10 najlepszych baz danych do uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji

Bazy danych mają fundamentalne znaczenie w szkoleniu wszelkiego rodzaju modeli uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji (AI). W ciągu ostatnich dwóch dekad na rynku nastąpiła eksplozja zbiorów danych, co znacznie utrudniło wybór odpowiedniego do swoich zadań. Jednocześnie większa liczba zestawów danych oznacza, że ​​możesz znaleźć idealne dopasowanie do dowolnej aplikacji, do której dążysz.

Oto lista 10 najlepszych baz danych do uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji:

1. MySQL

Oparta na technologii Oracle baza MySQL jest jedną z najpopularniejszych baz danych na rynku. Utworzony w 1995 roku, niezmiennie pozostaje jednym z najlepszych systemów zarządzania relacyjnymi bazami danych typu open source (RDBMS) używanymi przez duże firmy, takie jak Facebook, Twitter, Uber i Youtube.

Co spowodowało jego wzrost popularności? Po pierwsze, MySQL oferuje gesty klasy korporacyjnej oraz bezpłatną, elastyczną licencję społecznościową. Posiada również ulepszoną licencję komercyjną i koncentruje się na solidności i stabilności.

Oto niektóre z głównych zalet MySQL:

• Warstwy bezpieczeństwa danych w celu ochrony wrażliwych danych.
• Skalowalność w przypadku dużych ilości danych.
• RDBMS typu open source z dwoma oddzielnymi modelami licencjonowania.
• Transakcje ACID z wieloma wzorcami za pośrednictwem klastra MySQL.
• Obsługuje zarówno dane strukturalne (SQL), jak i dane półstrukturalne (JSON).

2. Apache Cassandra

Kolejną czołową bazą danych wykorzystującą uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję jest Apache Cassandra, który jest wysoce skalowalnym systemem zarządzania bazami danych NoSQL o otwartym kodzie źródłowym. Apache Cassandra został zaprojektowany z myślą o niezwykle szybkim przetwarzaniu ogromnych ilości danych. Z bazy danych korzystają także wielkie nazwiska, takie jak Instagram, Netflix i Reddit.

Oto niektóre z głównych zalet Apache Cassandra:

• Obsługuje ogromne ilości danych.
• Jedna z najbardziej skalowalnych baz danych z automatycznym shardingiem.
• Oferuje liniowe skalowanie w poziomie.
• Zdecentralizowana baza danych z replikacją w wielu centrach danych i replikacją automatyczną.
• Odporny na awarie dzięki automatycznej replikacji danych do wielu węzłów.

3. PostgreSQL

PostgreSQL to jeden z najlepszych systemów obiektowo-relacyjnych baz danych typu open source. Rozszerza język SQL i łączy go z różnymi funkcjami w celu skalowania i bezpiecznego przechowywania bardzo skomplikowanych obciążeń danych. PostgreSQL jest szczególnie przydatny dla programistów chcących tworzyć aplikacje lub administratorów chcących chronić integralność danych. Pomaga także w tworzeniu środowisk odpornych na awarie.

Oto niektóre z głównych zalet PostgreSQL:

• Wysokie bezpieczeństwo dzięki solidnemu systemowi kontroli dostępu.
• Oferuje gwarancję transakcyjną ACID.
• Rozszerzenie PostgreSQL Citus Data oferuje funkcje rozproszonego SQL.
• Zaawansowane indeksy, takie jak indeks częściowy i filtry Blooma.
• Obsługuje dane strukturalne (SQL), dane półstrukturalne (JSON, XML), klucz-wartość i dane przestrzenne.

4. Podstawa kanapy

Couchbase to skupiona na dokumentach baza danych o zaangażowaniu, która jest również typu open source i jest rozpowszechniana. Serwer zapewnia doskonałą wydajność w dowolnej chmurze i obsługuje aplikacje dzięki różnym możliwościom, takim jak izolacja obciążenia, architektura oparta na pamięci i wdrożenia rozproszone geograficznie. Jest w stanie utrzymać dostępność na poziomie 99.999 i opóźnienia poniżej milisekundy.

Jedną z głównych zalet Couchbase jest to, że platforma danych Couchbase zapewnia proste i wydajne interfejsy API do tworzenia aplikacji w różnych językach programowania, konektorach i narzędziach. Ułatwia to tworzenie aplikacji, a jednocześnie skraca czas wprowadzenia produktu na rynek.

Oto niektóre z głównych zalet Couchbase:

• Zawiera wbudowaną integrację Big Data i SQL, aby umożliwić użytkownikom wykorzystanie mocy obliczeniowej, narzędzi i danych.
• Obsługuje wszystkie platformy chmurowe.
• Architektura oparta na pamięci umożliwia szybkie i spójne doświadczenia na dużą skalę.
• Oferuje bezpieczeństwo na całym stosie.

5. Elasticsearch

Kolejna z najlepszych baz danych, Elasticsearch jest zbudowana na Apache Lucene. Jest to rozproszony silnik wyszukiwania i analityki o otwartym kodzie źródłowym, który obsługuje wszystkie typy danych, takie jak dane liczbowe, tekstowe, geoprzestrzenne, ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane.

Elasticsearch należy do Elastic Stack, który obejmuje różne narzędzia typu open source do wzbogacania, pozyskiwania danych, przechowywania, wizualizacji i analizy.

Oto niektóre z głównych zalet Elasticsearch:

• Wiele wbudowanych funkcji, takich jak zestawienia danych i zarządzanie cyklem życia indeksu do przechowywania i wyszukiwania danych.
• Niezwykle skuteczny w wyszukiwaniu pełnotekstowym.
• Przydatny do monitorowania infrastruktury, analiz bezpieczeństwa i innych zadań związanych z bezpieczeństwem.
• Skalowanie poziome poprzez automatyczne sharding.
• Część większego Elastic Stack, który obejmuje Elasticsearch, Kibana, Logstash i Beats.

6. Redis

Redis to jeden z najpopularniejszych wyborów na rynku. Jest to struktura danych typu open source, przechowywana w pamięci, używana jako baza danych, broker komunikatów i pamięć podręczna. Jedną z głównych cech Redis, która przyciąga klientów, jest obsługa różnych struktur danych, takich jak ciągi znaków, posortowane zestawy, mapy bitowe, indeksy geoprzestrzenne, hiperloglogi i inne. Redis ma także skrypty Lua, eksmisję LRU, wbudowaną replikację, transakcje i różne poziomy trwałości na dysku.

Oto niektóre z głównych zalet Redis:

• Automatyczny proces przełączania awaryjnego.
• Redis-ML, czyli moduł implementujący różne modele uczenia maszynowego jako wbudowane typy danych Redis.
• Różnorodne struktury danych, takie jak ciągi, listy, zestawy, skróty, mapy bitowe, strumienie i inne.
• Ułatwia pisanie złożonego kodu z mniejszą liczbą prostszych linii.

7. DynamoDB

W pełni zarządzana, wieloregionowa baza danych Amazon DynamoDB ma wbudowane zabezpieczenia, pamięć podręczną w pamięci, tworzenie kopii zapasowych i przywracanie. O popularności bazy danych świadczy liczba dużych firm, które z niej korzystają, takich jak AirBnB, Toyota i Samsung. Wykonuje szyfrowanie w stanie spoczynku, aby zmniejszyć złożoność zwykle wymaganą do ochrony wrażliwych danych.

Dwie główne zalety DynamoDB to skalowalność i możliwości replikacji danych. Dzięki wirtualnej nieograniczonej przestrzeni dyskowej możesz przechowywać nieograniczoną ilość danych w zależności od indywidualnych potrzeb. Jeśli chodzi o elementy danych, wszystkie są przechowywane na dyskach SSD. Replikacją zarządza się wewnętrznie w różnych strefach dostępności w regionie, ale można ją również udostępnić w wielu regionach.

Oto niektóre z głównych zalet DynamoDB:

• Skaluje się w poziomie, rozszerzając pojedynczą tabelę na wiele serwerów.
• Wysokie bezpieczeństwo dzięki konfigurowalnemu filtrowaniu ruchu, automatyzacji zgodności z przepisami, kompleksowemu wykrywaniu zagrożeń w bazach danych i nie tylko.
• W pełni zarządzana usługa, która nie wymaga zapewniania sprzętu ani oprogramowania, instalowania poprawek oprogramowania, rozproszonego klastra baz danych ani instalacji i konfiguracji.

8. MLDB

Baza danych uczenia maszynowego (MLDB) to system typu open source, którego zadaniem jest rozwiązywanie zadań uczenia maszynowego dużych zbiorów danych. Można go używać do gromadzenia i przechowywania danych poprzez uczenie modeli uczenia maszynowego lub do wdrażania punktów końcowych przewidywania w czasie rzeczywistym. MLDB jest jednym z łatwiejszych w użyciu zbiorów danych, ponieważ zapewnia kompleksową implementację instrukcji SQL SELECT. Oznacza to, że traktuje zbiory danych jak tabele, co ułatwia naukę i korzystanie z nich analitykom danych już zaznajomionym z istniejącym systemem zarządzania relacyjnymi bazami danych (RDBMS).

Oto niektóre z głównych zalet MLDB:

• Wykorzystuje SQL jako mechanizm do odpytywania danych przechowywanych w bazie danych.
• Proces uczenia, modelowania i odkrywania w MLDB ma ogromną moc obliczeniową.
• Obsługuje skalowanie pionowe z większą wydajnością.

9. Microsoft SQL Server

Microsoft SQL Server to system zarządzania relacyjnymi bazami danych (RDBMS) napisany w językach C i C++. Jest to szczególnie przydatne do wydobywania wniosków ze wszystkich danych poprzez wykonywanie zapytań dotyczących danych relacyjnych, nierelacyjnych, ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych. Była to najpopularniejsza komercyjna baza danych średniej klasy w systemach Windows w ciągu ostatnich 30 lat, a obecnie jest jednym z wiodących komercyjnych systemów baz danych.

Oto niektóre z głównych zalet Microsoft SQL Server:

• Oferuje gwarancję transakcyjną ACID.
• Obsługuje skrypty po stronie serwera w językach T-SQL, R, Python, Java i .NET.
• Wielomodelowa baza danych obsługująca dane strukturalne, półstrukturalne i przestrzenne.

10. MongoDB

Ostatnią bazą danych na naszej liście jest MongoDB, która została wydana jako pierwsza baza danych o dokumentach w 2009 roku. Została zaprojektowana specjalnie do obsługi danych o dokumentach i została drastycznie udoskonalona w ciągu ostatnich kilku lat. MongoDB jest obecnie główną bazą dokumentów i wiodącą bazą NoSQL na rynku. Zapewnia rozwiązanie problemów związanych z zapisywaniem częściowo ustrukturyzowanych danych w bazie danych.

Oto niektóre z głównych zalet MongoDB:

• Skalowanie poziome poprzez automatyczne sharding.
• Wbudowana replikacja poprzez węzły podstawowe-wtórne.
• Licencje obejmujące Community Server, Enterprise Server i Atlas.
• Rozproszone wielodokumentowe transakcje ACID z izolacją migawkową.
• Wyszukiwarka pełnotekstowa i jezioro danych zbudowane na bazie MongoDB