Bases de données SQL contre NoSQL

Les bases de données SQL et NoSQL sont deux des systèmes de gestion de base de données les plus populaires utilisés aujourd'hui. Bien qu'ils partagent certaines similitudes, ils présentent également des différences importantes. Dans cet article, nous examinerons de plus près les deux types de bases de données et comment les implémenter. Les bases de données SQL sont généralement utilisées pour stocker des données structurées, tandis que les bases de données NoSQL sont mieux adaptées pour stocker des données non structurées. Les bases de données SQL utilisent un modèle relationnel, ce qui signifie que les données sont organisées en tables avec des lignes et des colonnes. Les bases de données NoSQL utilisent une variété de modèles différents, tels que des paires clé-valeur, orientées document et basées sur des graphiques. Pour implémenter une base de données SQL, vous devez utiliser un système de gestion de base de données (SGBD) tel que MySQL, Oracle ou Microsoft SQL Server. Pour implémenter une base de données NoSQL, vous pouvez utiliser différentes technologies, telles que MongoDB, Apache Cassandra ou Apache HBase. Lors du choix d'une base de données, il est important de tenir compte de vos besoins spécifiques. Si vous avez besoin de stocker beaucoup de données et que vous avez besoin de pouvoir les interroger rapidement et facilement, une base de données SQL est un bon choix. Si vous avez besoin de stocker des données qui changent constamment ou si vous avez besoin de plus de flexibilité dans la façon dont vous les interrogez, une base de données NoSQL est un meilleur choix.

Robert Sheldon explique la différence entre NoSQL et les bases de données relationnelles dans cet article. Ils offrent tous deux des avantages et des inconvénients, mais ils diffèrent par leur conception et la manière dont ils stockent les données. Comprendre ces différences vous permettra de prendre une décision éclairée sur le type de machine qui sera le plus efficace pour votre charge de travail. L'avantage des bases de données relationnelles est qu'elles sont capables de gérer des données structurées, contrairement aux données semi-structurées et non structurées. Lorsque nous parlons de bases de données NoSQL, nous ne parlons généralement pas de SQL ou même pas du tout de SQL. Chacun des quatre modèles NoSQL inclut un produit dans chacun. La flexibilité des bases de données NoSQL permet aux développeurs de créer plus facilement des projets car elles n'ont pas de structures de données rigides. Comme les bases de données NoSQL ne sont pas aussi matures que les bases de données relationnelles, elles ne peuvent pas garantir le même niveau d'intégrité des données. Pour les charges de travail que vous avez l'intention de prendre en charge, SQL et NoSQL sont les deux principales options.

SQL est utilisé pour le langage de requête ; il n'est pas utilisé pour les bases de données NoSQL. Des similitudes linguistiques existent entre NoSQL et SQL. SQL est un moteur de recherche courant pour les bases de données NoSQL.

Une base de données SQL est basée sur des tables, tandis qu'une base de données NoSQL est une base de données de document, de clé-valeur, de graphique ou de magasin à colonnes larges. MySQL, Oracle, PostgreSQL et Microsoft SQL Server sont des exemples de bases de données SQL. MongoDB, BigTable, Redis, RavenDB Cassandra, HBase, Neo4j et CouchDB ne sont que quelques exemples de bases de données NoSQL.

Une base de données SQL est un excellent choix pour une structure de données extrêmement structurée et nécessitant la conformité ACID. Si, en revanche, vos besoins en données ne sont pas clairs ou si vos données ne sont pas structurées, NoSQL peut être votre meilleur pari. Le schéma utilisé dans une base de données NoSQL n'a pas besoin d'être prédéfini comme le schéma utilisé dans une base de données SQL.

Pour migrer de SQL vers NoSQL, la clé primaire de la table relationnelle devient la clé primaire de la table NoSQL. La table RDBMS doit être jointe à d'autres tables afin de récupérer l'objet métier, et ces tables étroitement liées doivent être combinées en une seule table NoSQL.

Comment fonctionnent les bases de données Sql et Nosql ?

Les bases de données SQL sont des bases de données relationnelles qui stockent les données dans des tables avec des lignes et des colonnes, et elles utilisent le langage de requête structuré (SQL) pour l'accès à la base de données. Les bases de données NoSQL sont non relationnelles et stockent généralement les données sous forme de documents. Ils utilisent divers langages de requête, tels que JavaScript ou XML.

SQL est un langage de requête structuré qui existe depuis les années 1970. Les bases de données NoSQL ne contiennent pas de hiérarchies, ce qui permet le développement de structures uniques accessibles aux utilisateurs contrairement aux bases de données SQL. En général, les bases de données NoSQL peuvent évoluer verticalement, ce qui signifie que vous pouvez augmenter la charge sur le serveur. Une base de données NoSQL peut être utilisée pour manipuler des données provenant de diverses sources. Étant donné que les bases de données NoSQL ne nécessitent pas de bases de données relationnelles, elles ne stockent pas les données dans des lignes et des tables comme elles le font dans les bases de données relationnelles. Ils réduisent le besoin de planification et d'organisation des données non structurées car ils permettent un schéma dynamique. Les bases de données SQL et relationnelles permettent d'accéder facilement à de grandes quantités de données, d'évoluer et de mettre à l'échelle une variété de types de données.

C'est bien avec les anciennes versions du logiciel qui rendaient l'image différente parce que chaque élément d'information est stocké au même endroit. C'est également un bon choix si vous devez traiter de grandes quantités de données (ou en constante évolution). De grandes entreprises comme Facebook, Google et d'autres utilisent des systèmes NoSQL car ils nécessitent une grande quantité de données pour fonctionner. Cassandra est l'une des bases de données NoSQL qui gèrent d'énormes quantités de données réparties sur plusieurs serveurs. Si vous avez besoin d'accéder à un magasin clé-valeur sans garanties d'intégrité solides, Redis peut être la meilleure option. Elastic Search est un excellent choix lorsque vous avez besoin d'une recherche complexe ou flexible.

Les bases de données NoSQL orientées document incluent MongoDB, MySQL, DocumentDB et OrientDB. Le livre est une œuvre de fiction Le stockage en colonnes est utilisé dans les magasins à grandes colonnes comme Cassandra et DynamoDB pour stocker des données. Les données sont stockées dans une base de données graphique, telle que Neo4j ou OrientDB, à l'aide d'une structure de données graphique dirigée. La popularité croissante des bases de données NoSQL est principalement due à leur capacité à gérer de grandes quantités de données sans avoir besoin de bases de données SQL traditionnelles. Les bases de données orientées document, les bases de données clé-valeur, les magasins à colonnes larges et les bases de données de graphes sont tous des exemples de bases de données NoSQL. MongoDB, la base de données NoSQL la plus populaire au monde, est utilisée dans une variété d'applications telles que Cassandra, HBase et Hypertable. MongoDB est une base de données orientée document qui stocke les données au format clé-valeur. Redis et Sqoop sont deux bases de données NoSQL populaires basées sur des colonnes et utilisant Cassandra comme base de données principale. La base de données NoSQL basée sur des colonnes de HBase est utilisée dans diverses applications, notamment Bigtable et Cassandra. Hypertable, un magasin à larges colonnes, est utilisé dans Neo4j et OrientDB, deux applications populaires. Les bases de données basées sur des colonnes telles que Cassandra et MongoDB sont idéales pour les applications qui doivent stocker de grandes quantités de données sans avoir besoin d'une base de données SQL traditionnelle. Les bases de données orientées documents telles que MySQL et MongoDB, en plus d'être simples d'utilisation, peuvent être utilisées par des applications nécessitant un stockage de documents et une faible latence. Redis et Sqoop sont des exemples de magasins clé-valeur, qui stockent les données dans un format clé-valeur, ce qui les rend adaptés aux applications qui stockent de petites quantités de données. Les magasins à colonnes larges tels que Cassandra et DynamoDB stockent les données dans un stockage en colonnes, ce qui le rend adapté aux applications qui doivent conserver de grandes quantités de données. Les bases de données de graphes comme Neo4j et OrientDB, ainsi que bien d'autres, prennent en charge les structures de données de graphes dirigées pour le stockage de données, ce qui les rend bien adaptées aux applications qui stockent des données de graphes.

Les meilleurs DBM pour vous

Les SGBD sont constitués de nombreuses forces et faiblesses différentes. Le choix du SGBD à utiliser dépend entièrement des exigences et des besoins du client.

Comment choisir entre Nosql et SQL ?

L'exécution de requêtes NoSQL peut être accomplie, mais elles sont beaucoup plus lentes que l'exécution de requêtes traditionnelles. Votre application à transactions élevées doit être exécutée. L'administration de base de données dans les bases de données SQL est mieux adaptée aux transactions impliquant de lourdes charges et des structures de données complexes car elles sont plus stables et garantissent l'intégrité des données. ACID doit être correctement surveillé.

Les données sont le fondement de tous les sous-domaines de la science des données. Dans la plupart des cas, les données dont vous avez besoin sont stockées dans un système de gestion de base de données (SGBD). Pour interagir et communiquer avec le SGBD, le langage utilisé doit être précis. SQL (langage de requête structuré) est le nom donné au langage de programmation utilisé dans les interactions SGBD. Depuis quelques années, un nouveau terme est apparu dans le domaine des bases de données : les bases de données NoSQL. Une base de données NoSQL ne stocke pas de données dans des tables ou des enregistrements, et on parle donc de bases de données non relationnelles. Plutôt qu'une structure de stockage de données, elle est constituée d'exigences spécifiques.

Les quatre types les plus populaires sont les bases de données de graphes, les bases de données orientées colonnes, les bases de données orientées document et les paires clé-valeur. MongoDB est une base de données de documents basée sur Python basée sur des documents. Une base de données NoSQL est conçue pour vous offrir une plus grande flexibilité dans la conception de votre structure de données. Contrairement aux bases de données SQL, il a une structure plus rigide et une plus petite variété de types de données. Pour la première fois, SQL et NoSQL peuvent être mieux adaptés aux débutants. Chacun a ses propres avantages et inconvénients, vous devez donc décider lequel vous convient en fonction de vos données, de son application et de ce qui facilite son développement. Il est vrai que SQL est moins cher et plus efficace que NoSQL, mais cela ne veut pas dire qu'il est supérieur. Vous choisirez la meilleure solution si vous écoutez vos données.

Les bases de données SQL sont plus populaires que les bases de données NoSQL en partie à cause de leurs avantages. Les bases de données NoSQL, par exemple, ne nécessitent pas les services d'un administrateur de base de données, ce qui peut être avantageux. De plus, les bases de données NoSQL sont plus faciles à utiliser et gèrent de plus grandes quantités de données.
Il convient cependant de noter que les bases de données NoSQL ont leurs défauts. Le niveau d'accès et de manipulation des données dans les bases de données SQL est nettement inférieur à celui des bases de données NoSQL. Par conséquent, si vous faites des choses comme joindre des tables ou utiliser des fonctions SQL avancées, vous devrez utiliser une base de données différente.
A vous de choisir la base de données qui répond le mieux à vos besoins. Si vous êtes un nouveau venu dans les bases de données SQL, apprenez à les utiliser avant de passer aux bases de données NoSQL si vous devez effectuer des tâches plus complexes. Une base de données NoSQL doit toujours être utilisée à la place d'autre chose.

Exemples de bases de données Nosql

MongoDB, CouchDB et Cassandra sont tous des exemples de bases de données NoSQL. Ces bases de données sont conçues pour être hautement évolutives et offrir des performances élevées. Ils sont souvent utilisés dans des situations où les bases de données relationnelles traditionnelles ne peuvent pas gérer le volume ou le type de données.

La base de données NoSQL est un type de base de données qui ne stocke pas les données dans le même format qu'une base de données relationnelle. Avec NoSQL, vous n'avez pas à vous soucier d'un schéma fixe, vous n'avez pas besoin de vous joindre et vous n'avez pas besoin d'évoluer. Les magasins de données avec un besoin de stockage élevé peuvent être compilés avec une base de données NoSQL. Twitter, Facebook, Google et d'autres entreprises, par exemple, collectent chaque jour des téraoctets de données d'utilisateurs. L'architecture des bases de données NoSQL distribuées implique que la base de données n'a pas une seule unité de contrôle ou de stockage. Par conséquent, il n'est plus nécessaire de déployer et de gérer plusieurs bases de données pour les mêmes données. Parce que les données sont toujours distribuées en continu, une base de données distribuée vous donne la possibilité d'y accéder indéfiniment.

Dans les magasins clé-valeur, toutes les données sont considérées comme une clé et une valeur. Les données sont stockées et traitées dans des colonnes de différentes tailles par un grand nombre de machines qui exécutent des Column Family Stores. Les bases de données de documents sont essentiellement des versions de documents créés précédemment qui contiennent d'autres collections clé-valeur. Un document semi-structuré peut être stocké dans un format tel que JSON. Les administrateurs de base de données n'ont pas la capacité de générer des résultats de requête déclaratifs de haut niveau par rapport à SQL. Au lieu d'extraire des données de ces bases de données, des modèles de requête sont utilisés. Les interfaces RESTful sont des fonctionnalités courantes des plates-formes NoSQL.

Contrairement à une base de données relationnelle, qui stocke les informations de manière lâche, une base de données de graphes est multi-relationnelle. Une base de données de graphes est destinée à prendre en charge une large gamme de modèles de données avec un seul back-end intégré. Les bases de données multi-modèles sont un nouveau concept dans NoSQL, et il y aura plus d'intérêt pour cette catégorie au fil du temps. Un classement des dix bases de données les plus populaires est disponible sur http://db-engines.com/en/ranking.html.

RavenDB, en tant que base de données orientée document, offre tous les avantages des bases de données NoSQL ainsi que la commodité d'une base de données relationnelle. De plus, il peut être combiné avec des bases de données SQL existantes pour bénéficier des deux types d'intégrité des données, vous permettant de tirer le meilleur parti des deux types de données. La base de données NoSQL de RavenDB peut être utilisée à la fois pour les applications du monde réel et les bases de données NoSQL.

Structure de la base de données Nosql

Une base de données NoSQL stocke les données dans des documents plutôt que dans des tables. Cela se traduit par une variété de modèles de données flexibles qui sont subdivisés en clusters "pas seulement SQL". 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.

Les bases de données documentaires, contrairement aux bases de données relationnelles, stockent les données dans des documents. Ces solutions sont adaptables, évolutives et peuvent répondre aux besoins des entreprises modernes en quelques minutes. Les bases de données de documents, les magasins clé-valeur, les bases de données à colonnes larges et les bases de données de graphes ne sont que quelques-unes des bases de données NoSQL. Les entreprises du Global 2000 adoptent rapidement les bases de données NoSQL pour alimenter les applications critiques. Cinq tendances y contribuent, et la plupart des bases de données ne peuvent pas les gérer. En raison de leur modèle de données fixe, les bases de données relationnelles constituent un obstacle majeur au développement agile en raison de leurs faibles performances. Le modèle d'application définit le modèle de données dans NoSQL.

Il n'est pas possible de définir comment les données doivent être modélisées simplement par NoSQL. En tant que format de facto pour stocker des données dans une base de données orientée document, JSON est utilisé. Il élimine le besoin de cadres ORM, ce qui accélère le processus de développement d'applications. N1QL (prononcé nickel), un puissant langage de requête SQL, a été ajouté à la version Couchbase Server 4.0. Le tableau de cette application prend en charge non seulement 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. Une base de données distribuée NoSQL, qui utilise une architecture évolutive et n'a pas de point de défaillance unique, présente un ensemble attrayant d'avantages opérationnels. La disponibilité devient une préoccupation de plus en plus importante à mesure que les clients s'engagent dans des transactions en ligne et mobiles.

L'utilisation de bases de données NoSQL simplifie leur installation, leur configuration et leur mise à l'échelle. Ils ont été conçus pour faciliter la lecture, l'écriture et le stockage des informations. De plus, ils peuvent gérer des clusters de différentes tailles à n'importe quelle taille, y compris la gestion et la surveillance de clusters de différentes tailles. Une base de données NoSQL comprend une réplication intégrée entre plusieurs centres de données, éliminant ainsi le besoin de logiciels distincts. En outre, il permet aux applications d'effectuer leur propre dépassement en cas d'échec en utilisant des routeurs matériels ; les applications n'ont pas besoin d'attendre que la base de données détecte un problème et effectuent leur propre basculement. La majorité des applications Web, mobiles et IoT d'aujourd'hui s'exécutent sur des bases de données NoSQL.

Les bases de données Nosql sont plus évolutives que les bases de données relationnelles

Nosql est-il capable de beaucoup de stockage ?
Lorsque de grandes quantités de données sont nécessaires, les bases de données NoSQL sont très flexibles. Les bases de données NoSQL, par opposition aux bases de données relationnelles, qui sont structurées pour stocker des données, n'ont aucune structure. Il réduit la quantité de données qui doivent être structurées, augmentant ainsi le stockage des données. De plus, comme les bases de données NoSQL ne reposent pas sur des index pour accélérer la récupération des données, elles peuvent être mises à l'échelle beaucoup plus facilement.

Exemples Sql vs Nosql

Les bases de données SQL sont relationnelles, ce qui signifie qu'elles stockent des données dans des tables liées par des relations définies. Cette approche est puissante pour les données structurées qui peuvent être facilement définies et recherchées. Les bases de données NoSQL sont non relationnelles, ce qui signifie qu'elles stockent les données dans un format flexible et basé sur des paires clé-valeur. Cette approche est idéale pour les données non structurées qui ne s'intègrent pas bien dans un format de tableau traditionnel.

Lorsque vous décidez entre NoSQL et MongoDB, vous devez considérer le type d'informations que vous souhaitez stocker et la meilleure méthode de stockage. Les données sont stockées de différentes manières pour chaque type de données. Il y a des moments où il est avantageux de choisir l'un plutôt que l'autre, mais la plupart des équipes préfèrent utiliser les deux. L'objectif principal des moteurs NoSQL est de permettre l'utilisation du cloud computing. En raison de sa capacité à évoluer, le cloud computing offre une évolutivité accrue. Dans un environnement agile au rythme rapide, NoSQL fonctionne bien avec les développeurs. Fondamentalement, les solutions NoSQL sont plus susceptibles d'échouer en raison de la difficulté à résoudre des problèmes difficiles.

Si vous travaillez avec une grande quantité de données ou une variété de types de données, vous devez éviter NoSQL. Au lieu de vous concentrer sur la cohérence des données ou d'assurer l'intégrité des données à 100 %, utilisez NoSQL pour garantir l'intégrité des données. En plus d'être plus adaptable et capable de s'adapter à l'évolution des besoins en données, NoSQL vous donne la possibilité de contrôler les coûts. Nous prenons souvent la décision non pas de savoir lequel utiliser, mais de quand et où utiliser les deux dans la même application. Pour résoudre un projet impliquant un middleware, les ingénieurs d'Integrant ont débattu avec passion de JavaScript et de Java. Ce bref résumé des principales recommandations d'Integrant pour allouer des ressources à des projets de développement de logiciels est idéal pour quiconque s'intéresse à la manière d'allouer efficacement des ressources.

Il est essentiel de sélectionner la bonne base de données NoSQL pour la tâche à accomplir à mesure que leur popularité augmente. Étant donné que les bases de données SQL traitent les requêtes plus efficacement, elles sont plus pratiques pour les requêtes complexes sur des données structurées et elles joignent les données entre les tables pour réduire le temps de traitement des requêtes. Les bases de données NoSQL n'ont pas de cohérence entre les produits et, à mesure que la complexité des requêtes augmente, elles nécessitent plus de travail pour interroger les données.
Les bases de données NoSQL fonctionnent bien lorsqu'elles sont utilisées pour des requêtes ad hoc ou lorsqu'il n'y a pas beaucoup de données à interroger. En plus de sélectionner une base de données NoSQL en fonction de la tâche à accomplir, les développeurs doivent garder une trace de toutes les requêtes ou problèmes qu'ils rencontrent. Globalement, les bases de données NoSQL gagnent en popularité, mais elles doivent être choisies avec soin pour ne pas créer de problèmes.

Qu'est-ce qu'un exemple de Nosql ?

MongoDB est utilisé dans une variété d'industries pour répondre aux besoins d'un large éventail d'utilisateurs. Le type de base de données NoSQL utilisé détermine la nature de l'objectif. Les systèmes de base de données comme MongoDB, par exemple, sont classés comme à usage général. Outre les gros volumes de données, les requêtes de recherche dans les bases de données clé-valeur sont simples.

Est-ce que Netflix utilise Sql ou Nosql ?

Un accès au stockage structuré est requis pour notre infrastructure basée sur le cloud pour un large éventail de cas d'utilisation différents. Netflix est conçu pour utiliser les outils les plus efficaces pour le travail. Nous avons choisi SimpleDB, Hadoop/HBase et Cassandra dans cet article car nous estimions qu'ils répondaient tous à nos exigences pour NoSQL.