3 choses à garder à l'esprit lors de la modélisation de données pour une base de données NoSQL

Les bases de données NoSQL sont de plus en plus populaires car la quantité de données générées continue de croître à un rythme exponentiel. Contrairement aux bases de données relationnelles traditionnelles, qui sont basées sur un schéma fixe, les bases de données NoSQL sont sans schéma, ce qui les rend beaucoup plus flexibles et plus faciles à mettre à l'échelle. Lorsqu'il s'agit de modéliser des données pour une base de données NoSQL, il y a quelques points à garder à l'esprit. Tout d'abord, comme il n'y a pas de schéma, vous n'avez pas à vous soucier de la définition des colonnes ou des types de données. Cela signifie que vous pouvez structurer vos données comme bon vous semble. Deuxièmement, comme les bases de données NoSQL sont conçues pour être évolutives, vous devez réfléchir à la manière dont vos données seront distribuées sur plusieurs serveurs. C'est ce qu'on appelle le sharding, et c'est quelque chose qui doit être pris en compte dès le début lors de la conception de votre modèle de données. Enfin, les bases de données NoSQL sont souvent utilisées pour stocker de grandes quantités de données non structurées. Cela signifie que votre modèle de données sera probablement beaucoup plus simple qu'il ne le serait pour une base de données relationnelle. Gardez ces éléments à l'esprit et vous serez sur la bonne voie pour modéliser les données d'une base de données NoSQL.

Dans les bases de données SQL, chaque fois qu'il y a duplication de données, elles sont récupérées dans une autre table. Les modèles de données sont créés à l'aide des réponses de l'API REST, qui sont tracées par rapport à une ligne dans la base de données. Pour joindre plusieurs lignes à une seule table, vous ne devez pas retourner sur le disque plus d'une fois. Une base de données NoSQL a de meilleures performances car elle est distribuée plus largement. Dans une base de données NoSQL, les lignes peuvent contenir différents champs. Vous n'avez pas besoin de stocker des données dans plusieurs tables si vous n'avez pas besoin de conserver différents types de données comme les détails de la commande ou les informations sur les clients. Les bases de données NoSQL, qui peuvent être partitionnées en plusieurs partitions, peuvent être déployées sur une variété de serveurs.

La clé de partition détermine dans quelle partition une ligne est divisée. Les index secondaires de DynamoDB sont disponibles en deux variétés : local et global. Alors qu'un index secondaire local a une clé de tri qui diffère de la clé de partition, elle doit être identique. De plus, un index secondaire global peut être utilisé pour créer une vue unifiée de tous les éléments de votre portefeuille. La lecture de 100 lignes à partir d'un disque peut être inefficace si vous souhaitez les filtrer et ne renvoyer que 2 lignes. Il est essentiel de se rappeler que si vous utilisez des bases de données NoSQL, vous devez modéliser vos données d'une manière différente que si vous les modélisiez dans des bases de données relationnelles. Parce que les données doivent être structurées en fonction de la requête attendue, les bases de données NoSQL sont parfois considérées comme moins flexibles que les bases de données basées sur des structures de données relationnelles .

La question est de savoir si vous encodez les relations explicitement dans un RDBMS ou implicitement dans une NoDatabase. L'avantage de NoSQL est sa capacité à évoluer. L'instance RDS peut fonctionner à une capacité maximale de 1 To de mémoire et 128 vCPU, soit plus du double de la capacité de 99 % des startups. DynamoDB, en revanche, n'est disponible que via Amazon Web Services, tandis que les bases de données open source ne vous enferment pas dans un fournisseur de cloud.

Le terme NoSQL fait référence à quatre types de bases de données : les magasins clé-valeur, les magasins basés sur des documents, les magasins basés sur des colonnes et les magasins basés sur des graphiques. Les trois principaux types de modélisation de données NoSQL sont conceptuels, généraux et hiérarchiques.

Qu'est-ce qu'un modèle de données NoSQL ? Le modèle ne repose pas sur un système de gestion de base de données relationnelle (RDBMS). Par conséquent, le modèle ne précise pas comment les données sont liées ou comment tout cela se connecte.

La possibilité d'interroger de grandes quantités de données est l'une des caractéristiques les plus importantes des systèmes NoSQL . Les bases de données de documents peuvent prendre en charge un large éventail d'applications car elles offrent le plus de fonctionnalités. Les données sont accessibles de différentes manières, notamment en utilisant des clés primaires dans des magasins clé-valeur et des magasins à colonnes larges.

L'objectif des bases de données NoSQL est de rompre avec les lignes et les colonnes d'une base de données relationnelle. La plupart des gens confondent les bases de données NoSQL avec l'absence d'un modèle de données, ce qui est une idée fausse courante. La section précédente décrit comment les données seront organisées dans un schéma.

Exemple de modélisation de données Nosql

Il existe de nombreuses façons de modéliser des données dans une base de données Nosql, et la meilleure approche dépend de l'application spécifique et des exigences en matière de données. Par exemple, une manière courante de modéliser des données dans un magasin clé-valeur consiste à utiliser une carte de hachage, qui permet une recherche rapide des enregistrements par clé. Une autre façon populaire de modéliser des données dans une base de données orientée document consiste à utiliser des documents imbriqués, qui peuvent représenter des structures de données complexes plus efficacement qu'une base de données relationnelle traditionnelle .

Outils de modélisation de base de données Nosql

En ce qui concerne les outils de modélisation de base de données nosql , vous avez le choix entre plusieurs options. Par exemple, il existe des outils qui se concentrent sur la conception et la visualisation de votre modèle de données, ainsi que d'autres qui se concentrent sur la gestion et l'optimisation de votre base de données nosql. Quels que soient vos besoins spécifiques, il existe probablement un outil de modélisation de base de données nosql qui peut vous aider.

Les bases de données NoSQL sont conçues pour être plus flexibles que les bases de données relationnelles en les décomposant en plus petits morceaux. La plupart des gens confondent les bases de données NoSQL avec l'absence de modèle de données. Comprendre comment les données seront organisées est une étape importante dans la formation d'un schéma. Ces différences se refléteront dans les modèles de données pour chacun des quatre principaux types de bases de données NoSQL. Par conséquent, la conception du schéma sera itérative dans le temps afin de répondre aux besoins de l'application. Pour choisir la base de données NoSQL qui vous convient, vous devez d'abord déterminer le modèle de données le mieux adapté à votre cas d'utilisation. Il existe de nombreux types de types de données et de structures de données parmi lesquels choisir lorsqu'il s'agit de stocker des valeurs et des champs dans chaque document.

Plusieurs langages de requête puissants ont été développés pour gérer un large éventail de types de valeurs de champ, et les champs sont récupérés à l'aide de requêtes. Une ligne dans une base de données NoSQL est composée d'une clé et d'une colonne associée, appelée famille de colonnes. Les bases de données NoSQL sont composées de quatre types de structures sous-jacentes qui stockent des données. Bien que la manière dont les données sont organisées soit très adaptable, elle peut parfois être qualifiée de sans XML. Les bases de données de documents, les bases de données à colonnes larges et les bases de données de graphes sont généralement configurées pour utiliser un langage de requête spécifique.

Les bases de données NoSQL gagnent en popularité car elles offrent un moyen plus flexible et dynamique de stocker des données. Étant donné que ces bases de données sont conçues pour le cloud, elles peuvent évoluer horizontalement, ce qui les rend idéales pour les entreprises qui souhaitent suivre une croissance rapide.

Qu'est-ce qu'un outil de modélisation de base de données ?

Un outil de modélisation de données est une application logicielle qui vous permet de créer des structures de base de données basées sur des diagrammes, ce qui facilite la création d'une structure de données adaptée à vos besoins. Les utilisateurs peuvent créer des infographies, des diagrammes, des visualisations de données et des organigrammes adaptés à leur secteur spécifique.

Meilleures pratiques de conception de base de données Nosql

Lors de la conception d'une base de données NoSQL, il est important de tenir compte des bonnes pratiques suivantes :
1. Restez simple : les bases de données NoSQL sont conçues pour être simples et faciles à utiliser. Par conséquent, il est important de garder la conception aussi simple que possible.
2. Évitez les jointures : les jointures ne sont pas prises en charge dans les bases de données NoSQL. Par conséquent, il est important de les éviter lors de la conception de la base de données.
3. dénormaliser les données : la dénormalisation des données est une pratique courante dans les bases de données NoSQL. Cela signifie que les données sont dupliquées afin d'améliorer les performances.
4. Utilisez un schéma : un schéma n'est pas obligatoire dans une base de données NoSQL, mais il peut être utile pour organiser les données.
5. Utilisez les types de données appropriés : les bases de données NoSQL prennent en charge une variété de types de données. Il est important de choisir le type de données approprié pour chaque champ de la base de données.

Il est possible d'utiliser les forces du paradigme relationnel dans la dénormalisation du SGBDR. Les bases de données NoSQL sont un outil fantastique pour créer des entités dynamiques et des agrégats semi-structurés. Au lieu de penser aux entités et aux relations, modélisez NoSql en utilisant une approche de hiérarchie et d'agrégats. La dénormalisation dans RDBMS ferme efficacement votre base de données en NoSQL. Si vous avez besoin d'un grand agrégat d'agrégats, vous devez vous joindre au code, ou si vous avez besoin d'un petit agrégat, vous devez l'analyser. Vous devriez en savoir plus sur vos relations dès que possible.

Diagramme de base de données Nosql

Le diagramme de base de données Nosql est un type de base de données qui stocke les données dans un format différent de la base de données relationnelle traditionnelle. Les bases de données Nosql sont souvent utilisées pour des applications nécessitant un niveau élevé d'évolutivité et de performances.

Le nom et la structure des diagrammes de modélisation des données diffèrent de ceux des diagrammes ER et de classe. Les règles de relations NoSQL, telles que simplifiées par le développeur, sont destinées à aider les développeurs à démarrer avec NoSQL. Lors de la modélisation, il est toujours préférable de planifier à l'avance les opérations de lecture et d'écriture. Ce n'est jamais une bonne idée de mettre des documents avec un nombre croissant de références ou de numéros dans un autre document. En conséquence, de nombreux articles sur le marché continueront de croître, nous ne pouvons donc pas intégrer ou ajouter leurs identifiants aux produits en tant que références. Une autre collection peut être créée pour stocker plusieurs transactions, ou vous pouvez simplement insérer un champ d'identifiant unique (par exemple, id transaction) dans toutes les transactions effectuées dans un groupe. Le nom et les principes de conception de la modélisation de données NoSQL ne sont pas aussi solides que ceux de SQL.

Pour faciliter la lecture, il est toujours préférable d'inclure les symboles qui composent le schéma. Le produit comporte de nombreuses transactions, qui sont totalement facultatives, mais des conditions doivent être remplies. Au fur et à mesure du développement de l'application, le schéma ci-dessous devra peut-être être amélioré.

Les avantages et les inconvénients des bases de données Nosql

Les bases de données Nosql sont conçues pour des données semi-structurées. Le modèle relationnel n'est pas adapté à cela. Un magasin clé-valeur est un excellent choix car il stocke les données dans une variété de paires clé-valeur.

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 le Big Data et les applications Web en temps réel.

La base de données NoSQL, contrairement aux bases de données relationnelles, ne nécessite pas de schéma fixe pour stocker les données. L'objectif principal des bases de données NoSQL est de permettre le stockage de données à grande échelle dans des systèmes distribués. Des entreprises comme Twitter, Facebook et Google utilisent NoSQL pour analyser d'énormes quantités de données et créer des applications Web en temps réel. Les données sont stockées dans une base de données et récupérées sous la forme d'une paire de clés avec la valeur de la clé. Ce type de base de données NoSQL peut être utilisé pour stocker des informations dans une collection, un dictionnaire ou un tableau associatif. Les types de documents sont couramment utilisés dans les systèmes de gestion de contenu, les plateformes de blogs, les analyses en temps réel et le commerce électronique. La plupart du temps, les bases de données à base de graphes sont utilisées pour stocker des données dans les réseaux sociaux, la logistique ou les bases de données spatiales.

À l'aide de l'outil MapReduce, vous pouvez définir des vues dans CouchDB. Selon ce principe, un magasin de données distribué ne peut pas garantir plus de deux choses sur trois. La cohérence des données est indispensable : les données ne doivent pas être modifiées même après l'exécution d'une opération. Il est essentiel que la tolérance de partition du système soit maintenue même si la communication entre les serveurs n'est pas stable.

Les bases de données Nosql ont-elles un schéma ?

NoSQL a-t-il un schéma ? Contrairement aux bases de données relationnelles, qui ont une hiérarchie de fonctions, les bases de données NoSQL n'en ont pas. La structure sous-jacente de chacun des quatre principaux types de bases de données NoSQL est utilisée pour stocker les données.

Données de la manière qui convient le mieux à votre application. Les trois types de schéma dans Mongodb

MongoDB présente de nombreux avantages, notamment sa facilité d'utilisation et sa facilité de maintenance. La version la plus simple de ce système est plus simple car elle ne nécessite pas l'utilisation d'un schéma complexe. Grâce à son schéma flexible, vous pouvez modéliser vos données de la meilleure façon pour votre application. Dans cet article, nous allons passer en revue la modélisation des données dans MongoDB. Les données de MongoDB peuvent changer par défaut. Les structures de document ne sont pas automatiquement appliquées par les collections. Par conséquent, vous avez la possibilité de concevoir des modèles de données qui répondent au mieux aux besoins de votre application tout en répondant à ses exigences de performances. MongoDB utilise les trois types de schémas : logique, physique et vue. Le schéma logique d'une base de données décrit la manière dont elle est écrite. À l'aide d'un schéma logique, vous pouvez définir la structure d'une base de données appelée Produits et créer une liste de produits. Le schéma logique est utilisé pour définir les relations entre les données d'une base de données et pour déterminer comment elles sont stockées. Le schéma physique est défini par la base de données physique. Vous pouvez utiliser un schéma physique pour définir la structure des données dans une base de données appelée Produits, par exemple. Il déterminera également comment les données sont indexées et recherchées ; le schéma physique se trouve dans un répertoire ou sur un disque. Dans une base de données au niveau de la vue, le schéma de vue décrit la conception de la base de données. Un schéma de vue peut être utilisé pour définir la structure d'une base de données appelée Produits, par exemple. Alors que le schéma de vue définit la structure d'un ensemble de données, il ne détermine pas comment il est stocké. Vous pourrez cependant utiliser n'importe quelle technologie de stockage pouvant supporter des documents grâce à elle. MongoDB prend en charge les schémas basés sur trois types différents. Un schéma logique est une méthode pour définir la structure de vos données, alors qu'un schéma physique est une méthode pour définir le format de stockage de vos données, et un schéma de vue est une méthode pour définir la structure de vos données mais pas pour déterminer comment elle est structuré. Avec le modèle de données de MongoDB, vous pouvez choisir les exigences que vous souhaitez respecter en fonction de sa flexibilité. Si vous avez de grandes quantités de données, par exemple, vous pouvez utiliser un schéma physique plutôt qu'un schéma Web. Si vous avez très peu de données et souhaitez simplifier votre structure, vous pouvez utiliser un schéma de vue. Le schéma déclaratif de MongoDB, ainsi que son interface utilisateur simple et puissante, en font un excellent choix pour développer des modèles personnalisés.

Quel type de schéma sera utilisé pour la base de données Nosql ?

Mise à l'échelle : les bases de données NoSQL fournissent généralement des schémas qui peuvent être facilement mis à l'échelle pour répondre aux besoins d'un développeur. En raison de son modèle de données flexible, les bases de données NoSQL sont idéales pour stocker des données semi-structurées et non structurées.

Json : L'avenir de la gestion de bases de données ?

Les données avec des données semi-structurées qui ne nécessitent pas une structure ligne-colonne stricte dans une base de données SQL standard sont idéales pour JSON. Il peut être utilisé pour créer et mettre à jour du contenu plus rapidement et plus efficacement, ainsi que pour améliorer la flexibilité du schéma. Il est idéal pour stocker des profils d'utilisateurs ou des descriptions de produits, par exemple.

Qu'est-ce qu'un exemple de Nosql ?

Une base de données NoSQL peut être utilisée pour effectuer un large éventail de tâches dans une variété d'industries. Une base de données NoSQL est classée en fonction de son type. Les bases de données documentaires, par exemple, sont classées comme bases de données à usage général. Dans les bases de données clé-valeur, des requêtes de recherche simples peuvent être effectuées sur un grand volume de données.

Pourquoi Mongodb est la meilleure base de données Nosql

Des millions d'utilisateurs, dont Uber, Airbnb et Pinterest, utilisent MongoDB. C'est également la base de données NoSQL la plus populaire sur GitHub. Il existe de nombreuses raisons d'utiliser MongoDB. De plus, sa taille d'index de seulement 2 Go est impressionnante. Il peut traiter une grande quantité de données en peu de temps. De plus, MongoDB possède un certain nombre de fonctionnalités utiles, telles que le partitionnement et la réplication. Vous pouvez conserver vos données en toute sécurité même si la taille de vos données augmente. En ce qui concerne les bases de données NoSQL, MongoDB est incontestablement le roi.