SQL Vs NoSQL : quel langage de requête de base de données vous convient ?

SQL est un langage de requête de base de données standard qui permet aux utilisateurs de manipuler et d'interroger facilement les données d'une base de données. Alors que les bases de données NoSQL sont généralement plus évolutives et offrent de meilleures performances, elles peuvent être plus difficiles à utiliser et manquent de la flexibilité de SQL.

Vous devez penser à quoi ressembleront vos données, comment vous les interrogerez et comment vous adapterez votre base de données lors de la sélection d'une base de données cloud. Dans ce cas, vous choisirez principalement entre les bases de données SQL (langage de requête structuré) et NoSQL (non-SQL). Dans ce troisième article de notre série Big Data in the Cloud, nous verrons comment utiliser le cloud computing. La base de données NoSQL est mieux adaptée au stockage de données telles que des articles, des publications sur les réseaux sociaux et d'autres types de données non structurées. Les données peuvent être stockées dans des colonnes, des documents, des graphiques ou des paires clé-valeur. Les bases de données NoSQL sont conçues pour être flexibles et évolutives, ainsi que pour s'adapter à diverses charges de travail. Votre base de données s'élargira sans aucun doute à mesure que votre entreprise se développera.

À l'avenir, vous devrez réfléchir à la croissance de vos ensembles de données en raison des différences entre les bases de données NoSQL et non NoSQL. Il y a eu un mouvement pour combiner les meilleures caractéristiques des deux types de bases de données. Que vous choisissiez une base de données sur site ou une base de données cloud, vous avez le choix entre de nombreuses options. L'utilisation d'une base de données NoSQL ou NoSQL comme stockage de données principal est l'une des considérations les plus importantes que vous aurez. Nous examinerons d'autres composants de stockage de données dans le cloud dans les semaines à venir, tels que les entrepôts de données et les lacs de données.

SQL convient mieux aux requêtes complexes en raison de sa cohérence, de l'intégrité des données et de la redondance, ainsi que de sa conformité aux propriétés ACID.

À ce stade, il n'y a aucun moyen de se remplacer, et il semble qu'il continuera à le faire. En remplacement des bases de données SQL , les bases de données NoSQL ne seront utilisées que si elles peuvent conserver les mêmes performances tout en garantissant que les données sont toujours cohérentes et que la vitesse des requêtes est conservée.

Il n'y a pas de distinction entre les bases de données NoSQL et les bases de données SQL ; SQL est simplement un langage de requête. NoSQL et SQL sont tous deux capables de coexister. SQL est utilisé dans certaines bases de données NoSQL pour rechercher des données.

Quand utiliseriez-vous SQL plutôt que Nosql ?

Les bases de données SQL sont utilisées lorsque les données sont mieux organisées dans un format tabulaire avec un schéma fixe. Les bases de données NoSQL sont utilisées lorsque les données sont mieux organisées sous forme de document, de paire clé-valeur ou de graphique.

Les bases de données SQL sont idéales pour les transactions multi-lignes, tandis que les bases de données NoSQL sont mieux adaptées aux données non structurées telles que les documents. Les bases de données SQL sont également couramment utilisées pour les anciens systèmes basés sur des bases de données relationnelles . En général, les bases de données NoSQL sont plus rapides que SQL, en particulier en ce qui concerne le stockage clé-valeur ; cependant, les bases de données NoSQL peuvent ne pas prendre complètement en charge les transactions ACID, ce qui peut entraîner des incohérences dans les données. Les exigences spécifiques de l'application déterminent comment elle doit être construite.

Pouvons-nous écrire des requêtes Sql dans Mongodb ?

Oui, nous pouvons écrire des requêtes SQL dans MongoDB. En plus du puissant langage de requête de Mongo, qui nous permet d'interroger et de manipuler les données comme nous le souhaitons, nous pouvons également utiliser SQL pour interroger MongoDB. Cela nous donne le meilleur des deux mondes : la flexibilité du langage de requête de Mongo et la puissance de SQL.

Un script MongoDB en JavaScript crée un script Python qui connecte le shell mongo à la base de données MongoDB . Vous pouvez traduire des requêtes SQL en JavaScript à l'aide de DataGrip. Pour afficher le script JS, cliquez avec le bouton droit sur une requête et sélectionnez Afficher le script JS. En cliquant sur Copier le script JS dans le presse-papiers, vous pouvez copier le code dans le presse-papiers. L'aperçu du script JS peut être utilisé pour modifier et exécuter le script. Par conséquent, vous pouvez utiliser des fonctions telles que AVG, SUM, MIN et MAX en tant que fonctions non agrégées. Par exemple, SELECT MAX(1,2,3) ne fonctionnera pas.

Si vous utilisez l'opérateur LIKE, vous pouvez utiliser des caractères génériques pour créer des expressions régulières valides dans MongoDB. des alias peuvent également exister dans les colonnes. Les points ne doivent pas être présents dans un Aliasa. Les clauses conjointes en nombre multiple sont prises en charge. Les littéraux de chaînes sont requis dans WHERE LIKE et NOT LIKE. Si une colonne est insérée dans GROUP BY, les champs incorporés peuvent être utilisés dans la clause SELECT. Plutôt que de trier par numéro, vous pouvez utiliser SORT BY ou OFFSET.

La base de données MongoDB est basée sur un langage alternatif pour le langage de requête, qui est sans SQL. MongoDB utilise un modèle de programmation orienté document contrairement aux systèmes de gestion de bases de données relationnelles (RDBMS) populaires tels qu'Oracle, MySQL et SQL Server , qui utilisent généralement des scripts. Bien que MongoDB possède ses propres atouts, il peut être préférable à SQL pour certaines applications. MongoDB présente plusieurs avantages, dont l'un est sa syntaxe simple et orientée document. En conséquence, c'est un excellent choix pour les applications qui ne nécessitent pas beaucoup de connaissances SQL. De plus, MongoDB prend en charge des capacités d'analyse et de jointure avancées, ce qui en fait un excellent outil pour l'exploration et l'analyse de données. MongoDB ne remplacera certainement pas SQL à long terme. Malgré le fait que MongoDB a une forte communauté et devient de plus en plus populaire, SQL reste le langage de base de données le plus couramment utilisé dans le monde. Peu importe à quel point SQL est sophistiqué et flexible pour la plupart des applications, car MongoDB est un bon choix pour ceux qui n'ont pas besoin d'une telle sophistication.

Pourquoi utiliser SQL et non Nosql ?

Les bases de données SQL peuvent traiter des requêtes complexes et combiner des données entre des tables de manière plus efficace, ce qui les rend plus faciles à gérer lorsqu'elles traitent des données structurées, telles que des requêtes ad hoc. Les bases de données NoSQL ne sont pas utilisées de manière cohérente dans tous les produits et elles sont souvent nécessaires pour interroger des données pendant de plus longues périodes, en particulier lorsque la complexité des requêtes augmente.

Le choix entre NoSQL et NoSQL pertinent est basé sur le type d'informations que vous stockez et la meilleure façon de le faire. La façon dont les données sont stockées diffère entre les deux types. Il y a des moments où il est préférable de choisir l'un plutôt que l'autre, mais de nombreuses équipes préfèrent utiliser les deux. Ils sont constitués d'algorithmes qui évoluent et utilisent le cloud computing pour prendre en charge leurs opérations. Il sera plus efficace lorsque vous utiliserez le cloud car il peut évoluer. Dans un environnement de développement agile au rythme rapide, NoSQL fonctionne bien. Il est plus probable de rencontrer des problèmes difficiles dans NoSQL lorsqu'il n'y a pas de solutions documentées.

NoSQL serait un outil inefficace pour traiter une grande quantité de données ou une variété de types de données. Si la cohérence des données et l'intégrité des données à 100 % ne vous dérangent pas, NoSQL peut être votre meilleur pari. À mesure que les exigences en matière de données changent, le framework NoSQL offre plus de flexibilité et de contrôle. Ce n'est pas toujours que l'un est meilleur ou que l'autre est meilleur, mais quand et où chacun est utilisé dans la même application. Plusieurs ingénieurs d'Integrant ont participé à un débat passionné sur JavaScript et Java en tant que solution à un projet middleware. Dans cet article, Integrant fournit une liste des principales recommandations pour allouer des ressources aux projets de développement de logiciels.

Les bases de données basées sur NoSQL n'ont pas les mêmes propriétés ACID que les bases de données SQL. Il y a un manque de fiabilité en termes d'intégrité des données et d'exécution correcte des transactions. Cela peut être un problème avec des applications telles que les transactions financières, car il est essentiel de conserver des données cohérentes. Ce n'est pas une bonne idée d'utiliser une base de données NoSQL si vous devez pouvoir modifier les données au moment de l'exécution. Ces bases de données sont moins flexibles que les bases de données SQL, vous devrez donc peut-être réécrire vos applications pour utiliser un système de base de données plus traditionnel.

Sql ou Nosql : quelle base de données convient le mieux à votre projet ?

Il peut être difficile de décider quelle option de gestion des données vous convient le mieux. Les bases de données SQL et NoSQL sont deux excellentes options pour stocker des données. Les bases de données SQL sont les mieux adaptées pour gérer des données qui doivent être cohérentes et précises. Une base de données NoSQL, en revanche, est plus pratique pour les données qui ne nécessitent pas autant de structure structurée et ne nécessitent pas autant de précision. Avant de prendre une décision, vous devez d'abord décider ce qui convient le mieux à votre projet individuel.