SQL Vs NoSQL : Quelle est la bonne technologie de base de données pour votre application Web ?

Avec l'essor du Big Data, la question de savoir si SQL ou NoSQL est la bonne technologie de base de données à utiliser a été vivement débattue. Il s'avère que la réponse est que SQL et NoSQL peuvent coexister dans les applications Web. La clé est de comprendre les forces et les faiblesses de chaque type de base de données et d'utiliser le bon outil pour le travail à accomplir. Les bases de données SQL sont bien adaptées au stockage de données hautement structurées et pouvant être interrogées à l'aide de SQL. Les bases de données NoSQL, en revanche, sont mieux adaptées au stockage de données moins structurées et peuvent être interrogées à l'aide de méthodes plus flexibles. Ainsi, par exemple, si vous construisiez une application Web qui devait stocker des données sur les utilisateurs, les commandes et les produits, vous utiliseriez probablement une base de données SQL. Cependant, si vous construisiez une application Web qui devait stocker des données sur les publications sur les réseaux sociaux, vous utiliseriez probablement une base de données NoSQL. L'essentiel est que SQL et NoSQL ont leur place dans le monde des applications Web. Il est important de comprendre les forces et les faiblesses de chaque type de base de données et d'utiliser le bon outil pour le travail à accomplir.

Malgré le fait que la technologie NoSQL s'est avérée inefficace, les bases de données relationnelles sont considérées comme supérieures. L'idée que NoSQL s'accélère est basée sur son propre élan, et SQL est le moyen de lui fournir à la fois familiarité et puissance. Selon Gartner, les SGBD non relationnels seront le segment du marché des SGBD qui connaîtra la croissance la plus rapide en 2020. NoSQL a depuis décollé, et les microservices (une approche de mise à l'échelle distribuée pour les applications à mise à l'échelle horizontale) se sont également propagés. Le microservice peut utiliser sa propre base de données ; dans de nombreux cas, cela signifie qu'un système complet peut ne pas être en mesure d'utiliser la même base de données. C'est ce qu'on appelle la prolifération des bases de données. Une base de données multimodèle est une base de données basée sur une seule technologie de stockage de données mais permettant d'accéder et de lire les mêmes données quel que soit leur emplacement. Selon Matthew Groves, data scientist et développeur chez Couchbase, « nous assistons à un changement dans la manière dont le relationnel et le NoSQL sont combinés ».

Si vous utilisez une base de données NoSQL, SQL n'est pas obligatoire ; interrogez simplement la base de données en utilisant SQL. De plus, SQL et NoSQL peuvent être des approches complémentaires. SQL est un protocole de recherche populaire dans certaines bases de données NoSQL.

Les données d'une base de données d'extraction sont modélisées sous forme d'enregistrements dans des lignes et des tables avec des connexions logiques entre elles. Les NoSQLDBM non relationnels sont courants car ils manquent de fonctions SQL.

Il semble que les deux bases de données resteront en service dans un avenir prévisible car elles ne peuvent pas être remplacées pour le moment. Avec les bases de données NoSQL, la seule façon de remplacer les bases de données SQL est que NoSQL trouve un moyen de maintenir la cohérence des données et d'interroger à la même vitesse indéfiniment.

Les bases de données SQL sont généralement évolutives verticalement dans la plupart des cas. Un seul serveur peut être boosté en ajoutant plus de capacité de stockage CPU, RAM ou SSD. Une base de données NoSQL est une base de données qui peut être mise à l'échelle horizontalement. Lorsque vous utilisez le sharding pour gérer le trafic à fort trafic, votre base de données NoSQL sera remplie de plus de serveurs.

Pouvez-vous utiliser Nosql et SQL ensemble ?

Il n'y a pas de réponse définitive à cette question car cela dépend de l'application et des données en question. Cependant, il est généralement possible d'utiliser à la fois des bases de données SQL et NoSQL dans une seule application. Cela peut être utile, par exemple, si vous disposez de données qui conviennent le mieux à une base de données relationnelle, mais que vous avez également besoin de stocker des données plus flexibles ou plus faciles à interroger à l'aide d'une base de données NoSQL.

Les données stockées dans NoSQL, SQL et ORM doivent être utilisées pour le développement d'applications. Parce que les objets sont traduits en données relationnelles dans chaque application, ce n'est pas très attrayant. Ce problème a été résolu par des outils pour ORM. Si vous souhaitez supprimer l'outil ORM, le coût sera prohibitif. Lorsque l'ORM est utilisé pour contourner sa simplicité, la performance gagne en importance. Si vous développez des procédures stockées dans une base de données pour des résultats plus rapides et que vous ajoutez beaucoup de code supplémentaire pour le faire fonctionner, les outils de sape ORM ont le même objectif qu'un outil de sape en premier lieu. Le meilleur des deux mondes est de combiner NoSQL sur le front-end et les bases de données relationnelles sur le back-end.

Choisir de migrer vers des bases de données NoSQL ne doit pas être fait à la légère. Vous pouvez prendre une décision éclairée en fonction de votre compréhension de l'architecture fondamentale de la base de données et des avantages de l'utilisation d'une base de données NoSQL. La base de données relationnelle est la référence en matière de stockage de données depuis plus de deux décennies. Malgré cela, alors que le volume et la complexité des données des applications Web ne cessent de croître, il existe un besoin urgent de nouvelles approches. Les fournisseurs de bases de données tels que MongoDB et Cassandra ont été conçus dans cet esprit lors de leur première publication. Ils sont conçus pour être utilisés avec de grands ensembles de données et ne nécessitent aucune ingénierie supplémentaire lors de la mise à l'échelle vers une taille plus grande. L'utilisation de bases de données NoSQL peut réduire la quantité de stockage de données requise ainsi que le temps et les efforts nécessaires pour créer et exécuter une application. Une décision de migration de base de données NoSQL doit être prise en fonction d'un certain nombre de facteurs.

Bases de données SQL et Nosql : le Pai parfait

Les bases de données SQL basées sur des tables, contrairement aux bases de données NoSQL, n'ont pas de structures de données relationnelles. Une base de données SQL est constituée de données structurées et peut être analysée à l'aide d'un modèle relationnel. les données non structurées, ce qui signifie que les modèles prédéfinis ne peuvent pas être utilisés pour analyser les bases de données NoSQL. Les instructions SQL permettent de convertir facilement votre application de base de données relationnelle en une base de données NoSQL telle que NosDB. À l'aide d'une instruction SQL avancée, vous pouvez rechercher tous les documents JSON dans NosDB de différentes manières. SQL Server et MongoDB peuvent désormais facilement cohabiter et transmettre des données entre eux, car SQL Server peut désormais comprendre et détruire JSON. SQL est utilisé à la fois pour NoSQL et SQL.

Pouvons-nous utiliser SQL et Mongodb ensemble ?

En raison de la structure cohérente des tables et de la transformation sophistiquée des données que Data Virtuality effectue automatiquement, MongoDB peut être consulté et interrogé uniquement avec des instructions SQL normales, et le contenu peut également être combiné avec d'autres sources de données, telles que des bases de données relationnelles.

Mongo et SQL Server pourront-ils à nouveau travailler ensemble ? L'idéal serait que Mongo soit rafraîchi toutes les 15 minutes. Au cours de la lecture de cet article, j'aimerais examiner le modèle de ségrégation des responsabilités en ligne de commande de Greg Young, connu sous le nom de cqrs. NCqrs peut être implémenté à l'aide d'une implémentation open source. Dans cette approche, deux bases de données sont créées : en lecture et en écriture.

L'utilisation du client MySQL en ligne de commande est simple et facile à utiliser pour MongoDB. Ce client est inclus dans la plupart des packages de distribution Linux, macOS et Windows.
Pour vous connecter à MongoDB à l'aide de la ligne de commande, vous devez d'abord installer le connecteur MongoDB pour BI. Grâce à son connecteur, MongoDB peut être utilisé comme interface de ligne de commande.