Les avantages et les inconvénients des bases de données NoSQL

Les bases de données Nosql deviennent de plus en plus populaires comme alternative aux bases de données relationnelles traditionnelles. Cependant, les bases de données nosql ont leur propre ensemble de limitations. L'une des plus grandes limitations des bases de données nosql est le manque de prise en charge des transactions. Les transactions sont une partie vitale de toute base de données et permettent de mettre à jour les données de manière sûre et cohérente. Sans transactions, il est possible que des données soient corrompues ou perdues. Une autre limitation des bases de données nosql est le manque de prise en charge des requêtes complexes. Les requêtes sont le pain et le beurre de toute base de données et les bases de données nosql ont souvent des difficultés avec quoi que ce soit au-delà des simples requêtes. Enfin, les bases de données nosql sont souvent moins évolutives que leurs homologues relationnelles. Cela est dû au fait qu'ils utilisent souvent des modèles de données plus simples qui ne sont pas aussi facilement évolutifs. Malgré ces limitations, les bases de données nosql ont leurs propres avantages et deviennent de plus en plus populaires. Ils sont souvent plus faciles à utiliser et peuvent être plus performants pour certains types de charges de travail.

Les bases de données NoSQL sont rapidement devenues une plate-forme de premier plan pour le stockage de grandes quantités de données. Ils ne sont cependant pas parfaits. Dans cet article, nous examinerons les inconvénients et les avantages du stockage NoSQL. La plupart des bases de données NoSQL, bien qu'elles soient largement utilisées, ne prennent pas en charge les transactions ACID, qui garantissent que les données restent cohérentes dans toutes les bases de données. Il existe de nombreux types de bases de données et d'interfaces de programmation disponibles, mais NoSQL n'en fait pas partie. Par conséquent, les bases de données NoSQL nécessitent davantage de courbes d'apprentissage. Pour chaque produit de stockage NoSQL, certains inconvénients sont propres à ce produit. En ce qui concerne les solutions NoSQL, les organisations peuvent prendre un certain nombre de décisions en fonction des avantages et des inconvénients de chacune.

Les bases de données NoSQL peuvent être utilisées pour stocker d'énormes quantités de données dans des magasins de données distribués. NoSQL peut aider avec le Big Data, les applications Web en temps réel, le client 360, les achats en ligne, les jeux en ligne, l'Internet des objets, les réseaux sociaux et la publicité en ligne.

Étant donné que les bases de données SQL sont évolutives verticalement, vous pouvez augmenter la charge sur un seul serveur en augmentant la RAM, le SSD ou le processeur sur une base de données SQL. Les bases de données NoSQL, en revanche, sont évolutives verticalement, ce qui signifie qu'elles peuvent gérer un trafic accru simplement en ajoutant plus de serveurs à leurs bases de données.

Les bases de données orientées objet présentent des défauts, notamment un manque de compatibilité avec les instructions SQL. Il n'existe actuellement aucune base de données entièrement compatible avec SQL, ni 100% compatible avec les nouvelles bases de données utilisant leur propre langage de requête. Les problèmes de requête de travail dans une base de données NoSQL nécessitent plus de connaissances. Il n'y a pas assez de standardisation dans le système.

La principale raison en est que les volumes de données dont vous disposez dépassent les limites de performances de votre SGBDR. Il est possible de résoudre ce problème en utilisant deux caractéristiques des bases de données NoSQL : la flexibilité des données et l'évolutivité.

Quels sont ses avantages et ses limites de Nosql ?

NoSQL, en plus de l'évolutivité, de la simplicité et du faible code, présente un certain nombre d'autres avantages. NoSQL présente un certain nombre d'inconvénients, notamment : il est moins mature, moins flexible et moins capable d'effectuer des requêtes sophistiquées. Le nombre de requêtes est plus petit. Il n'est pas destiné à être autosuffisant en termes de mise à l'échelle.

L'objectif des bases de données NoSQL était de répondre aux limites des bases de données relationnelles traditionnelles. Par rapport aux bases de données relationnelles, les bases de données NoSQL sont souvent plus évolutives et offrent de meilleures performances. Ils sont plus faciles à utiliser et plus flexibles, vous permettant de développer dans un environnement de cloud computing plus rapidement qu'avec des modèles relationnels. Lorsqu'un fichier de données est stocké ou récupéré pour une utilisation future, moins de transformations sont nécessaires. De nombreux types de données différents peuvent être stockés et récupérés plus facilement. Les bases de données NoSQL se présentent sous différentes formes et tailles, et les développeurs sont chargés de définir les schémas. Par conséquent, il est plus facile d'intégrer la base de données dans de nouveaux formats de données.

Les données stockées dans les bases de données NoSQL sont stockées dans des formats natifs, de sorte que les développeurs ne sont pas obligés de les convertir dans un format de magasin. Il existe une forte communauté de développeurs autour des bases de données NoSQL. Lorsqu'une base de données est construite sur un cluster d'ordinateurs, elle est également capable d'étendre et de réduire automatiquement sa capacité.

Ces dernières années, les bases de données NoSQL sont devenues la technologie de stockage de données la plus populaire. Les bases de données ne sont pas conformes au modèle de base de données relationnelle traditionnel , ce qui peut avoir un impact sur leurs performances. Néanmoins, les bases de données NoSQL présentent de nombreux avantages qui les rendent idéales pour des applications spécifiques. L'un des avantages les plus importants des bases de données NoSQL est leur grande communauté d'utilisateurs. En conséquence, vous aurez accès à un grand nombre de ressources pour vous aider à résoudre les problèmes qui pourraient survenir. Parce qu'il n'y a pas besoin de s'inquiéter de la cohérence des données dans une base de données NoSQL, la normalisation des données peut être plus simple. Les performances et l'évolutivité des bases de données NoSQL sont également supérieures à celles des bases de données relationnelles. Il est plus facile d'exécuter une base de données dans ces systèmes car ils ne vous obligent pas à coder votre base de données. En ce qui concerne les requêtes complexes, les bases de données NoSQL ont une courbe d'apprentissage plus élevée que les bases de données relationnelles. En plus de la rigidité des bases de données NoSQL, il existe un manque de rigidité dans certaines autres bases de données. Vous ne pouvez pas ajouter ou supprimer des colonnes d'une base de données NoSQL sans affecter la structure de la base de données dans son ensemble. Si vous devez modifier des données incompatibles avec votre schéma existant, cela peut limiter votre capacité à le faire. Malgré le fait que les bases de données NoSQL sont moins efficaces dans la récupération de données que les bases de données relationnelles, elles sont plus rentables en ce qui concerne l'allocation des ressources. Cela est dû au fait que les bases de données NoSQL ne nécessitent pas les ressources nécessaires pour prendre en charge les transactions ACID. En règle générale, l'utilisation de bases de données NoSQL présente des avantages et des inconvénients. Les applications basées sur une base de données peuvent être utilisées pour un large éventail d'objectifs, y compris les applications Web et les applications qui nécessitent une mise à l'échelle rapide. Lorsque vous choisissez une base de données NoSQL, soyez conscient des limites et des fonctionnalités de chaque base de données.

Quels sont les problèmes avec Nosql ?

Plusieurs problèmes peuvent survenir lors de l'utilisation d'une base de données NoSQL. L'un des problèmes est que les bases de données NoSQL ne sont pas aussi matures que les bases de données SQL, il peut donc y avoir moins de fonctionnalités et moins de support disponible. De plus, les bases de données NoSQL peuvent être plus difficiles à interroger et à mettre à jour que les bases de données SQL, et elles peuvent ne pas prendre en charge tous les mêmes types de données. Enfin, les bases de données NoSQL sont souvent moins évolutives que les bases de données SQL, elles peuvent donc ne pas être en mesure de gérer de grandes quantités de données ou des charges de trafic élevées.

Les bases de données NoSQL, en plus d'être plus open source, nous offrent une plus grande liberté en matière de données. Dans MongoDB, nous pouvons créer deux documents différents avec le même nom mais des champs différents. Nous devons réindexer les données vers un autre index lorsque nous ne recevons pas le schéma ou le mappage d'un index dans Elasticsearch. Il est moins susceptible de provoquer des erreurs. Les techniques appropriées de modélisation, d'indexation et de partition des données offrent les meilleures performances. L'avantage de NoSQL par rapport aux autres SGBD est qu'il n'a pas à gérer les erreurs liées au fait que la table X a déjà été remplie de données et que la table Y est encore à venir. Un inconvénient du code est qu'il doit être écrit de manière plus défensive car vous ne savez pas si l'enregistrement que vous avez modifié est déjà disponible à partir d'une autre partie de l'application. Certains analystes peuvent choisir d'éviter NoSQL s'il n'y a qu'une analyse limitée et/ou pas de JOIN.

Il est également difficile de définir une base de données NoSQL la mieux adaptée à une tâche donnée. MongoDB a été un excellent choix pour traiter des données dynamiques et y accéder rapidement. Bien qu'il puisse s'agir de la meilleure solution pour stocker des données dans un format spécifique ou pour sécuriser des données avec un chiffrement, ce n'est peut-être pas la meilleure solution pour stocker des données dans un format spécifique.
L'une des principales caractéristiques des bases de données NoSQL est leur adaptabilité. Ils peuvent être utilisés dans une variété d'applications et peuvent être adaptés pour répondre aux exigences spécifiques d'une organisation.

Quels sont les inconvénients de Nosql ?

Quels sont les inconvénients de la technologie de base de données NoSQL ? Les bases de données NoSQL ne prennent souvent pas en charge les transactions ACID (atomique, cohérence, isolation, durabilité) car elles ne prennent pas en charge le même type de transaction sur plusieurs documents. Une seule atomicité d'enregistrement est acceptable dans diverses applications, tant que le schéma est correctement configuré.

Pourquoi Nosql n'est-il pas fiable ?

Les bases de données NoSQL ne sont pas toujours la meilleure option, et elles ne sont pas toujours la solution la plus intelligente. L'un des principaux inconvénients des bases de données NoSQL est qu'elles manquent de fonctionnalités de fiabilité que l'on trouve dans les bases de données relationnelles. En d'autres termes, des caractéristiques de fiabilité telles que l'atomicité, la cohérence, l'isolation et la durabilité sont toutes présentes.

Lequel n'est pas un avantage de Nosql ?

Les bases de données Nosql ne sont pas bien adaptées aux applications qui nécessitent des requêtes ou des transactions complexes. De plus, les bases de données nosql n'offrent pas le même niveau de contrôle de la sécurité des données et de la confidentialité que les bases de données relationnelles.

Une innovation de base de données NoSQL stocke les données dans des enregistrements JSON plutôt que dans des segments et des lignes comme d'autres bases de données relationnelles. La règle no SQL implique que les répertoires NoSQL peuvent stocker et récupérer des données. Les annuaires NoSQL sont aussi adaptables, polyvalents et capables d'identifier et de résoudre rapidement les problèmes de diverses organisations. Les bases de données documentaires, les bases de données clé-valeur, les bases de données à colonnes larges et les bases de données graphiques sont les quatre principaux types de bases de données NoSQL. Nous ne pouvons pas dire avec certitude quelle base de données est la plus à même de répondre à chacun de ces problèmes. Si votre projet nécessite une base de données spécifique, vous devez la sélectionner. Les ensembles de données NoSQL, par opposition aux répertoires relationnels, sont souvent plus adaptables et plus performants.

Moins de modifications sont nécessaires lorsque les données sont supprimées ou récupérées pour être utilisées. Quel que soit le type d'informations dont vous disposez, elles peuvent être enregistrées et récupérées à tout moment sans problème. Grâce à Internet et aux périodes de calcul distribué, les ensembles de données NoSQL peuvent désormais être mis à l'échelle pour répondre aux besoins d'un grand nombre d'utilisateurs. De plus, en utilisant de nombreux PC pour véhiculer une grande quantité de données, la base d'informations peut naturellement croître et se contracter. De plus, de nombreuses bases d'informations NoSQL peuvent être repensées et modifiées sans interruption. De nombreuses options NoSQL sont des variantes pré-créées avec un certain nombre d'éléments clés qui doivent encore être implémentés. Une grande organisation extrait des données des annuaires d'entreprise afin d'évaluer leur compétence et leur intensité, ainsi que leur connaissance métier (BI), qui est un sujet informatique sur lequel de nombreuses entreprises s'appuient.

Même une requête de base nécessite une programmation poussée, et les appareils de BI traditionnels n'autorisent pas l'accès NoSQL. Le langage standard de gestion des bases de données contenant des données relationnelles est le langage de requête organisé (SQL). Il s'agit d'un framework NoSQL non social, et il n'a pas besoin d'un modèle formel, pas de jointures et pas de problèmes de mise à l'échelle. Les enregistrements JSON peuvent être affichés sous forme de diagrammes avec des hubs et des bords, ainsi que des correspondances d'estime de clé, selon le type de données. La mise à l'échelle plate, également connue sous le nom de mise à l'échelle horizontale, est le processus de calcul des données dans les bases de données NoSQL. Cela améliore la qualité des informations car le SGBD respecte les règles à mesure que de nouvelles informations sont ajoutées. L'utilisation du sharding pour diviser de vastes collections de données en fragments plus petits répartis sur différents serveurs est encore utilisée aujourd'hui dans les frameworks NoSQL .

En tant qu'annuaire NoSQL, il n'y aura aucune garantie que le langage de requête soit structuré. La base de données NoSQL n'inclut aucun schéma, contrairement à la base de données relationnelle. Selon la nature de votre projet, vous devrez peut-être utiliser plusieurs NoSQL. Nous pouvons vous aider à trouver une société de développement de logiciels si vous en avez besoin.

Les bases de données documentaires sont principalement utilisées pour des données accessibles de diverses manières et ne nécessitant pas de technologie sophistiquée. De la même manière que les bases de données documentaires identifient chaque objet à l'aide de sa clé, les bases de données clé-valeur identifient chaque objet à l'aide de sa clé. Une base de données à colonnes larges, comme une base de données clé-valeur, stocke les données dans des colonnes plutôt que dans des lignes. Les bases de données graphiques, par opposition aux entrepôts de données plus traditionnels, sont utilisées pour visualiser des données complexes. Les bases de données NoSQL sont généralement plus rapides que les bases de données RDBMS en termes de performances. La syntaxe de requête SQL traditionnelle utilisée dans les bases de données RDBMS peut être lente par rapport à la syntaxe NoSQL plus efficace utilisée dans les bases de données SQL. De plus, les bases de données NoSQL utilisent une structure de données différente de celle des bases de données RDBMS, ce qui peut entraîner des performances plus rapides. Les systèmes de base de données pour gérer des quantités massives de données et de transactions, telles que les bases de données NoSQL, sont simples à utiliser et utilisent généralement des serveurs peu coûteux, tandis que les bases de données RDBMS sont plus chères et nécessitent de grandes quantités de stockage et de puissance de calcul. Par conséquent, NoSQL peut être beaucoup plus coûteux à stocker et à traiter les données que RDBMS. Les types de bases de données NoSQL dépendent de leur modèle de données et de leur conception. Les types de documents incluent les graphiques, les types de valeurs-clés, les types de colonnes larges, etc. Les bases de données de documents sont principalement utilisées pour les données non urgentes auxquelles plusieurs utilisateurs doivent accéder en même temps.

Les avantages et les inconvénients des bases de données Nosql

Les avantages des bases de données NoSQL sont nombreux, mais ils ont un coût. Les bases de données NoSQL ne peuvent pas stocker de manière fiable des données structurées, pour la première fois. De plus, il n'a pas la capacité d'effectuer des jointures, ce qui le rend moins polyvalent lorsqu'il s'agit d'interroger des données. Les bases de données NoSQL peuvent ainsi être utilisées pour des applications qui n'ont pas besoin de beaucoup de données stockées dans un format structuré, ainsi que celles qui nécessitent une grande échelle.

Quels sont les inconvénients d'utiliser une base de données Nosql comme Mongodb ?

De plus, les bases de données MongoDB NoSQL présentent quelques inconvénients. MongoDB nécessite une grande quantité de mémoire pour le stockage des données. La taille des documents est limitée, par exemple 16 Mo. MongoDB ne prend pas en charge le traitement des transactions.

MongoDB est une base de données évolutive horizontale construite sur la plate-forme open source MongoDB. Cette base de données, également connue sous le nom de base de données NoSQL, a été créée en 2007. Parce que NoSQL ne concerne pas seulement SQL, il peut être utilisé dans une variété de formats tels que des colonnes, des documents, des graphiques, des paires clé-valeur, etc. MongoDB a été salué comme l'une des bases de données NoSQL les plus importantes de tous les temps. Il a été conçu dans le but de le rendre aussi facile à utiliser que possible pour les applications Web. Il n'y a pas de tables dans une base de données MongoDB NoSQL , ce qui simplifie le travail des développeurs. Les données BSON sont stockées au format JSON ou JSON étendu, où des paires clé-valeur sont utilisées pour stocker les données.

Dans le cas d'une clé unique, la valeur qui lui est attribuée est définie. Les valeurs sont stockées dans des documents qui sont ensuite hébergés dans des collections. Une variété de types de données, y compris booléen, chaîne, double, entier, objet, données finery, JavaScript, tableau, etc., peuvent être stockés au format BSON. MongoDB, qui a été publié en 2007, s'est développé pour servir des milliers d'applications au cours de la dernière décennie. Enterprise IT dispose désormais de nouvelles fonctionnalités qui lui permettront de prendre en charge les opérations de MongoDB. Cette base de données peut être utilisée avec n'importe quel langage de programmation, y compris Java, Go, C#, Python, PHP, Scala, Rust et Ruby on Rails. La communauté open source pour MongoDB s'étend sur le monde et est composée de développeurs du monde entier. Malgré le fait que MongoDB présente de nombreux avantages, il y a encore quelques inconvénients. L'imbrication de plusieurs documents pour plusieurs niveaux est interdite et les documents de plus de 16 Mo ne sont pas autorisés.

Les bases de données NoSQL sont avantageuses dans la mesure où elles peuvent gérer une grande quantité de données en peu de temps. Ils peuvent également être utilisés pour stocker des quantités relativement faibles de données.

Quand ne pas utiliser Nosql

Il existe quelques raisons principales pour lesquelles vous ne souhaitez peut-être pas utiliser une base de données NoSQL :
-Vous avez besoin de transactions ACID. Les bases de données NoSQL ne sont généralement pas efficaces pour prendre en charge les transactions qui s'étendent sur plusieurs enregistrements.
-Vos données sont très structurées. Si vos données sont simples et bien organisées, une base de données NoSQL n'est peut-être pas le meilleur choix.
-Vous avez de grandes quantités de données. Les bases de données NoSQL peuvent avoir des difficultés à évoluer pour gérer de très grands ensembles de données.
-Vous avez besoin de requêtes complexes. Les bases de données NoSQL ne prennent souvent pas en charge SQL ou d'autres langages de requête standard.

MongoDB a de bien meilleures capacités de partitionnement que SQL. La possibilité d'évoluer horizontalement est l'un des avantages du Sharding. Il se peut que certaines personnes trouvent le verrou en écriture encombrant. À votre avis, il n'y a pas de limite au nombre de fonctions que les SGBD NoSQL peuvent gérer. Il n'y a aucun moyen de dire noSQL car cela ne peut pas signifier aucune base de données relationnelle, et si le modèle relationnel est ignoré, NoSQL ne pourra jamais remplacer SQL à diverses fins. La majorité des solutions NoSQL que j'ai vues tombent dans l'approche du magasin clé-valeur, et je n'ai pas encore trouvé de solution NoSQL relationnelle. Ces acides, d'autre part, ont de mauvais antécédents en matière de production d'ACIDES.

NoSQL n'est pas aussi fiable que SQL pour la cohérence des données, mais il est plus stable en ce qui concerne la redondance et l'intégrité des données. Le manque de données de transaction dans NoSQL peut le rendre plus fiable que SQL dans certaines situations.
SQL est la meilleure base de données pour les paiements et doit être utilisée régulièrement. Il est important de se rappeler que NoSQL peut être plus stable dans certaines circonstances, il ne doit donc pas être complètement exclu.

Avantages de Nosql sur SQL

Les bases de données SQL existent depuis des décennies et sont la solution éprouvée pour stocker des données relationnelles. Cependant, les bases de données NoSQL ont gagné en popularité ces dernières années en raison de leurs avantages par rapport aux bases de données SQL. Les bases de données NoSQL sont plus évolutives, peuvent être distribuées plus facilement et sont généralement plus performantes que les bases de données SQL. De plus, les bases de données NoSQL sont souvent mieux adaptées pour gérer des données non structurées.

Le choix d'une base de données cloud doit être basé sur l'apparence de vos données, la manière dont vous les interrogerez et votre capacité à évoluer. Les bases de données SQL (langage de requête structuré) ou NoSQL (pas seulement SQL) seront les facteurs les plus importants pour décider quelle base de données utiliser. Notre série Big Data in the Cloud en est maintenant à son troisième article. Les données pouvant être stockées dans une base de données NoSQL, telles que le contenu d'articles, de publications sur les réseaux sociaux et d'autres types de données non structurées, sont bien mieux adaptées à ce type de base de données. Les paires basées sur des graphiques ou clé-valeur peuvent être utilisées comme magasins de données, ainsi que comme magasins de colonnes. Une base de données NoSQL est conçue dans un souci d'évolutivité et de flexibilité. Votre base de données s'étoffera au fur et à mesure de la croissance de votre entreprise.

Étant donné que les bases de données NoSQL et NoSQL évoluent de différentes manières, vous devrez réfléchir à la manière dont votre ensemble de données se développera à l'avenir. Il a été proposé de combiner les deux types de bases de données afin de tirer parti de leurs meilleures fonctionnalités. De nombreuses options de base de données sont disponibles, que vous choisissiez d'utiliser une base de données sur site ou dans le cloud. L'un des choix les plus importants est d'utiliser une base de données NoSQL ou une base de données NoSQL comme stockage de données principal. Notre prochain sujet sera les entrepôts de données et les lacs de données, qui sont deux composants supplémentaires de stockage de données dans le cloud.

Les données basées sur NoSQL et pouvant être stockées de différentes manières sont idéales pour ce type d'application. La possibilité de stocker tous les types de données dans NoSQL réduit la quantité d'efforts nécessaires pour distinguer les différents types de données. Au fur et à mesure que vos besoins en données changent, vous pouvez les augmenter ou les réduire rapidement. De plus, NoSQL est plus flexible en termes de stockage de données que les bases de données SQL, qui sont meilleures pour les transactions basées sur des tables. En général, NoSQL est un excellent choix pour stocker de grandes quantités de données de manière flexible et évolutive.

Quels sont les différents problèmes rencontrés par l'entreprise lorsqu'elle décide d'utiliser la technologie Nosql ?

Plusieurs problèmes peuvent survenir lorsqu'une entreprise décide d'utiliser une technologie NoSQL. L'un des problèmes est qu'avec NoSQL, il n'existe aucun moyen standard d'interroger les données. Chaque entreprise doit donc développer ses propres méthodes pour le faire. Cela peut être un processus difficile et long. Un autre problème potentiel est que les bases de données NoSQL sont souvent moins évolutives que leurs homologues relationnelles, de sorte qu'une entreprise doit être sûre que ses besoins en données ne dépasseront pas les capacités de la base de données NoSQL qu'elle choisit. De plus, les bases de données NoSQL peuvent être plus difficiles à gérer que les bases de données relationnelles, de sorte qu'une entreprise doit disposer du personnel en place qui est capable de le faire.

En tant qu'architecte d'entreprise, je suis toujours à la recherche de nouveaux concepts/idées innovants qui peuvent profiter à mes entreprises clientes sur divers marchés verticaux. Récemment, j'envisageais de plonger profondément dans cette tendance NoSQL afin de déterminer exactement comment mes clients peuvent en bénéficier. De plus, je voulais savoir si c'était le bon moment pour les entreprises d'envisager de mettre la même chose en pratique. La distinction entre les bases de données relationnelles et les bases de données non rationnelles est que les bases de données non rationnelles n'ont pas à respecter strictement les propriétés ACID, telles que la cohérence et l'isolement. Une bonne idée des cas d'utilisation auxquels la solution répondra est dérivée de son type de stockage. Nous vivons à l'ère des données structurées, ce qui est beaucoup plus courant que dans les années 80 et 90, lorsque la plupart des données d'une base de données d'organisation étaient stockées. Les bases de données non relationnelles offrent la meilleure solution globale pour faire face à ces tendances (par opposition aux solutions RDBMS) car elles peuvent prendre en charge des données non structurées, évoluer horizontalement via la partition et fournir un support haute disponibilité.

Voici quelques-uns des cas d'utilisation pertinents. De nos jours, de nombreuses organisations offrent à leurs utilisateurs la possibilité d'utiliser des forums de messagerie, des blogs, etc. pour faire de l'informatique sociale, et les « bases de données non relationnelles » peuvent les aider à relever leurs défis en matière de fusions et acquisitions, de réduction des coûts, de rotation plus rapide et d'autres défis. . Il peut aider à résoudre les problèmes suivants de l'utilisateur final, qui sont les plus fréquents et les plus difficiles à résoudre. Il présente l'avantage d'un délai d'exécution réduit, d'un coût total de possession inférieur et d'une agilité commerciale. Dans ce domaine, les bases de données non relationnelles excellent en termes de performances, notamment lorsque le volume de données à stocker et à manipuler est important. Malgré le fait que ces avantages à long terme peuvent l'emporter sur les inconvénients à court terme, il reste des défis importants pour les entreprises qui souhaitent mettre en œuvre des solutions non relationnelles. De nos jours, rares sont les 'Bases de données non relationnelles' qui disposent d'une solution de support d'un organisme externe.

Ce n'est que dans ceux qui en ont un, comme Oracle, IBM ou Microsoft, que vous pouvez rivaliser avec les plus grands éditeurs de logiciels du monde. C'est toujours un sujet de discorde entre les décideurs d'entreprise lorsqu'il s'agit de récupération de données, de sauvegarde et de corrections de données ad hoc. Actuellement, l'adoption de bases de données non relationnelles par les entreprises en est encore à ses balbutiements. Il est important de se rappeler que NoSQL peut être utilisé pour construire l'entreprise du futur. Si vous voulez comprendre comment NoSQL aidera l'entreprise, il est essentiel de commencer par établir un partage d'esprit entre les principales parties prenantes. Un aperçu d'un ensemble de bases de données non relationnelles est fourni dans cette comparaison, ce qui en fait un bon point de départ pour les entreprises qui envisagent sérieusement de les adopter dès maintenant. Si une organisation a besoin de plus d'une solution pour ses propres exigences spécifiques, envisagez l'une des quatre options qui présentent les caractéristiques les plus compatibles avec ses exigences.

Déterminez la règle empirique pour la sélection produit/résolu : Définissez l'abstraction pour l'accès aux données. Vous aurez besoin d'un modèle pour vous aider à planifier les performances et l'évolutivité. Il ne sera pas facile de créer une plate-forme de service de données commune pour les bases de données non relationnelles et l'abstraction normalisée de l'accès aux données dans les prochaines années. Cependant, avoir cela en tête dès le début vous aidera à prendre la bonne décision tout au long du voyage. Lors du choix des fonctionnalités ou des versions, Enterprise doit être conscient des problèmes et des solutions à résoudre avant de prendre une décision. Pour y parvenir, il est essentiel d'utiliser un mode itératif et axé sur le refactoring. Le plus grand défi sera de convaincre les décideurs de l'entreprise que toutes les données/objets ne peuvent pas être utilisés dans le SGBDR.

Si vous souhaitez démontrer que les bases de données non relationnelles peuvent être utilisées pour un type de cas d'utilisation spécifique, essayez-les. Si les entreprises souhaitent transformer leurs systèmes de gestion de l'information à l'avenir à l'aide de technologies telles que la « base de données non relationnelle », elles doivent les essayer immédiatement. Sourav Mazumder est l'architecte technologique principal chez Infosys Technologies Limited, ayant passé plus de 14 ans à travailler dans le domaine des technologies de l'information. Ses intérêts se concentrent actuellement sur NoSQL, la gouvernance Web 2.0, la modélisation des performances et la mondialisation.

Types de bases de données Nosql

Les bases de données NoSQL sont disponibles dans une variété de types pour répondre aux besoins des différentes applications. Les types les plus courants sont les bases de données de documents, de valeurs-clés, de colonnes et de graphiques.

Les systèmes orientés base de données sont ceux qui ne reposent pas sur les bases de données SQL traditionnelles en plus de NoSQL. Un modèle de données est utilisé dans le système de données qui est différent du modèle de table de lignes et de colonnes traditionnel utilisé dans les systèmes de gestion de bases de données relationnelles. Il existe plusieurs bases de données NoSQL disponibles sur le marché, chacune avec son propre ensemble de caractéristiques. Les bases de données documentaires les plus couramment utilisées sont généralement réduites. Il existe de nombreux cas d'utilisation, tels que les plateformes de commerce électronique, les plateformes de trading et le développement d'applications mobiles. Comparez MongoDB à Postgres et apprenez-en plus sur les deux principales bases de données NoSQL. Une base de données en colonnes peut être utilisée pour agréger plusieurs colonnes d'une seule colonne.

Parce qu'ils écrivent les données si différemment, il leur est extrêmement difficile de prendre des décisions de manière cohérente. Une base de données de graphes est un ensemble de bases de données optimisées pour capturer et rechercher des connexions entre des éléments de données. Avec ces méthodes, vous n'avez plus à gérer la surcharge associée à SQL JOINING plusieurs tables.

En raison de sa flexibilité, de son évolutivité et de sa capacité à gérer de grandes quantités de données, MongoDB est largement utilisé. MongoDB est également un excellent choix pour les applications Web, et de nombreux sites Web bien connus l'utilisent.
Bien que les capacités de MongoDB soient limitées, il s'est avéré être une base de données fiable et populaire. MongoDB est un bon choix pour une base de données NoSQL susceptible d'être populaire.

Traitement des données Nosql

Le traitement de données Nosql est un type de traitement de données conçu pour les bases de données qui n'utilisent pas le modèle relationnel standard. Ce type de traitement de données est souvent utilisé pour des tâches de traitement de données à grande échelle, telles que l'exploration de données et l'entreposage de données.

Une base de données NoSQL diffère d'une base de données traditionnelle en ce sens qu'elle offre plus de flexibilité. Contrairement à une base de données relationnelle, les bases de données NoSQL stockent les données dans une structure de données, telle qu'un document. Cette conception de base de données ne nécessite pas de schéma pour gérer des ensembles de données volumineux et non structurés, ce qui permet un processus de mise à l'échelle rapide. Comme les bases de données NoSQL ne stockent pas de données, elles ne nécessitent pas l'échange de tables. L'application de NoSQL à l'analyse de données, aux réseaux sociaux et aux applications mobiles est possible grâce à la variété des structures de données disponibles. Malgré le fait que chaque type de base de données présente ses propres avantages, la plupart des entreprises préfèrent NoSQL et les bases de données relationnelles. Les bases de données documentaires stockent les données sous forme de documents afin de les organiser lorsqu'elles sont utilisées dans une application.

Les bases de données documentaires sont fréquemment utilisées pour les systèmes de gestion de documents et les profils d'utilisateurs. Les bases de données de colonnes stockent les informations dans des colonnes et facilitent l'accès à des colonnes spécifiques. Il existe deux exemples de ce type de base de données : Apache HBase et Apache Cassandra. Les bases de données de graphes, en plus de stocker et de gérer les connexions entre les éléments, servent également de portail d'information pour le graphe. Contrairement à une base de données traditionnelle sur disque, les données sont stockées dans la mémoire principale plutôt que sur le disque, ce qui accélère l'accès aux données. Le principal avantage des microservices est qu'ils éliminent le besoin pour une application de stocker des données dans un emplacement unique, ce qui est un processus coûteux et chronophage. L'offre de bases de données NoSQL d'IBM comprend une gamme variée de bases de données NoSQL pour un large éventail d'applications. Ce module complémentaire IBM Data Management Platform for MongoDB Enterprise Advanced gratuit pour IBM Cloud Pak for Data est disponible dans la section IBM Data Management Platform for MongoDB Enterprise Advanced. Ce service est compatible avec un écosystème open source qui comprend Apache CouchDB, PouchDB et des bibliothèques pour les piles de développement Web et mobiles populaires.

Les avantages des bases de données Nosql

Une base de données NOSQL offre un certain nombre d'avantages par rapport à une base de données relationnelle traditionnelle. De plus, comme les données sont stockées dans des documents plutôt que dans des tableaux, il est plus facile d'accéder aux données lors de leur utilisation. Étant donné que les modèles de stockage basés sur des documents sont peu coûteux et ne reposent pas sur des structures de table, les requêtes sont exécutées directement sur les données plutôt que sur elles. En termes de stockage de données, les bases de données NOSQL sont plus performantes que les bases de données basées sur Oracle. Ils ne sont pas tenus d'indexer chaque colonne et peuvent gérer de grandes quantités de données, quelle que soit la structure de la colonne. Les bases de données NOSQL, en plus d'être plus flexibles, sont plus performantes. Il existe également davantage de modèles de données disponibles, tels que les magasins clé-valeur, les bases de données à colonnes larges et les bases de données de graphes. En conséquence, ils peuvent être adaptés pour répondre aux besoins de l'application en cours.

Cohérence des données avec la plupart des bases de données Nosql

Par conséquent, les bases de données NoSQL sacrifient un certain niveau de cohérence afin d'atteindre un haut niveau de disponibilité. Les résultats sont plus cohérents que s'ils étaient faits pour une cohérence forte. Lorsqu'un magasin de données qui garantit l'intégrité de la base ne renvoie pas les résultats de l'écriture la plus récente, cela signifie qu'il n'est pas garanti qu'il le fasse.

Bases de données Nosql : avantages et inconvénients

Dans la plupart des bases de données NoSQL, il n'y a pas de fin en vue à la cohérence éventuelle plutôt qu'à la cohérence complète. Le temps requis pour mettre à jour la base de données peut être plus long que d'habitude. La cohérence est parfois appelée cohérence éventuelle.
Cependant, comme les bases de données NoSQL ne prennent pas en charge les transactions de base de données, elles ne sont pas aussi cohérentes que les bases de données SQL. En d'autres termes, les données peuvent parfois être incorrectes. Ce type de transaction ne répond pas aux besoins des transactions telles que les retraits bancaires et aux guichets automatiques, qui nécessitent une vérification immédiate.
Lorsque vous avez besoin de l'assistance ACID, vous bénéficiez d'une intégrité et d'une cohérence des données à 100 %. Même si NoSQL est mieux adapté aux environnements de requêtes simples, SQL est le meilleur choix pour les environnements de requêtes complexes.