什么是大数据中的 NoSQL 技能？ 2022 年的重要性和职业机会

大数据分析几乎彻底改变了经济的每个部门。 它已被广泛用于推进世界各地公司和企业的目标和目标。 全球大多数强大的研究和咨询公司都发誓大数据分析对其公司未来的影响有多大。 当然，有专门的团队被指定在这个行业工作。

NoSQL，最初称为非 SQL 或非关系型，被定义为为安全存储和检索数据提供必要机制的数据库。 它的建模与关系数据库中所需的表格关系不同。 这些数据库自 1960 年代后期就已经存在，但 Web 2.0 的需求在 21 世纪初引发了“NoSQL”一词的创造。

由于其全面和大量的技术和架构，它可以有效地处理大型数据集。 NoSQL 主要用于帮助品牌解决与可扩展性和性能相关的问题。 这些与大数据相关的问题完全需要 NoSQL，因为关系数据库无法以万无一失和有效的方式解决它们。

这是因为大品牌拥有大量非结构化的原始数据，并存储在众多云服务器中。 由于数据量巨大，因此需要适当的技术来无缝、有效地有效处理海量数据。

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如何选择合适的 NoSQL 格式？

有四种不同的 NoSQL 数据库格式：

• 文档数据库：这些数据库用于将数据存储在类似于 JSON（JavaScript 对象表示法）对象的文档中。 每个文档都包含成对的值和字段。 这些值可以有多种类型，包括数字、字符串、数组、布尔值或对象。
• 键值数据库：这些数据库要简单得多。 在这种类型的数据库中，每个项目都由值和键组成。
• 宽列存储：这些值将数据存储在行、表和动态列中。
• 图数据库：这些数据库将数据存储在边和节点中，这些边和节点通常存储有关个人、位置和对象的各种信息，而边存储有关节点之间链接的信息。

选择正确的 NoSQL 格式似乎是一项具有挑战性的壮举。 对于选择上述四种格式中的任何一种的品牌，有一些准则需要严格遵守。 然而，多年来，公司更倾向于将键值数据库作为一种更可行的选择，这已经很普遍了。 键值数据库非常有用，非常适合存储用户资料、在线详细信息（例如购物车信息和消费者偏好）以及会话信息。

但是，需要处理与数据相关的查询并找到相关数据之间的联系的品牌不应该使用该数据库系统。 在这种情况下，选择的理想数据库将是文档数据库。 公司使用该数据库来管理内容管理系统、网络分析、博客平台、电子商务平台和实时分析。

NoSQL 数据库知识的重要性

随着数据的重要性迅速增加，数据存储也变得非常重要。 NoSQL 的实施导致了存储成本的快速下降和所有类型数据的实际存储，无论其形状和大小如何。 NoSQL 在轻松定义结构化、半结构化和多态模式方面起着至关重要的作用。

这些数据库在开发人员中很受欢迎，因为它们可以灵活地存储大量非结构化数据。 然而，关于 NoSQL 的大数据和知识最重要的方面之一是，它旨在为专业人士提供适当的帮助，以提升他们的职业生涯并将其提升到更高的水平。 因此，NoSQL 数据库知识对于任何数据分析师来说都是一项有益的技能。

这就是 NoSQL 数据库知识必不可少的原因：

• 生产力：生产力是每天必须处理大量数据的数据分析师的核心技能。 有关此数据库的知识必将为您提供帮助提高数据分析师生产力的技能。
• 性能：众所周知，NoSQL 数据库可以提高数据的性能。 它可以轻松组合大型数据集，减少延迟，并有助于整体输出的整体改进。
• 满足需求：众所周知，NoSQL 专家的需求量很大。 扎实的 NoSQL 数据库知识技能一定会让任何人在就业市场的推荐名单上名列前茅。 这种增加的需求对这些寻求该职位的候选人的薪水产生了重大影响。 因此，它被认为是几乎所有大公司中最赚钱的工作职位之一。 因此，在 IT 领域，NoSQL 专家的角色正在迅速增长。

由于当今存在的过剩数据，拥有管理 NoSQL 所需技能的专业人员在全球范围内需求量很大。 这应该是专业人士提升技能的驱动力之一。

需要 NoSQL 数据库技能的主要职业

许多企业和工业部门需要能够有效处理大量数据的有能力的专业人员。 因此，NoSQL 技能对于有志于技术的人来说是值得学习的。 以下是一些需要 NoSQL 技能的角色：-

• 数据库管理员：数据库管理员可能是需要 NoSQL 技能的最佳职位之一。 他们是高素质的，他们的主要职责是利用高度技术和专业的软件来全面存储和组织数据。 他们负责重要的数据相关任务，如容量规划、配置、安装、性能监控、迁移、数据恢复和备份。 专家级数据库管理员必须足够灵活，才能使用 MongoDB、Oracle、Cassandra 等众多数据库平台。
• 数据架构师：数据架构师必须对这个数据库、它的类型和技术有深入的了解。 数据架构师的主要职责之一是创建数据模型、数据仓库、数据分析、数据迁移等。
• 软件/应用程序开发人员：软件或应用程序开发人员的工作职位是需要 NoSQL 技能的高调工作。 他们创建移动应用程序，例如游戏和文字处理程序。 此角色必须具备编程技能。
• 数据科学家：这无疑是大数据行业中最常见但最赚钱的工作之一。 大数据科学家必须具备各种数据驱动技能，包括 NoSQL 数据库处理技能。 数据科学领域使用来自各个领域的理论和技术，例如数学、统计学、数据挖掘、模式识别等。

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结论

不用说，NoSQL 是数据科学的重要组成部分。 投资 NoSQL 技能是让您的职业生涯在大数据行业更上一层楼的好方法。 如果您想报名参加大数据高级证书课程的可靠课程，那就别无所求。 upGrad有你会遇到的最好的课程。 您将学习顶级专业技能，如使用 PySpark 进行数据处理、数据仓库、MapReduce、云端大数据处理、实时处理等。