机器学习数据库——你需要知道这些

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数据库是当今机器学习的关键要素。它可以帮助您训练各种机器学习和人工智能 (AI) 模型。这些技术提供的出色优势是该技术使用日益增多的主要原因。

在过去的几十年中，出现了许多新的数据集。因此，选择最适合您任务的数据集可能是一个挑战。但是，它也允许企业从大量数据集中选择最适合应用程序计划的数据集。

那么，市场上有哪些最好的机器学习数据库？你应该选择免费的 AI 数据库还是定制的数据库？使用定制数据库执行 ML 任务有什么好处？我们将在本文中讨论所有这些内容。

    目录

        机器学习和人工智能的最佳数据库
        使用定制数据库的优势是什么？
        如何根据您的需求选择合适的 AI 数据库？
        人工智能数据库与传统数据库有何不同？
        使用免费数据库时可能遇到的问题
        集成场景与挑战
        结论
        常见问题解答

机器学习和人工智能的最佳数据库

为机器学习和人工智能任务选择正确的数据库可以确保您获得所需的结果。我们列出了十大数据库及其核心功能，以简化操作。您可以根据需要选择其中任何一个。

    Redis

    Redis 是目前市场上许多人使用的顶级开源内存数据结构。您可以将其用作机器学习和 AI 项目或任务的数据库。

    Redis 最大的优点是它支持各种数据结构，如位图、地理空间索引、有序集等。此外，如果选择 Redis 作为数据库，还可以发现以下功能：
        交易
        Lua 脚本
        LRU 驱逐
        不同级别的磁盘持久性
        内置复制

    它还带有自动故障转移过程。您还可以使用 Redis 用更少、更简单的代码编写复杂的代码。因此，如果您正在为机器学习任务寻找一个强大的数据库，那么 Redis 是最佳选择。

        提示：

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    PostgreSQL

    我们列出的另一个出色的开源数据库系统是 PostgreSQL。这个强大的工具使用 SQL 语言和各种其他功能来存储最复杂的数据工作负载。PostgreSQL
    最好的一点是它允许开发人员构建应用程序和服务来保护数据完整性。除此之外，您还可以使用这个强大的数据库系统尝试许多其他事情。

    可扩展性是 PostgreSQL 的一个关键特性，也是它脱颖而出的原因。它包含外部数据包装器，可以使用标准 SQL 接口轻松链接不同的数据库或流。此外，它具有强大的访问控制系统，因此非常安全。
    MySQL

    当我们谈论 AI 数据库时，MySQL 是不能被忽略的。Oracle 的智囊团是这款出色且广受欢迎的数据库的幕后推手，该数据库于 1995 年进入市场。科技行业的许多大公司都在使用这款数据库，例如 Facebook、Twitter、YouTube 等。

    那么，MySQL 如此受欢迎的原因是什么呢？首先，它提供了企业级的姿态，是企业的最佳选择。其次，它有一个可调整的社区许可证，你可以免费获得。此外，MySQL 还对其商业许可证进行了一些升级。

    此外，它还具有多个数据安全层来保护机密信息。MySQL 对于大量数据的可扩展性也是无与伦比的。这个数据库系统的另一个优点是它支持半结构化数据（JSON）和结构化数据（SQL）。MySQL Cluster 还允许您执行各种多主 ACID 事务。
    MongoDB

    MongoDB 是 2009 年出现的第一个文档数据库。MongoDB 的主要目的是管理文档数据，过去几年来，它的整体结构得到了快速改进。MongoDB 的优点之一是它是最好的、最受欢迎的文档数据库。

    此外，它也是 NoSQL 数据库领域的领先品牌。如果您在数据库中保存半结构化数据时遇到问题，那么 MongoDB 是解决此问题的最佳解决方案。

    您还可以使用 MongoDB 附带的自动分片功能进行水平扩展。此数据库的另一大优势是其通过主从节点内置复制功能。
    多层数据库

    MLDB 代表机器学习数据库，是市场上最好的开源系统之一。该系统的主要目标是处理所有机器学习任务。

    该系统可以发挥多种用途，例如通过指导机器学习模型来收集和存储数据。MLDB 的突出特点是与其他数据集相比，它非常易于使用。主要原因是它附带了 SQL SELECT 语句的广泛实现。

    因此，这表明 MLDB 将数据集视为表。因此，了解现有关系数据库管理系统 (RDBMS) 的数据分析师可以更轻松地使用数据集。
    微软 SQL 服务器

    Microsoft SQL Server 也是最受欢迎的数据库之一。您可以使用这个强大的关系数据库管理系统 (RDBMS) 来获取有关各种数据的相关见解。该数据库用 C 和 C++ 编写，已在市场上销售三十多年。

    这个强大的多模型数据库为 结构化 印度尼西亚消费者手机号码列表   和半结构化数据提供支持。如果您愿意，也可以将其用于空间数据。此外，Microsoft SQL Server 支持通过各种编程语言（例如 Python、Java 等）进行服务器端脚本编写。
    阿帕奇·卡桑德拉

    最后但并非最不重要的一点是，我们的列表中还有 Apache Cassandra。它是市场上最受欢迎和最好的机器学习和 AI 数据库之一。这种可扩展的NoSQL数据库管理系统允许您快速扩展更多数据量。

    甚至流行的科技公司和社交媒体网站（如 Reddit、Instagram 和 Netflix）也在使用这个数据库。这个数据库的突出特点是，其中的数据会自行复制到各个节点，以实现容错。此外，这个数据库的设计兼顾了读写吞吐量。因此，当你添加新机器时，它会线性增加。