機械学習と AI に最適なデータベース 10 選

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2年前

2022 年 3 月 6 日

データベースは、あらゆる種類の機械学習および人工知能 (AI) モデルをトレーニングするための基礎です。過去 20 年間で、市場で利用できるデータセットが爆発的に増加したため、タスクに適したデータセットを選択することがはるかに困難になっています。同時に、データセットの数が多いということは、目的とするアプリケーションに最適なものを見つけることができることを意味します。

以下は、機械学習と AI に最適な 10 のデータベースのリストです。

1. MySQL

Oracle を利用した MySQL は、市場で最も人気のあるデータベースの 1995 つです。 XNUMX 年に作成され、Facebook、Twitter、Uber、Youtube などの大手企業が使用するオープンソースリレーショナルデータベース管理システム (RDBMS) のトップの XNUMX つとして常に君臨しています。

人気が高まったきっかけは何ですか？その XNUMX つは、MySQL がエンタープライズグレードのジェスチャと無料の柔軟なコミュニティライセンスを提供していることです。また、アップグレードされた商用ライセンスも備えており、堅牢性と安定性に重点を置いています。

MySQL の主な利点のいくつかを次に示します。

機密データを保護するデータセキュリティ層。
大量のデータがある場合の拡張性。
XNUMX つの異なるライセンスモデルを備えたオープンソース RDBMS。
MySQL Cluster を介したマルチマスター ACID トランザクション。
構造化データ (SQL) と半構造化データ (JSON) の両方をサポートします。

2. Apache Cassandra

もう XNUMX つのトップの機械学習および AI データベースは、オープンソースで拡張性の高い NoSQL データベース管理システムである Apache Cassandra です。 Apache Cassandra は、大量のデータを極めて高速に処理することを目的として設計されました。このデータベースは、Instagram、Netflix、Reddit などの有名企業でも使用されています。

Apache Cassandra の主な利点の一部を次に示します。

大量のデータを処理します。
自動シャーディングを備えた最もスケーラブルなデータベースの XNUMX つ。
水平方向の線形スケーリングを提供します。
マルチデータセンターレプリケーションと自動レプリケーションを備えた分散型データベース。
データを複数のノードに自動的にレプリケートすることでフォールトトレラントを実現します。

PostgreSQL は、トップクラスのオープンソースオブジェクトリレーショナルデータベースシステムの XNUMX つです。 SQL 言語を拡張し、さまざまな機能と組み合わせて、非常に複雑なデータワークロードを拡張して安全に保存します。 PostgreSQL は、アプリケーションを構築しようとしている開発者や、データの整合性を保護しようとしている管理者にとって特に役立ちます。また、フォールトトレラントな環境の構築にも役立ちます。

PostgreSQL の主な利点のいくつかを次に示します。

堅牢なアクセス制御システムにより高いセキュリティを実現します。
ACID トランザクション保証を提供します。
PostgreSQL 拡張機能 Citus Data は、分散 SQL 機能を提供します。
部分インデックスやブルームフィルターなどの高度なインデックス。
構造化データ (SQL)、半構造化データ (JSON、XML)、キー値、空間データをサポートします。

4. カウチベース

Couchbase はドキュメントに重点を置いたエンゲージメントデータベースであり、オープンソースで分散されています。このサーバーは、あらゆるクラウドで優れたパフォーマンスを実現し、ワークロードの分離、メモリ優先アーキテクチャ、地理的分散展開などのさまざまな機能を通じてアプリケーションをサポートします。 99.999 の可用性とミリ秒未満の遅延を維持できます。

Couchbase の主な利点の XNUMX つは、Couchbase データプラットフォームが、さまざまなプログラミング言語、コネクタ、ツールにわたるシンプルで強力なアプリケーション開発 API を提供することです。これにより、アプリケーションの構築が容易になると同時に、市場投入までの時間が短縮されます。

Couchbase の主な利点のいくつかを次に示します。

ビッグデータと SQL の統合が組み込まれており、ユーザーが処理能力、ツール、データを活用できるようになります。
すべてのクラウドプラットフォームをサポートします。
メモリファーストのアーキテクチャにより、大規模な高速かつ一貫したエクスペリエンスが可能になります。
スタック全体にセキュリティを提供します。

5. Elasticsearch

データベースのもう XNUMX つの有力な選択肢の XNUMX つである Elasticsearch は、Apache Lucene 上に構築されています。これは、数値、テキスト、地理空間、構造化、非構造化など、あらゆる種類のデータをサポートする分散型のオープンソースの検索および分析エンジンです。

Elasticsearch は Elastic Stack に属しており、これにはエンリッチメント、データの取り込み、ストレージ、視覚化、分析のためのさまざまなオープンソースツールが含まれています。

Elasticsearch の主な利点の一部を次に示します。

データの保存と検索のためのデータロールアップやインデックスライフサイクル管理などの多くの組み込み機能。
全文検索において非常に効率的です。
インフラストラクチャの監視、セキュリティ分析、その他のセキュリティ関連タスクに役立ちます。
自動シャーディングによる水平スケーリング。
Elasticsearch、Kibana、Logstash、Beats を含む大規模な Elastic Stack の一部。

6. Redisの

Redis は、市場で最も人気のある選択肢の XNUMX つです。これは、データベース、メッセージブローカー、キャッシュとして使用されるオープンソースのメモリ内データ構造です。顧客を惹きつける Redis の主な機能の XNUMX つは、文字列、ソートセット、ビットマップ、地理空間インデックス、ハイパーログログなどのさまざまなデータ構造のサポートです。 Redis には、Lua スクリプト、LRU エビクション、組み込みのレプリケーション、トランザクション、さまざまなレベルのディスク上の永続性もあります。

Redis の主な利点のいくつかを次に示します。

自動フェイルオーバープロセス。
Redis-ML は、さまざまな機械学習モデルを組み込みの Redis データ型として実装するモジュールです。
文字列、リスト、セット、ハッシュ、ビットマップ、ストリームなどのさまざまなデータ構造。
より少ない単純な行数で複雑なコードを簡単に作成できます。

7. DynamoDB

フルマネージドのマルチリージョンデータベースである Amazon DynamoDB には、セキュリティ、メモリ内キャッシュ、バックアップ、復元が組み込まれています。このデータベースの人気は、AirBnB、トヨタ、サムスンなど、多くの大手企業がデータベースを利用していることからもわかります。機密データの保護に通常必要となる複雑さを軽減するために、保存時に暗号化を実行します。

DynamoDB の XNUMX つの主な利点は、スケーラビリティとデータレプリケーション機能です。仮想無制限ストレージを使用すると、パーソナライズされたニーズに基づいて無制限の量のデータを保存できます。データ項目に関しては、すべて SSD に保存されます。レプリケーションは、リージョン内のさまざまな可用性ゾーンにわたって内部的に管理されますが、複数のリージョンにわたって使用できるようにすることもできます。

DynamoDB の主な利点のいくつかを次に示します。

単一のテーブルを複数のサーバーに拡張することにより、水平方向に拡張します。
カスタマイズ可能なトラフィックフィルタリング、規制順守の自動化、包括的なデータベース脅威検出などにより、非常に安全です。
ハードウェアやソフトウェアのプロビジョニング、ソフトウェアのパッチ適用、分散データベースクラスター、セットアップや構成を必要としない完全マネージドサービス。

8. MLDB

Machine Learning Database (MLDB) は、ビッグデータの機械学習タスクに取り組むことを目的としたオープンソースシステムです。機械学習モデルのトレーニングを通じてデータの収集と保存に使用したり、リアルタイム予測エンドポイントを展開したりするために使用できます。 MLDB は SQL SELECT ステートメントの包括的な実装を提供するため、最も使いやすいデータセットの XNUMX つです。これは、データセットをテーブルとして扱うことを意味し、既存のリレーショナルデータベース管理システム (RDBMS) に精通しているデータアナリストにとって、学習と使用が容易になります。

MLDB の主な利点のいくつかを次に示します。

データベースに格納されているデータをクエリするメカニズムとして SQL を使用します。
MLDB のトレーニング、モデリング、検出プロセスには、膨大な処理能力があります。
より高い効率で垂直スケーリングをサポートします。

9. Microsoft SQL サーバー

Microsoft SQL Server は、C および C++ で記述されたリレーショナルデータベース管理システム (RDBMS) です。これは、リレーショナルデータ、非リレーショナルデータ、構造化データ、および非構造化データに対してクエリを実行して、すべてのデータから洞察を抽出する場合に特に役立ちます。これは、過去 30 年間で Windows システムで最も人気のある商用ミッドレンジデータベースであり、現在では主要な商用データベースシステムの XNUMX つです。

Microsoft SQL Server の主な利点のいくつかを次に示します。

ACID トランザクション保証を提供します。
T-SQL、R、Python、Java、.NET 言語によるサーバー側スクリプトをサポートします。
構造化データ、半構造化データ、空間データをサポートするマルチモデルデータベース。

10. MongoDBの

リストの最後のデータベースは、2009 年に最初のドキュメントデータベースとしてリリースされた MongoDB です。これはドキュメントデータを特別に処理するように設計されており、ここ数年で大幅に改良されました。 MongoDB は現在、市場で主要なドキュメントデータベースであり、主要な NoSQL データベースです。これは、半構造化データをデータベースに保存する際の課題に対するソリューションを提供します。

MongoDB の主な利点のいくつかを次に示します。