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數(shù)據(jù)科學中的數(shù)據(jù)庫簡介

數(shù)據(jù)科學涉及從大量數(shù)據(jù)中提取價值和見解，以推動業(yè)務決策。它還涉及使用歷史數(shù)據(jù)構建預測模型。數(shù)據(jù)庫有助于對如此大量的數(shù)據(jù)進行有效的存儲、管理、檢索和分析。

因此，作為一名數(shù)據(jù)科學家，您應該了解數(shù)據(jù)庫的基礎知識。因為它們支持存儲和管理大型復雜數(shù)據(jù)集，從而實現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)科學的基本數(shù)據(jù)庫技能，包括用于數(shù)據(jù)檢索、數(shù)據(jù)庫設計、優(yōu)化等的 SQL。然后，我們將介紹主要數(shù)據(jù)庫類型、它們的優(yōu)點和用例。

數(shù)據(jù)科學的基本數(shù)據(jù)庫技能

數(shù)據(jù)庫技能對于數(shù)據(jù)科學家至關重要，因為它們?yōu)橛行У臄?shù)據(jù)管理、分析和解釋提供了基礎。

以下是數(shù)據(jù)科學家應該了解的關鍵數(shù)據(jù)庫技能的細分：

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盡管我們試圖將數(shù)據(jù)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?qū)W習它們。

現(xiàn)在讓我們回顧一下以上每個內(nèi)容。

1. 數(shù)據(jù)庫類型和概念

作為數(shù)據(jù)科學家，您應該對不同類型的數(shù)據(jù)庫（例如關系數(shù)據(jù)庫和NoSQL數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)檢索

通過實踐實現(xiàn)的SQL熟練程度是數(shù)據(jù)空間中任何角色的必備條件。您應該能夠編寫和優(yōu)化 SQL 查詢，以從數(shù)據(jù)庫中檢索、篩選、聚合和聯(lián)接數(shù)據(jù)。

了解查詢執(zhí)行計劃以及能夠識別和解決性能瓶頸也很有幫助。

3. 數(shù)據(jù)建模與數(shù)據(jù)庫設計

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

您還應該能夠設計支持高效查詢和數(shù)據(jù)存儲以進行分析的數(shù)據(jù)庫架構。

4. 數(shù)據(jù)清理和轉(zhuǎn)換

作為數(shù)據(jù)科學家，您必須對原始數(shù)據(jù)進行預處理并將其轉(zhuǎn)換為適合分析的格式。數(shù)據(jù)庫可以支持數(shù)據(jù)清理、轉(zhuǎn)換和集成任務。

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

5. 數(shù)據(jù)庫優(yōu)化

您應該了解優(yōu)化數(shù)據(jù)庫性能的技術，例如創(chuàng)建索引、非規(guī)范化和使用緩存機制。

為了優(yōu)化數(shù)據(jù)庫性能，使用索引來加快數(shù)據(jù)檢索速度。正確的索引通過允許數(shù)據(jù)庫引擎快速找到所需的數(shù)據(jù)來縮短查詢響應時間。

6. 數(shù)據(jù)完整性和質(zhì)量檢查

通過定義數(shù)據(jù)輸入規(guī)則的約束來維護數(shù)據(jù)完整性。唯一約束、非空約束和檢查約束等約束可確保數(shù)據(jù)的準確性和可靠性。

事務用于確保數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫可以與流行的分析和可視化工具集成，使數(shù)據(jù)科學家能夠有效地分析和展示他們的發(fā)現(xiàn)。因此，您應該知道如何使用Python等編程語言連接到數(shù)據(jù)庫并與之交互，并執(zhí)行數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫類型、SQL、數(shù)據(jù)建模、ETL 過程、性能優(yōu)化、數(shù)據(jù)完整性以及與編程語言的集成是數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫概念和類型。

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關系數(shù)據(jù)庫基礎

關系數(shù)據(jù)庫是一種數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng) （DBMS），它使用包含行和列的表以結構化的方式組織和存儲數(shù)據(jù)。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(shù)據(jù)庫概念。

關系數(shù)據(jù)庫表

在關系數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫表中組織數(shù)據(jù)，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(shù)據(jù)：學生、客戶、訂單、產(chǎn)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(shù)據(jù)時 實體成為數(shù)據(jù)庫表，屬性成為列名或字段。每一行都是實體的一個實例。

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關系數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)。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(shù)據(jù)庫允許您在表之間建立關系。以下是最重要和最常發(fā)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(shù)據(jù)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(lián)。
• 多對多關系：兩個表中的多個記錄相互關聯(lián)。為了表示這一點，使用了中間表，通常稱為聯(lián)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(guī)范化（通常在數(shù)據(jù)庫優(yōu)化技術下討論）是以最小化數(shù)據(jù)冗余和提高數(shù)據(jù)完整性的方式組織數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)。

例如，如果我們考慮“學生”表和假設的“地址”表，規(guī)范化可能涉及使用自己的主鍵創(chuàng)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(shù)據(jù)庫的優(yōu)點和局限性

以下是關系數(shù)據(jù)庫的一些優(yōu)點：

• 關系數(shù)據(jù)庫提供了一種結構化和有組織的方式來存儲數(shù)據(jù)，從而可以輕松定義不同類型數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)保持一致。

另一方面，它們具有以下限制：

• 關系數(shù)據(jù)庫在水平可擴展性方面存在挑戰(zhàn)，這使得處理大量數(shù)據(jù)和高流量負載變得具有挑戰(zhàn)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(shù)據(jù)結構的變化變得具有挑戰(zhàn)性。
• 關系數(shù)據(jù)庫專為具有明確定義關系的結構化數(shù)據(jù)而設計。它們可能不太適合存儲非結構化或半結構化數(shù)據(jù)，如文檔、圖像和多媒體內(nèi)容。

探索 NoSQL 數(shù)據(jù)庫

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

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

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

• 鍵值存儲
• 文檔數(shù)據(jù)庫
• 列系列數(shù)據(jù)庫
• 圖形數(shù)據(jù)庫。

現(xiàn)在，讓我們回顧一下每個NoSQL數(shù)據(jù)庫類別，探索它們的特征，用例以及示例，優(yōu)點和局限性。

鍵值存儲

鍵值存儲將數(shù)據(jù)存儲為簡單的鍵和值對。它們針對高速讀寫操作進行了優(yōu)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫

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

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

MongoDB和CoucHBase是流行的文檔數(shù)據(jù)庫。

列系列存儲（寬列存儲）

列族存儲，也稱為列式數(shù)據(jù)庫或面向列的數(shù)據(jù)庫，是一種 NoSQL 數(shù)據(jù)庫，它以面向列的方式組織和存儲數(shù)據(jù)，而不是關系數(shù)據(jù)庫的傳統(tǒng)面向行的方式。

列系列存儲適用于涉及對大型數(shù)據(jù)集運行復雜查詢的分析工作負荷。在列系列數(shù)據(jù)庫中，通常更有效地執(zhí)行聚合、篩選和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。它們有助于管理大量半結構化或稀疏數(shù)據(jù)。

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

圖形數(shù)據(jù)庫

圖形數(shù)據(jù)庫分別對節(jié)點和邊中的數(shù)據(jù)和關系進行建模。來表示復雜的關系。這些數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫適用于社交網(wǎng)絡、推薦引擎、知識圖譜，以及通常具有復雜關系的數(shù)據(jù)。

流行的圖形數(shù)據(jù)庫的例子是Neo4j和Amazon Neptune。

有許多NoSQL數(shù)據(jù)庫類型。那么我們?nèi)绾螞Q定使用哪一個呢？井。答案是：視情況而定。

每個類別的NoSQL數(shù)據(jù)庫都提供獨特的功能和優(yōu)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(shù)據(jù)庫非常重要。

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

NoSQL數(shù)據(jù)庫的優(yōu)點和局限性

以下是NoSQL數(shù)據(jù)庫的一些優(yōu)點：

• NoSQL數(shù)據(jù)庫專為水平可擴展性而設計，允許它們處理大量數(shù)據(jù)和流量。
• 這些數(shù)據(jù)庫允許靈活和動態(tài)的架構。它們具有靈活的數(shù)據(jù)模型以適應各種數(shù)據(jù)類型和結構，使其非常適合非結構化或半結構化數(shù)據(jù)。
• 許多NoSQL數(shù)據(jù)庫設計為在分布式和容錯環(huán)境中運行，即使在硬件故障或網(wǎng)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(shù)據(jù)，使其適用于處理不同數(shù)據(jù)類型的應用程序。

一些限制包括：

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

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

關系數(shù)據(jù)庫與 NoSQL 數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫的說明

作為數(shù)據(jù)科學家，您還將處理時序數(shù)據(jù)。時序數(shù)據(jù)庫也是非關系數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)點（隨時間記錄的數(shù)據(jù)點），例如傳感器讀數(shù)和股票價格。它們提供用于存儲、查詢和分析基于時間的數(shù)據(jù)模式的專用功能。

時間序列數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫和NoSQL數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫。NewSQL數(shù)據(jù)庫（如CockroachDB）提供了SQL數(shù)據(jù)庫的傳統(tǒng)優(yōu)勢，同時提供了NoSQL數(shù)據(jù)庫的可擴展性和性能。

您還可以使用內(nèi)存中數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)庫主要在計算機的主內(nèi)存 （RAM） 中存儲和管理數(shù)據(jù)，而不是在磁盤上存儲數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫。這種方法提供了顯著的性能優(yōu)勢，因為與磁盤存儲相比，可以在內(nèi)存中執(zhí)行更快的讀取和寫入操作。

原文鏈接：數(shù)據(jù)科學中的數(shù)據(jù)庫簡介