Les avantages des bases de données NoSQL

Les bases de données NoSQL deviennent de plus en plus populaires car les systèmes traditionnels de gestion de bases de données relationnelles (RDBMS) ne sont pas en mesure de répondre aux exigences de performances, d'évolutivité et d'agilité des applications modernes. Une base de données NoSQL n'utilise pas le modèle relationnel traditionnel basé sur une table et utilise à la place un modèle plus simple basé sur un document, une clé-valeur ou un graphique. Cela facilite la mise à l'échelle et la gestion de grandes quantités de données. Les bases de données NoSQL sont également plus flexibles car elles n'ont pas les exigences de schéma rigides des bases de données relationnelles. Cela facilite le développement rapide d'applications car il n'est pas nécessaire de définir le schéma à l'avance. La principale raison pour laquelle les bases de données NoSQL ne sont pas relationnelles est qu'elles sont conçues pour être évolutives et flexibles. Cela signifie qu'ils n'utilisent pas le modèle relationnel traditionnel basé sur des tables, mais plutôt un modèle plus simple basé sur des documents, des valeurs clés ou des graphiques.

Les données peuvent être stockées dans une simple paire clé/valeur, dans des documents JSON ou dans un graphique. Un magasin de données NoSQL est un magasin de données qui n'utilise pas SQL pour le traitement des requêtes. Malgré le fait que bon nombre de ces bases de données prennent en charge les requêtes compatibles SQL, noSQL fait référence à une base de données non relationnelle. Il n'est pas nécessaire d'avoir la même structure pour créer un magasin de documents. Cette approche de forme libre permet une grande flexibilité. Cet identifiant de clé est généralement utilisé pour hacher des documents, qui peuvent être uniques. Lors de la lecture ou de l'écriture d'un document, une opération atomique se produit généralement sur plusieurs champs.

Dans la plupart des bases de données de famille de colonnes, les données sont stockées dans un ordre de clé plutôt que dans un hachage. En théorie, une clé de ligne est l'index primaire et permet un accès basé sur une clé via une clé spécifique ou un ensemble de clés. Quelques implémentations vous permettent d'utiliser des index secondaires sur des colonnes spécifiques dans une famille de colonnes. Des recherches simples à l'aide de la valeur d'une clé ou de n'importe quel nombre de clés peuvent être effectuées dans un magasin de clés. Les magasins de données dans les graphes sont classés en deux types : les nœuds et les arêtes. Les relations entre les nœuds et les arêtes sont représentées respectivement par les nœuds et les arêtes. Les bases de données de graphes permettent aux utilisateurs d'interroger un réseau de relations de manière très efficace.

Les magasins de données de séries chronologiques sont conçus pour le stockage des données de télémétrie. Les capteurs et les compteurs d'application/système sont deux exemples de scénarios. Un objet blob particulier est répliqué entre plusieurs nœuds de serveur dans certains magasins de données d'objets . Un partage de fichiers est accessible sur un réseau à l'aide de protocoles réseau standard tels que le bloc de messages serveur (SMB), qui est un exemple de partage de fichiers. Les index externes fonctionnent comme un index secondaire dans n'importe quel magasin de données. Ce logiciel peut indexer des quantités massives de données et fournir un accès en temps quasi réel à celles-ci. Un processus est utilisé pour indexer les index. Ils peuvent permettre des recherches en texte libre et peuvent être multidimensionnels.

Les bases de données NoSQL (alias NOT SQL) sont différentes des bases de données relationnelles en ce sens qu'elles stockent les données différemment. Les bases de données NoSQL sont disponibles sous diverses formes en fonction de leurs modèles de données. Les types de documents, les types de valeurs-clés, les types de colonnes larges et les graphiques sont les plus courants.

Nosql est-il une base de données relationnelle ?

Il n'y a pas de lignes et de colonnes dans les bases de données NoSQL, ce qui les rend plus faciles à créer et plus adaptables aux structures de données changeantes que les bases de données SQL (qui ne prennent pas en charge les lignes et les colonnes).

Les types de bases de données qui stockent des données dans des bases de données relationnelles sont déterminés par des schémas spécifiques. Les systèmes orientés objet (NoSQL) stockent les données dans n'importe quelle structure tant que les informations sont dans un ordre particulier. Les utilisateurs d'une base de données relationnelle utilisent les instructions INSERT, SELECT et DELETE pour apporter des modifications ou des ajouts. Une requête NoSQL est capable de récupérer des données sous forme de documents (colonnes). Dans le contexte des bases de données NoSQL, le terme « base de données relationnelle » est couramment utilisé pour désigner les systèmes qui permettent à un utilisateur de créer un schéma, puis d'utiliser une requête SQL relationnelle pour ajouter, mettre à jour ou supprimer des données. La base de données NoSQL est généralement utilisée pour effectuer des tâches à usage général, tandis que la base de données SQL est plus spécialisée. Il existe fréquemment une distinction entre les entités stockées dans une base de données SQL et celles stockées dans une base de données Nosql.

Une base de données SQL ne peut contenir qu'un nombre limité de documents car elle ne dispose que de suffisamment de mémoire pour les contenir tous. Les types de bases de données NoSQL sont souvent déterminés par leur structure. En général, le système de base de données qui vous convient le mieux dépend des données dont vous disposez et des performances dont vous avez besoin.

MongoDB est couramment comparé à d'autres bases de données basées sur un modèle relationnel, telles que MySQL et Oracle. Il existe cependant des différences importantes entre eux. Si MongoDB utilise un modèle de document, les données ne sont pas organisées en tables. Les données des documents au format JSON ne sont pas stockées. Cela permet aux données d'être stockées dans n'importe quelle structure et mises à jour dans n'importe quel format à tout moment. Une autre différence significative est que MongoDB n'est pas conçu pour prendre en charge l' évolutivité de la base de données au niveau de la base de données elle-même. En d'autres termes, il n'a pas la capacité de gérer de grandes quantités de données. Il est destiné à des applications simples et à usage unique et se veut donc une base de données légère. MongoDB, par conséquent, se démarque comme une base de données de pointe qui pourrait bien devenir la norme de l'industrie.

Bases de données Nosql à la hausse

En plus d'être plus rapides et plus évolutives que les bases de données relationnelles traditionnelles , les bases de données NoSQL telles que MongoDB gagnent en popularité. Un outil de gestion de données comme celui-ci est idéal pour gérer de grandes quantités de données et est facilement accessible aux utilisateurs non techniques. Ces applications ne conviennent pas toujours à tout le monde. Une base de données relationnelle reste le type de base de données le plus couramment utilisé, et elle est généralement plus adaptée aux applications qui nécessitent des performances élevées et une organisation rigide des données.

Qu'est-ce qu'une base de données non relationnelle ?

Une base de données non relationnelle est une base de données qui n'utilise pas le modèle relationnel. Les bases de données non relationnelles sont souvent appelées bases de données « NoSQL ».

Les structures de bases de données relationnelles traditionnelles sont généralement plus structurées, mais les bases de données non relationnelles stockent les données dans un format non tabulaire et sont plus flexibles. Une base de données non relationnelle, également appelée base de données NoSQL, est une base de données qui ne repose pas sur SQL. Les tables contenant des informations sur les éléments et les types de données sont stockées dans des bases de données relationnelles. Une base de données non relationnelle peut stocker des données qui peuvent être modifiées fréquemment ou qui sont gérées par une variété de types de données différents. Ils peuvent être utilisés pour prendre en charge des applications à haut débit qui nécessitent une base de données dynamique capable de changer rapidement et pour stocker de grandes quantités de données complexes et non structurées. De plus amples informations sont en cours de collecte, qui peuvent être collectées par une base de données non relationnelle. Ils offrent à la fois sécurité et agilité, permettant un développement rapide des applications. Les coûts de gestion des données peuvent être réduits tandis que les performances et la vitesse s'améliorent, et une base de données de lac de données est moins compliquée et moins coûteuse à entretenir.

NoSQL peut évoluer de un à des centaines de milliers d'enregistrements en quelques secondes, peut stocker des données dans n'importe quel format et peut être mis en œuvre à faible coût. La base de données MarkLogic NoSQL est l'une des bases de données les plus populaires disponibles aujourd'hui. Il dispose d'une plate-forme d'intégration de données unique et peut être utilisé pour intégrer des données provenant de diverses sources. Les principaux avantages de MarkLogic sont sa capacité à évoluer et à réduire sa taille, sa capacité à stocker des données dans n'importe quel format et son faible coût de mise en œuvre.

Les avantages des bases de données non relationnelles

Une base de données non relationnelle est un modèle de base de données qui n'utilise pas le modèle relationnel traditionnel pour stocker les données. Ils sont utiles dans diverses situations, y compris le développement rapide d'applications, où vous ne voulez pas perdre de temps à vous soucier de la structure de vos données.

Pourquoi les bases de données non relationnelles ont-elles été créées ?

Les bases de données non relationnelles ont été créées pour diverses raisons. L'une des raisons est qu'ils sont mieux adaptés au traitement de données non structurées, telles que du texte ou des images. Une autre raison est qu'elles sont plus évolutives que les bases de données relationnelles, qui peuvent devenir lentes et encombrantes lors du traitement de grandes quantités de données. Enfin, les bases de données non relationnelles sont souvent plus faciles à utiliser et nécessitent moins de maintenance que les bases de données relationnelles.