Nosql vs bases de données relationnelles

Nosql est un type de base de données qui offre plus de flexibilité et d'évolutivité que les bases de données relationnelles traditionnelles. Étant donné que les bases de données nosql ne sont pas liées par les mêmes règles que les bases de données relationnelles, elles peuvent être utilisées dans diverses situations où les bases de données relationnelles ne seraient pas idéales. Par exemple, les bases de données nosql peuvent être utilisées pour stocker de grandes quantités de données qui doivent être rapidement accessibles, ou pour des applications qui nécessitent des mises à jour de données en temps réel.

Les données stockées dans les bases de données NoSQL sont différentes de celles stockées dans les bases de données relationnelles car elles ne reposent pas sur le mappage des relations. Les bases de données NoSQL peuvent être interrogées à l'aide d'API de langage idiomatique, de langages de requête structurée déclarative et de langages de requête par exemple. Ce changement de paradigme peut être attribué à leur capacité à s'adapter rapidement à l'évolution des besoins. Jusqu'à récemment, les bases de données relationnelles étaient le modèle le plus utilisé dans le domaine. Les bases de données NoSQL sont construites sur des schémas flexibles et ont accès à une gamme variée de modèles de données. En raison de leurs volumes de données importants et de leur faible latence, ils sont idéaux pour créer des applications complexes. Quand vous ne devez pas utiliser les bases de données NoSQL.

Certaines applications utilisent moins de tables (ou de conteneurs) et les relations de données ne sont pas modélisées à l'aide de références. Les bases de données NoSQL peuvent être utilisées pour effectuer des requêtes simples tout en ayant d'énormes quantités de données. Ces bases de données rendent la programmation beaucoup plus simple et plus rapide pour les développeurs. Le processus de mise à l'échelle horizontale dans les bases de données NoSQL est appelé mise à l'échelle. La capacité de gérer d'énormes quantités de données de manière plus efficace est un avantage supplémentaire.

De nombreuses applications modernes, telles que les téléphones mobiles, le Web et les jeux, nécessitent des bases de données hautement fonctionnelles, flexibles et riches en évolutivité, et les bases de données NoSQL conviennent parfaitement à ces applications.

MongoDB est une base de données open source spécialisée dans la conception orientée document. C'est la base de données NoSQL la plus populaire .

Les scientifiques des données et les ingénieurs en apprentissage automatique peuvent utiliser les bases de données NoSQL pour le stockage des données, la modélisation, les métadonnées, les fonctionnalités et les opérations, par exemple. Ils peuvent également être utilisés par les ingénieurs de données pour stocker et récupérer des données propres.

Vous pouvez accéder aux services de base de données NoSQL de Google Cloud en utilisant les éléments suivants : Cloud Firestore : une base de données orientée document qui stocke des paires de clés. J'ai créé cette application pour qu'elle soit simple à utiliser sur les appareils mobiles et optimisée pour les petits documents. Les bases de données de documents dans le cloud sont conçues pour évoluer automatiquement, fonctionner correctement et fournir aux utilisateurs une interface simple.

Où sont utilisées les bases de données Nosql ?

Les bases de données Nosql sont utilisées dans une variété d'endroits. Ils sont souvent utilisés à la place des bases de données relationnelles traditionnelles car ils peuvent être plus flexibles et plus faciles à utiliser. Ils sont également souvent utilisés dans des situations où les données doivent être stockées de manière plus distribuée, comme dans le cas d'une application basée sur le cloud.

Les bases de données documentaires sont accessibles par des bases de données NoSQL plutôt que par des bases de données relationnelles. Ils sont conçus pour être hautement adaptables, évolutifs et capables de répondre rapidement aux exigences commerciales modernes dans le domaine de la gestion des données. Une base de données NoSQL peut inclure des bases de données de documents purs, des magasins clé-valeur, des bases de données à colonnes larges et des bases de données de graphes, en plus des bases de données de documents purs. Alors que les organisations du monde entier adoptent des bases de données NoSQL pour alimenter des applications critiques, la demande de bases de données NoSQL augmente rapidement. Il existe cinq grandes tendances qui rendent les bases de données relationnelles plus difficiles à utiliser qu'elles ne devraient l'être. Une base de données relationnelle est un obstacle majeur au développement agile car elle a un modèle de données fixe qui ne prend pas bien en charge le développement agile. Dans NoSQL, les modèles d'application sont utilisés pour définir le modèle de données.

Le modèle NoSQL ne repose pas sur des méthodes statiques pour définir comment les données doivent être modélisées. Un magasin de données basé sur JSON peut être le format de facto pour stocker des données dans une base de données orientée document. En conséquence, les frameworks ORM ne seront plus nécessaires et les développeurs pourront créer des applications plus rapidement. La version Couchbase Server 4.0 inclut N1QL, un langage de requête puissant qui étend SQL à JSON. Il prend non seulement en charge les instructions SELECT / FROM / WHERE standard, mais il prend également en charge l'agrégation (GROUP BY), le tri (SORT BY), les jointures (LEFT OUTER / INNER), etc. Les données sans point de défaillance unique sont fournies par une base de données distribuée NoSQL, qui est évolutive et ne plante jamais. Alors que de plus en plus d'interactions avec les clients ont lieu en ligne, il est essentiel de maintenir des services fiables.

Les bases de données NoSQL sont relativement faciles à créer, configurer et mettre à l'échelle. Avec ces périphériques de stockage, vous pouvez créer, lire et stocker des documents. Ils peuvent opérer à grande échelle, des petits clusters aux grands. Dans une base de données NoSQL distribuée, aucun logiciel distinct n'est requis pour la réplication entre les centres de données. De plus, il permet un basculement immédiat via des routeurs matériels, de sorte que les applications n'ont pas à attendre que la base de données échoue avant d'exécuter la leur. Alors que la technologie qui alimente les applications Web, mobiles et IoT d'aujourd'hui gagne en popularité, la technologie de base de données NoSQL devient de plus en plus importante.

Pourquoi les bases de données Nosql prennent le dessus

Comme les bases de données NoSQL deviennent de plus en plus populaires, elles peuvent stocker des données dans des formats plus simples et plus faciles à comprendre. De plus, les bases de données NoSQL permettent fréquemment aux développeurs de modifier directement la structure des données. Cela en fait un excellent choix pour les applications nécessitant le stockage d'une grande quantité de données dans une variété de formats.

Qui utilise actuellement Nosql ?

Nosql est actuellement utilisé par une variété d'organisations, y compris de grands noms tels que Facebook, Google et Amazon. De nombreuses bases de données nosql sont open source, ce qui a contribué à son adoption généralisée. Nosql est souvent utilisé pour ses avantages en termes d'évolutivité, de flexibilité et de performances.

Les développeurs n'utiliseront plus les bases de données NoSQL à l'avenir. Alors que nous approchons de l'avenir, nous entrons officiellement dans un monde où les applications populaires peuvent s'exécuter sur des bases de données communes . Vous ne connaissez peut-être pas certaines applications populaires qui utilisent des bases de données NoSQL, ni pourquoi elles sont si bénéfiques. Forbes a lancé un site Web en 1996 en tant que première publication commerciale à le faire. Forbes a utilisé MongoDB Atlas pour migrer son site Web afin de servir 140 millions d'utilisateurs en ligne. Avec l'aide d'une infrastructure basée sur le cloud, la publication a pu répondre à la pandémie de COVID-19 à son apogée. BangDB a été choisi par Accenture pour héberger l'application de notation des prospects.

Facebook Messenger peut fonctionner à haut niveau sans une seule panne grâce à une base de données NoSQL appelée Cassandra. Google Bigtable est un système de paiement en ligne qui alimente les transactions au sein de Google Mail. La base de données Espresso de LinkedIn est un composant essentiel de ses applications, ce qui la rend extrêmement fiable. Pendant un temps limité, BangDB est libre d'en savoir plus et de voir si cela vous convient.

Dans Azure, vous pouvez facilement développer des bases de données NoSQL. Il offre un large éventail d'options et de fiabilité, ce qui en fait une plate-forme idéale pour les applications de données volumineuses. Vous pouvez héberger ces outils sur Azure, sur site ou dans le cloud, selon vos préférences. Plusieurs bases de données NoSQL sont disponibles sur Azure, mais MongoDB est la plus populaire, avec des options d'abonnement gratuites et payantes. Gremlin, une base de données NoSQL gratuite, fournit une quantité limitée de stockage, mais elle peut également être utilisée pour générer des graphiques et d'autres outils de visualisation. Bien que Cassandra soit une option plus chère que MongoDB et Gremlin, elle offre plus de fonctionnalités et est plus fiable.

Pourquoi les bases de données Nosql gagnent en popularité

Les bases de données imbriquées, telles que les bases de données NoSQL, gagnent en popularité car elles offrent de nombreux avantages par rapport aux bases de données traditionnelles , telles que l'évolutivité et l'agilité. Ces technologies sont également bien adaptées aux applications nécessitant des performances élevées, telles que celles utilisées par les compagnies aériennes, les détaillants en ligne et les organes de presse.

Qu'est-ce qu'un exemple de Nosql ?

Cassandra, HBase et Hypertable ne sont que quelques exemples de bases de données NoSQL basées sur des colonnes.

Les bases de données NoSQL sont des bases de données non relationnelles qui peuvent stocker des données dans un format non relationnel. Étant donné que NoSQL ne nécessite pas de schéma fixe, évite les jointures et évolue rapidement, il est idéal pour les applications à grande échelle. Une base de données NoSQL est utilisée pour stocker de grandes quantités de données de manière distribuée et a une forte demande d'espace de stockage. Twitter, Facebook et Google, par exemple, collectent chaque jour des téraoctets de données utilisateur. L'architecture sans partage dans les bases de données NoSQL distribuées implique que la base de données n'a pas une seule unité de contrôle ou de stockage. Ce faisant, vous éliminez le besoin d'implémenter et de gérer plusieurs bases de données pour les mêmes données. Étant donné que les données restent en plusieurs copies pendant le processus de réplication, une base de données distribuée fournit un approvisionnement continu en données.

Tout est stocké dans les magasins clé-valeur en tant que clé et en tant que valeur. Il est destiné à stocker et traiter de très grandes quantités de données distribuées par un grand nombre de machines. Une base de données de documents est essentiellement une collection de documents versionnés contenant d'autres collections clé-valeur. Les documents semi-structurés peuvent être stockés dans des formats tels que JSON. Contrairement à SQL, les langages de requête dans les bases de données de graphes n'ont pas de structures déclaratives. Il est plutôt axé sur les données par nature. Les interfaces RESTful sont utilisées dans une large gamme de plates- formes NoSQL pour connecter les données au serveur.

Une base de données de graphes, en revanche, est une base de données multidimensionnelle sans tables faiblement connectées. Une base de données de graphes est destinée à fonctionner avec une variété de modèles de données et un seul backend. Les bases de données multi-modèles, qui sont une nouvelle fonctionnalité de NoSQL, devraient gagner en popularité à l'avenir. Un classement des bases de données les plus populaires est disponible sur http://db-engines.com/en/ranking.

Les bases de données NoSQL offrent des avantages significatifs par rapport aux bases de données SQL de diverses manières. Cela en fait un excellent choix pour les applications à grande échelle en raison de leur vitesse et de leur évolutivité. En ce qui concerne les bases de données NoSQL, cependant, il y a certains facteurs importants à garder à l'esprit. L'un des principaux avantages des bases de données NoSQL est leur grande évolutivité. Les bases de données SQL sont plus lentes et plus évolutives que les bases de données PostgreSQL, ce qui les rend idéales pour les applications à grande échelle. Avant de prendre une décision concernant une base de données NoSQL, vous devez tenir compte des exigences de votre application. Si vous avez besoin d'une application hautement réactive, une base de données NoSQL, telle que MongoDB, peut être un meilleur choix qu'une base de données plus traditionnelle, telle que SQL Server. Un autre avantage des bases de données NoSQL est qu'elles peuvent être facilement mises à l'échelle. Parce qu'ils vous permettent d'adapter la base de données à vos besoins spécifiques, ces programmes peuvent être très utiles dans certains cas. Par exemple, vous souhaiterez peut-être utiliser une base de données NoSQL pour les applications qui nécessitent des niveaux élevés de réactivité, ce qui nécessiterait une grande base de données capable d'évoluer. Avec les bases de données NoSQL, toute personne intéressée à poursuivre une carrière en science des données peut se lancer rapidement. Ces bases de données offrent non seulement l'évolutivité la plus rapide et la plus évolutive des bases de données SQL traditionnelles , mais elles ont également les coûts d'exploitation les plus bas. Lors de la sélection d'une base de données, il est essentiel de tenir compte des exigences spécifiques de votre application.

Bases de données Nosql : la nouvelle vague de stockage de données

Les bases de données documentaires, quant à elles, stockent les données dans des documents plutôt que dans des bases de données relationnelles. En conséquence, ils sont classés comme "pas seulement SQL", avec des modèles de données dans une variété de catégories. Une base de données NoSQL est généralement composée d'une base de données de documents purs, de magasins clé-valeur, de bases de données à colonnes larges et de bases de données de graphes. MySQL est l'une des bases de données NoSQL les plus connues. MySQL, une base de données basée sur des tables, utilise des lignes et des colonnes pour stocker des données. Une application Web qui l'utilise est très probablement simple à utiliser et est devenue populaire parmi les développeurs. Les bases de données NoSQL sont disponibles dans une variété de formats, y compris les magasins clé-valeur, les bases de données à colonnes larges et les bases de données de graphes. Un magasin clé-valeur, tel que MongoDB, stocke les données dans une série de clés et de valeurs. Parce qu'il stocke les données dans une série de colonnes, il est idéal pour les grands ensembles de données dans une base de données à colonnes larges comme Cassandra. Les bases de données de graphes comme Neo4j sont basées sur la théorie des graphes, ce qui les rend idéales pour les données connectées et interconnectées. L'utilisation de bases de données NoSQL pour le développement rapide d'applications (RAD) est un excellent choix. Ces matériaux sont non seulement polyvalents, mais ils peuvent également être utilisés à grande échelle et constituent un excellent choix pour les projets de petite à grande envergure.

Quand ne pas utiliser Nosql

Les bases de données Nosql ne sont pas bien adaptées aux applications nécessitant des jointures complexes ou aux applications nécessitant la conformité ACID.

SQL est beaucoup plus difficile à fragmenter que MongoDB. Nous pouvons redimensionner horizontalement dans un seul fragment, ce qui est extrêmement utile pour les données. Il est possible que le verrou en écriture cause des problèmes. Quelles que soient vos limitations, les SGBD NoSQL peuvent tout faire. NoSQL doit déclarer explicitement qu'il ne s'agit pas d'un sous-ensemble du modèle relationnel, et si ce n'est pas le cas, NoSQL ne pourra pas exécuter un large éventail de fonctions. Comme j'ai vu quelques solutions NoSQL, j'ai constaté que l'approche du magasin clé-valeur est courante parmi elles. Ils perdent leurs propriétés ACID avec le temps.

MongoDB et Cassandra sont deux excellents systèmes NoSQL pour créer rapidement de grands magasins de données pour les applications qui doivent stocker beaucoup de données non structurées. De plus, ils facilitent l'analyse de grandes quantités de données. SQL est meilleur pour les requêtes plus complexes, tandis que NoSQL est meilleur pour stocker de grandes quantités de données et traiter de grandes quantités de données en peu de temps.

Exemple Nosql

Les bases de données Nosql sont conçues pour fournir un haut niveau de performances, d'évolutivité et de disponibilité. Les exemples nosql courants incluent MongoDB, Cassandra et HBase. Ces bases de données sont souvent utilisées pour les applications Big Data où les bases de données relationnelles traditionnelles auraient du mal à suivre le volume et la vitesse des données.

Il est essentiel d'utiliser un logiciel de base de données afin de créer une application Java perspicace. NoSQL fait référence à tout système de base de données non traditionnel similaire à une base de données SQL. En suivant les étapes de cet article, vous pourrez comprendre les bases de données NoSQL de manière simple. Certaines personnes l'appellent "NoSQL", tandis que d'autres l'appellent "non SQL" ou SQL "non sérialisé". Un modèle de base de données NoSQL diffère d'un modèle de table en lignes et colonnes couramment utilisé dans les bases de données relationnelles. Il existe un certain nombre de raisons pour lesquelles les bases de données NoSQL deviennent de plus en plus populaires chaque jour. Les bases de données NoSQL sont classées dans diverses catégories en fonction de leur modèle de données.

Une base de données NoSQL peut être classée en trois types : clé-valeur, magasin à colonnes étendues et base de données de documents. MongoDB a toujours été classé comme la base de données NoSQL la plus populaire par les moteurs DB. Selon la base de données NoSQL que vous choisissez, décider quel type utiliser peut être difficile, car chacun a son propre ensemble de caractéristiques. Nous n'avons pas besoin d'un schéma prédéfini dans une base de données NoSQL de la même manière que nous le faisons dans une base de données relationnelle. Les bases de données NoSQL sont particulièrement efficaces pour manipuler les schémas. Nous pouvons toujours maintenir notre base de données à jour dès que les besoins changent en effectuant de simples ajustements de base de données. Les bases de données NoSQL, en revanche, ne prennent pas en charge les transactions ACID (atomicité, cohérence, isolation et durabilité) sur plusieurs documents.

L'objectif principal des modèles de données NoSQL était d'optimiser les requêtes plutôt que de rationaliser les structures de données. Alors que les bases de données SQL sont censées fournir une plus grande cohérence des données, les bases de données NoSQL offrent moins de cohérence. Bien que les coûts de stockage soient actuellement relativement peu coûteux, cela n'en fait pas un inconvénient majeur. L'objectif principal des bases de données NoSQL a été la mise à l'échelle et l'offre de solutions permettant un changement rapide des applications grâce aux pratiques agiles et DevOps. Les bases de données NoSQL ont une variété de structures, y compris JSON, des paires clé-valeur, des tables à colonnes larges avec des lignes et des colonnes dynamiques, des nœuds et des arêtes, etc. Les bases de données SQL nécessitent des jointures SQL pour interroger certains enregistrements de la base de données et préparer les résultats. Nos articles sur les bases de données NoSQL dans Spring Boot contiennent des exemples pratiques.

Les avantages des bases de données Nosql

Dans tous les cas, les bases de données NoSQL offrent un large éventail d'avantages. Avec ces solutions, les solutions de stockage peuvent être mises à l'échelle pour répondre aux besoins d'une communauté d'utilisateurs croissante, ainsi que des capacités de requête qui peuvent être améliorées. Ces bases de données sont plus simples à apprendre et à utiliser que les bases de données SQL traditionnelles, mais elles offrent un certain nombre d'avantages tels que la vitesse, l'évolutivité et la flexibilité des données. Il est essentiel de prendre en compte les besoins spécifiques de l'application avant de sélectionner une base de données NoSQL, car il existe de nombreuses bases de données disponibles.