Organisation et gestion d'une base de données NoSQL

Ces dernières années, les bases de données NoSQL sont devenues de plus en plus populaires car la quantité de données générées par les entreprises et les organisations a augmenté de façon exponentielle. Les bases de données NoSQL sont une excellente solution pour stocker de grandes quantités de données car elles sont hautement évolutives et flexibles. Cependant, organiser et gérer une base de données NoSQL peut être un défi. Dans cet article, nous aborderons quelques astuces pour organiser et gérer une base de données NoSQL.

RDBMS et NoSQL sont deux approches complètement différentes du stockage de données. Les solutions NoSQL sont disponibles dans une variété de variétés en fonction du modèle de données et de la méthode de réplication des données. Des exemples (outils) pour chaque type et leur domaine d'application sont fournis ici. Les champs region_id et industry_id indiquent des liens vers des tables étrangères plutôt que des chaînes de texte telles que "Seattle Area" ou "Philanthropy". Divers facteurs ont contribué à la décision. Il s'agit de répéter des données si vous souhaitez stocker un ID ou une chaîne de texte. Une base de données doit être capable de gérer plusieurs relations avec différents niveaux de capacité technique afin d'être normalisée ; par exemple, Couchbase ne prend pas en charge plusieurs relations avec différents niveaux de capacité technique.

De plus, NoSQL est incapable d'effectuer des opérations dynamiques. Il n'est pas garanti que le produit ait des propriétés ACIDES. Si vous devez effectuer des transactions financières ou d'autres tâches, vous pouvez utiliser des bases de données SQL. Si vous avez besoin de flexibilité dans l'exécution de votre application, NoSQL doit également être évité.

Comment les bases de données Nosql sont-elles structurées ?

Les bases de données NoSQL (également appelées bases de données SQL) sont des bases de données non tabulaires qui stockent les données d'une manière différente des bases de données relationnelles. Des modèles de base de données basés sur leurs modèles de données sont disponibles dans une variété de bases de données NoSQL. Les types de documents, les types de valeurs-clés, les types de colonnes larges et les types de graphiques sont les plus courants.

Les données stockées dans les bases de données NoSQL sont distinctes de celles stockées dans les bases de données relationnelles. Les types de document incluent un tableau clé-valeur, un tableau à colonnes larges et un graphique. Le coût du stockage a chuté de façon spectaculaire, ce qui a entraîné le développement des bases de données NoSQL à la fin des années 2000. Ces systèmes permettent aux développeurs de stocker de grandes quantités de données non structurées et disposent d'une grande flexibilité. Les bases de données de documents, les bases de données clé-valeur, les magasins à colonnes larges et les bases de données de graphes ne sont que quelques-unes des fonctionnalités trouvées dans les bases de données NoSQL. Comme aucune jointure n'est requise, les requêtes prennent moins de temps. Il existe de nombreuses utilisations des données intelligentes, allant des critiques (par exemple, les données financières) aux plus ludiques (par exemple, un bac à litière intelligent pour chat qui lit les lectures IoT).

Dans ce didacticiel, nous verrons quand et pourquoi vous devriez utiliser une base de données NoSQL. De plus, nous passerons en revue certaines idées fausses sur les bases de données NoSQL. Selon DB-Engines, MongoDB est la base de données non relationnelle la plus populaire au monde. Ce didacticiel vous guidera tout au long du processus de recherche d'une base de données MongoDB sans rien installer sur votre ordinateur. Vous avez un endroit pour stocker vos bases de données MongoDB si vous créez un cluster. Les données dans Atlas peuvent être stockées dans des clusters une fois que vous avez configuré un cluster. Vous pouvez créer une base de données avec un langage de programmation différent, tel que Ruby, Python ou PHP, ou vous pouvez utiliser l'explorateur de données Atlas pour le faire manuellement.

Les exemples de données d'Atlas seront importés dans cet exemple. Les bases de données NoSQL offrent une variété d'avantages en plus de modèles de données flexibles, d'une mise à l'échelle horizontale, de requêtes ultra-rapides et d'une facilité d'utilisation pour les développeurs. L'insertion de nouveaux documents, la modification de documents existants et la suppression de documents peuvent toutes être effectuées à l'aide de l'explorateur de données. C'est un puissant outil d'analyse des données. La représentation graphique des données dans Atlas et Atlas Data Lake simplifie la visualisation des informations.

Les bases de données Nosql sont idéales pour gérer des données non structurées

Depuis le début de l'année, les bases de données NoSQL sont devenues extrêmement populaires en raison de leurs performances et de leur flexibilité supérieures par rapport aux bases de données relationnelles traditionnelles . Ils ne sont pas adaptés au traitement de données à grande échelle car ils ne sont pas encore assez grands pour gérer des données non structurées, mais ils sont utiles pour la gestion de données non structurées.

Nosql est-il organisé et structuré ?

Les bases de données Nosql ne sont pas organisées ou structurées de la même manière que les bases de données relationnelles traditionnelles. Elles sont généralement plus flexibles et évolutives, mais cela se fait au détriment de certaines fonctionnalités offertes par les bases de données relationnelles, telles qu'un schéma rigide.

Nosql est-il sans schéma ?

Nosql est-il sans schéma ? Les bases de données NoSQL n'ont pas de schéma prédéfini contrairement aux bases de données structurées . Ils utilisent un modèle de données plus flexible qui permet des mécanismes de stockage et de récupération de données plus diversifiés, ainsi qu'une plus grande flexibilité dans le stockage et la récupération des données.

Nosql a-t-il un schéma ?

NoSQL a-t-il un schéma ? Les bases de données SQL et les bases de données NoSQL n'ont pas la même structure de schéma que les bases de données relationnelles. La structure sous-jacente des bases de données NoSQL est ce qui stocke les données, et elle est utilisée dans les quatre types de bases de données NoSQL.

Les bases de données NoSQL sont-elles efficaces pour utiliser des schémas ? L'un des sujets les plus passionnants du développement de bases de données NoSQL est le développement d'algorithmes et de bases de données avec des données non relationnelles. SQL a eu du mal à combler une grande lacune dans NoSQL au fil des ans. Sans schéma, NoSQL peut stocker des données dans de nombreux types de données différents. Lors de l'écriture de code, il est essentiel de trouver un équilibre entre servir plusieurs fonctions et le rendre suffisamment simple pour toutes les satisfaire. Dans l'étape suivante, les clés primaires de la base de données seront créées. Les sections suivantes peuvent inclure des entités commerciales, des exigences utilisateur et des spécifications.

L'une des étapes les plus importantes de ce processus consiste à comprendre comment les bases de données NoSQL implémentent leurs clés primaires. Une base de données NoSQL, telle qu'une base de données NoSQL, peut être laissée à elle-même et donc incapable d'être schématisée, ce qui peut conduire à l'anarchie. Il peut être utile d'utiliser schema. La conception de l'index est similaire à l'étape ci-dessus, mais elle est basée sur ce qui est requis ; il varie sensiblement selon le nombre de points choisis.

Les bases de données Json peuvent être utilisées pour stocker des données qui ne nécessitent pas plusieurs requêtes dans un ordre arbitraire car elles sont simples à utiliser, efficaces et rapides à interroger. Les bases de données JSON devenant de plus en plus populaires et les développeurs devenant plus informés sur cette nouvelle structure de données, ils devraient commencer à chercher des moyens de l'intégrer dans leurs applications.

Les avantages et les risques des bases de données Nosql

Par conséquent, les bases de données NoSQL peuvent être écrites explicitement pour permettre la flexibilité du schéma. Le processus peut être bénéfique pour les données non structurées et semi-structurées. Parce qu'aucun contrôle n'est en place sur les données, une base de données NoSQL peut évoluer vers des données artisanales qui dévalorisent les données.

Que dois-je stocker dans Nosql ?

Les bases de données Nosql sont utilisées pour stocker des données qui ne sont pas structurées de manière traditionnelle. Cela signifie que les bases de données nosql sont souvent utilisées pour stocker des données qui n'ont pas de schéma prédéfini, telles que des données non structurées provenant de médias sociaux ou de journaux Web.

La science des données englobe tous les sous-domaines de la science des données et en est le fondement. La grande majorité du temps, vous devrez utiliser un système de gestion de base de données (SGBD). Le langage du SGBD est requis pour l'interaction et la communication. SQL (Structured Query Language) est le langage utilisé pour interagir avec les SGBD. Le même terme est utilisé dans le domaine des bases de données depuis un certain temps, et il est également connu sous le nom de bases de données NoSQL. Une base de données NoSQL ne stocke pas de données dans des tables ou des enregistrements ; il stocke plutôt les informations dans une série d'enregistrements et de tables. Plutôt que de simplement stocker des données selon un format standard, il a été conçu et optimisé pour répondre à des exigences spécifiques.

Une base de données graphique est un type de structure de données orientée graphique, orientée document, paires clé-valeur ou orientée colonne. MongoDB est une base de données Python basée sur un modèle orienté document. Les bases de données NoSQL, selon leurs partisans, vous permettent de créer une structure de données plus réactive aux changements de l'environnement. Les bases de données SQL, en revanche, sont plus rigides, ont un type de données moins flexible et ont une structure plus rigide. Si vous êtes débutant, SQL et NoSQL peuvent être les meilleures options pour vous. L'un d'entre eux peut être bénéfique, tandis que l'autre peut être préjudiciable, et vous devez choisir celui qui répond le mieux à vos besoins en fonction de vos données, de votre application et de la vitesse de développement. En fin de compte, je ne peux pas dire que SQL est supérieur à NoSQL ou à la façon dont il est écrit. Si vous écoutez vos données, vous aurez la meilleure décision.

Plusieurs facteurs contribuent à la popularité de MongoDB, selon la société.
Ce produit est simple à utiliser. Le nombre d'utilisateurs est l'évolutivité. Il est possible de traiter de grandes quantités de données. Les entreprises qui souhaitent une base de données robuste, évolutive et simple peuvent choisir MongoDB. La capacité de MongoDB à gérer de grandes quantités de données le rend idéal pour les entreprises qui ont besoin d'une solution capable de répondre à des besoins en évolution rapide.

Bases de données Nosql : pas toujours la meilleure solution

Le marché des bases de données NoSQL se développe dans l'industrie du développement de logiciels. Les données plus complexes que les bases de données SQL peuvent être stockées plus efficacement dans ces bases de données. Malgré cela, les bases de données NoSQL peuvent prendre un certain temps pour interroger les données. De plus, ils sont plus difficiles à gérer et à mettre en place. Par conséquent, il est essentiel de déterminer si l'utilisation d'une base de données NoSQL est la meilleure solution pour votre projet. Il existe différents types de bases de données NoSQL, chacune avec ses propres avantages et inconvénients. Une base de données clé-valeur est un excellent exemple d'architecture de base de données NoSQL. Chaque élément d'une base de données clé-valeur peut être distingué par son identifiant unique ainsi que par sa valeur. En général, ce type de base de données NoSQL est plus simple à utiliser que les autres types de bases de données et a un temps de requête plus rapide. Un autre type de base de données NoSQL est un magasin à colonnes larges, qui est une base de données plus simple à utiliser. Une table, une ligne ou une colonne dynamique est l'information qu'elle stocke. Ce type de base de données est utile pour stocker de grandes collections de données sur un grand nombre de fichiers. Les bases de données SQL sont généralement plus rapides à interroger que les bases de données NoSQL, mais les bases de données NoSQL peuvent exécuter des requêtes plus rapidement que les bases de données SQL. De plus, maintenir l'intégrité des données dans une base de données NoSQL peut être plus difficile que maintenir l'intégrité des données dans une base de données SQL. Vous devez sélectionner le bon type de base de données pour un projet spécifique à portée de main. SQL et NoSQL sont des composants essentiels du développement de logiciels modernes. Parce que les deux ont des forces et des faiblesses, choisir le bon pour chaque projet nécessite beaucoup de réflexion.

Conception de base de données Nosql

Il s'agit d'une approche orientée application de la modélisation des données NoSQL, qui se concentre davantage sur la manière dont l'application interroge les données que sur la manière dont les relations au sein des données sont sémantiquement définies. Par conséquent, les principes de conception de bases de données NoSQL mettent davantage l'accent sur la flexibilité des données que sur les principes de conception de bases de données relationnelles.

L'objectif des bases de données NoSQL est de rompre avec les lignes et les colonnes d'un modèle de base de données relationnelle . Il est courant que les gens croient que les bases de données NoSQL manquent de tout type de modèle de données. Un schéma est formé en décrivant comment les données seront organisées. Ces différences se refléteront naturellement dans les modèles de données pour chacun des quatre principaux types de bases de données NoSQL. Par conséquent, la conception du schéma sera itérative tout au long de la durée de vie de l'application. L'évaluation du meilleur modèle de données pour le cas d'utilisation est un élément important de la sélection d'une base de données NoSQL. Chaque document comporte deux paires de champs et de valeurs, qui sont généralement stockées dans une variété de types de données et de structures de données.

Un certain nombre de langages de requête puissants ont été développés pour utiliser la gamme variée de types de valeurs de champ. Une base de données NoSQL est composée de lignes avec une clé et une famille de colonnes, appelées colonnes. Chacun des quatre types de bases de données NoSQL a une structure qui stocke les données qu'il contient. Le degré de flexibilité dans l'organisation des données est à couper le souffle, même au point d'être étiqueté comme sémantiquement non pertinent. Les bases de données de documents, les bases de données à colonnes larges et les bases de données de graphes utilisent généralement un langage de requête spécifique pour leurs fonctions de requête.

Les différents types d'architecture de données Nosql

Il existe de nombreux modèles d'architecture de données NoSQL disponibles. Il y en a plusieurs. -Base de données distribuée *br>. -Base de données distribuée *br>. -Base de données distribuée *br>. [br]Magasin. Le magasin clé-valeur est situé dans le magasin clé-valeur. br> Il est possible d'effectuer un système de fichiers scale-out.

Diagramme de base de données Nosql

Une base de données nosql est une base de données non relationnelle qui n'utilise pas le schéma traditionnel basé sur des tables d'une base de données relationnelle. Les bases de données Nosql sont souvent utilisées pour stocker de grandes quantités de données qui ne sont pas bien adaptées à une base de données relationnelle.

Il n'y a pas de nom ou de contrainte pour un diagramme de modélisation de données dans NoSQL, similaire aux diagrammes ER ou de classes. L'objectif des règles de relation NoSQL assouplies est de fournir au développeur un point de départ simple. C'est toujours une bonne idée de planifier à l'avance les opérations de lecture et d'écriture pendant le processus de modélisation. N'insérez jamais de documents ou leurs références dans un autre document lorsque le nombre de documents augmente. Parce qu'il y aura toujours plus d'articles à ajouter, nous ne pouvons pas les intégrer ou ajouter leurs identifiants dans le cadre de la référence du produit. Si vous souhaitez organiser plusieurs transactions, vous pouvez le faire dans une autre collection ou en ayant un champ d'identifiant unique (par exemple, id transaction) pour chaque transaction effectuée en même temps. La modélisation de données NoSQL n'utilise pas les mêmes termes et principes de conception que SQL.

À cette fin, les symboles utilisés dans un schéma doivent toujours être inclus afin que le lecteur puisse les lire facilement. Les transactions sur un produit sont totalement facultatives et peuvent être adaptées pour répondre aux exigences. Au fur et à mesure du développement de l'application, le schéma de base devra peut-être être amélioré.

Pourquoi les bases de données Nosql deviennent de plus en plus populaires

Lors de la conception d'une base de données nosql, il est plus flexible que la conception d'une base de données relationnelle. La principale distinction entre un modèle relationnel et une base de données relationnelle est la manière dont les données sont normalisées dans des tables avec des structures fixes. Les bases de données Nosql utilisent un modèle de données flexible pour convertir les données en documents. Ce modèle permet un modèle de données plus agile, idéal pour traiter des données non structurées. Il devient de plus en plus courant que les bases de données NoSQL stockent des données. Une base de données de documents purs est un SGBD qui peut être classé en quatre types : les magasins clé-valeur, les bases de données à colonnes étendues et les bases de données de graphes. Les bases de données de documents contiennent des données plutôt que des tables dans une base de données de documents pure. Parce qu'il est plus agile, il est plus facile de gérer des données non structurées qui peuvent être traitées plus efficacement avec eux. Les magasins clé-valeur, comme les bases de données de documents purs, peuvent également exécuter des opérations de recherche. Les colonnes larges de la base de données, tout comme les magasins clé-valeur et les magasins en colonnes, fournissent à la fois un stockage en colonnes et un stockage clé-valeur. Les bases de données de graphes sont similaires aux bases de données à colonnes larges en ce sens qu'elles stockent des informations de graphe ainsi que des données à colonnes larges. Le modèle NoSQL est plus polyvalent que le modèle relationnel en termes de conception de base de données.

Exemple de schéma de base de données Nosql

Il n'y a pas de standard pour les bases de données Nosql, donc chacune a son propre schéma spécifique. Cependant, un exemple de schéma pour une base de données Nosql pourrait ressembler à ceci :
{
"base de données": {
"les tables": {
"Tableau 1": {
"Colonnes": {
"colonne1": "type de données1",
"colonne2": "type de données2"
},
"Lignes": {
"ligne1": {
"colonne1": "valeur1",
"colonne2": "valeur2"
},
"ligne2": {
"colonne1": "valeur3",
"colonne2": "valeur4"
}
}
},
"Tableau 2": {
"Colonnes": {
"colonne1": "type de données1",
"colonne2": "type de données2"
},
"Lignes": {
"ligne1": {
"colonne1": "valeur1",
"colonne2": "valeur2"
},
"ligne2": {
"colonne1": "valeur3",
"colonne2": "valeur4"
}
}
}
}
}

En général, une base de données NoSQL ne nécessite pas de schéma fixe pour gérer les données. La base de données NoSQL sert de base aux magasins de données distribués qui nécessitent une quantité importante de stockage. Google, Twitter, Facebook et d'autres entreprises utilisent tous NoSQL pour le Big Data et les applications Web en temps réel. Les données d'une base de données clé-valeur sont stockées et extraites sous forme de clés dans une paire clé-valeur. Dans une base de données NoSQL, un tableau peut être utilisé comme exemple de tableau associatif, des dictionnaires peuvent être utilisés pour regrouper et organiser des données, etc. Les types de documents sont généralement utilisés dans les systèmes de gestion de contenu, les plateformes de blogs et les analyses en temps réel. Les bases de données de base de graphes sont principalement utilisées pour les réseaux sociaux, la logistique et les données spatiales.

Les définitions de vue peuvent être faites à l'aide de MapReduce dans CouchDB. Selon cette politique, un magasin de données avec un modèle distribué ne peut pas garantir plus de deux conditions sur trois. Cohérence des données : il est essentiel que les données restent cohérentes même après la fin de l'opération. En raison de la tolérance de partition du système, la communication entre les serveurs doit être stable même s'ils ne le sont pas.

Les avantages des bases de données Nosql

Les bases de données NoSQL sont devenues de plus en plus populaires alors que les développeurs cherchent à tirer parti de leur élasticité et de leur rapidité. Les données des bases de données NoSQL peuvent être structurées et non structurées. Les bases de données NoSQL sont bien adaptées à une variété d'applications en raison de leur haut niveau de flexibilité. Les bases de données NoSQL incluent DynamoDB, Riak et Redis, en plus de DynamoDB et Riak.