你能用 Nosql 做分析吗

您可以使用 NoSQL 进行分析吗？ 这是在讨论 NoSQL 数据库的优缺点时经常会出现的问题。 答案是肯定的，您可以使用 NoSQL 进行分析。 但是，需要牢记一些重要的注意事项。 NoSQL 数据库专为高性能和可扩展性而设计。 这意味着它们不太适合需要复杂查询或聚合的分析工作负载。 NoSQL 数据库也倾向于对数据建模提供有限的支持。 这可能会使为分析建模数据变得困难。 最后，NoSQL 数据库通常没有内置的分析功能。 这意味着您将需要使用第三方工具或构建您自己的分析解决方案。 尽管存在这些挑战，但如果您拥有正确的数据和正确的工具，NoSQL 可能是一个不错的分析选择。

Clariba 需要更多地了解 NoSQL 数据库，以便构建我们的分析应用程序。 我们在 MongoDB 之上实施了一个 Java 脚本框架，而 Mongoose 提供了一个建模库，使我们能够在框架实施后继续提供分析。 在内部性能测试中，它的表现甚至优于我们自己的 SAP Cloud Platform 实施。 尽管加入 NoSQL 环境是可能的，但这不是必需的。 大多数企业的数据已经采用规范化格式，其中连接是强制性的。 有很多计算视图可以使几乎没有性能优势的连接和联合变得简单。 重写现有的 NoSQL 解决方案是不可能的——您正在寻找的词是重建。

NoSQL 实现令人兴奋，事实证明它们非常有前途，但它们并不是现代分析的灵丹妙药。 如果速度和规模对特定应用程序很重要，那么基于 NoSQL 的解决方案可能是最佳选择。 开发人员和业务用户要想在其中取得成功，就必须适应 NoSQL 技术。

可以使用NoSQL 系统以任何格式解释数据结构。 文档数据模型、图形数据模型、键值数据模型或宽列数据模型都提供了一个灵活的数据模型，允许在不影响性能的情况下对模式进行重大更改。

使用 MongoDB，您可以借助其工具和 API 构建复杂的分析查询。 通过高并发和分析优化的索引和存储格式，以低延迟交付洞察和行动。

数据科学家和机器学习工程师经常需要将模型的元数据、特征和操作参数存储在 NoSQL 数据库中。 另一方面，数据工程师可以从数据中提取和存储清洗过的数据。

如果您的数据是结构化的并且符合 ACID 标准，那么 SQL 是一个不错的选择。 如果您的数据要求不明确或非结构化，NoSQL 可能是更好的选择。 NoSQL 数据库不像 SQL 数据库那样需要预定义模式。

Nosql 适合分析吗？

这个问题没有明确的答案，因为它取决于组织或项目的具体需求。 然而，许多专家认为，由于 nosql 的灵活性、可扩展性和处理大量数据的能力，它可以成为分析的一个很好的选择。

如果您有一个项目要完成并希望为您的 Mongo 数据找到商业智能解决方案，请查看我们的 MongoDB 分析页面。 在过去的几周里，关于 MongoDB 实例是否可以直接用于进行数据分析的争论很多。 在本文中，我们将了解基于文档的 NoSQL 数据库（如 MongoDB）与传统关系数据库 (RDBMS)（也称为关系数据库）之间的区别。 全球数百万开发人员使用 MongoDB，它是世界上最受欢迎的 NoSQL 数据库之一。 协助企业将数据移动到数据仓库的公司做得很好。 作为替代方案，您可以在 SQL 数据库中使用 MongoDB 数据，然后使用数据的关系版本对其进行分析。 该公司正在试验数据虚拟化作为其秘诀的一部分。

用户可以在使用我们的用户界面时直接从 MongoDB 生成查询和操作数据。 点击式软件可用于创建查询，而本机 MongoDB 查询可使用 MongoDB 创建。 无需实时执行数据转换，因为所有这些都在机器上的 MongoDB 中完成。 在分析方面，它不是第一个数据库，也不会是最后一个。 使用 MongoDB 数据，用户可以实时分析、可视化和创建数据科学应用程序。 大量有才华的解决方案提供商正在研究创新方法来扩展 MongoDB 上的分析。

没有比 NoSQL 数据库更好的存储海量数据的方法了，因为它们灵活高效。 由于 MongoDB 为任何字段或范围的查询提供了高级搜索功能，因此它是存储大量数据的绝佳选择。 此外，MongoDB 可横向扩展以适应大数据存储的需求，使其成为绝佳的选择。

Nosql 数据库：Mongodb 提供出色的可扩展性

另一方面，其他 NoSQL 数据库可以提供更好的性能，具体取决于您有兴趣进行的分析类型。 例如，MongoDB 是用于大规模数据存储和可扩展性的优秀 NoSQL 平台。 因为它不像其他一些 NoSQL 数据库那样广为人知，所以一些数据分析师可能不会将其视为他们的首选。

哪个数据库最适合分析？

Oracle 数据库是业界使用最广泛的数据库之一，因为它能够处理任何数据类型，包括关系数据、图形数据、结构化数据和非结构化数据，这使其成为市场上最好的数据库之一。

每天，分析师使用 Mode 以各种语言编写数以千计的查询。 查询失败是分析师遇到困难的明显迹象。 我的分析着眼于八个最流行的数据库，包括 PostgreSQL、Redshift、BigQuery、Hive 和 Imperato。 Vertica、SQL Server 和 Redshift 的错误率最高，而 PostgreSQL 和 Redshift 的错误率最低。 该语言在应用方面可能更具野心，导致更高的错误率而不是更困难。 复杂查询的价值是什么？ 我如何计算该值？

查询的复杂性可能难以管理。 换句话说，我们可以通过多种方式控制复杂性。 在分析数据库方面，Redshift 是一个明显的赢家，尤其是那些用 Vertica 和 SQL Server 等语言编写的数据库。 大约 20% 的分析师使用 Mode 编写针对多种类型数据库的查询。 使用 PostgreSQL 或 BigQuery 的分析师在使用一种或另一种语言时的错误率是否更高？ 为了汇总这些面对面的结果，我使用了成对比较。 Myridium 和 Postgres 是适合初学者的最佳 SQL 方言，而 Redshift 是适合高级用户的最佳 SQL 方言。 Vertica 已经从最难的语言上升为最不难的语言之一。 对于在不牺牲速度的情况下寻求易用性的分析师来说，Redshift 击败了 Hive 和 Vertica。

为什么 Nosql 更适合分析？

在处理大量数据时，由于其灵活的模式要求，像 MongoDB 这样的NoSQL 数据库比 SQL 具有显着优势。 传统上，大多数数据分析师更喜欢 SQL 数据库而不是 NoSQL 数据库。 大多数 BI 工具，包括 Looker，都不支持 NoSQL 数据库的查询功能。

Mongodb 是存储需要进一步操作的数据的最佳选择

MongoDB 是机器学习和数据科学家的绝佳选择，这要归功于其 NoSQL 数据库功能。 MongoDB 具有许多强大的功能，例如 CRUD 操作、后端聚合框架和文本搜索引擎，使其成为存储需要进一步操作的数据的最佳选择。

Postgresql 适合分析吗？

PostgreSQL 名列前茅。 是的，MySQL 和 PostgreSQL 中的窗口函数是一样的。 另一方面，PostgreSQL 提供了更多的聚合函数，并允许它们都作为窗口函数使用，使其能够提供更广泛的数据分析选项。

Postgresql 真的是更便宜的选择吗？

PostgreSQL 在可靠性方面紧随其后。 在发生大数据中断时，PostgreSQL 可以比 Oracle 更快地重建。
Oracle 的成本高于 PostgreSQL。 但是，如果您需要 Oracle 数据库的强大功能和可靠性，则可能值得考虑购买它。

Mongodb 适合分析吗

MongoDB 是一个功能强大的面向文档的数据库系统，非常适合分析工作负载。 它具有灵活的模式，可以轻松进行数据建模，其丰富的查询语言使开发人员可以轻松地进行数据分析。 此外，MongoDB 的水平可扩展性和内置复制使其成为大规模数据分析的理想选择。

MongoDB 是最流行的应用程序开发数据库之一。 它是开发人员更喜欢使用的具有固有可扩展性的灵活数据库。 有五种方法可以在 MongoDB 中运行分析并取得不同程度的成功。 直接使用 MongoDB 运行分析查询是最简单的方法。 然后，如果需要复制数据，可以使用数据仓库。 您不必移动数据，因此可以快速上手，这是一个主要优势。 由于高水平的查询延迟，数据仓库名声不好。

如果您的数据需求不够大，可以在家中使用关系数据库。 另一个针对分析优化的 NoSQL 数据存储可用于复制您的数据。 Elasticsearch 将 Apache Lucene 的索引与 Elasticsearch 的索引功能相结合，以提供快速分析。 Rockset 通过功能齐全的 SQL 实现（包括连接）在 MongoDB 上提供实时分析。 我们之前提到的一些选项非常适合商业智能应用程序，但其他选项更关注分析。 Rockset 的实时分析数据库基于云，是现代数据团队的理想选择。 MongoDB CDC（变更数据捕获）是 Rockset 内置的 MongoDB 连接器，MongoDB 变更流通过 Rockset 传递。 通过暴力扫描建立索引，以更低的成本进行更快的分析，从而获得更新鲜的数据。

因为NoSQL数据库的兴起，传统的关系型数据库市场被颠覆。 MongoDB 有许多优点，它是最流行的编程语言之一。 您可以轻松使用、缩放和设置它。 该平台可以处理任何类型的流式或批处理数据。 它还包括一个聚合框架。

Nosql 可视化工具

当今市场上有许多不同的 nosql 可视化工具。 一些最受欢迎的工具包括 Tableau、QlikView 和 Power BI。 这些工具中的每一个都有自己独特的特性和功能集。 但是，所有这些都允许用户轻松地可视化和分析存储在 nosql 数据库中的数据。

SQL 是 Not Only SQL 的首字母缩写词，它是指以关系表以外的格式存储数据的数据库。 数据可视化工具使您能够根据大量数据创建图表、图形和信息图。 在本课程中，我们将介绍用于开发NoSQL 数据可视化的最流行的工具。 MongoDB 图表、Compass、Studio 3T 和 Knowi 是一些可让您可视化 NoSQL 数据库的最佳工具。 MongoDB BI 连接器支持将 Tableau 等工具与 MongoDB 集成。 其他数据分析工具中的连接器本质上更加多样化。 Knowi Knowi 平台是一个商业智能平台，原生支持非结构化数据，并原生集成许多 NoSQL 数据库，包括 MongoDB。 借助 Tableau，您只需几个简单的步骤即可创建交互式仪表板模板。 SAP Lumira 包括许多内置的 UI（用户界面）组件，例如图表、地理地图和交叉表。

Marklogic 和 Tableau：分析和可视化数据的最佳方式

将唯一可以实时分析和可视化所有数据的 NoSQL 数据库平台 MarkLogic 与自助式可视化分析领域的市场领导者 Tableau 相结合，使您能够实时分析和可视化所有数据。 在某些情况下，可以使用 MongoDB 等 NoSQL 数据库快速分析大量数据，因为它们允许更高效的存储和检索。 数据库模式的设计工具可用于创建适合特定 NoSQL 类型的模式，而 MongoDB 可视化工具可用于可视化 MongoDB 中的数据。

Mongodb 分析工具

MongoDB 分析工具允许用户分析存储在MongoDB 数据库中的数据。 这些工具可用于生成报告、可视化数据和执行统计分析。

MongoDB 中有八种工具可用于支持 NoSQL 数据库操作。 数据库管理、管理、查询编写和编辑、切片和切块等分析过程以及报告生成都是通过使用这些工具来完成的。 通过查看这些工具及其特性，我们可以很好地了解每个工具的价值。 在 MongoDB 中，Nucleon Database Master 工具管理并简化了所有任务，从编写查询到在 MongoDB 中管理和显示它们。 NoSQLBooster 是一个功能强大、流行的跨平台工具，用于管理变量、方法和 MongoDB 属性。 Spark 的库可以组合起来创建一个完整的 MongoDB 数据库。

何时使用 Nosql 数据库

使用 NoSQL 数据库的原因有很多，包括：
-数据不是以传统方式构建的和/或不适合关系数据库模式。
- 数据不断变化和/或快速增长。
-您需要高性能和/或水平可扩展性。
-您需要灵活和/或无模式的数据。

NoSQL 数据库的发展导致各种规模的组织都采用了这项技术。 本文旨在解释为什么 NoSQL 越来越受欢迎，以及 NoSQL 什么时候是构建应用程序的好选择？ 它源于早期互联网先驱对传统数据库技术的失望。 鉴于 NoSQL 数据库越来越受欢迎，在可能的情况下阐明使用它们的优缺点至关重要。 NoSQL 数据库可以用多种格式编写，包括 XML。 在这种情况下，讨论将 NoSQL 视为一个整体，确定了人们使用它的主要原因，并提供了对其一般应用的洞察。 云时代带来了NoSQL数据库的发展，它们很快适应了云自动化。 NoSQL 数据库与实时流技术的集成通常优于关系数据库。 如果您想免费试用 MongoDB，最简单的方法是使用最流行的 NoSQL 数据库 MongoDB Atlas。

毫无疑问，由于 NoSQL 数据库相对于传统关系数据库具有众多优势，近年来越来越受欢迎。 这些数据库中的数据库在存储方面通常更快、更高效。 如果您的应用程序需要灵活性或需要对数据量进行重大更改，您可能需要考虑 NoSQL 数据库。 在我们的实验中，NoSQL 数据库通常比 SQL 数据库慢，但它们更擅长存储键值对。

使用 Nosql 数据库的案例

NoSQL 数据库越来越多地用于实时数据和 Web 应用程序。 它们有时被称为 Not only SQL，以强调它们可以支持类似 SQL 的查询语言，或作为多语言持久体系结构中 SQL 数据库的补充。
NoSQL 数据库最显着的优势是能够在一个地方存储和建模结构化、半结构化和非结构化数据。