Bases de données NoSQL : avantages et inconvénients

Les bases de données NoSQL sont devenues une solution populaire pour le stockage et la gestion des données ces dernières années. L'un des principaux avantages des bases de données NoSQL est qu'elles ne nécessitent pas de schéma, ce qui peut rendre la gestion des données plus flexible et plus simple. Cependant, certains experts affirment que l'absence de schéma peut également être un inconvénient, car elle peut rendre plus difficile l'interrogation et l'analyse des données. De plus, certains soutiennent que l'absence de schéma peut entraîner des incohérences dans les données. Alors, qu'est-ce que tu penses? L'absence de schéma rend-elle les bases de données NoSQL plus avantageuses ou désavantageuses ?

Les bases de données NoSQL ont-elles besoin de schémas ? Le domaine NoSQL est récemment devenu un sujet brûlant dans le monde de la gestion de bases de données. SQL, dans sa version la plus récente, a eu du mal à combler le vide que NoSQL a largement comblé. L'absence de schéma permet aux bases de données NoSQL de stocker des données dans un large éventail de modèles de données. La chose la plus importante à retenir lors de l'écriture de code est de le tenir à distance des autres fonctions qu'il sert afin qu'il puisse les satisfaire toutes. L'étape suivante consiste à concevoir les clés primaires de la base de données, qui sont les données qui seront interrogées. Les exigences pour les entités commerciales, les exigences des utilisateurs et les modèles de requête sont toutes prises en compte.

Cette étape consiste à savoir comment les bases de données NoSQL utilisent leurs clés primaires pour les implémenter. Une base de données NoSQL qui n'est pas déclarée par un schéma peut devenir une plate-forme anarchique, entraînant la création d'une base de données NoSQL. Il existe plusieurs applications pour le schéma. Il sera nécessaire de concevoir les index, comme ce fut le cas pour les étapes précédentes, et cela variera grandement en fonction du nombre d'actions.

Les scientifiques des données et les ingénieurs en apprentissage automatique peuvent utiliser des bases de données NoSQL pour stocker des données, des métadonnées de modèles, des fonctionnalités et des paramètres d'opérations. Les ingénieurs de données, quant à eux, peuvent les utiliser pour stocker et récupérer des données nettoyées.

MongoDB, en tant que base de données NoSQL, est connue comme sans schéma car elle ne nécessite pas de schéma rigide et prédéfini, comme une base de données relationnelle. Au fur et à mesure que les données sont écrites, le système de gestion de base de données (SGBD) applique un schéma partiel, répertoriant explicitement les collections et les index.

C'est quoi schéma ? Un schéma est un objet qui spécifie la structure et le contenu de vos données au format JSON. Les schémas BSON d'Atlas App Services, qui sont des extensions de la norme JSON Schema, peuvent être utilisés pour définir le modèle de données de votre application et valider les documents lorsqu'ils sont créés, modifiés ou supprimés.

Le schéma système est un composant de la base de données MySQL. Le serveur MySQL doit garder une trace de toutes les données stockées dans les tables qu'il contient. Le schéma MySQL comprend des tables de dictionnaire de données qui stockent les métadonnées des objets de base de données et les tables système qui sont utilisées dans d'autres opérations.

Qu'est-ce qu'un schéma dans la base de données Nosql ?

Il n'y a pas de définition formelle de ce qu'est un schéma dans une base de données NoSQL, mais en général, il peut être considéré comme une structure ou un format pour les données stockées dans la base de données. Cela peut être aussi simple qu'une seule table avec quelques colonnes, ou il peut s'agir d'une structure plus complexe qui comprend plusieurs tables et des relations entre elles. Il n'y a pas de bonne ou de mauvaise façon de définir un schéma, et c'est au concepteur de base de données individuel de décider ce qui fonctionnera le mieux pour son application particulière.

Les schémas de base de données sont les plans des bases de données. La façon dont les données sont organisées dans une base de données relationnelle est définie par ce module. Les structures de documents sont des outils importants pour la gestion des documents dans un système de gestion de base de données (SGBD). Les schémas de base de données sont classés en trois types : conceptuel, logique et physique. Les schémas en étoile représentent des bases de données à différents niveaux, tandis que les schémas en flocon représentent des bases de données à différents niveaux. Un schéma en étoile peut être composé d'une seule table entourée d'une table de dimension. On pense généralement qu'un schéma en étoile ressemble à une étoile, alors qu'un schéma en flocon de neige ressemble à un flocon de neige.

Les développeurs utilisent fréquemment des schémas car ils leur permettent de concevoir une base de données avant de la créer. De plus, ils s'assurent que la base de données est correctement et précisément créée après sa création. L'exactitude d'une base de données est essentielle à son fonctionnement car elle permet aux utilisateurs d'accéder à ses données et d'en tirer profit. Un schéma peut être utilisé pour créer n'importe quel type de base de données. Les schémas de base de données, par exemple, sont utilisés dans les bases de données relationnelles pour organiser les données. Un schéma, ou structure de table, est la structure de base d'une base de données relationnelle, qui est utilisée par un SGBD. Une table contient des fichiers de la même manière que les dossiers le font dans un système de fichiers. Chaque tableau contient des informations sur un groupe distinct d'objets. Il peut être utilisé pour créer une base de données non relationnelle, ainsi qu'un schéma. Une base de données non relationnelle, par exemple, serait une base de données qui n'utilise pas de schéma. Les bases de données non relationnelles sont plus difficiles à créer et à gérer que les bases de données relationnelles, mais elles peuvent être plus flexibles.

Le schéma Nosql est-il gratuit ?

Il n'y a pas de réponse définitive à cette question car cela dépend en grande partie de la base de données NoSQL spécifique en question. Cependant, en général, les bases de données NoSQL sont plus sans schéma que leurs homologues relationnelles, ce qui signifie qu'elles sont plus flexibles et nécessitent moins de planification initiale en termes de structure de données. Cela peut être un avantage dans certaines situations, mais cela signifie également qu'il existe un potentiel pour davantage d'incohérences de données.

Les bases de données Nosql peuvent-elles gérer ces concepts de schéma ?

Oui, les bases de données NoSQL peuvent très bien gérer les concepts de schéma. En fait, de nombreuses bases de données NoSQL sont spécifiquement conçues pour être sans schéma, ce qui les rend plus flexibles et plus faciles à utiliser. Bien sûr, il y a toujours des compromis et les bases de données sans schéma peuvent ne pas être le bon choix pour chaque projet. Mais pour de nombreuses applications, ils peuvent convenir parfaitement.

Les bases de données NoSQL sont conçues pour rompre avec le modèle de base de données relationnelle en rompant avec les lignes et les colonnes. Beaucoup de gens confondent les bases de données NoSQL avec l'absence de modèle de données. Dans un schéma, il est essentiel de décrire comment les données seront organisées. Les modèles de données pour chacun des quatre principaux types de bases de données NoSQL évolueront naturellement pour refléter ces différences. Par conséquent, la conception du schéma se déroulera par étapes au fil du temps pour une application. Pour choisir une base de données NoSQL adaptée à vos besoins, il est essentiel de prendre en compte le modèle de données pour lequel vous avez l'intention de l'utiliser. Comme son nom l'indique, les données de chaque document sont stockées dans des paires de champs et de valeurs, avec une variété de types de données et de structures de données utilisées pour l'ajout de valeur.

Un large éventail de types de valeurs de champ sont disponibles pour les requêtes, et un certain nombre de langages de requête puissants ont été développés pour faciliter leur sélection. Une base de données NoSQL contient une clé et des colonnes associées dans des lignes, appelées familles de colonnes. La structure sous-jacente des bases de données NoSQL est utilisée pour stocker des données dans chacun des quatre principaux types. Malgré cela, les détails de l'organisation des données peuvent être très flexibles, même s'ils sont officiellement étiquetés comme « sans schéma ». Les bases de données de documents, les bases de données à colonnes étendues et les bases de données de graphes utilisent généralement un ensemble de langages de requête.

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

Cette fonctionnalité est fournie par les bases de données NoSQL, ce qui permet un développement plus rapide et plus itératif. Les bases de données NoSQL excellent dans le traitement des données structurées et non structurées car elles utilisent un modèle de données flexible.

Quel type de base de données prend en charge le schéma ?

schema est un composant de SQL requis pour presque toutes les bases de données relationnelles.

Mongodb a-t-il besoin d'un schéma ?

Étant donné que MongoDB ne nécessite pas de schéma rigide et prédéfini, il est considéré comme une base de données NoSQL plutôt qu'une base de données relationnelle.

Schéma Nosql

Le schéma Nosql est un schéma de base de données qui n'est pas basé sur le modèle relationnel traditionnel basé sur des tables. Au lieu de cela, il est basé sur un modèle orienté document plus flexible. Cela le rend bien adapté au stockage de données dans un format non relationnel, tel que JSON ou XML.

En ce qui concerne les technologies NoSQL, la conception est de la plus haute importance car elles ne sont pas les seules à traiter tous les cas d'utilisation, comme le RDBMS. Il est essentiel que nous développions un ensemble de bases de données NoSQL réellement personnalisées. Cet article tentera de fournir un modèle pour développer un modèle de données NoSQL basé sur une méthodologie commune. Une implémentation NoSQL doit être conçue sur la base de processus pilotés par des requêtes - dans ce cas, la requête peut changer en fonction des exigences - par conséquent, l'implémentation NoSQL doit être modifiée de manière itérative. La première étape consiste à identifier les conteneurs à l'aide d'un modèle de requête. Nous utilisons cette fonctionnalité pour agréger toutes les exigences de requête et les attributs d'attributs des entités, ainsi que pour faciliter la gouvernance des données ultérieurement. Cela nécessite l'utilisation de processus agiles tels que l'élicitation des exigences et l'analyse des user stories.

La dénormalisation peut être obtenue en utilisant des techniques telles que l'intégration/l'aplatissement, ainsi que le référencement. La dénormalisation des attributs dans NoSQL orienté colonne se produit en créant une liste plate de colonnes (éventuellement regroupées par familles de colonnes) à partir de la deuxième entité. Les fonctionnalités décrites ici sont construites à l'aide de structures de type de données spéciales, telles que des listes, des ensembles, des cartes et des structures intégrées. La clé de document est composée d'une chaîne de valeur avec une concaténation de champs de type sous la forme d'une carte de hachage stockée sur le cluster. Dans certaines bases de données NoSQL, telles que HBase, des index secondaires sont disponibles. Dans tous les cas, les index doivent être conçus pour fonctionner de la même manière que l'exploration de données et les requêtes non critiques/à forte intensité de données.

Les nombreuses utilisations d'un schéma

Les bases de données SQL sont constituées d'instructions et de schémas SQL, qui décrivent la structure des données dans ces instructions. L'administrateur de la base de données a la possibilité de contrôler la façon dont les données sont accessibles via un schéma. Les utilisateurs peuvent également utiliser le schéma pour contrôler la manière dont les données sont gérées par l'administrateur de la base de données.
Un schéma de base de données SQL est un ensemble de règles décrivant la structure des données. Les règles peuvent être utilisées par l'administrateur de la base de données pour limiter l'accès aux données. Les règles peuvent également être utilisées par l'administrateur de la base de données pour restreindre les données auxquelles il peut accéder.

Modèle de données Nosql

Qu'est-ce qu'un modèle de données NoSQL ? Contrairement à un système de gestion de base de données relationnelle (RDBMS), il ne s'appuie pas sur le SGBD pour le renforcer. Par conséquent, il n'existe aucun moyen explicite de déterminer comment les données sont liées, c'est-à-dire comment tous les éléments sont reliés entre eux.

8 Data Modeling Patterns in Redis: A Comprehensive e-book est une étude complète de la modélisation des données dans NoSQL. Le livre examine huit modèles de données que les développeurs peuvent utiliser pour créer des applications modernes sans les problèmes associés aux bases de données relationnelles traditionnelles . Une base de données NoSQL peut stocker deux tables ou collections distinctes dans un emplacement commun, une table étant insérée dans l'autre. Vous pouvez trouver toutes les données pertinentes et comprendre leur relation plus facilement en suivant leur relation. Chaque table de NoSQL fournit sa propre vue dans le cadre de sa propre application. Si vous souhaitez modéliser des relations un à plusieurs, vous intégrez des listes illimitées (c'est-à-dire des listes de dimensions connues) dans des collections séparées. Dans ce cas, le produit est le seul ; les variables sont les nombreuses critiques, les noms des auteurs, la date de publication, la notation et les commentaires.

Un modèle suit le développement de relations plusieurs à plusieurs avec des côtés illimités. Chaque produit d'une base de données relationnelle doit être stocké dans une table distincte. La pile Redis vous permet de distinguer les types de collection en fonction de leurs champs de type. Le modèle de compartiment élimine les frais généraux en vous permettant d'agréger et de stocker des données de séries chronologiques de manière continue. Le modèle de révision a le potentiel d'être utilisé dans un large éventail de situations où des données en temps réel sont requises. Ces modèles peuvent être utilisés pour réduire les complications des opérations conjointes dans NoSQL. Ce modèle est particulièrement utile lorsqu'il est utilisé avec des opérations JOIN lourdes telles que les ressources humaines, le CMS, les catalogues de produits et les réseaux sociaux.

Un système de gestion de bases de données relationnelles (RDBMS) est incapable de reproduire ce modèle. Les données peuvent être stockées sur un disque, en mémoire ou les deux. Le site Web Redis Launchpad contient un certain nombre d'applications Redis et NoSQL.

Les différents modèles de données des bases de données Nosql

Les bases de données de documents telles que MongoDB n'utilisent pas de schémas, contrairement à la plupart des autres bases de données NoSQL. Les données de ces bases de données sont simplement des fichiers de texte brut qui peuvent être utilisés pour créer des documents. MongoDB a une extension de fichier appelée.mongo, tandis que la plupart des autres bases de données de documents ont une extension de fichier appelée.Json ou. XML. Une collection de fichiers est similaire à une table dans une base de données relationnelle, sauf que les données de ces fichiers sont généralement divisées en collections. Chaque document d'une collection est identifié par une clé unique et peut être visualisé dans une collection de la même manière que tout autre document peut être visualisé dans une collection. Les magasins clé-valeur sont un type de modèle de données de base de données NoSQL. Un magasin clé-valeur est un type de base de données dans laquelle une paire de clés et une valeur sont stockées ensemble. Avant de pouvoir ajouter un document au magasin clé-valeur, vous devez d'abord localiser la clé du document et entrer sa valeur dans le champ approprié. Une base de données à colonnes larges est un autre modèle de données utilisé dans les bases de données NoSQL. Une base de données à colonnes larges est une base de données qui stocke les données dans des tables plus grandes que la table SQL standard. Si vous souhaitez organiser des données qui ne sont pas clairement organisées en lignes et en colonnes, vous pouvez utiliser une base de données à colonnes larges. Une base de données à colonnes larges, par exemple, pourrait contenir des données dans une table avec le plan suivant. Décrivez l'article. Je pense que j'ai beaucoup de chance d'avoir rencontré un homme très gentil. La fille est un plaisir d'être autour. Les bases de données de graphes sont le dernier modèle de données utilisé dans les bases de données NoSQL. Les données des graphes sont stockées dans des bases de données de graphes dans des structures de données. Les nœuds et les arêtes d'un graphe sont disposés de manière à former une entité unifiée. Un nœud est un document individuel, tandis qu'un bord est un lien entre celui-ci et le reste de celui-ci. Tous ces modèles de données présentent plusieurs avantages et inconvénients. Un magasin clé-valeur est simple à utiliser, mais il ne peut pas être utilisé pour effectuer des transactions. Une base de données à colonnes larges est plus difficile à utiliser qu'une base de données à colonne unique, mais elle offre un stockage de données et une prise en charge des transactions plus importants. Une base de données de graphes, en revanche, peut stocker plus de données et fournir des relations plus complexes entre les objets car elle est plus difficile à utiliser.

Outil de conception de base de données Nosql

Il existe de nombreux outils de conception de bases de données nosql disponibles sur le marché aujourd'hui. Chaque outil a ses propres forces et faiblesses, il est donc important de choisir le bon outil pour le travail. Certains des outils de conception de base de données nosql les plus populaires incluent MongoDB, Couchbase et Cassandra.

Pour qu'une base de données NoSQL réussisse, elle doit d'abord être choisie. Parce qu'une base de données NoSQL est non relationnelle, elle est plus flexible qu'une base de données SQL. Les entités de données métier auxquelles accéder doivent d'abord être cataloguées par les architectes de données et les développeurs. La première étape de la conception d'applications consiste à définir les clés et les index qui leur permettent d'interroger les données plus efficacement. Avec les bases de données NoSQL, une haute disponibilité et une faible latence sont garanties. En exploitant les données de partition, les architectes de données et les opérateurs peuvent planifier la croissance future en répartissant la charge sur plusieurs nœuds. Créez une clé de partition qui ne changera probablement pas à l'avenir et qui peut être utilisée pour générer très peu de requêtes inter-partitions.

Quel outil est utilisé pour la conception de base de données Nosql ?

Hackolade, DbSchema et Cassandra Data Modeler sont quelques-uns des outils de conception de schéma de base de données NoSQL qui peuvent être utilisés. La conception de schéma visuel de Hackolade convient à une large gamme de bases de données NoSQL. DbSchema convertit les bases de données NoSQL précédemment publiées en schémas.

Qu'est-ce que la conception de base de données Nosql ?

L'objectif principal des bases de données de recherche NoSQL est de fournir des performances analytiques sur des données semi-structurées. Les modèles de données sont des modèles de données intégrés au logiciel. Le modèle relationnel, selon lui, normalise les données dans des tableaux composés de lignes et de colonnes. Les tables, les lignes, les colonnes, les index et les relations entre les tables et les autres éléments de la base de données sont tous spécifiés dans un schéma.

Les bases de données Nosql de Google sont idéales pour le Big Data

Les services de base de données NoSQL de Google sont uniques en ce sens qu'ils peuvent gérer des ensembles de données très volumineux et dynamiques sans avoir besoin d'un schéma fixe. En conséquence, ils peuvent gérer un large éventail de tâches, y compris le traitement des événements en temps réel, l'analyse des données et la création de moteurs de recherche. Les services de bases de données relationnelles (RDS) d'Amazon sont un ensemble complet d'outils qui simplifient le développement d'applications basées sur des bases de données. SQL est utilisé par tous ces outils. L'AWS Management Console, l'AWS CLI ou le NoSQL WorkBench sont tous disponibles pour travailler avec DynamoDB et effectuer des tâches ad hoc.

Nosql contre SQL

SQL est un langage de programmation qui s'exécute conjointement avec une base de données relationnelle. Les bases de données relationnelles modélisent les données sous forme d'enregistrements dans des lignes et des tables avec des connexions logiques entre elles. SQL est généralement utilisé à la place des NoSQLDBM, qui sont des bases de données non relationnelles qui ne nécessitent pas SQL pour fonctionner.

Les données constituent le fondement de tous les sous-domaines de la science des données. Un système de gestion de base de données (SGBD) est généralement utilisé pour stocker les données dont vous avez besoin. Si vous souhaitez interagir et communiquer avec le SGBD, vous devez utiliser son langage. Les requêtes du SGBD (SGBD distribué) sont adressées à l'aide du langage SQL (Structured Database Language). Un autre terme qui a récemment émergé dans le domaine des bases de données est les bases de données NoSQL. Les bases de données NoSQL ne stockent pas d'informations dans des tables et des enregistrements. Au lieu d'une structure de stockage de données, il est conçu et optimisé spécifiquement pour chaque application.

Il existe quatre types de bases de données : les bases de données orientées colonnes, orientées document, paires clé-valeur et graphiques. La base de données MongoDB est un exemple de base de données orientée document en Python. Une base de données NoSQL, comme son nom l'indique, vous permet de modifier plus librement votre structure de données. Les bases de données SQL, en revanche, ont une structure plus rigide et un type de données moins flexible. Il est raisonnable de conclure que SQL et NoSQL sont les meilleurs premiers pas pour les débutants. Chacun d'eux a son propre ensemble d'avantages et d'inconvénients, alors prenez votre décision en fonction de vos données, de leur application et des avantages que le processus vous apportera. En fin de compte, SQL n'est pas meilleur que NoSQL ou quoi que ce soit d'autre. Vous pouvez prendre la meilleure décision en fonction de vos données.

Les bases de données SQL, en revanche, continueront probablement d'être le format le plus populaire pour stocker et récupérer des données à l'heure actuelle.

Principes de conception de base de données Nosql

Les principes de conception de la base de données NoSQL mettent l'accent sur la flexibilité des données plutôt que sur des schémas relationnels rigides. La duplication et la dénormalisation peuvent être envisagées lors du développement d'un framework NoSQL . Étant donné que les bases de données NoSQL ne partagent pas les données entre les tables, le stockage à nouveau des éléments de données est acceptable.

La dénormalisation RDBMS peut être utilisée pour acquérir une compréhension du paradigme relationnel. Il est avantageux de modéliser des entités dynamiques et des agrégats semi-structurés dans des bases de données NoSQL car ils peuvent être modélisés de manière semi-structurée. Plutôt que de modéliser des entités et des relations, vous devez modéliser NoSQL en termes de hiérarchie et d'agrégats. La dénormalisation ferme efficacement votre base de données vers une base de données compatible NoSQL dans RDBMS. Lorsque vous avez besoin d'un agrégat d'agrégats, vous devez joindre du code, et lorsque vous n'avez besoin que d'une partie d'un agrégat, vous devez l'analyser. Vous devez développer une compréhension de vos relations dès que possible.

Document NosqlComment

Les bases de données NoSQL sont de plus en plus populaires car elles offrent beaucoup plus de flexibilité dans la manière dont les données sont organisées et accessibles que les bases de données relationnelles traditionnelles. Une base de données NoSQL est une base de données non relationnelle qui n'utilise pas la structure traditionnelle basée sur des tables d'une base de données relationnelle. Au lieu de cela, il utilise un modèle de données sans schéma plus flexible, qui permet une mise à l'échelle plus facile et une utilisation plus efficace des ressources.

Les bases de données orientées document, par opposition aux bases de données traditionnelles en colonnes/lignes, sont désormais un format basé sur XML pour le stockage des données. Les données semi-structurées dans les SGBDR sont plus difficiles à appréhender ; dans ce cas, il peut gérer des défis plus difficiles. Les magasins de documents permettent aux développeurs de logiciels agiles de travailler plus rapidement en en faisant une solution naturelle et flexible. Lorsque vous utilisez le langage de requête expressif, vous pouvez interroger de différentes manières, avec une indexation à multiples facettes. La possibilité d'effectuer des transactions ACID vous permet de conserver le même niveau de sécurité que dans une base de données relationnelle. Vos données seront plus évolutives et résilientes si vous utilisez des systèmes distribués. Étant donné que chaque document est une unité indépendante, il est plus facile de le distribuer sur les serveurs et d'éviter la perte de localisation des données.

Il utilise une modélisation intuitive et pratique, par opposition aux bases de données relationnelles, qui se lisent plus rapidement. La qualité des données sera moindre et les tableaux seront rigides. Comme il n'y a pas de mise à l'échelle native dans les bases de données relationnelles, vous devrez acheter des systèmes de mise à l'échelle coûteux pour partitionner (shard) votre base de données traditionnelle. Les bases de données orientées document ont différents types de documents et peuvent être configurées avec des champs optionnels. La composition structurelle de chaque document est identique, mais les champs sont différents. Chaque document de la liste a un identifiant unique, vous pouvez donc l'ajouter, le modifier, le supprimer et l'interroger. Les propriétaires de documents sont généralement responsables des données (ou informations) encapsulées codées dans un format et un format conformes à l'intention du document.

Les bases de données orientées documents ont beaucoup plus de flexibilité dans leur structure que les autres bases de données. Lorsqu'une requête est effectuée, les informations sont extraites directement du document plutôt que des colonnes de la base de données. Les seuls champs de données qui doivent être ajoutés à un ensemble de données sont ceux qui lui sont pertinents dans le magasin de documents.

Mongodb : une base de données Nosql basée sur des documents

Les bases de données NoSQL basées sur des documents incluent MongoDB.

Vrai Nosql

Il n'y a pas de réponse définitive à cette question car cela dépend des besoins spécifiques de l'application ou du système en cours de construction. Cependant, en général, les véritables bases de données nosql sont celles qui ne suivent pas le modèle relationnel traditionnel et utilisent à la place une approche sans schéma plus flexible. Cela peut les rendre plus faciles à mettre à l'échelle et plus résistants à la corruption des données.

Lors d'un entretien avec un ingénieur logiciel, les candidats mentionnent fréquemment NoSQL ainsi que SQL qui n'évolue pas. Ce sont les principaux mots à la mode qu'ils entendent lors de conférences ou de la part d'employeurs potentiels. Est-il vraiment vrai que SQL n'évolue pas ? Permettez-moi d'expliquer brièvement l'état d'esprit derrière NoSQL et SQL. Étant donné que les bases de données NoSQL ne gaspillent pas de ressources pour joindre des données, elles sont parfois appelées bases de données sans jointure. Le concept d'évolutivité clé dans ce cas est que la clé est la seule qui peut accéder à vos données (par exemple user_id pour obtenir des informations sur l'utilisateur). Avec des milliers de serveurs (appelés shards), il n'est pas nécessaire d'allouer la charge (CPU, mémoire) entre eux.

Une solution NoSQL est très simple à implémenter, mais une solution plus complexe nécessite une implémentation séparée. À l'aide d'une clé, vous pouvez mettre à l'échelle efficacement votre base de données relationnelle en partageant votre charge. Les bases de données SPHR, qui ont gagné en popularité auprès des sociétés FAANG (Facebook, Amazon, Apple, Netflix, Google, Microsoft, etc.), ont été utilisées pour construire leurs bases de données. Le programme DynamoDB vous offre quelque chose de similaire à l'atomicité et à la durabilité à une échelle à la fois atomique et durable. Par conséquent, vous devez toujours oublier la cohérence totale à cause du théorème CAP. Si vous voulez atteindre une échelle mondiale, vous devez d'abord surmonter ces problèmes. Une base de données NoSQL peut toujours créer un nouvel index sur une nouvelle colonne mais aussi l'insérer.

L'optimisation du processeur est une fonctionnalité distincte des NoSQLDB. Le programme SQL effectue une optimisation de l'espace disque à l'aide de trois frameworks tiers (3NF). La clé du succès dans No. SQL (et, en général, une évolutivité élevée) est de comprendre vos modèles d'accès.

Les avantages des bases de données Nosql

La fonctionnalité de base de données dans les bases de données NoSQL a gagné en popularité au fil du temps pour diverses raisons. Ils sont idéaux pour gérer de grandes quantités de données distribuées car ils ne disposent d'aucune fonction SQL (Structured Referencing Language). De plus, ce sont les bases de données les plus utilisées dans le monde aujourd'hui.

Anarchie Nosql

L'anarchie Nosql est un état d'esprit où l'on croit qu'il n'y a pas besoin d'une autorité centralisée ou d'un organe directeur pour maintenir l'ordre. Cette croyance est basée sur l'idée que les humains sont naturellement capables de s'autogouverner et que nous n'avons besoin de personne pour nous dire quoi faire afin de vivre harmonieusement.

Une base de données relationnelle organise vos données dans différentes tables, chacune étant liée à une variable partagée. Le langage de programmation SQL est le plus couramment utilisé pour coder et demander des données à partir de bases de données relationnelles. Avec les données, nous devons utiliser un langage de programmation spécialisé qui peut être utilisé à la fois pour l'analyse des données et le traitement des données. Parce que les bases de données relationnelles ne sont pas le meilleur choix pour chaque situation, il existe de nouvelles façons de stocker les données. Ces idées sont classées en deux types : NoSQL, qui est plus pratique et plus rapide, et non-NoSQL, qui est plus adaptable. Les bases de données relationnelles de base de données ont un temps d'exécution beaucoup plus lent que les bases de données NoSQL. Cet avantage de vitesse peut être réalisé au même niveau d'une seule opération et au sein d'un système dans son ensemble.

Les jointures ne sont pas utilisées dans la technologie NoSQL car elles n'existent pas dans sa structure. Lorsqu'un point de données est dénormalisé, il est automatiquement répliqué. Cependant, NewSQL n'est pas adapté à toutes les situations, et c'est un développement prometteur. De nombreux logiciels professionnels qui exécutent le Big Data nécessitent une variété de bases de données pour fonctionner correctement. Les données peuvent être stockées dans une RAM beaucoup plus rapide en utilisant la technologie en mémoire que sur les disques durs traditionnels.