FlyCode IT Решения

Самые популярные базы данных в 2024 году

12 Most Popular Databases in 2024

12 самых популярных баз данных в 2024 году

Многие компании используют различные системы управления базами данных, чтобы выбрать наиболее подходящую для своих потребностей. Каждая услуга, будь то социальная сеть, платёжное приложение, сервис бронирования и т. д., хранит огромные объемы данных на своих серверах. Поэтому не удивительно, что спрос на специалистов по управлению базами данных растёт в индустрии информационных технологий со скоростью 9% ежегодно, согласно данным Бюро труда США.

Важность Not SQL баз данных

Базы данных Not SQL (также известные как NoSQL) продолжают испытывать стабильный рост на рынке. Это не удивительно, учитывая, что NoSQL базы данных предлагают масштабируемость и более доступную точку входа в сравнении с SQL базами данных.

Практические решения и ценность

Здесь представлены некоторые из самых популярных баз данных:

  • Elasticsearch: Распределенный поисковый движок, оптимизирующий данные для реального времени поиска и эффективных результатов.
  • Firebase: Облачное хранилище документов, поддерживающее клиентов на JavaScript, Android и iOS.
  • IBM Db2: База данных, созданная корпорацией IBM, обеспечивающая простое хранение и извлечение данных.
  • Oracle: Популярная база данных, предлагающая различные типы данных и поддерживающая различные языки программирования.
  • MariaDB: Открытая база данных, обещающая быть такой же хорошей, как MySQL, но лучше в каждом отношении.
  • Microsoft Access: Система управления базами данных, включенная в пакет продуктов Microsoft 365.
  • Redis: Открытая база данных, использующая ключ-значение и не использующая SQL.
  • MongoDB: База данных без схемы, предлагающая удивительные показатели и легкость масштабирования.
  • SQLite: Единственная реляционная база данных, обычно интегрируемая в конечное приложение в виде библиотеки C.
  • Microsoft SQL Server: Один из самых мощных и широко используемых сервисов, доступных с 1981 года.
  • PostgreSQL: Одна из самых известных и активно поддерживаемых открытых реляционных баз данных.
  • MySQL: Одна из самых популярных баз данных в мире, также открытая.

Если вы хотите внедрить искусственный интеллект в свою компанию, обратитесь к нам для получения консультаций и решений, которые помогут вам использовать данные базы данных для развития вашего бизнеса.

Попробуйте нашего ИИ ассистента в продажах, который поможет улучшить ваши процессы и повысить продуктивность.

IT решения FlyCode

Умная система для медицинской практики

IT-решение для маркетинга клиники

Телемедицина: дополнительный доход для вашей клиники

IT решение по мониторингу пациентов и продаже дополнительных услуг

Умный AI-ассистент для вашей клиники

AI инструменты работы с пациентом медицинское будущее здесь и сейчас

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Оптимизация эффективности больших языковых моделей с помощью Sleep-Time Compute

    Оптимизация больших языковых моделей для бизнес-эффективности Введение в Sleep-Time Compute Недавние достижения исследователей из Letta и UC Berkeley представили метод под названием “Sleep-Time Compute”. Этот подход улучшает эффективность больших языковых моделей (LLMs), используя…

  • Борьба с некорректными данными в больших языковых моделях

    Понимание и снижение загрязнения знаний в больших языковых моделях Введение в большие языковые модели (LLMs) Большие языковые модели (LLMs) – это продвинутые системы ИИ, которые обучаются на обширных текстовых данных. Их способность предсказывать,…

  • Автоматизация бизнес-процессов с помощью AI в Google Colab

    “`html Практические бизнес-решения с использованием Искусственного Интеллекта Использование браузерного ИИ в Google Colab может значительно улучшить бизнес-процессы и повысить эффективность работы. Ниже приведены пошаговые рекомендации для внедрения. Шаг 1: Установка необходимых пакетов Обновите…

  • TurboFNO: Революция в ускорении вычислений нейронных операторов Фурье

    Введение в Fourier Neural Operators Fourier Neural Operators (FNOs) – это современные модели, предназначенные для решения частичных дифференциальных уравнений. Однако существующие архитектуры имеют ограничения, которые мешают их производительности. Это происходит из-за того, как…

  • Корпоративные решения с использованием фреймворка Coral для улучшения совместного мышления в ИИ

    Улучшение Сотрудничества с Искусственным Интеллектом: Рамки Coral Введение Meta AI представила революционную рамку искусственного интеллекта, известную как Collaborative Reasoner (Coral), которая направлена на улучшение навыков совместного мышления в больших языковых моделях (LLMs). Coral…

  • Преобразование приложения FastAPI в сервер MCP: пошаговое руководство

    Преобразование FastAPI приложения в MCP сервер: Практическое руководство Введение FastAPI-MCP – это удобный инструмент, который позволяет приложениям FastAPI легко выставлять свои конечные точки как инструменты протокола Model Context Protocol (MCP). Это руководство продемонстрирует,…

  • Оптимизация данных для предобучения языковых моделей с помощью CLIMB

    Введение в CLIMB: Оптимизация данных для предобучения языковых моделей С ростом сложности языковых моделей (LLMs) выбор правильных данных для предобучения становится критически важным. CLIMB от NVIDIA предлагает решение для автоматизации и оптимизации этого…

  • Руководство по интеграции ИИ для бизнеса от OpenAI

    Практические бизнес-решения для интеграции ИИ 1. Начните с структурированной оценки Перед внедрением проведите тщательную оценку возможных приложений ИИ. Это поможет определить, какие области бизнеса могут извлечь наибольшую пользу от ИИ. Рекомендации: Соберите данные…

  • Улучшение математического мышления в ИИ с помощью дообучения

    Введение Недавние достижения в области больших языковых моделей (LLMs) показывают, что они могут эффективно решать сложные математические задачи с минимальным количеством данных. Исследования, проведенные в UC Berkeley и Allen Institute for AI, разработали…

  • ReZero: Улучшение больших языковых моделей с помощью обучения с подкреплением

    Практические бизнес-решения на основе ReZero Введение в Retrieval-Augmented Generation (RAG) Использование RAG позволяет LLM получать актуальную информацию в реальном времени, что улучшает качество ответов. Это можно применить для улучшения обслуживания клиентов и ускорения…

  • Модель восприятия от Meta AI: новая эра в бизнесе с ИИ

    Модель восприятия языка Meta AI: Бизнес-перспектива Введение в Модель восприятия языка (PLM) Meta AI недавно запустила Модель восприятия языка (PLM), инновационную и открытую платформу для моделирования языка и визуальных данных. Эта модель направлена…

  • Firecrawl Playground: Инструменты для извлечения данных с веб-сайтов

    Firecrawl Playground: Практическое руководство по извлечению данных для бизнеса Введение Веб-скрапинг и извлечение данных необходимы для преобразования неструктурированного веб-контента в полезные инсайты. Firecrawl Playground упрощает этот процесс с помощью интуитивно понятного интерфейса, позволяя…

  • Запуск Perception Encoder от Meta AI: Упрощение визуального восприятия для бизнеса

    Преобразование бизнеса с помощью Perception Encoder от Meta AI Проблема общих визуальных энкодеров Современные AI-системы требуют сложных моделей визуального восприятия для выполнения различных задач. Традиционные модели часто зависят от множества целей предобучения, что…

  • IBM Granite 3.3: Революция в технологии распознавания речи

    Практические бизнес-решения с использованием Granite 3.3 Granite 3.3 от IBM предлагает множество возможностей для улучшения бизнес-процессов и повседневной жизни. Вот как это может помочь вашему бизнесу: 1. Автоматизация процессов Используйте возможности распознавания речи…

  • Практическое руководство по созданию агентов LLM для бизнес-приложений

    Введение OpenAI выпустила руководство по созданию агентов, которое предлагает структурированный подход для реализации автономных систем ИИ. Это руководство поможет инженерным и продуктовым командам эффективно использовать ИИ в бизнесе. Понимание агентов Агенты отличаются от…

  • Запуск Google Gemini 2.5 Flash: Новые Возможности для Бизнеса

    Практические бизнес-решения для внедрения Gemini 2.5 Flash Google представил Gemini 2.5 Flash, продвинутую модель ИИ с улучшенными возможностями рассуждений. Вот несколько практических решений для бизнеса, которые помогут улучшить результаты и повседневную жизнь. Шаг…

  • Создание модульного процесса оценки LLM с Google AI и LangChain

    Построение Модульного Оценочного Пайплайна LLM Введение Оценка больших языковых моделей (LLM) важна для повышения надежности и эффективности искусственного интеллекта в бизнесе. Этот подход позволяет систематически оценивать сильные и слабые стороны LLM по различным…

  • M1: Гибридная модель для эффективного reasoning в бизнесе

    M1: Новый Подход к Рассуждению Искусственного Интеллекта Понимание Необходимости Эффективных Моделей Рассуждения Эффективное рассуждение важно для решения сложных задач в таких областях, как математика и программирование. Традиционные модели на основе трансформеров показали значительные…