I pro e i contro dei database SQL e NoSQL per le applicazioni di machine learning

La questione se utilizzare un database SQL o NoSQL per un'applicazione di apprendimento automatico è difficile. Ci sono vantaggi e svantaggi in ogni approccio e la decisione dipende in ultima analisi dalle esigenze specifiche dell'applicazione. I database SQL sono adatti per applicazioni che richiedono query complesse e manipolazione dei dati. La natura strutturata dei dati SQL semplifica l'esecuzione di operazioni quali join e aggregazioni. Inoltre, la maggior parte dei database SQL fornisce un solido supporto per le transazioni, importante per garantire l'integrità dei dati. I database NoSQL, invece, sono più flessibili in termini di modellazione dei dati. Questo può essere un vantaggio per le applicazioni che hanno requisiti di dati complessi o mutevoli. I database NoSQL tendono anche a essere più scalabili dei database SQL, il che è importante per le applicazioni che dovrebbero crescere rapidamente. In definitiva, la decisione su quale tipo di database utilizzare per un'applicazione di apprendimento automatico dipende dalle esigenze specifiche dell'applicazione. Se l'applicazione richiede query complesse e manipolazione dei dati, allora un database SQL è probabilmente la scelta migliore. Se si prevede che l'applicazione cresca rapidamente o abbia requisiti di dati complessi, allora un database NoSQL potrebbe essere un'opzione migliore.

La base della scienza dei dati sono i dati. Un sistema di gestione del database (DBMS) viene spesso utilizzato per l'archiviazione dei dati. I linguaggi DBMS sono utilizzati per la comunicazione e l'interazione con il sistema. SQL (Structured query language) è un linguaggio di scripting utilizzato per interagire con i database. Un altro termine nel campo dei database è database NoSQL, che è decollato negli ultimi anni. I dati nei database NoSQL, che sono database non relazionali, non vengono archiviati in tabelle o record. Piuttosto che avere un'architettura di archiviazione aperta, la struttura di archiviazione dei dati è personalizzata per soddisfare requisiti specifici.

Esistono quattro tipi di database: database orientati alla colonna, orientati al documento, coppie chiave-valore e database a grafo . MongoDB, come esempio di Python, è un database orientato ai documenti. Il vantaggio dei database NoSQL rispetto ad altri tipi di database è che ti consentono di progettare la tua struttura dati più liberamente. I database SQL, invece, hanno una struttura più rigida e un numero più limitato di tipi di dati. L'opzione migliore per i principianti sarebbe iniziare con SQL e poi passare a NoSQL. Ognuno ha il proprio insieme di vantaggi e svantaggi, quindi dovresti pensare ai vantaggi e agli svantaggi di ciascuno in termini di dati, applicazione e facilità d'uso. Sebbene SQL funzioni meglio di NoSQL e, in una certa misura, viceversa, non posso dire che sia superiore. Puoi prendere la decisione migliore in base a ciò che osservi.

I database NoSQL presentano numerosi vantaggi rispetto ai database relazionali. Sono modelli di dati flessibili, hanno query molto veloci e sono facili da usare per gli sviluppatori perché hanno modelli di dati scalati sia orizzontalmente che verticalmente. I database NoSQL utilizzano in genere schemi molto flessibili.

Una query SQL offre prestazioni migliori rispetto a una query NoSQL perché aderisce alle proprietà ACID per la coerenza dei dati, l'integrità dei dati e la ridondanza dei dati.

Molte applicazioni moderne, come giochi, dispositivi mobili e Web, richiedono database con capacità flessibili, scalabili, ad alte prestazioni e altamente funzionali, rendendo i database NoSQL ideali per questi ambienti.

Se la tua applicazione richiede un alto livello di flessibilità durante il runtime, è anche una buona idea evitare NoSQL. La coerenza è essenziale se non ci sono cambiamenti su larga scala in termini di volume di dati, quindi i database SQL sono una scelta migliore.

Sql o Nosql è meglio per l'apprendimento automatico?

Quali sono alcuni dei motivi per cui i database NoSQL vengono scelti rispetto a MySQL in Machine Learning, Computer Vision e Natural Language Processing per progetti su larga scala? C'è una grande quantità di dati memorizzati nei database SQL, ma solo in una macchina, con il difetto più grave nei database SQL.

Quando si tratta di decidere quale database acquistare, dovresti scegliere un database relazionale (SQL) o un database non relazionale (NoSQL). È fondamentale comprendere le differenze tra i due per prendere una decisione informata sul tipo di database richiesto per un progetto. I moduli relazionali di database sono più adatti per i big data perché possono essere strutturati in modo dinamico, il che è essenziale per i big data. Una coppia chiave-valore, un database grafico basato su documenti o un archivio a colonne larghe sono tutte scelte praticabili, a seconda dei requisiti. Di conseguenza, nessun singolo documento può avere una propria struttura univoca, rendendo possibile la creazione di documenti senza avere una struttura fissa. In termini di NoSQL, c'è molto dibattito, in particolare nel contesto dei big data e dell'analisi dei dati. I database NoSQL possono essere creati dalla comunità o assunti da un esperto esterno per la gestione e la configurazione.

In generale, NoSQL esegue le stesse operazioni di lettura e scrittura su un'entità di dati come fa SQL su un database NoSQL. Google, Yahoo e Amazon sono esempi di aziende che hanno sviluppato database NoSQL per set di dati di grandi dimensioni. I database relazionali tradizionali non erano in grado di gestire l'aumento del volume di dati a causa dell'insufficiente capacità di elaborazione. Un database NoSQL può essere ridimensionato orizzontalmente, consentendogli di diventare più grande e più potente secondo necessità. Queste applicazioni, oltre a essere ideali per le applicazioni prive di Schema Definition specifiche, come i sistemi di gestione dei contenuti, le applicazioni Big Data e l'analisi in tempo reale, sono eccellenti anche per supportare le Schema Definition personalizzate.

L'archiviazione e la gestione dei dati in un database è fondamentale per il suo funzionamento. Sono utilizzati da ricercatori, data scientist e ingegneri dell'apprendimento automatico per archiviare e accedere a grandi quantità di dati.
I database SQL differiscono dai database NoSQL in molti modi. I data scientist e gli ingegneri del machine learning possono utilizzarli per archiviare dati, metadati dei modelli, funzionalità e parametri operativi.
Per l'archiviazione di valori-chiave, i database SQL sono in genere più veloci dei database NoSQL. Alcuni database NoSQL, d'altra parte, potrebbero non supportare completamente le transazioni ACID, con conseguente incoerenza dei dati.

Nosql Vs Sql: quale è meglio per i data scientist?

Se sei interessato solo all'archiviazione dei dati, NoSQL potrebbe essere un'opzione migliore se non hai bisogno di tutte le funzionalità di query richieste. Tra gli strumenti più popolari tra i data scientist ci sono MongoDB, Cassandra e DynamoDB. Oltre ad essere estremamente durevole, ad alte prestazioni e scalabile, ciascuno di questi database è ideale per l'archiviazione e il recupero dei dati.