Введение в базы данных в области науки о данных

Введение в БД в науке о данных

 

Наука о данных включает в себя извлечение ценности и понимание из больших объемов данных для принятия бизнес-решений. Она также включает построение прогностических моделей на основе исторических данных. Базы данных облегчают эффективное хранение, управление, извлечение и анализ таких больших объемов данных.

Так что, будучи ученым по данным, вы должны понимать основы баз данных. Потому что они обеспечивают хранение и управление большими и сложными наборами данных, позволяя эффективно исследовать данные, строить модели и извлекать понимание. Давайте изучим это подробнее в этой статье.

Мы начнем с обсуждения основных навыков работы с базами данных для науки о данных, включая SQL для извлечения данных, проектирование баз данных, оптимизацию и многое другое. Затем мы рассмотрим основные типы баз данных, их преимущества и применение.

 

Основные навыки работы с базами данных для науки о данных

 

Навыки работы с базами данных необходимы для ученых по данным, поскольку они обеспечивают основу для эффективного управления, анализа и интерпретации данных.

Вот перечень ключевых навыков работы с базами данных, которые должны знать ученые по данным:

   

Хотя мы попытались классифицировать понятия и навыки работы с базами данных в разные группы, они связаны между собой. И вам часто придется знать или изучать их по мере работы над проектами.

Теперь давайте рассмотрим каждый из вышеуказанных пунктов.

 

1. Типы баз данных и концепции

 

Как ученый по данным, вам следует хорошо понимать различные типы баз данных, такие как реляционные и NoSQL базы данных, а также их соответствующие применения.

 

2. SQL (Structured Query Language) для извлечения данных

 

Владение SQL, достигнутое через практику, является необходимым для любой роли в области данных. Вы должны уметь писать и оптимизировать SQL-запросы для извлечения, фильтрации, агрегации и объединения данных из баз данных.

Также полезно понимать планы выполнения запросов и уметь идентифицировать и устранять узкие места производительности.

 

3. Моделирование данных и проектирование баз данных

 

Выходя за пределы запросов к таблицам баз данных, вам следует понимать основы моделирования данных и проектирования баз данных, включая диаграммы сущность-связь (ER), проектирование схемы и ограничения проверки данных.

Вы также должны уметь проектировать схемы баз данных, которые обеспечивают эффективный запрос и хранение данных для аналитических целей.

 

4. Очистка и преобразование данных

 

Как ученый по данным, вам придется предварительно обрабатывать и преобразовывать сырые данные в подходящий формат для анализа. Базы данных могут поддерживать задачи очистки, преобразования и интеграции данных.

Поэтому вам следует знать, как извлекать данные из различных источников, преобразовывать их в подходящий формат и загружать их в базы данных для анализа. Важно быть знакомым с инструментами ETL, языками сценариев (Python, R) и методами преобразования данных.

 

5. Оптимизация баз данных

 

Вы должны знать техники оптимизации производительности баз данных, такие как создание индексов, денормализация и использование механизмов кэширования.

Для оптимизации производительности баз данных используются индексы для ускорения извлечения данных. Правильное индексирование улучшает время отклика запросов, позволяя движку базы данных быстро находить необходимые данные.

 

6. Целостность и проверка качества данных

 

Целостность данных поддерживается с помощью ограничений, которые определяют правила ввода данных. Ограничения, такие как уникальный, не нулевой и проверочный, обеспечивают точность и надежность данных.

Транзакции используются для обеспечения согласованности данных, гарантируя, что несколько операций рассматриваются как единое атомарное действие.

 

7. Интеграция с инструментами и языками

 

Базы данных могут интегрироваться с популярными инструментами аналитики и визуализации, что позволяет ученым по данным эффективно анализировать и представлять свои результаты. Поэтому вам следует знать, как подключаться к базам данных, взаимодействовать с ними с помощью языков программирования, таких как Python, и выполнять анализ данных.

Также необходимо знание инструментов, таких как библиотеки pandas, R и инструменты визуализации в Python.

Вкратце: понимание различных типов баз данных, SQL, моделирование данных, процессы ETL, оптимизация производительности, целостность данных и интеграция с языками программирования являются ключевыми компонентами навыков data scientist.

В оставшейся части этого вводного руководства мы сосредоточимся на фундаментальных концепциях и типах баз данных.

Основы реляционных баз данных

Реляционные базы данных – это тип системы управления базами данных (СУБД), которые организуют и хранят данные в структурированном виде с использованием таблиц с рядами и столбцами. Популярными РСУБД являются PostgreSQL, MySQL, Microsoft SQL Server и Oracle.

Давайте рассмотрим некоторые ключевые понятия реляционных баз данных на примерах.

Таблицы реляционных баз данных

В реляционной базе данных каждая таблица представляет собой конкретную сущность, а связи между таблицами устанавливаются с помощью ключей.

Чтобы понять, как данные организованы в таблицах реляционной базы данных, полезно начать с понятий сущностей и атрибутов.

Часто вам понадобится хранить данные об объектах: студентах, клиентах, заказах, продуктах и тому подобном. Эти объекты называются сущностями, и у них есть атрибуты.

Давайте возьмем пример простой сущности – объект “Студент” с тремя атрибутами: Имя, Фамилия и Оценка. При хранении данных сущность становится таблицей базы данных, а атрибуты – именами столбцов или полями. И каждая строка представляет собой экземпляр сущности.

Таблицы в реляционной базе данных состоят из строк и столбцов:

  • Строки также известны как записи или кортежи, и
  • Столбцы называются атрибутами или полями.

Вот пример простой таблицы “Студенты”:

StudentID FirstName LastName Grade
1 Джейн Смит A+
2 Эмили Браун A
3 Джейк Уильямс B+

В этом примере каждая строка представляет собой студента, а каждый столбец представляет собой информацию о студенте.

Понимание ключей

Ключи используются для уникальной идентификации строк в таблице. Два важных типа ключей включают:

  • Первичный ключ: Первичный ключ уникально идентифицирует каждую строку в таблице. Он обеспечивает целостность данных и предоставляет способ ссылаться на конкретные записи. В таблице “Студенты” первичным ключом может быть “StudentID”.
  • Внешний ключ: Внешний ключ устанавливает связь между таблицами. Он ссылается на первичный ключ другой таблицы и используется для связи связанных данных. Например, если у нас есть другая таблица под названием “Курсы”, столбец “StudentID” в таблице “Курсы” может быть внешним ключом, ссылается на “StudentID” в таблице “Студенты”.

Отношения

Реляционные базы данных позволяют устанавливать связи между таблицами. Вот наиболее важные и часто встречающиеся связи:

  • Однозначное отношение: В рамках однозначного отношения каждая запись в таблице связана с одной — и только с одной — записью в другой таблице базы данных. Например, таблица “StudentDetails” с дополнительной информацией о каждом студенте может иметь однозначное отношение с таблицей “Students”.
  • Однозначное отношение с множеством: Одна запись в первой таблице связана с несколькими записями во второй таблице. Например, таблица “Courses” может иметь однозначное отношение с таблицей “Students”, где каждый курс связан с несколькими студентами.
  • Отношение многие-ко-многим: Несколько записей в обеих таблицах связаны друг с другом. Для представления этого используется промежуточная таблица, часто называемая связующей или связующей таблицей. Например, таблица “StudentsCourses” может установить отношение многие-ко-многим между студентами и курсами.

Нормализация

Нормализация (часто обсуждаемая в рамках техник оптимизации баз данных) — это процесс организации данных таким образом, чтобы минимизировать избыточность данных и улучшить целостность данных. Она включает разбиение больших таблиц на более мелкие, связанные таблицы. Каждая таблица должна представлять отдельную сущность или концепцию, чтобы избежать дублирования данных.

Например, если мы рассмотрим таблицу “Students” и гипотетическую таблицу “Addresses”, нормализация может включать создание отдельной таблицы “Addresses” со своим собственным первичным ключом и связывание ее с таблицей “Students” с помощью внешнего ключа.

Преимущества и ограничения реляционных баз данных

Вот некоторые преимущества реляционных баз данных:

  • Реляционные базы данных предоставляют структурированный и организованный способ хранения данных, что упрощает определение отношений между различными типами данных.
  • Они поддерживают свойства ACID (атомарность, согласованность, изолированность, устойчивость) для транзакций, обеспечивая согласованность данных.

С другой стороны, у них есть следующие ограничения:

  • Реляционные базы данных сталкиваются с проблемами горизонтальной масштабируемости, что затрудняет обработку больших объемов данных и высоких нагрузок.
  • Они также требуют жесткой схемы, что затрудняет адаптацию к изменениям в структуре данных без изменения схемы.
  • Реляционные базы данных предназначены для структурированных данных с четко определенными отношениями. Они могут быть не подходящими для хранения неструктурированных или полуструктурированных данных, таких как документы, изображения и мультимедийный контент.

Изучение баз данных NoSQL

Базы данных NoSQL не хранят данные в таблицах в привычном формате строк и столбцов (то есть они не реляционные). Термин “NoSQL” означает “не только SQL” и указывает на то, что эти базы данных отличаются от традиционной реляционной модели баз данных.

Основные преимущества баз данных NoSQL – их масштабируемость и гибкость. Эти базы данных разработаны для обработки больших объемов неструктурированных или полуструктурированных данных и предоставляют более гибкие и масштабируемые решения по сравнению с традиционными реляционными базами данных.

Базы данных NoSQL включают различные типы баз данных, которые отличаются своими моделями данных, механизмами хранения и языками запросов. Некоторые распространенные категории баз данных NoSQL включают:

  • Хранилища ключ-значение
  • Документные базы данных
  • Колоночные базы данных
  • Графовые базы данных.

Теперь давайте рассмотрим каждую категорию баз данных NoSQL, изучая их характеристики, сферы применения, примеры, преимущества и ограничения.

Хранилища ключ-значение

Хранилища ключ-значение хранят данные в виде простых пар ключ-значение. Они оптимизированы для операций чтения и записи с высокой скоростью. Они подходят для таких приложений, как кэширование, управление сеансами и аналитика в реальном времени.

Однако у этих баз данных ограниченные возможности для выполнения запросов, выходящих за рамки поиска по ключу. Поэтому они не подходят для сложных отношений.

Популярными хранилищами ключ-значение являются Amazon DynamoDB и Redis.

Документные базы данных

Документные базы данных хранят данные в форматах документов, таких как JSON и BSON. Каждый документ может иметь различные структуры, что позволяет работать с вложенными и сложными данными. Их гибкая схема позволяет легко обрабатывать полуструктурированные данные, поддерживая развивающиеся модели данных и иерархические отношения.

Они особенно подходят для управления контентом, электронной коммерции, каталогов, профилей пользователей и приложений с изменяемыми структурами данных. Документ-ориентированные базы данных могут быть не так эффективны для сложных объединений или сложных запросов, включающих несколько документов.

MongoDB и Couchbase популярны среди документ-ориентированных баз данных.

 

Семейства столбцов (широкие столбцы)

 

Семейства столбцов, также известные как колоночные базы данных или базы данных с колоночным доступом, являются типом NoSQL баз данных, которые организуют и хранят данные в колоночном формате, а не в традиционном строковом формате реляционных баз данных.

Семейства столбцов подходят для аналитических рабочих нагрузок, которые включают выполнение сложных запросов к большим наборам данных. Агрегирование, фильтрация и преобразование данных часто выполняются более эффективно в базах данных семейства столбцов. Они полезны для управления большими объемами полуструктурированных или разреженных данных.

Apache Cassandra, ScyllaDB и HBase – это некоторые базы данных семейства столбцов.

 

Графовые базы данных

 

Графовые базы данных моделируют данные и отношения в узлах и ребрах соответственно для представления сложных отношений. Эти базы данных поддерживают эффективную обработку сложных отношений и мощные языки запросов графов.

Как можно догадаться, эти базы данных подходят для социальных сетей, рекомендательных систем, баз знаний и вообще для данных с сложными отношениями.

Примеры популярных графовых баз данных – Neo4j и Amazon Neptune.

Существует множество типов NoSQL баз данных. Как же мы решаем, какую использовать? Ну, ответ – зависит.

Каждая категория NoSQL баз данных предлагает уникальные функции и преимущества, делая их подходящими для конкретных случаев использования. Важно выбрать подходящую NoSQL базу данных, учитывая шаблоны доступа, требования к масштабируемости и соображения производительности.

Подводя итог: NoSQL базы данных предлагают преимущества в гибкости, масштабируемости и производительности, что делает их подходящими для широкого спектра приложений, включая большие данные, аналитику в реальном времени и динамические веб-приложения. Однако они имеют свои недостатки в части согласованности данных.

 

Преимущества и ограничения NoSQL баз данных

 

Вот некоторые преимущества NoSQL баз данных:

  • NoSQL базы данных разработаны для горизонтального масштабирования, что позволяет им обрабатывать огромные объемы данных и трафика.
  • Эти базы данных позволяют гибкие и динамические схемы. Они имеют гибкие модели данных для различных типов и структур данных, что делает их подходящими для неструктурированных или полуструктурированных данных.
  • Многие NoSQL базы данных разработаны для работы в распределенных и отказоустойчивых средах, обеспечивая высокую доступность даже при сбоях оборудования или сетевых отключениях.
  • Они могут обрабатывать неструктурированные или полуструктурированные данные, что делает их подходящими для приложений, работающих с различными типами данных.

Некоторые ограничения включают:

  • NoSQL базы данных приоритезируют масштабируемость и производительность над строгим соблюдением ACID. Это может привести к консистентности в конечном итоге и может быть не подходящим для приложений, требующих сильной согласованности данных.
  • Поскольку NoSQL базы данных представлены в различных вариантах с разными API и моделями данных, отсутствие стандартизации может затруднить переход между базами данных или их безшовную интеграцию.

Важно отметить, что NoSQL базы данных не являются универсальным решением. Выбор между NoSQL и реляционными базами данных зависит от конкретных потребностей вашего приложения, включая объем данных, шаблоны запросов и требования к масштабируемости и др.

 

Реляционные против NoSQL баз данных

 

Давайте подведем итоги различий, которые мы обсудили до сих пор:

Характеристика Реляционные базы данных NoSQL базы данных
Модель данных Табличная структура (таблицы) Разнообразные модели данных (документы, пары ключ-значение, графы, столбцы и т. д.)
Консистентность данных Сильная консистентность Консистентность в конечном итоге
Схема данных Четко определенная схема Гибкая или без схемы
Отношения данных Поддерживает сложные отношения Изменяется в зависимости от типа (ограниченные или явные отношения)
Язык запросов Запросы на основе SQL Конкретный язык запросов или API
Гибкость Не так гибки для неструктурированных данных Подходят для различных типов данных, включая
Сферы применения Хорошо структурированные данные, сложные транзакции Приложения с высокой пропускной способностью, работающие с большим объемом данных в режиме реального времени

 

Примечание о базах данных временных рядов

 

Как специалист по анализу данных, вы также будете работать с данными временных рядов. Базы данных временных рядов также являются нереляционными базами данных, но у них есть более конкретное применение.

Они должны поддерживать хранение, управление и запросы по временным меткам данных — таким данным, которые записываются со временем, например, показания датчиков и цены акций. Они предлагают специализированные функции для хранения, запросов и анализа шаблонов данных, основанных на времени.

Некоторые примеры баз данных временных рядов включают InfluxDB, QuestDB и TimescaleDB.

 

Заключение

 

В этом руководстве мы рассмотрели реляционные и нереляционные базы данных. Стоит отметить, что помимо популярных реляционных и нереляционных типов баз данных можно изучить и другие базы данных. Базы данных типа NewSQL, такие как CockroachDB, обеспечивают традиционные преимущества SQL-баз данных, предоставляя при этом масштабируемость и производительность NoSQL-баз данных.

Также можно использовать базу данных в оперативной памяти, которая хранит и управляет данными в основном в оперативной памяти (ОЗУ) компьютера, в отличие от традиционных баз данных, которые хранят данные на диске. Этот подход предлагает значительные преимущества в производительности благодаря гораздо более быстрым операциям чтения и записи, которые можно выполнять в памяти по сравнению с хранением на диске.     Bala Priya C – разработчик и технический писатель из Индии. Ей нравится работать в области математики, программирования, науки о данных и создания контента. Ее интересы и экспертиза включают DevOps, науку о данных и обработку естественного языка. Она любит чтение, письмо, кодирование и кофе! В настоящее время она работает над изучением и передачей своих знаний сообществу разработчиков, создавая учебники, руководства, мнения и многое другое.