Hướng dẫn is mongodb good for data science - mongodb có tốt cho khoa học dữ liệu không

Phân tích trên MongoDB là một con thú hoàn toàn khác với các thiết lập thông minh kinh doanh điển hình mà bạn đã quen thuộc. Don Tiết mong đợi chỉ kích hoạt công cụ BI hiện tại của bạn, nhấp vào MongoDB và để nó chạy. Nó rất phức tạp hơn thế. Bài viết này giải thích lý do tại sao MongoDB về cơ bản có một cách tiếp cận khác, điều cần thiết để hiểu trước khi khám phá các lựa chọn của bạn.

Thứ nhất, một tổng quan chung về cơ sở dữ liệu quan hệ và phi quan hệ!

Phương pháp tiếp cận MongoDB tập trung vào việc tích hợp các khả năng quan trọng của cơ sở dữ liệu quan hệ với sự đổi mới của cơ sở dữ liệu phi quan hệ như NoQuery. Khái niệm chính của họ là kết hợp các khả năng của các công cụ cơ sở dữ liệu quan hệ như Oracle, MySQL và các công cụ khác, với các yêu cầu của các ứng dụng hiện đại.

Một cơ sở dữ liệu quan hệ phục vụ mục đích cấu trúc dữ liệu, chẳng hạn như giao dịch, ở dạng bảng và cung cấp các tính năng vẫn còn quan trọng ngày nay cho các doanh nghiệp.

Vậy sự khác biệt chính giữa cơ sở dữ liệu không quan hệ và quan hệ là gì? Cơ sở dữ liệu quan hệ cung cấp các tính năng cho phép truy vấn, phân tích, phân tích, mổ xẻ và hiển thị các biểu đồ dữ liệu có cấu trúc được tìm thấy trong các cơ sở dữ liệu SQL này. Cơ sở dữ liệu quan hệ cho phép bạn:
Relational databases offer features that allow usto query, analyze, dissect and display structured charts of data found in these SQL databases. Relational databases enable you to:

• Sử dụng các chỉ mục cơ sở dữ liệu và ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc (SQL) - Người dùng có thể truy cập và điều khiển dữ liệu của họ theo cách trưởng thành để hỗ trợ cả ứng dụng hoạt động và phân tích. Khái niệm về cơ sở dữ liệu quan hệ cho phép bạn kết nối thông tin từ các bảng khác nhau thông qua việc sử dụng các chỉ mục cơ sở dữ liệu, điều này rất cần thiết cho các ứng dụng nặng vào phân tích dữ liệu.
• Trong một cơ sở dữ liệu quan hệ, dữ liệu được lưu trữ dưới dạng bảng và hàng. Mỗi hàng chứa thông tin về các mục cụ thể và mỗi cột chứa một loại dữ liệu rất cụ thể.
• Một lược đồ được thiết kế tốt làm giảm sự lặp lại dữ liệu và ngăn chặn các bảng trở nên lộn xộn. Đây là một tính năng quan trọng đối với nhiều doanh nghiệp, đặc biệt là những người lưu trữ một lượng lớn dữ liệu tài chính.

Tuy nhiên, với MongoDB, giá trị của cơ sở dữ liệu NoQuery chủ yếu là thiết kế đơn giản hóa, khả năng mở rộng và điều khiển theo chiều ngang của nó so với tính khả dụng của dữ liệu.

• Chế độ dữ liệu có thể điều chỉnh - Hệ thống NoQuery hỗ trợ mọi hình thức cấu trúc dữ liệu. Tài liệu, đồ thị, giá trị khóa hoặc cột rộng, tất cả đều cung cấp một mô hình dữ liệu linh hoạt, giúp dễ dàng lưu trữ và kết hợp dữ liệu của bất kỳ cấu trúc nào và cho phép điều chỉnh quan trọng của lược đồ mà không ảnh hưởng đến hiệu suất.
• Dữ liệu MongoDB được lưu trữ trong các máy chủ dữ liệu khác nhau. Dữ liệu MongoDB được lưu trữ trong một bộ sưu tập các tài liệu JSON. Tính năng nhập Mongo có thể nhập các định dạng tệp JSON, CSV và TSV.
• Khả năng mở rộng và hiệu suất - Tính năng quan trọng này là một điểm khác biệt quan trọng giữa hai loại cơ sở dữ liệu. Với cơ sở dữ liệu NoQuery; Nó đã được xây dựng để mở rộng quy mô, tất cả chúng bao gồm phân chia - một phương thức phân phối dữ liệu trên nhiều bộ dữ liệu và phân vùng - chia dữ liệu thành các khối. Điều này cho phép cơ sở dữ liệu mở rộng quy mô, có sự tăng trưởng không giới hạn về mặt lý thuyết với tốc độ sản xuất tối đa và không hoạt động thấp hơn so với cơ sở dữ liệu quan hệ.
• Tốc độ - Vì MongoDB là cơ sở dữ liệu định hướng tài liệu, thật dễ dàng để truy cập tài liệu của bạn bằng cách lập chỉ mục. Do đó, điều này cung cấp một phản hồi truy vấn nhanh hơn. Một số nghiên cứu đã chỉ ra rằng tốc độ của MongoDB có thể nhanh hơn 100 lần so với cơ sở dữ liệu quan hệ.
• Truy vấn đặc biệt - MongoDB rất linh hoạt và có các tính năng truy vấn ad hoc tiên tiến.
• Dễ dàng thiết lập - MongoDB được cho là dễ dàng thiết lập hơn hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ (RDBMS).

Vì vậy, những gì phân biệt cơ sở dữ liệu quan hệ so với quan hệ cho mục đích phân tích? MongoDB ban đầu được tạo ra để hỗ trợ phân tích nâng cao. Nhưng khi thời gian đã tiến triển và các yêu cầu về dữ liệu thời gian thực từ cơ sở dữ liệu phát triển, điều này đã thúc đẩy MongoDB xây dựng nhiều khả năng phân tích trực tiếp trong cơ sở dữ liệu NoQuery.
MongoDB wasn’t initially created to support advanced analytics. But as time has progressed and the requests for real-time data from the database grows, this has driven MongoDB to build more analytic capabilities directly in the NoSQL database.

Tuy nhiên, khi thực thi các giải pháp BI hoạt động, nhiều người dùng thường nghĩ đến việc sao chép dữ liệu hoạt động thành một kho lưu trữ dữ liệu hoạt động (ODS), một kho dữ liệu hoặc dữ liệu mart và phân tích nó ở đó. Điều này sẽ ngay lập tức gây ra các vấn đề về cách cập nhật thông tin được lưu trữ, đủ nhanh để hỗ trợ các yêu cầu của người dùng. Với các phương pháp truyền dữ liệu thời gian thực thực sự, các công cụ chiết xuất hàng loạt truyền thống, chuyển đổi và tải (ETL) sẽ không phù hợp. Hơn nữa, khả năng kho dữ liệu điển hình để cung cấp các bản cập nhật và sửa đổi thời gian thực của dữ liệu hiện có là đáng nghi ngờ.

Tuy nhiên, luôn có những ưu điểm và nhược điểm. Tránh sự cần thiết phải lưu trữ và duy trì một bản sao thay thế của một thân dữ liệu lớn nói chung là tốt. Nếu phân tích không yêu cầu tham gia dữ liệu từ một nguồn khác, sử dụng nguồn gốc cũng có thể hữu ích.

Sẽ luôn có những câu hỏi về các tác động hiệu suất đối với các nguồn hoạt động và thường là những lo ngại về bảo mật. Tuy nhiên, khi so sánh các loại truy vấn có thể cho cửa hàng NoQuery hoặc cơ sở dữ liệu định hướng tài liệu, người ta thường thừa nhận rằng việc chuẩn hóa dữ liệu trong cơ sở dữ liệu quan hệ cung cấp cấu trúc thân thiện với truy vấn hơn, cho phép kiểm soát nhiều loại truy vấn hơn. Trong trường hợp sử dụng một công cụ BI hoạt động, các truy vấn thường đơn giản hơn nhiều.

MongoDB hỗ trợ một số khả năng phân tích. Nó hỗ trợ Apache Spark, khung khoa học dữ liệu phổ biến quen thuộc với các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư và nhà phân tích dữ liệu. MongoDB hiện đang nghiên cứu cải thiện các tính năng phân tích quy mô lớn sẽ giúp người dùng thực hiện các phân tích trong nền tảng và chuyển đổi dữ liệu thành biểu đồ, cũng như một công cụ thực thi truy vấn song song và định dạng cửa hàng cột, sẽ tăng tốc độ phân tích bằng cách lưu trữ dữ liệu trong một hiệu quả hơn.

MongoDB cũng cung cấp Trình kết nối BI dựa trên SQL theo các gói doanh nghiệp của họ, cho phép người dùng khám phá dữ liệu MongoDB của họ thông qua các công cụ thông minh kinh doanh khác nhau như Holistic, Looker, Microsoft Power BI và hơn thế nữa.

Holistic cung cấp một đầu nối MongoDB gốc, để lên lịch dữ liệu để được chuyển từ MongoDB vào bất kỳ cơ sở dữ liệu quan hệ chính nào. Hãy truy cập liên kết này để hiểu cách kết nối MongoDB của bạn với nền tảng Holistic.

Các vấn đề phổ biến với MongoDB: Mỗi công ty có một bộ yêu cầu và môi trường dữ liệu khác nhau. Một cơ sở hạ tầng dữ liệu hiệu quả được xây dựng để đáp ứng các thách thức kinh doanh và để giảm bớt quá trình báo cáo dữ liệu. Tùy thuộc vào nhu cầu của tổ chức của bạn, MongoDB có thể hoặc không phải là giải pháp tốt nhất đối với cơ sở dữ liệu quan hệ.
Every company has a different set of data requirements and environments. An effective data infrastructure is built to meet business challenges, and to ease the process of data reporting. Depending on your organization’s needs, MongoDB may or may not be the best solution over a relational database.

Dưới đây là một vài điều cần xem xét khi bạn đang cân nhắc các lựa chọn của mình:

• Tham gia không được hỗ trợ - MongoDB không hỗ trợ các tham gia như cơ sở dữ liệu quan hệ, mặc dù các cách giải quyết tồn tại, chẳng hạn như sử dụng Java để mã kết nối thủ công. Tuy nhiên, đây là một quá trình dài hơn và nó có thể làm chậm hiệu suất của bạn về mặt thực hiện.
• Các bộ kỹ năng và công cụ khác nhau cần thiết - có một số câu hỏi mà bạn cần trả lời khi bạn đang xem xét sử dụng MongoDB. Bạn đã đầu tư như thế nào trong cơ sở dữ liệu quan hệ hiện tại của mình? Nhóm của bạn có quen thuộc với SQL không? Nếu bạn là một công ty nhỏ hơn có ít tài nguyên để đầu tư, MongoDB là một trong những cơ sở dữ liệu NoQuery dễ dàng hơn để thiết lập và quản lý.
• Vị trí dữ liệu - Khi làm việc với MongoDB, bạn sẽ cần phải nhận thức được một vài điều. Đầu tiên, dữ liệu của bạn đến từ đâu, hoặc bạn sẽ lấy dữ liệu từ một số địa điểm nhất định? Ứng dụng truy vấn mạnh mẽ MongoDB sườn hỗ trợ tốt hệ thống này.
• Kích thước dữ liệu - Dữ liệu BSON hoặc kích thước tài liệu BSON của bạn bị giới hạn ở 16MB.
• Sử dụng bộ nhớ - MongoDB có mức sử dụng bộ nhớ cao, nó lưu trữ tên khóa cho từng cặp giá trị. Do không có chức năng của tham gia, có sự lặp lại dữ liệu. Điều này sẽ dẫn đến việc sử dụng bộ nhớ không cần thiết.

Có, những điểm này ở trên có thể giúp bạn giảm bớt việc chuyển sang cơ sở dữ liệu MongoDB. Do đó, tôi đã đề cập đến cả hai điểm tích cực và tiêu cực của hệ thống. Chúng ta phải hiểu khả năng sử dụng chung của hệ thống.

Khả năng thực hiện tham gia là một sự khác biệt chính giữa hai hệ thống. Không thể thực hiện tham gia chơi tốt cho khối lượng lớn dữ liệu. Nếu bạn phải phân chia dữ liệu của mình giữa nhiều máy chủ, tham gia có thể khá đắt. MongoDB, giống như các công cụ NoQuery khác, chơi tốt trong không gian web với các tổ chức yêu cầu xử lý thực tế khối lượng dữ liệu lớn với nhu cầu xử lý mới nổi. Tuy nhiên, cũng có nhiều thách thức với nó. Việc sử dụng XML và JSON rất phức tạp và không phù hợp với hệ thống quan hệ vì có một số cách khác nhau để tham gia các bộ sưu tập tài liệu, chủ yếu khi có danh sách và đối tượng được nhúng. Không có gì so sánh với sự dễ dàng của SQL, ví dụ, để yêu cầu tìm kiếm thông qua một bộ sưu tập. Đây sẽ là một quá trình bận rộn và dài hạn sử dụng NoQuery; Để xem qua một bó các đối tượng trong mỗi tài liệu, để xem bạn có nhận được một trận đấu hay không và để trả về các mục phù hợp với danh sách.

Ở đó, không có gì thuận tiện như sử dụng SQL để tránh các tập hợp dài và khó khăn. Đó là lý do tại sao trong Holistic, chúng tôi giúp khách hàng MongoDB của chúng tôi bằng cách cho phép họ lên lịch cho các ETL dữ liệu MongoDB của họ vào kho dữ liệu SQL của họ cho mục đích báo cáo. Điều này cho phép họ tiếp tục tận hưởng việc sử dụng MongoDB cho cơ sở dữ liệu sản xuất của họ và sử dụng sức mạnh của cơ sở dữ liệu SQL cho nhu cầu báo cáo của họ.

Bạn không phải lo lắng về việc tích hợp MongoDB vào Holistic cho Business Intelligence. Quá trình chỉ yêu cầu 3 bước và chúng tôi đã cung cấp một hướng dẫn chi tiết về cách bạn có thể làm điều này. Hãy chia sẻ với chúng tôi những suy nghĩ và bình luận của bạn về MongoDB cho các phân tích trong phần bình luận bên dưới.

Điều gì đang xảy ra trong thế giới bi?

Tham gia 15K+ người để có được thông tin chi tiết từ các học viên BI trên toàn cầu. Trong hộp thư đến của bạn. Mỗi tuần. Tìm hiểu thêm

Không có thư rác, bao giờ. Chúng tôi tôn trọng quyền riêng tư trong thư điện tử của bạn. Hủy đăng ký bất cứ lúc nào.