSQL ส่วนใหญ่มีชุมชนนักพัฒนาขนาดใหญ่อยู่รอบๆ ฐานข้อมูลจะถูกขยายและย่อโดยอัตโนมัติอันเป็นผลมาจากการใช้กลุ่มคอมพิวเตอร์ในฐานข้อมูล

ระบบฐานข้อมูล NoSQL ไม่เพียงได้รับความนิยมในด้านการจัดเก็บและการจัดการข้อมูลแอปพลิเคชันทางธุรกิจเท่านั้น แต่ยังให้บริการการวิเคราะห์ข้อมูลแบบบูรณาการที่ช่วยให้ผู้ใช้เข้าใจชุดข้อมูลที่ซับซ้อนได้ทันทีและตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาดยิ่งขึ้น

ฐานข้อมูล NoSQL มีแนวโน้มที่จะเป็นตัวเลือกที่ดีที่สุดหากออกแบบมาเพื่อจัดเก็บและจำลองข้อมูลที่มีโครงสร้าง กึ่งโครงสร้าง และไม่มีโครงสร้างในที่เดียว

ความสามารถในการปรับขนาด ความเรียบง่าย ข้อกำหนดโค้ดต่ำ และความสะดวกในการบำรุงรักษาของ NoSQL ทำให้เป็นเครื่องมือที่เหมาะสำหรับองค์กรขนาดเล็ก ข้อความค้นหาที่เป็นผู้ใหญ่น้อยกว่าและยืดหยุ่นน้อยกว่าใน NoSQL ทำให้เสียเปรียบจากข้อดีของมัน โครงสร้างของแบบสอบถามมีความยืดหยุ่นน้อยลง สถาปัตยกรรม NoSQL ไม่ได้มีไว้สำหรับปรับขนาดด้วยตัวเอง

MongoDB เช่นเดียวกับฐานข้อมูล NoSQL อื่นๆ ให้ข้อได้เปรียบเหนือ SQL ในการจัดการกับ ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ เนื่องจากข้อกำหนดสคีมาที่ยืดหยุ่น สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล ฐานข้อมูล SQL มักจะถูกใช้โดยผู้จัดการข้อมูลส่วนใหญ่ เนื่องจากเครื่องมือ BI ส่วนใหญ่ (เช่น Looker) ไม่รองรับการค้นหาฐานข้อมูล NoSQL

Nosql ดีสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องหรือไม่?

ฐานข้อมูล NoSQL สามารถเก็บข้อมูลจากเครื่องต่างๆ ได้อีกทางหนึ่ง ด้วยเหตุนี้ ฐานข้อมูล NoSQL จึงเรียกอีกอย่างว่า ฐานข้อมูลปรับขนาด ตามแนวนอนได้ และใช้เพื่อเพิ่มบันทึกลงในเครื่องหลายเครื่องพร้อมกัน

รับความรู้เกี่ยวกับฐานข้อมูล NoSQL เพื่อก้าวสู่การเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ฐานข้อมูล NoSQL เป็นฐานข้อมูลที่สามารถจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบและขนาดต่างๆ นำรูปแบบและโครงสร้างออกมา สามารถใช้ฐานข้อมูล Noql สำหรับชุดข้อมูลเฉพาะและโฟกัสเฉพาะได้ มีข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมาก ฐานข้อมูลเชิงฐานข้อมูลทำให้ดัชนีและการส่งคืนคอลัมน์ง่ายขึ้น ฐานข้อมูลเอกสาร ใช้ในสภาพแวดล้อมออนไลน์แบบข้อความเช่นเดียวกับการจัดเก็บเอกสารสำคัญ

ข้อมูลถูกจัดเก็บไว้ในฐานข้อมูลกราฟ และยังใช้เพื่อสร้างแผนภูมิความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตี การใช้ฐานข้อมูล NoSQL สำหรับ โครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูล มีข้อดีหลายประการ เพื่อแก้ไขปัญหาเหล่านี้ เราได้รวมความเข้ากันได้กับประเภทข้อมูลหลายประเภทและความสามารถในการปรับขนาดในแนวนอน เนื่องจากความเข้ากันได้กับฐานข้อมูล NoSQL ประเภทต่างๆ MongoDB, Cassandra, Redis และ ApacheCouchDB จึงทำงานได้ดี สามารถใช้ MongoDB เพื่อเก็บข้อมูลคีย์-ค่าในที่เก็บคีย์-ค่า เช่น Cassandra และฐานข้อมูลเอกสาร ฐานข้อมูล NoSQL เป็นฐานข้อมูลประเภทหนึ่งที่ใช้บ่อยในการพัฒนาเว็บและแอปพลิเคชั่นมือถือ นักศึกษาและผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะได้รับความเข้าใจอย่างถ่องแท้มากขึ้นว่าแพลตฟอร์มหลักและภาษาการเขียนโปรแกรมโต้ตอบกับฐานข้อมูลอย่างไร เพื่อสร้าง จัดการ และวิเคราะห์ฐานข้อมูล Faithe Day เป็นนักเขียน นักวิจัย และนักการศึกษาที่สำเร็จการศึกษาระดับปริญญาตรีสาขาภาษาอังกฤษและมนุษยศาสตร์ดิจิทัล รวมถึงปริญญาเอกสาขา Communication Studies

ฐานข้อมูล Nosql: ตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

เมื่อทำงานกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง จำเป็นต้องมีฐานข้อมูล NoSQL ไม่มีความสามารถในการเรียกใช้การดำเนินการแบบไดนามิก แต่เป็นไปตามกรดและยืดหยุ่นมากกว่าฐานข้อมูล SQL คุณควรเลือก SQL หากคุณมีข้อกำหนดด้านข้อมูลที่ชัดเจนและต้องการใช้สคีมาที่กำหนดไว้ล่วงหน้า อย่างไรก็ตาม หากข้อมูลของคุณไม่มีโครงสร้างหรือต้องการการดำเนินการแบบไดนามิก NoSQL เป็นตัวเลือกที่ดีกว่า

Mongodb มีประโยชน์สำหรับการเรียนรู้ของเครื่องหรือไม่?

Mongodb มีประโยชน์สำหรับแมชชีนเลิร์นนิงเพราะสามารถช่วยจัดเก็บและจัดระเบียบข้อมูลในลักษณะที่เข้าถึงและใช้งานสำหรับโมเดลการฝึกอบรมได้ง่าย นอกจากนี้ยังสามารถใช้ mongodb เพื่อปรับใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อให้ผู้อื่นนำไปใช้ได้

ฐานข้อมูล NoSQL เช่น MongoDB สามารถจัดเก็บข้อมูลจำนวนมากตามโครงสร้างเอกสาร MongoDB ใช้ประโยชน์จากคอลเลกชันและเอกสารมากกว่าตารางและแถว เช่นเดียวกับที่ทำในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิม ในบล็อกนี้ เราจะอธิบายว่าเหตุใด MongoDB จึงมีความสำคัญในการเรียนรู้ของเครื่อง รวมถึงสิ่งที่เราสามารถใช้ใน Python MongoDB เป็นแพลตฟอร์มที่เหมาะสำหรับการจัดเก็บ แบ่งปัน และดึงข้อมูลโมเดลที่ได้รับการฝึกฝน แบบจำลองของเราอาจถูกจัดเก็บไม่เพียงแต่ในฐานข้อมูลเท่านั้น แต่อาจถูกเก็บรักษาไว้ในประวัติด้วย ดังนั้น หากเราเลือกทำเช่นนั้น เราจะสามารถกู้คืนโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมจากเวอร์ชันก่อนหน้าได้

สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม ไปที่ https://www.mongodb.com/product/query-api

Nosql สำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง

การใช้ฐานข้อมูล NoSQL สำหรับแอปพลิเคชันแมชชีนเลิร์นนิงมีประโยชน์มากมาย ฐานข้อมูล NoSQL สามารถปรับขนาดได้สูง ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก นอกจากนี้ยังได้รับการออกแบบให้กระจายได้ง่ายซึ่งช่วยให้เวลาในการฝึกอบรมเร็วขึ้น นอกจากนี้ ฐานข้อมูล NoSQL มักจะมีค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษาน้อยกว่าฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิม

ฐานข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์ที่ไม่มีความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูล หมวดหมู่นี้เรียกว่า NoSQL สามารถปรับเปลี่ยนได้อย่างมากและออกแบบมาเพื่อทำงานในสภาพแวดล้อมแบบกระจายซึ่งปรับขนาดได้และเชื่อถือได้ ไม่จำเป็นต้องกังวลเกี่ยวกับปัญหาด้านประสิทธิภาพของฐานข้อมูล NoSQL; ให้ค้นหาโดยไม่ต้องใช้การรวมราคาแพงแทน มาดูฐานข้อมูล NoSQL ประเภทต่างๆ กันในส่วนนี้ ตอนนี้เรารู้แล้วว่าฐานข้อมูลเหล่านี้คืออะไร ฐานข้อมูล NoSQL แบบเอกสารจะเก็บข้อมูลไว้ในออบเจ็กต์ JSON ฐานข้อมูลคีย์-ค่า เป็นตัวอย่างของคู่คีย์-ค่า ฐานข้อมูลตามคอลัมน์กว้างสามารถเก็บคอลัมน์ไดนามิกได้จำนวนมาก

บทความต่อไปนี้จะช่วยให้คุณเริ่มต้นกับ MongoDB Facebook สร้าง ระบบฐานข้อมูลโอเพ่นซอร์ส Cassandra ในช่วงต้นทศวรรษ 2000 ElasticSearch เป็นเครื่องมือที่เร็วและทรงพลังที่สุดสำหรับการวิเคราะห์ จัดเก็บ และค้นหาข้อมูลจำนวนมาก Amazon DynamoDB มีความสามารถในการจัดการคำขอ 10 ล้านล้านรายการต่อวัน ซึ่งน่าประทับใจมาก