Bases de données NoSQL et requêtes ad hoc : ce que vous devez savoir

Il n'y a pas de réponse unique à cette question, car la décision d'utiliser ou non une base de données NoSQL pour les requêtes ad hoc dépend d'un certain nombre de facteurs. Cependant, en général, les bases de données NoSQL sont bien adaptées aux requêtes ad hoc car elles sont conçues pour gérer de grandes quantités de données et peuvent être facilement mises à l'échelle. De plus, les bases de données NoSQL offrent généralement des options de schéma plus flexibles que les bases de données relationnelles , ce qui facilite l'adaptation des modifications ou des ajouts à vos données.

Mongodb autorise-t-il les requêtes ad hoc ?

Grâce à la prise en charge des requêtes ad hoc, les développeurs peuvent mettre à jour leurs requêtes ad hoc en temps réel, ce qui améliore considérablement les performances. Plusieurs types de bases de données sont disponibles dans MongoDB, notamment les requêtes de champ, les requêtes de plage et les recherches d'expressions régulières. Certains champs peuvent être retournés ainsi que certaines fonctions définies par l'utilisateur.

MongoDB peut gérer des requêtes de quatre millisecondes sans difficulté. Il peut gérer les requêtes concernant les champs, les plages, les emplacements, les valeurs et même les expressions régulières. Il se distingue de CouchDB par sa capacité à gérer les requêtes dynamiques. Certaines requêtes ont nécessité beaucoup de temps pour produire des données. Il s'agit de la seule base de données NoSQL de stockage de documents gratuite qui prend en charge les fonctionnalités géospatiales. Grâce au Sharding innovant, une base de données peut être mise à l'échelle horizontalement très facilement, ce qui est assez unique. Nous l'avons testé sur plusieurs applications basées sur un serveur et avons constaté qu'il fonctionnait mieux que CouchDB, mais encore une fois, notre cas d'utilisation a été fortement influencé par MongoDB.

Partage de votre base de données pour de meilleures performances

Vous trouverez plus d'informations sur le sharding dans notre guide.

Quand Nosql ne doit-il pas être utilisé ?

De plus, NoSQL ne prend pas en charge les opérations dynamiques. Il n'y a aucune garantie qu'il possède des propriétés ACID. Par exemple, si vous traitez des transactions telles que des états financiers, les bases de données SQL peuvent être un bon choix. Vous devez éviter NoSQL si les performances de votre application sont limitées par sa capacité à s'exécuter à la demande.

En raison de la popularité des bases de données NoSQL, les organisations de toutes tailles commencent à les utiliser. Cet article cherche à expliquer pourquoi NoSQL gagne en popularité et à quoi sert NoSQL ? Les premiers pionniers d'Internet se sont amusés avec NoSQL, qui a été créé à la suite de leur frustration face aux technologies de bases de données traditionnelles . Lorsqu'il est temps de commencer à utiliser les bases de données NoSQL, il est nécessaire de faire la lumière sur la façon de le faire. Les structures de base de données et les modèles de données sont fréquemment utilisés dans NoSQL. Dans cette discussion, nous examinons NoSQL en termes de ses diverses applications et identifions les raisons les plus courantes de son adoption généralisée. En raison de l'ère du cloud, les bases de données NoSQL se sont rapidement adaptées à l'automatisation inhérente au cloud. Dans les bases de données NoSQL, les technologies de streaming en temps réel sont souvent plus efficaces. Si vous souhaitez en savoir plus sur MongoDB, la base de données NoSQL la plus utilisée, vous pouvez essayer gratuitement MongoDB Atlas.

La base de données NoSQL diffère de la base de données relationnelle en ce qu'elle ne repose pas sur des tables et des colonnes. Au lieu de graphiques, d'arbres ou d'ensembles, des structures de données sont utilisées pour créer des graphiques, des arbres et des ensembles. Ils sont idéaux pour les applications avec des niveaux plus élevés de flexibilité et d'évolutivité. De plus, les bases de données NoSQL sont plus efficaces et plus rapides par rapport aux bases de données relationnelles conventionnelles . Au lieu de s'appuyer sur des analyses de table pour les performances, ils utilisent des algorithmes optimisés pour les performances. Les bases de données NoSQL sont un excellent choix pour les applications modernes qui nécessitent une base de données plus flexible et évolutive. L'expérience utilisateur est exceptionnelle et elles sont souvent plus efficaces que les bases de données relationnelles traditionnelles en termes de rapidité et d'efficacité.

Les bases de données Nosql ne sont pas toujours le bon choix

Malgré leurs défauts, les bases de données NoSQL peuvent être bénéfiques pour une entreprise. De plus, les bases de données NoSQL ne prennent pas en charge les fonctionnalités nativement prises en charge par les bases de données relationnelles. Une variété de caractéristiques de fiabilité, telles que l'atomicité, la cohérence, l'isolation et la durabilité, sont requises.
Les bases de données NoSQL sont fréquemment citées comme présentant des inconvénients tels que des problèmes de compatibilité avec les instructions SQL, le manque de normalisation et la difficulté à prendre en charge la prise en charge des requêtes de travail. Les bases de données SQL, en revanche, sont mieux adaptées aux transactions lourdes ou complexes car elles sont plus stables et ont une meilleure intégrité des données. Les bases de données SQL, en plus d'être plus faciles à utiliser dans les environnements nécessitant la conformité ACID, sont mieux adaptées à ce type d'entreprise.

Quelles sont les limites de Nosql ?

Quels sont les inconvénients de la base de données NoSQL ? L'une des critiques les plus courantes à l'égard des bases de données NoSQL est qu'elles sont incapables de prendre en charge les transactions ACID sur plusieurs documents (atomicité, cohérence, isolation, durabilité). Plusieurs applications peuvent être exécutées avec une seule atomicité d'enregistrement lorsque le schéma est conçu correctement.

Une base de données NoSQL, qui est un type de base de données disponible en open source, est devenue une nouvelle technologie de stockage de données importante. La majorité d'entre eux ne sont pas parfaits. Dans cet article, nous examinerons certains des inconvénients et des limites du stockage NoSQL. Les transactions ACID, une technique courante pour garantir la cohérence des données entre plusieurs bases de données, sont rares dans les bases de données NoSQL. Le but de NoSQL n'est pas d'être une interface entre des bases de données ou des langages de programmation. Par conséquent, l'apprentissage des bases de données NoSQL est plus difficile. Il existe un certain nombre de produits de stockage NoSQL qui présentent des inconvénients distincts. Lors de l'évaluation des avantages et des inconvénients des différentes solutions NoSQL , de nombreuses options sont disponibles.

Les bases de données NoSQL ne sont pas aussi matures, flexibles ou simples à mettre à l'échelle que les bases de données conventionnelles . Ils ont plus de mal à supporter les requêtes de travail en raison d'un manque de standardisation.

Les avantages et les inconvénients des bases de données Nosql

Les bases de données Nosql présentent un certain nombre d'avantages par rapport aux bases de données relationnelles, notamment l'évolutivité et la facilité d'utilisation. Néanmoins, ils présentent quelques inconvénients, notamment un manque de prise en charge des transactions et une exigence de mémoire élevée.

Pouvez-vous utiliser Nosql pour les données relationnelles ?

Les relations peuvent être stockées dans des bases de données NoSQL, et elles diffèrent des bases de données relationnelles en termes de structure et de stockage. De nombreux utilisateurs de bases de données NoSQL pensent qu'il est plus facile de modéliser des données de relation dans des bases de données NoSQL que de modéliser des données de relation dans une base de données relationnelle, car les données associées n'ont pas besoin d'être partitionnées.

Les systèmes de base de données utilisant relationnel ou NoSQL sont couramment utilisés dans les applications cloud natives. Ils ont tous leur propre ensemble de caractéristiques, y compris la technologie intégrée, le stockage des données et l'accessibilité. Une base de données no-SQL est une base de données qui ne stocke pas de données non structurées ou semi-structurées ; il s'agit généralement d'une paire clé-valeur ou d'un document. Les banques de données NoSQL conviennent mieux aux services à volume élevé qui exigent des temps de réponse inférieurs à la seconde. Si vous interrogez un système cohérent pour un élément en cours de mise à jour, vous attendrez cette réponse avant d'y apporter des modifications. Tout nœud répond immédiatement, quel que soit le moment où cette réponse a été reçue, même s'il ne s'agit pas des données les plus récentes. En cas de défaillance d'un nœud de données répliqué, la tolérance de partition garantit que le système continue de fonctionner normalement.

La base de données en tant que service (DBaaS) est une application cloud native qui utilise une collection de services de données. Ces services contiennent des fonctionnalités intégrées de sécurité, d'évolutivité et de surveillance. Vous pouvez placer votre base de données préférée sur chaque service dans une machine virtuelle Azure, puis configurer la machine virtuelle Azure. Un microservice cloud natif qui utilise des technologies relationnelles, NoSQL ou les deux peut être mis en œuvre en fonction des besoins en données. Azure peut gérer quatre bases de données relationnelles dans le cloud dans le cadre de son service Azure Database as a Service (DBaaS). Ils ont tous un modèle commercial de paiement à l'utilisation dans lequel ils peuvent gérer des charges juste à temps. Il est disponible en plus de la base de données phare de Microsoft, SQL Server, et d'un certain nombre d'alternatives open source.

En quelques minutes, vous pouvez ajouter une base de données Azure à votre système en sélectionnant la quantité de mémoire, de cœurs de traitement et de stockage dont vous avez besoin. L'engagement continu de Microsoft envers la plate-forme ouverte d'Azure se reflète dans l'offre de la société de versions gérées de bases de données open source populaires. Les gels de base de données pendant les périodes d'inactivité sont automatiquement gérés par le niveau de calcul sans serveur, ce qui permet de ne facturer que les frais de stockage. La version gérée de MariaDB, par exemple, a été créée à la suite de l'acquisition de Sun Microsystems par Oracle. Dans le cloud Azure, il n'est pas nécessaire d'exécuter des bases de données distinctes pour MariaDB ; à la place, une base de données Azure pour MariaDB est gérée en tant que service. Ce service utilise le moteur de serveur MariaDB Community Edition. Ce système peut gérer des charges de travail critiques tout en répondant aux exigences d'évolutivité dynamique.

L'outil d'interface de ligne de commande ou Azure Data Migration Service peut être utilisé pour migrer les bases de données Postgres vers MongoDB. De plus, CosmosDB vous permet de configurer n'importe laquelle de vos régions de base de données pour prendre en charge les écritures et les lectures en vous permettant de prendre en charge le clustering actif/actif à l'échelle mondiale. Un développeur peut rapidement migrer des bases de données Mongo, Gremlin ou Cassandra existantes vers CosmosDB en modifiant au minimum les données ou le code. S'ils utilisent le stockage Azure Table, les microservices utilisant l'API CosmosDB Table sont simples à migrer. Azure CosmosDB est fourni avec cinq modèles de cohérence dans la figure 5-13, chacun étant bien défini. Il est possible d'utiliser ces options pour faire des compromis granulaires concernant la cohérence, la disponibilité et les performances. Le tableau suivant affiche le niveau de cohérence dans la liste.

Jeremy Likness, Microsoft Program Manager, fournit une excellente explication de chacun des cinq modèles. La technologie NewSQL est destinée à remplacer la base de données relationnelle en combinant la scalabilité distribuée de NoSQL avec la garantie ACID d'une base de données relationnelle. Une nouvelle base de données SQL est conçue pour prospérer dans des environnements cloud éphémères, où les machines virtuelles peuvent être redémarrées et reprogrammées à volonté. À la suite de la figure précédente, la Cloud Native Computing Foundation a fourni des liens vers les projets open source répertoriés ci-dessus. À l'aide de la construction Services, un client peut facilement adresser une collection de processus de base de données NewSQL identiques à partir d'une seule entrée DNS. Notre approche nous permet d'évoluer sans perturber les instances d'application existantes en dissociant les instances de base de données de l'adresse du service. Chaque fois que vous envoyez une demande à un service, vous obtenez toujours le même résultat.

Il devient de plus en plus populaire avec une base de données NoSQL pour ses performances, son évolutivité et son manque de verrouillage. Ils sont capables de stocker des données, des métadonnées de modèles, des fonctionnalités et des paramètres opérationnels.
Les scientifiques des données peuvent les utiliser pour stocker des données, des métadonnées de modèles, des fonctionnalités et des paramètres d'opérations. Les ingénieurs en apprentissage automatique peuvent les utiliser pour stocker, entre autres, les métadonnées, les fonctionnalités et les paramètres d'opérations des modèles.
Ils peuvent être utilisés pour stocker et récupérer des données nettoyées par des ingénieurs de données.

Pourquoi les bases de données Nosql deviennent de plus en plus populaires

La popularité des bases de données NoSQL est due au fait qu'elles peuvent gérer un plus grand nombre d'éléments de données et utilisent donc moins de mémoire que les bases de données relationnelles. La capacité de gérer des données qui ne rentrent pas dans un schéma relationnel est également une caractéristique populaire d'eux.
Une base de données relationnelle reste le type de base de données le plus populaire. Il est bien adapté aux données qui doivent être systématiquement interrogées, telles que les tables avec des structures de données complexes.
En raison de leur volume élevé, les bases de données NoSQL sont mieux adaptées pour traiter des données qui ne rentrent pas dans une base de données relationnelle. Un grand nombre de personnes trouvent qu'elles peuvent analyser des données sans avoir à passer par un processus de recherche systématique de données.

Quand ne pas utiliser Nosql

Il existe quelques raisons principales pour lesquelles vous ne souhaitez peut-être pas utiliser une base de données NoSQL :
-Vous avez besoin de la conformité ACID pour vos transactions. Les bases de données NoSQL ne sont généralement pas conformes à ACID.
-Vos données sont hautement structurées et vous avez besoin du modèle relationnel pour maintenir cette structure.
-Vous avez une grande quantité de données et vous avez besoin de la scalabilité d'une base de données NoSQL. Si la taille de vos données est gérable, vous n'aurez peut-être pas besoin d'une évolutivité supplémentaire.
-Vous avez besoin d'analyses en temps réel. Les bases de données NoSQL ne sont généralement pas conçues pour l'analyse en temps réel.

SQL est plus difficile à utiliser que MongoDB pour le sharding, mais MongoDB le fait beaucoup plus facilement. Nous pouvons évoluer horizontalement en utilisant Sharding, ce qui est un énorme avantage pour nos données. Certains utilisateurs peuvent être insatisfaits du verrouillage en écriture. L'utilisation des bases de données NoSQL ne peut pas être limitée, alors acceptez qu'elles puissent faire ce qu'elles font. Dans le cas de NoSQL, l'expression « nosql » doit signifier non relationnel, et si le modèle relationnel est ignoré, NoSQL ne remplacera jamais SQL pour diverses raisons. La plupart des solutions NoSQL, que j'ai vues, semblent être basées sur un magasin clé-valeur ou relationnelles. L'acidification de ces composés se produit plus fréquemment.

Les bases de données NoSQL, en revanche, peuvent être personnalisées pour répondre aux besoins d'une organisation spécifique de manière plus flexible et adaptable. Les bases de données NoSQL peuvent être utilisées pour stocker des données non structurées telles que du texte, tandis que les bases de données SQL peuvent être utilisées pour stocker des données plus structurées telles que des tables. En règle générale, la détermination des besoins de votre organisation est la considération la plus importante lors de la sélection d'une technologie de base de données .

Mongodb : idéal pour les grandes quantités de données non structurées, mais pas pour les informations sensibles

MongoDB, par exemple, est une excellente base de données NoSQL pour stocker des données non structurées, mais elle ne convient pas aux applications qui nécessitent une journalisation sécurisée des informations personnelles des utilisateurs. Par conséquent, les bases de données NoSQL ne sont pas aussi sécurisées que les bases de données SQL, et certaines des fonctionnalités qui les rendent plus utiles pour certaines applications ne sont pas disponibles. Une base de données SQL est un excellent choix pour toute application nécessitant la sécurisation des données.

Bases de données Nosql

Les bases de données Nosql sont des bases de données qui n'utilisent pas le modèle relationnel 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 gérer que les bases de données relationnelles, et peuvent être un bon choix pour les applications qui contiennent de grandes quantités de données ou qui nécessitent des performances élevées.

Plutôt que de s'appuyer sur des bases de données relationnelles, les bases de données NoSQL stockent les données dans des documents. Dans l'environnement commercial actuel en constante évolution, les systèmes de gestion des données doivent être flexibles, évolutifs et capables de répondre rapidement à l'évolution des besoins. Les types de bases de données dans NoSQL incluent les bases de données de documents, les magasins clé-valeur, les bases de données à colonnes larges et les bases de données de graphes. Un nombre croissant d'entreprises du Global 2000 adoptent des bases de données NoSQL afin d'alimenter des applications critiques. Cinq tendances technologiques posent les plus grands défis à la plupart des bases de données relationnelles. En raison du modèle de données fixe, il est difficile pour les développeurs agiles de les prendre en charge dans une base de données relationnelle. Un modèle de base de données NoSQL peut être défini par le modèle d'application.

La modélisation des données n'a pas besoin d'être statique, comme NoSQL le précise. JSON, format de facto dans les bases de données orientées document, est le plus couramment utilisé pour stocker des données. Avec cette approche, les cadres ORM ne sont plus nécessaires et le développement d'applications est simplifié. Il inclut N1QL (prononcé nickel), un puissant langage de requête SQL qui peut être utilisé pour interpréter JSON. En plus des instructions SELECT / FROM / WHERE standard, il prend en charge l'agrégation (GROUP BY), le tri (SORT BY), les jointures (LEFT OUTER / INNER), etc. Les bases de données distribuées NoSQL présentent de nombreux avantages opérationnels, car elles sont conçues pour évoluer et ne présentent aucun point de défaillance unique. Alors que de plus en plus de clients interagissent avec les marques via des applications mobiles et des sites Web, il devient de plus en plus essentiel d'avoir une disponibilité adéquate des applications et du Web.

Il est simple d'installer, de configurer et de faire évoluer les bases de données NoSQL. Ils ont été conçus pour permettre la lecture, l'écriture et le stockage de manière unifiée. Ils sont disponibles pour le suivi et la gestion à une large gamme d'échelles, y compris celles des petits et grands clusters. Une base de données NoSQL est distribuée et peut être répliquée entre plusieurs centres de données sans nécessiter de logiciel supplémentaire. De plus, il permet un basculement instantané via des routeurs matériels, permettant aux applications d'effectuer leur propre basculement plutôt que d'attendre que la base de données les avertisse d'un problème. À mesure que les applications Web, mobiles et IoT continuent d'évoluer, les bases de données NoSQL deviennent de plus en plus courantes.

Malgré cela, MongoDB reste la base de données NoSQL la plus populaire en raison de son grand nombre de fonctionnalités, de ses performances et de son évolutivité. De nombreuses applications nécessitent une base de données rapide, évolutive et flexible . MongoDB, en plus d'être un modèle de document riche, est une application appropriée.

Les bases de données Nosql basées sur des documents sont faciles à utiliser

Les bases de données NoSQL basées sur des documents, telles que MongoDB et CouchDB, stockent les données dans des fichiers JSON ou XML. Vous pouvez accéder aux données de ces bases de données et les interroger de la même manière que vous le feriez dans des fichiers XML ou JSON en utilisant les mêmes commandes. Les données des magasins clé-valeur, tels que Redis, sont triées en fonction de leur type. Par conséquent, vous pouvez facilement lire ou écrire des données dans ces magasins de la même manière que vous le feriez avec un fichier en utilisant les mêmes commandes. DynamoDB et d'autres magasins à colonnes larges peuvent stocker des données dans des colonnes beaucoup plus larges que l'entier 64 bits standard. Cette méthode est idéale pour les grands ensembles de données en termes de vitesse de récupération et de traitement. En tant que nœuds et arêtes d'un graphe, les données sont stockées dans les magasins de données Neo4j . Le même jeu de commandes peut être utilisé pour interroger et parcourir les données dans ces magasins, comme dans un graphe.