NoSQL डेटाबेस: हर डेटा वैज्ञानिक को क्या जानना चाहिए

हम डेटा वैज्ञानिकों के लिए NoSQL डेटाबेस के सभी पहलुओं का एक व्यापक अवलोकन प्रस्तुत करते हैं।

डेटा साइंस और NoSQL डेटाबेस

डेटा वैज्ञानिक होना केवल मशीन लर्निंग मॉडल बनाने तक सीमित नहीं है, बल्कि विभिन्न प्रारूपों के डेटा से अपने परिणामों को प्रोसेस, विश्लेषित करने और बेहतर ढंग से संप्रेषित करने की क्षमता भी शामिल है।

पारंपरिक SQL डेटाबेस वर्षों तक एकमात्र डेटाबेस प्रकार के रूप में उपयोग किए जाते रहे हैं। हालांकि, 1990 के दशक के मध्य में इंटरनेट की अत्यधिक लोकप्रियता और डिजिटल ट्रांसफॉर्मेशन के चलते एक नए डेटा प्रकार का उदय हुआ: NoSQL डेटाबेस। इन्हें पारंपरिक SQL डेटाबेस की कमियों के जवाब में पेश किया गया था। 

NoSQL डेटाबेस का उपयोग, उदाहरण के लिए, डेटा वैज्ञानिकों और मशीन लर्निंग इंजीनियरों द्वारा डेटा, मॉडलों के मेटाडेटा, फीचर्स और ऑपरेशंस पैरामीटर्स को स्टोर करने के लिए किया जा सकता है। दूसरी ओर, डेटा इंजीनियर्स इन्हें साफ़ किए गए डेटा को स्टोर और रिट्रीव करने के लिए उपयोग में ला सकते हैं। 

इस वैचारिक ब्लॉग (कोडिंग आवश्यक नहीं) में, हम पहले NoSQL डेटाबेस की आपकी समझ बनाएंगे, फिर NoSQL के महत्व की पड़ताल करेंगे। हम SQL और NoSQL डेटाबेस की तुलना करेंगे और बाद वाले के उपयोगों और श्रेणियों पर नज़र डालेंगे। अंत में, हम डेटा वैज्ञानिकों के लिए सबसे लोकप्रिय NoSQL डेटाबेस की समीक्षा करेंगे।

NoSQL डेटाबेस क्या हैं?

NoSQL का अर्थ है Not Only SQL, यानी NoSQL डेटाबेस का विशेष गुण यह है कि वे रिलेशनल नहीं होते क्योंकि वे डेटा को असंरचित प्रारूप में स्टोर कर सकते हैं। निम्न ग्राफिक NoSQL डेटाबेस की पाँच प्रमुख विशेषताओं को उजागर करता है।

NoSQL डेटाबेस महत्वपूर्ण क्यों हैं?

उद्योग में NoSQL डेटाबेस निम्न लाभों के कारण लोकप्रिय हुए हैं:

• मल्टी-मोड डेटा: NoSQL डेटाबेस पारंपरिक SQL डेटाबेस की तुलना में अधिक लचीलापन देते हैं क्योंकि वे संरचित (जैसे सेंसर से कैप्चर किया गया डेटा), असंरचित (छवियां, वीडियो, आदि), और अर्द्ध-संरचित (XML, JSON, आदि) डेटा स्टोर कर सकते हैं।
• आसान स्केलेबिलिटी: उनकी peer-to-peer आर्किटेक्चर के कारण यह सरल हो जाता है, यानी आर्किटेक्चर में कई मशीनें जोड़ी जा सकती हैं।
• वैश्विक उपलब्धता: डेटाबेस के वैश्विक रूप से साझा होने के कारण विभिन्न भौगोलिक क्षेत्रों की अलग-अलग मशीनों के माध्यम से एक ही डेटा तक एक साथ पहुँच संभव हो जाती है।
• लचीलापन: NoSQL डेटाबेस बार-बार होने वाले अपडेट और नई सुविधाओं के साथ बदलती आवश्यकताओं के अनुरूप तेजी से ढल सकते हैं।

NoSQL डेटाबेस बनाम SQL डेटाबेस

NoSQL डेटाबेस कब उपयोग करने चाहिए?

इस तेज़ी से बढ़ते और प्रतिस्पर्धी माहौल में, उद्योगों को अपने व्यावसायिक लक्ष्यों को पूरा करने के लिए संभवतः अधिक से अधिक डेटा एकत्र करने की आवश्यकता होती है। डेटा एकत्र करना एक बात है, लेकिन उसे सही इन्फ्रास्ट्रक्चर में स्टोर करना दूसरी चुनौती। कठिनाई इसलिए आती है क्योंकि डेटा अलग-अलग प्रकार का हो सकता है जैसे छवियां, वीडियो, पाठ और ध्वनियाँ। इन विभिन्न डेटा प्रकारों को स्टोर करने के लिए रिलेशनल डेटाबेस का उपयोग हमेशा समझदारी नहीं है। फिर भी, सवाल बना रहता है:

SQL के बजाय NoSQL कब उपयोग करें?

आपको निम्न स्थितियों में NoSQL पर विचार करना चाहिए:

• डेटा में लगातार बदलाव: जब आपको नहीं पता कि भविष्य में आपका सिस्टम या एप्लिकेशन कैसे विकसित होंगे, यानी आप नए डेटा प्रकार, नए फ़ंक्शंस आदि जोड़ना चाहेंगे।
• बहुत अधिक डेटा: जब आपका व्यवसाय विशाल डेटा से जूझ रहा हो जो समय के साथ बढ़ सकता है।
• सख्त स्थिरता नहीं: जब डेटा स्थिरता और 100% अखंडता आपकी प्राथमिकता न हो। उदाहरण के लिए, जब आप अपने व्यवसाय के लिए सोशल मीडिया प्लेटफ़ॉर्म विकसित करते हैं, तो सभी कर्मचारियों का आपकी पोस्ट को एक ही समय पर देखना मुद्दा न हो सकता है।
• स्केलेबिलिटी और लागत: NoSQL डेटाबेस अधिक लचीलापन देते हैं और जैसे-जैसे आपकी डेटा आवश्यकताएँ बदलती हैं, लागतों को नियंत्रित करने में मदद कर सकते हैं।

NoSQL डेटाबेस के 4 मुख्य प्रकार

NoSQL डेटाबेस चार मुख्य श्रेणियों में विभाजित हैं। प्रत्येक की अपनी विशिष्टता है, इसलिए आपको अपने उपयोग-केस के लिए सबसे उपयुक्त विकल्प चुनना चाहिए: नीचे, हमने प्रमुख NoSQL डेटाबेस उदाहरणों को रेखांकित किया है। इस खंड का उद्देश्य इन डेटाबेस के रोल, उनके लाभों और सीमाओं (संक्षिप्त सूची) तथा उनके उपयोग-केस को कवर करना है।

1. डॉक्युमेंट डेटाबेस

इस प्रकार के डेटाबेस JSON, XML, BSON आदि डॉक्युमेंट्स को स्टोर और क्वेरी करने के लिए बनाए गए हैं। प्रत्येक डॉक्युमेंट डेटाबेस में एक रो या रिकॉर्ड होता है और key-value प्रारूप में होता है। एक डॉक्युमेंट किसी एक ऑब्जेक्ट और उससे संबंधित डेटा के बारे में जानकारी स्टोर करता है। उदाहरण के लिए, नीचे दिए गए डेटाबेस में तीन रिकॉर्ड हैं, जिनमें प्रत्येक किसी छात्र के बारे में जानकारी देता है। पहले डॉक्युमेंट में firstname एक कुंजी है, और Franck उसका मान है।

डॉक्युमेंट डेटाबेस के लाभ

• स्कीमा-रहित: डेटा स्टोरेज के प्रारूप और संरचना के संदर्भ में कोई सीमाएँ नहीं हैं। यह विशेष रूप से तब लाभप्रद है जब डेटाबेस में लगातार परिवर्तन होते रहते हैं।
• आसान अपडेट: किसी नए जानकारी के टुकड़े को जोड़ा या हटाया जा सकता है बिना उस विशिष्ट डॉक्युमेंट के बाकी मौजूदा फ़ील्ड्स को बदले।
• बेहतर प्रदर्शन: किसी डॉक्युमेंट की सारी जानकारी उसी डॉक्युमेंट में मिल जाती है। बाहरी जानकारी का सहारा लेने की ज़रूरत नहीं, जो रिलेशनल डेटाबेस में आवश्यक हो सकती है जहाँ उपयोगकर्ता को अन्य टेबल्स क्वेरी करनी पड़ती हैं।

डॉक्युमेंट डेटाबेस की सीमाएँ

• कंसिस्टेंसी जाँच की समस्याएँ: क्योंकि डॉक्युमेंट्स का एक-दूसरे से संबंध होना आवश्यक नहीं है, और दो डॉक्युमेंट्स के फ़ील्ड अलग-अलग हो सकते हैं।
• एटॉमिकिटी समस्याएँ: यदि हमें डॉक्युमेंट्स के दो कलेक्शंस में बदलाव करना हो, तो प्रत्येक डॉक्युमेंट के लिए अलग क्वेरी चलानी पड़ेगी।

डॉक्युमेंट डेटाबेस का उपयोग कब करें

• जब आपके डेटा स्कीमा में भविष्य में लगातार बदलाव की संभावना हो, तब अनुशंसित।

डॉक्युमेंट डेटाबेस के उपयोग

• लचीलेपन के कारण, ऑनलाइन यूज़र प्रोफाइल्स के लिए व्यावहारिक हैं, जहाँ विभिन्न उपयोगकर्ताओं के पास अलग-अलग प्रकार की जानकारी हो सकती है। इस स्थिति में, प्रत्येक उपयोगकर्ता की प्रोफाइल केवल उन्हीं विशेषताओं से स्टोर होती है जो उनके लिए विशिष्ट हैं।
• कंटेंट मैनेजमेंट में उपयोगी, जहाँ विभिन्न स्रोतों से डेटा का प्रभावी स्टोरेज आवश्यक होता है। उस जानकारी का उपयोग नए प्रकार की सामग्री बनाने और शामिल करने के लिए किया जा सकता है।

2. की-वैल्यू डेटाबेस

ये NoSQL डेटाबेस के सबसे सरल प्रकार हैं। हर आइटम डेटाबेस में key-value जोड़ी के रूप में स्टोर होता है। इसे ठीक दो कॉलम वाली टेबल की तरह समझ सकते हैं। पहला कॉलम unique key रखता है। दूसरा कॉलम प्रत्येक key के लिए value होता है। वैल्यू अलग-अलग डेटा प्रकारों में हो सकती है, जैसे integer, string, float, या और जटिल प्रकार जैसे image और document।

निम्न उदाहरण एक की-वैल्यू डेटाबेस दिखाता है जिसमें ग्राहकों की जानकारी है, जहाँ key उनका फ़ोन नंबर है और value उनकी मासिक खरीदारी।

की-वैल्यू डेटाबेस के लाभ

• सरलता: की-वैल्यू संरचना सीधी-सादी है। डेटा प्रकार की अनुपस्थिति इसे उपयोग में सरल बनाती है।
• गति: सरल डेटा प्रारूप रीड और राइट ऑपरेशंस को तेज़ बनाता है।

की-वैल्यू डेटाबेस की सीमाएँ

• वे value कॉलम पर कोई फ़िल्टरिंग नहीं कर सकते क्योंकि लौटाई गई value ही value फ़ील्ड में स्टोर सारी जानकारी होती है।
• यह केवल एकल key और value रखने पर ही अनुकूलित है। एकाधिक वैल्यू स्टोर करने के लिए पार्सर की आवश्यकता होगी।
• वैल्यू केवल समग्र रूप में अपडेट होती है, जिसके लिए पूर्ण डेटा प्राप्त करना, उस पर आवश्यक प्रोसेसिंग करना, और अंत में पूरा डेटा वापस स्टोर करना पड़ता है। जब प्रोसेसिंग में अधिक समय लगता है, तो यह प्रदर्शन समस्या पैदा कर सकता है।

की-वैल्यू डेटाबेस का उपयोग कब करें

• सरल key-आधारित क्वेरी पर आधारित एप्लिकेशंस के लिए उपयुक्त।
• ऐसे सरल एप्लिकेशंस के लिए उपयोग जो अस्थायी रूप से सरल ऑब्जेक्ट्स (जैसे कैश) स्टोर करने की आवश्यकता रखते हैं।
• जब रियल-टाइम डेटा एक्सेस की आवश्यकता हो, तब भी उपयोग किए जा सकते हैं।

अनुप्रयोग

• ये उन सरल एप्लिकेशंस के लिए बेहतर हैं जिन्हें अस्थायी रूप से सरल ऑब्जेक्ट्स, जैसे कैश, स्टोर करने होते हैं।

3. वाइड-कॉलम डेटाबेस

जैसा कि नाम से स्पष्ट है, कॉलम-उन्मुख डेटाबेस डेटा को कॉलम्स के संग्रह के रूप में स्टोर करने के लिए उपयोग होते हैं, जहाँ प्रत्येक कॉलम को अलग से ट्रीट किया जाता है, और इनका इम्प्लीमेंटेशन लॉजिक Google Big Table पेपर पर आधारित है। इनका उपयोग प्रायः विश्लेषणात्मक वर्कलोड्स, जैसे बिज़नेस इंटेलिजेंस, डेटा वेयरहाउस प्रबंधन, और कस्टमर रिलेशनशिप मैनेजमेंट, के लिए होता है।

उदाहरण के लिए, हम प्रत्येक कॉलम पर AVG एग्रीगेशन फ़ंक्शन के साथ क्रमशः ग्राहकों की औसत आयु और उत्पादों की औसत कीमत जल्दी से प्राप्त कर सकते हैं।

4. ग्राफ/नोड डेटाबेस

ग्राफ डेटाबेस का उपयोग नोड्स के बीच संबंधों को एजेस के माध्यम से स्टोर, मैप और सर्च करने के लिए किया जाता है। एक नोड किसी डेटा तत्व का प्रतिनिधित्व करता है, जिसे ऑब्जेक्ट या एंटिटी भी कहा जाता है। प्रत्येक नोड की इनकमिंग या आउटगोइंग एज होती है। एज दो नोड्स के बीच के संबंध का प्रतिनिधित्व करती है। ये एजेस उन गुणों को रखती हैं जो वे जिन नोड्स को जोड़ती हैं उनसे संबद्ध होते हैं।

“Zoumana टेक्सास टेक यूनिवर्सिटी में पढ़ता है। उसे यूनिवर्सिटी के अंदर पार्क में दौड़ना पसंद है।”

ग्राफ/नोड डेटाबेस के लाभ

• ये फुर्तीली और लचीली संरचना प्रदान करते हैं।
• डेटाबेस में नोड्स के बीच संबंध मानव-पठनीय और स्पष्ट होते हैं, इसलिए समझना आसान है।

ग्राफ/नोड डेटाबेस की सीमाएँ

• कोई मानकीकृत क्वेरी भाषा नहीं है क्योंकि प्रत्येक भाषा प्लेटफ़ॉर्म-निर्भर होती है।
• उपरोक्त कारण के चलते समस्या आने पर ऑनलाइन सहायता पाना कठिन हो सकता है।

ग्राफ/नोड डेटाबेस का उपयोग कब करें

• जब आपको डेटा एलिमेंट्स के बीच संबंध बनाना हो और उन संबंधों को जल्दी से रिट्रीव करने में सक्षम होना हो।

अनुप्रयोग

• रियल-टाइम वित्तीय लेन-देन में परिष्कृत धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए उपयोग किए जा सकते हैं।
• सोशल मीडिया से डेटा माइनिंग के लिए उपयोग किए जा सकते हैं। उदाहरण के लिए, LinkedIn ग्राफ डेटाबेस का उपयोग करता है यह पहचानने के लिए कि कौन से उपयोगकर्ता एक-दूसरे को फॉलो करते हैं, और उन उपयोगकर्ताओं तथा उनकी विशेषज्ञता (जैसे ML Engineer) के बीच संबंध क्या हैं।
• नेटवर्क मैपिंग का ग्राफ के रूप में प्रस्तुतिकरण उपयुक्त है क्योंकि ये नेटवर्क हार्डवेयर और वे जिन सेवाओं का समर्थन करते हैं, उनके बीच संबंधों का मानचित्रण करते हैं।

डेटा साइंस के लिए 7 बेहतरीन NoSQL डेटाबेस

अब जब आपको NoSQL डेटाबेस के बारे में बेहतर समझ है, तो आइए डेटा साइंस प्रोजेक्ट्स के लिए लोकप्रिय NoSQL डेटाबेस की सूची देखें। यह विश्लेषण केवल ओपन-सोर्स NoSQL डेटाबेस पर केंद्रित है।

1. MongoDB

MongoDB एक ओपन-सोर्स डॉक्युमेंट-ओरिएंटेड डेटाबेस है जो डेटा को JSON फ़ॉर्मेट में स्टोर करता है। यह सबसे आमतौर पर उपयोग किया जाने वाला डेटाबेस है और उच्च उपलब्धता तथा स्केलेबिलिटी के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो ऑटो-शार्डिंग और बिल्ट-इन रिप्लिकेशन प्रदान करता है। हमारा Introduction to MongoDB कोर्स MongoDB और Python के उपयोग को कवर करता है। यह MongoDB के साथ लचीले ढंग से संरचित डेटा को मैनिपुलेट और विश्लेषित करने के कौशल विकसित करने में मदद करता है। Uber, LaunchDarkl, Delivery Hero, और 4300 कंपनियाँ अपने टेक स्टैक में MongoDB का उपयोग करती हैं।

2. Cassandra 

Cassandra भी एक ओपन-सोर्स वाइड-कॉलम डेटाबेस है। यह आपके डेटा को कई मशीनों में वितरित कर सकता है और जैसे-जैसे आप अपने इन्फ्रास्ट्रक्चर में नई मशीनें जोड़ते हैं, यह स्वचालित रूप से पुनः-पार्टिशन कर देता है। Uber, Facebook, Netflix, और 506 अन्य कंपनियाँ अपने टेक स्टैक में इसका उपयोग करती हैं।

3. Elasticsearch

MongoDB की तरह, Elasticsearch भी एक डॉक्युमेंट-ओरिएंटेड और ओपन-सोर्स डेटाबेस है। यह स्केलेबिलिटी और स्पीड पर केंद्रित, विश्व-स्तरीय सर्च और एनालिटिक्स टूल है। Uber, Shopify, Udemy, और लगभग 3760 अन्य कंपनियाँ अपने स्टैक में इसका उपयोग करती हैं।

4. Neo4J

Neo4J एक ओपन-सोर्स ग्राफ-ओरिएंटेड डेटाबेस है। इसका मुख्य उपयोग संबंधों के साथ बढ़ते डेटा को संभालने में होता है। रिपोर्ट के अनुसार, लगभग 220 कंपनियाँ अपने टेक स्टैक में इसका उपयोग करती हैं।

5. HBase

यह एक वितरित और कॉलम-ओरिएंटेड डेटाबेस है। यह Apache Hadoop के ऊपर Google के BigTable जैसी क्षमताएँ भी प्रदान करता है। रिपोर्ट के अनुसार, 81 कंपनियाँ अपने टेक स्टैक में HBase का उपयोग करती हैं।

6. CouchDB

CouchDB भी एक ओपन-सोर्स डॉक्युमेंट-ओरिएंटेड डेटाबेस है जो डेटा को JSON फ़ॉर्मेट में इकट्ठा और स्टोर करता है। लगभग 84 कंपनियाँ अपने टेक स्टैक में इसका उपयोग करती हैं।

7. OrientDB

यह भी एक ओपन-सोर्स डेटाबेस है, OrientDB एक मल्टी-मॉडल डेटाबेस है जो ग्राफ, डॉक्युमेंट, की-वैल्यू और ऑब्जेक्ट मॉडलों का समर्थन करता है। रिपोर्ट के अनुसार केवल 13 कंपनियाँ अपने टेक स्टैक में इसका उपयोग करती हैं।

निष्कर्ष

इस ब्लॉग में NoSQL डेटाबेस के मुख्य पहलुओं और आज के तेज़ी से बढ़ते परिवेश में आपके डेटा साइंस प्रोजेक्ट्स के लिए उनकी उपयोगिता को कवर किया गया है। आपके पास अपने उपयोग-केस के लिए सही डेटाबेस लागू करने हेतु चुनने के सभी औजार मौजूद हैं। यदि आप अभी भी इनके उपयोग को लेकर संदेह में हैं, तो अब समय है कि आप और आपकी टीम इन डेटाबेस की शक्ति का लाभ उठाएँ। 

और जानने के लिए, हमारा NoSQL कॉन्सेप्ट्स कवर करने वाला कोर्स उन चार प्रमुख डेटाबेस के बारे में आपकी जानकारी को और मजबूत करेगा जिन पर हमने पहले चर्चा की थी।