معرفی 10 پایگاه داده برای پشتیبانی از یادگیری ماشین در سال 2025

معرفی 10 پایگاه داده برای پشتیبانی از یادگیری ماشین در سال 2025
معرفی 10 پایگاه داده برای پشتیبانی از یادگیری ماشین در سال 2025
فهرست مطالب

معرفی یادگیری ماشین

یادگیری ماشین و هوش مصنوعی دو حوزه پرطرفدار در صنعت هستند که طیف گسترده‌ای از فناوری‌ها را مورد استفاده قرار می‌دهند. اصلی‌ترین و مهم‌ترین فناوری این حوزه، پایگاه‌های داده هستند که در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی نقش کلیدی و تاثیرگذار دارند و به‌عنوان پایه و اساس این فناوری‌های نوظهور عمل می‌کنند. به بیان ساده، این پایگاه‌های داده هستند که قابلیت پیش‌بینی و تصمیم‌گیری را بر مبنای داده‌هایی که میزبانی کرده‌اند در اختیار مدل‌های هوشمند قرار می‌دهند. در این مقاله مفتاح رایانه‌افزار، به معرفی 10 پایگاه داده برتری می‌پردازیم که توسعه‌دهندگان در حوزه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی از آن‌ها استفاده می‌کنند.

پایگاه داده چیست؟

پایگاه داده به زیرساختی اشاره دارد که برای میزبانی اطلاعات استفاده می‌شود، به طوری که فرآیند دسترسی، به‌روزرسانی و مدیریت داده‌ها ساده شود. بنابراین، پایگاه‌های داده معمولا برای ذخیره‌سازی، دسترسی و نگهداری انواع مختلف داده‌ها استفاده می‌شوند. پایگاه‌های داده توسط یک سیستم مدیریت پایگاه داده (DBMS) کنترل می‌شوند و طیف گسترده و متنوعی از اطلاعات را در ارتباط با مکان‌ها، افراد و اشیا جمع‌آوری می‌کنند. این اطلاعات توسط سازمان‌ها جمع‌آوری می‌شود تا بتوانند در آینده فرآیند تجزیه و تحلیل را روی آن‌ها انجام دهند. در سال‌های گذشته، انواع مختلفی از پایگاه داده‌ها در حوزه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی مورد استفاده قرار گرفته‌اند که 10 مورد زیر به عنوان پایگاه‌های داده برتر مورد توجه توسعه‌دهندگان قرار گرفته‌اند.

۱. MongoDB

MongoDB یک پایگاه داده محبوب است که به دلیل مقیاس‌پذیری بالا در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی استفاده می‌شود. این پایگاه داده NoSQL است که برای مقیاس‌بندی افقی طراحی شده است. MongoDB به دلیل مزایای گسترده‌ای که برای فناوری‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی به همراه دارد، یک پایگاه داده محبوب در بین توسعه‌دهندگان است. به طور کلی، MongoDB برای ذخیره داده‌ها به صورت اسناد JSON-like استفاده می‌شود. برخلاف پایگاه‌های داده رابطه‌ای که داده‌ها را در جدول‌های سفت و سخت قرار می‌دهند، MongoDB به شما اجازه می‌دهد تا داده‌های خود را با ساختار منعطف‌تری ذخیره کنید. این ویژگی آن را برای کاربردهایی مانند تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ، برنامه‌های کاربردی وب مقیاس‌پذیر و پروژه‌های یادگیری ماشین بسیار مناسب کرده است. MongoDB به دلیل قابلیت مقیاس‌پذیری بالا، پشتیبانی از داده‌های نیمه‌ساختاریافته و انعطاف‌پذیری بالا، محبوبیت زیادی پیدا کرده است. به زبان ساده‌تر، MongoDB را می‌توان به عنوان یک پایگاه داده منعطف تصور کرد که در آن داده‌ها به صورت اسناد سازماندهی می‌شوند، درست مانند یک دفترچه یادداشت که هر صفحه آن یک سند است. این ویژگی به شما اجازه می‌دهد تا داده‌های پیچیده و نامنظم را به راحتی ذخیره و مدیریت کنید.

 

ویژگی‌های کلیدی: 

  • پشتیبانی از ابزارهای جمع‌آوری داده و پرس‌وجوهای خاص.
  • شاردینگ، احراز هویت و تکثیر.

مونگوبی‌دی برای شرکت‌هایی مفید است که روی ساخت برنامه‌های کاربردی کار می‌کنند که با کلان داده‌ها در ارتباط هستند.

۲. Redis

Redis یک پایگاه داده محبوب است که در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی استفاده می‌شود. این پایگاه داده، ماهیت درون حافظه‌ای دارد و به عنوان یک پایگاه داده کلید-مقدار توزیع شده استفاده می‌شود. Redis از انواع داده‌ها، عملیات اتمی و غیره پشتیبانی می‌کند. یک پایگاه داده منبع باز است که همه قادر به استفاده از آن هستند. به بیان دقیق‌تر، ردیس یک پایگاه داده بسیار سریع و انعطاف‌پذیر است که به طور گسترده برای ذخیره‌سازی داده‌ها در حافظه اصلی (RAM) استفاده می‌شود. این پایگاه داده از مدل کلید-مقدار استفاده می‌کند، به این معنی که هر داده با یک کلید منحصر به فرد شناسایی می‌شود. همچنین، به دلیل سرعت بسیار بالا در خواندن و نوشتن داده‌ها، به طور گسترده در کاربردهایی مانند کش کردن داده‌ها، ایجاد سیستم‌های صف، و ساخت پایگاه‌ داده‌های زمان واقعی استفاده می‌شود. یکی از ویژگی‌های برجسته ردیس، پشتیبانی از انواع مختلف داده‌ها از جمله رشته‌ها، لیست‌ها، مجموعه‌ها، مجموعه‌های مرتب‌شده و هش‌ها است. این انعطاف‌پذیری باعث می‌شود که ردیس برای طیف گسترده‌ای از کاربردها مناسب باشد.

 

ویژگی‌های کلیدی: 

  • Redis یک رابط کاربری ساده و آسان برای استفاده ارائه می‌دهد.
  • شامل ساختارهای داده انعطاف‌پذیری مانند مجموعه هش، لیست‌ها، رشته‌ها و غیره است.
  • برای مدیریت تعداد زیادی عملیات در ثانیه استفاده می‌شود.

۳. Couchbase

Couchbase نوعی پایگاه داده NoSQL است که برای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی استفاده می‌شود. Couchbase یک پایگاه داده توزیع شده است که از افزونه‌ها برای موتور رمزگذاری پایگاه داده پشتیبانی می‌کند. این پایگاه داده به ارائه عملکرد بی‌نظیر و مقیاس‌پذیری بالا معروف است و به شما اجازه می‌دهد داده‌های خود را به صورت اسناد JSON ذخیره کنید. همچنین، توانایی پشتیبانی از انواع مختلف داده‌ها مانند کلید-مقدار، مستندات و دستورات SQL را دارد. همچنین، از ویژگی‌های پیشرفته‌ای مانند جست‌وجوی متن کامل، کش کردن و تکثیر داده‌ها پشتیبانی می‌کند که آن را به یک انتخاب محبوب نزد توسعه‌دهندگان تبدیل کرده است.

 

  ویژگی‌های کلیدی: 

  • ارائه قابلیت‌های موردنیاز برای یکپارچه‌سازی کلان داده‌ها و SQL داخلی.
  • پشتیبانی از تمام پلتفرم‌های ابری.
  • ارائه ویژگی‌های کش، جست‌وجوی متن کامل و کلید-مقدار.

۴. HBase

HBase یک سیستم مدیریت پایگاه داده معروف است که عمدتا خوشه‌های مدیریت شده را ارائه می‌دهد و دسترسی تصادفی و پایدار به داده‌ها را فراهم می‌کند. این پایگاه داده برای تجزیه و تحلیل بلادرنگ و داده‌های جدولی استفاده می‌شود. HBase شامل یک استور بزرگ مقیاس‌پذیر است که توانایی انجام محاوره‌های پیچیده را دارد. با کمک HBase، استفاده از API جاوا برای دسترسی کلاینت‌ها ساده می‌شود. به طور کلی، HBase یک پایگاه داده ستونی، توزیع شده و مقیاس‌پذیر است که بر روی Hadoop اجرا می‌شود. این پایگاه داده برای ذخیره‌سازی حجم عظیمی از داده‌ها، به ویژه داده‌های ساختار نیافته و نیمه‌ساختاریافته، طراحی شده است و اجازه می‌دهد تا جداول بسیار بزرگی را با میلیاردها ردیف و میلیون‌ها ستون ایجاد کنید. علاوه بر این، به دلیل سرعت بالا در نوشتن و خواندن داده‌ها، به طور گسترده در کاربردهایی مانند تحلیل داده‌های بزرگ، اینترنت اشیا و پردازش جریان داده استفاده می‌شود. یکی از ویژگی‌های کلیدی HBase، توانایی آن در مقیاس‌پذیری خطی است، به این معنی که با افزایش حجم داده‌ها، می‌توانید به سادگی به کلاستر HBase خود سرورهای بیشتری اضافه کنید.

 

ویژگی‌های کلیدی: 

  • HBase مقیاس‌پذیری خطی و ماژورلار را در اختیار کاربران قرار می‌دهد.
  • شاردینگ خودکار و قابل پیکربندی جداول را ارائه می‌دهد.
  • به داده‌ها اجازه می‌دهد در سراسر گره‌ها مقیاس‌پذیر شوند، زیرا در HDFS ذخیره می‌شوند.

۵. PostgreSQL

PostgreSQL نوعی پایگاه داده رابطه‌ای است که برای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی استفاده می‌شود. این پایگاه داده برای توسعه‌دهندگانی که به دنبال توسعه برنامه‌هایی برای محافظت از یکپارچگی داده‌ها هستند بسیار مفید است. PostgreSQL به دلیل سرعت و قابلیت اطمینان بالای خود محبوب است. همچنین، به عنوان یکی از پایگاه‌های داده پایدار که از توابع مختلف SQL پشتیبانی می‌کند، شناخته می‌شود. به بیان دقیق‌تر، PostgreSQL یک سیستم مدیریت پایگاه داده رابطه‌ای (RDBMS) متن‌باز و پیشرفته است که به دلیل قابلیت اطمینان، انعطاف‌پذیری و پشتیبانی از استانداردهای فنی باز، شهرت بسیار خوبی دارد. بر خلاف دیگر RDBMSها، PostgreSQL از هر دو نوع داده رابطه‌ای و غیررابطه‌ای پشتیبانی می‌کند. این ویژگی، آن را به یکی از سازگارترین، پایدارترین و بالغ‌ترین پایگاه‌های داده‌ رابطه‌ای موجود تبدیل کرده است، به طوری که به عنوان یک پایگاه داده اصلی یا انبار داده برای بسیاری از برنامه‌های وب، موبایل و تحلیلی استفاده می‌شود.

 

ویژگی‌های کلیدی: 

  • شامل یک سیستم کنترل دسترسی قوی است.
  • شامل شاخص‌های پیشرفته مانند فیلترهای بلوم (Bloom) و ایندکس‌های جزئی (Partial) است.
  • تکثیر غیرهمگام، فضای جدول و تراکنش‌های تو در تو برخی دیگر از ویژگی‌های PostgreSQL هستند.

۶. MariaDB

MariaDB یک سیستم مدیریت پایگاه داده رابطه‌ای است که برای اهداف مختلفی مانند تجارت الکترونیک، ویژگی‌های کلاس سازمانی و انبار داده استفاده می‌شود. این پایگاه داده از SQL برای مدیریت و پرس‌وجو روی داده‌ها استفاده می‌کند. MariaDB راه‌اندازی، کارکرد و مقیاس‌پذیری سطح بالایی در تعامل با ابر ارائه می‌دهد و به متخصصان کمک می‌کند از موتورهای مختلف در یک جدول استفاده کنند این سیستم مدیریت پایگاه داده رابطه‌ای متن‌باز به عنوان جایگزینی سریع، سازگار و جامعه‌محور برای MySQL نیز شناخته می‌شود. این پایگاه داده از همان ساختار SQL  و بسیاری از ویژگی‌های MySQL استفاده می‌کند، اما برخی بهبودها و نوآوری‌های خاص خود را نیز دارد. ماریادی‌بی به دلیل عملکرد بالا، قابلیت اطمینان و پشتیبانی از ویژگی‌های پیشرفته‌ای مانند ذخیره‌سازی درون حافظه‌ای (in-memory storage) و پردازش موازی، محبوبیت زیادی در میان توسعه‌دهندگان پیدا کرده است. این پایگاه داده به طور گسترده‌ای در وب‌سایت‌ها، برنامه‌های کاربردی و سیستم‌های مدیریت محتوا استفاده می‌شود.

 

ویژگی‌های کلیدی: 

  • MariaDB سرعت پرس‌وجوی بالایی دارد و مقیاس‌پذیرتر از دیگر پایگاه‌های داده است.
  • یکی از بهترین پایگاه‌های داده برای مدیریت کلان داده‌ها است.
  • شامل طیف گسترده‌ای از افزونه‌ها است که این پایگاه داده را متنوع‌تر از نمونه‌های مشابه می‌کند.

۷. MySQL

MySQL یک پایگاه داده محبوب برای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی است و همچنین به عنوان یک ابزار مدیریت پایگاه‌های داده رابطه‌ای قدرتمند که توانایی اجرای انواع مختلفی از عملیات روی داده‌ها را دارد، شناخته می‌شود. پایگاه داده MySQL عمدتا مجموعه‌ای از دستورات را برای اجرای پرس‌وجو روی یک پایگاه داده و بازیابی داده‌ها ارائه می‌دهد. MySQL یکی از بهترین پایگاه‌های داده برای توسعه‌دهندگان است.

 

 ویژگی‌های کلیدی: 

  • از داده‌های ساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته پشتیبانی می‌کند.
  • قابلیت‌های سطح بالایی در ارتباط با دستکاری و ویرایش داده‌ها، کنترل تراکنش و تعریف داده‌ها ارائه می‌دهد.
  • یک پایگاه داده مقیاس‌پذیر است و عملکرد بالایی را در اختیار کاربران قرار می‌دهد.

۸. Elastic Search

Elastic search یک پایگاه داده معروف است که برای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی استفاده می‌شود. این پایگاه داده به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا حجم زیادی از داده‌ها را به سرعت جست‌وجو، ذخیره و تجزیه و تحلیل کنند. Elastic search عمدتا یک API ساده مبتنی بر REST ارائه می‌دهد و از اسناد JSON بدون طرح‌واره استفاده می‌کند. این پایگاه داده عمدتا برای جست‌وجو و تحلیل گزارش‌ها استفاده می‌شود. به بیان دقیق‌تر، پایگاه داده فوق، یک موتور جست‌وجوی متن‌باز و توزیع‌شده است که برای جست‌وجو و تحلیل داده‌های بزرگ، به خصوص داده‌های غیرساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته، مورد استفاده قرار می‌گیرد. این موتور جست‌وجو بر اساس کتاب‌خانه Apache Lucene ساخته شده است و به دلیل سرعت، مقیاس‌پذیری و قابلیت‌های جست‌وجوی پیچیده، محبوبیت زیادی پیدا کرده است. Elasticsearch از یک رابط HTTP RESTful استفاده می‌کند که به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد به راحتی با آن تعامل داشته باشند. همچنین، از JSON به عنوان فرمت داده استفاده می‌کند که آن را برای کار با انواع مختلف داده‌ها بسیار مناسب می‌سازد. از جمله کاربردهای مهم Elasticsearch می‌توان به جست‌وجوی وب‌سایت‌ها، تحلیل لاگ‌ها، تحلیل داده‌های حسگرها و تجزیه و تحلیل داده‌های کسب‌وکار اشاره کرد.

 

 ویژگی‌های کلیدی: 

  • Elastic search امکان ذخیره‌سازی، بازیابی و مدیریت کارآمد داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار را فراهم می‌کند.
  • برای ارائه نتایج جست‌وجوی بلادرنگ استفاده می‌شود.
  • Elastic search مقیاس‌پذیری و عملکرد بالایی در اختیار کاربران قرار می‌دهد.

۹. Amazon Dynamo DB

Amazon DynamoDB یکی دیگر از پایگاه داده‌های معروف است که در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای ذخیره‌سازی مقدار نامحدودی از داده‌ها بر اساس نیازهای شخصی‌سازی استفاده می‌شود. یک پایگاه داده NoSQL کاملا مدیریت شده بدون سرور است که شامل ویژگی‌های امنیتی، بازیابی، پشتیبان‌گیری و حافظه داخلی است. این پایگاه داده امنیت داخلی، تکثیر چند منطقه‌ای خودکار و پشتیبان‌گیری مداوم را ارائه می‌دهد. به بیان دقیق‌، این پایگاه داده برای برنامه‌های کاربردی که نیاز به دسترسی سریع و مداوم به داده‌ها دارند، بسیار مناسب است. DynamoDB از مدل داده کلید-مقدار استفاده می‌کند و به شما اجازه می‌دهد تا جداول بدون هیچ طرح از پیش تعریف شده‌ای ایجاد کنید. این ویژگی، انعطاف‌پذیری بالایی را برای تطبیق با نیازهای مختلف برنامه‌ها فراهم می‌کند. DynamoDB به صورت خودکار مقیاس‌پذیر است و می‌تواند به طور خودکار ظرفیت را برای پاسخگویی به تغییرات بار کاری تنظیم کند. همچنین، DynamoDB از ویژگی‌های پیشرفته‌ای مانند پشتیبان‌گیری خودکار، رمزگذاری داده‌ها و قابلیت‌های چند منطقه‌ای پشتیبانی می‌کند.

 

ویژگی‌های کلیدی: 

  • بسیار مقیاس‌پذیر است و ویژگی‌های فیلتر ترافیک قابل تنظیم را ارائه می‌دهد.
  • با گسترش جدول واحد بر روی سرورهای مختلف، به صورت افقی مقیاس‌پذیر می‌شود.
  • ویژگی‌های پردازش بلادرنگ را ارائه می‌دهد.

۱۰. Microsoft SQL Server

Microsoft SQL Server یک سیستم مدیریت پایگاه داده رابطه‌ای است که در حوزه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی استفاده می‌شود. از طیف گسترده‌ای از تراکنش‌ها، هوش تجاری و غیره پشتیبانی می‌کند و عمدتا برای استخراج اطلاعات از داده‌ها از طریق اجرای پرس‌وجو‌ها روی داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار استفاده می‌شود.

 

 ویژگی‌های کلیدی: 

  • شامل یک موتور پایگاه داده، ویژگی‌های امنیتی سطح بالا و ابزارهای متعدد است.
  • از اسکریپت‌نویسی سمت سرور از طریق R، Python، SQL و غیره پشتیبانی می‌کند.
  • به توسعه‌دهندگان امکان کار با داده‌های ذخیره‌سازی شده و پردازش آن‌ها و ارائه نتایج مورد نیاز را می‌دهد.

کلام آخر

پایگاه‌های داده، زیربنای دنیای فناوری اطلاعات را شکل می‌دهند و همچنین مولفه کلیدی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی به شمار می‌روند. به بیان دقیق‌تر، پایگاه‌های داده به کسب‌وکارها اجازه می‌دهند تا تصمیم‌گیری‌های آگاهانه داده‌محور تجاری اتخاذ کنند. به طوری که نقش مهم و تاثیرگذاری بر بهبود فرآیندهای تجاری و پیگیری مسائل مرتبط با مشتریان دارند. در دنیای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نیز پایگاه‌‌های داده به متخصصان در زمینه طبقه‌بندی و دسترسی سریع به داده‌ها با هدف آموزش مدل‌های هوشمند کمک می‌کنند.

 

نویسنده: حمیدرضا تائبی

سوالات متداول

پایگاه‌های داده مولفه اصلی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی هستند، زیرا به آموزش مدل‌های مختلف یادگیری ماشین و هوش مصنوعی کمک می‌کنند.

برخی از پایگاه‌های داده برتر که در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی استفاده می‌شوند عبارتند از: MySQL، DynamoDB، Redis، Microsoft SQL Server، Elasticsearch، MongoDB و غیره.

  • پایگاه‌های داده مبتنی بر ابر
  • پایگاه‌های داده ترکیبی
  • محاسبات درون حافظه
اشتراک‌گذاری
مطالب مشابه
برای دریافت مشاوره و یا اطلاع از قیمت، با ما در تماس باشید.