数据科学中的数据库介绍
数据库介绍
数据科学涉及从大量数据中提取价值和洞察力以推动业务决策。它还涉及使用历史数据构建预测模型。数据库有助于有效存储、管理、检索和分析如此大量的数据。
因此，作为一名数据科学家，你应该了解数据库的基本原理。因为它们能够存储和管理大型复杂的数据集，从而实现高效的数据探索、建模和洞察力的提取。让我们在本文中更详细地探讨这个问题。
我们将首先讨论数据科学的基本数据库技能，包括用于数据检索的SQL、数据库设计、优化等等。然后我们将介绍主要的数据库类型、它们的优势和用途。
数据科学的基本数据库技能
数据库技能对于数据科学家来说至关重要，因为它们为有效的数据管理、分析和解释提供了基础。
以下是数据科学家应该了解的关键数据库技能的简介:
虽然我们试图将数据库的概念和技能归类到不同的桶中，但它们是相互关联的。在项目工作中，你通常需要了解或学习它们。
现在让我们逐个介绍上述内容。
1. 数据库类型和概念
作为一名数据科学家，你应该对不同类型的数据库，如关系型数据库和NoSQL数据库，以及它们各自的用途有很好的了解。
2. SQL（结构化查询语言）用于数据检索
通过实践掌握SQL的熟练程度对于从事数据领域的任何角色来说都是必不可少的。你应该能够编写和优化SQL查询，从数据库中检索、过滤、聚合和连接数据。
了解查询执行计划并能够识别和解决性能瓶颈也是有帮助的。
3. 数据建模和数据库设计
除了查询数据库表之外，你还应该了解数据建模和数据库设计的基础知识，包括实体关系（ER）图、模式设计和数据验证约束。
你还应该能够设计支持高效查询和数据存储以进行分析目的的数据库模式。
4. 数据清洗和转换
作为一名数据科学家，你将需要对原始数据进行预处理和转换，以适合进行分析的格式。数据库可以支持数据清洗、转换和集成任务。
因此，你应该知道如何从各种来源提取数据，将其转换为适合的格式，并加载到数据库中进行分析。熟悉ETL工具、脚本语言（Python、R）和数据转换技术也很重要。
5. 数据库优化
你应该了解优化数据库性能的技术，如创建索引、去规范化和使用缓存机制。
为了优化数据库性能，使用索引加快数据检索速度。适当的索引通过允许数据库引擎快速定位所需的数据来提高查询响应时间。
6. 数据完整性和质量检查
通过定义数据输入规则的约束来维护数据完整性。唯一性约束、非空约束和检查约束等约束条件确保数据的准确性和可靠性。
事务用于确保数据一致性，确保多个操作被视为单个原子单位。
7. 与工具和语言的集成
数据库可以与流行的分析和可视化工具集成，使数据科学家能够有效地分析和展示他们的发现。因此，你应该知道如何使用编程语言如Python连接和与数据库交互，并进行数据分析。
熟悉像Python的pandas、R和可视化库这样的工具也是必要的。
总结一下：理解各种数据库类型、SQL、数据建模、ETL过程、性能优化、数据完整性和与编程语言的集成是数据科学家技能集的关键组成部分。
在本入门指南的其余部分，我们将重点关注基本的数据库概念和类型。
关系数据库基础
关系数据库是一种使用具有行和列的表以结构化方式组织和存储数据的数据库管理系统（DBMS）。流行的RDBMS包括PostgreSQL、MySQL、Microsoft SQL Server和Oracle。
让我们使用示例来深入了解一些关系数据库的关键概念。
关系数据库表
在关系数据库中，每个表代表一个特定的实体，并且表之间的关系是使用键建立的。
为了理解数据在关系数据库表中的组织方式，从实体和属性开始是有帮助的。
您经常希望存储关于对象的数据：学生、客户、订单、产品等。这些对象是实体，它们具有属性。
让我们以一个简单实体为例——一个具有三个属性的“学生”对象：FirstName、LastName和Grade。当存储数据时，实体变成了数据库表，属性变成了列名或字段。每一行是实体的一个实例。
关系数据库中的表由行和列组成：
- 行也称为记录或元组，
- 列被称为属性或字段。
这是一个简单的“学生”表的示例：
| StudentID | FirstName | LastName | Grade |
| 1 | Jane | Smith | A+ |
| 2 | Emily | Brown | A |
| 3 | Jake | Williams | B+ |
在这个例子中，每一行代表一个学生，每一列代表关于学生的一部分信息。
理解键
键用于在表中唯一标识行。两种重要的键类型包括：
- 主键：主键在表中唯一标识每一行。它确保数据完整性并提供引用特定记录的方法。在“学生”表中，“StudentID”可以是主键。
- 外键：外键建立了表之间的关系。它引用另一个表的主键，并用于连接相关数据。例如，如果我们有另一个名为“课程”的表，那么“课程”表中的“StudentID”列可以是引用“学生”表中的“StudentID”的外键。
关系
关系型数据库允许您在表之间建立关系。以下是最重要和常见的关系：
- 一对一关系：在一对一关系中，数据库中的每个表记录与另一个表中的一条记录相关联。例如，一个包含有关每个学生其他信息的”StudentDetails”表可能与”Students”表存在一对一关系。
- 一对多关系：第一个表中的一条记录与第二个表中的多条记录相关联。例如，一个”Courses”表可以与”Students”表存在一对多关系，其中每门课程与多个学生相关联。
- 多对多关系：两个表中的多条记录相互关联。为了表示这种关系，使用一个中间表，通常称为连接表或链接表。例如，一个”StudentsCourses”表可以在学生和课程之间建立多对多关系。
规范化
规范化（通常在数据库优化技术下讨论）是将数据组织成最小化数据冗余并提高数据完整性的过程。它涉及将大型表拆分为较小的相关表。每个表应表示一个单独的实体或概念，以避免重复数据。
例如，如果我们考虑”Students”表和一个假设的”Addresses”表，规范化可能涉及创建一个单独的”Addresses”表，具有自己的主键，并使用外键将其与”Students”表关联。
关系型数据库的优缺点
以下是关系型数据库的一些优点：
- 关系型数据库提供了一种结构化和组织良好的数据存储方式，易于定义不同类型数据之间的关系。
- 它们支持事务的ACID属性（原子性、一致性、隔离性、持久性），确保数据保持一致性。
另一方面，它们有以下限制：
- 关系型数据库在水平可扩展性方面存在挑战，使得处理大量数据和高流量负载变得困难。
- 它们还需要严格的模式，使得在不修改模式的情况下适应数据结构的变化变得困难。
- 关系型数据库设计用于结构化数据和明确定义的关系，可能不适合存储非结构化或半结构化数据，如文档、图片和多媒体内容。
探索NoSQL数据库
NoSQL数据库不以熟悉的行列格式存储数据（因此是非关系型的）。”NoSQL”一词代表”不仅仅是SQL”，表示这些数据库与传统的关系型数据库模型不同。
NoSQL数据库的关键优势是其可扩展性和灵活性。这些数据库设计用于处理大量的非结构化或半结构化数据，并提供比传统的关系型数据库更灵活和可扩展的解决方案。
NoSQL数据库包括多种类型的数据库，它们在数据模型、存储机制和查询语言等方面有所不同。一些常见的NoSQL数据库类别包括：
- 键值存储
- 文档数据库
- 列族数据库
- 图数据库
现在，让我们详细了解每个NoSQL数据库类别，探索它们的特点、用途、示例、优点和限制。
键值存储
键值存储将数据存储为简单的键值对。它们针对高速读写操作进行了优化。它们适用于缓存、会话管理和实时分析等应用。
然而，这些数据库除了基于键的检索之外，查询能力有限，因此不适用于复杂的关系。
Amazon DynamoDB和Redis是常见的键值存储。
文档数据库
文档数据库将数据存储为JSON和BSON等文档格式。每个文档可以具有不同的结构，允许嵌套和复杂的数据。其灵活的模式允许轻松处理半结构化数据，支持不断演化的数据模型和层次化关系。
这些对内容管理、电子商务平台、目录、用户配置文件以及具有变化数据结构的应用特别适用。文档数据库在涉及多个文档的复杂连接或复杂查询方面可能不太高效。
MongoDB和Couchbase是流行的文档数据库。
列族存储（宽列存储）
列族存储，也称为列式数据库或列导向数据库，是一种将数据以列式方式组织和存储的NoSQL数据库，而不是传统关系数据库的行式方式。
列族存储适用于在大型数据集上运行复杂查询的分析工作负载。在列族数据库中，聚合、过滤和数据转换通常更高效。它们有助于管理大量的半结构化或稀疏数据。
Apache Cassandra、ScyllaDB和HBase是一些列族存储。
图数据库
图数据库将数据和关系分别建模为节点和边来表示复杂关系。这些数据库支持高效处理复杂关系和强大的图查询语言。
正如你猜到的那样，这些数据库适用于社交网络、推荐引擎、知识图谱以及总体上具有复杂关系的数据。
Neo4j和Amazon Neptune是一些知名的图数据库。
有许多类型的NoSQL数据库。那么我们如何决定使用哪种呢？嗯。答案是：取决于具体情况。
每种NoSQL数据库类别都提供独特的功能和优势，使其适用于特定的用例。选择适当的NoSQL数据库时，应考虑访问模式、可扩展性要求和性能等因素。
总结一下：NoSQL数据库在灵活性、可扩展性和性能方面都具有优势，使其适用于各种应用，包括大数据、实时分析和动态Web应用。然而，它们在数据一致性方面存在一些权衡。
NoSQL数据库的优势和限制
以下是一些NoSQL数据库的优势：
- NoSQL数据库设计用于水平扩展，可以处理大量的数据和流量。
- 这些数据库允许灵活和动态的模式。它们具有灵活的数据模型，以适应各种数据类型和结构，非常适合非结构化或半结构化数据。
- 许多NoSQL数据库设计为在分布式和容错环境中运行，即使在硬件故障或网络中断的情况下也能提供高可用性。
- 它们可以处理非结构化或半结构化数据，适用于处理各种数据类型的应用。
一些限制包括：
- NoSQL数据库优先考虑可伸缩性和性能，而不是严格的ACID一致性。这可能导致最终一致性，可能不适用于需要强数据一致性的应用。
- 由于NoSQL数据库有不同的API和数据模型，缺乏标准化可能使得在数据库之间切换或无缝集成变得困难。
重要的是要注意，NoSQL数据库不是一种适合所有情况的解决方案。选择NoSQL数据库还是关系数据库取决于应用的具体需求，包括数据量、查询模式和可扩展性要求等。
关系数据库与NoSQL数据库
让我们总结一下我们迄今讨论的区别：
| 特征 | 关系数据库 | NoSQL数据库 |
| 数据模型 | 表结构（表） | 多样的数据模型（文档、键值对、图、列等） |
| 数据一致性 | 强一致性 | 最终一致性 |
| 架构 | 明确定义的架构 | 灵活或无架构 |
| 数据关系 | 支持复杂关系 | 根据类型不同（有限的或显式的关系） |
| 查询语言 | 基于SQL的查询 | 特定的查询语言或API |
| 灵活性 | 对于非结构化数据不太灵活 | 适用于不同的数据类型，包括 |
| 用例 | 结构化数据，复杂事务 | 大规模、高吞吐量、实时应用 |
关于时间序列数据库的说明
作为一名数据科学家，您还将使用时间序列数据。时间序列数据库也是非关系型数据库，但具有更特定的用途。
它们需要支持存储、管理和查询时间戳数据点，即随时间记录的数据点，例如传感器读数和股票价格。它们提供专门的功能以存储、查询和分析基于时间的数据模式。
一些时间序列数据库的例子包括InfluxDB、QuestDB和TimescaleDB。
结论
在本指南中，我们介绍了关系型和NoSQL数据库。值得注意的是，除了流行的关系型和NoSQL类型之外，您还可以探索一些其他数据库。新SQL数据库（如CockroachDB）提供了传统SQL数据库的优点，同时提供了NoSQL数据库的可扩展性和性能。
您还可以使用内存数据库，它主要将数据存储和管理在计算机的主内存（RAM）中，而不是传统的将数据存储在磁盘上的数据库。这种方法由于内存读写操作比磁盘存储快得多，因此具有显著的性能优势。Bala Priya C是来自印度的开发人员和技术作家。她喜欢在数学、编程、数据科学和内容创作的交叉领域工作。她感兴趣和擅长的领域包括DevOps、数据科学和自然语言处理。她喜欢阅读、写作、编码和咖啡！目前，她正在通过撰写教程、操作指南、观点文章等来学习并与开发者社区分享她的知识。
