选择用于机器学习的数据库

已发表: 2023-12-21

选择用于机器学习的数据库

如果没有强大的数据库，很难想象高效的人工智能和机器学习系统。其中，数据库是组织、存储和访问数据不可或缺的一部分，这些数据随后可用于创建人工智能模型。

不幸的是，机器学习数据库有一个明显的问题——数据库太多了！选择正确的一个是很棘手的，更糟糕的是，这一决定可能会影响整个项目的成功。其中，您需要考虑多种因素，例如易用性、大型数据集处理、可扩展性、价格和集成选项。

为了帮助您，我们对不同类型的数据库、它们的主要功能以及哪一种最适合您的特定情况进行了细分。

选择数据库时考虑的因素

如果您经营的是大型企业，那么使用常规数据源几乎是不可能的。传统的分析工具无法处理那么多数据，因此公司需要求助于数据库来存储和访问。选择用于创建 ML 模型的数据库时，需要注意各种因素，其中最重要的是：

任何数据库的受欢迎程度都取决于其性能。由于人工智能和机器学习模型依赖大量数据，因此对高性能的需求就凸显出来。正确的数据库应该在眨眼之间处理所有这些数据，同时使其能够以不同的格式进行访问。如果查询处理太慢，机器学习模型训练和预测期间就会出现严重问题。

为了使机器学习模型有效，它们应该能够访问大量数据并对其进行处理。因此，您需要选择具有高度可扩展性的解决方案，换句话说，选择能够应对不断增加的负载的数据库。如果数据库不具备良好的扩展潜力，那么随着需求的增加，它的速度就会开始减慢。

为了使人工智能和机器学习模型发挥作用，它们需要访问大量可靠的数据。在一致性、准确性或完整性方面不应该有任何错误。换句话说，数据完整性对于最终结果至关重要，并将影响公众对模型的看法。

如前所述，强大的数据库是任何机器学习项目的前沿和中心。另一方面，机器学习可用于各种任务，包括营销个性化中的 ML、欺诈检测中的 ML 以及网络安全中的 ML。通过代理，您选择的数据库也会对所有这些过程产生重大影响。

有趣的是，可用于人工智能和机器学习的数据库解决方案并不多。在大多数情况下，它可以归结为三种类型：

图形数据库：这些数字解决方案允许您在不同数据之间创建关系并将它们分类为边缘和节点。因此，它们非常适合需要确定数据之间的链接的情况。图数据库还为公司提供了出色的性能和可扩展性
关系数据库：使用此类别，您可以将数据放入具有大量列和行的大型表中，这些列和行对条目进行唯一分类。它们的最大优点是即使您是初学者也很容易使用。好像这还不够，关系数据库提供高精度和安全性，同时简化协作
NoSQL 数据库：这种类型的数据库非常适合特殊数据，例如图像、视频和特定文本。专家将它们用于机器学习项目，因为它们可以简化大量数据并提供巨大的可扩展性。 NoSQL 数据库不仅对开发人员友好，而且您还可以轻松更新它们

数据库必须满足几个标准才能成为机器学习系统开发的良好选择。以下是您在选择过程中应注意的主要功能：

如前所述，有很多数据库可用于人工智能和机器学习。然而，出于本文的目的，我们决定重点关注几个最好的：

NebulaGraph：在机器学习方面，NebulaGraph 数据库无所不能。图数据库可以轻松建立不同数据之间的关系，并且还提供了优异的性能和可扩展性
MySQL： MySQL 是最著名的开源数据库管理系统之一，被众多公司使用，包括 Uber、YouTube、Facebook 和 Twitter。借助 MySQL HeatWave AutoML，您拥有创建、训练和部署机器学习模型所需的所有功能
MongoDB：与任何 NoSQL 数据库一样，MongoDB 可以处理大量非结构化数据。如果我们考虑它的高速查询、灵活的数据模型和索引，这是人工智能和机器学习的完美数据库
PostgreSQL：专家喜欢使用 PostgreSQL 来构建机器学习模型。通过利用该数据库，您可以执行各种任务，包括文本分类、回归分析、图像分类和识别以及时间序列预测
Redis：最后，让我们提一下有关 Redis 的一些积极的事情。该数据库因其出色的实时数据处理和缓存而广受欢迎，使其成为开发机器学习模型的可靠选择

在大多数情况下，最佳数据库会根据您的具体需求而有所不同。因此，在做出其中一种选择之前，请务必尝试不同的选择。