NoSQL Vs Bases De Données Relationnelles : Avantages Et Inconvénients

Les bases de données NoSQL sont souvent comparées aux bases de données relationnelles traditionnelles, mais les deux sont très différentes. Les bases de données relationnelles stockent les données dans des tables, où chaque ligne représente un seul enregistrement et chaque colonne représente un champ de cet enregistrement. Les bases de données NoSQL, en revanche, n'utilisent pas de tables. Au lieu de cela, ils stockent les données dans un format qui ressemble davantage à un hashmap. Cela signifie que chaque élément de données est stocké sous la forme d'une paire clé-valeur. La clé est utilisée pour identifier les données et la valeur est la donnée elle-même. Il s'agit d'une manière très différente de stocker des données que celle utilisée dans une base de données relationnelle , et elle présente un certain nombre d'avantages. Tout d'abord, il est beaucoup plus facile de faire évoluer une base de données NoSQL. Comme les données ne sont pas stockées dans des tables, elles peuvent être réparties sur plusieurs serveurs. Cela facilite grandement l'ajout de nouveaux serveurs selon les besoins et permet également de répliquer les données pour la redondance. Deuxièmement, les bases de données NoSQL sont généralement beaucoup plus rapides que les bases de données relationnelles. En effet, il n'est pas nécessaire de parcourir une table de données pour trouver les données que vous recherchez. Au lieu de cela, les données peuvent être récupérées directement à partir des paires clé-valeur. Troisièmement, les bases de données NoSQL sont plus flexibles que les bases de données relationnelles. Cette flexibilité vient du fait que les données ne sont pas stockées dans des tables. Cela signifie que la structure des données peut être modifiée sans avoir à modifier la base de données sous-jacente. Cela peut être un énorme avantage lorsqu'il s'agit d'ajouter de nouvelles fonctionnalités ou de modifier la façon dont les données sont accessibles. Dans l'ensemble, les bases de données NoSQL présentent un certain nombre d'avantages par rapport aux bases de données relationnelles traditionnelles. Ils sont plus faciles à mettre à l'échelle, plus rapides et plus flexibles. Cependant, il y a aussi quelques inconvénients. Par exemple, les bases de données NoSQL ne sont pas aussi bien adaptées aux requêtes complexes. De plus, les données d'une base de données NoSQL ne sont pas aussi bien organisées que dans une base de données relationnelle.

nDB signifie base de données nstructurée et est défini comme un changement par rapport aux serveurs basés sur SQL. La validation, le contrôle d'accès, le mappage des données indexées interrogeables, la corrélation des données associées, la résolution des conflits, le maintien des contraintes d'intégrité et les procédures déclenchées sont supprimés de la couche de base de données.

Comment fonctionne NoSQL avec les schémas ? Les bases de données NoSQL n'ont pas de schéma de la même manière que les bases de données relationnelles. La structure sous-jacente de chacun des quatre principaux types de bases de données NoSQL est appelée structure de base de données.

Google Cloud Platform (GCP) fournit une large gamme de services de base de données. Parmi ceux-ci, les services de base de données NoSQL se distinguent par leur capacité à traiter de très grands ensembles de données dynamiques sans avoir besoin d'un schéma fixe.

Nosql a-t-il un schéma ?

Les bases de données NoSQL ne nécessitent pas de schéma de la même manière que les bases de données relationnelles. Cela signifie que vous pouvez stocker des données dans une base de données NoSQL sans avoir à définir au préalable les données que vous allez stocker.

Les bases de données NoSQL ont-elles des schémas ? Si non, comment sont-ils mis en œuvre ? Avec les bases de données NoSQL, il y a un nouveau buzz sur ce que l'avenir nous réserve. SQL a eu du mal à combler le vide que NoSQL a largement comblé. L'absence de schéma signifie que NoSQL peut créer de vastes collections de modèles de données NoSQL. L'équilibre entre servir plusieurs fonctions et les remplir toutes doit être trouvé lors du développement du code. Ensuite, les clés primaires, qui seront utilisées par la base de données pour interroger les données, seront créées.

Cela inclut les entités commerciales, les exigences des utilisateurs et les spécifications. Une compréhension approfondie de la façon dont chaque base de données NoSQL implémente ses clés primaires est essentielle pour cette étape. La possibilité d'utiliser NoSQL sans schéma peut souvent entraîner l'anarchie, entraînant la création d'une certaine forme de NoSQL. Si vous êtes dans le domaine des schémas, vous voudrez peut-être réfléchir à ce que vous dites. Comme indiqué précédemment, les index doivent être conçus et ils varieront considérablement en fonction du nombre d'étapes que vous effectuez.

JSON est un format de données relativement léger, simple à analyser et largement pris en charge. Les bases de données JSON sont idéales pour stocker des données car elles sont simples d'accès et de modification. Les données stockées dans une base de données JSON sont idéales pour stocker des données semi-structurées. Ils sont beaucoup plus polyvalents que le format ligne-colonne, qui est coûteux et rigide lorsqu'il s'agit de modifications de schéma, même mineures. De plus, JSON est un format de données léger, facilement analysable et largement pris en charge. De ce fait, il est idéal pour stocker des données avec une interface facile d'accès et adaptable.

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

Flexibilité de la base de données : les bases de données NoSQL fournissent généralement des schémas qui peuvent être modifiés rapidement et facilement, ce qui facilite un développement plus rapide. Une base de données NoSQL est idéale pour stocker des données semi-structurées et non structurées car elle utilise un modèle de données flexible.

L'importance des schémas dans Mongodb

Chaque document de votre base de données MongoDB se voit attribuer un schéma qui détermine s'il est valide ou non en fonction du schéma, et les schémas sont stockés dans la base de données. Lorsque vous créez un nouveau document, MongoDB utilise le schéma pour le valider par rapport au schéma et le rejette s'il n'est pas valide. Un schéma est un moyen simple d'organiser vos données et de faciliter leur recherche. Il n'est pas nécessaire de stocker des données dans des schémas et vous pouvez avoir un document dans votre base de données sans document au cas où vous en auriez besoin.

Nosql a-t-il un schéma dynamique ?

La plupart des développeurs SQL que je connais utilisent avant tout des bases de données NoSQL dans leur développement. Je me suis toujours demandé pourquoi nous avions besoin des bases de données NoSQL avant tout dans notre développement. Lorsque j'ai commencé à explorer le sujet, l'aspect le plus intrigant était le schéma dynamique de NoSQL. Avant de pouvoir commencer à ajouter des données à une base de données relationnelle, vous devez d'abord définir des schémas.

Dénormalisation dans Mongodb

Les bases de données de schémas dynamiques, comme leur nom l'indique, peuvent être extrêmement flexibles en ce qui concerne la manière dont les données sont stockées. Certaines situations, telles que la nature évolutive rapide des données, bénéficient de cette flexibilité. De plus, pour ceux qui n'ont jamais utilisé la base de données, cela peut parfois être difficile à comprendre. La dénormalisation est une norme acceptée par la communauté pour traiter les données associées dans les systèmes NoSQL. Les données normalisées, par opposition aux données dénormalisées, sont simplement des fragments de données précédemment normales. En conséquence, le site Web est beaucoup plus facile à naviguer et à interroger. De plus, cela facilite la mise à l'échelle de la base de données, car vous passez moins de temps à vous soucier des problèmes de performances. Un système NoSQL est souvent considéré comme plus dynamique qu'une base de données traditionnelle. Parce qu'ils ne sont pas modélisés selon les principes relationnels traditionnels, ils ne peuvent pas fonctionner de cette manière. Cela signifie que les données sont organisées en clusters plutôt qu'en tables. Cette fonctionnalité, en plus de permettre une plus grande flexibilité en matière de stockage de données , pourrait être bénéfique.

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

Les bases de données NoSQL, en plus d'éliminer certains types de complexité et de surcharge, réduisent le temps et l'argent consacrés au développement de solutions de base de données. Nous pouvons cependant écarter une définition de schéma formelle lors de l'utilisation de cet outil, ce qui peut être excessif. Si les données d'une base de données NoSQL ne sont pas contrôlées, elles peuvent se transformer en données artisanales qui réduisent la valeur des données.

Les avantages et les inconvénients des bases de données Nosql

En plus de leur évolutivité, de leur stockage à faible coût et de leur capacité à stocker des données dans une variété de formats, les bases de données NoSQL gagnent en popularité en plus de leurs homologues relationnels traditionnels. Bien que les bases de données NoSQL présentent certains inconvénients, tels que le manque de prise en charge d'ACID, elles sont également bénéfiques. Bon nombre de ces problèmes peuvent être résolus en concevant le schéma de manière à ce qu'il soit efficace.

Quel type de données est Nosql ?

C'est un terme générique qui fait référence à toute alternative aux bases de données SQL traditionnelles . Les bases de données NoSQL diffèrent considérablement des bases de données SQL en ce sens qu'elles sont conçues pour être plus gourmandes en données. Ce type de modèle de données diffère du modèle traditionnel de table en lignes et colonnes utilisé dans les systèmes de gestion de bases de données relationnelles (RDBMS).

Tout système alternatif pouvant être considéré comme NoSQL est considéré comme une alternative aux bases de données SQL traditionnelles. Dans les systèmes de gestion de bases de données relationnelles, ils utilisent un modèle de données basé sur le modèle de tableau traditionnel en lignes et colonnes, alors que dans les modèles de données basés sur ces types de systèmes, ils utilisent un modèle différent. De plus, les bases de données NoSQL diffèrent les unes des autres à bien des égards. Les bases de données de documents sont généralement mises à l'échelle afin d'obtenir l'adoption la plus répandue. Les cas d'utilisation dans divers secteurs incluent les plateformes de commerce électronique, les plateformes de trading et le développement d'applications mobiles. La comparaison de MongoDB et PostgreSQL fournit un aperçu complet des principales bases de données NoSQL. Une base de données en colonnes peut rapidement agréger la valeur d'une colonne.

Il leur est très difficile de générer des données de manière cohérente car ils les écrivent de cette manière. Les bases de données de graphes ont donc été conçues pour rechercher et trouver les relations entre les éléments de données. La surcharge de SQL dans ce cas est éliminée lorsque plusieurs tables sont jointes.

SQL et MongoDB sont deux des systèmes de gestion de base de données les plus populaires . Lequel choisir pour mon prochain projet ? Le scale-out a commencé. SQL et MongoDB peuvent tous deux évoluer, ce qui leur permet de gérer de plus grandes quantités de données. Avec ce système, vous pouvez créer des projets de stockage de données à grande échelle. La réplication des données. SQL et MongoDB peuvent répliquer des données. Par conséquent, si une copie des données est endommagée, l'autre pourra être consultée. Ceci est particulièrement utile pour les projets qui veulent s'assurer que les données sont toujours accessibles. Les structures de données peuvent être personnalisées pour répondre aux besoins de l'individu. SQL et MongoDB ont tous deux une structure de données flexible. Par conséquent, les données peuvent être stockées dans une variété de formats, permettant aux projets de stocker un large éventail de types de données.

Pourquoi Nosql n'est pas sécurisé ?

La sécurité des bases de données NoSQL est gravement compromise, l'authentification et le chiffrement étant presque inexistants, voire extrêmement faibles lorsqu'ils sont mis en œuvre. Lors de l'utilisation de bases de données NoSQL, il existe plusieurs problèmes de sécurité, dont l'un est le manque d'utilisateur administratif ou d'authentification. Le stockage du mot de passe dans cet appareil est inadéquat.

Dans certains cas, les bases de données NoSQL (Not-Only-SQL) ont été exposées à Internet avant d'être entièrement développées. Les informations personnelles de 11 millions d'utilisateurs, y compris les adresses e-mail, ont été volées lors d'une violation de données dans une société de marketing par e-mail en septembre 2018. Une base de données contenant 202 millions de candidatures chinoises n'a pas été cryptée, ce qui a permis leur vol. Lorsque vous choisissez de construire votre base de données NoSQL, vous devez également prévoir sa sécurité en plus de sa mise en œuvre. Des connexions SSL sont requises pour les communications serveur et client afin d'assurer la sécurité des données au repos et en transit. Étant donné que les bases de données NoSQL sont relativement nouvelles sur la scène, il est essentiel de comprendre comment les améliorations ou lancements à venir affecteront vos politiques de cybersécurité. Les pirates constitueront toujours une menace pour les entreprises, elles doivent donc l'accepter.

Par conséquent, ils doivent collaborer afin d'être conformes et sécurisés. La sécurité des bases de données est une question qui doit être prise en charge par toutes les parties concernées. De plus, il est essentiel que les fournisseurs NoSQL adhèrent à la confiance que leurs clients leur accordent.

Contrairement aux bases de données NoSQL, les développeurs bénéficient d'un certain nombre d'avantages. Cela facilite la modification des données lorsqu'il s'agit de ces modèles, car ils sont plus simples à comprendre. De plus, les bases de données NoSQL offrent une plus grande flexibilité dans la manière dont les données sont stockées, ce qui est bénéfique pour les applications qui doivent s'adapter rapidement aux changements de données.

Nosql Vs. Sql : lequel est le plus sécurisé ?

Les bases de données NoSQL sont plus sécurisées que les bases de données SQL en ce qui concerne la cohérence des données, l'intégrité des données et la redondance des données, mais elles sont moins sécurisées en ce qui concerne les attaques par injection de données.

En quoi Nosql est-il différent de SQL ?

Dans les bases de données SQL, il existe un modèle évolutif verticalement, tandis que dans les bases de données NoSQL, il existe un modèle évolutif horizontalement. Il existe deux types de bases de données : les bases de données SQL et les bases de données NoSQL. Les bases de données SQL sont basées sur des tables, tandis que les bases de données NoSQL sont des bases de données de documents, de valeurs-clés, de graphiques ou de colonnes larges. Les bases de données SQL sont mieux adaptées aux transactions multi-lignes, tandis que les bases de données NoSQL sont mieux adaptées aux données non structurées telles que les documents ou JSON.

. SQL est un langage de programmation utilisé dans le système de gestion de base de données relationnelle le plus couramment utilisé. Les données sont stockées et récupérées dans un modèle de base de données NoSQL qui n'est ni tabulaire ni en colonnes. Les avantages et les inconvénients des deux sont décrits en détail, et nous en avons inclus une liste afin que vous puissiez les comparer et les contraster. SQL est le langage de programmation le plus utilisé pour le SGBDR, tandis que NoSQL est le meilleur logiciel pour stocker des données non structurées et semi-structurées. Quel est le meilleur, selon vos besoins ainsi que la nature du projet sur lequel vous travaillez ? Le stockage de données basé sur des objets est idéal pour de grandes quantités de types de données et de charges de travail divers, tandis que les requêtes complexes sont idéales pour de grandes quantités de données complexes.

Les bases de données SQL sont généralement considérées comme plus efficaces lorsqu'il s'agit d'interroger des données car elles sont spécifiquement conçues à cette fin. Une base de données NoSQL, en revanche, manque de cohérence et peut nécessiter plus d'efforts pour interroger les données. Au cours de nos expériences, nous avons découvert que les bases de données NoSQL étaient généralement plus rapides que les bases de données SQL lors de la recherche de données dans le stockage clé-valeur, mais elles peuvent ne pas prendre entièrement en charge les transactions ACID, ce qui peut entraîner une incohérence des données. En fin de compte, il est essentiel de choisir la base de données la mieux adaptée à la tâche à accomplir.

Les bases de données Nosql offrent de nombreux avantages par rapport aux bases de données relationnelles

SQL et NoSQL diffèrent à bien des égards, par exemple s'ils sont relationnels (SQL) ou non relationnels (Nosql), si leurs schémas sont prédéfinis ou dynamiques, comment ils évoluent, les types de données qu'ils incluent et comment ils s'adaptent à plusieurs Transactions en ligne ou données non structurées
De nombreux avantages des bases de données NoSQL sont comparables à ceux des bases de données relationnelles. Les bases de données NoSQL sont faciles à apprendre et à utiliser en raison de leur flexibilité, de leur mise à l'échelle horizontale et de leur vitesse de requête élevée. Les bases de données NoSQL sont généralement structurées de manière à pouvoir être pilotées par schéma.
Les bases de données NoSQL, telles que MongoDB et CouchDB, sont davantage axées sur la conception et constituent un sous-ensemble de bases de données relationnelles. Les bases de données MySQL, par opposition aux bases de données NoSQL, sont livrées avec une multitude d'outils de création de rapports pour aider à la validation des applications ; cependant, les bases de données NoSQL n'incluent pas d'outils de création de rapports pour l'analyse ou les tests de performances.
Existe-t-il une meilleure comparaison SQL que nosql vs sql ?
Les bases de données NoSQL sont idéales pour les applications qui nécessitent les niveaux les plus élevés de traitement des transactions et de stockage des données. Ils ne conviennent pas aux applications qui nécessitent un stockage de données hiérarchique ou qui ne répondent pas assez rapidement aux données de requête. Ces applications seraient mieux servies en utilisant MySQL comme base de données principale.

Est-ce que Nosql est une table de hachage

Nosql n'est pas une table de hachage. nosql est une base de données qui utilise des paires clé-valeur pour stocker des données.

Qu'est-ce que 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 des magasins clé-valeur, des magasins de documents, des magasins en colonnes et des bases de données de graphes.

La base de données NoSQL fait référence aux bases de données non relationnelles qui stockent les données dans un format autre qu'une base de données relationnelle. Récupérez des données à partir de bases de données NoSQL à l'aide d'API de langage idiomatique, de langages de requête structurée déclarative et d'exemples requête par question. Ils collaborent avec des méthodologies de développement agiles en s'adaptant rapidement à l'évolution des besoins. Jusqu'à très récemment, les bases de données relationnelles étaient le type de base de données le plus populaire. Les bases de données NoSQL peuvent être déclaratives et fournir une variété de modèles de données. Étant donné que ces serveurs peuvent gérer une grande quantité de données et répondre rapidement, ils peuvent être utilisés pour créer des applications avec une latence ou des temps de réponse faibles. Vous ne devez pas utiliser une base de données NoSQL si vous ne l'utilisez pas déjà.

Certaines applications utilisent moins de tables (ou de conteneurs) et n'ont pas de relations de référence avec les structures de données. Les bases de données NoSQL ont été créées pour répondre aux besoins de requêtes rapides et simples ainsi qu'aux grandes quantités de données. De plus, les bases de données facilitent grandement la programmation pour les développeurs. Une base de données NoSQL est composée d'une série d'étapes appelées mise à l'échelle, qui impliquent le déplacement horizontal des données. Ces systèmes peuvent traiter de très grandes quantités de données de manière efficace.

MongoDB est une alternative aux bases de données relationnelles traditionnelles qui n'ont pas le même niveau de durabilité ou de cohérence que MySQL ou Oracle. MongoDB, en plus d'être une base de données puissante et efficace, permet une gestion des données à grande échelle. Il s'agit d'une base de données non relationnelle, ce qui signifie qu'elle est construite d'une manière différente des bases de données relationnelles traditionnelles utilisées aujourd'hui. La cohérence et la durabilité des données de ce modèle ne sont pas aussi élevées que celles d'une base de données relationnelle, et il utilise des documents au lieu d'ordinateurs. La haute disponibilité et l'évolutivité de MongoDB en font un excellent choix pour les applications nécessitant une grande quantité de données.

Les avantages de Nosql

Les applications qui nécessitent un débit élevé, une faible latence et un large éventail de modèles de données peuvent grandement bénéficier de NoSQL. Une grande base de données est appropriée pour les applications qui nécessitent de grandes quantités de données pour analyser de grandes quantités de données, telles que le Big Data et l'analyse de flux, ainsi que pour les applications qui nécessitent une gestion rapide et facile des données, telles que les applications mobiles et les applications en temps réel. .

Carte de hachage Mongodb

Le hashmap Mongodb est une structure de données utilisée pour stocker des paires clé-valeur. Il est similaire à un dictionnaire en Python ou à une table de hachage en Java. Un hashmap mongodb est implémenté en tant que document BSON, qui est une représentation binaire de JSON.

Spring Data et une API compatible avec les cartes sont inclus dans MongoDB. Avec MongoDB, les cartes sont désormais accessibles d'une toute nouvelle manière. Nous allons apprendre à utiliser Java HashMap dans MongoDB dans ce tutoriel. La mise en œuvre de nos cas d'utilisation sera réalisée avec MongoTemplate et une simple carte réutilisable. Dans cet article, nous vous expliquerons comment ajouter des documents à votre collection MongoDB à l'aide d'un HashMap et d'une liste de Hash Maps. Les abstractions de documents les plus couramment utilisées, les objets et documents BasicDB, ont été utilisées pour simplifier la tâche dans MongoDB. GitHub est l'endroit où vous pouvez obtenir le code source.

Comment stocker des cartes dans Mongodb

La prise en charge par défaut de MongoDB pour Maps est qu'il ne s'agit pas d'une variable Mongo réelle ; par conséquent, si vous souhaitez utiliser Maps comme une variable Mongo réelle, vous devez enregistrer un objet dans la base de données MongoDB. Cela signifie que lors du rappel depuis la base de données, vous devez renvoyer l'objet à son HashMap.
Qu'est-ce qu'un hashmap en sql ?
Les données peuvent être stockées dans la carte de hachage, qui est une structure de données. Une table doit être créée pour émuler une paire clé-valeur. Pour parcourir les clés de la carte, stockez-la dans la base de données.
Qu'est-ce que le hashmap Java ?
Il offre la possibilité d'afficher les données de la table de hachage à l'aide de la classe HashMap du framework de collections Java. Cette méthode stocke les éléments dans des paires de clé et de valeur. Chaque valeur sur une carte peut être identifiée à l'aide d'un identifiant unique. L'interface Map de la classe HashMap est utilisée.
Comment fonctionne une connexion mongoDB en Java ?
Connectez-vous avec ce client MongoClient : les clients Mongo et MongoDB sont deux exemples de clients. Pour vous connecter à MongoDB sur votre instance locale et votre port par défaut, vous pouvez omettre l'URI (la partie du code ci-dessus) ou utiliser un URI comme "mongodb://localhost:27017".

Nosql contre SQL

SQL est un langage de programmation utilisé pour interagir avec des bases de données relationnelles. (Les bases de données relationnelles modélisent les données sous forme d'enregistrements dans des lignes et des tables liées logiquement.) Il n'y a pas de SQL dans les bases de données NoSQL et elles ne sont pas couramment utilisées par SQL.

Les données sont le fondement de tous les sous-domaines de la science des données. La grande majorité de vos données est stockée dans un système de gestion de base de données (SGBD). Les langages du SGBD doivent être utilisés pour interagir et communiquer entre eux. SQL (Structured query language) est le langage de programmation qui interagit avec les SGBD. Un nouveau terme dans le domaine des bases de données a émergé ces dernières années : les bases de données NoSQL. Les bases de données NoSQL, contrairement aux bases de données traditionnelles , ne stockent pas les données dans des tables ou des enregistrements. Il est plutôt configuré et optimisé pour des besoins spécifiques, et il est utilisé dans une variété d'applications.

Plusieurs types de structures de données peuvent être trouvés, y compris les colonnes, les modèles orientés document, les paires clé-valeur et les bases de données de graphes. Les bases de données orientées document sont un exemple de structures de données en Python, qui est un exemple de base de données Python. Lorsqu'il s'agit de concevoir votre structure de données, vous avez plus d'options avec les bases de données NoSQL. Les bases de données SQL, en revanche, ont une structure plus rigide et un type de données moins flexible. C'est une bonne idée pour les débutants de commencer avec SQL, puis de migrer vers NoSQL. Vous devez sélectionner votre plate-forme préférée en fonction de vos données, de votre application et de la facilité avec laquelle elle vous facilite le processus de développement. Je ne peux pas dire que SQL est supérieur à NoSQL ou à la façon dont il est écrit actuellement. Vous prendrez la meilleure décision si vous prêtez attention à vos données.

Selon une étude récente de Gartner, les bases de données NoSQL représenteront 36 % de tous les déploiements de bases de données d'ici 2020. En un mot, les bases de données SQL devraient représenter 40 % du marché d'ici 2020 %, contre 60 % actuellement.
Il n'y a aucun moyen de se remplacer en termes de bases de données à ce stade, et il semble que la situation ne changera pas. Les bases de données NoSQL ne s'imposeront jamais sur le marché à moins qu'elles ne trouvent un moyen de s'assurer que les données sont cohérentes et que la vitesse des requêtes est maintenue.
Les bases de données NoSQL deviennent rapidement populaires car les données deviennent de plus en plus complexes et nécessitent une gestion rapide. Elles sont plus flexibles, plus simples à configurer et moins coûteuses que les bases de données SQL traditionnelles en termes d'évolutivité, de simplicité et de code. Néanmoins, il y a quelques inconvénients à prendre en compte. Comme les requêtes sont moins flexibles en NoSQL, il est plus difficile de gérer des données complexes. Une base de données NoSQL ne peut pas évoluer par elle-même ; au lieu de cela, il doit être combiné avec une autre base de données pour obtenir les résultats nécessaires. Bien que les inconvénients de l'utilisation des bases de données NoSQL soient progressivement réduits, ils sont toujours importants.