Les bases de données Nosql sont l'avenir de la gestion des données

Les bases de données Nosql sont créées dans le but de stocker des données de manière non relationnelle. Ce type de base de données est souvent utilisé par les entreprises qui ont besoin de rapidité et de flexibilité en matière de gestion des données. Les bases de données Nosql sont également souvent utilisées par les développeurs qui recherchent une alternative aux bases de données relationnelles plus traditionnelles.

Il est largement reconnu que les bases de données NoSQL prennent en charge une variété de fonctions, sont simples à développer et peuvent évoluer pour répondre aux exigences des centres de données exigeants d'aujourd'hui. Ils sont de plus en plus utilisés dans des applications en temps réel telles que l'analyse de données et les applications Web. Un système de gestion de base de données NoSQL (SGBD) est un type de système de gestion de base de données de nouvelle génération. La syntaxe du SGBDR traditionnel est SQL (langage de requête structuré), qui stocke et récupère uniquement des données structurées. De nombreuses entreprises migrent vers les bases de données NoSQL afin de gagner en flexibilité et en évolutivité, tout en conservant les mêmes fonctionnalités que les bases de données relationnelles. Il est possible de stocker du contenu multimédia avec des bases de données NoSQL en raison de leurs modèles de données flexibles et ouverts. La gestion des données est aujourd'hui l'un des enjeux les plus importants de l'entreprise.

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

Les bases de données NoSQL de stockage clé-valeur sont bien connues, notamment DynamoDB, Riak et Redis.

Les bases de données NoSQL, qui reposent sur le cloud computing, le Web et le Big Data, sont utilisées par les entreprises et les organisations. L'adoption récente de NoSQL par des sociétés Internet populaires telles que LinkedIn, Google, Amazon et Facebook montre à quel point le SGBDR a longtemps été inefficace.

Les bases de données transactionnelles ne sont pas prises en charge par les bases de données NoSQL (seules les transactions simples sont prises en charge). Les transactions (également appelées transactions jointes) peuvent être prises en charge par la base de données relationnelle. Pour gérer de grandes quantités de données dans un environnement en croissance rapide, des bases de données NoSQL sont utilisées. Lorsque les données se déplacent lentement, une base de données relationnelle est utilisée pour les gérer.

Qui utilise Nosql ?

Il existe de nombreuses raisons pour lesquelles quelqu'un peut choisir d'utiliser une base de données NoSQL. La principale raison est peut-être que les bases de données NoSQL sont généralement plus évolutives que les bases de données relationnelles traditionnelles. En effet, les bases de données NoSQL sont conçues pour être distribuées, ce qui signifie qu'elles peuvent être réparties sur plusieurs serveurs, voire sur plusieurs centres de données. Cela les rend plus résistants aux pannes et leur permet de gérer plus de trafic.
D'autres raisons de choisir une base de données NoSQL incluent le fait qu'elles sont souvent plus simples à concevoir et à mettre en œuvre qu'une base de données relationnelle, et qu'elles peuvent être un bon choix pour gérer de grandes quantités de données non structurées.

Une base de données NoSQL est une base de données non relationnelle dans laquelle les données sont stockées dans un format différent de celui des bases de données relationnelles. Pour interroger une base de données NoSQL, une API peut être créée dans des langages de requête structurés déclaratifs, ou une instance d'un langage de requête peut être créée. Ils sont idéaux pour le développement agile car ils sont agiles à tous points de vue en s'adaptant rapidement à l'évolution des exigences. Jusqu'à récemment, les bases de données relationnelles étaient les modèles de base de données les plus largement utilisés. Les bases de données NoSQL peuvent être configurées pour offrir une flexibilité dans la structure du schéma et prendre en charge un ensemble diversifié de modèles de données. Il convient à la création d'applications avec de gros volumes de données et une faible latence ou des temps de réponse en raison de leurs hautes performances. Si vous n'êtes pas sûr des bases de données NoSQL, ce n'est pas une bonne idée de commencer à en utiliser une tout de suite.

Les relations de données entre certaines applications ne sont pas modélisées à l'aide de références car elles utilisent moins de tables (ou conteneurs). Les bases de données NoSQL, en plus d'être volumineuses, offrent un accès simple et rapide aux données. Les développeurs trouveront également beaucoup plus facile de programmer avec l'utilisation de ces bases de données. La mise à l'échelle d'une base de données NoSQL est basée sur le processus d'exploitation de ses capacités de mise à l'échelle horizontale. Ils sont mieux adaptés pour gérer des quantités massives de données de manière plus efficace.

Par conséquent, MongoDB est un excellent choix pour créer une base de données pour les applications qui ne nécessitent pas de modifications à grande échelle et sont simples à interroger. Cependant, si vous avez besoin d'une base de données cohérente et rapide, vous devez éviter d'utiliser entièrement MongoDB et utiliser à la place une base de données SQL plus traditionnelle .

Bases de données Nosql : la nouvelle norme pour le stockage de données

Une base de données NoSQL gagne en popularité en raison de sa capacité à stocker et à modéliser des ensembles de données complexes d'une manière qui n'est pas facilement répliquée ou gérée par une base de données SQL traditionnelle. Selon le texte, les bases de données NoSQL sont mieux adaptées pour stocker des données semi-structurées ou non structurées que les bases de données SQL, qui sont mieux adaptées aux transactions à grande échelle et à la gestion de l'intégrité des données. Alors que les bases de données NoSQL peuvent être configurées pour répondre aux normes de conformité ACID, les bases de données SQL le doivent.

Pourquoi utiliseriez-vous la base de données Nosql ?

Dans une base de données NoSQL, les données structurées, semi-structurées ou non structurées sont fréquemment stockées et modélisées en un seul endroit.

Les bases de données relationnelles traditionnelles n'étaient pas prises en charge par les bases de données NoSQL, qui ont été créées pour répondre à leurs limites. Contrairement aux bases de données relationnelles, les bases de données NoSQL ont tendance à être plus évolutives et plus performantes. Ils ont la flexibilité et la facilité d'utilisation qui leur permettent d'être utilisés de manière plus rapide et efficace que les modèles relationnels, en particulier dans l'environnement du cloud computing. Lorsque les données sont stockées ou récupérées pour une utilisation future, moins de transformations sont nécessaires. Il existe de nombreux types de données qui peuvent être stockées et récupérées plus rapidement. De nombreuses bases de données NoSQL permettent la création de schémas déclaratifs, contrôlés par les développeurs. Pour adapter la base de données aux nouveaux types de données, vous pouvez utiliser cette méthode.

Étant donné que les bases de données NoSQL stockent les données dans des formats natifs, les développeurs n'ont pas besoin de les convertir en magasin. Les bases de données NoSQL, en général, sont construites avec l'aide d'un grand nombre de développeurs. Un cluster d'ordinateurs peut également configurer et étendre automatiquement la capacité d'une base de données.

L'une des meilleures options pour gérer de grandes quantités de données est NoSQL. Il est capable de stocker des quantités illimitées de données et peut être configuré pour modifier les types de données à la volée. Par conséquent, c'est un bon choix pour les bases de données basées sur des documents qui n'ont pas besoin de définir le type de données à l'avance. C'est aussi un excellent outil car il est capable de traiter rapidement les données. Par conséquent, c'est un bon choix pour les applications qui traitent de grandes quantités de données en peu de temps.

Les avantages et les inconvénients des bases de données Sql Vs Nosql

Étant donné que les bases de données NoSQL stockent les données sous des formes plus simples et plus faciles à comprendre que les bases de données SQL, elles deviennent de plus en plus populaires. Les bases de données NoSQL, en plus de permettre aux développeurs de modifier directement la structure des données, autorisent fréquemment les structures de données déclaratives.
SQL est un bon choix pour les données très structurées si vous devez vous conformer aux exigences ACID. En ce qui concerne les exigences en matière de données, la meilleure option peut être d'utiliser NoSQL si elles ne sont pas claires ou si vos données ne sont pas structurées. Lorsque vous stockez des données dans une base de données NoSQL, vous n'avez pas besoin de schémas prédéfinis comme vous le feriez lors du stockage de données dans une base de données SQL. Dans certains cas, il peut être avantageux de stocker et de récupérer des données de cette manière, ce qui permet plus de liberté.

À quoi les bases de données Nosql sont-elles les mieux adaptées ?

Les bases de données Nosql sont les mieux adaptées pour stocker de grandes quantités de données qui ne sont pas structurées de manière traditionnelle. Ils conviennent également à la gestion de charges de trafic élevées et aux applications nécessitant un accès aux données en temps réel.

Un nombre croissant d'organisations de toutes tailles adoptent des bases de données NoSQL en raison de la popularité de NoSQL. Cet article cherche à expliquer pourquoi NoSQL gagne en popularité et quand est-ce le meilleur choix pour créer des applications ? Les premiers pionniers d'Internet étaient frustrés par la technologie de base de données traditionnelle, qui a inspiré la création de NoSQL. En ce qui concerne les bases de données NoSQL, il n'y a pas d'heure ni de lieu pour commencer à les utiliser ; par conséquent, il n'y a pas de point de consigne auquel ils sont appropriés. NoSQL peut prendre en charge un large éventail de structures de bases de données ainsi que des modèles de données. Les principales raisons d'utiliser NoSQL sont discutées dans cette discussion, qui reconnaît l'importance de les traiter tous comme un groupe. Les systèmes de bases de données sans données relationnelles sont intégrés à l'ère du cloud car ils ont été créés à cette époque. Une base de données NoSQL est souvent plus compatible avec la technologie de streaming en temps réel. Lorsque vous débutez avec MongoDB, la base de données NoSQL la plus populaire, vous pouvez essayer gratuitement MongoDB Atlas.

Les avantages et les inconvénients des bases de données Nosql

Une base de données NoSQL offre un certain nombre d'avantages par rapport à une base de données relationnelle, notamment un accès plus rapide aux données, un meilleur stockage et une plus grande capacité de stockage des types de données. De plus, ils sont populaires dans les applications de données volumineuses car ils sont plus faciles à gérer par rapport aux structures de données traditionnelles.

Pourquoi Netflix utilise-t-il Nosql ?

Netflix utilise des bases de données NoSQL car elles sont plus évolutives et offrent des performances plus rapides que les bases de données relationnelles traditionnelles. Les bases de données NoSQL sont également plus flexibles, permettant à Netflix d'ajouter facilement de nouveaux types de données et de modifier la structure de leurs données sans avoir à reconstruire toute leur base de données.

Le directeur de l'infrastructure cloud et des systèmes de Netflix, Yury Izrailevsky, explique comment et pourquoi l'entreprise a déplacé certains de ses systèmes vers NoSQL. Netflix utilise trois outils NoSQL en plus de SimpleDB, HBase et Cassandra. Il écrit également qu'une haute disponibilité (c'est-à-dire un service client supérieur) est généralement plus importante qu'une forte cohérence. Netflix a publié un livre blanc et un article de blog sur l'utilisation de MongoDB en tant que base de données NoSQL. La société utilise HBase comme plate-forme d'intégration Hadoop, ainsi que Cassandra pour son évolutivité et l'absence de point de défaillance unique. La solution d'Anand consiste à éviter les goulots d'étranglement et les limites d'évolutivité verticale.

Netflix et Linkedin adoptent Simpledb et Hbase

Netflix, l'un des services de streaming les plus populaires au monde, migre de Cassandra vers SimpleDB, HBase et Cassandra sur Amazon Web Services. SimpleDB est un composant important de leur architecture NoSQL Node.js , et il fait évoluer la base de données pour leur topologie multi-active, leurs index secondaires cohérents globaux, leurs transactions globales et leurs exigences open source. En outre, ils ont l'intention d'utiliser Cassandra comme composant d'infrastructure clé pour un produit de streaming distribué à l'échelle mondiale. LinkedIn, l'un des sites de réseaux sociaux les plus importants et les plus populaires au monde, utilise une base de données graphique NoSQL en plus de sa base de données existante pour alimenter les relations entre ses utilisateurs.

Quand ne pas utiliser Nosql

Il existe quelques raisons principales pour lesquelles vous ne souhaitez peut-être pas utiliser une base de données NoSQL :
1. Vous avez besoin de la conformité ACID pour vos transactions.
2. Vos données sont extrêmement structurées et vous avez besoin d'un contrôle précis sur le schéma.
3. Vous devez effectuer des jointures complexes entre les ensembles de données.
4. Vos données sont pour la plupart statiques et ne changent pas souvent.
Les bases de données NoSQL ne conviennent pas aux applications qui doivent maintenir un haut niveau de cohérence des données ou aux applications qui nécessitent des relations de données complexes. Si vos données sont relativement simples et n'ont pas besoin d'être étroitement contrôlées, une base de données NoSQL peut être une bonne option.

Le partitionnement simple est possible avec MongoDB, qui est beaucoup plus simple que SQL. Nous pouvons évoluer horizontalement grâce à Sharding, et cela ajoute beaucoup de valeur à nos données. Certaines personnes peuvent avoir des difficultés avec le verrou en écriture. En d'autres termes, il n'y a pas de limite aux capacités des SGBD NoSQL . Si NoSQL doit être utilisé pour un large éventail d'objectifs, cela doit signifier autre chose que SQL, et si le modèle relationnel est ignoré, NoSQL ne pourra jamais remplacer SQL pour un large éventail d'objectifs. La majorité des solutions NoSQL que j'ai vues semblent tomber dans l'approche du magasin clé-valeur, plutôt que dans l'approche relationnelle. Ces composés ont tendance à perdre leurs propriétés acides en vieillissant.

Types de bases de données Nosql

Il existe de nombreux types de bases de données NoSQL, chacune avec ses propres forces et faiblesses. Les types les plus populaires sont les bases de données Document, Key-Value, Column-Family et Graph. Les bases de données de documents, telles que MongoDB, sont les mieux adaptées pour stocker des données qui ont un schéma flexible. Les données sont stockées dans des documents, qui sont similaires aux objets JSON. Cela facilite l'ajout et la suppression de champs selon les besoins. Les bases de données clé-valeur, telles que Redis, sont optimisées pour stocker des données pouvant être interrogées par une clé. Les valeurs peuvent être n'importe quoi, d'un simple nombre à une structure de données complexe. Les bases de données clé-valeur sont souvent utilisées comme cache ou comme file d'attente de messages. Les bases de données Column-Family, telles que Cassandra, sont les mieux adaptées au stockage de données organisées en colonnes. Les bases de données Column-Family sont hautement évolutives et peuvent être facilement distribuées sur plusieurs serveurs. Les bases de données de graphes, telles que Neo4j, sont les mieux adaptées pour stocker des données liées de manière complexe. Les bases de données de graphes sont efficaces pour gérer les données qui ont de nombreuses relations.

Un système alternatif aux bases de données SQL traditionnelles est appelé NoSQL, qui signifie données non structurées. Ce type de système de gestion de base de données utilise un modèle de données qui n'est pas le même que le modèle de tableau traditionnel en lignes et colonnes utilisé dans les bases de données relationnelles. Il existe également de nombreuses bases de données NoSQL parmi lesquelles choisir. Les bases de données de documents des types les plus largement utilisés sont généralement mises en œuvre avec une architecture évolutive. Les plateformes de commerce électronique, les plateformes de trading et les plateformes de développement d'applications mobiles ne sont que quelques exemples de cas d'utilisation. Cet article examine les meilleures bases de données NoSQL, y compris MongoDB et PostgreSQL. En raison de la vitesse à laquelle les colonnes peuvent être agrégées, les colonnes peuvent être agrégées rapidement dans les bases de données en colonnes.

Ils doivent être capables d'écrire des données de telle manière qu'il est difficile d'être cohérent. Il est essentiel d'optimiser les bases de données de graphes pour rechercher et capturer des éléments de données liés les uns aux autres. En SQL, ils éliminent la surcharge associée à la JOINING de plusieurs tables.

Exemple de base de données Nosql

Les bases de données NoSQL basées sur des colonnes incluent Cassandra, HBase et Hypertable.

La base de données NoSQL ne nécessite pas de schéma unique et ne nécessite pas l'utilisation de structures de données relationnelles. Les bases de données NoSQL peuvent être utilisées pour le stockage de données à grande échelle car elles peuvent être réparties entre des utilisateurs ayant d'énormes besoins de stockage. Des entreprises telles que Twitter, Facebook et Google utilisent NoSQL pour stocker de grandes quantités de données et créer des applications Web en temps réel. Une base de données de valeurs importantes stocke et récupère les données sous la forme d'une paire clé-valeur. Ce type de base de données NoSQL peut être utilisé comme collection, dictionnaire ou tableau d'instructions associatives. Les types de documents sont principalement utilisés dans les systèmes de gestion de contenu, les plateformes de blogs, l'analyse en temps réel et le commerce électronique. Les bases de données à base de graphes sont fréquemment utilisées pour analyser des données spatiales, des données logistiques et des réseaux sociaux.

Vous pouvez définir des vues dans CouchDB en utilisant MapReduce. Selon l'étude, seules deux garanties sur trois sont fournies par un magasin de données distribué . Cohérence des données : la cohérence des données doit être maintenue même après l'exécution d'une opération. Si la communication entre les serveurs n'est pas fiable, le fonctionnement du système ne doit pas être interrompu.

Où sont utilisées les bases de données Nosql ?

Une base de données NoSQL devient de plus en plus courante en raison de la croissance des mégadonnées et des applications Web en temps réel. Les systèmes NoSQL sont également connus sous le nom de Not only SQL en plus d'être appelés langages de requête de type SQL, ainsi que de servir de magasins de données persistants polyglottes.

Trois raisons d'utiliser les bases de données Nosql

Une base de données NoSQL est populaire pour diverses raisons. Les solutions sont conçues pour être simples à utiliser, rapides et évolutives. Ils peuvent être utilisés pour une variété d'applications, y compris les applications Web, les applications mobiles et l'analyse de données volumineuses. Il est également très populaire pour sa facilité d'utilisation et sa flexibilité.

Structure de la base de données Nosql

Au lieu de stocker les données dans des tables, les bases de données NoSQL stockent les données dans des documents. En conséquence, nous les catégorisons comme "pas seulement SQL" et nous les subdivisons en une variété de modèles de données flexibles. Une base de données NoSQL peut avoir autant de types différents qu'elle le souhaite, comme une base de données de documents purs, un magasin clé-valeur, une base de données à colonnes larges ou une base de données de graphes.

Une base de données NoSQL est une base de données non structurée. Il leur manque la structure fixe des bases de données relationnelles traditionnelles. En conséquence, les bases de données traditionnelles deviennent de plus en plus difficiles à mettre à l'échelle et à bien fonctionner. Les bases de données NoSQL ne nécessitent pas de licence et peuvent être exécutées sur du matériel peu coûteux. Dans la plupart des bases de données NoSQL, aucune fonctionnalité de fiabilité prise en charge de manière native n'est disponible pour les bases de données relationnelles. En ce sens, ils doivent viser la performance tout en gardant une cohérence. En plus d'implémenter leur propre code propriétaire, les développeurs doivent également écrire le code du système.

En conséquence, de nombreuses applications peuvent avoir du mal à sécuriser et à fiabiliser les transactions. Un magasin de documents est similaire à un magasin de valeur clé en ce sens qu'il est basé sur un modèle clé-valeur. Par conséquent, ils manquent de cohérence au niveau de la base de données, ce qui permet aux applications de fournir davantage de fonctionnalités de fiabilité et de cohérence. Dans les magasins de documents, les valeurs sont utilisées pour coder les données stockées. XML, JSON ou BSON (JSON encodé en binaire) sont tous des encodages acceptables pour ces documents. Les bases de données de graphes permettent aux développeurs de se concentrer sur les relations entre les objets plutôt que sur leurs propriétés. Étant donné que MongoDB dispose d'un stockage de schéma flexible, il ne nécessite pas toujours la même structure et les mêmes champs lors du stockage des objets.

Hypertable utilise la technologie de distribution des magasins de données pour maximiser le nombre de nœuds sur lesquels les magasins de données peuvent être distribués. MongoDB et Cassandra sont deux des systèmes de gestion de base de données NoSQL les plus populaires . Les bases de données orientées document, telles que MongoDB, sont construites à l'aide de données encodées en C. (également appelées documents) sont stockées sous leur forme encodée. Un document de requête est créé dans une base de données contenant les champs dans lesquels les documents recherchés doivent se trouver afin de les récupérer. Le partitionnement et la distribution des données sur plusieurs machines (nœuds) sont appelés couches de données. Il utilise un schéma de réplication de données similaire à ceux employés par Cassandra. Alors que Master-Slave est parfois requis par l'administrateur en raison d'un problème d'automatisation, Replica-Set est plus efficace pour gérer les pannes et les automatiser.

Étant donné que MongoDB est entièrement automatisé, le partage de données entre les fragments (ou le partage de données entre eux) est réduit, ce qui rend la base de données hautement évolutive. Il existe de nombreux index différents pour les bases de données NoSQL, notamment B-Tree, T-Tree et O2-Tree. Les trois types de nœuds d'un T-Tree sont un nœud avec un enfant droit et gauche, un nœud feuille sans enfant et un nœud demi-feuille avec un seul enfant. O2-Tree est destiné à être utilisé afin d'améliorer les performances des méthodes d'indexation actuelles. En ce qui concerne la mise à jour, B-Tree, en plus d'un taux de mise à jour de 0, est clairement désynchronisé. Les arbres avec des sommets en forme de T ont plus de chances de bien performer. En raison de leurs hautes performances et de leur évolutivité, les bases de données NoSQL ont gagné en popularité.

Malgré ces inconvénients, il existe encore des lacunes dans leurs fonctionnalités qui permettent la cohérence et la fiabilité. De nouvelles fonctionnalités font partie des outils disponibles dans les SGBD NoSQL pour relever ces défis. L'utilisation de bases de données NoSQL est une bonne première étape pour résoudre certains problèmes importants, mais il y a quelques inquiétudes.

Les bases de données Nosql ne prennent pas en charge les jointures de la même manière que les bases de données relationnelles

Le nosql d'Oracle se joint-il?
Les bases de données NoSQL ne fournissent pas de jointures de la même manière que les bases de données relationnelles. En utilisant les jointures d'une manière différente, ils peuvent récupérer des données.

Liste des bases de données Nosql

Il existe différents types de bases de données NoSQL, chacune avec ses propres avantages et inconvénients. Les bases de données NoSQL les plus populaires sont MongoDB, Apache Cassandra et Redis.

Le terme base de données NoSQL fait référence à une base de données non conceptuelle qui peut stocker des données différemment d'une base de données relationnelle. Nous examinerons les cinq principales bases de données NoSQL dans cet article : MongoDB, Cassandra, Elasticsearch, Amazon DynamoDB et HBase. Cette base de données est la meilleure option si nous avons besoin d'une recherche en texte intégral pour notre organisation. Cette base de données peut être utilisée pour analyser de grandes quantités de données. DynamoDB est principalement destiné à être utilisé à grande échelle pour exécuter des applications hautes performances. Cette base de données peut traiter dix billions de requêtes en une journée et est utilisée par près de 700 organisations. Dans de nombreux cas, DynamoDB est la meilleure solution si nous devons gérer un grand nombre de requêtes clé-valeur. Lorsque nous avons une petite quantité de données, il n'est pas possible pour cette base de données de traiter des pétaoctets de données, ils ne recevront donc pas ce dont nous avons besoin. Si nous avons besoin d'un accès en temps réel aux données dans notre cas d'utilisation, cette base de données serait le meilleur choix.

Les différents types de bases de données Nosql

Les avantages des bases de données NoSQL par rapport aux bases de données relationnelles traditionnelles incluent la vitesse, l'évolutivité et la robustesse. De plus, ils sont plus conviviaux à utiliser, ce qui permet de les personnaliser pour répondre à des besoins spécifiques.
En général, les bases de données NoSQL sont classées en quatre types : clé-valeur, basée sur des colonnes, basée sur des documents et basée sur des graphiques. Cet article fournira un bref aperçu de chacun, en mettant l'accent sur ses avantages et ses inconvénients.
Pour stocker des données, une base de données clé-valeur utilise un magasin clé-valeur. Chaque enregistrement d'un magasin clé-valeur possède une clé unique qui lui est associée. Lorsque vous interrogez une base de données, la valeur associée à la clé est récupérée.
Une base de données basée sur des colonnes, comme un magasin clé-valeur, utilise des colonnes plutôt que des clés. Dans les bases de données basées sur des colonnes, un type de données (chaîne, nombre, date, etc.) est associé à chaque colonne. Lorsque vous interrogez la base de données, vous renvoyez toutes les valeurs de la colonne.
Les bases de données documentaires sont construites sur un modèle de document, ce qui permet de stocker des données. Les bases de données basées sur des documents sont constituées d'un ensemble d'éléments de données appelés champs nommés, qui sont organisés par type de données. Lorsque vous interrogez la base de données, la valeur d'un champ spécifique dans un document est renvoyée.
Les bases de données de graphes peuvent stocker des données dans un modèle de graphe de manière intuitive. Les bases de données basées sur des graphes sont constituées d'un ensemble de nœuds et d'arêtes liés entre eux. Lorsque vous interrogez la base de données, la valeur d'un nœud spécifique dans un graphique est renvoyée.