SQL 和 NoSQL 數據庫在機器學習應用中的優缺點

是否為機器學習應用程序使用 SQL 或 NoSQL 數據庫是一個難題。 每種方法都有利有弊，最終取決於應用程序的具體需求。 SQL 數據庫非常適合需要復雜查詢和數據操作的應用程序。 SQL 數據的結構化特性使得執行連接和聚合等操作變得容易。 此外，大多數 SQL 數據庫都提供強大的事務支持，這對於確保數據完整性很重要。 另一方面，NoSQL 數據庫在數據建模方面更加靈活。 這對於具有復雜或不斷變化的數據要求的應用程序可能是一個好處。 NoSQL 數據庫也往往比 SQL 數據庫更具可擴展性，這對於預期快速增長的應用程序很重要。 最終，決定將哪種類型的數據庫用於機器學習應用程序取決於應用程序的具體需求。 如果應用程序需要復雜的查詢和數據操作，那麼 SQL 數據庫可能是最佳選擇。 如果應用程序預計會快速增長或具有復雜的數據需求，那麼 NoSQL 數據庫可能是更好的選擇。

數據科學的基礎是數據。 數據庫管理系統 (DBMS) 經常用於存儲數據。 DBMS 語言用於與系統進行通信和交互。 SQL（結構化查詢語言）是一種用於與數據庫交互的腳本語言。 數據庫領域的另一個術語是近幾年興起的NoSQL數據庫。 NoSQL 數據庫是非關係數據庫，數據不存儲在表或記錄中。 數據存儲結構不是採用開放式存儲架構，而是根據特定要求進行定制。

數據庫有四種類型：列式數據庫、文檔式數據庫、鍵值對數據庫和圖數據庫。 MongoDB 作為 Python 的一個例子，是一個面向文檔的數據庫。 NoSQL 數據庫相對於其他類型數據庫的優勢在於它們允許您更自由地設計數據結構。 另一方面，SQL 數據庫具有更嚴格的結構和更有限的數據類型。 對於初學者來說，最好的選擇是從 SQL 開始，然後轉向 NoSQL。 每一種都有自己的優點和缺點，所以你應該從數據、應用和易用性方面考慮每一種的優點和缺點。 儘管 SQL 確實比 NoSQL 表現更好，並且在某種程度上，我不能說它更優越。 您可以根據觀察到的情況做出最佳決定。

與關係數據庫相比，NoSQL 數據庫有許多優勢。 它們是靈活的數據模型，具有非常快的查詢，並且易於開發人員使用，因為它們具有水平和垂直縮放的數據模型。 NoSQL 數據庫通常使用非常靈活的模式。

SQL 查詢比 NoSQL 查詢執行得更好，因為它遵守數據一致性、數據完整性和數據冗餘的 ACID 屬性。

許多現代應用程序，例如游戲、移動和 Web，都需要具有靈活、可擴展、高性能和高功能的數據庫，這使得 NoSQL 數據庫成為這些環境的理想選擇。

如果您的應用程序在運行時需要高度的靈活性，那麼避免使用 NoSQL 也是一個好主意。 如果在數據量方面沒有大規模變化，那麼一致性是必不可少的，因此 SQL 數據庫是更好的選擇。

Sql 或 Nosql 更適合機器學習嗎？

在大型項目的機器學習、計算機視覺和自然語言處理中選擇 NoSQL 數據庫而不是 MySQL 的一些原因是什麼？ SQL數據庫存儲大量數據，但只存儲在一台機器上，SQL數據庫的缺陷最為嚴重。

在決定購買哪個數據庫時，您應該選擇關係數據庫 (SQL) 或非關係數據庫 (NoSQL)。 為了對項目所需的數據庫類型做出明智的決定，了解兩者之間的差異至關重要。 數據庫關係模塊更適合大數據，因為它們可以以動態方式構建，這對於大數據至關重要。 鍵值對、基於文檔的圖形數據庫或寬列存儲都是可行的選擇，具體取決於需求。 因此，沒有任何一個文檔可以擁有自己獨特的結構，從而可以在沒有固定結構的情況下創建文檔。 就 NoSQL 而言，存在很多爭論，尤其是在大數據和數據分析的背景下。 NoSQL 數據庫可以由社區構建或聘請外部專家進行管理和設置。

通常，NoSQL 對數據實體執行的讀寫操作與 SQL 對 NoSQL 數據庫執行的操作相同。 谷歌、雅虎和亞馬遜是為大型數據集開發 NoSQL 數據庫的公司示例。 由於處理能力不足，傳統的關係數據庫無法處理不斷增加的數據量。 NoSQL 數據庫可以水平擴展，允許它根據需要變得更大、更強大。 這些應用程序除了非常適合沒有特定模式定義的應用程序（例如內容管理系統、大數據應用程序和實時分析）之外，還非常適合支持自定義模式定義。

數據庫中數據的存儲和管理對其操作至關重要。 研究人員、數據科學家和機器學習工程師使用它們來存儲和訪問大量數據。
SQL 數據庫在許多方面不同於 NoSQL 數據庫。 數據科學家和機器學習工程師可以使用它們來存儲數據、模型的元數據、特徵和操作參數。
對於鍵值存儲，SQL 數據庫通常比 NoSQL 數據庫更快。 另一方面，一些 NoSQL 數據庫可能不完全支持 ACID 事務，從而導致數據不一致。

Nosql 與 Sql：哪個更適合數據科學家？

如果您只對存儲數據感興趣，並且不需要所有必需的查詢功能，NoSQL 可能是更好的選擇。 數據科學家中最流行的工具包括 MongoDB、Cassandra 和 DynamoDB。 除了極其耐用、高性能和可擴展性之外，這些數據庫中的每一個都是數據存儲和檢索的理想選擇。