3 éléments clés à garder à l'esprit lors de la modélisation de données dans une base de données NoSQL

Lorsqu'il s'agit de modéliser des données dans une base de données NoSQL, il y a quelques éléments clés à garder à l'esprit. Tout d'abord, il est important de comprendre la différence entre les bases de données relationnelles et non relationnelles. Les bases de données relationnelles, comme MySQL, stockent les données dans des tables et des lignes. Les bases de données non relationnelles, comme MongoDB, stockent les données dans des documents. Cela signifie que lorsque vous modélisez des données dans une base de données NoSQL, vous devez réfléchir à la manière de structurer vos données de manière logique pour une base de données basée sur des documents. Deuxièmement, il est important de garder à l'esprit les types de requêtes que vous devrez effectuer sur vos données. Dans une base de données relationnelle, vous utilisez généralement SQL pour interroger les données. Cependant, dans une base de données NoSQL, vous devrez utiliser un langage de requête différent. Par exemple, dans MongoDB, vous utiliserez le langage de requête MongoDB (MQL). Enfin, il est important de réfléchir à la manière dont vous allez indexer vos données. Dans une base de données relationnelle, vous indexez généralement les données en créant des index sur les tables et les colonnes. Cependant, dans une base de données NoSQL, vous devrez indexer les données différemment. Par exemple, dans MongoDB, vous pouvez créer des index sur des documents et des champs. En gardant ces trois éléments à l'esprit, vous pouvez modéliser les données d'une base de données NoSQL de manière efficace et évolutive.

Les bases de données SQL réparties sur plusieurs ordinateurs sont conçues pour rompre avec le modèle relationnel. Il existe une idée fausse très répandue selon laquelle les bases de données NoSQL n'ont pas de modèle de données . La première étape de la création d'un schéma consiste à décrire comment les données seront organisées. Étant donné que chaque type de base de données NoSQL possède son propre ensemble de modèles de données, les différences entre eux sont naturelles. Par conséquent, la conception du schéma sera itérative tout au long de la vie de l'application. L'une des considérations les plus importantes pour décider quelle base de données NoSQL utiliser est le cas d'utilisation pour lequel le modèle de données est le mieux adapté. Chaque document stocke plusieurs champs et valeurs en plus d'un large éventail de types de données et de structures de données.

Une variété de langages de requête puissants ont été développés pour traiter différents types de valeurs de champ, et les requêtes peuvent être utilisées pour récupérer des valeurs de champ. Une base de données NoSQL contient une clé et une colonne associée dans chaque ligne, appelées familles de colonnes. C'est la structure sous-jacente qui stocke les données dans chacun des quatre principaux types de bases de données NoSQL. Bien que les détails de l'organisation des données soient très flexibles, parfois même un système « sans schéma » peut être nécessaire. Les bases de données de documents, les bases de données à colonnes larges et les bases de données de graphes ont généralement un langage de requête spécifique intégré.

Exemple de schéma de base de données Nosql

Une base de données NoSQL est une base de données non relationnelle qui n'utilise pas le schéma traditionnel basé sur des tables d'une base de données relationnelle. Les bases de données NoSQL sont souvent utilisées pour stocker de grandes quantités de données qui ne sont pas bien adaptées à une base de données relationnelle, telles que des données non structurées, qui ont un grand nombre de relations ou qui changent constamment.

Il n'est pas nécessaire d'utiliser un schéma fixe pour gérer les données dans les bases de données NoSQL car elles n'ont pas de hiérarchie. En raison du volume de données générées et consommées, les bases de données NoSQL sont utilisées pour les magasins de données distribués avec des exigences de stockage élevées. Twitter, Facebook et Google font partie des entreprises qui utilisent NoSQL pour stocker des données et créer des applications Web en temps réel. Les données peuvent être stockées dans une base de données clé-valeur et utilisées comme paire clé-valeur en les récupérant de la base de données. Les types de base de données de tableau associatif et de collection sont des utilisations courantes de ce type de base de données NoSQL. Un type de document sert généralement de base aux systèmes de gestion de contenu (CMS), aux plateformes de blogs, aux analyses en temps réel et aux applications de commerce électronique. Les données de la base de données graphique peuvent être utilisées pour créer des réseaux sociaux, de la logistique ou des cartes spatiales.

Les vues CouchDB peuvent être définies dans MapReduce à l'aide du système. Selon lui, les magasins de données distribués sont incapables de garantir plus de deux choses sur trois. La cohérence est essentielle pour la cohérence des données en général, même après la fin d'une opération. Si les serveurs ne peuvent pas communiquer entre eux, la tolérance de partition doit être maintenue.

Bases de données Nosql : la nouvelle norme ?

La plate-forme de base de données NoSQL est plus flexible et efficace que la plate-forme de base de données relationnelle traditionnelle . Parce qu'ils ne nécessitent pas de schéma rigide, ces types de bases de données sont souvent plus simples à utiliser. En revanche, ils n'ont pas toutes les capacités d'une base de données relationnelle.

Modélisation des données Nosql

Qu'est-ce qu'un modèle de données NoSQL ? Ce modèle ne repose pas sur l'utilisation d'un système de gestion de base de données relationnelle (RDBMS). En conséquence, le modèle est ambigu sur la façon dont les données interagissent les unes avec les autres - comment tout cela se connecte.

8 modèles de modélisation de données dans Redis est un excellent livre pour apprendre la modélisation de données dans Redis. Il présente huit modèles de données qui peuvent être utilisés pour créer des applications modernes sans les limitations d'une base de données relationnelle traditionnelle, qui peut être d'un coût prohibitif. La plate-forme NoSQL permet l'intégration de deux tables ou collections distinctes avec une seule table. Ils pourront ainsi mieux comprendre leur relation et trouver plus facilement toutes les données pertinentes. Chaque table est sa propre vue dans les applications NoSQL, ce qui signifie que ses performances sont indépendantes de l'application. Une liste limitée (telle que des listes de taille connue) est intégrée en tant que liste illimitée, tandis qu'une liste illimitée est intégrée séparément en tant que liste illimitée. Dans ce cas, c'est celui-là, donc les variables suivantes sont requises : le produit, l'auteur, la date de publication, la note et le commentaire.

Le premier modèle a des relations plusieurs à plusieurs avec des côtés illimités. Dans une base de données relationnelle, vous devez suivre les différents types de produits en les divisant en tables. Il est possible de différencier les champs de type pour les collections en utilisant Redis Stack. Au fur et à mesure que vous progressez dans le modèle de compartiment, vous réduisez les frais généraux en stockant et en gérant les données de séries chronologiques. De nombreux cas d'utilisation peuvent être améliorés en utilisant le modèle de révision conjointement avec des données en temps réel. NoSQL vous permet d'utiliser ces modèles de différentes manières pour réduire la complexité des opérations JOIN. Les opérations JOIN lourdes, telles que les systèmes RH, les CMS, les catalogues de produits et les réseaux sociaux, nécessitent l'utilisation du modèle d'arbre et de graphique.

Il ne repose pas sur l'utilisation d'un système de gestion de base de données relationnelle (RDBMS) pour le renforcement. Les données peuvent être stockées sur un disque, un lecteur en mémoire ou les deux. L'utilisation de Redis et NoSQL pour créer des applications est illustrée dans un certain nombre d'exemples sur Redis Launchpad.

Bases de données Nosql : le meilleur moyen de stocker des données non relationnelles

Les bases de données Somenosql, en revanche, peuvent être exécutées sur des bases de données relationnelles. MongoDB et Cassandra, par exemple, utilisent l'index B-Tree, que l'on retrouve dans un grand nombre de bases de données. Le modèle de graphe utilisé dans Neo4j n'est pas compatible avec les bases de données relationnelles. Les bases de données NoSQL deviennent populaires car elles sont plus flexibles et efficaces que les bases de données conventionnelles . Il n'est pas surprenant qu'une base de données nosql soit un excellent choix si vous avez besoin d'un modèle de données qui n'est pas basé sur le modèle relationnel.

Comment concevoir une base de données Nosql

Il n'y a pas de réponse définitive à cette question, car la meilleure façon de concevoir une base de données NoSQL dépend des besoins spécifiques de l'application. Cependant, il existe quelques conseils généraux qui peuvent être suivis pour s'assurer que la base de données est conçue de manière optimale. Tout d'abord, il est important de comprendre les données qui seront stockées dans la base de données et les relations entre les données. Cela aidera à déterminer le meilleur schéma pour les données. Ensuite, il est important de choisir la bonne technologie de base de données NoSQL pour l'application. Il existe un certain nombre de technologies différentes disponibles, chacune avec ses propres forces et faiblesses. Enfin, il est important de concevoir la base de données pour les performances. Cela signifie considérer des choses comme l'indexation et le partage.

Avec le SGBDR normalisé, vous pouvez tirer parti des atouts inhérents au paradigme relationnel. Le principal avantage des bases de données NoSQL est qu'elles peuvent modéliser des agrégats semi-structurés et des entités dynamiques. Au lieu d'entités et de relations, vous devez réfléchir à la manière de modéliser NoSql en termes de hiérarchie et d'agrégats. la dénormalisation, telle que définie dans RDBMS, ferme efficacement votre base de données vers une base de données NoSQL. Si vous n'avez besoin que d'un sous-ensemble d'un agrégat, vous devrez vous joindre au code, ou si vous avez besoin d'un agrégat d'agrégats, vous devrez l'analyser. Il est essentiel d'identifier vos relations le plus tôt possible.

Conception nosql

Un modèle de données NoSQL, par opposition à une approche orientée application, se concentre sur la façon dont l'application interrogera les données plutôt que sur les relations au sein des données. Plutôt qu'un schéma relationnel rigide, les principes de conception de bases de données NoSQL mettent l'accent sur la flexibilité des données.

Par conséquent, les bases de données NoSQL devraient s'accompagner d'un changement correspondant dans l'architecture de l'application. La complexité du serveur est transférée des bases de données SQL dans le cadre de l'approche NoSQL. Dans cet article, nous examinerons les différents aspects de la gestion des données et recommanderons une architecture qui utilise le niveau de gestion des données plutôt que des bases de données NoSQL. Les bases de données NoSQL orientées objet ont généralement des structures imbriquées pour les entités de données. Lorsque les enfants/sous-structures d'un document parent sont toujours accessibles depuis le document, les structures de données imbriquées fonctionnent bien. Les relations bidirectionnelles peuvent être évitées dans certains cas en utilisant des structures imbriquées. Les relations sont encore nécessaires dans certaines applications critiques.

Il est très bien compris comment gérer les relations avec les SGBDR traditionnels. Comment modéliser des relations à l'aide de bases de données NoSQL ? Vous pouvez essayer l'une des deux stratégies. Une façon de réduire au minimum la duplication des données est d'employer des stratégies de normalisation. Une option consiste à dénormaliser les données, ce qui peut améliorer les performances des requêtes. L'approche NoSQL de la gestion des données risque d'être mal interprétée si elle tente de saper les piliers historiques de la gestion des données d'Edgar Codd. Par conséquent, l'accès à la base de données doit être considéré comme un composant interne de l'implémentation plutôt que comme une API réutilisable.

Il est essentiel de maintenir la cohérence des données entre le stockage et les bases de données NoSQL. Les bases de données de documents clé-valeur ont été indexées à l'aide d'une API d'index similaire à l'API DB de Berkeley. Le W3C a conclu que les bases de données NoSQL devraient avoir un accès programmatique aux index plutôt qu'un accès basé sur les requêtes, selon les rapports. Par conséquent, les contraintes de validité et d'intégrité des données devront toujours être appliquées. En déplaçant la validation hors de la couche de stockage, nous pouvons la centraliser dans notre couche de gestion des données. Les systèmes de réplication basés sur la cohérence, en général, peuvent être implémentés sur des systèmes de stockage de base de données individuels basés sur une sémantique transactionnelle plus stricte. La réplication personnalisée et l'application de la cohérence sont extrêmement utiles pour les applications qui nécessitent une intégrité plus élevée ou qui nécessitent une plus grande évolutivité de la cohérence détendue.

La résolution des conflits dans CouchDB à l'aide de la résolution de conflits de type MVCC (Multi-Version Concurency Control) est parfois naïve. Dans Persevere 2.0, un modèle de données peut être défini et des produits liés à leurs fabricants. Grâce à nos efforts, le modèle d'architecture MVC a été mis en œuvre efficacement. La recapitalisation de ce type de couche d'interface utilisateur en tant que mVC indique un changement d'orientation des préoccupations de modélisation des données dans la logique de l'interface utilisateur.

Qu'est-ce que Nosql et l'exemple ?

Une base de données NoSQL (également appelée SQL) est un type de base de données qui stocke les données d'une manière différente d'une base de données relationnelle. Le terme NoSQL fait référence à un modèle de données qui permet la conception d'une variété de bases de données. Les types de documents, les types de valeurs-clés, les types de colonnes larges et les graphiques sont les plus courants.

Quelle est l'architecture de Nosql ?

Avec l' approche de base de données NoSQL , les serveurs exécutant des bases de données SQL ne sont plus tenus de gérer de grandes quantités de données. La validation, le contrôle d'accès, le mappage des données, les activités corrélationnelles, la résolution des conflits, le maintien des contraintes d'intégrité et les procédures déclenchées sont tous supprimés de la couche base de données.

Les avantages des bases de données cloud Nosql

L'utilisation d'une base de données cloud nosql par rapport à une base de données relationnelle traditionnelle présente plusieurs avantages. Ils sont plus flexibles en termes de mise à l'échelle. Ils sont plus performants en termes d'opérations de lecture et d'écriture que les autres types de logiciels. Le troisième avantage est qu'ils gèrent mieux les changements de données.

Quel outil est utilisé pour la conception de base de données Nosql ?

Hackolade, DbSchema et Cassandra Data Modeler font partie des outils de conception de schéma de base de données NoSQL. La conception de schéma visuel de Hackolade est idéale pour les bases de données NoSQL de tout type. DbSchema extrait les schémas des bases de données NoSQL existantes et les convertit en XML.

Sql ou Nosql ?

Les modèles de données NoSQL ont gagné en popularité car ils sont simples à utiliser et manquent de cohérence entre les produits. Les bases de données SQL facilitent l'exécution de requêtes complexes sur des données structurées en traitant les requêtes et en joignant les données entre les tables. Le manque de cohérence entre les bases de données NoSQL, ainsi que la nécessité d'interroger les données plus fréquemment, peuvent entraîner une augmentation du temps d'interrogation. Si vous avez besoin d'interroger rapidement des données à des fins d'analyse, une base de données SQL est la solution la plus probable. Cependant, si vous avez besoin de stocker des données dans un format plus flexible et moins structuré, un modèle de données NoSQL peut vous convenir mieux.

Document NosqlComment

Les bases de données de documents Nosql deviennent de plus en plus populaires à mesure que le besoin de solutions de gestion de données plus rapides et plus flexibles augmente. Ces bases de données sont conçues pour fournir des performances, une évolutivité et une flexibilité élevées, ce qui les rend idéales pour une large gamme d'applications.

Les bases de données orientées document sont une approche moderne qui utilise JSON plutôt que des colonnes et des lignes comme stockage de données. Lorsque vous travaillez avec des données semi-structurées, vous pouvez gérer des problèmes plus difficiles à appréhender avec les SGBDR. Les magasins de documents sont une solution naturelle et flexible pour les développeurs agiles, qui peuvent travailler plus rapidement en les utilisant. Le langage de requête expressif et l'indexation à multiples facettes vous offrent une variété d'options de requête. Vous pouvez toujours bénéficier de la garantie de la base de données relationnelle en effectuant des transactions ACID. Vous pouvez en savoir plus sur la façon dont les systèmes distribués peuvent augmenter l'évolutivité et la résilience de vos données en visitant distributedsystems.com. Les documents individuels sont des unités indépendantes, ce qui facilite la distribution sur les serveurs sans nuire à la localisation des données.

L'utilisation d'une modélisation intuitive et pratique dans les bases de données documentaires permet aux modèles de lire plus rapidement que ceux utilisés dans les bases de données relationnelles. La qualité des données devrait être inférieure et il existe un risque de détérioration des données en raison de tableaux rigides. Il n'y a pas de mise à l'échelle native dans la base de données relationnelle, donc si vous souhaitez partitionner (fractionner) votre base de données existante, vous devrez payer pour un système de mise à l'échelle coûteux. Les bases de données orientées documents peuvent stocker différents types de documents et ne sont généralement pas obligées de saisir des champs. Malgré le fait que chaque domaine soit distinct, il existe une composition structurelle commune. Chaque document contient un identifiant unique qui peut être utilisé pour ajouter, modifier, supprimer ou demander des informations. L'encapsulation des données (ou informations) encapsulées se fait généralement dans un format standard ou un décodage.

Les bases de données orientées documents ont une structure beaucoup plus flexible qu'une base de données traditionnelle . Les données sont enregistrées directement à partir du document plutôt qu'à partir des colonnes de la base de données lorsqu'elles sont interrogées. Les seuls champs de données qui doivent être ajoutés sont ceux qui sont pertinents pour l'ensemble de données dans le magasin de documents.

Pourquoi les documents sont meilleurs que les tables relationnelles pour stocker des fichiers

Les documents sont fréquemment utilisés pour stocker des fichiers car ils sont plus efficaces que les bases de données relationnelles pour le stockage de fichiers volumineux. Les documents documentaires ont également l'avantage d'être pratiques à rechercher et à manipuler.