Bases de données SQL vs NoSQL : les avantages et les inconvénients
Publié: 2022-11-19Les bases de données SQL sont la norme pour le stockage des données depuis des décennies. Cependant, il existe un certain nombre de raisons pour lesquelles les bases de données NoSQL deviennent de plus en plus populaires. L'une des raisons est que les bases de données NoSQL sont plus évolutives que les bases de données SQL. Cela signifie qu'ils peuvent gérer plus de données et plus d'utilisateurs sans dégradation des performances. Une autre raison est que les bases de données NoSQL sont plus flexibles que les bases de données SQL. Cela signifie qu'ils peuvent être facilement personnalisés pour répondre aux besoins spécifiques d'une application. Enfin, les bases de données NoSQL sont souvent plus faciles à utiliser que les bases de données SQL. Cela signifie que les développeurs peuvent être rapidement opérationnels sans avoir à apprendre beaucoup de syntaxe SQL complexe.
Lors de la sélection d'une base de données cloud, vous devez tenir compte des dimensions de vos données, de la manière dont vous les interrogerez et de leur mise à l'échelle. Le facteur le plus important dans le choix d'une base de données est le type de base de données que vous souhaitez utiliser - SQL (langage de requête structuré) ou NoSQL (pas seulement SQL). Cet article est le troisième de notre série sur le Big Data dans le Cloud. Une base de données NoSQL serait plus appropriée pour stocker des données non structurées telles que des articles, des publications sur les réseaux sociaux, etc. Les données peuvent être stockées sous la forme d'un magasin de colonnes ou d'une paire de clés orientée document et basée sur un graphique. La flexibilité et l'évolutivité des bases de données NoSQL étaient toutes deux prises en compte. Votre base de données augmentera également à mesure que votre entreprise grandit.
Étant donné que les bases de données NoSQL et NoSQL diffèrent en termes d'échelle, vous devez tenir compte de la croissance future de votre ensemble de données. Certaines personnes pensent que la combinaison des meilleures fonctionnalités des deux types de bases de données leur permettra d'atteindre une plus grande efficacité. Il existe de nombreuses options de base de données parmi lesquelles choisir, que vous soyez sur site ou dans le cloud. Choisir entre une base de données NoSQL et une base de données NoSQL comme stockage de données principal est l'une des décisions les plus importantes que vous devrez prendre. Dans l'article suivant, nous examinerons davantage de composants de stockage dans le cloud, tels que les entrepôts de données et les lacs de données.
Contrairement aux bases de données SQL, les bases de données NoSQL manquent de quelques-unes des fonctionnalités de sécurité des bases de données SQL. Ils n'ont pas la confidentialité ou l'intégrité nécessaire. De plus, comme ils n'ont pas de schéma bien défini, il n'est pas possible de leur attribuer des autorisations.
Pourquoi Nosql est-il préféré à SQL ?
En NoSQL, il n'y a pas de relation entre les types de données. Une requête NoSQL peut être exécutée, mais elle est beaucoup plus lente qu'une requête existante. Votre application a un niveau élevé d'activité transactionnelle. Les bases de données SQL sont idéales pour les transactions lourdes ou complexes en raison de leur niveau élevé de stabilité et d'intégrité des données.
Les données sont le fondement de tous les sous-domaines de la science des données. Les données sont généralement stockées dans un système de gestion de base de données (SGBD) comme principale méthode de stockage. Les langages du SGBD doivent être utilisés pour interagir et communiquer entre eux. SQL (Structured query Language) est un langage de programmation utilisé pour interagir avec les bases de données. Un autre terme qui a émergé ces dernières années est les bases de données NoSQL. Une base de données NoSQL, telle qu'une base de données non relationnelle, ne stocke pas de données dans des tables ou des enregistrements. La structure de stockage des données est adaptée à un ensemble spécifique d'exigences.
Trois types de bases de données sont généralement utilisés : orienté colonne, orienté document et paires clé-valeur. MongoDB est un exemple de base de données orientée document en Python. Il est vrai que les bases de données NoSQL permettent de créer plus librement une structure de données. Les bases de données SQL, en revanche, ont une structure plus rigide et un type de données moins flexible. Si vous êtes débutant, apprendre SQL puis passer à NoSQL peut être un bon point de départ. Chacun a ses propres avantages et inconvénients, et vous devez en choisir un en fonction de vos données, de votre application et de sa facilité d'utilisation. La principale distinction entre SQL et NoSQL est que SQL n'est pas le seul en termes de performances. Écoutez vos données et prenez la meilleure décision possible.
Comment utiliser Mongodb
Vous pouvez utiliser MongoDB facilement car il est extrêmement simple à utiliser. Les développeurs apprécient sa vitesse, son évolutivité et sa capacité à gérer de grandes quantités de données en raison de sa vitesse élevée et de sa flexibilité.
Pourquoi les bases de données Nosql sont-elles meilleures ?
Les bases de données Nosql sont meilleures car elles permettent une plus grande flexibilité dans la manière dont les données sont stockées. Cela peut être utile lorsque vous travaillez avec de grandes quantités de données qui doivent être organisées d'une manière différente d'une base de données relationnelle traditionnelle . Les bases de données Nosql peuvent également être plus faciles à mettre à l'échelle, car elles peuvent être réparties sur plusieurs serveurs.
Une base de données NoSQL a été développée pour la première fois à la fin des années 2000 dans le but de réduire le temps nécessaire pour évoluer, effectuer des requêtes rapides et écrire des programmes. Une base de données NoSQL présente de nombreux avantages par rapport aux bases de données traditionnelles, notamment la possibilité de s'adapter horizontalement et de fournir une variété de types de données. Les bases de données SQL (Structured Query Language) avec des schémas tabulaires rigides et complexes nécessitent une grande mise à l'échelle verticale et sont généralement accessibles via des bases de données relationnelles . Dans MongoDB 4.0, les transactions ACID multi-documents ont été introduites et MongoDB 4.2 a ajouté la prise en charge des clusters extensibles dans MongoDB. Il n'y a pas de modèles de données dans le premier. Lors de l'utilisation de bases de données NoSQL, il est généralement optimisé pour les requêtes plutôt que pour la duplication des données. Beaucoup Non.
Les bases de données NoSQL incluent également la compression pour réduire les empreintes de stockage. Les bases de données de graphes , par exemple, peuvent être utiles pour analyser les relations, mais peuvent ne pas être suffisantes pour satisfaire vos besoins de recherche quotidiens. Le livre blanc Où utiliser MongoDB vous aidera à déterminer si MongoDB ou une autre base de données est adaptée à vos besoins. Pour démarrer avec les bases de données NoSQL, l'un des moyens les plus simples consiste à utiliser MongoDB Atlas. Vous pouvez apprendre MongoDB en ligne gratuitement avec MongoDB University, qui propose une formation complète sur le sujet.
Inconvénients de Nosql sur Sql
Quels sont les inconvénients et les avantages des bases de données NoSQL ? L'un des principaux inconvénients des bases de données NoSQL est qu'elles ne prennent pas en charge les transactions ACID (atomique, cohérence, isolation, durabilité) dans une variété de documents. En raison de la conception de schéma appropriée, de nombreuses applications peuvent utiliser une seule atomicité d'enregistrement.
Il convient de noter que chaque organisation moderne s'appuie fortement sur les données pour réussir. Les bases de données SQL et NoSQL sont les bases de données les plus utilisées par les entreprises. Chacun est unique à sa manière et chacun a ses faiblesses. Examinons de plus près chacun d'eux pour voir si l'un d'eux est le bon choix pour vous. Lorsque les données augmentent, la mise à l'échelle de votre base de données revient à jouer à un jeu de balises sans fin, en sachant toujours que la configuration parfaite ne sera jamais disponible. Grâce à la mise à l'échelle, les bases de données NoSQL sont plus faciles et moins coûteuses à configurer. Ils peuvent être utilisés comme outil de cloud computing en raison de leurs ensembles de données volumineux et en croissance rapide.
Étant donné que NoSQL repose sur un serveur et une région distribués, il n'y a pas de point de défaillance unique. En conséquence, les bases de données NoSQL ont un niveau supérieur de stabilité et de résilience, ainsi qu'une disponibilité continue et aucun temps d'arrêt. Les types de bases de données, tels que NoSQL, peuvent être configurés pour répondre aux besoins d'utilisateurs spécifiques, permettant aux développeurs de trouver la combinaison idéale pour leur projet. De nombreuses organisations choisissent d'utiliser des bases de données NoSQL open source. C'est un bon choix pour le cloud computing car il gère un grand nombre d'ensembles de données rapidement et efficacement. Les requêtes NoSQL ne peuvent pas être exécutées dans un langage standard. Par conséquent, un personnel plus coûteux, tel que des développeurs et des spécialistes des données, sera nécessaire pour effectuer les requêtes.
Astra de DataStax est une base de données multi-cloud en tant que service (DBaaS) qui s'exécute sur Apache Cassandra et Kubernetes et utilise une architecture de microservices. Astra utilise une couche d'API de données appelée Stargate, une source qui a été construite de manière open source. Vous pouvez lancer votre service cloud immédiatement en sélectionnant Azure, Google Cloud Platform ou AWS dans la liste ci-dessous.
Mongodb contre Sql
La conclusion est que nous sommes arrivés à la conclusion. MongoDB, en tant que base de données, est beaucoup plus avancé et capable de gérer de grands ensembles de données en termes de fonctionnalités de schéma. La base de données SQL Server est un système de gestion de base de données relationnelle (RDBMS) qui gère le système de base de données et fournit des solutions de données commerciales de bout en bout. Dans le cas de données non structurées, MongoDB est un excellent choix.
Les mondes des bases de données MongoDB et SQL sont aux antipodes. Le chaos est le cas avec les données non structurées, tandis que les données structurées sont le cas avec les données organisées. Les mondes sont destinés à être utilisés de différentes manières à des fins différentes et ont leur propre ensemble d'avantages et d'inconvénients. Le but de cet article est de comparer en profondeur les bases de données MongoDB et SQL. Jusqu'aux années 2000, les bases de données SQL étaient les bases de données les plus utilisées pour les requêtes et les analyses. Le boom d'Internet et du Web 2.0 a créé une quantité massive de données non structurées. Ce type de données n'a pas pu être mappé à des schémas de type table de la manière la plus efficace.
Les bases de données NoSQL sont apparues pour la première fois à cette époque. Le théorème CAP, qui se concentre sur la cohérence, la disponibilité et la partition, est au cœur de MongoDB. Les théorèmes CAP décrivent la disponibilité des données dans MongoDB comme une fonctionnalité supplémentaire par rapport aux propriétés ACID des bases de données SQL. Le système est alimenté par un cluster de matériel de base et permet de répliquer les données sur plusieurs nœuds pour une disponibilité et une fiabilité élevées. La plupart des données générées par les appareils connectés à Internet et les applications Internet ne sont pas structurées, ce qui rend les bases de données traditionnelles inutiles. Il fournit cependant une prise en charge des requêtes de documents, mais il est mal conçu et ne fournit pas beaucoup d'informations. Si MongoDB n'est pas en mesure de gérer les analyses, nous pouvons exécuter les requêtes habituelles sur une base de données relationnelle à la place.
MongoDB BI Connector est compatible avec un certain nombre d'outils d'informatique décisionnelle populaires, notamment Tableau, Cognos et autres. Les entrepôts de données sont une option fantastique qui peut coûter très cher, mais ils ont aussi des limites. De plus, en vous obligeant à assigner vos données à un schéma relationnel, ils peuvent également saper la valeur des bases de données NoSQL. Si vous disposez d'un outil d'informatique décisionnelle existant que vous souhaitez connecter à MongoDB, le connecteur MongoDB est un excellent choix. L'un de ses inconvénients est qu'il est incapable de connecter des données provenant de plusieurs sources hétérogènes. Une autre option serait de créer une application Python qui se connecte à MongoDB et récupère les données, ainsi que d'effectuer des analyses dessus. Avec PyMongo, nous pouvons récupérer des données MongoDB et réécrire les données dans MongoDB. Cela peut être un bon choix par rapport à un entrepôt de données par rapport à l'analyse exploratoire des données, mais ce n'est pas toujours le meilleur choix pour les clients commerciaux.
Nosql Vs. Sql : lequel est le meilleur pour le développement Web ?
Comme MongoDB est écrit dans n'importe quel langage capable de stocker des données, il n'est pas nécessaire d'apprendre SQL pour l'utiliser. Si vous avez l'intention d'utiliser MongoDB dans une application Web, vous devez être familiarisé avec le langage de requête.