Mit ChatGPT erstelltes Bild
Die Fähigkeit, große Mengen an Informationen effizient zu speichern, zu verwalten und zu analysieren, ist für jedes Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Da das Datenvolumen und die Datenkomplexität immer weiter zunehmen, werden herkömmliche Datenbanken den modernen Anforderungen häufig nicht mehr gerecht. Hier kommen Datenbanken der nächsten Era ins Spiel – sie sind schnell, sicher und kostengünstig und bieten modern Lösungen für die Handhabung umfangreicher und vielfältiger Datenprobleme.
In diesem Weblog erfahren wir mehr über sieben moderne SQL-Datenbanken, die im Jahr 2024 für Aufsehen sorgen werden. Diese Datenbanken bieten robuste Leistung und Skalierbarkeit und sind mit erweiterten Funktionen wie der KI-Integration ausgestattet.
1. Trottel
Tölpel ist eine Open-Supply-Datenbank mit Versionskontrolle, die die Leistungsfähigkeit von Git mit der Funktionalität einer relationalen Datenbank kombiniert. Mit Dolt können Sie Datenbanken wie mit einem Git-Repository forken, klonen, verzweigen, zusammenführen, pushen und pullen.
Dolt ist MySQL-kompatibel, sodass Sie SQL-Abfragen ausführen und die Befehlszeilenschnittstelle zum Verwalten Ihrer Daten verwenden können. Diese versionskontrollierte Datenbank ist supreme für kollaborative Umgebungen, in denen das Nachverfolgen von Änderungen und die Wahrung der Datenintegrität von größter Bedeutung sind.
Genau wie GitHub ist DoltHub ein Ort, an dem Benutzer ihre Datenbank teilen können. Sie können genau wie bei GitHub kostenlos auf die öffentliche Datenbank zugreifen.
2. MongoDB
MongoDB ist eine beliebte NoSQL-Datenbank, die für ihre Flexibilität und Skalierbarkeit bekannt ist. Sie verwendet ein dokumentenorientiertes Datenmodell, das die Speicherung halbstrukturierter Daten ermöglicht. Mit seinem flexiblen Datenmodell und seinem umfangreichen Ökosystem an Instruments und Diensten ist MongoDB bei Entwicklern und Unternehmen gleichermaßen beliebt. Seine Fähigkeit, große Mengen unstrukturierter Daten zu verarbeiten, macht es zur idealen Wahl für moderne Anwendungen.
MongoDB ist in verschiedenen Umgebungen verfügbar, darunter MongoDB Atlas (ein vollständig verwalteter Dienst in der Cloud), MongoDB Enterprise (eine abonnementbasierte, selbstverwaltete Model) und MongoDB Group (eine kostenlos nutzbare, selbstverwaltete Model).
3. Redis
Redis ist eine schnelle In-Reminiscence-Datenbank, die als Caching-, Vektorsuch-, Nachrichtenbroker- und NoSQL-Datenbank verwendet wird und sich nahtlos in jeden Tech-Stack einfügt. Redis ist für seine hohe Leistung und geringe Latenz bekannt und wird häufig in Echtzeitanwendungen wie Caching, Sitzungsverwaltung und Echtzeitanalyse verwendet. Seine Unterstützung für verschiedene Datenstrukturen wie Zeichenfolgen, Hashes, Hear, Units und mehr macht es zu einem leistungsstarken Software für Entwickler.
4. MindsDB
MindsDB ist eine Plattform, die SQL-Datenbanken mit maschinellen Lernfunktionen erweitert. Sie können damit maschinelle Lernmodelle direkt in Ihrer Datenbank erstellen, optimieren und bereitstellen, indem Sie die vertraute SQL-Syntax verwenden. MindsDB lässt sich in zahlreiche Datenquellen integrieren, darunter Datenbanken, Vektorspeicher und Anwendungen sowie beliebte KI/ML-Frameworks für AutoML und LLMs.
Stellen Sie sich Transformers, LangChain, Vector-Datenbank, OpenAI API, SQL- und NoSQL-Datenbank und Agenten in einem vor, und Sie können mit SQL-Syntax darauf zugreifen. Das ist ein Traum für Dateningenieure und -analysten.
5. Clickhouse
ClickHouse ist ein Open-Supply-Datenbankverwaltungssystem mit spaltenorientierter Architektur, das für die On-line Analytical Processing (OLAP) entwickelt wurde. Es ist für seine hohe Leistung und Effizienz bei der Verarbeitung großer Datenmengen bekannt. ClickHouse eignet sich besonders intestine für Echtzeitanalysen und Large-Knowledge-Anwendungen und bietet schnelle Abfrageleistung und Skalierbarkeit.
ClickHouse ist nicht nur rasend schnell, sondern auch entwicklerfreundlich, da komplexe Datenanalysen mit einfachem SQL durchgeführt werden können. Darüber hinaus ist es kosteneffizient und verfügt über Komprimierungsraten, die den Speicherbedarf reduzieren und die Leistung beschleunigen.
6. Elasticsearch
Elasticsearch ist eine verteilte, RESTful-Such- und Analyse-Engine, die auf Apache Lucene basiert. Sie speichert Ihre Daten sicher und ermöglicht blitzschnelle Suche, fein abgestimmte Relevanz und leistungsstarke Analysen, die schnell skalierbar sind. Elasticsearch wird häufig mit dem ELK-Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) für die Analyse von Protokoll- und Ereignisdaten verwendet und ist daher eine beliebte Wahl für Überwachungs- und Beobachtungslösungen. Mit Elasticsearch können Sie große Datenherausforderungen problemlos bewältigen und sicherstellen, dass Ihre Such- und Analysefunktionen zusammen mit Ihren Daten wachsen.
7. Schneeflocke
Schneeflocke ist eine Cloud-basierte Knowledge-Warehousing-Lösung, die eine einzigartige Architektur zur Verarbeitung unterschiedlicher Daten-Workloads bietet. Sie trennt Speicher und Rechenleistung und ermöglicht so eine unabhängige Skalierung der Ressourcen. Snowflake unterstützt strukturierte und halbstrukturierte Daten und bietet robuste Funktionen für Datenfreigabe und Zusammenarbeit. Die nahtlose Integration mit verschiedenen Cloud-Plattformen macht es zur ersten Wahl für moderne Knowledge-Warehousing-Anforderungen.
Abschließende Gedanken
Die Auswahl des besten Datenbanksystems ist sehr wichtig dafür, wie intestine Ihr Unternehmen Daten verarbeiten, analysieren und nützliche Informationen daraus gewinnen kann. Wenn Sie die Stärken und Funktionen dieser modernen SQL-Datenbanken verstehen, können Sie fundierte Entscheidungen treffen, die Ihren spezifischen Anforderungen entsprechen. Der Einsatz dieser Technologien verbessert nicht nur Ihre Datentechnikabläufe, sondern positioniert Ihr Unternehmen auch für zukünftiges Wachstum und Erfolg.
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) ist ein zertifizierter Datenwissenschaftler, der gerne Modelle für maschinelles Lernen erstellt. Derzeit konzentriert er sich auf die Erstellung von Inhalten und das Schreiben technischer Blogs zu Technologien für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft. Abid hat einen Grasp-Abschluss in Technologiemanagement und einen Bachelor-Abschluss in Telekommunikationstechnik. Seine Imaginative and prescient ist es, mithilfe eines Graph-Neural-Networks ein KI-Produkt für Studenten zu entwickeln, die mit psychischen Erkrankungen zu kämpfen haben.