Nosql est-il non relationnel

Nosql est une base de données non relationnelle . Elles diffèrent des bases de données relationnelles traditionnelles à bien des égards. L'une des principales différences est que les bases de données nosql n'ont pas de schéma. Cela signifie que vous pouvez stocker n'importe quel type de données dans une base de données nosql sans avoir à prédéfinir sa structure. Cela rend les bases de données nosql beaucoup plus flexibles et évolutives que les bases de données relationnelles.

Des paires de clés ou de valeurs, des documents JSON ou des graphiques peuvent être utilisés pour stocker des données. SQL est utilisé pour interroger les données dans les bases de données NoSQL, mais il n'existe pas dans les bases de données NoSQL. Alors que bon nombre de ces bases de données peuvent prendre en charge des requêtes compatibles SQL, le terme NoSQL fait référence à une base de données non relationnelle. Il n'y a aucune exigence dans un magasin de documents que tous les documents soient au même endroit. L'utilisation de cette approche de forme libre présente de nombreux avantages. La clé, qui est généralement hachée, est un identifiant unique pour le document qui est fréquemment utilisé. Dans la plupart des cas, les opérations atomiques sont effectuées sur plusieurs champs d'un même document.

En général, une base de données de familles de colonnes stocke les données dans l'ordre des clés plutôt que de calculer un hachage. La clé de ligne, qui est considérée comme l'index principal et permet un accès basé sur une clé à l'aide d'une clé spécifique ou d'un ensemble de clés, est liée à l'index. Comme alternative, vous pouvez configurer des index secondaires sur les colonnes d'une famille de colonnes à l'aide de certaines implémentations. Le magasin clé/valeur est hautement optimisé pour effectuer des recherches simples à l'aide d'une clé ou d'un ensemble de clés dans une application de taille moyenne. Les types d'informations de nœud et d'arête dans les magasins de données de graphe sont gérés de deux manières distinctes. Les entités sont représentées par des nœuds, eux-mêmes représentés par des arêtes. Une base de données de graphes peut servir de langage de requête pour organiser des relations basées sur un réseau de relations.

Les magasins de données de séries chronologiques prennent en charge le stockage des données de télémétrie d'une manière très spécifique. Les capteurs IoT et les compteurs d'application/système pourraient être inclus. Un blob spécifique est répliqué sur plusieurs nœuds dans un magasin de données d'objets. L'utilisation de partages de fichiers sur un réseau permet d'accéder aux fichiers via des protocoles réseau standard tels que le bloc de message serveur (SMB). Les index externes peuvent être utilisés comme index secondaires pour n'importe quel magasin de données. Nous pouvons l'utiliser pour indexer de grandes quantités de données et fournir un accès immédiat à ces données. Les index sont créés en exécutant un processus de traitement d'index. Ils sont multilingues et peuvent prendre en charge la recherche en texte libre.

Une base de données no-SQL est une base de données non relationnelle hautes performances qui n'utilise pas SQL. La facilité d'utilisation, l'évolutivité, la résilience et la disponibilité ne sont que quelques-uns de leurs avantages. Plutôt que de joindre des tables normalisées, NoSQL stocke des données non structurées ou semi-structurées, généralement dans des paires clé-valeur ou des documents JSON.

Au lieu de stocker les données dans des tables, les bases de données NoSQL les stockent dans des documents. Pour simplifier ce processus, nous les classons en deux types : SQL et modèles de données pouvant être appliqués à diverses situations. Il est possible de créer une base de données NoSQL en la définissant comme une base de données de documents purs, un magasin clé-valeur, une base de données à colonnes larges ou une base de données de graphes.

Les données des bases de données relationnelles sont stockées par un schéma spécifique. Les données peuvent être stockées dans n'importe quelle structure requise à l'aide des systèmes NoSQL , mais la possibilité de modifier la structure lors du stockage des données dans le système NoSQL garantit que les données sont toujours mises à jour.

La base de données NoSQL est-elle schématique ? Les schémas des bases de données NoSQL diffèrent de ceux des bases de données relationnelles en ce sens qu'ils ne sont pas rigides. La structure sous-jacente d'une base de données NoSQL est la même dans les quatre principaux types de bases de données.

Nosql est-il relationnel ?

Une base de données NoSQL, également appelée base de données non relationnelle, ne repose pas sur des tables, des champs ou des colonnes pour stocker les données des bases de données relationnelles. Les bases de données non relationnelles peuvent être utilisées pour la mise à l'échelle horizontale car elles ont été conçues pour être prêtes pour le cloud.

Les schémas de base de données sont utilisés pour stocker des données dans des bases de données relationnelles. Lorsqu'un système NoSQL est utilisé, les données peuvent être stockées dans n'importe quelle structure. Les administrateurs de base de données utilisent les instructions SELECT, INSERT et DELETE dans une base de données relationnelle pour ajouter ou mettre à jour des données. L'accès aux documents (colonnes) via des requêtes NoSQL est similaire à l'accès aux documents (colonnes) via des requêtes MongoDB. Bien que les systèmes NoSQL soient souvent appelés « bases de données relationnelles », ils font référence à des systèmes dans lesquels un utilisateur définit un schéma, utilise une requête SQL relationnelle pour ajouter, mettre à jour ou supprimer des données, etc. SQL est généralement utilisé dans des applications spécifiques, tandis que les bases de données NoSQL sont utilisées en général. Une base de données SQL et une base de données NoQL peuvent contenir différentes entités stockées.

Les bases de données SQL ont un nombre limité de documents disponibles pour le stockage en raison de la capacité de mémoire limitée du système. Les bases de données NoSQL se présentent sous différentes formes et tailles, chacune étant définie par la manière dont elles stockent les données. Vous pouvez sélectionner le meilleur système de base de données pour vous en fonction de la nature de vos données et des performances dont vous avez besoin.

Le stockage de type JSON de MongoDB est basé sur une base de données de documents non relationnelle. La base de données MongoDB possède un modèle de données flexible qui peut être utilisé pour stocker des données non structurées ainsi qu'une indexation et une réplication complètes, ainsi que des API riches et simples. MongoDB est un excellent choix pour les applications de stockage de données non structurées à grande échelle, car il est simple et bien adapté au stockage de données difficiles à mapper à une base de données relationnelle traditionnelle.

Pourquoi Nosql est-il non relationnel ?

Nosql est non relationnel car c'est une base de données qui n'utilise pas la structure de table traditionnelle. Nosql est utilisé pour stocker des données de manière plus flexible et facilement évolutive.

Les systèmes de base de données tels que relationnel et NoSQL sont largement implémentés dans les applications cloud natives. Ils sont construits de différentes manières, stockent les données de différentes manières et permettent une variété de choix d'expérience utilisateur. Les bases de données No-SQL stockent les données dans des paires clé-valeur ou des documents non structurés ou semi-structurés. La capacité des banques de données NoSQL à répondre à de grandes quantités de données en quelques secondes est essentielle dans les services à volume élevé. Lorsque vous demandez un système cohérent pour un élément actuel, vous attendez cette réponse jusqu'à ce que toutes les répliques soient mises à jour avec succès. Même si un nœud ne dispose pas des données les plus récentes, il renvoie une réponse immédiate. La tolérance de partition garantit que le système ne cessera pas de fonctionner si un nœud de données répliqué tombe en panne.

La base de données en tant que service (DBaaS) est la méthode préférée d'une application cloud native pour stocker des données. Ces services vous permettront de fournir à votre réseau une sécurité, une évolutivité et une surveillance intégrées. Chaque service pourrait être hébergé dans une machine virtuelle Azure, et la base de données de votre choix pourrait être installée sur la machine. Un microservice basé sur le cloud natif peut implémenter une base de données relationnelle ou une base de données NoSQL, selon les exigences de l'application. Azure propose quatre bases de données relationnelles gérées (DBaaS). Il existe une capacité simplement à temps et un modèle de paiement à l'utilisation disponibles dans chacune de ces solutions. La base de données phare de Microsoft, SQL Server, ainsi qu'un certain nombre d'autres alternatives open source, sont toutes disponibles.

Lorsque vous sélectionnez la quantité de cœurs de traitement, de mémoire et de stockage requis pour une base de données Azure, c'est aussi simple que cela. Microsoft continuera à maintenir Azure en tant que plate-forme ouverte en fournissant des versions gérées de bases de données open source populaires. Pendant les périodes d'inactivité, le niveau de calcul sans serveur suspend automatiquement les bases de données pour ne facturer que les frais de stockage. Lorsqu'Oracle a acheté Sun Microsystems, il a créé un fork de MySQL appelé MariaDB. La base de données Azure pour MariaDB est un service de base de données relationnelle entièrement géré disponible dans le cadre du cloud Azure. Il utilise le moteur de serveur MariaDB Community Edition. Il peut gérer les charges de travail critiques de manière prévisible tout en maintenant une mise à l'échelle dynamique.

L'outil d'interface de ligne de commande ou Azure Data Migration Service peut être utilisé pour migrer les bases de données Postgres vers Azure. Il prend en charge les écritures et les lectures par défaut, et il vous permet de configurer n'importe laquelle de vos régions de base de données pour le faire. Les équipes de développement peuvent utiliser CosmosDB pour migrer les bases de données Mongo, Gremlin ou Cassandra existantes vers la nouvelle base de données avec peu ou pas de modifications de code. Les microservices qui utilisent le stockage Azure Table peuvent facilement migrer vers l'API CosmosDB Table en utilisant le stockage Azure Table comme stockage principal. Dans la Figure 5-13, cinq modèles de cohérence bien définis sont disponibles dans Azure CosmosDB. Afin d'obtenir des performances cohérentes, fiables et efficaces, des compromis granulaires doivent être faits entre ces options. Le tableau suivant décrit le niveau de cohérence pour chaque discipline.

Jeremy Likness, le responsable du programme Microsoft, fournit une explication détaillée de chacun des cinq modèles. La technologie NewSQL combine l'évolutivité distribuée avec les garanties ACID d'une base de données relationnelle d'une manière inédite. La base de données NewSQL est conçue pour bien fonctionner dans les environnements cloud éphémères car elle peut être redémarrée ou replanifiée à tout moment avec un simple redémarrage des machines virtuelles sous-jacentes. Le chiffre le plus récent se trouve à la Cloud Native Computing Foundation. Un client peut utiliser une construction Services pour acheminer une entrée DNS afin d'adresser un groupe de processus de base de données NewSQL identiques à l'aide d'un seul client. Les instances de base de données associées à l'adresse de service peuvent être découplées de l'adresse de l'application elle-même sans impact négatif sur les instances existantes. Le même résultat peut toujours être obtenu en demandant des services en même temps.

Ces bases de données, plus efficaces et flexibles que les bases de données SQL traditionnelles , sont devenues le type de base de données le plus populaire.

Les avantages des bases de données non relationnelles pour les scientifiques

Les bases de données non relationnelles sont également utilisées dans le domaine de la recherche scientifique. Les bases de données non relationnelles fournissent une structure pour analyser les données, permettant aux scientifiques de les stocker d'une manière optimisée pour l'analyse. Plutôt que d'utiliser un modèle de lignes et de colonnes, les scientifiques peuvent mieux comparer les données de plusieurs expériences et découvrir des modèles qui seraient autrement impossibles à voir dans une base de données traditionnelle en stockant les données dans des tableaux qui ne reposent pas sur des lignes et des colonnes.

Qu'est-ce qu'une base de données non relationnelle ?

Il existe de nombreux types de bases de données différents, mais une base de données non relationnelle est un type de base de données qui ne stocke pas les données dans un format de table traditionnel. Les bases de données non relationnelles sont souvent utilisées pour stocker de grandes quantités de données qui doivent être rapidement accessibles, telles que les bases de données NoSQL.

Une base de données non relationnelle stocke généralement les données sous une forme non tabulaire et est plus flexible qu'une base de données relationnelle. Les bases de données non relationnelles, également appelées NoSQL, sont des bases de données SQL uniquement qui ne sont pas connectées à Internet. Les tableaux contenant des informations, ainsi que des éléments et des types d'informations, sont stockés dans des bases de données relationnelles. Les données peuvent être stockées dans une base de données non relationnelle chaque fois qu'elles sont modifiées, ou elles peuvent être stockées dans des applications qui gèrent un large éventail de types de données. Ces bases de données sont idéales pour le développement rapide d'applications car elles peuvent changer rapidement et gérer de grandes quantités de données complexes et non structurées. Plus d'informations sont ajoutées à une base de données non relationnelle au fur et à mesure qu'elles deviennent disponibles, ce qui lui permet d'absorber de nouvelles données. Ces systèmes offrent à la fois sécurité et agilité, permettant un développement rapide des applications. Elles peuvent également être moins coûteuses à gérer que les bases de données relationnelles, offrir de meilleures performances et être plus faciles à gérer que les bases de données relationnelles.

De nombreux avantages par rapport aux bases de données relationnelles traditionnelles ont contribué à l'essor des bases de données NoSQL. Ces bases de données sont généralement plus simples à utiliser et plus flexibles, ce qui les rend plus rapides et plus faciles à utiliser. Ils sont également mieux adaptés à une variété d'applications, y compris les applications Web, les applications mobiles et les applications de données volumineuses.
L'un des avantages les plus significatifs des bases de données NoSQL est leur adaptabilité. Ils peuvent également être utilisés pour stocker des données binaires et textuelles ainsi que du JSON. Cette flexibilité permet aux applications de stocker un large éventail de données en même temps.
Les bases de données NoSQL offrent des avantages significatifs par rapport aux bases de données relationnelles traditionnelles, telles qu'une plus grande efficacité de traitement des données. Cela peut s'expliquer par le fait que les bases de données NoSQL se distinguent par un certain nombre de changements d'algorithmes par rapport aux bases de données relationnelles traditionnelles. En conséquence, la base de données pourra fonctionner plus rapidement.
L'un des inconvénients des bases de données NoSQL est qu'elles ne sont pas aussi largement prises en charge que les bases de données relationnelles traditionnelles. Par conséquent, différents outils seront nécessaires pour accomplir les tâches. Malgré cet inconvénient, l'adoption des bases de données NoSQL par de plus en plus d'entreprises l'a réduit.
Les bases de données NoSQL présentent un certain nombre d'avantages par rapport aux bases de données relationnelles traditionnelles en général. Ils sont plus rentables, adaptables et simples à utiliser que d'autres formes d'informatique. Il convient également de noter qu'ils deviennent de plus en plus populaires, c'est donc une bonne idée de les intégrer à vos applications.

Base de données relationnelle vs non relationnelle

Il existe deux types de bases de données : relationnelles et non relationnelles. Les bases de données relationnelles stockent les données dans des tables, et ces tables sont liées entre elles par des clés. Les bases de données non relationnelles stockent les données dans des documents, et ces documents ne sont pas liés entre eux par des clés.

Une base de données relationnelle est similaire à une base de données de table en ce sens qu'elle est construite sur le concept de tables et de colonnes. Un tableau contient une variété de lignes et de colonnes organisées afin de fournir une structure cohérente. Chaque ligne d'un tableau contient un ensemble de valeurs de données. Chaque colonne d'un tableau contient une valeur de données unique.
Les bases de données relationnelles sont un excellent choix pour stocker des données car elles peuvent être organisées de manière facile à comprendre. Une table contenant le nom, l'adresse et le numéro de téléphone d'une personne peut être trouvée dans une base de données relationnelle. Ce type de base de données offre également un excellent stockage de données car il est simple à mettre à jour. Il serait simple que l'adresse d'une personne soit mise à jour si sa table contenait une nouvelle adresse.
Cependant, l'utilisation d'une base de données relationnelle présente certains inconvénients. Un inconvénient des bases de données relationnelles est qu'elles ne sont pas aussi efficaces que les bases de données non relationnelles en ce qui concerne le traitement des données. Outre cet inconvénient, les bases de données relationnelles ne sont pas aussi rapides que les bases de données non relationnelles en termes de traitement des données.
La distinction entre les bases de données NoSQL et les bases de données relationnelles est que les bases de données NoSQL ne sont pas identiques. Les bases de données NoSQL ne contiennent en aucun cas des tables et des colonnes. Les bases de données NoSQL basées sur des documents et des nœuds reposent sur le concept de bases de données basées sur des documents et des nœuds. Un document est un ensemble de données stockées dans un nœud et accessibles. Un nœud, ou un point de la base de données où les données peuvent être enregistrées, est généralement situé sur un serveur.
Lorsqu'il y a un manque d'organisation dans une base de données NoSQL, c'est un excellent outil pour stocker des données difficiles à comprendre. Dans une base de données NoSQL, le nom, l'adresse et le numéro de téléphone d'une personne sont tous stockés dans une table. Ce type de base de données vous permet également de garder une trace des données précédemment irrécupérables. Par exemple, si l'adresse d'une personne change, la mise à jour des informations dans le tableau sera difficile.
Cependant, les bases de données NoSQL présentent certains inconvénients. Bien que les bases de données NoSQL puissent traiter les données plus efficacement que les bases de données relationnelles, elles ne le font pas aussi efficacement. Le deuxième inconvénient majeur des bases de données NoSQL est qu'elles ne sont pas aussi rapides à traiter les données que les bases de données relationnelles.

Sql contre Nosql

Les bases de données SQL peuvent être mises à l'échelle verticalement, tandis que les bases de données NoSQL peuvent être mises à l'échelle horizontalement. Les bases de données SQL peuvent être basées sur des tables, tandis que les bases de données NoSQL peuvent stocker des documents, des clés, des graphiques ou des lignes. 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 JSON ou les documents.

Tous les sous-domaines de la science des données sont basés sur des données. Les données sont généralement stockées dans un système de gestion de base de données (SGBD) lorsque vous en avez besoin. Le langage d'un SGBD doit être utilisé pour interagir et communiquer avec lui. SQL (Structured Query Language) est un langage de programmation utilisé par les SGBD. Le terme « bases de données nosql » est apparu récemment dans le domaine des bases de données. Les bases de données NoSQL, qui ne stockent pas de données dans des tables ou des enregistrements, ne nécessitent pas de stocker des données dans des tables ou des enregistrements. Au lieu de simplement stocker des données, il a été conçu et optimisé pour répondre à des exigences spécifiques.

Les types de bases de données les plus couramment utilisés sont les bases de données graphiques, les bases de données orientées colonnes, les bases de données orientées document et les paires clé-valeur. MongoDB, une base de données orientée document, peut être trouvée dans le langage Python. Par conséquent, vous avez plus de contrôle sur votre structure de données en utilisant des bases de données NoSQL. Les bases de données SQL, en revanche, sont plus rigides et moins flexibles dans leurs types de données. SQL et NoSQL peuvent être les meilleures options pour les débutants qui souhaitent apprendre les bases. Chacun d'entre eux présente de nombreux avantages et inconvénients, et vous devez en sélectionner un qui vous convient en fonction des données, de l'application et de ce qui facilite votre travail. Au final, SQL et NoSQL ne sont pas en concurrence ; ils ne rivalisent pas non plus. Lorsque vous analysez vos données, vous découvrirez que c'est dans votre meilleur intérêt.

Contrairement aux bases de données conventionnelles , les bases de données NoSQL telles que MongoDB stockent les données de manière orientée document, ce qui rend la lecture et l'écriture des données plus efficaces. Les données stockées dans un SGBD peuvent être visualisées de manière navigable ou hiérarchique. Les données sont stockées dans des structures tabulaires à l'aide de RDBMS. Lorsque des données sont lues à partir d'un SGBD, elles doivent d'abord être analysées avant que les colonnes souhaitées ne soient affichées. Il est cependant plus flexible et efficace de stocker des données en NoSQL, ce qui permet aux opérations de lecture et d'écriture de s'exécuter plus rapidement. Outre le fait que les bases de données NoSQL peuvent être utilisées pour stocker des données qui ne sont pas bien adaptées à un SGBDR traditionnel, elles peuvent également être utilisées pour stocker des données qui ne sont pas bien adaptées à un autre SGBD. La meilleure caractéristique d'une base de données NoSQL est un ensemble de données qui est constamment mis à jour ou qui contient un volume élevé de transactions. Les bases de données NoSQL, en général, offrent de nombreux avantages par rapport aux SGBDR traditionnels, et elles sont de plus en plus populaires ces dernières années. La capacité de stocker des données qui seraient trop vastes pour un SGBDR traditionnel est l'une des caractéristiques les plus importantes de ces systèmes.

SQL est-il plus rapide que Nosql ?

En termes de vitesse, NoSQL est généralement plus rapide que SQL, en particulier pour le stockage clé-valeur dans notre expérience ; cependant, les bases de données NoSQL peuvent ne pas prendre entièrement en charge les transactions ACID, ce qui peut entraîner des données incohérentes.

Amazon est-il un nosql ou un sql ?

SQL est utilisé dans une variété de bases de données relationnelles pour une variété d'applications basées sur des bases de données, mais tous ces outils sont écrits en Ruby. Avec DynamoDB, vous pouvez utiliser l'AWS Management Console, l'AWS CLI ou NoSQL WorkBench pour effectuer des tâches ad hoc.

Types de bases de données non relationnelles

Une base de données non relationnelle peut être classée en cinq types : magasins de données de documents, bases de données orientées colonnes, magasins clé-valeur, magasins de documents et bases de données de graphes. Les types sont fréquemment combinés pour créer une seule application.

EF Codd, un chercheur d'IBM, a inventé le terme "base de données relationnelle" dans son article de recherche "Un modèle relationnel de données pour les grandes banques de données partagées" en 1970. À l'aide de clés, plusieurs tables peuvent être liées dans une base de données relationnelle. Microsoft SQL Server, Oracle Database, MySQL et IBMDB2 sont les bases de données relationnelles les plus utilisées. Un système de gestion de base de données relationnelle (SGBDR) est un bon moyen d'assurer l'intégrité et l'exactitude de vos données. Pour atteindre l'intégrité référentielle, une relation de clé primaire et étrangère est nécessaire. En plus de la clé primaire, tous les enregistrements associés contenant la clé primaire doivent être supprimés en cas de suppression d'un enregistrement. Le terme enregistrements orphelins est utilisé pour décrire les enregistrements qui ont été laissés hors du système.

Les bases de données non relationnelles, contrairement aux bases de données relationnelles, ne contiennent pas de tables, de lignes, de clés primaires ou de clés étrangères. En utilisant un modèle de stockage optimisé pour le type de données stockées, une base de données NoSQL peut être construite de manière à pouvoir gérer tous les types de données. Les magasins de données de documents, les magasins en colonnes, les magasins de valeurs-clés, les bases de données de graphes, d'index et de graphes sont les types les plus courants de bases de données NoSQL. Le but des bases de données de graphes est de stocker efficacement des informations entre entités. Le mappage objet-relationnel (ORM) est utilisé par la base de données NoSQL au lieu du langage Structure Query Language (SQL) utilisé par les bases de données relationnelles. Les langages NoSQL fréquemment utilisés incluent Java, Javascript,. NET et PHP.

Il existe deux types de bases de données qui sont également utiles en elles-mêmes, mais elles sont toutes deux utilisées pour des raisons différentes et de différentes manières. La distinction entre une base de données relationnelle et une base de données non relationnelle n'est pas toujours absolue, et les deux peuvent être utilisées. Pour déterminer quel type de base de données conviendrait le mieux à votre projet, analysez les besoins de l'organisation et les fonctions de l'application.

Les magasins de données de documents, comme les bases de données relationnelles standard, permettent aux utilisateurs de gérer des relations de données prédéfinies sur plusieurs bases de données en fonction de relations de données prédéfinies. Les magasins de données de documents, en revanche, sont uniques en ce sens qu'ils sont basés sur des documents plutôt que sur des tables. Les magasins de données de documents contiennent généralement des fichiers au format texte et peuvent être interrogés à l'aide de commandes SQL standard. Une base de données orientée colonnes, comme une base de données relationnelle standard, permet aux utilisateurs de gérer des relations de données prédéfinies sur plusieurs bases de données. Les bases de données orientées colonnes, en revanche, sont uniques en ce sens que les données sont stockées dans des colonnes plutôt que dans des tables. En conséquence, les données peuvent être stockées plus efficacement et interroger les données plus efficacement. Le magasin clé-valeur est similaire à une base de données relationnelle standard dans la mesure où les utilisateurs peuvent gérer des relations de données prédéfinies sur plusieurs bases de données. Il est important de noter que les magasins clé-valeur sont uniques car ils ne contiennent que des clés et des valeurs plutôt que des tables. Malgré le fait que les graphes sont plus répandus dans les bases de données de graphes que les tableaux, ils sont toujours uniques dans leur conception. Les bases de données de graphes contiennent des données non seulement sous forme de nombres ou de texte, mais également dans d'autres types de données. Plutôt que de stocker des données dans un fichier texte, les graphiques peuvent être stockés dans un certain nombre d'autres formats. La possibilité d'interroger des données de différentes manières que les bases de données traditionnelles ne peuvent pas gérer permet de le faire de différentes manières.

Signification non relationnelle

Dans de nombreux cas, le sens d'un mot ou d'une phrase ne peut être déterminé par ses composants. C'est parce que le sens est souvent relationnel, ou existe en relation avec d'autres choses. Par exemple, le mot « gauche » a une signification différente lorsqu'il est utilisé dans les expressions « virage à gauche » ou « gaucher ». Dans ces cas, la signification du mot "gauche" est déterminée par sa relation avec d'autres mots de la phrase.

Les avantages des bases de données non relationnelles

Un certain nombre de facteurs ont contribué à la popularité des bases de données non relationnelles ces dernières années. Il est plus rapide d'accéder à ces bases de données que les bases de données relationnelles traditionnelles et convient mieux au développement rapide d'applications. De plus, ils sont plus adaptables, permettant des solutions de base de données plus personnalisées.

Exemple de base de données non relationnelle

Les bases de données non relationnelles ne sont pas basées sur le modèle relationnel et n'utilisent pas SQL pour les requêtes. Des exemples de bases de données non relationnelles incluent MongoDB, BigTable et Redis.

La base de données MongoDB est conçue pour fonctionner sur n'importe quelle plate-forme et est de nature non relationnelle. Les données MongoDB sont stockées dans des collections MongoDB et des fichiers BSON. Le terme « collection » fait référence à une collection d'un ou plusieurs documents qui peuvent être visualisés sous forme de tableau et de ligne. La notation d'objet utilisant JavaScript est appelée JSON. Les données contenues dans Mongo peuvent être stockées dans un seul document. Il n'est pas nécessaire de dépenser beaucoup d'argent pour unir ses forces. La notation d'objet JavaScript binaire (BSON) est un type de notation d'objet pour JavaScript.

Dans MongoDB, c'est là que les données internes sont stockées. Il n'y a pas besoin de s'inquiéter du format BSON interne car MongoDB gère tout. MongoDB, comme la plupart des autres bases de données, ne contient ni tables ni lignes. Une collection est un conteneur de données dans Mongo, alors qu'un document est une collection. Contrairement à une base de données relationnelle, qui contient des données sur trois tables distinctes, Mongo peut contenir des données sur les trois tables à la fois. Lorsque MongoDB stocke des données sur le disque en JSON binaire, il utilise le format BSON. Document intégré dans le document, qui empêche l'accès aux données à différents endroits ; ceci est essentiel lorsque vous travaillez dans une base de données non relationnelle.

Les relations et les références peuvent être définies dans MongoDB de la même manière qu'elles peuvent être définies dans une base de données relationnelle. Si vous avez besoin d'un schéma modifiable à tout moment, et s'il doit être flexible pour les données, une base de données non relationnelle suffira. En d'autres termes, NoSQL, ou Not Only SQL, est une base de données non relationnelle qui ne nécessite pas SQL. Le logiciel stocke les données d'une manière complètement différente d'une base de données relationnelle traditionnelle. Dans une base de données de documents comme MongoDB, nous n'avons pas de tables et de lignes, mais plutôt des collections et des documents. En conséquence, notre code sera plus simple à maintenir et sera plus propre. Le schéma de document dans Mongo est dynamique et auto-descriptif dans le sens où il est généré dynamiquement.

Mongo enregistre des documents de n'importe quelle forme ou taille, de sorte qu'ils peuvent être plats ou complexes de la même manière que nos applications. Il est simple à apprendre et possède un langage de requête robuste. En général, les données sont faciles à interroger et les transactions sont rarement nécessaires. Dans ce cas, l'ajout d'un nouveau serveur au pool ne nécessite pas l'arrêt des serveurs existants.

Bases de données Nosql

Les bases de données Nosql sont devenues de plus en plus populaires ces dernières années à mesure que le besoin de solutions de bases de données plus flexibles et évolutives s'est accru. Ces bases de données sont souvent plus faciles à utiliser et plus indulgentes que leurs homologues relationnelles, ce qui en fait un bon choix pour de nombreuses applications Web et mobiles.

Une base de données NoSQL se distingue d'une base de données relationnelle par le stockage des documents plutôt que par la hiérarchie des tables. Ils ont été conçus pour être adaptables, évolutifs et capables de répondre aux demandes de gestion de données des entreprises modernes en quelques minutes. Les bases de données NoSQL peuvent être classées en quatre types : bases de données de documents purs, magasins clé-valeur, bases de données à colonnes étendues et bases de données de graphes. Avec l'ajout de bases de données NoSQL aux applications critiques, le Global 2000 a accéléré l'adoption des bases de données NoSQL. Les cinq tendances identifiées ci-dessus sont les plus difficiles à utiliser pour une base de données relationnelle. Une base de données relationnelle est l'un des obstacles les plus sérieux du développement agile, car il s'agit principalement d'un modèle de données fixes. Le modèle d'application définit le modèle de données dans NoSQL.

Les modèles de données peuvent être définis dynamiquement dans NoSQL s'ils ne sont pas statiques. Les bases de données orientées document sont des magasins de données généralement au format JSON. En plus d'éliminer les frameworks ORM, cela réduit le temps et les coûts de développement. La nouvelle version de Couchbase Server 4.0 introduit N1QL (prononcé nickel), un langage de requête SQL vers JSON. Il prend non seulement en charge les instructions SELECT / FROM / WHERE standard, mais il prend également en charge l'agrégation (GROUP BY), le tri (SORT BY), les jointures (LEFT OUTER / INNER) et de nombreuses autres fonctions. Les avantages d'une base de données distribuée NoSQL sont nombreux, notamment la facilité de mise à l'échelle et l'absence de point de défaillance unique. Alors que de plus en plus de clients interagissent avec les entreprises en ligne via des applications sur des plateformes mobiles et Web, la disponibilité devient un problème croissant.

Il est simple d'installer, de configurer et de faire évoluer les bases de données NoSQL. Pour répartir les lectures, les écritures et le stockage, ils ont été conçus. Ils peuvent être utilisés à n'importe quelle taille, qu'ils soient petits ou grands, et ils peuvent être gérés et surveillés. Une base de données NoSQL, par opposition à une base de données unique, est conçue pour s'exécuter simultanément dans les deux centres de données - aucun logiciel n'est requis. De plus, il permet des déploiements immédiats via des routeurs matériels - les applications n'ont pas besoin d'attendre que la base de données détecte et exécute une erreur avant de pouvoir se répliquer. Aujourd'hui, le cloud computing, les applications mobiles et l'Internet des objets utilisent tous des bases de données NoSQL.

La capacité des bases de données NoSQL à gérer d'énormes quantités de données est bien connue. Il offre également un degré élevé de flexibilité dans la façon dont vous pouvez l'utiliser.
La base de données NoSQL est un type de base de données qui ne repose pas sur le modèle relationnel. Au lieu de cela, il utilise une structure différente, permettant plus de flexibilité. Il peut également être utilisé pour stocker et récupérer des données.
Les systèmes de base de données NoSQL peuvent être utilisés par les scientifiques des données et les ingénieurs en apprentissage automatique. Les données peuvent être stockées dans ces fichiers en plus des métadonnées, des fonctionnalités et des opérations des modèles. Les ingénieurs de données peuvent, en revanche, nettoyer et stocker des données en les utilisant.
Il est plus facile de manipuler des données dans des bases de données NoSQL. Vous n'avez pas besoin de spécifier un schéma lors du développement d'une application. De plus, la base de données NoSQL ne limite pas les types de données qui peuvent y être stockées. Vous pouvez apporter des modifications si nécessaire en ajoutant de nouveaux types à votre compte.
Lorsque de grandes quantités de données sont ajoutées à la base de données NoSQL, son échelle est démontrée.

Les différences entre les bases de données SQL et Nosql

Les bases de données SQL, en particulier, sont basées sur un modèle hiérarchique dans lequel les lignes de données sont organisées en colonnes. Chaque colonne d'une table stocke un type spécifique de données et chaque table est composée d'une ou plusieurs colonnes. La requête SQL n'est nécessaire que pour récupérer des données.
Une base de données NoSQL, en revanche, n'est pas conçue avec une structure hiérarchique à l'esprit. Les données sont modélisées sur un système basé sur des colonnes. Par conséquent, chaque ligne d'une base de données est simplement une collection de données. Comme les données ne sont pas organisées en tables, elles sont plus faciles à stocker et à gérer.
De plus, les bases de données NoSQL peuvent être utilisées pour plus que le simple stockage de données. les schémas et autres informations utilisés dans la configuration de la base de données sont également stockés par eux. Ces types de bases de données constituent d'excellents choix pour les applications qui nécessitent une création et une gestion rapides.
SQL et NoSQL ne sont que deux exemples. SQL, par exemple, est un modèle de base de données relationnelle qui utilise SQL. Chaque table d'un système de données est liée à une autre et les données sont organisées en tables. Vous pouvez exécuter une requête SQL pour récupérer des données en utilisant le mot-clé "base de données".
Les bases de données NoSQL, en revanche, n'utilisent pas le même modèle relationnel que les bases de données traditionnelles. Les données sont désorganisées de cette manière car elles n'ont pas de structure de table. Il s'agit simplement d'un ensemble de données stockées dans une base de données. Par conséquent, les requêtes SQL sont plus difficiles à exécuter.
De plus, les bases de données NoSQL peuvent stocker un large éventail de types de données. Par conséquent, ce sont d'excellentes options pour les applications nécessitant un niveau élevé de personnalisation et de contrôle des données.