10 bästa databaser för maskininlärning och AI

Databaser är grundläggande för att träna alla typer av maskininlärning och modeller för artificiell intelligens (AI). Under de senaste två decennierna har det skett en explosion av datamängder tillgängliga på marknaden, vilket gör det mycket svårare att välja rätt för dina uppgifter. Samtidigt innebär det större antalet datamängder att du kan hitta den perfekta lösningen för vilken applikation du än siktar på.

Här är en lista över de 10 bästa databaserna för maskininlärning och AI:

1. MySQL

Drivs av Oracle, MySQL är en av de mest populära databaserna på marknaden. Skapat 1995, har det konsekvent varit ett av de bästa open-source relationsdatabashanteringssystem (RDBMS) som används av stora företag som Facebook, Twitter, Uber och Youtube.

Vad ledde till att den ökade i popularitet? För det första erbjuder MySQL gester i företagsklass och en gratis, flexibel communitylicens. Den har också en uppgraderad kommersiell licens och fokuserar på robusthet och stabilitet.

Här är några av de viktigaste fördelarna med MySQL:

• Datasäkerhetslager för att skydda känslig data.
• Skalbarhet för när det finns stora mängder data.
• RDBMS med öppen källkod med två separata licensmodeller.
• Multi-master ACID-transaktioner genom MySQL Cluster.
• Stöder både strukturerad data (SQL) och semi-strukturerad data (JSON).

2. Apache Cassandra

En annan toppdatabas för maskininlärning och AI är Apache Cassandra, som är ett öppen källkod och mycket skalbart NoSQL-databashanteringssystem. Apache Cassandra designades med syftet att behandla enorma mängder data extremt snabbt. Databasen används också av stora namn som Instagram, Netflix och Reddit.

Här är några av de viktigaste fördelarna med Apache Cassandra:

• Hanterar enorma mängder data.
• En av de mest skalbara databaserna med automatisk skärning.
• Erbjuder linjär horisontell skalning.
• Decentraliserad databas med replikering av flera datacenter och automatisk replikering.
• Feltolerant genom att automatiskt replikera data till flera noder.

3. PostgreSQL

PostgreSQL är ett av de bästa open source-objektrelationella databassystemen. Det utökar SQL-språket och kombinerar det med olika funktioner för att skala och säkert lagra mycket komplicerade dataarbetsbelastningar. PostgreSQL är särskilt användbart för utvecklare som vill bygga applikationer eller administratörer som vill skydda dataintegriteten. Det hjälper också till att skapa feltoleranta miljöer.

Här är några av de viktigaste fördelarna med PostgreSQL:

• Mycket säker med ett robust passersystem.
• Erbjuder ACID transaktionsgaranti.
• PostgreSQL-tillägget Citus Data erbjuder distribuerade SQL-funktioner.
• Avancerade index som partiellt index och blomfilter.
• Stöder strukturerad data (SQL), semi-strukturerad data (JSON, XML), nyckel-värde och rumslig data.

4. BlazeSQL

BlazeSQL är ett AI-drivet verktyg designat för att förvandla frågor om naturliga språk till handlingsbara SQL-insikter. Det förenklar dataanalys genom att automatisera generering av SQL-frågor, vilket gör att team snabbt kan extrahera och visualisera data från sina databaser utan att behöva djupa SQL-kunskaper.

BlazeSQL stöder flera SQL-databaser, inklusive MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server, Snowflake, BigQuery och Redshift, bland andra. Den erbjuder både en molnbaserad och en stationär version, vilket säkerställer datasekretess och säkerhet genom att hålla alla databasinteraktioner lokala för din enhet.

Här är några av de viktigaste fördelarna med BlazeSQL:

• No-code SQL Generation: Förvandla textmeddelanden till SQL-frågor direkt, vilket minskar behovet av manuell frågeskrivning och felsökning.
• Lokalt och privat: Desktopversionen säkerställer att dina data förblir privata, med alla åtgärder som utförs lokalt.
• AI-drivna insikter: Blaze lär sig om din databas, kommer ihåg viktiga detaljer och förbättrar sin frågegenerering över tiden.
• Stöder komplexa frågor: Kan generera intrikata SQL-frågor, vilket gör den lämplig för både enkla och avancerade dataanalysuppgifter.
• Anpassningsbar dokumentation: Låter dig dokumentera ditt databasschema, vilket gör det möjligt för AI att bättre förstå och interagera med dina data.

BlazeSQL litar på av ledande företag som Amazon, Visa och eBay för sin förmåga att effektivisera dataanalys och ge team möjlighet att fatta välgrundade beslut snabbt.

5. Soffa

Couchbase är en dokumentfokuserad engagemangsdatabas som också är öppen källkod och distribuerad. Servern levererar fantastisk prestanda i alla moln och stöder applikationer genom sina olika funktioner, såsom isolering av arbetsbelastning, arkitektur först med minne och geodistribuerade distributioner. Den kan upprätthålla 99.999 tillgänglighet och fördröjningar på under millisekunder.

En av de främsta fördelarna med Couchbase är att Couchbase Data Platform tillhandahåller enkla och kraftfulla API:er för applikationsutveckling över olika programmeringsspråk, kopplingar och verktyg. Detta gör det enkelt att bygga applikationer samtidigt som det ökar tiden till marknaden.

Här är några av de viktigaste fördelarna med Couchbase:

• Inkluderar inbyggd Big Data och SQL-integration för att tillåta användare att utnyttja bearbetningskapacitet, verktyg och data.
• Stöder alla molnplattformar.
• Memory-first-arkitektur möjliggör snabba och konsekventa upplevelser i stor skala.
• Ger säkerhet över hela stapeln.

6. Elasticsearch

Ett annat av de bästa databasvalen, Elasticsearch är byggt på Apache Lucene. Det är en distribuerad sök- och analytikermotor med öppen källkod som stöder alla typer av data, såsom numerisk, textuell, geospatial, strukturerad och ostrukturerad.

Elasticsearch tillhör Elastic Stack, som inkluderar olika open source-verktyg för anrikning, dataintag, lagring, visualisering och analys.

Här är några av de viktigaste fördelarna med Elasticsearch:

• Många inbyggda funktioner som datasamlingar och indexlivscykelhantering för lagring och sökning av data.
• Extremt effektiv vid fulltextsökning.
• Användbar för infrastrukturövervakning, säkerhetsanalys och andra säkerhetsrelaterade uppgifter.
• Horisontell skalning via automatisk skärning.
• En del av den större Elastic Stack som inkluderar Elasticsearch, Kibana, Logstash och Beats.

7. Redis

Redis är ett av de mest populära valen på marknaden. Det är en öppen källkodsdatastruktur i minnet som används som databas, meddelandeförmedlare och cache. En av huvudfunktionerna hos Redis som lockar kunder är dess stöd för olika datastrukturer som strängar, sorterade uppsättningar, bitmappar, geospatiala index, hyperlogloggar och mer. Redis har också Lua-skript, LRU-vräkning, inbyggd replikering, transaktioner och olika nivåer av beständighet på disken.

Här är några av de viktigaste fördelarna med Redis:

• Automatisk failover-process.
• Redis-ML, som är en modul som implementerar olika maskininlärningsmodeller som inbyggda Redis-datatyper.
• Olika datastrukturer som strängar, listor, uppsättningar, hash, bitmappar, strömmar och mer.
• Gör det enkelt att skriva komplex kod med färre och enklare rader.

8. DynamoDB

Amazon DynamoDB är en fullständigt hanterad, multiregional databas med inbyggd säkerhet, cache i minnet, säkerhetskopiering och återställning. Databasens popularitet kan ses i antalet stora företag som använder den, som AirBnB, Toyota och Samsung. Den utför kryptering i vila för att minska den komplexitet som vanligtvis krävs för att skydda känslig data.

Två av de största fördelarna med DynamoDB är dess skalbarhet och datareplikeringsförmåga. Med virtuell obegränsad lagring kan du lagra obegränsade mängder data baserat på personliga behov. När det kommer till dataobjekt lagras de alla på SSD:er. Replikering hanteras internt över olika tillgänglighetszoner i en region, men den kan också göras tillgänglig över flera regioner.

Här är några av de viktigaste fördelarna med DynamoDB:

• Skalas horisontellt genom att expandera en enda tabell över flera servrar.
• Mycket säker med anpassningsbar trafikfiltrering, automatisering av regelefterlevnad, omfattande upptäckt av databashot och mer.
• En helt hanterad tjänst som inte kräver hårdvaru- eller mjukvaruförsörjning, programvarukorrigering, distribuerat databaskluster eller installation och konfiguration.

9. MLDB

Machine Learning Database, eller MLDB, är ett system med öppen källkod som syftar till att ta itu med maskininlärningsuppgifter för stora data. Den kan användas för datainsamling och lagring genom utbildning av maskininlärningsmodeller, eller för att distribuera realtidsförutsägelseslutpunkter. MLDB är en av de enklare datauppsättningarna att använda, eftersom den ger en omfattande implementering av SQL SELECT-satsen. Detta innebär att den behandlar datamängder som tabeller, vilket gör det lättare att lära sig och använda för dataanalytiker som redan är bevandrade i ett befintligt Relational Database Management System (RDBMS).

Här är några av de viktigaste fördelarna med MLDB:

• Använder SQL som en mekanism för att söka efter data som lagras i databasen.
• Utbildnings-, modellerings- och upptäcktsprocesser i MLDB har enorm processorkraft.
• Stöder vertikal skalning med högre effektivitet.

10. Microsoft SQL Server

Microsoft SQL Server är ett relationsdatabashanteringssystem (RDBMS) som är skrivet i C och C++. Det är särskilt användbart för att extrahera insikter från all data genom att fråga över relationella, icke-relationella, strukturerade och ostrukturerade data. Det var den mest populära kommersiella mellanregisterdatabasen i Windows Systems under de senaste 30 åren, och den är för närvarande ett av de ledande kommersiella databassystemen.

Här är några av de viktigaste fördelarna med Microsoft SQL Server:

• Erbjuder ACID transaktionsgaranti.
• Stöder server-side scripting genom T-SQL, R, Python, Java och .NET språk.
• Flermodellsdatabas som stöder strukturerad, semistrukturerad och rumslig data.

Bonus: MongoDB

Den sista databasen på vår lista är MongoDB, som släpptes som den första dokumentdatabasen 2009. Den designades för att speciellt hantera dokumentdata, och den har förbättrats drastiskt under de senaste åren. MongoDB är för närvarande den huvudsakliga dokumentdatabasen och den ledande NoSQL-databasen på marknaden. Det ger en lösning på utmaningarna med att spara semistrukturerad data i databasen.

Här är några av de viktigaste fördelarna med MongoDB:

• Horisontell skalning via automatisk skärning.
• Inbyggd replikering genom primär-sekundära noder.
• Licenser inklusive Community Server, Enterprise Server och Atlas.
• Distribuerade ACID-transaktioner med flera dokument med ögonblicksbildsisolering.
• Fulltextsökmotor och datasjö byggd på MongoDB