SQL 和 NoSQL 数据库在机器学习应用中的优缺点

是否为机器学习应用程序使用 SQL 或 NoSQL 数据库是一个难题。 每种方法都有利有弊，最终取决于应用程序的具体需求。 SQL 数据库非常适合需要复杂查询和数据操作的应用程序。 SQL 数据的结构化特性使得执行连接和聚合等操作变得容易。 此外，大多数 SQL 数据库都提供强大的事务支持，这对于确保数据完整性很重要。 另一方面，NoSQL 数据库在数据建模方面更加灵活。 这对于具有复杂或不断变化的数据要求的应用程序可能是一个好处。 NoSQL 数据库也往往比 SQL 数据库更具可扩展性，这对于预期快速增长的应用程序很重要。 最终，决定将哪种类型的数据库用于机器学习应用程序取决于应用程序的具体需求。 如果应用程序需要复杂的查询和数据操作，那么 SQL 数据库可能是最佳选择。 如果应用程序预计会快速增长或具有复杂的数据需求，那么 NoSQL 数据库可能是更好的选择。

数据科学的基础是数据。 数据库管理系统 (DBMS) 经常用于存储数据。 DBMS 语言用于与系统进行通信和交互。 SQL（结构化查询语言）是一种用于与数据库交互的脚本语言。 数据库领域的另一个术语是近几年兴起的NoSQL数据库。 NoSQL 数据库是非关系数据库，数据不存储在表或记录中。 数据存储结构不是采用开放式存储架构，而是根据特定要求进行定制。

数据库有四种类型：列式数据库、文档式数据库、键值对数据库和图数据库。 MongoDB 作为 Python 的一个例子，是一个面向文档的数据库。 NoSQL 数据库相对于其他类型数据库的优势在于它们允许您更自由地设计数据结构。 另一方面，SQL 数据库具有更严格的结构和更有限的数据类型。 对于初学者来说，最好的选择是从 SQL 开始，然后转向 NoSQL。 每一种都有自己的优点和缺点，所以你应该从数据、应用和易用性方面考虑每一种的优点和缺点。 尽管 SQL 确实比 NoSQL 表现更好，并且在某种程度上，我不能说它更优越。 您可以根据观察到的情况做出最佳决定。

与关系数据库相比，NoSQL 数据库有许多优势。 它们是灵活的数据模型，具有非常快的查询，并且易于开发人员使用，因为它们具有水平和垂直缩放的数据模型。 NoSQL 数据库通常使用非常灵活的模式。

SQL 查询比 NoSQL 查询执行得更好，因为它遵守数据一致性、数据完整性和数据冗余的 ACID 属性。

许多现代应用程序，例如游戏、移动和 Web，都需要具有灵活、可扩展、高性能和高功能的数据库，这使得 NoSQL 数据库成为这些环境的理想选择。

如果您的应用程序在运行时需要高度的灵活性，那么避免使用 NoSQL 也是一个好主意。 如果在数据量方面没有大规模变化，那么一致性是必不可少的，因此 SQL 数据库是更好的选择。

Sql 或 Nosql 更适合机器学习吗？

在大型项目的机器学习、计算机视觉和自然语言处理中选择 NoSQL 数据库而不是 MySQL 的一些原因是什么？ SQL数据库存储大量数据，但只存储在一台机器上，SQL数据库的缺陷最为严重。

在决定购买哪个数据库时，您应该选择关系数据库 (SQL) 或非关系数据库 (NoSQL)。 为了对项目所需的数据库类型做出明智的决定，了解两者之间的差异至关重要。 数据库关系模块更适合大数据，因为它们可以以动态方式构建，这对于大数据至关重要。 键值对、基于文档的图形数据库或宽列存储都是可行的选择，具体取决于需求。 因此，没有任何一个文档可以拥有自己独特的结构，从而可以在没有固定结构的情况下创建文档。 就 NoSQL 而言，存在很多争论，尤其是在大数据和数据分析的背景下。 NoSQL 数据库可以由社区构建或聘请外部专家进行管理和设置。

通常，NoSQL 对数据实体执行的读写操作与 SQL 对 NoSQL 数据库执行的操作相同。 谷歌、雅虎和亚马逊是为大型数据集开发 NoSQL 数据库的公司示例。 由于处理能力不足，传统的关系数据库无法处理不断增加的数据量。 NoSQL 数据库可以水平扩展，允许它根据需要变得更大、更强大。 这些应用程序除了非常适合没有特定模式定义的应用程序（例如内容管理系统、大数据应用程序和实时分析）之外，还非常适合支持自定义模式定义。

数据库中数据的存储和管理对其操作至关重要。 研究人员、数据科学家和机器学习工程师使用它们来存储和访问大量数据。
SQL 数据库在许多方面不同于 NoSQL 数据库。 数据科学家和机器学习工程师可以使用它们来存储数据、模型的元数据、特征和操作参数。
对于键值存储，SQL 数据库通常比 NoSQL 数据库更快。 另一方面，一些 NoSQL 数据库可能不完全支持 ACID 事务，从而导致数据不一致。

Nosql 与 Sql：哪个更适合数据科学家？

如果您只对存储数据感兴趣，并且不需要所有必需的查询功能，NoSQL 可能是更好的选择。 数据科学家中最流行的工具包括 MongoDB、Cassandra 和 DynamoDB。 除了极其耐用、高性能和可扩展性之外，这些数据库中的每一个都是数据存储和检索的理想选择。