Bases de données NoSQL : l'avenir du stockage de données ?

Une base de données NoSQL (se référant à l'origine à « non SQL » ou « non relationnelle ») fournit un mécanisme de stockage et de récupération de données qui est modélisé par des moyens autres que les relations tabulaires utilisées dans les bases de données relationnelles. De telles bases de données existent depuis la fin des années 1960, mais le nom "NoSQL" n'a été inventé qu'au début du 21e siècle, déclenché par les besoins des entreprises du Web 2.0. Les bases de données NoSQL sont de plus en plus utilisées dans les applications Big Data et dans le cloud computing.

Une base de données NoSQL est un type de base de données qui ne contient pas de données de la même manière que les bases de données relationnelles. Des explications sur les bases de données NoSQL peuvent être trouvées dans les API de langage idiomatique, les langages de requête structurée déclarative et les exemples requête par question. Ils travaillent en tant qu'ingénieurs logiciels agiles car ils s'adaptent rapidement aux exigences changeantes. Jusqu'à récemment, le type de base de données le plus courant était les bases de données relationnelles. En plus de vous permettre de créer des schémas basés sur divers modèles de données, les bases de données NoSQL sont flexibles et multilingues. La création d'applications avec des volumes de données élevés et une latence ou des temps de réponse faibles nécessite qu'elles soient aussi efficaces que possible. Quand je ne veux pas utiliser une base de données NoSQL :.

Seuls quelques tableaux (ou conteneurs) sont utilisés dans certaines applications, et leurs relations de données ne sont pas modélisées à l'aide de références. Les bases de données NoSQL ont été créées dans le but de traiter de grandes quantités de données à une vitesse raisonnable. De plus, ces bases de données permettent aux développeurs d'écrire du code beaucoup plus rapidement. Dans les bases de données NoSQL, la mise à l'échelle horizontale est appelée processus. De manière plus efficace, ils peuvent traiter les données avec une plus grande précision.

Qu'est-ce qu'une base de données Nosql ?

Il existe de nombreux types de bases de données NoSQL, chacune avec ses propres forces et faiblesses. Les bases de données NoSQL les plus populaires sont MongoDB, Cassandra et Redis. MongoDB est une puissante base de données orientée documents, facile à utiliser et évolutive. Cassandra est une base de données orientée colonnes hautement évolutive, idéale pour gérer de grandes quantités de données. Redis est un magasin de clé-valeur en mémoire qui est parfait pour stocker les données fréquemment consultées.

Les bases de données NoSQL stockent les données dans des documents plutôt que dans des tables structurées de la même manière que les bases de données relationnelles. Les exigences modernes en matière de gestion des données nécessitent de la flexibilité, de l'évolutivité et une réponse rapide. Ils sont conçus pour être à la fois flexibles et évolutifs. Il est également possible de créer une base de données de documents purs, une base de données de stockage clé-valeur, une base de données à colonnes larges et une base de données de graphes à l'aide de NoSQL. Plus de 2 000 des 2 000 plus grandes entreprises du monde intègrent rapidement des bases de données NoSQL dans leurs applications stratégiques. Plusieurs facteurs y ont contribué : cinq grandes tendances présentent des défis techniques trop difficiles à gérer dans la plupart des bases de données relationnelles. Une base de données relationnelle est un problème majeur car elle est mal adaptée au développement agile car elle a un modèle de données fixe.

Une implémentation NoSQL utilise le modèle d'application pour définir le modèle de données. En NoSQL, la modélisation n'est pas statique. Le format JSON, qui est le format de facto pour stocker des données dans une base de données orientée document, est utilisé. Ceci est avantageux car il élimine le besoin de cadres ORM, permettant un développement d'application plus simple. N1QL (prononcé nickel) a été introduit dans Couchbase Server 4.0 en tant que langage de requête puissant capable de connecter SQL à JSON. Il prend non seulement en charge les instructions SELECT / FROM / WHERE standard, mais il peut également prendre en charge l'agrégation (GROUP BY), le tri (SORT BY), les jointures (LEFT OUTER / INNER), etc. L'un des avantages opérationnels les plus convaincants des bases de données distribuées NoSQL est leur capacité à fonctionner à grande échelle et sans point de défaillance unique.

En raison de l'engagement accru des clients via les applications en ligne et mobiles, la disponibilité devient une préoccupation croissante. La mise en œuvre, la configuration et la mise à l'échelle des bases de données NoSQL sont simples. Ils sont destinés à être utilisés à diverses fins, notamment la lecture, l'écriture et le stockage. Ils peuvent également être utilisés pour gérer et surveiller des clusters de différentes tailles, ainsi que gérer la gestion et la surveillance du réseau. La réplication des données entre les bases de données est intégrée dans une base de données NoSQL distribuée, et aucun logiciel n'est requis pour le faire. En outre, il permet une reprise après sinistre immédiate via des routeurs matériels - les applications peuvent effectuer leur propre reprise après sinistre en cas de défaillance de la base de données. La technologie de base de données NoSQL devient rapidement un favori dans les applications Web, mobiles et Internet des objets (IoT) d'aujourd'hui.

La cohérence est la capacité à stocker des données de manière cohérente. Il garantit que les différentes parties de la base de données peuvent fonctionner séparément les unes des autres. Les données sont durables si elles ne sont pas perdues ou modifiées d'une manière qui rendrait impossible leur restauration à leur état antérieur. La popularité des bases de données NoSQL découle d'un certain nombre d'avantages par rapport aux bases de données relationnelles traditionnelles . Lorsqu'il s'agit de traitement de données à grande échelle, ils sont moins coûteux à entretenir, évoluent plus efficacement et fonctionnent plus efficacement. En outre, ils fournissent un certain nombre de modèles de données qui peuvent être plus appropriés pour une application spécifique.

Les bases de données Nosql sont la nouvelle tendance

Une base de données NoSQL devient de plus en plus populaire comme moyen de stocker de grandes quantités de données textuelles, remplaçant les bases de données SQL traditionnelles. MongoDB et CouchDB sont deux des frameworks NoSQL open source les plus populaires. Il existe de nombreuses applications modernes qui nécessitent une base de données hautes performances, flexible et évolutive, telles que le mobile, le Web et les jeux. Les bases de données NoSQL sont bien adaptées à ces types d'applications.

Qu'est-ce que la base de données Nosql expliquée avec un exemple ?

NoSQL est un outil important dans le développement d'applications Web en temps réel et de Big Data. Twitter, Facebook et Google, par exemple, tiennent un journal quotidien du nombre d'utilisateurs dont ils disposent. Une base de données NoSQL, contrairement à SQL, n'est pas seulement une base de données avec uniquement des fonctions SQL. Alors que NoSQL est mieux connu sous le nom de NoREL, il a été adopté rapidement. Carl Strozz a introduit les concepts NoSQL pour la première fois en 1998.

Une base de données NoSQL n'a pas besoin de suivre un schéma pour gérer les données. L'objectif principal des bases de données NoSQL est d'être utilisé pour stocker des quantités massives de données dans des bases de données distribuées. Des entreprises telles que Twitter, Facebook et Google utilisent NoSQL pour stocker d'énormes quantités de données et créer des applications Web en temps réel. Une base de données clé-valeur stocke et récupère les données sous la forme d'une paire clé-valeur. Dans une base de données NoSQL, ce type de base de données est utilisé pour les collections, les dictionnaires, les fonctions de tableau associatif, etc. Ce type de document est utilisé pour les systèmes de gestion de contenu, les plateformes de blogs, les analyses en temps réel et les applications de commerce électronique. Les applications les plus courantes des bases de données à base de graphes sont les réseaux sociaux, la logistique et les données spatiales.

Lorsque vous utilisez CouchDB, vous pouvez définir des vues dans MapReduce. L'exigence de garantie est qu'un magasin de données distribué garantit deux sur trois. Les données doivent être cohérentes même après l'exécution d'une opération afin de maintenir la cohérence. Même si la communication entre les serveurs n'est pas stable, le système devrait fonctionner.

La popularité croissante des bases de données NoSQL est attribuée au fait qu'elles sont extrêmement flexibles et peuvent être mises à l'échelle rapidement. Ils sont idéaux pour les applications Big Data en raison de leur grande capacité à traiter des données non structurées. Les bases de données NoSQL peuvent également être utilisées pour gérer les données dans les applications qui nécessitent un accès rapide aux informations. Contrairement aux bases de données traditionnelles , elles ne reposent pas sur un schéma traditionnel pour charger les données, ce qui leur permet de se charger rapidement. Enfin, les bases de données NoSQL sont bien adaptées aux applications qui nécessitent un accès aux données à faible latence. Parce qu'ils utilisent une approche différente du stockage des données, ils peuvent gérer un large éventail de données de différentes manières sans sacrifier les performances.

Quelle est la différence entre SQL et Nosql ?

Les bases de données SQL sont évolutives verticalement, tandis que les bases de données NoSQL sont évolutives horizontalement. Une base de données SQL est une base de données basée sur des tables, alors qu'une base de données NoSQL est composée de documents, de clés, de graphiques et de colonnes larges. Les bases de données SQL sont mieux utilisées pour les transactions multi-lignes, tandis que les bases de données NoSQL sont mieux utilisées pour les données non structurées telles que les documents ou JSON.

Le langage de requête structuré (SQL) est le langage de programmation le plus populaire et le plus largement utilisé en référence à un système de gestion de base de données relationnelle. Les données dans NoSQL peuvent être stockées et récupérées de diverses manières autres que sous forme de tableau. Ce sont les avantages et les inconvénients des deux, ainsi qu'une compréhension complète de leurs avantages et inconvénients. SQL est le langage de programmation le plus populaire pour RDBMS, et il est le plus couramment utilisé pour stocker des données structurées, non structurées et semi-structurées, NoSQL étant le plus largement utilisé pour cela. Selon vos besoins et les exigences du projet, il est préférable de faire appel à un tiers. Le premier se concentre sur les requêtes complexes avec la cohérence des données et les propriétés ACID, tandis que le second est basé sur des objets et peut gérer un large éventail de types de données.

Les bases de données NoSQL, en revanche, peuvent être plus rapides, en particulier en ce qui concerne le stockage clé-valeur. De plus, bien que les bases de données NoSQL puissent prendre en charge les transactions ACID, elles peuvent ne pas être entièrement capables de les prendre en charge.

Pourquoi les bases de données Nosql gagnent en popularité

"NoSQL", malgré son nom, ne se limite pas aux bases de données qui n'ont pas de SQL. Un nouveau type de base de données, qui stocke les données dans des documents JSON plutôt que dans les bases de données relationnelles traditionnelles, qui stockent les données dans des tableaux avec des colonnes et des lignes, a été développé. Les bases de données NoSQL deviennent de plus en plus populaires en raison de leur rapidité et de leur efficacité dans le traitement de quantités massives de données.
SQL a un temps de réponse plus rapide que NoSQL. Il est toutefois essentiel de noter que les bases de données NoSQL peuvent ne pas prendre entièrement en charge les transactions ACID, ce qui entraîne des données incohérentes. En général, le temps nécessaire au stockage clé-valeur est plus rapide avec NoSQL qu'avec SQL.

Qu'est-ce que l'exemple de base de données Nosql

Les bases de données NoSQL basées sur des colonnes telles que Cassandra, HBase et Hypertable sont populaires.

Une base de données NoSQL est une base de données qui ne stocke pas les données dans un format de base de données relationnelle mais plutôt dans un format non relationnel. NoSQL ne nécessite pas de schéma fixe, ne nécessite pas de jointures et est hautement adaptable. Une base de données NoSQL est destinée aux magasins de données distribués avec de grandes exigences de stockage. Chaque jour, des entreprises telles que Twitter, Facebook et Google collectent des téraoctets de données utilisateur. L'architecture sans partage des bases de données NoSQL distribuées implique que la base de données n'a pas une seule unité de contrôle ou unité de stockage. En conséquence, le besoin de plusieurs bases de données pour stocker les mêmes données est éliminé. L'avantage d'utiliser une base de données distribuée est que les données restent constamment disponibles, qu'elles soient ou non distribuées sur plusieurs copies.

Le but d'un magasin clé-valeur est de tout conserver sous la forme d'une clé et d'une valeur. Ce type de magasin de colonnes héberge de très grandes collections de données et est utilisé par de nombreuses machines. Les bases de données de documents sont essentiellement des versions de collections clé-valeur précédemment utilisées qui ont été mises à jour. Les documents semi-structurés sont stockés dans une variété de formats, y compris JSON. Contrairement à SQL, qui fournit un langage de requête déclaratif de haut niveau, les bases de données graphiques ne le font pas. Au lieu de chercher dans ces bases de données, une requête est basée sur le modèle de données choisi. Les données sont accessibles via des interfaces RESTful via de nombreuses plateformes NoSQL.

Une base de données de graphes analytiques, par opposition à une base de données relationnelle, est de nature multiniveau. Les bases de données de graphes permettent l'intégration de plusieurs modèles de données et le traitement de plusieurs types de données en même temps. Les bases de données multi-modèles sont un nouveau domaine dans NoSQL et recevront bientôt beaucoup d'attention. Le classement des bases de données les plus populaires et leur progression sont disponibles sur http://db-engines.com/en/ranking.

Les avantages et les inconvénients de l'utilisation d'une base de données Nosql

Les bases de données NoSQL présentent des avantages significatifs par rapport aux bases de données SQL traditionnelles. En plus des mégadonnées et des applications en temps réel, ils sont idéaux pour les charges de travail hautes performances en raison de leur évolutivité et de leurs performances. En plus des applications Web, ils sont populaires pour l'accès aux données à haut débit.
Une base de données NoSQL peut être sujette à un certain nombre d'inconvénients en plus du manque de standardisation et de l'absence d'un langage de requête clair. Cependant, ces inconvénients peuvent être atténués si l'on utilise une base de données NoSQL car elle a de meilleures performances et une meilleure évolutivité.

Tutoriel de base de données Nosql

Une base de données NoSQL est une base de données non relationnelle qui n'utilise pas la structure de base de données relationnelle traditionnelle basée sur des tables. Les bases de données NoSQL sont souvent utilisées pour le Big Data et les applications Web en temps réel. Elles peuvent être plus rapides et plus évolutives que les bases de données relationnelles, mais elles peuvent aussi être plus difficiles à utiliser.
Si vous souhaitez en savoir plus sur les bases de données NoSQL, de nombreuses ressources sont disponibles en ligne. Ce didacticiel de base de données NoSQL de MongoDB est un excellent point de départ. Il couvre les bases de ce qu'est une base de données NoSQL, en quoi elle diffère d'une base de données relationnelle et comment commencer à en utiliser une.

La gestion des données non relationnelles, telle qu'une base de données NoSQL, ne nécessite pas l'utilisation d'un schéma et est simple à mettre à l'échelle. Dans ce tutoriel, vous apprendrez quelques principes fondamentaux de NoSQL. Les bases de données NoSQL sont populaires parmi les géants de l'Internet tels que Google, Facebook, Amazon et d'autres qui traitent d'énormes quantités de données. Carlo Strozzi a inventé le terme "NoSQL" en 1998 pour décrire une base de données qui ne contenait aucune donnée dans le format de fichier. Eric Evans a inventé le terme en 2009, décrivant comment les bases de données non relationnelles ont gagné en popularité. De nombreuses conférences NoSQL ont eu lieu entre 2009 et 2010. La conférence NoSQL East s'est tenue à Atlanta l'année dernière.

Les avantages d'apprendre Nosql

L'adoption des bases de données NoSQL est motivée par leur évolutivité et leur capacité à gérer de grands ensembles de données. EdX, en collaboration avec des personnalités de premier plan dans le domaine de la science et de la technologie des données, propose un certain nombre de cours qui couvrent les fondamentaux des bases de données NoSQL. Vous pouvez apprendre à utiliser DynamoDB pour créer des applications NoSQL et SQL à partir d'AWS. Parce qu'il est basé sur le modèle de magasin de documents NoSQL , MongoDB est une base de données simple à apprendre.

Meilleure base de données Nosql

Il n'y a pas de réponse définitive à cette question car cela dépend des besoins spécifiques de l'application. Cependant, certaines des bases de données NoSQL les plus populaires incluent MongoDB, Cassandra et HBase.

CyLabDB améliore les performances de votre infrastructure existante de manière à vous permettre d'en faire plus que jamais. En utilisant ce NoSQL, vous pourrez obtenir les meilleures performances de votre infrastructure pour les charges de travail à haut débit et à faible latence. Découvrez comment ScyllaDB fonctionne à grande échelle pour prendre en charge des cas d'utilisation exigeants de valeurs-clés et de colonnes. C'est l'une des bases de données NoSQL les plus populaires.

En revanche, les types de données MySQL doivent être définis conformément à la définition MySQL. Les contraintes de conception de MySQL le rendent moins flexible à utiliser. De plus, les bases de données NoSQL telles que MongoDB, Cassandra et Redis sont plus efficaces que MySQL lorsqu'elles traitent de gros volumes de données non structurées. Les bases de données NoSQL sont plus flexibles que MySQL en raison de leurs contraintes de conception et offrent une plus grande flexibilité de conception. La base de données NoSQL utilise un langage de requête différent de MySQL, qui est basé sur SQL et n'utilise pas de langage de requête standard. Une base de données NoSQL peut stocker des quantités illimitées de données non structurées dans n'importe quel format et avec n'importe quel type de données. De plus, il a la capacité de changer le type de données lors de vos déplacements. Des bases de données documentaires sont utilisées dans cette base de données. Par conséquent, il n'est pas nécessaire de spécifier le type de données à l'avance.

Cassandra est-elle meilleure que Mongodb ?

Malgré le fait que Cassandra et MongoDB manquent de schéma, MongoDB est meilleur car il a plus de flexibilité. La langue utilisée dans la requête est spécifiée ci-dessous. La sélection d'un langage de programmation dépend de l'expérience de l'utilisateur, des exigences du projet (telles que la gestion de grands ensembles de données et des types de requêtes attendus) et des cadres disponibles.

Liste des bases de données Nosql

Les bases de données NoSQL sont des bases de données qui n'utilisent pas le modèle relationnel traditionnel utilisé par les bases de données SQL. Les bases de données NoSQL sont souvent plus rapides et plus évolutives que les bases de données SQL, et sont souvent utilisées pour le Big Data et les applications Web en temps réel. Certaines bases de données NoSQL populaires incluent MongoDB, Cassandra et Redis.

Les bases de données NoSQL sont conçues pour être utilisées dans de grands systèmes méfiants. Les bases de données NoSQL n'utilisent pas les mêmes types de structures de données que les bases de données relationnelles. Les produits ont reçu un prix Top Rated en raison de leurs excellentes notes de satisfaction client. Cette liste est entièrement basée sur des avis; il n'y a pas de placement rémunéré et les opinions des analystes ne sont pas pertinentes. La base de données MongoDB NoSQL est un serveur de structure de données open source qui peut être exécuté en mémoire. Amazon DynamoDB est une base de données Amazon Web Services qui n'est ni liée à quoi que ce soit ni hiérarchique. Microsoft Azure Cosmos DB est une plateforme d'analyse Big Data créée par le géant du logiciel.

MarkLogic Server est une base de données multimodèle avec à la fois des fonctionnalités NoSQL et de gestion des données d'entreprise. La plate-forme de données en temps réel Aerospike vise à permettre aux organisations d'agir instantanément sur des milliards de transactions tout en réduisant l'empreinte des serveurs jusqu'à 80 %. Le service de base de données Google Cloud Bigtable NoSQL est entièrement géré et évolutif, offrant une disponibilité de 99,999 % sur une variété de charges de travail. Amazon DocumentDB est une base de données cloud sécurisée qui vous permet de partager, stocker, interroger et stocker des données. Il existe d'autres options pour stocker et récupérer des données dans des bases de données NoSQL. Les modèles sans table facilitent leur gestion. À l'aide de bases de données NoSQL, vous pouvez optimiser des modèles de données spécifiques pour en tirer le meilleur parti.

Il est de plus en plus courant d'installer des systèmes distribués qui utilisent une puissance de stockage et de traitement à faible coût. La base de données NoSQL peut stocker de grandes quantités de données de manière flexible. Contrairement aux bases de données relationnelles traditionnelles, les bases de données NoSQL n'utilisent pas de relations tabulaires. En raison d'un manque de connaissances, il peut être plus coûteux de maintenir un produit NoSQL.

Sql ou Nosql ?

Bien qu'il existe de nombreux outils pour développer des applications basées sur des bases de données dans des bases de données relationnelles, aucun d'entre eux n'utilise SQL. À l'aide d'AWS Management Console, de l'AWS CLI ou de NoSQL WorkBench, vous pouvez vous connecter à DynamoDB et effectuer des tâches ad hoc dans AWS Management Console, Amazon Web Services CLI ou Amazon Web Services NoSQL WorkBench . Cet article décrira les différents types de bases de données NoSQL, chacune avec ses caractéristiques, avantages et inconvénients distincts, et fournira un aperçu. Les bases de données NoSQL incluent des bases de données clé-valeur, basées sur des colonnes, basées sur des documents et basées sur des graphiques. Plusieurs bases de données NoSQL, dont MongoDB, Apache HBase et Cassandra, sont disponibles. Il est simple de faire évoluer horizontalement les applications Web et commerciales du monde réel à l'aide de NoSQL.

Nosql contre SQL

SQL, également connu sous le nom de langage de programmation, est utilisé dans les bases de données relationnelles. Lorsqu'une base de données relationnelle crée des enregistrements à partir de lignes et de tables avec des connexions logiques entre elles, on parle d'enregistrement de table. SQL est généralement utilisé pour décrire les bases de données NoSQL car elles ne sont pas relationnelles.

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 la méthode la plus couramment utilisée pour stocker des données. Pour interagir et communiquer avec un SGBD, il faut utiliser son langage. SQL (langage de requête structuré) est le langage utilisé pour interagir avec le SGBD. Dans le domaine des bases de données, un nouveau terme a été introduit récemment : les bases de données NoSQL. La principale caractéristique des bases de données NoSQL, telles que les bases de données non relationnelles, est qu'elles ne stockent pas de données dans des tables ou des enregistrements. La structure de stockage des données est optimisée en réponse à des exigences spécifiques, au lieu d'être conçue.

Il existe quatre types de modèles de base de données : les bases de données orientées colonne, orientées document, paires clé-valeur et graphiques. Les bases de données orientées document, telles que MongoDB, peuvent être trouvées dans Python. Une base de données NoSQL, par essence, facilite la structuration de votre structure de données. Les bases de données SQL, en revanche, ont une structure plus rigide et sont moins flexibles en termes de types de données. Si vous souhaitez apprendre SQL et NoSQL pour la première fois, le cours SQL peut être le meilleur choix. Chacun d'entre eux présente de nombreux avantages et inconvénients, et vous devez tous les prendre en compte lors de la sélection d'un environnement de développement en fonction de vos données, de votre application et de votre capacité à faciliter le processus de développement. Bien que SQL puisse être meilleur que NoSQL et la façon dont il est implémenté, je ne peux pas dire que c'est le meilleur. Pour prendre la meilleure décision, vous devez écouter vos données.

Nosql Mongodb

MongoDB est un puissant système de base de données orienté document. Il dispose d'une fonction de recherche basée sur un index qui rend la récupération des données rapide et facile. MongoDB offre également une fonctionnalité d'évolutivité, qui lui permet de gérer des données à grande échelle.

MongoDB est une base de données NoSQL qui stocke les données au format JSON et est largement utilisée. Les hautes performances, l'évolutivité et la disponibilité de MongoDB se comparent à d'autres langages de script/requête de base de données tels que SQL, Oracle et Oracle. Vous découvrirez NoSQL dans ce chapitre, ses types et ses avantages, et comment l'utiliser.

Quel type de Nosql est Mongodb ?

Les bases de données de documents utilisent une structure connue sous le nom de document pour faire correspondre chaque clé à un type de fichier spécifique. Un document peut avoir de nombreuses paires clé-valeur différentes, voire un certain nombre de paires clé-tableau, selon le type de document. Les bases de données de documents sont stockées dans MongoDB.

Les avantages de Mongodb

Les modèles de documents de MongoDB sont bien adaptés aux opérations hautes performances, telles que MapReduce, car ils permettent d'ajouter facilement de nouveaux types de données et offrent un haut niveau de flexibilité.
MongoDB est également bien adapté aux applications de données volumineuses en raison de son évolutivité et de ses performances. De plus, MongoDB est open source, il est donc simple à modifier et à étendre.

Bases de données Nosql

Les bases de données Nosql sont un type de base de données qui n'utilise pas le modèle relationnel traditionnel basé sur des tables. Au lieu de cela, il utilise un modèle sans schéma, qui est plus flexible et plus facile à mettre à l'échelle.

L' industrie des bases de données NoSQL s'est développée à la fin des années 2000 en mettant l'accent sur la mise à l'échelle, les requêtes rapides et la simplification de la programmation. Les bases de données NoSQL sont faciles à utiliser car elles ont des modèles de données flexibles, évoluent horizontalement et sont simples à adapter aux nouvelles exigences. Les bases de données relationnelles SQL (Structured Query Language) ont généralement des schémas tabulaires rigides et complexes et nécessitent une mise à l'échelle verticale étendue. Les transactions ACID multi-documents peuvent désormais être effectuées dans MongoDB 4.0, et elles peuvent être étendues à travers un cluster dans MongoDB 4.2. Les trois premiers modèles de données sont résumés dans les trois premiers modèles de données. La fonction principale des bases de données NoSQL est d'optimiser les requêtes plutôt que de réduire la duplication des données. Certains Non.

Les bases de données NoSQL peuvent également être compressées pour réduire les besoins en stockage. Les bases de données de graphes, par exemple, peuvent être utiles pour analyser les relations, mais peuvent ne pas fournir les informations dont vous avez besoin pour effectuer votre routine quotidienne. Le livre blanc Où utiliser MongoDB vous aidera à déterminer si MongoDB ou toute autre base de données convient ou non à vos besoins. MongoDB Atlas est l'une des bases de données NoSQL les plus simples à apprendre. MongoDB University propose une formation en ligne gratuite sur la façon d'apprendre MongoDB.