Architectures de base de données NoSQL : l'approche orientée colonnes

Il existe un certain nombre d'architectures différentes qui peuvent être suivies lorsque vous travaillez avec des bases de données NoSQL , mais la plus courante est l'approche orientée colonne. Cette approche est souvent utilisée car elle permet un schéma plus flexible, ce qui peut être utile lorsque vous travaillez avec de grandes quantités de données. En outre, cette approche peut également contribuer à améliorer les performances en permettant une meilleure compression des données.

Le mouvement NoSQL a pris son envol ces dernières années avec des modèles de stockage et de récupération de données. Il n'est pas nécessaire de créer une table et de stocker les données sur plusieurs lignes dans la clé étrangère. Dans NoSQL, les données sont stockées dans un format clé-valeur. Une base de données NoSQL est une base de données qui stocke de grandes quantités de données en temps réel. Dans une base de données NoSQL, la fonction de hachage est utilisée au niveau supérieur, où elle exécute un algorithme bien connu qui prend une entrée de longueur variable et produit une sortie de longueur fixe. Lorsque cette clé est à nouveau hachée, un moteur de base de données récupère la paire de valeurs qui correspond à la clé qu'il a découverte dans la base de données (si la clé existe). En général, il existe trois types de bases de données NoSQL : déclaratives, sémantiques et graphiques. Il existe également des magasins clé-valeur, des magasins de documents, des graphiques et des magasins en colonnes.

Dans une architecture hybride, différents modèles de base de données sont utilisés pour créer un modèle hybride. Si vous utilisez une architecture hybride, vous pouvez travailler avec SQL et NoSQL dans un seul système.

Quelle architecture suit Nosql ?

La propriété est l'une des nombreuses fonctionnalités des bases de données NoSQL. Contrairement à ACID, qui est un ensemble de propriétés, il s'agit d'un ensemble de règles et de directives. La disponibilité de base de BA, l'état S-soft et la cohérence E-even sont tous des indicateurs de la cohérence E-even. Contrairement à une base de données structurée , qui stocke les données dans un format spécifique, les données d'une base de données NoSQL sont stockées au format clé-valeur.

Les administrateurs modifient la capacité des bases de données RDBMS et des bases de données NoSQL de diverses manières. La seule façon d'augmenter la capacité d'un système relationnel est d'ajouter du matériel coûteux, des processeurs plus rapides et plus de RAM. Un composant réseau avec des fonctions avancées. Les nœuds, qui sont facilement ajoutés et supprimés en fonction de la demande, fournissent une capacité « élastique » dans les clusters NoSQL. Les applications à volume élevé et à faible latence peuvent bénéficier de l'utilisation d'une base de données NoSQL qui utilise une architecture sans maître. La base de données NoSQL diffère d'une base de données relationnelle en ce qu'elle encourage une première approche de développement d'applications. Cette méthode de réplication de données est utilisée dans ces bases de données, qui sont tous des nœuds répliqués en même temps.

Les bases de données NoSQL utilisent plusieurs "formes" d'objets de données, ce qui signifie qu'elles peuvent coexister et rendre les données plus résilientes, mais elles peuvent également faire plus d'erreurs. Les modèles de données peuvent être structurés de manière déclarative dans une base de données relationnelle, contrairement aux modèles structurés déclaratifs dans un schéma. Cette approche est fréquemment renversée par NoSQL, qui donne plus de pouvoir au développeur et est souvent plus décentralisé dans le contrôle des structures de données.

La base de données NoSQL de LinkedIn en fait un excellent choix pour la plate-forme du réseau. Les données sur LinkedIn changent et roulent constamment, ce qui en fait un excellent choix pour une entreprise qui cherche à réseauter. Parce que LinkedIn utilise une base de données NoSQL, il économise beaucoup de temps et de ressources en n'ayant pas à reconstruire la base de données à chaque fois qu'il y a un changement. Les utilisateurs peuvent se tenir au courant des dernières tendances et connexions en étant réactifs sur le site.

Qu'est-ce que l'architecture de base de données Nosql ?

Les bases de données NoSQL se distinguent par un abandon des serveurs basés sur SQL. La logique de validation, de contrôle d'accès, de mappage des données indexées interrogeables, de corrélation entre les données associées, de résolution des conflits, de maintien des contraintes d'intégrité et de procédures de déclenchement est supprimée de la couche base de données.

Dans le cas des bases de données NoSQL, il est préférable d'opter également pour un changement d'architecture d'application. L'approche NoSQL, par opposition aux serveurs basés sur SQL, met l'accent sur la simplicité. Nous reviendrons plus en détail sur la gestion des données dans cet article, et nous proposerons un niveau de gestion des données qui combine les bases de données NoSQL et les différents aspects de la gestion des données. La structure imbriquée hiérarchique dans les entités de données est l'une des fonctionnalités les plus couramment utilisées des bases de données NoSQL. La structure de données imbriquée fonctionne élégamment dans les situations où l'enfant/la sous-structure est toujours accessible à partir d'un document parent. Dans certains cas, les structures imbriquées peuvent aider à éliminer les relations bidirectionnelles inutiles. Les relations, en fait, sont toujours très importantes dans certaines applications du monde réel.

Les relations entre les SGBDR traditionnels et les autres bases de données ont été bien comprises. Comment modélise-t-on les relations et les bases de données NoSQL ? Les différentes approches pourraient être résumées comme suit. Pour éviter la duplication des données, il est recommandé d'utiliser des stratégies de normalisation. La dénormalisation des données peut également améliorer les performances des requêtes. Si les approches NoSQL tentent d'invalider les piliers de la gestion des données établis par Edgar Codd, elles vont dans la mauvaise direction. Plutôt que d'utiliser une API réutilisable pour accéder à la base de données, cette approche se concentre sur la mise en œuvre de la base de données.

La gestion de la cohérence des données devient un élément important du stockage NoSQL car elle nécessite la collecte et la gestion des données. L'API BerkeleyDB est une API de base de données de documents clé-valeur modélisée d'après l'API de base de données de documents clé-valeur indexée. Selon un récent rapport du W3C, il est préférable d'utiliser des index programmatiques plutôt que des index basés sur des requêtes dans les bases de données NoSQL accessibles via le navigateur. Cependant, cela ne signifie pas que les contraintes de validité et d'intégrité des données peuvent être supprimées. Le déplacement de la validation de la couche de stockage vers la couche de gestion des données réduit le besoin de stockage. En général, un système de réplication basé sur la cohérence plus souple peut être mis en œuvre au-dessus de chaque système de stockage de base de données sur la base d'une sémantique transactionnelle plus stricte. La réplication personnalisée et l'application de la cohérence peuvent être extrêmement utiles dans les applications où certaines mises à jour peuvent être plus stables, tandis que d'autres peuvent être plus souples.

La résolution de conflits basée sur la résolution de conflits de style Multi-Version Concurency Control (MVCC), telle que celle trouvée dans CouchDB, peut être naïve. Persevere 2.0 permet de définir un modèle de données et de lier les produits à leurs fabricants. Nous avons entièrement implémenté le modèle MVC. En conséquence, je pense que ce type de couche d'interface utilisateur devrait être recapitalisé en tant que mVC, ce qui met moins l'accent sur les problèmes de modélisation des données dans la logique de l'interface utilisateur.

Les bases de données NoSQL sont d'excellents candidats pour les magasins de données qui nécessitent des performances et une évolutivité élevées. Ils peuvent gérer beaucoup de données et sont simples à utiliser. Les bases de données NoSQL, en plus d'être extrêmement fiables et capables de gérer des charges de trafic élevées, sont également extrêmement adaptables.

Qu'est-ce que Schemaless Pourquoi Nosql suit l'architecture sans schéma ?

Un schéma est un plan ou un plan utilisé pour construire une base de données. Un schéma peut contenir des règles qui régissent les données autorisées dans la base de données, ainsi que la manière dont les données sont organisées.
On dit souvent que les bases de données NoSQL suivent une architecture « sans schéma ». Cela signifie qu'ils n'appliquent pas de schéma spécifique aux données qui y sont stockées. Cela peut être considéré comme un avantage majeur, car cela permet beaucoup plus de flexibilité dans la manière dont les données peuvent être stockées et récupérées.

Le terme bases de données « sans schéma » a récemment été popularisé dans l'industrie informatique. Au lieu de mettre les bases de données sans schéma entre les mains des développeurs, il est temps de les amener sur le marché libre. Lorsque les données sont stockées dans une base de données sans schéma, elles sont stockées sous la forme d'une paire clé/valeur (également appelée KV) ou d'un document JSON. Une base de données sans schéma, par opposition à une ligne dans une base de données relationnelle, peut avoir la capacité de modifier complètement l'état d'une ligne de compte. Tout ce qui est nécessaire pour déterminer comment regrouper des entités est un seul attribut d'une entité. La majorité de cette activité est complètement éliminée des bases de données sans schémas. C'est un coup dur pour une entreprise dont la survie dépend fortement de ses données.

Pour faire face à la latence, un équipement de pointe doit être acheté avec un coût d'investissement et d'exploitation élevé. Une erreur de déploiement manuel peut entraîner des retards de plusieurs jours ou mois. Grâce à son modèle de stockage de données flexible, les bases de données NoSQL réduisent les migrations complexes et modifient la synchronisation. Vous pouvez définir une vue des données plutôt que d'avoir à vous battre dans une base de données sans schéma. Une base de données Schemaless ne nécessite pas le développement ou le déploiement d'une infrastructure complexe/propriétaire, ainsi que des dépenses d'investissement ou d'exploitation importantes. D'une simple pression sur un bouton, une petite instance peut être mise à l'échelle à presque n'importe quelle taille.

Cette liberté peut à la fois vous libérer et vous défier. La possibilité de modifier les données sans craindre de casser l'application peut être libératrice. Il peut être difficile de trouver un schéma à la fois flexible et efficace, ainsi que de structurer les données de la meilleure façon possible. Une base de données sans schéma, contrairement à un SGBDR traditionnel , présente ses propres défis et peut offrir une flexibilité et une efficacité significatives par rapport aux SGBDR traditionnels.

Parmi les propositions suivantes, laquelle est l'architecture Nosql la plus simple ?

Il existe de nombreux types d'architectures NoSQL, chacune avec ses propres avantages et inconvénients. L'architecture NoSQL la plus simple est le magasin clé-valeur, qui est un type très basique de base de données NoSQL. Les magasins de valeurs-clés sont très rapides et évolutifs, mais ils ne sont pas très flexibles et ne prennent pas en charge les requêtes complexes.

Une base de données NoSQL peut stocker des données plutôt qu'une base de données relationnelle. Ils sont conçus pour être adaptables, évolutifs et capables de répondre rapidement aux exigences modernes de gestion des données d'entreprise. Le terme NoSQL fait référence à un large éventail de types de bases de données, y compris les bases de données de documents purs, les magasins clé-valeur, les bases de données à colonnes larges et les bases de données de graphes. Avec la montée des 2000 entreprises mondiales, les bases de données NoSQL gagnent du terrain en tant que moyen d'alimenter les applications critiques. Il existe cinq grandes tendances qui rendent les bases de données relationnelles difficiles à utiliser en raison de leurs défis techniques. En raison de leur modèle de données fixe, les bases de données relationnelles ne supportent pas très bien le développement agile. Lors de l'utilisation de NoSQL, le modèle de données est défini par le modèle d'application.

La modélisation des données n'est pas définie dans NoSQL au sens traditionnel. Les données sont stockées au format JSON dans le cadre d'une base de données orientée document. Les cadres ORM ne sont plus nécessaires et le processus de développement est rationalisé. N1QL (prononcé nickel), un langage de requête puissant qui étend SQL à JSON, a été introduit dans Couchbase Server 4.0. Il prend également en charge un tableau (GROUP BY), le tri (SORT BY), les jointures (LEFT OUTER / INNER) et bien plus que les instructions SELECT / FROM / WHERE. Les avantages des bases de données distribuées NoSQL sont nombreux, notamment l'utilisation d'une architecture évolutive et l'absence de point de défaillance unique. La capacité à fournir un service rapide et efficace devient de plus en plus importante car de plus en plus d'engagements clients sont traités en ligne via des applications mobiles et Web.

Les bases de données NoSQL sont disponibles dans une variété de tailles, sont faciles à installer et peuvent être configurées pour répondre à des exigences spécifiques. Ils ont été conçus pour permettre le mouvement des lectures, des écritures et du stockage. Ils peuvent gérer et surveiller des clusters de différentes tailles, ainsi que mener des opérations à toutes les échelles. Vous n'avez pas besoin d'installer de logiciel pour exécuter une base de données NoSQL : c'est aussi simple que de stocker des données dans une base de données NoSQL distribuée. De plus, l'utilisation de routeurs matériels permet une défaillance immédiate en éliminant le besoin d'attendre que la base de données détecte un problème et exécute un processus de récupération indépendant. Les structures de données basées sur NoSQL deviennent de plus en plus populaires dans le cadre des applications Web, mobiles et Internet des objets (IoT) d'aujourd'hui.

L'architecture des bases de données NoSQL est basée sur des colonnes. Cela signifie que les données sont stockées dans des lignes et des colonnes comme dans une base de données normale . Contrairement à une base de données standard, les bases de données NoSQL sont conçues pour fournir des performances plutôt que de la cohérence. Parce qu'ils sont conçus pour un volume élevé de données, ils ne sont pas limités par leur capacité à réagir rapidement aux changements. Peu importe le type de données d'une base de données NoSQL : elle peut être utilisée pour le stockage de données à grande échelle. C'est aussi une bonne option pour les entreprises qui doivent réagir à des changements rapides. Ils peuvent rechercher des données rapidement et facilement car les bases de données NoSQL sont basées sur des colonnes. En raison de leur accès rapide à des informations spécifiques, ces solutions sont un excellent choix pour les entreprises à la recherche de réponses rapides. C'est également une bonne idée pour les entreprises qui ont besoin de grandes quantités de données d'utiliser des bases de données NoSQL. Par conséquent, ils constituent une excellente option pour les entreprises qui ont besoin de serveurs supplémentaires. Les bases de données NoSQL peuvent être facilement étendues en utilisant des structures de données basées sur des colonnes. Par conséquent, l'ajout de plus de données aux bases de données ne doit pas compromettre les performances des entreprises. Une base de données NoSQL est un bon choix pour les entreprises qui ont besoin de stocker une grande quantité de données.

Présentation de Nosql

Nosql est une base de données qui stocke des données dans un format autre que le format relationnel traditionnel . Bien que les bases de données nosql puissent prendre de nombreuses formes différentes, elles partagent toutes la caractéristique commune d'être évolutives et faciles à utiliser.

Une base de données relationnelle est le résultat d'un article de 1970 d'EFCodd intitulé Un modèle relationnel de données pour les grandes banques de données partagées. Un système distribué est un système qui utilise de nombreux ordinateurs et composants logiciels communiquant entre eux sur un réseau informatique. Pour que le système atteigne un objectif commun, les ordinateurs doivent interagir les uns avec les autres et partager des ressources. Un système informatique distribué a une plus grande puissance de calcul que les autres types de systèmes en raison de sa vitesse de calcul élevée. Contrairement aux bases de données relationnelles traditionnelles , les bases de données NoSQL ne nécessitent pas l'utilisation de SQL ou d'autres algorithmes similaires. Lorsqu'un système NoSQL est utilisé, il peut stocker les données beaucoup plus rapidement car il tire parti de la mise à l'échelle. Carlo Strozzi a inventé le terme NoSQL en 1998 pour une idée d'entreprise.

Les bases de données traditionnelles ont quatre caractéristiques évidentes en commun : elles sont relationnelles, elles sont distribuées, elles ne sont pas relationnelles et elles ne se conforment pas à l'atomicité, à la cohérence, à l'isolement ou à la durabilité. Selon le théorème CAP, trois exigences fondamentales doivent être satisfaites lors du développement d'applications pour des systèmes distribués. Selon le théorème CAP, les systèmes informatiques distribués ne peuvent pas garantir que ces trois propriétés sont présentes en même temps. Les bases de données NoSQL sont classées en quatre catégories (dont les plus courantes sont les catégories). Une arête ou un arc est un ensemble fini (ou modifiable) de paires ordonnées dans des structures de données de graphe.