Analitik Yapmak İçin Nosql Kullanabilir misiniz?

Analitik yapmak için NoSQL kullanabilir misiniz? Bu, NoSQL veritabanlarının artılarını ve eksilerini tartışırken sıklıkla ortaya çıkan bir sorudur. Cevap evet, analitik yapmak için NoSQL kullanabilirsiniz. Ancak, akılda tutulması gereken bazı önemli hususlar vardır. NoSQL veritabanları, yüksek performans ve ölçeklenebilirlik için tasarlanmıştır. Bu, karmaşık sorgular veya toplamalar gerektiren analitik iş yükleri için pek uygun olmadıkları anlamına gelir. NoSQL veritabanları ayrıca veri modelleme için sınırlı desteğe sahip olma eğilimindedir. Bu, analitik için verileri modellemeyi zorlaştırabilir. Son olarak, NoSQL veritabanları genellikle yerleşik analitik özelliklere sahip değildir. Bu, üçüncü taraf araçları kullanmanız veya kendi analitik çözümünüzü oluşturmanız gerekeceği anlamına gelir. Bu zorluklara rağmen, doğru verilere ve doğru araçlara sahipseniz, NoSQL analitik için iyi bir seçenek olabilir.

Clariba'nın analitik uygulamalarımızı oluşturmak için NoSQL veritabanları hakkında daha fazla bilgi edinmesi gerekiyordu. MongoDB'nin üzerine bir Java-komut dosyası çerçevesi uyguladık ve Mongoose, çerçeve uygulandıktan sonra analitik sağlamaya devam etmemizi sağlayan bir modelleme kitaplığı sağladı. Dahili performans testlerinde kendi SAP Bulut Platformu uygulamamızdan bile daha iyi performans gösterdi. NoSQL ortamlarına katılmak mümkün olsa da gerekli değildir. Çoğu işletme, verilerini birleştirmelerin zorunlu olduğu normalleştirilmiş bir biçimde zaten bulundurur. Çok az veya hiç performans avantajı olmayan birleştirme ve birleştirmeleri basitleştiren birçok hesaplama görünümü vardır. Mevcut bir NoSQL çözümünü yeniden yazmak mümkün değildir; aradığınız kelime yeniden inşa etmektir.

NoSQL uygulamaları hakkında çok fazla heyecan var ve çok umut verici olduklarını kanıtladılar, ancak modern analitik için her derde deva değiller. Belirli bir uygulama için hız ve ölçek önemliyse, NoSQL tabanlı çözümler muhtemelen en iyi seçenektir. Geliştiriciler ve iş kullanıcıları, başarılı olmak istiyorlarsa NoSQL teknolojilerine uyum sağlamalıdır.

Veri yapısı, NoSQL sistemleri kullanılarak herhangi bir formatta yorumlanabilir. Belge veri modeli, grafik veri modeli, anahtar değer veri modeli veya geniş sütunlu veri modeli, performansı etkilemeden şemada önemli değişikliklerin yapılmasına izin veren esnek bir veri modeli sunar.

MongoDB'yi kullanarak, araçlarının ve API'lerinin yardımıyla gelişmiş analitik sorguları oluşturabilirsiniz. İçgörüler ve eylemler, yüksek eş zamanlılık ve analitik için optimize edilmiş indeksleme ve depolama biçimleriyle düşük gecikmeyle sunulur.

Veri bilimcilerin ve makine öğrenimi mühendislerinin sıklıkla modellerin meta verilerini, özelliklerini ve operasyonel parametrelerini NoSQL veritabanlarında depolaması gerekir. Veri mühendisleri ise verilerden temizlenmiş verileri çıkarabilir ve depolayabilir.

Verileriniz yapılandırılmış ve ACID uyumluysa, SQL harika bir seçimdir. Veri gereksinimleriniz net değilse veya yapılandırılmamışsa, NoSQL daha iyi bir seçenek olabilir. NoSQL veritabanları, SQL veritabanlarının yaptığı gibi önceden tanımlanmış şemalar gerektirmez.

Nosql Analitik İçin İyi mi?

Kuruluşun veya projenin özel ihtiyaçlarına bağlı olduğundan, bu sorunun kesin bir yanıtı yoktur. Ancak birçok uzman, esnekliği, ölçeklenebilirliği ve büyük miktarda veriyi işleme yeteneği nedeniyle nosql'nin analitik için iyi bir seçenek olabileceğine inanıyor.

Tamamlamanız gereken bir projeniz varsa ve Mongo verileriniz için bir iş zekası çözümü bulmak istiyorsanız, MongoDB Analytics sayfamıza göz atın. Son birkaç haftadır, bir MongoDB bulut sunucusunun doğrudan veri analizi yapmak için kullanılıp kullanılamayacağı konusunda pek çok tartışma yaşandı. Bu yazıda, MongoDB gibi belge tabanlı NoSQL veritabanları ile ilişkisel veritabanları olarak da bilinen geleneksel ilişkisel veritabanları (RDBMS'ler) arasındaki farklara bakacağız. Dünya çapında milyonlarca geliştirici, dünyanın en popüler NoSQL veritabanlarından biri olan MongoDB'yi kullanıyor. İşletmelerin verilerini bir veri ambarına taşımasına yardımcı olan şirketler iyi bir iş çıkarıyor. Alternatif olarak, MongoDB verilerini bir SQL veritabanında kullanabilir, ardından verilerin ilişkisel sürümünü analiz etmek için kullanabilirsiniz. Şirket, gizli sosunun bir parçası olarak veri sanallaştırmayı deniyor.

Kullanıcılar, kullanıcı arayüzümüzü kullanırken doğrudan MongoDB'den sorgular oluşturabilir ve verileri işleyebilir. Sorgu oluşturmak için işaretle ve tıkla yazılımı kullanılabilirken, yerel MongoDB sorguları MongoDB ile oluşturulabilir. Gerçek zamanlı olarak veri dönüşümü gerçekleştirmeye gerek yoktur çünkü tüm bunlar makinede canlı olarak MongoDB'de yapılır. Analitik söz konusu olduğunda ilk veritabanı değildir ve son da olmayacaktır. Kullanıcılar, MongoDB verilerini kullanarak gerçek zamanlı olarak veri bilimi uygulamalarını analiz edebilir, görselleştirebilir ve oluşturabilir. Çok sayıda yetenekli çözüm sağlayıcı, MongoDB'de analitiği ölçeklendirmenin yenilikçi yolları üzerinde çalışıyor.

Çok büyük miktarda veriyi depolamanın, esnek ve verimli oldukları için NoSQL veritabanlarından daha iyi bir yolu yoktur. MongoDB, herhangi bir alan veya sorgu aralığı için gelişmiş arama yetenekleri sağladığından, büyük miktarda veri depolamak için mükemmel bir seçimdir. Ayrıca MongoDB, büyük veri depolama taleplerini karşılamak için yatay olarak ölçeklenir ve bu da onu mükemmel bir seçim haline getirir.

Nosql Veritabanları: Mongodb Büyük Ölçeklenebilirlik Sunuyor

Öte yandan, diğer NoSQL veritabanları, yürütmekle ilgilendiğiniz analitik türüne bağlı olarak daha iyi performans sağlayabilir. Örneğin MongoDB, büyük ölçekli veri depolama ve ölçeklenebilirlik için mükemmel bir NoSQL platformudur. Diğer bazı NoSQL veritabanları kadar iyi bilinmediğinden, bazı veri analistleri bunu ilk tercihleri ​​olarak görmeyebilir.

Analitik İçin En İyi Db Hangisidir?

Oracle Database, ilişkisel, grafik, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler dahil olmak üzere her tür veriyi işleyebilmesi nedeniyle sektörde en yaygın kullanılan veritabanlarından biridir ve bu da onu piyasadaki en iyi veritabanlarından biri yapar.

Analistler her gün Mode'u kullanarak çeşitli dillerde binlerce sorgu yazıyor. Başarısız olan bir sorgu, bir analistin zorluk yaşadığının bariz bir işaretidir. Analizim, aralarında PostgreSQL, Redshift, BigQuery, Hive ve Imperato'nun da bulunduğu en popüler sekiz veri tabanını inceledi. Vertica, SQL Server ve Redshift en yüksek hata oranlarına sahipken, PostgreSQL ve Redshift en düşük hata oranlarına sahiptir. Dil, uygulama açısından daha iddialı olabilir, bu da daha zor olmaktan ziyade daha yüksek hata oranlarıyla sonuçlanır. Karmaşık bir sorgunun değeri nedir? Bu değeri nasıl hesaplayabilirim?

Bir sorgunun karmaşıklığının yönetilmesi zor olabilir. Başka bir deyişle, karmaşıklığı çeşitli yollarla kontrol edebiliriz. Redshift, özellikle Vertica ve SQL Server gibi dillerde yazılanlar olmak üzere analitik veritabanları söz konusu olduğunda açık ara galip gelir. Analistlerin yaklaşık %20'si, birden çok veri tabanı türüne karşı sorgu yazmak için Modu kullanıyor. PostgreSQL veya BigQuery kullanan bir analist, bir dilde veya başka bir dilde daha yüksek hata oranlarına sahip olma eğiliminde midir? Bu bire bir sonuçları bir araya getirmek için ikili karşılaştırmalar kullandım. Myridium ve Postgres, yeni başlayanlar için en iyi SQL lehçeleridir ve Redshift, ileri düzey kullanıcılar için en iyi SQL lehçesidir. Vertica en zor dilden en az zor olana yükseldi. Redshift, hızdan ödün vermeden kullanım kolaylığı arayan analistler için Hive ve Vertica'yı geride bırakıyor.

Analitik İçin Nosql Neden Daha İyi?

Büyük miktarda veriyle uğraşırken, MongoDB gibi bir NoSQL veritabanı , esnek şema gereksinimleri nedeniyle SQL'e göre önemli bir avantaja sahiptir. Geleneksel olarak çoğu veri analistinin SQL veritabanlarını NoSQL veritabanlarına tercih ettiği durum olmuştur. Looker dahil olmak üzere çoğu BI aracı, NoSQL veritabanları için sorgulama özelliklerini desteklemez.

Mongodb, Daha Fazla Manipülasyon Gerektiren Verileri Depolamak İçin En İyi Seçimdir

MongoDB, NoSQL veritabanı özellikleri sayesinde hem makine öğrenimi hem de veri bilimcileri için mükemmel bir seçimdir. MongoDB, CRUD işlemleri, bir arka uç toplama çerçevesi ve bir metin arama motoru gibi bir dizi güçlü özelliğe sahiptir ve bu da onu daha fazla manipülasyon gerektiren verileri depolamak için en iyi seçenek haline getirir.

Postgresql Analitik İçin İyi mi?

PostgreSQL zirveye çıktı. Evet, MySQL ve PostgreSQL'deki pencere işlevleri aynıdır. Öte yandan PostgreSQL, daha fazla toplu işlev sağlar ve hepsinin pencere işlevleri olarak kullanılmasına izin vererek, daha geniş bir yelpazede veri analizi seçenekleri sunmasına olanak tanır.

Postgresql Gerçekten Daha Ucuz Bir Seçenek mi?

PostgreSQL, güvenilirlik açısından yakın bir ikinci. Büyük bir veri kesintisi durumunda PostgreSQL, Oracle'dan daha hızlı yeniden oluşturulabilir.
Oracle, PostgreSQL'den daha yüksek bir maliyete sahiptir. Ancak, Oracle Database'in gücüne ve güvenilirliğine ihtiyacınız varsa, onu satın almayı düşünebilirsiniz.

Mongodb Analitik İçin İyi mi?

MongoDB, analitik iş yükleri için çok uygun, belge odaklı güçlü bir veritabanı sistemidir. Kolay veri modellemeye izin veren esnek bir şemaya sahiptir ve zengin sorgu dili, geliştiricilerin veri analizini kolayca gerçekleştirmesini sağlar. Ek olarak, MongoDB'nin yatay ölçeklenebilirliği ve yerleşik çoğaltması, onu büyük ölçekli veri analizi için ideal bir seçim haline getirir.

MongoDB, uygulama geliştirme için en popüler veritabanlarından biridir. Geliştiricilerin kullanmayı tercih ettiği, doğası gereği ölçeklenebilirliğe sahip esnek bir veritabanıdır. MongoDB'de analitiği farklı derecelerde başarı ile çalıştırmanın beş yolu vardır. Analitik sorgularınızı çalıştırmak için doğrudan MongoDB kullanmak en basit yöntemdir. Ardından, verileri kopyalamanız gerekirse, bir veri ambarı kullanılabilir. Verileri taşımak zorunda değilsiniz, böylece hızlı bir şekilde başlayabilirsiniz ki bu büyük bir avantajdır. Veri ambarları, yüksek düzeyde sorgu gecikmesi nedeniyle olumsuz bir itibara sahiptir.

Veri gereksinimleriniz yeterince büyük değilse, evinizde ilişkisel bir veritabanı kullanmak mümkündür. Analitik için optimize edilmiş başka bir NoSQL veri deposu, verilerinizi çoğaltmak için kullanılabilir. Elasticsearch, hızlı analitik sağlamak için Apache Lucene'nin indekslemesini Elasticsearch'ün indeksleme yetenekleriyle birleştirir. Rockset, birleştirmeler de dahil olmak üzere tam özellikli bir SQL uygulaması aracılığıyla MongoDB üzerinde gerçek zamanlı analitik sunar. Daha önce bahsettiğimiz seçeneklerden bazıları iş zekası uygulamaları için çok uygundur, ancak diğerleri daha çok analitikle ilgilidir. Rockset'in gerçek zamanlı analitik veri tabanı, bulut tabanlıdır ve modern veri ekipleri için idealdir. MongoDB CDC (değişim verisi yakalama), Rockset'te yerleşik bir MongoDB konektörüdür ve MongoDB değişiklik akışları, Rockset aracılığıyla sağlanır. Daha düşük maliyetle daha hızlı analiz için kaba kuvvet taramaları üzerinden indeksleme, daha taze verilerle sonuçlanır.

NoSQL veritabanlarının yükselişi nedeniyle, geleneksel ilişkisel veritabanı pazarı sekteye uğradı. En popüler programlama dillerinden biri olan MongoDB'nin sayısız avantajı vardır. Kolayca kullanabilir, ölçeklendirebilir ve kurabilirsiniz. Platform, her türlü akış veya toplu veriyi işleyebilir. Ayrıca toplama için bir çerçeve içerir.

Nosql Görselleştirme Araçları

Bugün piyasada birçok farklı nosql görselleştirme aracı bulunmaktadır. En popüler olanlardan bazıları Tableau, QlikView ve Power BI'dır. Bu araçların her birinin kendine özgü özellikleri ve yetenekleri vardır. Ancak bunların tümü, kullanıcıların bir nosql veritabanında depolanan verileri kolayca görselleştirmesine ve analiz etmesine olanak tanır.

SQL, Yalnızca SQL Değil anlamına gelen bir kısaltmadır ve verileri ilişkisel tablolardan farklı bir biçimde depolayan veritabanlarını ifade eder. Bir veri görselleştirme aracı, büyük miktarda veriden tablolar, grafikler ve infografikler oluşturmanıza olanak tanır. Bu kursta, NoSQL veri görselleştirmesini geliştirmek için en popüler araçları gözden geçireceğiz. MongoDB çizelgeleri, Compass, Studio 3T ve Knowi, NoSQL veritabanlarını görselleştirmenizi sağlayan mevcut en iyi araçlardan birkaçıdır. MongoDB BI Connector, Tableau gibi araçların MongoDB ile entegrasyonunu sağlar. Diğer veri analizi araçlarındaki bağlayıcılar, doğası gereği daha çeşitlidir. Knowi Knowi platformu, yapılandırılmamış verileri yerel olarak destekleyen ve ayrıca MongoDB de dahil olmak üzere birçok NoSQL veritabanıyla yerel olarak entegre olan bir iş zekası platformudur. Tableau ile yalnızca birkaç basit adımda etkileşimli pano şablonları oluşturabilirsiniz. SAP Lumira, grafikler, coğrafi haritalar ve çapraz tablolar gibi bir dizi yerleşik UI (kullanıcı arayüzü) bileşeni içerir.

Marklogic ve Tableau: Verilerinizi Analiz Etmenin ve Görselleştirmenin En İyi Yolu

TÜM verileri gerçek zamanlı olarak analiz edip görselleştirebilen tek NoSQL veritabanı platformu olan MarkLogic'i self servis görsel analitikte pazar lideri Tableau ile birleştirmek, tüm verileri gerçek zamanlı olarak analiz etmenizi ve görselleştirmenizi sağlar. Bazı durumlarda, MongoDB gibi NoSQL veritabanları kullanılarak büyük miktarda veri hızlı bir şekilde analiz edilebilir çünkü bunlar daha verimli depolama ve geri alma sağlar. Veritabanı şemaları için tasarım araçları, belirli bir NoSQL türüne uygun olanları oluşturmak için kullanılabilir ve MongoDB Görselleştirme Araçları, verileri MongoDB'de görselleştirmek için kullanılabilir.

Mongodb Analitik Araçları

MongoDB analitik araçları, kullanıcıların MongoDB veritabanlarında depolanan verileri analiz etmesine olanak tanır. Bu araçlar, raporlar oluşturmak, verileri görselleştirmek ve istatistiksel analiz yapmak için kullanılabilir.

NoSQL veritabanı işlemlerini desteklemek için MongoDB'de kullanılabilen sekiz araç vardır. Veritabanı yönetimi, yönetim, sorgu yazma ve düzenleme, dilimleme ve dilimleme gibi analitik süreçler ve rapor oluşturma bu araçların kullanımıyla gerçekleştirilir. Aletlere ve özelliklerine bakarak her birinin ne kadar değerli olduğu konusunda iyi bir fikir edinebiliriz. MongoDB'de Nucleon Database Master aracı, sorgu yazmaktan bunları MongoDB'de yönetmeye ve görüntülemeye kadar tüm görevleri yönetir ve basitleştirir. NoSQLBooster, değişkenleri, yöntemleri ve MongoDB özelliklerini yönetmek için güçlü, popüler ve platformlar arası bir araçtır. Spark kitaplıkları, eksiksiz bir MongoDB veritabanı oluşturmak için birleştirilebilir.

Nosql Veritabanı Ne Zaman Kullanılır?

Aşağıdakiler de dahil olmak üzere bir NoSQL veritabanı kullanmanın birçok nedeni vardır:
-Veriler geleneksel bir şekilde yapılandırılmamıştır ve/veya ilişkisel veritabanı şemasına tam olarak uymamaktadır.
-Veriler sürekli değişiyor ve/veya hızla büyüyor.
-Yüksek performansa ve/veya yatay ölçeklenebilirliğe ihtiyacınız var.
-Esnek ve/veya şemasız verilere ihtiyacınız var.

NoSQL veritabanlarının büyümesi, bu teknolojinin her büyüklükteki kuruluş tarafından benimsenmesine yol açmıştır. Bu makale, NoSQL'in popülaritesinin neden arttığını ve NoSQL'in uygulama oluşturmak için ne zaman iyi bir seçim olduğunu açıklamayı amaçlamaktadır. Geleneksel veritabanı teknolojisine sahip ilk internet öncüleri arasındaki hayal kırıklığından gelişti. NoSQL veritabanlarının popülaritesinin artması göz önüne alındığında, mümkün olduğunda bunları kullanmanın artılarını ve eksilerini netleştirmek çok önemlidir. NoSQL veritabanları, XML dahil olmak üzere çeşitli biçimlerde yazılabilir. Bu bağlamda, tartışma NoSQL'i bir bütün olarak ele alır, insanların onu kullanmasının birincil nedenlerini tanımlar ve genel olarak uygulamasına ilişkin fikir verir. Bulut çağı, NoSQL veritabanlarının gelişimini beraberinde getirdi ve bulut otomasyonuna çok hızlı adapte oldular. Bir NoSQL veritabanının gerçek zamanlı akış teknolojileriyle entegrasyonu, genellikle ilişkisel bir veritabanından daha iyidir. MongoDB'yi ücretsiz olarak denemek istiyorsanız en basit yol, en popüler NoSQL veritabanı olan MongoDB Atlas'ı kullanmaktır.

NoSQL veritabanlarının, geleneksel ilişkisel veritabanlarına göre sayısız avantajları nedeniyle son yıllarda popülaritesinin arttığına şüphe yok. Bu veritabanlarındaki veritabanları, depolama söz konusu olduğunda genellikle daha hızlı ve daha verimlidir. Uygulamanız esneklik gerektiriyorsa veya veri hacminde önemli değişiklikler gerektiriyorsa, NoSQL veritabanlarını düşünebilirsiniz. NoSQL veritabanları, deneylerimizde genellikle SQL veritabanlarından daha yavaştır, ancak anahtar/değer çiftlerini depolamada daha iyiydiler.

Nosql Veritabanı Kullanma Örneği

NoSQL veritabanları, gerçek zamanlı verilerde ve web uygulamalarında giderek daha fazla kullanılmaktadır. SQL benzeri sorgu dillerini destekleyebileceklerini veya çok dilli kalıcı mimarilerde SQL veritabanlarının tamamlayıcısı olarak hizmet edebileceklerini vurgulamak için bazen Yalnızca SQL değil olarak anılırlar.
Bir NoSQL veritabanının en önemli avantajı, yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri tek bir yerde depolama ve modelleme yeteneğidir.