Die 10 besten Datenbanken für maschinelles Lernen und KI

Datenbanken sind von grundlegender Bedeutung für das Training aller Arten von Modellen des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz (KI). In den letzten zwei Jahrzehnten ist die Zahl der auf dem Markt verfügbaren Datensätze explosionsartig gestiegen, was es deutlich schwieriger macht, den richtigen für Ihre Aufgaben auszuwählen. Gleichzeitig bedeutet die größere Anzahl an Datensätzen, dass Sie für jede Anwendung, die Sie anstreben, die perfekte Lösung finden können.

Hier ist eine Liste der 10 besten Datenbanken für maschinelles Lernen und KI:

1. MySQL

MySQL wird von Oracle betrieben und ist eine der beliebtesten Datenbanken auf dem Markt. Es wurde 1995 entwickelt und ist seit jeher eines der führenden Open-Source-Relational-Datenbank-Management-Systeme (RDBMS), das von großen Unternehmen wie Facebook, Twitter, Uber und Youtube verwendet wird.

Was führte zu seiner steigenden Popularität? Zum einen bietet MySQL Gesten der Enterprise-Klasse und eine kostenlose, flexible Community-Lizenz. Es verfügt außerdem über eine verbesserte kommerzielle Lizenz und konzentriert sich auf Robustheit und Stabilität.

Hier sind einige der Hauptvorteile von MySQL:

• Datensicherheitsebenen zum Schutz sensibler Daten.
• Skalierbarkeit bei großen Datenmengen.
• Open-Source-RDBMS mit zwei separaten Lizenzmodellen.
• Multi-Master-ACID-Transaktionen über MySQL Cluster.
• Unterstützt sowohl strukturierte Daten (SQL) als auch halbstrukturierte Daten (JSON).

2. Apache Kassandra

Eine weitere Top-Datenbank für maschinelles Lernen und KI ist Apache Cassandra, ein Open-Source- und hoch skalierbares NoSQL-Datenbankverwaltungssystem. Apache Cassandra wurde mit dem Ziel entwickelt, riesige Datenmengen extrem schnell zu verarbeiten. Die Datenbank wird auch von großen Namen wie Instagram, Netflix und Reddit genutzt.

Hier sind einige der Hauptvorteile von Apache Cassandra:

• Verarbeitet riesige Datenmengen.
• Eine der am besten skalierbaren Datenbanken mit automatischem Sharding.
• Bietet lineare horizontale Skalierung.
• Dezentrale Datenbank mit Multi-Datacenter-Replikation und automatischer Replikation.
• Fehlertolerant durch automatische Replikation von Daten auf mehrere Knoten.

3. PostgreSQL

PostgreSQL ist eines der führenden objektrelationalen Open-Source-Datenbanksysteme. Es erweitert die SQL-Sprache und kombiniert sie mit verschiedenen Funktionen, um hochkomplexe Daten-Workloads zu skalieren und sicher zu speichern. PostgreSQL ist besonders nützlich für Entwickler, die Anwendungen erstellen möchten, oder für Administratoren, die die Datenintegrität schützen möchten. Es hilft auch dabei, fehlertolerante Umgebungen zu schaffen.

Hier sind einige der Hauptvorteile von PostgreSQL:

• Hohe Sicherheit mit einem robusten Zugangskontrollsystem.
• Bietet ACID-Transaktionsgarantie.
• Die PostgreSQL-Erweiterung Citus Data bietet verteilte SQL-Funktionen.
• Erweiterte Indizes wie Teilindex und Bloom-Filter.
• Unterstützt strukturierte Daten (SQL), halbstrukturierte Daten (JSON, XML), Schlüsselwerte und räumliche Daten.

4. Couchbase

Couchbase ist eine dokumentenorientierte Engagement-Datenbank, die ebenfalls Open Source ist und verteilt wird. Der Server liefert in jeder Cloud eine hervorragende Leistung und unterstützt Anwendungen durch seine verschiedenen Funktionen, wie z. B. Workload-Isolation, Memory-First-Architektur und geoverteilte Bereitstellungen. Es ist in der Lage, eine Verfügbarkeit von 99.999 und Latenzen von weniger als einer Millisekunde aufrechtzuerhalten.

Einer der Hauptvorteile von Couchbase besteht darin, dass die Couchbase-Datenplattform einfache und leistungsstarke APIs für die Anwendungsentwicklung über verschiedene Programmiersprachen, Konnektoren und Tools hinweg bereitstellt. Dies erleichtert die Erstellung von Anwendungen und beschleunigt gleichzeitig die Markteinführungszeit.

Hier sind einige der Hauptvorteile von Couchbase:

• Beinhaltet eine integrierte Big Data- und SQL-Integration, damit Benutzer Verarbeitungskapazität, Tools und Daten nutzen können.
• Unterstützt alle Cloud-Plattformen.
• Die Memory-First-Architektur ermöglicht schnelle und konsistente Erlebnisse im großen Maßstab.
• Bietet Sicherheit im gesamten Stapel.

5. Elasticsearch

Elasticsearch ist eine weitere Top-Datenbankauswahl und basiert auf Apache Lucene. Es handelt sich um eine verteilte Open-Source-Such- und Analysemaschine, die alle Arten von Daten unterstützt, wie z. B. numerische, Text-, Geodaten-, strukturierte und unstrukturierte Daten.

Elasticsearch gehört zum Elastic Stack, der verschiedene Open-Source-Tools zur Anreicherung, Datenaufnahme, Speicherung, Visualisierung und Analyse umfasst.

Hier sind einige der Hauptvorteile von Elasticsearch:

• Viele integrierte Funktionen wie Daten-Rollups und Index-Lebenszyklusverwaltung zum Speichern und Durchsuchen von Daten.
• Äußerst effizient bei der Volltextsuche.
• Nützlich für die Infrastrukturüberwachung, Sicherheitsanalysen und andere sicherheitsrelevante Aufgaben.
• Horizontale Skalierung durch automatisches Sharding.
• Teil des größeren Elastic Stack, der Elasticsearch, Kibana, Logstash und Beats umfasst.

6. Redis

Redis ist eine der beliebtesten Optionen auf dem Markt. Es handelt sich um eine Open-Source-In-Memory-Datenstruktur, die als Datenbank, Nachrichtenbroker und Cache verwendet wird. Eines der Hauptmerkmale von Redis, das Kunden anzieht, ist die Unterstützung verschiedener Datenstrukturen wie Zeichenfolgen, sortierte Mengen, Bitmaps, Geoindizes, Hyperloglogs und mehr. Redis verfügt außerdem über Lua-Skripting, LRU-Eviction, integrierte Replikation, Transaktionen und verschiedene Ebenen der Persistenz auf der Festplatte.

Hier sind einige der Hauptvorteile von Redis:

• Automatischer Failover-Prozess.
• Redis-ML, ein Modul, das verschiedene Modelle des maschinellen Lernens als integrierte Redis-Datentypen implementiert.
• Verschiedene Datenstrukturen wie Strings, Listen, Mengen, Hashes, Bitmaps, Streams und mehr.
• Erleichtert das Schreiben von komplexem Code mit weniger und einfacheren Zeilen.

7. DynamoDB

Amazon DynamoDB ist eine vollständig verwaltete Datenbank mit mehreren Regionen und verfügt über integrierte Sicherheit, In-Memory-Cache, Sicherung und Wiederherstellung. Die Beliebtheit der Datenbank lässt sich an der Zahl der großen Unternehmen ablesen, die sie nutzen, beispielsweise AirBnB, Toyota und Samsung. Es führt eine Verschlüsselung im Ruhezustand durch, um den Aufwand zu reduzieren, der normalerweise zum Schutz sensibler Daten erforderlich ist.

Zwei der Hauptvorteile von DynamoDB sind seine Skalierbarkeit und Datenreplikationsfähigkeiten. Mit virtuellem unbegrenztem Speicher können Sie unbegrenzte Datenmengen basierend auf Ihren persönlichen Anforderungen speichern. Die Datenelemente werden alle auf SSDs gespeichert. Die Replikation wird intern über verschiedene Verfügbarkeitszonen in einer Region hinweg verwaltet, kann aber auch über mehrere Regionen hinweg verfügbar gemacht werden.

Hier sind einige der Hauptvorteile von DynamoDB:

• Skaliert horizontal, indem eine einzelne Tabelle auf mehrere Server erweitert wird.
• Hochsicher mit anpassbarer Datenverkehrsfilterung, Automatisierung der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, umfassender Datenbank-Bedrohungserkennung und mehr.
• Ein vollständig verwalteter Dienst, der keine Hardware- oder Softwarebereitstellung, Software-Patches, verteilten Datenbankcluster oder Einrichtung und Konfiguration erfordert.

8. MLDB

Die Machine Learning Database (MLDB) ist ein Open-Source-System zur Bewältigung von Big-Data-Machine-Learning-Aufgaben. Es kann zur Datenerfassung und -speicherung durch das Training von Modellen für maschinelles Lernen oder zur Bereitstellung von Echtzeit-Vorhersageendpunkten verwendet werden. MLDB ist einer der einfacher zu verwendenden Datensätze, da es eine umfassende Implementierung der SQL-SELECT-Anweisung bietet. Dies bedeutet, dass Datensätze als Tabellen behandelt werden, was das Erlernen und Verwenden für Datenanalysten erleichtert, die bereits mit einem vorhandenen relationalen Datenbankverwaltungssystem (RDBMS) vertraut sind.

Hier sind einige der Hauptvorteile von MLDB:

• Verwendet SQL als Mechanismus zum Abfragen von in der Datenbank gespeicherten Daten.
• Der Trainings-, Modellierungs- und Entdeckungsprozess in MLDB verfügt über eine enorme Rechenleistung.
• Unterstützt vertikale Skalierung mit höherer Effizienz.

9. Microsoft SQL Server

Der Microsoft SQL Server ist ein relationales Datenbankverwaltungssystem (RDBMS), das in C und C++ geschrieben ist. Es ist besonders nützlich, um Erkenntnisse aus allen Daten zu gewinnen, indem relationale, nicht relationale, strukturierte und unstrukturierte Daten abgefragt werden. Es war in den letzten 30 Jahren die beliebteste kommerzielle Mittelklasse-Datenbank in Windows-Systemen und ist derzeit eines der führenden kommerziellen Datenbanksysteme.

Hier sind einige der Hauptvorteile von Microsoft SQL Server:

• Bietet ACID-Transaktionsgarantie.
• Unterstützt serverseitiges Scripting über die Sprachen T-SQL, R, Python, Java und .NET.
• Multimodelldatenbank, die strukturierte, halbstrukturierte und räumliche Daten unterstützt.

10 MongoDB

Die letzte Datenbank auf unserer Liste ist MongoDB, die 2009 als erste Dokumentendatenbank veröffentlicht wurde. Sie wurde speziell für die Verarbeitung von Dokumentdaten entwickelt und wurde in den letzten Jahren drastisch verbessert. MongoDB ist derzeit die wichtigste Dokumentendatenbank und die führende NoSQL-Datenbank auf dem Markt. Es bietet eine Lösung für die Herausforderungen beim Speichern halbstrukturierter Daten in der Datenbank.

Hier sind einige der Hauptvorteile von MongoDB:

• Horizontale Skalierung über Auto-Sharding.
• Integrierte Replikation über Primär-Sekundär-Knoten.
• Lizenzen einschließlich Community Server, Enterprise Server und Atlas.
• Verteilte ACID-Transaktionen mit mehreren Dokumenten und Snapshot-Isolation.
• Volltextsuchmaschine und Data Lake basierend auf MongoDB