SQL Vs NoSQL : quelle base de données est la meilleure pour les opérations d'écriture ?

Les bases de données SQL et NoSQL ont toutes deux leurs propres avantages et inconvénients qui les rendent meilleures ou pires pour les opérations d'écriture. Les bases de données SQL conviennent généralement mieux aux opérations d'écriture qui nécessitent des niveaux élevés de cohérence, telles que les transactions financières. Les bases de données NoSQL sont généralement plus adaptées aux opérations d'écriture moins soucieuses de cohérence, telles que la journalisation.

Lorsqu'il s'agit de décider quelle base de données choisir, il est très important de sélectionner une base de données relationnelle (SQL) ou une base de données non relationnelle (NoSQL). Il est essentiel de comprendre les différences entre les deux afin de prendre une décision éclairée sur le type de base de données requis pour un projet. En matière de Big Data, les bases de données NoSQL sont idéales en raison de leur flexibilité et de leur conception de schéma dynamique. Selon les besoins, les paires clé-valeur, les bases de données basées sur des documents, les bases de données graphiques ou les magasins à colonnes larges peuvent être utilisés. En conséquence, les documents peuvent être créés sans structure définie, permettant à chaque document d'avoir sa propre structure unique. Dans le contexte du Big Data et de l'analyse de données, NoSQL pose de nombreuses questions. Les bases de données NoSQL sont généralement créées par des tiers et gérées par eux, tandis que d'autres nécessitent le soutien de la communauté.

Dans la plupart des cas, NoSQL n'est pas plus rapide que SQL ; il est plutôt similaire à SQL pour effectuer des opérations de lecture et d'écriture sur une seule entité de données. Google, Yahoo, Amazon et d'autres font partie des entreprises qui ont développé des bases de données NoSQL pour les données volumineuses. Étant donné que les bases de données relationnelles existantes n'étaient pas en mesure de gérer le traitement de données supplémentaire requis, une nouvelle base de données était nécessaire. Une base de données NoSQL peut être mise à l'échelle horizontalement selon les besoins pour répondre à la demande future. Cette technologie est particulièrement utile pour les applications qui n'ont pas de définitions de schéma spécifiques, telles que les systèmes de gestion de contenu, les applications Big Data et les analyses en temps réel.

NoSQL permet également un débit d'écriture élevé (en implémentant un cache mémoire et une sémantique de stockage en ajout uniquement), de faibles latences de lecture (grâce à la mise en cache et à des modèles de données de stockage intelligents ) et une flexibilité (avec une conception et une dénormalisation sans schéma).

Dans ce cas, une entité de données est hébergée dans une enceinte séparée plutôt que partitionnée. En d'autres termes, une base de données NoSQL fonctionne mieux qu'une base de données SQL lorsqu'elle effectue des opérations de lecture et d'écriture sur une seule entité de données.

Graphique descriptif de l'analyse SQL vs. NoSQL SQL Nosql ProsConsConConConConConConConConConConConConConCon

Le fait que SQL adhère à la propriété ACID des données le rend plus sûr que NoSQL pour les requêtes complexes en termes de cohérence des données, d'intégrité des données et de redondance des données.

Dois-je utiliser SQL ou Nosql ?

Il n'y a pas de réponse unique à cette question, car la meilleure technologie de base de données à utiliser dépend des besoins spécifiques de votre projet. Cependant, en général, les bases de données SQL sont mieux adaptées aux projets qui nécessitent un degré élevé de cohérence des données et une prise en charge des requêtes complexes, tandis que les bases de données NoSQL sont mieux adaptées aux projets qui nécessitent une évolutivité et des performances élevées.

Les bases de données NoSQL peuvent modéliser, entre autres, des données structurées, semi-structurées et non structurées. Leur utilisation présente plusieurs avantages, notamment des modèles de données flexibles, une mise à l'échelle horizontale, des requêtes ultra-rapides et une facilité d'utilisation pour les développeurs. Les bases de données documentaires, les bases de données clé-valeur, les magasins à grandes colonnes et les bases de données graphiques ne sont que quelques-unes des bases de données NoSQL disponibles. En raison de leur polyvalence et de leur adaptabilité, les bases de données NoSQL gagnent en popularité. Ils peuvent gérer de grandes quantités de données et peuvent évoluer horizontalement par rapport à un modèle de base de données traditionnel en raison de leur capacité à stocker des données qui ne s'intègrent pas parfaitement dans une base de données traditionnelle. Ils sont fréquemment demandés par les développeurs car ils sont simples à utiliser et se déclinent en une variété de saveurs qui en font un outil idéal pour toute application. Il existe actuellement des bases de données NoSQL disponibles et elles continueront de gagner en popularité à l'avenir.

Pourquoi Nosql n'est-il pas bon ?

Les bases de données Nosql ne sont pas bien adaptées aux applications qui nécessitent des requêtes ou des transactions complexes. Ils ont également tendance à être moins performants que leurs homologues relationnels.

De nombreux avantages des bases de données NoSQL par rapport aux bases de données relationnelles traditionnelles , tels que la réduction des frais généraux de gestion de base de données, peuvent être trouvés dans MongoDB et d'autres bases de données NoSQL. MongoDB est bien adapté aux applications qui nécessitent un débit élevé et une faible latence, telles que les applications Web, les applications mobiles et les applications en temps réel. Le système de gestion des réservations NoSQL de Marriott est utilisé par les hôtels et les centres de villégiature du monde entier. L'un des journaux les plus diffusés aux États-Unis est The Times, et il utilise un système de gestion de contenu propriétaire appelé Presto, qui est alimenté par MongoDB. En utilisant Presto, une entreprise comme Gannett peut gérer son contenu de manière plus efficace et efficiente, permettant à l'entreprise de se concentrer sur sa mission principale. Une base de données NoSQL devient de plus en plus populaire parmi les applications à grande échelle telles que le système de réservation de Marriott et Presto de Gannett. Les bases de données relationnelles traditionnelles, en revanche, offrent de nombreux avantages par rapport à ces bases de données, telles que des frais de gestion réduits et la possibilité d'évoluer. Ces bases de données sont idéales pour les applications nécessitant un débit élevé et une faible latence, telles que les applications Web, les applications mobiles et les applications en temps réel.

Nosql est-il meilleur que SQL

Les bases de données SQL gèrent les transactions multilignes plus efficacement que les bases de données NoSQL, qui gèrent plus efficacement les données non structurées telles que les documents ou JSON. Les bases de données SQL sont également utilisées dans les systèmes hérités qui ont été construits sur le modèle relationnel.

Les informations que nous collectons sont au cœur des sous-domaines de la science des données. Les données dans un système de gestion de base de données (SGBD) sont généralement ce dont vous avez besoin. Pour interagir et communiquer avec le SGBD, vous devez utiliser son langage. SQL (langage de requête structuré) est un langage de programmation utilisé pour communiquer avec des bases de données. Les bases de données NoSQL, également connues sous le nom de bases de données MongoDB, ont gagné en popularité ces dernières années. Les bases de données non relationnelles (NGB), également appelées bases de données NoSQL, ne stockent pas de données dans des tables ou des enregistrements. Plutôt que de simplement stocker des données, une structure de stockage de données est conçue et optimisée pour répondre à des exigences spécifiques.

Les bases de données de graphes sont le type de données le plus couramment utilisé, avec les colonnes, les données orientées document, les paires clé-valeur et les paires clé-valeur. MongoDB, une base de données orientée document, est un exemple Python. Lors de la conception d'une structure de données dans une base de données NoSQL, vous avez plus de contrôle sur les données stockées. Les bases de données SQL, en revanche, ont une structure plus rigide et ne permettent pas une grande variété de types de données. C'est une bonne idée pour les débutants de commencer avec SQL, puis de passer à NoSQL. Il existe de nombreux avantages et inconvénients pour chacun, et vous devez tenir compte de ces facteurs lorsque vous prenez votre décision en fonction de vos données, de l'application de cette application et de la facilité avec laquelle le processus de développement peut être rationalisé. Au final, SQL n'est pas sans défauts, mais il n'est pas non plus sans avantages par rapport à NoSQL. Vous prendrez la meilleure décision en fonction de ce que vous écoutez.

Malgré ses avantages et ses inconvénients, SQL semble être le langage de base de données dominant dans le monde des bases de données. Cependant, les bases de données NoSQL rattrapent rapidement SQL en tant que support de stockage préféré, et elles pourraient bientôt le dépasser. À l'heure actuelle, l'un des défis les plus importants pour les bases de données NoSQL est de s'assurer que les données sont immédiatement cohérentes et que la vitesse des requêtes reste constante. Si NoSQL peut surmonter ces obstacles, il pourrait bientôt devenir la norme pour les bases de données.

Bases de données Nosql : les avantages l'emportent sur les inconvénients

Parce que nosql est plus efficace, il peut être plus difficile à apprendre au début.
Les avantages et les inconvénients des bases de données NoSQL dépassent de loin les inconvénients des bases de données SQL. Les bases de données NoSQL sont plus flexibles et simples à utiliser, ce qui en fait un excellent choix pour les applications qui nécessitent plus de flexibilité dans leurs modèles de données.

Quand utiliser Nosql

Les bases de données Nosql sont utilisées lorsque les données ne sont pas bien adaptées à une base de données relationnelle. Par exemple, les bases de données nosql sont souvent utilisées lorsque les données ne sont pas structurées, lorsqu'il y a un grand volume de données ou lorsque les données doivent être accessibles rapidement.

L'adoption croissante de la technologie de base de données NoSQL par les organisations de toutes tailles a entraîné une évolution vers la technologie NoSQL. Cet article cherche à expliquer pourquoi NoSQL gagne en popularité et quand NoSQL est-il un bon choix pour créer des applications ? Les premiers pionniers d'Internet étaient frustrés par leur incapacité à utiliser la technologie de base de données traditionnelle ; NoSQL est né de leur frustration. La popularité croissante des bases de données NoSQL a incité la création d'un guide indiquant quand il est judicieux de les utiliser. NoSQL couvre un large éventail de structures de bases de données et de modèles de données. Il n'y a pas de distinction entre NoSQL et les deux autres types de programmation, et les principales raisons pour lesquelles les gens choisissent NoSQL sont les mêmes. Les bases de données NoSQL ont été créées à l'ère du cloud et se sont rapidement adaptées à l'automatisation basée sur le cloud. Il est courant que les bases de données NoSQL s'intègrent aux technologies de diffusion en temps réel. Si vous souhaitez commencer avec la base de données NoSQL la plus populaire, MongoDB, le moyen le plus simple est d'essayer MongoDB Atlas.

Une base de données NoSQL est généralement plus rapide qu'une base de données relationnelle traditionnelle car elle est conçue pour être aussi simple à utiliser que possible. Une base de données NoSQL peut être utilisée pour allouer plus efficacement ses ressources aux tâches les plus importantes pour l'application en ignorant les fonctionnalités traditionnelles d'une base de données. Le résultat est que les performances et la complexité globale sont toutes deux réduites.