1 Big Data et Nosql : une comparaison de deux méthodes de stockage de données

Le big data est un terme utilisé pour décrire un grand volume de données généré quotidiennement par les entreprises et les particuliers. Ces données peuvent se présenter sous la forme de données structurées, de données non structurées ou d'une combinaison des deux. On estime que le monde génère 2,5 quintillions d'octets de données chaque jour, et cette quantité ne devrait qu'augmenter à l'avenir. Nosql est un terme utilisé pour décrire une base de données qui n'utilise pas le modèle de base de données relationnelle traditionnel . Au lieu de cela, les bases de données nosql sont conçues pour être plus flexibles et évolutives. Ils sont souvent utilisés pour stocker de grandes quantités de données qui ne sont pas bien adaptées aux bases de données relationnelles.

Les bases de données NoSQL peuvent offrir une variété d'avantages par rapport aux bases de données relationnelles. Les bases de données NoSQL, qui ont des modèles de données flexibles, évoluent horizontalement et peuvent effectuer des requêtes extrêmement rapides, sont idéales pour les développeurs. Il est courant que les bases de données NoSQL aient des structures de schéma très flexibles.

BigQuery, par exemple, a un dialecte SQL conforme à l'ANSI, donc si vous connaissez déjà SQL, vous ne serez pas concerné. Il est prudent de supposer que vous serviriez des applications qui utilisent Bigtable comme base de données plutôt que celles qui interrogent BigQuery la grande majorité du temps.

Les solutions de stockage de Big Data doivent être capables de traiter et de stocker de grandes quantités de données, en les convertissant dans un format pouvant être utilisé pour l'analyse. Il s'agit d'un type de base de données qui peut être mis à l'échelle horizontalement et peut gérer de grandes quantités de données en raison de sa nature non relationnelle.

La capacité d'une base de données NoSQL à stocker des types illimités de données non structurées la rend idéale pour les gros volumes de données non structurées. De plus, il a la capacité de changer les types de données lors de vos déplacements. Il contient des informations provenant d'une base de données de documents. Par conséquent, il n'est pas nécessaire de définir le type de données à l'avance.

Quelle est la différence entre Nosql et le Big Data ?

Un framework NoSQL est un meilleur choix pour les entreprises dont les charges de travail sont davantage concernées par le traitement et l'analyse rapides de quantités massives de données diverses et non structurées, telles que le Big Data. Les bases de données NoSQL ne sont pas contraintes par les contraintes d'un modèle de schéma, comme le sont les bases de données relationnelles.

Les bases de données NoSQL deviennent de plus en plus populaires dans le monde opérationnel en tant que charges de travail à la fois relationnelles et NoSQL. Hadoop, par exemple, est un bon choix pour les cas d'utilisation d'analyse et d'archivage historique, tandis que NoSQL brille dans les charges de travail opérationnelles. Plus tard, les bases de données NoSQL, telles que les bases de données de documents/JSON et de graphes, ont été créées à partir de zéro en tant que bases de données de stockage clé-valeur . Elles sont plus pratiques à utiliser, plus performantes et peuvent gérer une plus grande quantité de données que les bases de données relationnelles traditionnelles. En général, les bases de données NoSQL constituent un excellent choix pour les charges de travail opérationnelles qui nécessitent un accès plus rapide aux données, une surcharge réduite et la capacité de gérer une grande quantité de données. En conséquence, ils peuvent être utilisés pour analyser des archives historiques et faire des analyses.

Quelle est la différence entre le Big Data et la base de données ?

Les données structurées sont une partie importante des systèmes de bases de données. Un système Big Data est défini comme un système capable de traiter des types de données structurées, semi-structurées, de base de données et non structurées. Pour générer des données traditionnelles, elles sont généralement générées une heure ou une journée à la fois.

Quelle est la différence entre Sql et Nosql ?

Les bases de données SQL ont une mise à l'échelle verticale, tandis que les bases de données NoSQL ont des capacités de mise à l'échelle horizontale. Les bases de données SQL, contrairement aux bases de données NoSQL, sont basées sur des tables, tandis que les bases de données NoSQL sont des magasins basés sur des documents, des valeurs clés, des graphiques et des colonnes larges. Les bases de données SQL sont mieux adaptées aux transactions multi-lignes, tandis que les bases de données NoSQL sont mieux adaptées aux données non structurées, telles que les documents.

Certaines bases de données NoSQL ont des forces et des faiblesses propres à chaque type. Les bases de données Document NoSQL sont bien adaptées aux applications qui nécessitent de grandes quantités de stockage de texte, telles que les blogs et les wikis. Ils peuvent également être utilisés pour des applications à mise à l'échelle horizontale car ils peuvent prendre en charge un grand nombre de nœuds. Une base de données NoSQL avec stockage clé-valeur est idéale pour les applications qui doivent stocker de petites quantités de données, telles que des caches ou des tables temporaires. Les bases de données NoSQL à colonnes larges sont idéales pour les applications à dimensionnement vertical car elles peuvent prendre en charge un grand nombre de colonnes. Une base de données graphique NoSQL est un excellent choix pour les applications qui nécessitent le stockage de grandes quantités de données dans un format graphique. De plus, ils sont bien adaptés aux applications nécessitant le stockage de grandes quantités de données dans des tables difficiles à organiser. Il existe plusieurs types de bases de données NoSQL disponibles, chacune avec son propre ensemble de forces et de faiblesses. Choisir la bonne base de données NoSQL pour votre application se traduira par un ensemble d'avantages et d'inconvénients pour chaque type de base de données NoSQL.

Qu'entendez-vous par Big Data dans Nosql ?

Dans le contexte des bases de données NoSQL, le « big data » fait référence à des ensembles de données trop volumineux ou trop complexes pour être traités et analysés à l'aide de systèmes de gestion de bases de données relationnelles traditionnels. Les bases de données NoSQL sont conçues pour évoluer horizontalement, ce qui signifie qu'elles peuvent gérer de très grands ensembles de données en ajoutant plus de nœuds (serveurs) au système. De plus, les bases de données NoSQL sont souvent plus flexibles que les bases de données relationnelles, ce qui les rend bien adaptées à la gestion de données non structurées ou semi-structurées.

Avec l'essor des bases de données NoSQL, elles offrent plusieurs avantages par rapport aux bases de données relationnelles traditionnelles. Ils peuvent gérer de grandes quantités de données de manière plus efficace et plus rapide, ce qui est idéal pour les applications qui nécessitent un traitement de gros volumes de données sur une courte période. Bien que les bases de données NoSQL ne soient pas sans défauts, elles offrent certains avantages. De nombreuses bases de données ne répondent pas aux exigences ACID strictes des bases de données traditionnelles , ce qui entraîne des incohérences de données. De plus, les bases de données NoSQL manquent d'outils de gestion et de surveillance matures, ce qui peut rendre difficile le dépannage et l'optimisation de la base de données. Malgré ces limitations, les bases de données NoSQL restent viables dans certaines applications. Si vous recherchez une base de données plus efficace et évolutive, mais qui ne nécessite pas la rigidité d'une base de données relationnelle traditionnelle, les bases de données NoSQL sont une bonne option.

Qu'entendez-vous par Nosql ?

En général, NoSQL, également connu sous le nom de "non seulement SQL", "non-SQL" et "DBaaS", est une approche de conception de base de données qui permet de stocker et de récupérer des données de manière plus ouverte que les bases de données basées sur des structures relationnelles traditionnelles. .

Pourquoi Nosql est-il meilleur pour le Big Data

Les bases de données NoSQL sont meilleures pour le Big Data car elles peuvent gérer un grand volume de données plus efficacement qu'une base de données relationnelle traditionnelle. Les bases de données NoSQL sont conçues pour être évolutives horizontalement, ce qui signifie qu'elles peuvent être facilement mises à l'échelle pour gérer plus de données. Ils ont également un schéma plus flexible, ce qui facilite l'ajout de nouveaux types de données et l'ajout de nouveaux champs aux données existantes.

Il est courant que les bases de données traitent des types de données spécifiques. Par conséquent, vous devez d'abord spécifier le schéma avant de pouvoir commencer à utiliser l'application. Pour commencer, vous n'avez rien à faire en NoSQL. La base de données peut être utilisée pour ajouter de nouveaux types de données selon les besoins. Par conséquent, vous pouvez gérer une plus large gamme de données sans modifier le schéma. Les bases de données SQL, en revanche, sont nettement plus rapides que les bases de données NoSQL. Étant donné que NoSQL ne prend pas en charge les données relationnelles, il ne convient pas à l'utilisation. Les bases de données SQL sont bien plus complexes que les bases de données NoSQL. Comme NoSQL est léger, il n'y a pas de données trop volumineuses. Si vous avez besoin de stocker beaucoup de données, les bases de données SQL sont un bon choix.

Différence entre SQL et Nosql

Il existe quelques différences essentielles entre les bases de données SQL et NoSQL. Les bases de données SQL sont relationnelles, ce qui signifie que les données sont stockées dans des tables et que les relations entre les tables sont définies par des clés. Les bases de données NoSQL sont non relationnelles, ce qui signifie que les données sont stockées dans des collections de documents. De plus, les bases de données SQL sont généralement conformes à ACID, ce qui signifie que les transactions sont atomiques, cohérentes, isolées et durables. Les bases de données NoSQL sont souvent conformes à BASE, ce qui signifie qu'elles sont finalement cohérentes. Enfin, les bases de données SQL sont basées sur un schéma, ce qui signifie que la structure des données est définie par le schéma de la base de données. Les bases de données NoSQL sont souvent sans schéma, ce qui signifie que la structure des données n'est pas définie par le schéma de la base de données.

NoSQL est généralement plus efficace dans la normalisation des données par rapport à SQL, mais cette différence n'est pas toujours visible. Lorsque vous interrogez des données au format JSON, SQL est plus efficace que JSON.
SQL et NoSQL n'ont en fait pas besoin d'être écrits pour faire leur travail. C'est un avantage pour certaines applications car cela leur permet d'accéder facilement aux bases de données NoSQL par rapport aux bases de données SQL.
Cet avantage peut ne pas s'appliquer du tout à toutes les applications. Il est possible que si vous devez modifier le comportement d'une base de données SQL, vous deviez écrire du code.
De plus, NoSQL est plus rigide que SQL. Une base de données NoSQL ne peut pas être ajoutée ou supprimée sans affecter toutes ses données.
NoSQL, en revanche, est plus agile que SQL. les nœuds d'une base de données NoSQL peuvent être ajoutés ou supprimés sans affecter le reste de la base de données.
Un autre avantage des bases de données NoSQL est qu'elles peuvent être mises à l'échelle beaucoup plus facilement que les bases de données SQL. L'ajout de plusieurs nœuds à une base de données NoSQL peut nécessiter plus de ressources que l'ajout de lignes à une base de données SQL.
L'utilisation de bases de données SQL et NoSQL présente de nombreux avantages et inconvénients. Il est essentiel que vous considériez les exigences spécifiques de votre application avant de choisir l'un plutôt que l'autre.

Types de bases de données Nosql

Les bases de données NoSQL se répartissent en quatre catégories principales : les magasins clé-valeur, les bases de données de documents, les bases de données de familles de colonnes et les bases de données de graphes. Chaque type de base de données NoSQL est conçu pour un type spécifique de modèle de données. Les magasins clé-valeur, le type le plus simple de base de données NoSQL, sont optimisés pour stocker un grand nombre d'enregistrements avec une indexation minimale. Les enregistrements d'un magasin clé-valeur sont organisés avec une clé qui identifie de manière unique chaque enregistrement. La valeur est généralement un gros blob de données non structuré. Les bases de données de documents, telles que MongoDB, stockent les données dans des documents de type JSON. Chaque document peut contenir n'importe quel nombre de paires clé-valeur, et la structure de chaque document peut être différente des autres documents de la même collection. Les bases de données de famille de colonnes, telles que Cassandra, stockent les données dans des colonnes au lieu de lignes. Chaque ligne peut avoir un nombre différent de colonnes, et les colonnes de chaque ligne peuvent être dans n'importe quel ordre. Les bases de données de graphes, telles que Neo4j, stockent les données dans une structure de graphe avec des nœuds, des arêtes et des propriétés. Les nœuds représentent des entités, telles que des personnes ou des entreprises, et les arêtes représentent les relations entre elles.

Lorsque vous montez en charge, une base de données peut croître horizontalement et ajouter plus de nœuds si nécessaire. Le terme « réplication » fait référence au fait que les données sont automatiquement récupérées en cas de défaillance d'un nœud sur plusieurs nœuds. Grâce à une structure de données flexible, les données peuvent être stockées dans une variété de formats, y compris texte, JSON et XML, sans avoir à modifier le code de l'application. Plusieurs techniques peuvent être utilisées pour augmenter les performances des systèmes NoSQL , notamment le stockage orienté colonne, les algorithmes mapreduce et le sharding. De plus, la mise à l'échelle horizontale permet de diviser la base de données en éléments plus petits, ce qui permet de réduire ou d'augmenter chaque élément selon les besoins. Les bases de données NoSQL offrent un certain nombre d'avantages par rapport aux bases de données relationnelles traditionnelles, telles qu'une évolutivité et une flexibilité accrues. Ils peuvent également être utilisés pour exécuter des applications temps réel en temps réel car ils nécessitent des performances élevées et un accès simple à de grandes quantités de données.

Qu'est-ce que Nosql

Nosql est un type de base de données conçu pour être évolutif et flexible. C'est un bon choix pour les applications qui doivent gérer de grandes quantités de données ou qui nécessitent des réponses en temps réel.

Les bases de données NoSQL sont de plus en plus populaires car elles offrent une variété d'avantages par rapport aux bases de données relationnelles traditionnelles. Ils sont généralement plus rapides, plus évolutifs et moins coûteux à entretenir. L'une des bases de données NoSQL les plus populaires est Cassandra. Contrairement aux lignes, qui stockent les données dans une grille, les colonnes stockent les données dans Cassandra. Par conséquent, les données d'une base de données n'ont pas besoin d'être organisées de manière spécifique. Une base de données NoSQL peut également être utilisée pour exécuter des applications plus volumineuses car elle est hautement adaptable. De plus, comme une base de données NoSQL n'a pas besoin d'être organisée de manière spécifique, elle peut être augmentée ou réduite pour répondre à l'évolution des besoins. Un inconvénient des bases de données NoSQL est qu'elles sont incapables d'effectuer des jointures. Les données ne peuvent pas être combinées avec d'autres données pour former une image plus complète car elles sont stockées dans des colonnes plutôt que dans des lignes. Les bases de données NoSQL sont un excellent choix pour stocker des données en général. Contrairement aux bases de données relationnelles traditionnelles, elles sont souvent plus rapides, plus évolutives et moins coûteuses à entretenir.

Bases de données Nosql

Les bases de données Nosql sont des bases de données qui n'utilisent pas le modèle de base de données relationnelle traditionnel. Au lieu de cela, ils utilisent une variété de modèles différents, y compris des bases de données de valeurs-clés, de documents, de colonnes et de graphiques. Les bases de données Nosql sont souvent plus évolutives et performantes que les bases de données relationnelles, et sont bien adaptées aux cas d'utilisation où les données ne sont pas bien adaptées au modèle relationnel.

Bien qu'il soit plus avancé que SQL, Hadoop a gagné en popularité dans l'industrie en raison de sa capacité à gérer plus efficacement de grands ensembles de données. SQL peut être une option plus rentable pour les requêtes plus complexes que Hadoop pour les requêtes plus simples, mais c'est aussi une option plus sûre pour les requêtes plus simples.