Bases de données NoSQL : avantages et cas d'utilisation

Les bases de données NoSQL sont de plus en plus utilisées par les entreprises pour diverses raisons. Elles sont généralement plus évolutives que les bases de données relationnelles traditionnelles, peuvent gérer de grandes quantités de données plus efficacement et sont souvent plus flexibles en termes de schéma de données. Les bases de données NoSQL peuvent également être plus faciles à développer et à déployer que les bases de données relationnelles, et peuvent être plus rentables.

Les données structurées, semi-structurées et non structurées peuvent toutes être stockées à l'aide de bases de données NoSQL. Une base de données NoSQL est conçue pour être utilisée dans le cadre d'un grand système méfiant. Elles sont plus rapides et plus évolutives que les bases de données relationnelles traditionnelles lorsqu'il s'agit de gérer de grandes charges de données. Les bases de données NoSQL, la nouvelle technologie de stockage de données la plus populaire, sont utilisées pour stocker les données. Oracle a commencé à développer un système de base de données pouvant fonctionner sur un seul serveur en 1979. Les bases de données NoSQL sont souvent plus évolutives et fonctionnent mieux que les bases de données relationnelles. Selon une étude d'IBM Marketing Cloud, 90 % des données générées sur Internet proviennent d'Internet depuis 2016, date à laquelle la création de données sur Internet a commencé.

À mesure que le coût de la puissance de stockage et de traitement diminue, les systèmes distribués deviennent de plus en plus courants. Une base de données NoSQL fonctionne nettement mieux par rapport à une base de données conventionnelle dans un système distribué. NoSQL, contrairement à SQL, utilise une variété de modèles différents. Il existe quatre types de bases de données : les paires clé-valeur, les types orientés colonnes, les types basés sur les graphiques et les types orientés document. La base de données DynamoDB stocke les données dans des tables et des éléments, comme le font d'autres bases de données telles que des lignes, des enregistrements ou des tuples. Dans DynamoDB, vous pouvez stocker un maximum de trois éléments par table. De nombreux clients ne tiennent pas compte du coût de possession d'un NoSQLDB lors de son achat, et de nombreux facteurs sont négligés lors de son évaluation.

Le coût des bases de données NoSQL peut varier entre quelques centaines de dollars et des dizaines de milliers de dollars. Le coût de maintenance d'un NoSQLDB peut varier considérablement en fonction du service d'hébergement utilisé. Le nombre de spécialistes NoSQL est nettement inférieur au nombre de spécialistes traditionnels des bases de données. La décision de sélectionner un partenaire conseil en informatique est judicieuse afin d'assurer le succès du projet.

L'utilisation de bases de données NoSQL pour stocker et récupérer des données avec des exigences minimales ou nulles pour les schémas prédéfinis est avantageuse. Au fur et à mesure que de nouveaux types d'informations sont ajoutés à votre application, celle-ci peut s'adapter rapidement pour répondre à ces exigences sans avoir à modifier les structures de table, les index, etc.

Le schéma d'une base de données relationnelle est fixe. Il n'y a pas de cohérence dans les bases de données NoSQL tant qu'elles sont conservées dans le même format. Les transactions ne sont pas prises en charge par les bases de données NoSQL (elles ne prennent en charge que les transactions simples). Les transactions sont prises en charge par la base de données relationnelle (en plus de la jointure).

Par rapport aux bases de données relationnelles traditionnelles, elles sont beaucoup plus rapides et évoluent plus facilement. L'un des principaux composants de NoSQL, c'est une option peu coûteuse pour les grands ensembles de données. Votre schéma évoluera au fur et à mesure que votre application se développera et que vous ajouterez de nouveaux champs.

La technologie de base de données NoSQL est utilisée conjointement avec le Cloud Computing, le Web, le Big Data et la grande base d'utilisateurs. Le RDBMS vieux de 40 ans a été remplacé par NoSQL, qui permet aux sociétés Internet populaires telles que LinkedIn, Google, Amazon et Facebook de surmonter ses inconvénients.

Pourquoi les entreprises utilisent-elles les bases de données Nosql ?

Il existe de nombreuses raisons pour lesquelles les entreprises utilisent des bases de données NoSQL. L'une des raisons est que les bases de données NoSQL sont plus évolutives que les bases de données relationnelles traditionnelles. Cela signifie qu'ils peuvent traiter plus efficacement de plus grandes quantités de données. Une autre raison est que les bases de données NoSQL sont plus flexibles que les bases de données traditionnelles . Cela signifie qu'ils peuvent être facilement personnalisés pour répondre aux besoins spécifiques d'une entreprise. Enfin, les bases de données NoSQL sont souvent plus efficaces que les bases de données traditionnelles lorsqu'il s'agit de traiter de grandes quantités de données. Cela en fait un bon choix pour les entreprises qui disposent de grands ensembles de données qui doivent être traités rapidement.

Il est peu probable que les développeurs développent des bases de données NoSQL à l'avenir. Avec l'essor des applications populaires, les bases de données deviennent de plus en plus importantes pour les alimenter. Certaines applications populaires peuvent ignorer les bases de données NoSQL et pourquoi elles leur sont bénéfiques. Forbes, la première publication commerciale à lancer un site Web en 1996, a été la première à le faire. Forbes est passé à MongoDB Atlas pour ses 140 millions d'utilisateurs en ligne afin de les servir. Pendant la pandémie de COVID-19, l'utilisation d'une infrastructure basée sur le cloud a permis à la publication de réagir rapidement. Accenture a choisi BangDB comme base de données NoSQL pour son application de notation de prospects.

Cassandra est une base de données NoSQL qui permet à Facebook de faire évoluer ses opérations Messenger sans se soucier de l'échec. Google Bigtable est une application qui permet à Google Mail de traiter les paiements pour la plus grande entreprise en ligne au monde. Toutes les applications LinkedIn, de la recherche à la messagerie en passant par la gestion des profils, peuvent être exécutées à l'aide de la base de données Espresso. BangDB est maintenant disponible en téléchargement gratuit pour en savoir plus et voir si c'est la bonne application pour vous.

Une base de données NoSQL est l'ajout le plus récent à la liste des bases de données. Ils ont été introduits pour la première fois dans le monde des affaires il y a quelques années, mais ont récemment gagné en popularité. L'un des avantages les plus importants de l'utilisation d'une base de données NoSQL est sa capacité à stocker de gros volumes de données non structurées.
Les entreprises qui ont besoin de stocker une grande quantité de données de manière très flexible devraient envisager les bases de données NoSQL. Comme il n'y a pas de type prédéfini pour les données dans les bases de données NoSQL, tout peut y être stocké. Vous n'aurez pas à vous soucier du type de données ou de la disposition à l'avance, car c'est tout ce dont vous avez besoin.
Les bases de données NoSQL peuvent également être utilisées pour la gestion des données. Parce qu'ils offrent une grande flexibilité d'utilisation, vous pouvez modifier les types de données à tout moment. Autrement dit, la base de données peut être adaptée aux besoins de l'organisation.
L'utilisation des bases de données NoSQL dans le monde des affaires est en augmentation. Outre la possibilité de stocker de grandes quantités de données non structurées, ils peuvent également bénéficier de la fonctionnalité de lac de données. Une base de données NoSQL est la base de données idéale pour les entreprises à la recherche d'une base de données capable de gérer des processus métier complexes.

L'utilisation par Netflix des bases de données Nosql porte ses fruits

Pour une entreprise comme Netflix, l'utilisation de bases de données NoSQL peut offrir un certain nombre d'avantages. Les bases de données qu'ils utilisent peuvent gérer une grande quantité de données. Les bases de données NoSQL offrent également un large éventail d'options de performances, permettant à Netflix d'évoluer facilement. De plus, en utilisant ces bases de données, Netflix peut s'assurer que ses données sont constamment mises à jour, ce qui est essentiel pour une entreprise comme Netflix.

Pourquoi Nosql est-il préféré ?

Les bases de données Nosql sont préférées aux bases de données SQL traditionnelles pour diverses raisons. Ils sont généralement plus évolutifs, plus flexibles en termes de schéma de données et plus performants. Les bases de données Nosql sont également souvent mieux adaptées pour gérer de grandes quantités de données non structurées.

Bien que certains outils et technologies soient mieux adaptés à votre application aujourd'hui qu'ils ne l'étaient hier, d'autres pourraient ne plus fonctionner à l'avenir. En plus de sélectionner la bonne base de données, sélectionner la bonne version de l'application est une décision difficile. Certains scénarios dans lesquels les bases de données non relationnelles sont préférables aux bases de données relationnelles seront abordés dans cet article. Depuis les années 1960, les bases de données NoSQL existent, mais le terme « NoSQL » n'est devenu populaire qu'au début du XXIe siècle. Une base de données relationnelle est une structure fixe et prédéfinie dans laquelle les données sont stockées. Il n'y a aucune restriction sur les types de données que vous pouvez stocker dans les bases de données NoSQL. Une base de données NoSQL de nature sans maître, peer-to-peer et multiplateforme.

Les données peuvent être partitionnées et équilibrées entre plusieurs nœuds d'un cluster dans le cadre d'un processus de séparation et d'équilibrage des données. Un cluster peut être ajouté en exécutant simplement quelques commandes. De plus, en exploitant des zones de stockage plus importantes, les performances sont améliorées et des vitesses de lecture/écriture élevées sont possibles. Il est possible d'éviter que les données ne deviennent un goulot d'étranglement lorsque tous les autres composants de votre application côté serveur sont conçus pour être transparents et rapides. Il est plus logique d'utiliser NoSQL pour les applications Big Data, car il peut gérer très rapidement d'énormes quantités de données. La base de données SQL est mieux adaptée à certains projets, tandis que la base de données NoSQL est idéale pour d'autres.

Les bases de données NoSQL présentent un certain nombre d'avantages qui en font un excellent choix. En termes de données non structurées actuelles, elles sont simples à utiliser, efficaces et suffisamment volumineuses pour prendre en charge de grandes collections de données. De plus, ils sont polyvalents, ce qui leur permet d'être utilisés dans une large gamme d'applications.
Une base de données NoSQL se distingue d'une base de données relationnelle de plusieurs manières. Ces systèmes sont plus efficaces, plus faciles à utiliser et ont une meilleure évolutivité que les systèmes de données non structurés actuels.

Nosql Vs Sql : quelle base de données convient le mieux à votre système ?

Une base de données NoSQL présente de nombreux avantages par rapport à une base de données relationnelle. Les bases de données NoSQL sont simples à utiliser car elles utilisent une large gamme de modèles de données flexibles, évoluent horizontalement, ont des requêtes incroyablement rapides et sont très flexibles. Les bases de données NoSQL sont généralement très flexibles dans leurs schémas.
Les données de document ou JSON conviennent mieux aux bases de données NoSQL. Les bases de données SQL sont également couramment utilisées dans les systèmes hérités qui ont été construits dans la structure de base de données relationnelle. Si un système nécessite la gestion de plusieurs lignes, les bases de données SQL sont le meilleur choix. Si le système n'a besoin de traiter que des données non structurées, il est préférable d'utiliser une base de données NoSQL.

Pourquoi Nosql

Les bases de données Nosql deviennent de plus en plus populaires en raison de leurs nombreux avantages. Ils sont hautement évolutifs, peuvent gérer de grandes quantités de données et sont très flexibles. Ils sont également faciles à utiliser et peuvent être facilement intégrés dans des systèmes existants.

Une base de données NoSQL est une base de données non relationnelle qui stocke les données dans un format moins courant qu'une base de données relationnelle. Les LDA, les langages de requête structurée déclarative et les langages de requête par exemple sont des exemples de bases de données NoSQL qui peuvent être interrogées à l'aide d'API, de langages de requête structurée déclarative ou de langages de requête par exemple. Le développement agile est le modèle qu'ils ont décidé d'adopter en réponse à des exigences en évolution rapide. Jusqu'à récemment, les bases de données relationnelles étaient le modèle de base de données le plus largement utilisé. Une base de données NoSQL peut être utilisée pour créer une variété de modèles de données et de schémas. Il est idéal pour créer des applications qui utilisent de gros volumes de données et nécessitent une latence ou des temps de réponse faibles. Quand arrêter d'utiliser les bases de données NoSQL ?

Certaines applications (ou conteneurs) utilisent moins de tables (ou conteneurs) et leurs relations de données ne sont pas modélisées à l'aide de références. La base de données NoSQL a été créée pour répondre aux besoins d'ensembles de données en expansion rapide avec des requêtes simples à comprendre. Ces bases de données facilitent également la programmation pour les développeurs. En utilisant cette méthode, les bases de données NoSQL peuvent évoluer horizontalement. Lorsqu'il s'agit de grandes quantités de données, le cloud peut être plus efficace.

Pourquoi Mongodb est la base de données Nosql la plus populaire

La base de données NoSQL, qui devient de plus en plus populaire, présente de nombreux avantages par rapport aux bases de données relationnelles traditionnelles. Les grandes bases de données basées sur une faible latence permettent le stockage et l'interrogation de grandes quantités de données, permettant aux applications de réagir rapidement aux changements. De plus, les bases de données NoSQL sont un bon choix pour les applications qui doivent gérer un large éventail de types de données, car elles sont suffisamment adaptables pour gérer un large éventail de modèles de données. Malgré le fait qu'il existe de nombreuses bases de données NoSQL, MongoDB règne en maître.

Qu'est-ce que Nosql contre SQL

Il existe de nombreuses différences entre les bases de données Nosql et Sql, mais la plus importante est que les bases de données Nosql sont sans schéma, contrairement aux bases de données Sql. Cela signifie que les bases de données Nosql peuvent être plus facilement adaptées aux modifications du modèle de données, tandis que les modifications apportées à une base de données SQL nécessitent une planification minutieuse et peuvent entraîner une perte de données. De plus, les bases de données Nosql sont souvent capables de gérer plus de données plus efficacement que les bases de données SQL.

Exemples de bases de données Nosql

Il existe quelques exemples de bases de données NoSQL, telles que MongoDB, Apache Cassandra et Redis. Ces bases de données sont conçues pour fournir des performances, une évolutivité et une disponibilité élevées pour les grands ensembles de données.

Contrairement à une base de données relationnelle, une base de données NoSQL ne stocke pas les données dans le même format. Étant donné que NoSQL n'a pas de schéma fixe, les jointures sont évitées et évoluent facilement, c'est une bonne option pour de nombreux utilisateurs. Les bases de données NoSQL sont utilisées pour les magasins de données distribués avec d'énormes besoins de stockage. Des entreprises telles que Twitter, Facebook et Google collectent des téraoctets d'informations sur les utilisateurs par jour. Basée sur une architecture sans partage, une base de données NoSQL distribuée n'a pas une seule unité de contrôle ou système de stockage. Par conséquent, il n'est plus nécessaire de déployer et de gérer des bases de données pour les mêmes données. Étant donné que les données sont toujours réparties sur plusieurs copies d'une base de données distribuée, elles sont toujours disponibles.

Tout est stocké dans un magasin clé-valeur sous forme de clé et de valeur. Les Column Family Stores stockent et traitent une grande quantité de données envoyées sur un grand nombre d'ordinateurs. Les bases de données de documents sont essentiellement des collections de documents versionnés qui contiennent des enregistrements clé-valeur jusqu'alors inconnus. Les documents semi-structurés sont stockés dans des formats tels que JSON. SQL, d'autre part, fournit un langage de requête déclaratif avec des niveaux de détail élevés. Au lieu de s'appuyer sur des requêtes de modèles de données, ces bases de données ne peuvent être interrogées que par leur nom. Des interfaces RESTful sont fréquemment disponibles pour les plateformes NoSQL afin d'échanger des données entre elles.

Une base de données de graphes, en revanche, est une base de données multi-relationnelle qui n'a pas de tables faiblement connectées dans une base de données relationnelle. Une base de données de graphes peut gérer plusieurs modèles de données ainsi qu'un seul backend. Les bases de données multi-modèles n'ont pas encore été pleinement adoptées dans le monde NoSQL , mais elles recevront plus d'attention à l'avenir. Il est possible de classer les bases de données les plus populaires et de découvrir comment elles se sont améliorées en visitant http://db-engines.com/en/ranking.html.

Simplifier le développement de bases de données avec les bases de données Nosql

Les bases de données NoSQL offrent une variété de fonctionnalités qui permettent un développement plus rapide d'applications basées sur des bases de données. SQL est requis dans ces systèmes. AWS Management Console, l'interface de ligne de commande Amazon Web Services et NoSQL WorkBench sont tous des moyens d'exécuter DynamoDB ad hoc.

Liste des bases de données Nosql

Les bases de données Nosql sont des bases de données qui n'utilisent pas le langage SQL standard pour interroger les données. Au lieu de cela, ils utilisent des langages de requête alternatifs conçus pour être plus évolutifs et plus faciles à utiliser. Certaines des bases de données nosql les plus populaires incluent MongoDB, Cassandra et Redis.

Contrairement aux bases de données relationnelles, les bases de données NoSQL sont une base de données non conceptuelle qui peut stocker des données d'une manière différente. Dans cet article, nous examinerons les 10 principales bases de données NoSQL en termes de volume, notamment MongoDB, Cassandra, Elastica, Amazon DynamoDB, HBase, etc. Si notre organisation a besoin d'une recherche en texte intégral, l'utilisation de cette base de données est l'option la plus efficace. Il est possible de consulter et de réserver de grandes quantités de données en utilisant cette base de données. Amazon DynamoDB a pour objectif principal de permettre aux applications hautes performances de s'exécuter sur une large gamme de plates-formes. Cette base de données peut traiter 10 billions de requêtes en une seule journée, et 700 organisations l'utilisent. Si nous devons gérer un grand nombre de requêtes clé-valeur dans une simple requête clé-valeur, DynamoDB est le meilleur choix. Ils peuvent traiter des pétaoctets de données, mais lorsque nous avons une petite quantité de données, ils n'obtiendront pas ce que nous voulons. Nous examinerons cette base de données pour un cas d'utilisation spécifique si nous voulons accéder aux données de manière aléatoire et en temps réel.

Les avantages et les inconvénients des bases de données Nosql les plus populaires

MongoDB est la base de données NoSQL la plus populaire selon les enquêtes auprès des développeurs Stack Overflow. MongoDB est une base de données orientée document qui se distingue des bases de données traditionnelles par sa structure. Les documents sont utilisés dans MongoDB pour créer le modèle de données utilisé par la plateforme. Les ID de document dans MongoDB sont représentés par des chaînes JSON. MongoDB, en plus de sa fonction de recherche basée sur l'index, donne accès à une grande quantité de données. Les bases de données NoSQL sont actuellement classées en bases de données clé-valeur, basées sur des colonnes, basées sur des documents et basées sur des graphiques, chacune avec son propre ensemble de particularités, d'avantages et d'inconvénients, qui seront discutés plus en détail dans cet article. Quel est le meilleur produit ?

Bases de données Nosql

Les bases de données Nosql sont des bases de données qui n'utilisent pas le modèle de base de données relationnelle traditionnel. Au lieu de cela, ils utilisent une variété de modèles différents, y compris clé-valeur, document, colonne et graphique. Les bases de données Nosql sont souvent plus évolutives et plus faciles à utiliser que les bases de données relationnelles, et elles sont souvent utilisées pour les applications Big Data.

Le principal avantage des bases de données NoSQL par rapport aux bases de données traditionnelles est leur flexibilité. Les bases de données NoSQL contiennent généralement des données dans une structure de données unique, telle qu'un document, plutôt que dans un format tabulaire typique. Cette conception de base de données non relationnelle présente plusieurs avantages par rapport à une conception de base de données basée sur un schéma, notamment la capacité de gérer des ensembles de données volumineux et généralement non structurés en très peu de temps. Le concept de bases de données NoSQL ne nécessite pas la connexion de tables. La capacité de fournir diverses structures de données est ce que NoSQL fournit, et il peut être utilisé dans l'analyse de données, les réseaux sociaux et les applications mobiles. Malgré le fait que chaque type de base de données présente ses propres avantages, la plupart des entreprises préfèrent NoSQL et les bases de données relationnelles. L'objectif principal des bases de données de documents est de conserver les données ensemble afin qu'elles puissent être utilisées dans des applications.

Les bases de données de documents sont fréquemment utilisées pour gérer les profils d'utilisateurs et le contenu dans les systèmes de gestion de contenu. Les bases de données à colonnes larges de base de données stockent les informations dans des colonnes, permettant aux utilisateurs d'accéder uniquement aux colonnes dont ils ont besoin. Outre Apache HBase et Apache Cassandra, un certain nombre d'autres bases de données sont des exemples de ce type. Les bases de données de graphes servent de ressource pour stocker et gérer les connexions entre les éléments d'un graphe. Les données sont stockées dans la mémoire principale plutôt que sur le disque principal, ce qui facilite l'accès aux informations. Il est logique que des services tels que les microservices soient attrayants car ils éliminent le besoin d'un seul magasin de données partagé pour toutes les applications. Avec les produits IBM, vous pouvez créer une large gamme de bases de données NoSQL et NoSQL pour une variété d'applications métier. IBM Data Management Platform for MongoDB Enterprise Advanced est un module complémentaire gratuit qui fonctionne avec IBM Cloud Pak for Data. Vous pouvez utiliser le service avec des piles de développement Web et mobiles populaires, car il fait partie d'un écosystème open source qui comprend Apache CouchDB, PouchDB et des bibliothèques.