推薦：使用NSDT 編輯器快速搭建3D應用場景

用于高效視頻、AI 和圖形的通用加速器

數據科學中的數據庫簡介

數據科學涉及從大量數據中提取價值和見解，以推動業務決策。它還涉及使用歷史數據構建預測模型。數據庫有助于對如此大量的數據進行有效的存儲、管理、檢索和分析。

因此，作為一名數據科學家，您應該了解數據庫的基礎知識。因為它們支持存儲和管理大型復雜數據集，從而實現高效的數據探索、建模和獲取見解。讓我們在本文中更詳細地探討這一點。

我們將首先討論數據科學的基本數據庫技能，包括用于數據檢索、數據庫設計、優化等的 SQL。然后，我們將介紹主要數據庫類型、它們的優點和用例。

數據科學的基本數據庫技能

數據庫技能對于數據科學家至關重要，因為它們為有效的數據管理、分析和解釋提供了基礎。

以下是數據科學家應該了解的關鍵數據庫技能的細分：

圖片來源：作者

盡管我們試圖將數據庫概念和技能分類到不同的存儲桶中，但它們是一致的。在處理項目時，您通常需要在此過程中了解或學習它們。

現在讓我們回顧一下以上每個內容。

1. 數據庫類型和概念

作為數據科學家，您應該對不同類型的數據庫（例如關系數據庫和NoSQL數據庫）及其各自的用例有很好的了解。

2.SQL（結構化查詢語言）用于數據檢索

通過實踐實現的SQL熟練程度是數據空間中任何角色的必備條件。您應該能夠編寫和優化 SQL 查詢，以從數據庫中檢索、篩選、聚合和聯接數據。

了解查詢執行計劃以及能夠識別和解決性能瓶頸也很有幫助。

3. 數據建模與數據庫設計

除了查詢數據庫表之外，還應了解數據建模和數據庫設計的基礎知識，包括實體關系 （ER） 圖、架構設計和數據驗證約束。

您還應該能夠設計支持高效查詢和數據存儲以進行分析的數據庫架構。

4. 數據清理和轉換

作為數據科學家，您必須對原始數據進行預處理并將其轉換為適合分析的格式。數據庫可以支持數據清理、轉換和集成任務。

因此，您應該知道如何從各種來源提取數據，將其轉換為合適的格式，并將其加載到數據庫中進行分析。熟悉 ETL 工具、腳本語言（Python、R）和數據轉換技術非常重要。

5. 數據庫優化

您應該了解優化數據庫性能的技術，例如創建索引、非規范化和使用緩存機制。

為了優化數據庫性能，使用索引來加快數據檢索速度。正確的索引通過允許數據庫引擎快速找到所需的數據來縮短查詢響應時間。

6. 數據完整性和質量檢查

通過定義數據輸入規則的約束來維護數據完整性。唯一約束、非空約束和檢查約束等約束可確保數據的準確性和可靠性。

事務用于確保數據一致性，保證將多個操作視為單個原子單元。

7. 與工具和語言的集成

數據庫可以與流行的分析和可視化工具集成，使數據科學家能夠有效地分析和展示他們的發現。因此，您應該知道如何使用Python等編程語言連接到數據庫并與之交互，并執行數據分析。

熟悉Python的pandas，R和可視化庫等工具也是必要的。

總結：了解各種數據庫類型、SQL、數據建模、ETL 過程、性能優化、數據完整性以及與編程語言的集成是數據科學家技能組合的關鍵組成部分。

在本介紹性指南的其余部分，我們將重點介紹基本的數據庫概念和類型。

圖片來源：作者

關系數據庫基礎

關系數據庫是一種數據庫管理系統 （DBMS），它使用包含行和列的表以結構化的方式組織和存儲數據。流行的RDBMS包括PostgreSQL，MySQL，Microsoft SQL Server和Oracle。

讓我們通過示例深入了解一些關鍵的關系數據庫概念。

關系數據庫表

在關系數據庫中，每個表代表一個特定的實體，表之間的關系是使用鍵建立的。

若要了解如何在關系數據庫表中組織數據，從實體和屬性開始會很有幫助。

您通常需要存儲有關對象的數據：學生、客戶、訂單、產品等。這些對象是實體，它們具有屬性。

讓我們以一個簡單的實體為例，它是一個具有三個屬性的“學生”對象：名字、姓氏和成績。存儲數據時 實體成為數據庫表，屬性成為列名或字段。每一行都是實體的一個實例。

圖片來源：作者

關系數據庫中的表由行和列組成：

• 這些行也稱為記錄或元組，并且
• 這些列稱為屬性或字段。

下面是一個簡單的“學生”表的示例：

在此示例中，每行表示一個學生，每列表示有關該學生的一條信息。

了解鍵

鍵用于唯一標識表中的行。兩種重要的密鑰類型包括：

• 主鍵：主鍵唯一標識表中的每一行。它確保數據完整性并提供引用特定記錄的方法。在“學生”表中，“學生 ID”可以是主鍵。
• 外鍵：外鍵在表之間建立關系。它引用另一個表的主鍵，用于鏈接相關數據。例如，如果我們有另一個名為“課程”的表，則“課程”表中的“學生 ID”列可能是引用“學生”表中“學生 ID”的外鍵。

關系

關系數據庫允許您在表之間建立關系。以下是最重要和最常發生的關系：

• 一對一關系：在一對一關系下，表中的每個記錄都與數據庫中另一個表中的一條（且僅一條）記錄相關。例如，包含每個學生的其他信息的“學生詳細信息”表可能與“學生”表具有一對一的關系。
• 一對多關系：第一個表中的一條記錄與第二個表中的多條記錄相關。例如，“課程”表可以與“學生”表具有一對多關系，其中每個課程都與多個學生相關聯。
• 多對多關系：兩個表中的多個記錄相互關聯。為了表示這一點，使用了中間表，通常稱為聯結表或鏈接表。例如，“學生課程”表可以在學生和課程之間建立多對多關系。

正常化

規范化（通常在數據庫優化技術下討論）是以最小化數據冗余和提高數據完整性的方式組織數據的過程。它涉及將大型表分解為較小的相關表。每個表應表示單個實體或概念，以避免重復數據。

例如，如果我們考慮“學生”表和假設的“地址”表，規范化可能涉及使用自己的主鍵創建一個單獨的“地址”表，并使用外鍵將其鏈接到“學生”表。

關系數據庫的優點和局限性

以下是關系數據庫的一些優點：

• 關系數據庫提供了一種結構化和有組織的方式來存儲數據，從而可以輕松定義不同類型數據之間的關系。
• 它們支持事務的 ACID 屬性（原子性、一致性、隔離性、持久性），確保數據保持一致。

另一方面，它們具有以下限制：

• 關系數據庫在水平可擴展性方面存在挑戰，這使得處理大量數據和高流量負載變得具有挑戰性。
• 它們還需要嚴格的架構，這使得在不修改架構的情況下適應數據結構的變化變得具有挑戰性。
• 關系數據庫專為具有明確定義關系的結構化數據而設計。它們可能不太適合存儲非結構化或半結構化數據，如文檔、圖像和多媒體內容。

探索 NoSQL 數據庫

NoSQL 數據庫不會以熟悉的行列格式將數據存儲在表中（因此是非關系數據庫）。術語“NoSQL”代表“不僅僅是SQL”，表明這些數據庫與傳統的關系數據庫模型不同。

NoSQL數據庫的主要優點是它們的可擴展性和靈活性。與傳統的關系數據庫相比，這些數據庫旨在處理大量非結構化或半結構化數據，并提供更靈活和可擴展的解決方案。

NoSQL 數據庫包含各種數據庫類型，這些數據庫類型在數據模型、存儲機制和查詢語言方面有所不同。NoSQL數據庫的一些常見類別包括：

• 鍵值存儲
• 文檔數據庫
• 列系列數據庫
• 圖形數據庫。

現在，讓我們回顧一下每個NoSQL數據庫類別，探索它們的特征，用例以及示例，優點和局限性。

鍵值存儲

鍵值存儲將數據存儲為簡單的鍵和值對。它們針對高速讀寫操作進行了優化。它們適用于緩存、會話管理和實時分析等應用程序。

但是，除了基于密鑰的檢索之外，這些數據庫的查詢功能有限。所以他們不適合復雜的關系。

Amazon DynamoDB 和 Redis 是常用的鍵值存儲。

文檔數據庫

文檔數據庫以 JSON 和 BSON 等文檔格式存儲數據。每個文檔可以有不同的結構，允許嵌套和復雜的數據。其靈活的模式允許輕松處理半結構化數據，支持不斷發展的數據模型和層次結構關系。

它們特別適用于內容管理、電子商務平臺、目錄、用戶配置文件和數據結構不斷變化的應用程序。對于涉及多個文檔的復雜聯接或復雜查詢，文檔數據庫可能效率不高。

MongoDB和CoucHBase是流行的文檔數據庫。

列系列存儲（寬列存儲）

列族存儲，也稱為列式數據庫或面向列的數據庫，是一種 NoSQL 數據庫，它以面向列的方式組織和存儲數據，而不是關系數據庫的傳統面向行的方式。

列系列存儲適用于涉及對大型數據集運行復雜查詢的分析工作負荷。在列系列數據庫中，通常更有效地執行聚合、篩選和數據轉換。它們有助于管理大量半結構化或稀疏數據。

Apache Cassandra，ScyllaDB和HBase是一些列系列存儲。

圖形數據庫

圖形數據庫分別對節點和邊中的數據和關系進行建模。來表示復雜的關系。這些數據庫支持高效處理復雜關系和強大的圖形查詢語言。

您可以猜到，這些數據庫適用于社交網絡、推薦引擎、知識圖譜，以及通常具有復雜關系的數據。

流行的圖形數據庫的例子是Neo4j和Amazon Neptune。

有許多NoSQL數據庫類型。那么我們如何決定使用哪一個呢？井。答案是：視情況而定。

每個類別的NoSQL數據庫都提供獨特的功能和優勢，使其適用于特定的用例。通過考慮訪問模式、可伸縮性要求和性能注意事項來選擇合適的 NoSQL 數據庫非常重要。

總而言之：NoSQL數據庫在靈活性，可擴展性和性能方面具有優勢，使其適用于廣泛的應用程序，包括大數據，實時分析和動態Web應用程序。但是，它們在數據一致性方面需要權衡取舍。

NoSQL數據庫的優點和局限性

以下是NoSQL數據庫的一些優點：

• NoSQL數據庫專為水平可擴展性而設計，允許它們處理大量數據和流量。
• 這些數據庫允許靈活和動態的架構。它們具有靈活的數據模型以適應各種數據類型和結構，使其非常適合非結構化或半結構化數據。
• 許多NoSQL數據庫設計為在分布式和容錯環境中運行，即使在硬件故障或網絡中斷的情況下也能提供高可用性。
• 它們可以處理非結構化或半結構化數據，使其適用于處理不同數據類型的應用程序。

一些限制包括：

• NoSQL數據庫優先考慮可擴展性和性能，而不是嚴格的ACID合規性。這可能會導致最終一致性，并且可能不適合需要強數據一致性的應用程序。
• 由于NoSQL數據庫具有不同的API和數據模型，因此缺乏標準化可能會使在數據庫之間切換或無縫集成它們變得具有挑戰性。

需要注意的是，NoSQL數據庫不是一個放之四海而皆準的解決方案。NoSQL 和關系數據庫之間的選擇取決于應用程序的特定需求，包括數據量、查詢模式和可伸縮性要求等。

關系數據庫與 NoSQL 數據庫

讓我們總結一下到目前為止討論的差異：

關于時間序列數據庫的說明

作為數據科學家，您還將處理時序數據。時序數據庫也是非關系數據庫，但具有更具體的用例。

它們需要支持存儲、管理和查詢帶時間戳的數據點（隨時間記錄的數據點），例如傳感器讀數和股票價格。它們提供用于存儲、查詢和分析基于時間的數據模式的專用功能。

時間序列數據庫的一些示例包括InfluxDB，QuestDB和TimescaleDB。

結論

在本指南中，我們介紹了關系數據庫和NoSQL數據庫。還值得注意的是，除了流行的關系和NoSQL類型之外，您還可以探索更多數據庫。NewSQL數據庫（如CockroachDB）提供了SQL數據庫的傳統優勢，同時提供了NoSQL數據庫的可擴展性和性能。

您還可以使用內存中數據庫，該數據庫主要在計算機的主內存 （RAM） 中存儲和管理數據，而不是在磁盤上存儲數據的傳統數據庫。這種方法提供了顯著的性能優勢，因為與磁盤存儲相比，可以在內存中執行更快的讀取和寫入操作。

原文鏈接：數據科學中的數據庫簡介