10 个最佳机器学习和人工智能数据库

数据库是训练各种机器学习和人工智能 (AI) 模型的基础。在过去的二十年中，市场上可用的数据集激增，这使得为您的任务选择正确的数据集变得更加困难。同时，更多的数据集意味着您可以找到最适合您目标应用程序的数据集。

以下是 10 个最佳机器学习和人工智能数据库的列表：

1. MySQL的

MySQL 由 Oracle 提供支持，是市场上最受欢迎的数据库之一。 它创建于 1995 年，一直是 Facebook、Twitter、Uber 和 Youtube 等大公司使用的顶级开源关系数据库管理系统 (RDBMS) 之一。

是什么导致了它的受欢迎程度的上升？ 首先，MySQL 提供企业级手势和免费、灵活的社区许可证。 它还拥有升级的商业许可证，注重稳健性和稳定性。

以下是 MySQL 的一些主要优点：

• 用于保护敏感数据的数据安全层。
• 当存在大量数据时的可扩展性。
• 具有两种独立许可模型的开源 RDBMS。
• 通过 MySQL Cluster 进行多主 ACID 事务。
• 支持结构化数据 (SQL) 和半结构化数据 (JSON)。

2. Apache Cassandra

另一个顶级机器学习和人工智能数据库是 Apache Cassandra，它是一个开源且高度可扩展的 NoSQL 数据库管理系统。 Apache Cassandra 的设计目标是极快地处理大量数据。 Instagram、Netflix 和 Reddit 等知名公司也使用该数据库。

以下是 Apache Cassandra 的一些主要优点：

• 处理大量数据。
• 具有自动分片功能的最具可扩展性的数据库之一。
• 提供线性水平缩放。
• 具有多数据中心复制和自动复制功能的去中心化数据库。
• 通过自动将数据复制到多个节点来实现容错。

3. PostgreSQL的

PostgreSQL 是顶级开源对象关系数据库系统之一。 它扩展了 SQL 语言，并将其与各种功能相结合，以扩展和安全地存储高度复杂的数据工作负载。 PostgreSQL 对于希望构建应用程序的开发人员或希望保护数据完整性的管理员特别有用。 它还有助于创建容错环境。

以下是 PostgreSQL 的一些主要优点：

• 具有强大的访问控制系统，高度安全。
• 提供 ACID 事务保证。
• PostgreSQL 扩展 Citus Data 提供分布式 SQL 功能。
• 高级索引，例如部分索引和布隆过滤器。
• 支持结构化数据（SQL）、半结构化数据（JSON、XML）、键值和空间数据。

4. 沙发底座

Couchbase 是一个以文档为中心的参与数据库，也是开源和分布式的。 该服务器在任何云中都能提供出色的性能，并通过其各种功能支持应用程序，例如工作负载隔离、内存优先架构和地理分布式部署。 它能够保持 99.999 的可用性和亚毫秒级的延迟。

Couchbase 的主要优势之一是 Couchbase 数据平台提供跨各种编程语言、连接器和工具的简单而强大的应用程序开发 API。 这使得构建应用程序变得容易，同时还加快了上市时间。

以下是 Couchbase 的一些主要优点：

• 包括内置的大数据和 SQL 集成，允许用户利用处理能力、工具和数据。
• 支持所有云平台。
• 内存优先架构可大规模实现快速且一致的体验。
• 提供整个堆栈的安全性。

5. Elasticsearch

Elasticsearch 是另一种顶级数据库选择，它基于 Apache Lucene 构建。 它是一个分布式开源搜索和分析引擎，支持所有类型的数据，例如数字、文本、地理空间、结构化和非结构化数据。

Elasticsearch 属于 Elastic Stack，其中包括各种用于丰富、数据摄取、存储、可视化和分析的开源工具。

以下是 Elasticsearch 的一些主要优点：

• 许多内置功能，例如用于存储和搜索数据的数据汇总和索引生命周期管理。
• 全文搜索极其高效。
• 对于基础设施监控、安全分析和其他与安全相关的任务很有用。
• 通过自动分片进行水平扩展。
• 较大 Elastic Stack 的一部分，包括 Elasticsearch、Kibana、Logstash 和 Beats。

6. Redis的

Redis 是市场上最受欢迎的选择之一。 它是一种开源内存数据结构，用作数据库、消息代理和缓存。 Redis 吸引客户的主要功能之一是它支持各种数据结构，如字符串、排序集、位图、地理空间索引、超级日志等。 Redis 还具有 Lua 脚本、LRU 驱逐、内置复制、事务和各种级别的磁盘持久性。

以下是 Redis 的一些主要优点：

• 自动故障转移过程。
• Redis-ML，这是一个将各种机器学习模型实现为内置 Redis 数据类型的模块。
• 各种数据结构，如字符串、列表、集合、哈希、位图、流等。
• 可以轻松地用更少、更简单的行编写复杂的代码。

7. DynamoDB

Amazon DynamoDB 是一种完全托管的多区域数据库，具有内置安全性、内存缓存、备份和恢复功能。 该数据库的受欢迎程度可以从使用该数据库的大公司的数量看出，例如 AirBnB、丰田和三星。 它执行静态加密，以降低保护敏感数据通常所需的复杂性。

DynamoDB 的两个主要优势是其可扩展性和数据复制能力。 通过虚拟无限存储，您可以根据个性化需求存储无限量的数据。 说到数据项，它们都存储在SSD上。 复制在一个区域中的不同可用区之间进行内部管理，但也可以跨多个区域使用。

以下是 DynamoDB 的一些主要优势：

• 通过将单个表扩展到多个服务器来水平扩展。
• 通过可定制的流量过滤、法规遵从性自动化、全面的数据库威胁检测等实现高度安全。
• 完全托管的服务，不需要硬件或软件预置、软件修补、分布式数据库集群或设置和配置。

8. MLDB

机器学习数据库（MLDB）是一个旨在解决大数据机器学习任务的开源系统。 它可用于通过机器学习模型的训练来收集和存储数据，或部署实时预测端点。 MLDB 是更容易使用的数据集之一，因为它提供了 SQL SELECT 语句的全面实现。 这意味着它将数据集视为表格，使已经熟悉现有关系数据库管理系统 (RDBMS) 的数据分析师更容易学习和使用。

以下是 MLDB 的一些主要优点：

• 使用 SQL 作为查询数据库中存储的数据的机制。
• MLDB 中的训练、建模和发现过程具有巨大的处理能力。
• 支持垂直扩展，效率更高。

9. 微软SQL Server

Microsoft SQL Server 是一个用 C 和 C++ 编写的关系数据库管理系统 (RDBMS)。它对于通过跨关系、非关系、结构化和非结构化数据进行查询来从所有数据中提取见解特别有用。它是过去 30 年来 Windows 系统中最受欢迎的商业中端数据库，也是目前领先的商业数据库系统之一。

以下是 Microsoft SQL Server 的一些主要优点：

• 提供 ACID 事务保证。
• 支持通过 T-SQL、R、Python、Java 和 .NET 语言进行服务器端脚本编写。
• 支持结构化、半结构化和空间数据的多模型数据库。

10. MongoDB的

我们列表中的最后一个数据库是 MongoDB，它于 2009 年作为第一个文档数据库发布。它被设计用于专门处理文档数据，并且在过去几年中得到了巨大的改进。 MongoDB 是目前市场上主要的文档数据库和领先的 NoSQL 数据库。 它为解决在数据库中保存半结构化数据的挑战提供了解决方案。

以下是 MongoDB 的一些主要优点：

• 通过自动分片进行水平扩展。
• 通过主从节点进行内置复制。
• 许可证包括社区服务器、企业服务器和 Atlas。
• 具有快照隔离的分布式多文档 ACID 事务。
• 基于 MongoDB 构建的全文搜索引擎和数据湖