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數(shù)據(jù)科學(xué)中的數(shù)據(jù)庫簡(jiǎn)介

數(shù)據(jù)科學(xué)涉及從大量數(shù)據(jù)中提取價(jià)值和見解，以推動(dòng)業(yè)務(wù)決策。它還涉及使用歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建預(yù)測(cè)模型。數(shù)據(jù)庫有助于對(duì)如此大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的存儲(chǔ)、管理、檢索和分析。

因此，作為一名數(shù)據(jù)科學(xué)家，您應(yīng)該了解數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)知識(shí)。因?yàn)樗鼈冎С执鎯?chǔ)和管理大型復(fù)雜數(shù)據(jù)集，從而實(shí)現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)探索、建模和獲取見解。讓我們?cè)诒疚闹懈敿?xì)地探討這一點(diǎn)。

我們將首先討論數(shù)據(jù)科學(xué)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(shè)計(jì)、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(diǎn)和用例。

數(shù)據(jù)科學(xué)的基本數(shù)據(jù)庫技能

數(shù)據(jù)庫技能對(duì)于數(shù)據(jù)科學(xué)家至關(guān)重要，因?yàn)樗鼈優(yōu)橛行У臄?shù)據(jù)管理、分析和解釋提供了基礎(chǔ)。

以下是數(shù)據(jù)科學(xué)家應(yīng)該了解的關(guān)鍵數(shù)據(jù)庫技能的細(xì)分：

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盡管我們?cè)噲D將數(shù)據(jù)庫概念和技能分類到不同的存儲(chǔ)桶中，但它們是一致的。在處理項(xiàng)目時(shí)，您通常需要在此過程中了解或?qū)W習(xí)它們。

現(xiàn)在讓我們回顧一下以上每個(gè)內(nèi)容。

1. 數(shù)據(jù)庫類型和概念

作為數(shù)據(jù)科學(xué)家，您應(yīng)該對(duì)不同類型的數(shù)據(jù)庫（例如關(guān)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(jié)構(gòu)化查詢語言）用于數(shù)據(jù)檢索

通過實(shí)踐實(shí)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(yīng)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(jì)劃以及能夠識(shí)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(shè)計(jì)

除了查詢數(shù)據(jù)庫表之外，還應(yīng)了解數(shù)據(jù)建模和數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)知識(shí)，包括實(shí)體關(guān)系 （ER） 圖、架構(gòu)設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)驗(yàn)證約束。

您還應(yīng)該能夠設(shè)計(jì)支持高效查詢和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)以進(jìn)行分析的數(shù)據(jù)庫架構(gòu)。

4. 數(shù)據(jù)清理和轉(zhuǎn)換

作為數(shù)據(jù)科學(xué)家，您必須對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)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?jǐn)?shù)據(jù)清理、轉(zhuǎn)換和集成任務(wù)。

因此，您應(yīng)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(jìn)行分析。熟悉 ETL 工具、腳本語言（Python、R）和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換技術(shù)非常重要。

5. 數(shù)據(jù)庫優(yōu)化

您應(yīng)該了解優(yōu)化數(shù)據(jù)庫性能的技術(shù)，例如創(chuàng)建索引、非規(guī)范化和使用緩存機(jī)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(yīng)時(shí)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(hù)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(zhǔn)確性和可靠性。

事務(wù)用于確保數(shù)據(jù)一致性，保證將多個(gè)操作視為單個(gè)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(xué)家能夠有效地分析和展示他們的發(fā)現(xiàn)。因此，您應(yīng)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(jié)：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(xué)家技能組合的關(guān)鍵組成部分。

在本介紹性指南的其余部分，我們將重點(diǎn)介紹基本的數(shù)據(jù)庫概念和類型。

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關(guān)系數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)

關(guān)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(jié)構(gòu)化的方式組織和存儲(chǔ)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(guān)鍵的關(guān)系數(shù)據(jù)庫概念。

關(guān)系數(shù)據(jù)庫表

在關(guān)系數(shù)據(jù)庫中，每個(gè)表代表一個(gè)特定的實(shí)體，表之間的關(guān)系是使用鍵建立的。

若要了解如何在關(guān)系數(shù)據(jù)庫表中組織數(shù)據(jù)，從實(shí)體和屬性開始會(huì)很有幫助。

您通常需要存儲(chǔ)有關(guān)對(duì)象的數(shù)據(jù)：學(xué)生、客戶、訂單、產(chǎn)品等。這些對(duì)象是實(shí)體，它們具有屬性。

讓我們以一個(gè)簡(jiǎn)單的實(shí)體為例，它是一個(gè)具有三個(gè)屬性的“學(xué)生”對(duì)象：名字、姓氏和成績(jī)。存儲(chǔ)數(shù)據(jù)時(shí) 實(shí)體成為數(shù)據(jù)庫表，屬性成為列名或字段。每一行都是實(shí)體的一個(gè)實(shí)例。

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關(guān)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(gè)簡(jiǎn)單的“學(xué)生”表的示例：

在此示例中，每行表示一個(gè)學(xué)生，每列表示有關(guān)該學(xué)生的一條信息。

了解鍵

鍵用于唯一標(biāo)識(shí)表中的行。兩種重要的密鑰類型包括：

• 主鍵：主鍵唯一標(biāo)識(shí)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(xué)生”表中，“學(xué)生 ID”可以是主鍵。
• 外鍵：外鍵在表之間建立關(guān)系。它引用另一個(gè)表的主鍵，用于鏈接相關(guān)數(shù)據(jù)。例如，如果我們有另一個(gè)名為“課程”的表，則“課程”表中的“學(xué)生 ID”列可能是引用“學(xué)生”表中“學(xué)生 ID”的外鍵。

關(guān)系

關(guān)系數(shù)據(jù)庫允許您在表之間建立關(guān)系。以下是最重要和最常發(fā)生的關(guān)系：

• 一對(duì)一關(guān)系：在一對(duì)一關(guān)系下，表中的每個(gè)記錄都與數(shù)據(jù)庫中另一個(gè)表中的一條（且僅一條）記錄相關(guān)。例如，包含每個(gè)學(xué)生的其他信息的“學(xué)生詳細(xì)信息”表可能與“學(xué)生”表具有一對(duì)一的關(guān)系。
• 一對(duì)多關(guān)系：第一個(gè)表中的一條記錄與第二個(gè)表中的多條記錄相關(guān)。例如，“課程”表可以與“學(xué)生”表具有一對(duì)多關(guān)系，其中每個(gè)課程都與多個(gè)學(xué)生相關(guān)聯(lián)。
• 多對(duì)多關(guān)系：兩個(gè)表中的多個(gè)記錄相互關(guān)聯(lián)。為了表示這一點(diǎn)，使用了中間表，通常稱為聯(lián)結(jié)表或鏈接表。例如，“學(xué)生課程”表可以在學(xué)生和課程之間建立多對(duì)多關(guān)系。

正?；?/h1>

規(guī)范化（通常在數(shù)據(jù)庫優(yōu)化技術(shù)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(guān)表。每個(gè)表應(yīng)表示單個(gè)實(shí)體或概念，以避免重復(fù)數(shù)據(jù)。

例如，如果我們考慮“學(xué)生”表和假設(shè)的“地址”表，規(guī)范化可能涉及使用自己的主鍵創(chuàng)建一個(gè)單獨(dú)的“地址”表，并使用外鍵將其鏈接到“學(xué)生”表。

關(guān)系數(shù)據(jù)庫的優(yōu)點(diǎn)和局限性

以下是關(guān)系數(shù)據(jù)庫的一些優(yōu)點(diǎn)：

• 關(guān)系數(shù)據(jù)庫提供了一種結(jié)構(gòu)化和有組織的方式來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，從而可以輕松定義不同類型數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。
• 它們支持事務(wù)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(guān)系數(shù)據(jù)庫在水平可擴(kuò)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(fù)載變得具有挑戰(zhàn)性。
• 它們還需要嚴(yán)格的架構(gòu)，這使得在不修改架構(gòu)的情況下適應(yīng)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的變化變得具有挑戰(zhàn)性。
• 關(guān)系數(shù)據(jù)庫專為具有明確定義關(guān)系的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)。它們可能不太適合存儲(chǔ)非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)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(huì)以熟悉的行列格式將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在表中（因此是非關(guān)系數(shù)據(jù)庫）。術(shù)語“NoSQL”代表“不僅僅是SQL”，表明這些數(shù)據(jù)庫與傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫模型不同。

NoSQL數(shù)據(jù)庫的主要優(yōu)點(diǎn)是它們的可擴(kuò)展性和靈活性。與傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫相比，這些數(shù)據(jù)庫旨在處理大量非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并提供更靈活和可擴(kuò)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(chǔ)機(jī)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(chǔ)
• 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(gè)NoSQL數(shù)據(jù)庫類別，探索它們的特征，用例以及示例，優(yōu)點(diǎn)和局限性。

鍵值存儲(chǔ)

鍵值存儲(chǔ)將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)為簡(jiǎn)單的鍵和值對(duì)。它們針對(duì)高速讀寫操作進(jìn)行了優(yōu)化。它們適用于緩存、會(huì)話管理和實(shí)時(shí)分析等應(yīng)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(fù)雜的關(guān)系。

Amazon DynamoDB 和 Redis 是常用的鍵值存儲(chǔ)。

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(chǔ)數(shù)據(jù)。每個(gè)文檔可以有不同的結(jié)構(gòu)，允許嵌套和復(fù)雜的數(shù)據(jù)。其靈活的模式允許輕松處理半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，支持不斷發(fā)展的數(shù)據(jù)模型和層次結(jié)構(gòu)關(guān)系。

它們特別適用于內(nèi)容管理、電子商務(wù)平臺(tái)、目錄、用戶配置文件和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不斷變化的應(yīng)用程序。對(duì)于涉及多個(gè)文檔的復(fù)雜聯(lián)接或復(fù)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(chǔ)（寬列存儲(chǔ)）

列族存儲(chǔ)，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(chǔ)數(shù)據(jù)，而不是關(guān)系數(shù)據(jù)庫的傳統(tǒng)面向行的方式。

列系列存儲(chǔ)適用于涉及對(duì)大型數(shù)據(jù)集運(yùn)行復(fù)雜查詢的分析工作負(fù)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(jié)構(gòu)化或稀疏數(shù)據(jù)。

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

圖形數(shù)據(jù)庫

圖形數(shù)據(jù)庫分別對(duì)節(jié)點(diǎn)和邊中的數(shù)據(jù)和關(guān)系進(jìn)行建模。來表示復(fù)雜的關(guān)系。這些數(shù)據(jù)庫支持高效處理復(fù)雜關(guān)系和強(qiáng)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(luò)、推薦引擎、知識(shí)圖譜，以及通常具有復(fù)雜關(guān)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(gè)呢？井。答案是：視情況而定。

每個(gè)類別的NoSQL數(shù)據(jù)庫都提供獨(dú)特的功能和優(yōu)勢(shì)，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(xiàng)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(kuò)展性和性能方面具有優(yōu)勢(shì)，使其適用于廣泛的應(yīng)用程序，包括大數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)分析和動(dòng)態(tài)Web應(yīng)用程序。但是，它們?cè)跀?shù)據(jù)一致性方面需要權(quán)衡取舍。

NoSQL數(shù)據(jù)庫的優(yōu)點(diǎn)和局限性

以下是NoSQL數(shù)據(jù)庫的一些優(yōu)點(diǎn)：

• NoSQL數(shù)據(jù)庫專為水平可擴(kuò)展性而設(shè)計(jì)，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(dòng)態(tài)的架構(gòu)。它們具有靈活的數(shù)據(jù)模型以適應(yīng)各種數(shù)據(jù)類型和結(jié)構(gòu)，使其非常適合非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
• 許多NoSQL數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)為在分布式和容錯(cuò)環(huán)境中運(yùn)行，即使在硬件故障或網(wǎng)絡(luò)中斷的情況下也能提供高可用性。
• 它們可以處理非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，使其適用于處理不同數(shù)據(jù)類型的應(yīng)用程序。

一些限制包括：

• NoSQL數(shù)據(jù)庫優(yōu)先考慮可擴(kuò)展性和性能，而不是嚴(yán)格的ACID合規(guī)性。這可能會(huì)導(dǎo)致最終一致性，并且可能不適合需要強(qiáng)數(shù)據(jù)一致性的應(yīng)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(biāo)準(zhǔn)化可能會(huì)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(gè)放之四海而皆準(zhǔn)的解決方案。NoSQL 和關(guān)系數(shù)據(jù)庫之間的選擇取決于應(yīng)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(guān)系數(shù)據(jù)庫與 NoSQL 數(shù)據(jù)庫

讓我們總結(jié)一下到目前為止討論的差異：

關(guān)于時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫的說明

作為數(shù)據(jù)科學(xué)家，您還將處理時(shí)序數(shù)據(jù)。時(shí)序數(shù)據(jù)庫也是非關(guān)系數(shù)據(jù)庫，但具有更具體的用例。

它們需要支持存儲(chǔ)、管理和查詢帶時(shí)間戳的數(shù)據(jù)點(diǎn)（隨時(shí)間記錄的數(shù)據(jù)點(diǎn)），例如傳感器讀數(shù)和股票價(jià)格。它們提供用于存儲(chǔ)、查詢和分析基于時(shí)間的數(shù)據(jù)模式的專用功能。

時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫的一些示例包括InfluxDB，QuestDB和TimescaleDB。

結(jié)論

在本指南中，我們介紹了關(guān)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(guān)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(shì)，同時(shí)提供了NoSQL數(shù)據(jù)庫的可擴(kuò)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(jì)算機(jī)的主內(nèi)存 （RAM） 中存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù)，而不是在磁盤上存儲(chǔ)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(shì)，因?yàn)榕c磁盤存儲(chǔ)相比，可以在內(nèi)存中執(zhí)行更快的讀取和寫入操作。

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