Avantajele și dezavantajele bazelor de date SQL și NoSQL pentru aplicațiile de învățare automată

Întrebarea dacă să folosiți o bază de date SQL sau NoSQL pentru o aplicație de învățare automată este una dificilă. Fiecare abordare are argumente pro și contra, iar decizia depinde în cele din urmă de nevoile specifice ale aplicației. Bazele de date SQL sunt potrivite pentru aplicațiile care necesită interogări complexe și manipulare a datelor. Natura structurată a datelor SQL facilitează efectuarea de operațiuni precum îmbinări și agregări. În plus, majoritatea bazelor de date SQL oferă suport robust pentru tranzacții, ceea ce este important pentru asigurarea integrității datelor. Bazele de date NoSQL, pe de altă parte, sunt mai flexibile în ceea ce privește modelarea datelor. Acesta poate fi un avantaj pentru aplicațiile care au cerințe complexe sau în schimbare de date . De asemenea, bazele de date NoSQL tind să fie mai scalabile decât bazele de date SQL, ceea ce este important pentru aplicațiile care se așteaptă să crească rapid. În cele din urmă, decizia asupra tipului de bază de date de utilizat pentru o aplicație de învățare automată depinde de nevoile specifice ale aplicației. Dacă aplicația necesită interogări complexe și manipulare a datelor, atunci o bază de date SQL este probabil cea mai bună alegere. Dacă se așteaptă ca aplicația să crească rapid sau are cerințe complexe de date, atunci o bază de date NoSQL poate fi o opțiune mai bună.

Fundamentul științei datelor sunt datele. Un sistem de management al bazelor de date (DBMS) este frecvent utilizat pentru stocarea datelor. Limbile DBMS sunt folosite pentru comunicare și interacțiune cu sistemul. SQL (Structured Query Language) este un limbaj de scripting care este folosit pentru a interacționa cu bazele de date. Un alt termen din domeniul bazelor de date este bazele de date NoSQL, care a luat amploare în ultimii ani. Datele din bazele de date NoSQL, care sunt baze de date non-relaționale, nu sunt stocate în tabele sau înregistrări. În loc să aibă o arhitectură de stocare deschisă, structura de stocare a datelor este adaptată pentru a îndeplini cerințele specifice.

Există patru tipuri de baze de date: orientate pe coloane, orientate pe document, perechi cheie-valoare și baze de date grafice . MongoDB, ca exemplu Python, este o bază de date orientată spre documente. Avantajul bazelor de date NoSQL față de alte tipuri de baze de date este că vă permit să vă proiectați mai liber structura de date. Bazele de date SQL, pe de altă parte, au o structură mai rigidă și un număr mai limitat de tipuri de date. Cea mai bună opțiune pentru începători ar fi să înceapă cu SQL și apoi să treci la NoSQL. Fiecare are propriul său set de avantaje și dezavantaje, așa că ar trebui să vă gândiți la avantajele și dezavantajele fiecăruia în ceea ce privește datele, aplicația și ușurința în utilizare. Deși SQL funcționează mai bine decât NoSQL și, într-o oarecare măsură, în jur, nu pot spune că este superior. Puteți lua cea mai bună decizie în funcție de ceea ce observați.

Există numeroase avantaje pentru bazele de date NoSQL față de bazele de date relaționale. Sunt modele de date flexibile, au interogări foarte rapide și sunt ușor de utilizat pentru dezvoltatori, deoarece au modele de date scalate atât orizontal, cât și vertical. Bazele de date NoSQL folosesc de obicei scheme foarte flexibile.

O interogare SQL are performanțe mai bune decât o interogare NoSQL, deoarece aderă la proprietățile ACID pentru consistența datelor, integritatea datelor și redundanța datelor.

Multe aplicații moderne, cum ar fi jocurile, mobile și web, necesită baze de date cu capabilități flexibile, scalabile, de înaltă performanță și foarte funcționale, făcând bazele de date NoSQL ideale pentru aceste medii.

Dacă aplicația dvs. necesită un nivel ridicat de flexibilitate în timpul rulării, este, de asemenea, o idee bună să evitați NoSQL. Consecvența este esențială dacă nu există modificări la scară mare în ceea ce privește volumul de date, așa că bazele de date SQL sunt o alegere mai bună.

Este Sql sau Nosql mai bun pentru învățarea automată?

Care sunt câteva dintre motivele pentru care bazele de date NoSQL sunt alese în locul MySQL în Machine Learning, Computer Vision și Natural Language Processing pentru proiecte la scară largă? Există o cantitate mare de date stocate în bazele de date SQL, dar doar într-o singură mașină, cu cel mai grav defect în bazele de date SQL.

Când vine vorba de a decide ce bază de date să cumpărați, ar trebui să alegeți o bază de date relațională (SQL) sau o bază de date non-relațională (NoSQL). Este esențial să înțelegem diferențele dintre cele două pentru a lua o decizie informată cu privire la tipul de bază de date necesar pentru un proiect. Modulele relaționale ale bazelor de date sunt mai potrivite pentru big data, deoarece pot fi structurate în moduri dinamice, ceea ce este esențial pentru big data. O pereche cheie-valoare, o bază de date grafică bazată pe documente sau un depozit cu coloane late sunt toate opțiuni viabile, în funcție de cerințe. Ca urmare, niciun document nu poate avea propria sa structură unică, făcând posibil ca documentele să fie create fără a avea o structură stabilită. În ceea ce privește NoSQL, există multe dezbateri, în special în contextul datelor mari și al analizei datelor. Bazele de date NoSQL pot fi construite de comunitate sau angajate de un expert extern pentru a le gestiona și configura.

În general, NoSQL efectuează aceleași operațiuni de citire și scriere pe o entitate de date ca și SQL pe o bază de date NoSQL. Google, Yahoo și Amazon sunt exemple de companii care au dezvoltat baze de date NoSQL pentru seturi mari de date. Bazele de date relaționale tradiționale nu au putut face față volumului crescut de date din cauza capacității de procesare insuficiente. O bază de date NoSQL poate fi scalată pe orizontală, permițându-i să devină mai mare și mai puternică după cum este necesar. Aceste aplicații, pe lângă faptul că sunt ideale pentru aplicații fără definiții specifice de schemă, cum ar fi sistemele de gestionare a conținutului, aplicațiile de date mari și analiza în timp real, sunt, de asemenea, excelente pentru susținerea definițiilor de schemă personalizate.

Stocarea și gestionarea datelor într-o bază de date este esențială pentru funcționarea acesteia. Ele sunt folosite de cercetători, cercetători și ingineri de învățare automată pentru a stoca și a accesa cantități mari de date.
Bazele de date SQL diferă de bazele de date NoSQL în multe privințe. Oamenii de știință de date și inginerii de învățare automată le pot folosi pentru a stoca date, metadatele modelelor, caracteristicile și parametrii operaționali.
Pentru stocarea cheie-valoare, bazele de date SQL sunt de obicei mai rapide decât bazele de date NoSQL. Unele baze de date NoSQL, pe de altă parte, ar putea să nu suporte pe deplin tranzacțiile ACID, ceea ce duce la inconsecvența datelor.

Nosql Vs Sql: Care este mai bun pentru oamenii de știință de date?

Dacă sunteți interesat doar de stocarea datelor, NoSQL poate fi o opțiune mai bună dacă nu aveți nevoie de toate capabilitățile de interogare necesare. Printre cele mai populare instrumente în rândul cercetătorilor de date se numără MongoDB, Cassandra și DynamoDB. Pe lângă faptul că este extrem de durabilă, de înaltă performanță și de scalabilitate, fiecare dintre aceste baze de date este ideală pentru stocarea și recuperarea datelor.