Bases de données NoSQL vs SQL : quelle est la meilleure pour vos besoins ?

De nombreux facteurs doivent être pris en compte lors de la comparaison des bases de données NoSQL et SQL . Il est important de comprendre les différences entre les deux afin de décider lequel correspond le mieux à vos besoins. Les bases de données NoSQL sont généralement plus évolutives que les bases de données SQL. Ils sont également conçus pour traiter de grandes quantités de données et peuvent être facilement mis à l'échelle horizontalement. Les bases de données NoSQL sont également généralement plus flexibles que les bases de données SQL et peuvent être facilement modifiées pour s'adapter aux modifications de la structure des données. Cependant, les bases de données SQL peuvent être un meilleur choix si vos données ne sont pas très structurées ou si vous avez besoin d'une conformité ACID. Les bases de données SQL sont également généralement plus faciles à interroger et peuvent être plus rapides pour les petits ensembles de données.

Le choix d'un type de base de données basé sur des options relationnelles (SQL) ou non relationnelles (NoSQL) est la décision la plus importante que vous puissiez prendre dans votre sélection de base de données. Une base de données est définie par un certain nombre de caractéristiques, il est donc essentiel de comprendre les différences entre les deux pour décider laquelle utiliser pour un projet. Parce que la flexibilité est une exigence majeure pour le Big Data, les bases de données NoSQL sont plus adaptées à cette application en raison de leur conception de schéma dynamique. Selon les besoins, il peut s'agir de paires clé-valeur, de bases de données basées sur des documents, de graphes ou de magasins à colonnes étendues. De plus, étant donné que chaque document peut avoir sa propre structure unique, le processus de création d'un document ne nécessite pas l'imposition d'une structure. Compte tenu de l'énorme quantité de données pouvant être générées avec NoSQL, de nombreuses questions se posent concernant son utilisation dans le Big Data et l'analyse de données. Certaines bases de données NoSQL nécessitent l'assistance d'une communauté, tandis que d'autres nécessitent l'assistance d'un expert.

L'utilisation de NoSQL ne surpasse pas SQL en termes de performances lors de l'exécution d'opérations de lecture et d'écriture sur une seule entité de données, mais elle surpasse SQL en termes de vitesse. Les bases de données NoSQL, qui sont couramment utilisées pour stocker de grandes quantités de données, ont été initialement créées pour Google, Yahoo et Amazon. Les bases de données relationnelles existantes étaient incapables de gérer les demandes croissantes de traitement de données de l'ère actuelle. Les bases de données MongoDB peuvent être mises à l'échelle horizontalement, ce qui augmente leur efficacité et leur puissance selon les besoins. Il est idéal pour les applications telles que les systèmes de gestion de contenu, les applications Big Data et les analyses en temps réel qui n'ont pas besoin d'utiliser des définitions de schéma spécifiques.

SQL est un excellent choix pour les données très structurées et conformes à ACID. Si, en revanche, vous ne savez pas quel type de données vous recherchez ou si vos données ne sont pas structurées, NoSQL est une option. Une base de données NoSQL n'a pas besoin de structures de schéma prédéfinies similaires à celles utilisées dans les bases de données SQL.

Malgré le fait que les deux bases de données ne peuvent pas être remplacées, le statu quo semble inchangé à ce stade de l'histoire. La seule façon dont les bases de données NoSQL deviendront une alternative viable aux bases de données SQL est de pouvoir les trouver pour garantir que les données sont toujours cohérentes et que la vitesse des requêtes reste constante.

Il s'agit d'une base de données normalisée dans laquelle les données sont triées dans des tables logiques pour éliminer la redondance et la duplication des données. Les bases de données SQL sont plus rapides que les bases de données NoSQL dans ce scénario, elles peuvent donc être jointes, interrogées et mises à jour.

Les bases de données SQL, en revanche, ont de nombreuses fonctionnalités de sécurité, mais les bases de données NoSQL en manquent beaucoup. Ils n'ont pas la confidentialité et l'intégrité qu'ils possèdent. De plus, comme ils n'ont pas de schéma bien défini, vous ne pouvez pas restreindre les autorisations.

Quel est le Nosql ou SQL le plus facile ?

Il n'y a pas de réponse définitive à cette question car elle dépend d'un certain nombre de facteurs, notamment les besoins spécifiques de l'application, les compétences des développeurs et la complexité globale des données. Cela dit, de nombreux développeurs trouvent que les bases de données NoSQL sont plus faciles à utiliser que les bases de données SQL car elles sont plus flexibles et évoluent plus facilement.

Les bases de données NoSQL sont populaires car elles peuvent gérer de grandes quantités de données tout en étant évolutives et critiques en termes de performances. Ils sont populaires dans les secteurs où les données ne peuvent pas être exécutées dans une base de données relationnelle , comme l'industrie mobile, l'industrie Web et l'industrie des jeux. En raison de leur facilité d'utilisation et de la facilité d'ingestion des données, les bases de données NoSQL sont un choix populaire pour les grandes quantités de données. Ce faisant, les requêtes sont plus rapides et les performances sont améliorées. Les bases de données NoSQL, en plus d'être moins dépendantes des schémas, sont plus open source. Par conséquent, les données peuvent être stockées dans n'importe quel format convenant à l'application. En conséquence, les données peuvent être stockées dans une variété de formats dans une seule base de données. Il est avantageux dans les industries qui nécessitent la conversion de données dans divers formats. Les applications modernes nécessitent une base de données avec une architecture flexible, évolutive, performante et hautement fonctionnelle. Les bases de données NoSQL sont donc une option fantastique. Cela ne fait aucune différence qu'ils n'utilisent pas de schémas car ils constituent un choix idéal pour stocker des données dans n'importe quel format pratique pour une application.

Quand utiliser SQL vs Nosql

Il existe de nombreux types de systèmes de bases de données disponibles, chacun avec ses propres forces et faiblesses. Lors du choix du type de base de données à utiliser pour un projet, il est important de tenir compte des besoins spécifiques du projet. Les bases de données SQL sont bien adaptées aux projets qui nécessitent des requêtes ou des transactions complexes. Les bases de données NoSQL sont mieux adaptées aux projets qui nécessitent des performances ou une évolutivité élevées.

Avec les bases de données NoSQL, les organisations dont les charges de travail de données stockent de grandes quantités de données variées et non structurées, telles que le Big Data, peuvent facilement accélérer le traitement et l'analyse de ces données. Une base de données NoSQL, contrairement à une base de données relationnelle, ne repose pas uniquement sur l'utilisation d'un modèle de schéma fixe. En conséquence, leurs capacités sont améliorées et ils sont mieux préparés pour gérer un plus large éventail de types de données et d'applications. En fait, NoSQL ne remplace pas SQL. C'est en fait une meilleure option. Certains projets sont mieux adaptés à l'utilisation d'une base de données SQL, tandis que d'autres sont mieux adaptés au NoSQL. Selon votre point de vue, vous pourrez peut-être utiliser les deux de manière interchangeable. Afin de gérer efficacement les données, il est essentiel de sélectionner la bonne base de données pour chaque projet. Vous pouvez trouver la meilleure solution pour votre entreprise si vous engagez un administrateur de base de données qualifié.

Pl/sql Vs Nosql

Il existe quelques différences essentielles entre pl/sql et nosql. Premièrement, pl/sql est un langage procédural tandis que nosql est un langage déclaratif. Deuxièmement, pl/sql est conçu pour fonctionner avec des bases de données relationnelles tandis que nosql est conçu pour fonctionner avec des bases de données non relationnelles. Troisièmement, pl/sql est généralement plus rapide et plus efficace que nosql. Enfin, pl/sql est plus largement utilisé et pris en charge que nosql.

Les systèmes de bases de données peuvent être ravagés de diverses manières. SQL, NoSQL, les systèmes de gestion de bases de données (SGBD) individuels et les langages doivent tous être familiers aux praticiens. Les bases de données NoSQL, qui ne nécessitent pas de traitement relationnel et ne reposent pas sur les SGBDR traditionnels, sont classées comme telles. Voici cinq distinctions majeures entre les deux, ainsi que leurs applications dans leurs domaines spécifiques. Dans les bases de données NoSQL, des architectures maître-esclave sont utilisées et plusieurs serveurs ou nœuds sont utilisés pour faire évoluer la base de données horizontalement. Le théorème CAP, qui stipule que seules deux des propriétés suivantes peuvent être garanties dans une base de données NoSQL en même temps, est appliqué dans les technologies NoSQL. Le soutien des communautés et la communauté elle-même. Les bases de données SQL, en plus d'être des communautés massives et des bases de code stables, sont bien connues et respectées pour leur fiabilité.

Pourquoi la base de données Nosql d'Oracle est le meilleur choix pour les applications modernes

Les modèles de données flexibles d'Oracle NoSQL Database, les réponses à faible latence et la mise à l'échelle élastique en font la solution idéale pour les applications les plus exigeantes d'aujourd'hui. Quelle est la différence entre Oracle et SQL ? Oracle est un système de gestion de bases de données relationnelles (RDBMS) couramment utilisé dans le monde des affaires. Oracle Corporation a créé le logiciel en 1980. XML peut être intégré dans les bases de données Oracle NoSQL. XML ne peut pas être utilisé. SQL est pris en charge par les bases de données Oracle NoSQL. Il prend en charge les instructions DML et DDL dans le langage SQL.

Questions d'entretiens entre Sql et Nosql

Il existe quelques différences clés entre les bases de données SQL et NoSQL que vous devez connaître avant de vous présenter à un entretien. Premièrement, les bases de données SQL sont relationnelles, ce qui signifie qu'elles stockent des données dans des tables liées entre elles par des clés étrangères. Les bases de données NoSQL, en revanche, sont non relationnelles, ce qui signifie qu'elles stockent des données dans des documents de type JSON qui peuvent être imbriqués. Deuxièmement, les bases de données SQL sont généralement plus rapides et plus efficaces lorsqu'il s'agit de récupérer des données, tandis que les bases de données NoSQL sont meilleures pour stocker de grandes quantités de données. Enfin, les bases de données SQL sont plus largement utilisées dans l'industrie, donc si vous recherchez un emploi qui nécessite la connaissance d'une base de données spécifique, vous êtes plus susceptible d'en trouver une qui utilise SQL.

Lors des entretiens de conception de système, il est courant que vous utilisiez une base de données différente de celle que vous utiliseriez normalement. Ces bases de données, en plus des bases de données relationnelles et non relationnelles, sont classées comme bases de données d'enregistrement. Le cas d'utilisation doit être pris en compte pour savoir lequel est le mieux adapté à quel projet. Visitez notre cours complet d'entrevue de conception de système pour plus d'informations et de ressources. À son tour, le fait d'avoir plus de serveurs de lecture augmente la disponibilité tout en réduisant la cohérence des données (en supposant que les mises à jour sont asynchrones). Le théorème CAP, qui sera discuté séparément, est le résultat de ce processus. Une base de données NoSQL ne prend pas en charge les relations entre les tables et les données sont généralement stockées dans des documents ou sous forme de paires clé-valeur. En termes de cohérence, une base de données NoSQL peut être solide, mais elle doit être configurée en tant que cluster distribué afin de tirer parti des avantages de l'évolutivité. MongoDB est l'une des bases de données NoSQL les plus populaires , avec Redis, DynamoDB, Cassandra et CouchDB.

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. Les tables sont utilisées dans les bases de données SQL, tandis que les magasins de documents, de valeurs-clés, de graphiques ou de colonnes larges sont utilisés dans les bases de données NoSQL. Les bases de données SQL sont meilleures pour les transactions multi-lignes, tandis que les bases de données NoSQL sont meilleures pour les données non structurées, telles que les documents ou JSON.

Comment fonctionnent les bases de données Nosql

Les bases de données NoSQL se distinguent des autres types de bases de données par leur utilisation d'un modèle de programmation différent. Il n'y a pas de SQL, mais ils utilisent un ensemble d'outils différent pour gérer les données. DynamoDB est une base de données avec une API DynamoDB basée sur la technologie DynamoDB NoSQL d'Amazon. Parce qu'il ne nécessite pas la flexibilité d'une base de données relationnelle, c'est un excellent choix pour les données qui doivent être accessibles rapidement mais qui ne nécessitent pas la flexibilité d'une base de données relationnelle.

Dans quel cas Nosql est-il meilleur que SQL ?

Les bases de données NoSQL présentent de nombreux avantages par rapport aux bases de données relationnelles. Les bases de données NoSQL présentent plusieurs avantages, notamment leur capacité à évoluer horizontalement, à interroger rapidement et à permettre aux développeurs de créer des modèles de données qui peuvent être mis à l'échelle de différentes manières. Les bases de données NoSQL ont de nombreuses options de schéma disponibles.

Les nombreux avantages de Mongodb

Les bases de données relationnelles traditionnelles peuvent bénéficier d'un certain nombre d'avantages, tels que la rapidité des performances et une plus grande évolutivité, dans les bases de données NoSQL telles que MongoDB. Ils conviennent aux applications gourmandes en données telles que les données en continu et les applications en temps réel, qui nécessitent toutes deux des niveaux élevés de vitesse et de facilité d'accès. Il est également populaire pour sa facilité d'utilisation et sa capacité à s'adapter à des environnements changeants. Il convient à une large gamme de langages de programmation, ainsi qu'à une variété d'outils et de services tiers. Dans l'ensemble, MongoDB est une base de données puissante et polyvalente qui sera sans aucun doute la base de données NoSQL la plus populaire à l'avenir.

Bases de données Nosql

Les bases de données NoSQL sont des bases de données qui n'utilisent pas le modèle de base de données relationnelle traditionnel . Contrairement aux bases de données relationnelles, les bases de données NoSQL sont souvent sans schéma, peuvent être plus faciles à mettre à l'échelle et peuvent être plus rapides pour certains types d'accès aux données.

Les bases de données NoSQL basées sur des documents sont mieux adaptées au stockage des données que les bases de données relationnelles. En raison de leur flexibilité, de leur évolutivité et de leur capacité à répondre rapidement aux demandes de gestion des données, ils sont conçus pour l'ère moderne. Les bases de données de documents, les magasins clé-valeur, les bases de données à colonnes larges et les bases de données de graphes sont des exemples de bases de données NoSQL. Au XXIe siècle, les 2000 entreprises mondiales adoptent rapidement les bases de données NoSQL pour alimenter les applications critiques. De nombreuses bases de données sont incapables de gérer cinq tendances technologiques qui représentent un défi important pour elles. En raison du modèle de données fixe, les bases de données relationnelles sont une source majeure de conflit dans le développement agile car elles ne prennent pas du tout en charge le développement agile. Un modèle d'application est utilisé pour définir le modèle de données dans NoSQL.

L'objectif de NoSQL est de modéliser les données plutôt que de définir comment elles doivent être structurées. JSON, un format de facto pour le stockage de données , est la valeur par défaut pour les bases de données orientées document. Les frais généraux associés aux cadres ORM ont été éliminés et le développement d'applications est simplifié. N1QL (prononcé nickel) est un puissant langage de requête SQL qui peut être utilisé avec JSON dans Couchbase Server 4.0. Ce langage de programmation prend en charge une variété d'instructions SELECT / FROM / WHERE standard, ainsi que l'agrégation (GROUP BY), le tri (SORT BY), les jointures (LEFT OUTER / INNER) et autres. L'avantage d'une base de données distribuée NoSQL est son architecture évolutive et l'absence de point de défaillance unique, ce qui offre des avantages opérationnels convaincants. De plus en plus d'interactions avec les clients sont effectuées en ligne via des applications Web et mobiles, ce qui rend plus difficile de répondre à la demande.

Il est simple d'installer, de configurer et de mettre à l'échelle les bases de données NoSQL. Ils ont été conçus pour stocker, lire et écrire des informations. Ils peuvent être utilisés à n'importe quelle taille, en plus de gérer et de surveiller des clusters de différentes tailles. Une base de données NoSQL est construite avec une réplication intégrée entre les centres de données, ce qui est tout ce qui est requis. De plus, il fournit une détection immédiate des pannes via des routeurs matériels ; les applications n'ont pas besoin d'attendre que la base de données détecte une défaillance et effectuent leur propre récupération. Les applications Web, mobiles et Internet des objets (IoT) d'aujourd'hui s'appuient fortement sur les bases de données NoSQL, qui deviennent de plus en plus populaires.

Bases de données Nosql : une variété de types

La principale distinction entre les bases de données NoSQL et les bases de données relationnelles est que les bases de données NoSQL ne stockent pas les données dans des lignes et ne se lient pas. Une base de données NoSQL peut être classée en différents types en fonction du type de modèle de données utilisé. Les types de document incluent un tableau clé-valeur, un tableau à colonnes larges et un tableau graphique.
Une base de données NoSQL basée sur des colonnes, telle que Cassandra, HBase et Hypertable, stocke une seule valeur dans chaque colonne de la base de données. La meilleure base de données NoSQL pour accéder et manipuler les données est celle qui peut être rapidement accessible et manipulée.
SQL et NoSQL diffèrent à plusieurs égards, notamment s'ils sont relationnels (SQL) ou non relationnels (NoSQL), si leurs schémas sont prédéfinis ou dynamiques, comment ils évoluent, le type de données qu'ils traitent et comment ils s'intègrent dans plusieurs transactions en ligne.