你能用 Nosql 做分析嗎

您可以使用 NoSQL 進行分析嗎？ 這是在討論 NoSQL 數據庫的優缺點時經常會出現的問題。 答案是肯定的，您可以使用 NoSQL 進行分析。 但是，需要牢記一些重要的注意事項。 NoSQL 數據庫專為高性能和可擴展性而設計。 這意味著它們不太適合需要復雜查詢或聚合的分析工作負載。 NoSQL 數據庫也傾向於對數據建模提供有限的支持。 這可能會使為分析建模數據變得困難。 最後，NoSQL 數據庫通常沒有內置的分析功能。 這意味著您將需要使用第三方工具或構建您自己的分析解決方案。 儘管存在這些挑戰，但如果您擁有正確的數據和正確的工具，NoSQL 可能是一個不錯的分析選擇。

Clariba 需要更多地了解 NoSQL 數據庫，以便構建我們的分析應用程序。 我們在 MongoDB 之上實施了一個 Java 腳本框架，而 Mongoose 提供了一個建模庫，使我們能夠在框架實施後繼續提供分析。 在內部性能測試中，它的表現甚至優於我們自己的 SAP Cloud Platform 實施。 儘管加入 NoSQL 環境是可能的，但這不是必需的。 大多數企業的數據已經採用規範化格式，其中連接是強制性的。 有很多計算視圖可以使幾乎沒有性能優勢的連接和聯合變得簡單。 重寫現有的 NoSQL 解決方案是不可能的——您正在尋找的詞是重建。

NoSQL 實現令人興奮，事實證明它們非常有前途，但它們並不是現代分析的靈丹妙藥。 如果速度和規模對特定應用程序很重要，那麼基於 NoSQL 的解決方案可能是最佳選擇。 開發人員和業務用戶要想在其中取得成功，就必須適應 NoSQL 技術。

可以使用NoSQL 系統以任何格式解釋數據結構。 文檔數據模型、圖形數據模型、鍵值數據模型或寬列數據模型都提供了一個靈活的數據模型，允許在不影響性能的情況下對模式進行重大更改。

使用 MongoDB，您可以藉助其工具和 API 構建複雜的分析查詢。 通過高並發和分析優化的索引和存儲格式，以低延遲交付洞察和行動。

數據科學家和機器學習工程師經常需要將模型的元數據、特徵和操作參數存儲在 NoSQL 數據庫中。 另一方面，數據工程師可以從數據中提取和存儲清洗過的數據。

如果您的數據是結構化的並且符合 ACID 標準，那麼 SQL 是一個不錯的選擇。 如果您的數據要求不明確或非結構化，NoSQL 可能是更好的選擇。 NoSQL 數據庫不像 SQL 數據庫那樣需要預定義模式。

Nosql 適合分析嗎？

這個問題沒有明確的答案，因為它取決於組織或項目的具體需求。 然而，許多專家認為，由於 nosql 的靈活性、可擴展性和處理大量數據的能力，它可以成為分析的一個很好的選擇。

如果您有一個項目要完成並希望為您的 Mongo 數據找到商業智能解決方案，請查看我們的 MongoDB 分析頁面。 在過去的幾周里，關於 MongoDB 實例是否可以直接用於進行數據分析的爭論很多。 在本文中，我們將了解基於文檔的 NoSQL 數據庫（如 MongoDB）與傳統關係數據庫 (RDBMS)（也稱為關係數據庫）之間的區別。 全球數百萬開發人員使用 MongoDB，它是世界上最受歡迎的 NoSQL 數據庫之一。 協助企業將數據轉移到數據倉庫的公司做得很好。 作為替代方案，您可以在 SQL 數據庫中使用 MongoDB 數據，然後使用數據的關係版本對其進行分析。 該公司正在試驗數據虛擬化作為其秘訣的一部分。

用戶可以在使用我們的用戶界面時直接從 MongoDB 生成查詢和操作數據。 點擊式軟件可用於創建查詢，而本機 MongoDB 查詢可使用 MongoDB 創建。 無需實時執行數據轉換，因為所有這些都在機器上的 MongoDB 中完成。 在分析方面，它不是第一個數據庫，也不會是最後一個。 使用 MongoDB 數據，用戶可以實時分析、可視化和創建數據科學應用程序。 大量有才華的解決方案提供商正在研究創新方法來擴展 MongoDB 上的分析。

沒有比 NoSQL 數據庫更好的存儲海量數據的方法了，因為它們靈活高效。 由於 MongoDB 為任何字段或範圍的查詢提供了高級搜索功能，因此它是存儲大量數據的絕佳選擇。 此外，MongoDB 可橫向擴展以適應大數據存儲的需求，使其成為絕佳的選擇。

Nosql 數據庫：Mongodb 提供出色的可擴展性

另一方面，其他 NoSQL 數據庫可以提供更好的性能，具體取決於您有興趣進行的分析類型。 例如，MongoDB 是用於大規模數據存儲和可擴展性的優秀 NoSQL 平台。 因為它不像其他一些 NoSQL 數據庫那樣廣為人知，所以一些數據分析師可能不會將其視為他們的首選。

哪個數據庫最適合分析？

Oracle 數據庫是業界使用最廣泛的數據庫之一，因為它能夠處理任何數據類型，包括關係數據、圖形數據、結構化數據和非結構化數據，這使其成為市場上最好的數據庫之一。

每天，分析師使用 Mode 以各種語言編寫數以千計的查詢。 查詢失敗是分析師遇到困難的明顯跡象。 我的分析著眼於八個最流行的數據庫，包括 PostgreSQL、Redshift、BigQuery、Hive 和 Imperato。 Vertica、SQL Server 和 Redshift 的錯誤率最高，而 PostgreSQL 和 Redshift 的錯誤率最低。 該語言在應用方面可能更具野心，導致更高的錯誤率而不是更困難。 複雜查詢的價值是什麼？ 我如何計算該值？

查詢的複雜性可能難以管理。 換句話說，我們可以通過多種方式控制複雜性。 在分析數據庫方面，Redshift 是一個明顯的贏家，尤其是那些用 Vertica 和 SQL Server 等語言編寫的數據庫。 大約 20% 的分析師使用 Mode 編寫針對多種類型數據庫的查詢。 使用 PostgreSQL 或 BigQuery 的分析師在使用一種或另一種語言時的錯誤率是否更高？ 為了匯總這些面對面的結果，我使用了成對比較。 Myridium 和 Postgres 是適合初學者的最佳 SQL 方言，而 Redshift 是適合高級用戶的最佳 SQL 方言。 Vertica 已經從最難的語言上升為最不難的語言之一。 對於在不犧牲速度的情況下尋求易用性的分析師來說，Redshift 擊敗了 Hive 和 Vertica。

為什麼 Nosql 更適合分析？

在處理大量數據時，由於其靈活的模式要求，像 MongoDB 這樣的NoSQL 數據庫比 SQL 具有顯著優勢。 傳統上，大多數數據分析師更喜歡 SQL 數據庫而不是 NoSQL 數據庫。 大多數 BI 工具，包括 Looker，都不支持 NoSQL 數據庫的查詢功能。

Mongodb 是存儲需要進一步操作的數據的最佳選擇

MongoDB 是機器學習和數據科學家的絕佳選擇，這要歸功於其 NoSQL 數據庫功能。 MongoDB 具有許多強大的功能，例如 CRUD 操作、後端聚合框架和文本搜索引擎，使其成為存儲需要進一步操作的數據的最佳選擇。

Postgresql 適合分析嗎？

PostgreSQL 名列前茅。 是的，MySQL 和 PostgreSQL 中的窗口函數是一樣的。 另一方面，PostgreSQL 提供了更多的聚合函數，並允許它們都作為窗口函數使用，使其能夠提供更廣泛的數據分析選項。

Postgresql 真的是更便宜的選擇嗎？

PostgreSQL 在可靠性方面緊隨其後。 在發生大數據中斷時，PostgreSQL 可以比 Oracle 更快地重建。
Oracle 的成本高於 PostgreSQL。 但是，如果您需要 Oracle 數據庫的強大功能和可靠性，則可能值得考慮購買它。

Mongodb 適合分析嗎

MongoDB 是一個功能強大的面向文檔的數據庫系統，非常適合分析工作負載。 它具有靈活的模式，可以輕鬆進行數據建模，其豐富的查詢語言使開發人員可以輕鬆地進行數據分析。 此外，MongoDB 的水平可擴展性和內置複製使其成為大規模數據分析的理想選擇。

MongoDB 是最流行的應用程序開發數據庫之一。 它是開發人員更喜歡使用的具有固有可擴展性的靈活數據庫。 有五種方法可以在 MongoDB 中運行分析並取得不同程度的成功。 直接使用 MongoDB 運行分析查詢是最簡單的方法。 然後，如果需要復制數據，可以使用數據倉庫。 您不必移動數據，因此可以快速上手，這是一個主要優勢。 由於高水平的查詢延遲，數據倉庫名聲不好。

如果您的數據需求不夠大，可以在家中使用關係數據庫。 另一個針對分析優化的 NoSQL 數據存儲可用於復制您的數據。 Elasticsearch 將 Apache Lucene 的索引與 Elasticsearch 的索引功能相結合，以提供快速分析。 Rockset 通過功能齊全的 SQL 實現（包括連接）在 MongoDB 上提供實時分析。 我們之前提到的一些選項非常適合商業智能應用程序，但其他選項更關注分析。 Rockset 的實時分析數據庫基於雲，是現代數據團隊的理想選擇。 MongoDB CDC（變更數據捕獲）是 Rockset 內置的 MongoDB 連接器，MongoDB 變更流通過 Rockset 傳遞。 通過暴力掃描建立索引，以更低的成本進行更快的分析，從而獲得更新鮮的數據。

因為NoSQL數據庫的興起，傳統的關係型數據庫市場被顛覆。 MongoDB 有許多優點，它是最流行的編程語言之一。 您可以輕鬆使用、縮放和設置它。 該平台可以處理任何類型的流式或批處理數據。 它還包括一個聚合框架。

Nosql 可視化工具

當今市場上有許多不同的 nosql 可視化工具。 一些最受歡迎的工具包括 Tableau、QlikView 和 Power BI。 這些工具中的每一個都有自己獨特的特性和功能集。 但是，所有這些都允許用戶輕鬆地可視化和分析存儲在 nosql 數據庫中的數據。

SQL 是 Not Only SQL 的首字母縮寫詞，它是指以關係表以外的格式存儲數據的數據庫。 數據可視化工具使您能夠根據大量數據創建圖表、圖形和信息圖。 在本課程中，我們將介紹用於開發NoSQL 數據可視化的最流行的工具。 MongoDB 圖表、Compass、Studio 3T 和 Knowi 是一些可讓您可視化 NoSQL 數據庫的最佳工具。 MongoDB BI 連接器支持將 Tableau 等工具與 MongoDB 集成。 其他數據分析工具中的連接器本質上更加多樣化。 Knowi Knowi 平台是一個商業智能平台，原生支持非結構化數據，並原生集成許多 NoSQL 數據庫，包括 MongoDB。 借助 Tableau，您只需幾個簡單的步驟即可創建交互式儀表板模板。 SAP Lumira 包括許多內置的 UI（用戶界面）組件，例如圖表、地理地圖和交叉表。

Marklogic 和 Tableau：分析和可視化數據的最佳方式

將唯一可以實時分析和可視化所有數據的 NoSQL 數據庫平台 MarkLogic 與自助式可視化分析領域的市場領導者 Tableau 相結合，使您能夠實時分析和可視化所有數據。 在某些情況下，可以使用 MongoDB 等 NoSQL 數據庫快速分析大量數據，因為它們允許更高效的存儲和檢索。 數據庫模式的設計工具可用於創建適合特定 NoSQL 類型的模式，而 MongoDB 可視化工具可用於可視化 MongoDB 中的數據。

Mongodb 分析工具

MongoDB 分析工具允許用戶分析存儲在MongoDB 數據庫中的數據。 這些工具可用於生成報告、可視化數據和執行統計分析。

MongoDB 中有八種工具可用於支持 NoSQL 數據庫操作。 數據庫管理、管理、查詢編寫和編輯、切片和切塊等分析過程以及報告生成都是通過使用這些工具來完成的。 通過查看這些工具及其特性，我們可以很好地了解每個工具的價值。 在 MongoDB 中，Nucleon Database Master 工具管理並簡化了所有任務，從編寫查詢到在 MongoDB 中管理和顯示它們。 NoSQLBooster 是一個功能強大、流行的跨平台工具，用於管理變量、方法和 MongoDB 屬性。 Spark 的庫可以組合起來創建一個完整的 MongoDB 數據庫。

何時使用 Nosql 數據庫

使用 NoSQL 數據庫的原因有很多，包括：
-數據不是以傳統方式構建的和/或不適合關係數據庫模式。
- 數據不斷變化和/或快速增長。
-您需要高性能和/或水平可擴展性。
-您需要靈活和/或無模式的數據。

NoSQL 數據庫的發展導致各種規模的組織都採用了這項技術。 本文旨在解釋為什麼 NoSQL 越來越受歡迎，以及 NoSQL 什麼時候是構建應用程序的好選擇？ 它源於早期互聯網先驅對傳統數據庫技術的失望。 鑑於 NoSQL 數據庫越來越受歡迎，在可能的情況下闡明使用它們的優缺點至關重要。 NoSQL 數據庫可以用多種格式編寫，包括 XML。 在這種情況下，討論將 NoSQL 視為一個整體，確定了人們使用它的主要原因，並提供了對其一般應用的洞察。 雲時代帶來了NoSQL數據庫的發展，它們很快適應了云自動化。 NoSQL 數據庫與實時流技術的集成通常優於關係數據庫。 如果您想免費試用 MongoDB，最簡單的方法是使用最流行的 NoSQL 數據庫 MongoDB Atlas。

毫無疑問，由於 NoSQL 數據庫相對於傳統關係數據庫具有眾多優勢，近年來越來越受歡迎。 這些數據庫中的數據庫在存儲方面通常更快、更高效。 如果您的應用程序需要靈活性或需要對數據量進行重大更改，您可能需要考慮 NoSQL 數據庫。 在我們的實驗中，NoSQL 數據庫通常比 SQL 數據庫慢，但它們更擅長存儲鍵值對。

使用 Nosql 數據庫的案例

NoSQL 數據庫越來越多地用於實時數據和 Web 應用程序。 它們有時被稱為 Not only SQL，以強調它們可以支持類似 SQL 的查詢語言，或作為多語言持久體系結構中 SQL 數據庫的補充。
NoSQL 數據庫最顯著的優勢是能夠在一個地方存儲和建模結構化、半結構化和非結構化數據。