数据库是训练各种机器学习和人工智能 (AI) 模型的基础。在过去的二十年里，市场上可用的数据集激增，这使得为您的任务选择合适的数据集变得更具挑战性。同时，大量的数据集意味着您可以找到最适合您所针对的任何应用程序的数据集。
以下是机器学习和 AI 的 10 个最佳数据库列表：
1.MySQL
MySQL 由 Oracle 提供支持，是市场上最受欢迎的数据库之一。它创建于 1995 年，一直是 Facebook、Twitter、Uber 和 Youtube 等大公司使用的顶级开源关系数据库管理系统 (RDBMS) 之一。
是什么导致它的人气上升?一方面，MySQL 提供企业级手势和免费、灵活的社区许可。它还具有升级的商业许可证，并专注于稳健性和稳定性。
以下是 MySQL 的一些主要优点：
保护敏感数据的数据安全层。
有大量数据时的可扩展性。
具有两种独立许可模型的开源 RDBMS。
通过 MySQL 集群的多主 ACID 事务。
支持结构化数据 (SQL) 和半结构化数据 (JSON)。
2.阿帕奇卡桑德拉
另一个顶级机器学习和 AI 数据库是 Apache Cassandra，它是一个开源且高度可扩展的 NoSQL 数据库管理系统。Apache Cassandra 旨在以极快的速度处理大量数据。该数据库也被 Instagram、Netflix 和 Reddit 等知名人士使用。
以下是 Apache Cassandra 的一些主要优势：
处理海量数据。
具有自动分片功能的最具可扩展性的数据库之一。
提供线性水平缩放。
具有多数据中心复制和自动复制的分散式数据库。
通过自动将数据复制到多个节点来实现容错。
3.PostgreSQL
PostgreSQL 是顶级的开源对象关系数据库系统之一。它扩展了 SQL 语言并将其与各种功能相结合，以扩展和安全地存储高度复杂的数据工作负载。PostgreSQL 对于希望构建应用程序的开发人员或希望保护数据完整性的管理员特别有用。它还有助于创建容错环境。
以下是 PostgreSQL 的一些主要优点：
具有强大的访问控制系统的高度安全性。
提供 ACID 交易保证。
PostgreSQL 扩展 Citus Data 提供分布式 SQL 功能。