Migration des données d'une base de données rationnelle vers une base de données NoSQL

Il existe de nombreuses raisons pour lesquelles vous pouvez souhaiter migrer des données d'une base de données Rational vers une base de données NoSQL. Peut-être cherchez-vous à faire évoluer votre application pour gérer plus d'utilisateurs ou de données, ou vous souhaitez tirer parti de la flexibilité et de l'évolutivité qu'une base de données NoSQL peut offrir. Quelles que soient vos raisons, vous devez tenir compte de certains éléments avant de commencer votre migration. Dans cet article, nous aborderons certains des facteurs clés à prendre en compte lors de la migration des données d'une base de données Rational vers une base de données NoSQL. Nous vous fournirons également un aperçu de haut niveau du processus afin que vous puissiez commencer votre migration en toute confiance.

Les bases de données NoSQL sont fréquemment utilisées dans divers contextes, que ce soit en tant que logiciel unique ou en combinant RDBMS et NoSQL. Parmi les considérations importantes lors du passage de SQL à NoSQL figurent la refonte du schéma et la refactorisation de la logique des données. Dans la technologie proposée, l'hébergement sera nécessaire dans certains cas, ainsi que l'optimisation du processus dans d'autres, pour améliorer les performances. Dans le cloud computing, NoSQL est la base de données la plus utilisée, c'est pourquoi c'est un meilleur choix que MySQL et Microsoft Azure. Le format JSON est la fonctionnalité la plus puissante de toute base de données No SQL. Le cloud est extrêmement portable et donc idéal pour les applications Web et mobiles.

Comment migrer une base de données relationnelle vers une base de données Nosql ?

Il n'y a pas de réponse unique à cette question, car la meilleure façon de migrer une base de données relationnelle vers une base de données NoSQL variera en fonction des besoins spécifiques de la base de données en question. Cependant, quelques conseils sur la façon de migrer une base de données relationnelle vers une base de données NoSQL incluent la compréhension des différences entre les deux types de base de données, la conception d'un modèle de données qui fonctionne bien avec la base de données NoSQL et l'utilisation d'un outil pour aider à automatiser le processus de migration.

Le système de gestion de bases de données relationnelles (RDBMS), qui fonctionne dans les centres de données d'entreprise depuis plus de 30 ans, reste la principale source de données au monde. Cela ne peut pas continuer indéfiniment. Le SGBDR ne peut pas suivre le rythme de création, de consommation et de volume des données. Une base de données NoSQL est nécessaire pour cette nouvelle ère du Big Data. Cet article traite de la transition des bases de données RDBMS aux bases de données NoSQL en général. La transition d'un monde relationnel vers un monde NoSQL nécessite une planification minutieuse. La syntaxe de SQL et de NoSQL Land diffère considérablement et les nouveaux utilisateurs peuvent avoir besoin d'un peu de pratique pour les comprendre.

Malgré cela, les développeurs peuvent toujours intégrer NoSQL dans leur prochain projet. La base d'utilisateurs de Foursquare est passée à plus de 25 millions de personnes et 2,5 milliards de checkins, ce qui en fait l'un des réseaux sociaux les plus populaires. L'un des grands avantages de NoSQL est qu'il est possible d'itérer sur un modèle de données afin de le maintenir à jour selon les besoins de votre entreprise. S'éloigner du monde relationnel est la prochaine étape pour de nombreux nouveaux utilisateurs. Foursquare et Art.sy sont tous deux passés des bases de données relationnelles aux bases de données NoSQL. Une migration de données vers MongoDB ou Riak n'est pas la même chose qu'une migration de données vers une base de données en colonnes comme Cassandra. En ce qui concerne la mise à l'échelle, les entreprises intelligentes utilisent généralement Noql depuis le début.

Dans certains cas, le schéma d'une base de données relationnelle diffère du schéma d'une base de données NoSQL en termes de domaines métier auxquels la base de données est affectée. Si une base de données NoSQL doit être utilisée pour remplacer une base de données relationnelle, les relations entre les tables des deux bases de données doivent être préservées. Dans certains cas, cela peut signifier que les tables liées les unes aux autres dans la base de données relationnelle doivent être fusionnées en une seule dans NoSQL.
La table RDBMS doit être jointe à d'autres tables afin de récupérer l'objet métier, de sorte que les tables étroitement liées doivent être combinées en une seule table NoSQL. Comme les données associées seront stockées dans la même table, l'objet métier sera plus facilement récupéré.

Les bases de données Nosql ont-elles besoin de migrations ?

Dans tout langage de programmation où des données sont échangées, il existe un schéma inhérent qui doit être migré pour que les bases de données NoSQL fonctionnent correctement. De plus, les bases de données NoSQL peuvent s'adapter aux changements du schéma inhérent des données, ainsi que moderniser les données en migrant vers de nouveaux environnements.

Une base de données relationnelle peut-elle être Nosql ?

Une base de données relationnelle stocke des tables de données avec des données associées auxquelles il sera possible d'accéder ultérieurement. Ces tables utilisent SQL (Structured Query Language) pour gérer les données, et elles sont prises en charge par les garanties ACID ainsi qu'un schéma fixe. Il n'y a pas de bases de données SQL et elles utilisent des magasins de données non relationnels hautes performances.

Quelle base de données est la plus adaptée à la migration ?

La base de données migrante est constituée d'une base de données structurée .

Pouvez-vous stocker des données relationnelles dans Nosql ?

Les relations peuvent être stockées dans des bases de données NoSQL de la même manière que dans des bases de données relationnelles. De nombreuses personnes trouvent qu'il est plus facile de modéliser des données de relation dans des bases de données NoSQL que dans des bases de données relationnelles, car les données liées ne doivent pas nécessairement être divisées entre les tables.

Les paires clé/valeur, les documents JSON ou les graphiques sont quelques-unes des façons dont les données peuvent être stockées. NoSQL fait référence aux magasins de données qui n'utilisent pas SQL pour effectuer des requêtes. Beaucoup de ces bases de données, bien qu'elles soient compatibles avec SQL, sont considérées dans la pratique comme des bases de données non relationnelles. Un magasin de documents n'exige pas que tous les documents soient organisés de la même manière. Cette approche de forme libre a beaucoup de place pour l'amélioration. La clé peut être utilisée pour identifier un document en le faisant hacher, ce qui est fréquemment fait. Étant donné que les opérations de lecture et d'écriture sont effectuées sur plusieurs champs d'un document, les opérations atomiques sont courantes.

Plutôt que de stocker les données dans un hachage, de nombreuses bases de données de familles de colonnes les stockent physiquement dans l'ordre des clés. Une clé de ligne est considérée comme un index primaire car elle permet d'accéder à une clé spécifique ou à un ensemble de clés en fonction de son importance. Les index secondaires sont créés sur les colonnes d'une famille de colonnes en fonction de l'implémentation, qui peut être composée de plusieurs colonnes. Un magasin de clés est hautement optimisé pour effectuer des recherches simples, telles que l'utilisation de la valeur d'une clé ou d'un ensemble de clés. les nœuds et les arêtes sont les deux types de données stockées dans les magasins de données de graphe. Les arêtes peuvent être utilisées pour spécifier les relations entre les entités, tandis que les relations de nœud peuvent être utilisées pour représenter les entités. Un langage de requête comme celui-ci est très utile lors de la traversée d'un réseau de relations à l'aide de bases de données de graphes.

Les données stockées dans des magasins de données de séries chronologiques sont optimisées pour stocker des données de télémétrie. Les capteurs capables de détecter les appareils IoT, ainsi que les compteurs d'application et de système, sont des exemples de scénarios. Un ensemble de blobs peut être répliqué sur plusieurs nœuds de serveur à l'aide de magasins de données d'objets. À l'aide des partages de fichiers, les fichiers sont accessibles sur un réseau à l'aide de protocoles de réseau standard tels que le bloc de messages du serveur (SMB). Il sert d'index secondaire pour n'importe quel magasin de données dans le sens où il est utilisé comme index secondaire. Lorsqu'une grande quantité de données est collectée, un indexeur de données en temps réel peut être utilisé. Pour créer un index, un processus d'indexation est utilisé. Il peut être multidimensionnel et permet une recherche en texte libre.

Les bases de données traditionnelles , en revanche, sont plus lentes et plus complexes, et les bases de données NoSQL, telles que MongoDB, nécessitent moins d'administration. Il est toutefois possible que vous ayez besoin d'intégrer MongoDB à une base de données relationnelle. L'exemple suivant peut être utilisé pour visualiser des informations provenant de deux sources concurrentes. Les données transactionnelles ne sont pas prises en charge dans les bases de données NoSQL (seules les données simples sont prises en charge). Les transactions peuvent être gérées à l'aide d'une base de données prenant en charge les transactions de jointure. Les données arrivant à grande vitesse sont traitées dans des bases de données NoSQL. Il gère les flux de données à faible vitesse via la base de données relationnelle. Lorsque vous travaillez avec MongoDB et une base de données relationnelle, tenez compte des forces et des faiblesses de chaque solution. Les bases de données NoSQL, telles que MongoDB, sont plus rapides, plus évolutives et moins sujettes aux erreurs que les bases de données traditionnelles. Les transactions ne sont pas prises en charge par les bases de données NoSQL, les données doivent donc être traitées sans elles. Les transactions (également appelées jointures dans les bases de données) sont prises en charge dans les bases de données relationnelles, ce qui peut contribuer à garantir l'exactitude et la fiabilité des données.

Types de bases de données Nosql et leurs avantages

Au lieu de stocker des données sur des tables relationnelles, les bases de données NoSQL stockent les informations dans des documents. En conséquence, nous les catégorisons comme "pas seulement SQL" et les subdivisons en une variété de types de données. Les bases de données de documents, les magasins clé-valeur, les bases de données à colonnes larges et les bases de données de graphes sont tous des exemples de bases de données NoSQL. Une base de données relationnelle, également appelée base de données relationnelle, stocke les données dans des tables. Il existe des tables hiérarchiques, qui correspondent à différents types de données, et chaque table a son propre ensemble de données. Un tableau, par exemple, peut contenir des informations sur les clients, les produits, les commandes, etc. d'une entreprise. Lorsque vous devez stocker une grande quantité de données dans une base de données NoSQL, il est judicieux de l'utiliser à la place d'une base de données relationnelle. Il convient également de noter que les bases de données NoSQL sont utilisées en complément d'un modèle de données spécifique. Cassandra, par exemple, est un magasin clé-valeur avec prise en charge SQL, tandis que MongoDB est uniquement SQL. Les bases de données NoSQL peuvent être classées en fonction de leurs modèles de données, bien qu'elles ne soient pas limitées à un type particulier de modèle de données. Un magasin clé-valeur est parfois classé comme une base de données de documents, tandis qu'un magasin à colonnes larges est parfois classé comme une base de données basée sur des colonnes. Les bases de données NoSQL diffèrent des bases de données relationnelles de plusieurs manières, notamment par leurs propres inconvénients et avantages. Il existe certaines situations dans lesquelles ils peuvent être appropriés, mais ils ne sont pas la seule option.

Comment transférer des données de Rdbms vers Mongodb ?

Il existe plusieurs façons de transférer des données d'un SGBDR vers MongoDB. Une façon consiste à exporter les données du SGBDR en tant que documents JSON, puis à les importer dans MongoDB. Une autre façon consiste à utiliser un outil comme MongoMigrate, qui peut automatiquement transférer les données pour vous.

Les bases de données NoSQL telles que MongoDB peuvent stocker de grands ensembles de données de manière systématique, grâce à leur approche de schéma flexible. Les bases de données NoSQL stockent et gèrent de grandes quantités de données non structurées et semi-structurées de manière très simple. À l'aide de cet article, vous apprendrez à mapper les concepts de base de la base de données relationnelle et de MongoDB. MongoDB est une base de données NoSQL populaire et suffisamment flexible pour gérer de grands ensembles de données. Hevo Data, un pipeline de données sans code, vous permet d'intégrer MongoDB et 100 sources de données gratuites ou payantes (dont plus de 40 sources de données gratuites). Il peut être utilisé pour charger directement des données dans un entrepôt de données ou un autre emplacement de votre choix. Vous n'avez peut-être pas été préparé pour la transition d'une base de données relationnelle vers une base de données NoSQL, mais cela en vaut la peine si vous recherchez une solution flexible, évolutive et sécurisée.

Pour quelqu'un qui a déjà travaillé avec des structures de données RDBMS , il peut être difficile de passer d'un modèle relationnel prédéfini à un modèle de données riche et dynamique. La migration des données d'une base de données relationnelle vers MongoDB peut être difficile. Le processus devient beaucoup plus facile avec les pilotes et les outils de MongoDB. Dans cet article, nous verrons comment utiliser MongoDB pour modéliser des relations et des données relationnelles. En utilisant la liaison de documents et l'intégration de documents, nous y parvenons. Vous pourrez faire la distinction entre MongoDB et les bases de données relationnelles après avoir lu cet article. Ensuite, vous avez dû vous renseigner sur la migration d'une base de données relationnelle vers MongoDB. Il est essentiel de consolider MongoDB et d'autres sources de données dans un entrepôt de données cloud ou une autre destination où Business Analytics peut être effectué afin d'obtenir une compréhension complète des performances de votre entreprise.

Mongodb vs bases de données relationnelles

La méthode d'accès aux données diffère considérablement entre MongoDB et RDBMS. Une table et une colonne doivent être nommées exactement comme l'une de l'autre pour que les données soient accessibles dans une base de données relationnelle. L'ID de document dans MongoDB est utilisé pour accéder aux données. Les performances d'un système de recherche et d'indexation peuvent être grandement influencées par cette différence.
Certaines fonctionnalités intégrées à MongoDB ne sont pas disponibles pour RDBMS. La gestion des versions de document dans MongoDB, par exemple, vous permet de suivre les modifications apportées à un document.