Est-ce que quelque chose est relationnel ou pas ?

Il y a quelques considérations clés lorsque vous essayez de déterminer si quelque chose est relationnel ou non. La première est de savoir si les données sont organisées en tableaux avec des lignes et des colonnes. Si c'est le cas, c'est probablement relationnel. Si ce n'est pas le cas, alors ce n'est probablement pas relationnel. Une autre considération clé est de savoir si les données sont interrogées à l'aide d'un langage tel que SQL. Enfin, déterminez si les données sont normalisées. Les données normalisées se trouvent généralement dans les bases de données relationnelles et aident à garantir que les données sont cohérentes et exactes. Si les données ne sont pas normalisées, elles ne sont probablement pas relationnelles.

NoSQL et les bases de données relationnelles sont deux des types de bases de données les plus couramment utilisés dans les applications cloud natives. Ils sont construits et accessibles de manière unique, et ils stockent et récupèrent les données différemment. Les données d'une base de données No-SQL sont généralement non structurées ou semi-structurées en paires clé-valeur ou en documents. Les banques de données NoSQL sont préférées pour les services qui nécessitent un temps de réponse inférieur à la seconde en raison d'une forte demande. Lorsque vous interrogez un système cohérent pour un élément en cours de mise à jour, vous attendez le résultat jusqu'à ce que toutes les répliques soient mises à jour avec succès. Même si la réponse la plus récente n'est pas la réponse de nœud la plus récente, elle est renvoyée. Si un nœud de données répliqué tombe en panne, la tolérance de partition garantit que le système continue de fonctionner.

La base de données en tant que service (DBaaS) est un service de données cloud natif pris en charge par des applications cloud natives. La sécurité, l'évolutivité et la surveillance intégrées sont toutes fournies par ces services. Vous pouvez choisir la base de données à utiliser pour chaque service en configurant une machine virtuelle Azure. Un microservice d'entreprise peut implémenter une base de données relationnelle ou une base de données NoSQL, selon les besoins. Les quatre bases de données relationnelles gérées d'Azure sont disponibles en tant que service (DBaaS). Il n'est pas nécessaire d'investir du temps ou de payer un montant fixe pour les services. Parmi les options open source de Microsoft figurent plusieurs bases de données SQL Server, ainsi que la base de données phare SQL Server.

Vous pouvez provisionner une base de données Azure en quelques minutes en configurant un ensemble de cœurs de traitement, de mémoire et de stockage. Microsoft continue d'investir dans Azure en fournissant des versions gérées de bases de données open source populaires, tout en les gardant open source. Lorsque les bases de données sont inactives, le calcul sans serveur réduit les coûts de stockage en les mettant automatiquement en pause lorsque le niveau de calcul n'est pas utilisé. Lorsqu'Oracle a acheté Sun Microsystems, il a créé une version gérée de MariaDB, un fork de MySQL. Un service de base de données relationnelle entièrement géré accessible via le cloud Azure avec la base de données Azure pour MariaDB. En conséquence, le service est basé sur le moteur de serveur MariaDB Community Edition. Il est capable de gérer des charges de travail critiques avec des performances prévisibles et une évolutivité dynamique.

Les bases de données PostgreSQL peuvent être migrées vers Microsoft Azure à l'aide de l'outil d'interface de ligne de commande ou du service de migration de données Azure. Le clustering actif/actif au niveau global est activé par la base de données CosmosDB. N'importe laquelle de vos régions de base de données peut être configurée pour prendre en charge les écritures et les lectures. Avec des modifications minimes des données ou du code, vous pouvez migrer les bases de données Mongo, Gremlin ou Cassandra existantes vers CosmosDB. L'API de table Cosmos DB, qui est conçue pour le stockage de table Azure, est facilement accessible pour les services qui la consomment. La figure 5-13 illustre cinq modèles de cohérence bien définis disponibles dans Azure CosmosDB. Ces options vous permettent de faire des compromis granulaires en fonction de vos besoins en termes de cohérence, de disponibilité et de performances.

Le tableau suivant montre les différents niveaux de cohérence. Jeremy Likness, responsable de programme chez Microsoft, fournit une explication détaillée des cinq modèles. NewSQL est une nouvelle technologie de base de données qui utilise une évolutivité distribuée ainsi que des garanties ACID pour une base de données relationnelle. Les bases de données NewSQL ont été conçues pour bien fonctionner dans des environnements cloud éphémères où les machines virtuelles sous-jacentes peuvent être redémarrées ou reprogrammées à tout moment. Selon la figure précédente, la Cloud Native Computing Foundation publie une variété de projets open source. Lorsque le client crée un groupe de bases de données NewSQL identiques à l'aide d'une construction de services, il se connecte aux adresses DNS correspondantes. Nous pouvons évoluer sans perturber les instances d'application existantes en dissociant les instances de base de données de l'adresse du service avec lequel elles sont liées. Il est toujours préférable de demander des services à une variété de fournisseurs à un moment précis.

Une base de données NoSQL, qui n'est pas une base de données relationnelle, permet des structures différentes par rapport à une base de données SQL (avec des lignes et des colonnes), ainsi qu'une plus grande flexibilité dans la sélection du format.

Lorsqu'une base de données relationnelle stocke des données , elles sont stockées dans un schéma spécifique à cette base de données. Les systèmes NoSQL, d'autre part, permettent de stocker des données dans n'importe quelle structure, mais ils permettent également la mise à jour de ces données lorsqu'une nouvelle structure est ajoutée.

Comment savoir si mes données sont relationnelles ?

Il n'y a pas de réponse définitive à cette question, car cela dépend des données spécifiques en question et de la façon dont elles sont organisées. Cependant, certaines caractéristiques générales sont généralement associées aux données relationnelles , telles qu'une structure cohérente (par exemple, tous les enregistrements ont le même nombre de champs, dans le même ordre), des clés primaires et étrangères claires et des relations explicites entre les tables. Si vos données présentent ces caractéristiques, il est probable qu'elles soient relationnelles.

Comment choisir entre nosql et relationnel ?

Il n'y a pas de réponse définitive à cette question, car elle dépend d'un certain nombre de facteurs, notamment les besoins spécifiques de votre projet et vos préférences personnelles. Cependant, certaines directives générales peuvent être utiles. Si vous avez besoin d'une base de données hautement évolutive et capable de gérer de grandes quantités de données, une base de données NoSQL peut être un meilleur choix. D'autre part, si vous avez besoin d'une base de données avec un support transactionnel solide et des schémas bien définis, une base de données relationnelle peut être mieux adaptée. En fin de compte, il est important de choisir la base de données la mieux adaptée à votre projet particulier.

Cette page contient des informations qui vous aideront à choisir entre une base de données relationnelle, une base de données NoSQL ou une base de données hybride . Ce qui suit décrit la hiérarchie des bases de données : Types de base de données. Le tableau suivant compare les caractéristiques de chaque type de base de données de manière approfondie et objective. Vous devez déterminer si une base de données NoQL convient à votre entreprise, à vos besoins techniques et à votre environnement de déploiement. Un composant NoSQL peut être ajouté à un système existant pour le compléter. Une base de données Nosql remplacera un système s'il est trop cher ou s'il tombe en panne en raison d'une augmentation de la simultanéité des utilisateurs, de la vitesse des données ou du volume de données généré par les applications cloud. Pour plus d'informations sur les bases de données relationnelles et les bases de données NoSQL, consultez la FAQ sur les opérations gérées.

C'est un excellent choix pour les applications basées sur des transactions élevées, car il peut gérer de grands ensembles de données ainsi qu'une conception orientée document. Ce n'est pas le meilleur choix pour les applications qui stockent des données hiérarchiques car il n'est pas adapté à ce type de stockage. MongoDB prend également en charge de grands ensembles de données qui nécessitent un stockage étendu.

Choisissez la bonne base de données pour votre entreprise

Lorsqu'il s'agit de choisir la meilleure base de données pour votre entreprise, tout dépend de vos besoins spécifiques. Les bases de données NoSQL sont mieux adaptées aux grandes quantités de données qui n'ont pas besoin d'être prédéfinies, mais qui ont une structure bien organisée ; alors que les bases de données relationnelles peuvent stocker des données bien organisées, les bases de données NoSQL doivent les stocker dans un schéma prédéfini.
L'utilisation d'une base de données NoSQL par rapport à une base de données relationnelle présente plusieurs avantages, notamment la vitesse et l'évolutivité. Choisir une base de données, c'est prendre en compte les besoins de l'entreprise ainsi que les données spécifiques qui doivent être stockées.

Quelle est la différence entre Nosql et la base de données relationnelle ?

Il existe plusieurs différences essentielles entre nosql et les bases de données relationnelles. La distinction la plus importante est peut-être que les bases de données nosql sont généralement beaucoup plus évolutives que les bases de données relationnelles. En effet, les bases de données nosql sont conçues pour être distribuées, ce qui signifie qu'elles peuvent être réparties sur plusieurs serveurs. Les bases de données relationnelles, en revanche, sont généralement limitées à un seul serveur. Cela les rend beaucoup moins évolutifs.
Une autre différence clé est que les bases de données nosql utilisent souvent des modèles de données différents de ceux des bases de données relationnelles. Par exemple, alors que les bases de données relationnelles utilisent généralement un modèle de données tabulaire, les bases de données nosql peuvent utiliser un modèle de données basé sur des documents ou un modèle de données de magasin clé-valeur. Cela peut rendre les bases de données nosql beaucoup plus flexibles que les bases de données relationnelles.
Enfin, les bases de données nosql sont souvent beaucoup plus faciles à utiliser que les bases de données relationnelles. En effet, ils ont généralement des interfaces plus simples et nécessitent moins de configuration.

Les données d'une base de données relationnelle peuvent être stockées dans la base de données conformément à des schémas spécifiques. Les systèmes NoSQL permettent de stocker des données dans n'importe quelle structure qui vous convient. Dans une base de données relationnelle, les utilisateurs utilisent les instructions SELECT, INSERT et DELETE pour créer ou mettre à jour des données. L'accès aux documents (colonnes) est possible via des requêtes NoSQL. Le terme « base de données relationnelle » ne fait pas référence aux systèmes NoSQL, mais plutôt aux systèmes dans lesquels l'utilisateur définit un schéma, construit une requête à l'aide de SQL, puis ajoute, met à jour ou supprime des données à l'aide de NoSQL. SQL, en revanche, est mieux adapté à des situations spécifiques car les bases de données NoSQL sont généralement utilisées à des fins générales. Les entités peuvent être stockées dans des bases de données SQL ou dans des bases de données Nosql, et il est courant de remarquer des différences entre les deux bases de données.

Seule la quantité de mémoire disponible pour le système détermine le nombre de documents stockés dans une base de données SQL. Le type de base de données NoSQL que vous utilisez détermine sa capacité de stockage de données. Vous devez tenir compte de la nature des données dont vous disposez et des performances dont vous avez besoin afin de choisir le meilleur système de base de données pour vos besoins.

Lorsque les bases de données NoSQL sont mises à l'échelle, elles sont capables de gérer des charges de travail volumineuses en distribuant les données sur plusieurs nœuds. Lorsqu'un nœud tombe en panne, un système de réplication garantit que les données sont toujours disponibles pour le cluster. En utilisant des modèles de données flexibles, vous pouvez choisir les types de données que vous souhaitez utiliser dans votre base de données. À mesure que la popularité des bases de données NoSQL augmente, elles offrent un certain nombre d'avantages par rapport aux bases de données relationnelles traditionnelles . Les données peuvent être traitées rapidement et efficacement car elles peuvent évoluer pour gérer de grandes quantités de données. Il est également plus flexible, vous permettant de stocker des données dans une variété de formats.

Bases de données Nosql Vs Sql : quelle est la meilleure solution pour votre projet ?

Les bases de données SQL peuvent être mises à l'échelle verticalement ou horizontalement, tandis que les bases de données NoSQL peuvent être mises à l'échelle horizontalement. Les bases de données SQL, en revanche, sont basées sur des tables, tandis que les bases de données NoSQL sont basées sur des tables, des documents, des graphiques ou des colonnes larges. Pour les données non structurées telles que les documents ou JSON, les bases de données NoSQL sont préférables. Les bases de données relationnelles de base de données présentent plus d'avantages que les bases de données NoSQL en ce qui concerne les transactions multilignes, tandis que les bases de données NoSQL présentent plus d'avantages que les données non structurées, telles que les documents ou JSON. Lorsque des données doivent être manipulées de manière structurée, il est indispensable d'utiliser une base de données relationnelle. Une base de données NoSQL est préférable à une grande base de données avec un grand volume de données.

Exemple de base de données relationnelle vs Nosql

Les bases de données SQL, en revanche, sont basées sur des tables, tandis que les bases de données NoSQL sont des bases de données de documents, de valeurs-clés, de graphiques ou de colonnes larges. MySQL, Oracle, PostgreSQL et Microsoft SQL Server sont des exemples de bases de données SQL. Les bases de données NoSQL incluent MongoDB, BigTable, Redis, RavenDB Cassandra, HBase, Neo4j et CouchDB.

Les données des bases de données NoSQL peuvent être stockées sous forme de documents ou de paires de clés plutôt que sous des formes structurées. Les données d'une base de données relationnelle doivent être stockées de manière structurée et normalisée. Une base de données bien définie avec une base de données relationnelle peut fournir un avantage significatif en termes de performances pour certaines applications. Le terme NoSQL fait référence à un ensemble plus large de bases de données incompatibles avec les données structurées. La capacité des bases de données NoSQL à évoluer horizontalement et à avoir un niveau élevé de tolérance de partition sont des caractéristiques clés. De plus, comme personne n'applique une structure particulière dans la base de données, ils ne peuvent pas joindre les requêtes. Le pipeline de données sans code de Hevo Data permet l'intégration ou la réplication de données à partir de bases de données relationnelles vers des bases de données NoSQL.

Nous n'avons pas de solution unique ici, et la décision doit être prise en fonction des caractéristiques spécifiques de votre cas d'utilisation. Une comparaison des facteurs suivants détermine la base de données à utiliser, relationnelle ou NoSQL. Si votre application nécessite le traitement de données sur des quantités massives de données, il est préférable de commencer avec une base de données NoSQL plutôt que d'utiliser des téraoctets de données. Les bases de données NoSQL finiront par être prévisibles en termes d'écriture. L'application a une chance de lire les anciennes données jusqu'à ce que l'heure d'écriture se propage à tous les nœuds. RDBMS est capable d'effectuer des jointures complexes et d'analyser des données. Une base de données NoSQL fonctionne mieux lorsque les données sont stockées dans le même format qu'elles seront consommées.

Du matériel spécialisé haut de gamme est souvent requis pour que les bases de données relationnelles traitent d'énormes quantités de données. Ceci n'est valable que pour des données suffisamment volumineuses pour justifier l'utilisation d'une base de données distribuée. Hevo utilise la plupart des combinaisons et sources de bases de données populaires pour répliquer et charger des données, ce qui en fait un pipeline de données sans code. Grâce au temps de production le plus court d'Hevo, les développeurs et les analystes peuvent se concentrer sur leur logique métier principale tout en effectuant des opérations de copie. Hevo peut être à vous pendant une journée. Vous pouvez essayer Hevo gratuitement pendant 14 jours et constater par vous-même à quel point il est puissant.

Les bases de données NoSQL peuvent être utilisées à diverses fins et se présentent sous différentes formes et tailles. Les bases de données de documents comme MongoDB, accessibles avec de simples requêtes de recherche, facilitent la gestion de grandes quantités de données. La base de données clé-valeur peut gérer de gros volumes de données avec des requêtes de recherche très simples et peut facilement évoluer vers de très gros volumes de données.

Les bases de données Nosql à la hausse dans les entreprises

La capacité à gérer des quantités massives de données avec une latence très faible et de gros volumes est l'une des raisons pour lesquelles les bases de données NoSQL gagnent en popularité dans l'entreprise. De plus, ils conviennent aux données qui ne sont pas aussi bien adaptées à un modèle de base de données relationnelle traditionnel .

Lequel des éléments suivants n'est pas une base de données relationnelle ?

Parmi les éléments suivants, MongoDB n'est pas une base de données relationnelle. MongoDB est une base de données orientée document, ce qui signifie qu'elle stocke les données dans des documents de type JSON. Les bases de données relationnelles, quant à elles, stockent les données dans des tables.

La base de données non relationnelle peut stocker des données sous une forme non tabulaire, contrairement aux bases de données relationnelles traditionnelles, qui peuvent stocker des données dans un format relationnel. Les bases de données non relationnelles, qui ne sont pas uniquement des bases de données SQL, sont parfois appelées NoSQL. Les tables contenant des éléments de données et des catégories sont stockées dans des bases de données relationnelles. L'utilisation de bases de données non relationnelles est idéale pour stocker des données qui peuvent être modifiées fréquemment ou pour des applications qui traitent un large éventail de types de données. Ils peuvent être utilisés pour de grandes quantités de données complexes et non structurées ainsi que pour prendre en charge des applications en développement rapide qui nécessitent une base de données dynamique qui peut changer rapidement. Si plus d'informations sont collectées, une base de données non relationnelle peut les traiter. Les applications peuvent être développées en quelques minutes, grâce à leur agilité et leur sécurité. Ils peuvent également être moins coûteux à gérer et offrir de meilleures performances et une meilleure vitesse par rapport aux bases de données relationnelles.

Une relation un-à-un est définie comme la présence d'une seule instance de données qui correspond à une seule ligne dans la base de données. Dans l'exemple ci-dessus, si vous avez une table client qui stocke les informations client, vous auriez des relations un à un entre les enregistrements client et les lignes de la table client.
Lorsqu'il existe une seule instance de données dans une base de données qui correspond à un ensemble de lignes, on parle de relation un-à-plusieurs. Lorsque vous avez une table de produits qui stocke des informations sur les produits, par exemple, il y aura une corrélation entre chaque enregistrement de produit et un ensemble de lignes dans la table de produits.
La relation nombre-à-plusieurs est définie comme un ensemble d'instances de données qui correspondent à un ensemble de lignes dans la base de données. Dans un exemple, une table client qui stocke des informations client et contient des lignes d'enregistrements client aurait une relation à long terme.
Vous devez vous familiariser avec les règles métier qui s'appliquent aux données et aux tables avant de les examiner. S'il existe des règles concernant le nombre de numéros de compte et le nombre de colonnes dans la table des clients, il est possible que le nom du client soit limité à une colonne. Il s'agit d'un ensemble de règles métier qui s'appliquent aux données de la table des clients et qui déterminent leur utilisation.
La création d'une base de données nécessite une compréhension des types de relations présentes dans les données, ainsi qu'une bonne compréhension des règles qui régissent la relation. Ce faisant, vous pourrez créer une base de données qui répond aux besoins spécifiques des données.

Lequel des éléments suivants n'est pas une base de données relationnelle ?

Qu'est-ce qu'une base de données non relationnelle ? Quelles sont les caractéristiques qui le rendent non relationnel ?
Quelles sont certaines des bases de données non NoSQL ?
Microsoft SQL Server est un système de gestion de base de données qui peut être utilisé conjointement avec Microsoft Azure.
Qu'est-ce qu'une base de données relationnelle ?
MySQL, PostgreSQL, MariaDB, Microsoft SQL Server et Oracle Database ne sont que quelques-uns des SGBDR bien connus.

Bases de données Nosql

Une base de données NoSQL est une base de données non relationnelle qui n'utilise pas le modèle traditionnel basé sur des tables utilisé par les bases de données relationnelles. Les bases de données NoSQL sont souvent utilisées pour le stockage et le traitement de données à grande échelle.

Les bases de données documentaires sont préférables aux bases de données relationnelles dans le monde NoSQL. Leur capacité d'adaptation, d'évolutivité et de réponse rapide aux demandes actuelles de gestion des données est intégrée à leur conception. Il existe de nombreuses bases de données NoSQL, telles que des bases de données de documents purs , des magasins clé-valeur, des bases de données à colonnes larges et des bases de données de graphes. Un nombre croissant d'entreprises mondiales 2000 se tournent vers les bases de données NoSQL pour exécuter des applications critiques. Cinq tendances sont à blâmer pour cela, en partie parce qu'elles créent des défis techniques qui sont trop difficiles pour la plupart des bases de données relationnelles. Le principal inconvénient des bases de données relationnelles est leur modèle de données fixe, ce qui rend le développement agile beaucoup plus difficile. Le modèle d'application est utilisé pour définir le modèle de données dans NoSQL.

Il n'y a pas de définition statique des modèles de données NoSQL. Les bases de données orientées document utilisent généralement JSON comme format par défaut pour stocker les données. Vous n'avez plus à gérer les frameworks ORM et leurs frais généraux associés à la suite de cela. N1QL (prononcé nickel), un langage de requête SQL vers JSON puissant, a été introduit dans Couchbase Server 4.0. De plus, il prend en charge les instructions SELECT / FROM / WHERE standard, ainsi que l'agrégation (GROUP BY), le tri (SORT BY), les jointures (LEFT OUTER / INNER) et de nombreuses autres fonctions. Les avantages opérationnels d'une base de données distribuée NoSQL peuvent être démontrés de diverses manières, y compris la possibilité de l'utiliser sans incident. Alors que de plus en plus d'engagements clients ont lieu en ligne via des applications Web et mobiles, la disponibilité de ces services devient une préoccupation croissante.

Les bases de données NoSQL peuvent être configurées pour évoluer et installées à un coût raisonnable. Ils ont été conçus pour prendre en charge plusieurs fonctions, telles que le stockage de données, leur lecture, leur écriture et leur distribution. Ils peuvent être déployés à n'importe quelle taille, qu'ils gèrent des clusters de petite ou grande taille. La base de données sous-jacente est distribuée, aucun logiciel n'est donc nécessaire pour répliquer les données entre différents centres de données. De plus, les routeurs matériels permettent une reprise après sinistre immédiate ; les applications n'ont pas besoin d'attendre que la base de données découvre un problème avant d'effectuer leur propre récupération après sinistre. La technologie de base de données NoSQL devient de plus en plus populaire comme alternative aux bases de données relationnelles pour les applications Web, mobiles et Internet des objets.