מהם 5 בסיסי הנתונים הפופולריים ביותר והאם יש להם תמיכה ברכיב גיאוגרפי\מרחבי?
אני כותב לא מעט על שימוש בבסיסי נתונים, מה היתרונות ובעיקר השימוש ביכולות המרחביות של בסיס הנתונים או הענן.
גם כי אני פשוט נהנה לעבוד ישירות עם בסיסי נתונים והעולם המרחבי וגם כי אני רואה בזה עוד שלב הכרחי בעולם המידע שייכנס במוקדם או מאוחר בכל מקום, גם במקומות שזה נראה לא נדרש בשלב זה.
במאמר הזה, הכנתי רשימה של בסיסי הנתונים הפופולריים ביותר (בעזרת התשובות של OpenAI).
מטרת הבלוג הזה היא לבדוק מה הם בסיסי הנתונים הפופולריים ביותר בין אם הם SQL/no-SQL. מסחרי/קוד פתוח, והאם יש להם יכולות מרחביות\גיאוגרפיות ובאיזו רמה.🌎
אז בין אם אתם עובדים עם אחד מהם או בין שאתם שאתה מתכננים להשתמש באחד, תוכלו להיעזר ברשימות לבדיקת פופולריות וסוג והאם ניתן ליישם בו ניתוח מרחבי וטעינת נתונים מרחביים עם שפת SQL פשוטה בדיוק כאילו יש לך מערכת GIS.אם תסתכלו על התוצאות, אולי תופתעו.
חמשת בסיסי הנתונים היחסיים (RDBMS )המובילים:
-
-
MySQL: אחד מבסיסי הנתונים הפופולריים ביותר בארץ ובעולם. הוא ידוע באמינותו, קלות השימוש שלו .יש לו שימוש נרחב בתעשיות וחברות רבות. קוד פתוח MySQL מציע יכולות מרחביות דרך הרחבות, המספקות תמיכה בסוגים שונים של נתונים מרחביים, כמו גם כמות נכבדת של פונקציות מרחביות
-
PostgreSQL: בסיס נתונים פופולרי ונפוץ. הוא ידוע ביכולת ההרחבה הפשוטה שלו, תאימות לתקנים רבים ותכונות מתקדמות . קוד פתוח ל-PostgreSQL יש את התמיכה המרחבית העשירה ביותר דרך הרחבת PostGIS, מה שהופך אותו לבחירה נפוצה ומצוינת עבור ארגונים הצריכים בסיס נתונים מצויין יחד עם יישומי GIS וניתוח מרחבי מתקדם.
-
Microsoft SQL Server: בסיס נתונים נפוץ. הוא נמצא בשימוש נרחב בסביבות ארגוניות גדולות ומשתלב היטב עם טכנולוגיות אחרות של Microsoft, הוא קל לשימוש, פיתוח ותחזוקה. SQL Server כולל תמיכה מרחבית הן בסוגי נתונים מרחביים והן במספר רב של פונקציות מרחביות לעבודה עם נתונים מרחביים. מסחרי. רכיב מרחבי ללא תוספת תשלום
-
Oracle: בסיס נתונים ותיק, נפוץ ויציב .הוא נמצא בשימוש נרחב בסביבות ארגוניות גדולות, עבור יישומים קריטיים וניהול נתונים בקנה מידה גדול. Oracle Spatial מספקת את התמיכה המרחבית כאופציה. היא תומכת בסוגי נתונים מרחביים שונים ומציעה מגוון רחב של פונקציות מרחביות בסיסיות ומתקדמות. מסחרי. האופציה המרחבית שלו, ללא תוספת תשלום
-
SQLite: בסיס נתונים קל משקל, ללא שרת. הוא פופולרי עבור יישומים קטנים, מובייל קוד פתוח יש לו תמיכה מרחבית רחבה עם הרחבת SpatiaLite. תומכת בסוגי נתונים מרחביים שונים ויש לה מגוון גדול של פונקציות מרחביות.
-
5 מסדי הנתונים המובילים של NoSQL:
-
MongoDB: בסיס נתונים NoSQL פופולרי מאוד, מוכוון לעבודה מול קבצים ומסמכים. ידוע בגמישות וביכולות הגידול שלו, הן לארגונים גדולים והן ליישומים בקנה מידה קטן. קוד פתוח יש לו תמיכה מרחבית מינימלית, אבל זה אמור להספיק לרוב מקרי השימוש; יש לו גם הרחבות או תוספים עשויים לשמש לשימושים מרחביים מתקדמים יותר. היתרון הגדול הוא ביכולת לתשאל מידע מרחבי מגוון ושונה שטוענים אליו ולא טבלאות בודדות כמו בסיס נתונים רלציוני.
-
Cassandra: בסיס נתונים NoSQL פופולרי, מבוזר. הוא תוכנן לזמינות גבוהה וליכולת גידול רבה, עבור כמויות גדולות של נתונים אנליטיים בזמן אמת. קוד פתוח יש לו תמיכה מרחבית דרך תוספים.
-
Couchbase: בסיס נתונים NoSQL פופולרי, מבוזר. הוא ידוע בביצועים הטובים שלו, יכולת הגידול ומודל הנתונים הגמיש שלו. קוד פתוח יש לו תמיכה מרחבית מינימלית, אבל זה אמור להספיק לרוב מקרי השימוש.
-
DynamoDB: שירות בסיס נתונים NoSQL פופולרי, מנוהל במלואו על ידי הענן של AWS. יש לו תמיכה מרחבית מוגבלת דרך הרחבות, אבל זה אמור להספיק לרוב המקרים. מסחרי.
-
Neo4j: בסיס נתונים נפוץ “גרפי” (Graph database). ידוע ביכולות עיבוד מידע הגרפים שלו. יש לו תמיכה מרחבית מינימלית, אבל זה אמור להספיק לרוב מקרי השימוש. מציע שילוב מעניין של בסיס נתונים “גרף” עם נתונים מרחביים. מספק יכולות ניתוח ייחודיות. קוד פתוח
חמשת מחסני הנתונים (Data warehouses) המובילים בענן
-
-
Amazon Redshift, Amazon Athena Redshift: הוא “מחסן נתונים” (Data warehouse) פופולרי, המנוהל במלואו בענן. הוא ידוע ביכולות הגידול שלו והביצועים הטובים שלו. משמש בעיקר לנתונים מובנים ויחסיים. Athena: “מחסן נתונים” נוסף, המשמש לנתונים גולמיים וקבצים המאוחסנים כקבצים. לשניהם יש תמיכה מרחבית סבירה, האמורה להספיק לרוב מקרי השימוש.
-
Google BigQuery: מחסן נתונים לניתוח מידע רב וכן ללמידת מכונה (ML). הוא ידוע ביכולות הגידול שלו ובביצועי השאילתות המהירים שלו. כולל יכולות מרחביות רבות וכן יכולות ויזואליזציה על מפה.
-
Snowflake: פלטפורמת נתונים מבוססת ענן הידועה בגמישות וביכולתה להפריד בין משאבי מחשוב ואחסון. תמיכה מרחבית סבירה, האמורה להספיק לרוב מקרי השימוש.
-
Microsoft Azure Synapse Analytics: שירות “מחסן נתונים” ויכולות ניתוח נתונים.
תמיכה מרחבית טובה, באמצעות SQL Server Spatial.
-
IBM Db2 Warehouse: שירות מחסן נתונים בענן, הידוע בביצועים הגבוהים שלו וביכולת הגידול שלו. תמיכה מרחבית סבירה, האמורה להספיק לרוב מקרי השימוש.
-
**חשוב לי רק להגיד שהמטרה כאן היא לא תחרות מי יותר טוב, כל בסיסי הנתונים כאן (ואלו שלא) טובים מאוד וכל אחד מתאים בדיוק למטרות ספציפיות ולמי שמשתמש בו. המטרה היתה לבחון ולרשום לעצמי ולכל מי שמתעניין בנושא בסיסי נתונים והעולם המרחבי, האם ואיזו תמיכה מרחבית יש לבסיסי הנתונים הפופולריים כדי שאפשר יהיה לדעת, אם ואיך אפשר להטמיע טכנולוגיית מיקום בקלות.
אז באופן לא מפתיע, לכל חמשת המובילים מכל קטגוריה יש תמיכה מרחבית בסיסית עד מתקדמת. בין אם זה בסיס נתונים בקוד פתוח, או מסחרי, זה היה מספיק חשוב שהמפתחים/החברות שמאחוריו הוסיפו את היכולת ממשיכים לשפר אותה עם כל גרסה.
השימוש המרחבי בבסיס נתונים רק יילך ויתעצם והוא, יחסית, עדיין לא מספיק מנוצל. מה שנשאר לכם זה רק להשתמש או לבדוק אותה בבסיס הנתונים או במחסן הנתונים שלכם: להוסיף מידע מרחבי, ניתוח מרחבי וחדשנות. אפשר לבצע העשרה של הנתונים שלכם, לבצע ניתוחים מרחביים שיכולים לפתור בעיות רבות באמצעות שאילתות SQL פשוטות. בהמשך, אם ממש תתעקשו גם על משהו ויזואלי כמו מפה, אפשר גם ליצור בקלות יישומים עם מפות ועוד או כ-API’s.
בהמשך אכתוב ספיציפית על בסיסי נתונים והיכולות שלהם ודוגמאות של שאילתות SQL מרחביות.
אני רן צחורי, מומחה מערכות גיאוגרפיות ומידע מרחבי.
אם אתם צריכים עזרה בבניית או שיפור מערכות מידע בסיסי נתונים ומידע מרחבי, או לנתח ולמצוא תשובות בעזרת SQL מרחבי. נשמח להיות שותפים לתהליך. אל תהססו לפנות אלינו.