Les avantages des bases de données NoSQL pour la recherche

Les bases de données NoSQL gagnent en popularité en tant qu'alternative aux bases de données relationnelles traditionnelles. L'une des raisons de cette popularité est que les bases de données NoSQL sont plus évolutives et peuvent gérer de plus grandes quantités de données. Une autre raison est que les bases de données NoSQL sont plus flexibles, ce qui facilite la modélisation des données. Un domaine où les bases de données NoSQL gagnent du terrain est celui de la recherche. Il existe un certain nombre de raisons pour lesquelles les bases de données NoSQL sont bien adaptées à la recherche. Premièrement, les bases de données NoSQL peuvent indexer les données plus rapidement que les bases de données relationnelles. En effet, les bases de données NoSQL utilisent un modèle de données plus simple qui nécessite moins de traitement. Deuxièmement, les bases de données NoSQL peuvent évoluer plus facilement pour gérer de gros volumes de données. En effet, ils sont conçus pour être distribués sur plusieurs serveurs. Troisièmement, les bases de données NoSQL peuvent fournir des résultats en temps réel. En effet, ils peuvent être configurés pour mettre à jour leurs index plus fréquemment. Quatrièmement, les bases de données NoSQL peuvent être plus facilement intégrées à d'autres applications. En effet, ils utilisent souvent des API RESTful, ce qui facilite la connexion à d'autres systèmes. cinquièmement, les bases de données NoSQL peuvent être personnalisées plus facilement. En effet, ils utilisent souvent des modèles de données sans schéma, ce qui permet une plus grande flexibilité dans la manière dont les données sont stockées. Dans l'ensemble, les bases de données NoSQL présentent un certain nombre d'avantages qui les rendent bien adaptées à la recherche. Ces avantages incluent de meilleures performances, une évolutivité et une flexibilité.

Grâce aux nouvelles technologies, nous pouvons désormais travailler avec des quantités massives de données de manière plus intuitive et efficace. L'infrastructure Big Data est construite autour de Hadoop, NoSQL et Spark, entre autres. Les administrateurs de base de données et les ingénieurs/développeurs d'infrastructure assument un tout nouvel ensemble de responsabilités en raison de leur capacité à gérer des systèmes beaucoup plus sophistiqués. Hadoop est un écosystème logiciel qui permet un calcul massivement parallèle plutôt qu'une base de données, qui n'est pas un type de base de données. Cette technologie a changé la donne dans le domaine du traitement des mégadonnées . Sur un cluster Hadoop, une grande transaction de données, qui peut prendre 20 heures sur un système de base de données relationnelle centralisé, peut être effectuée en aussi peu que 3 minutes.

Apache Hadoop est un outil idéal pour analyser et archiver des enregistrements historiques, tandis que NoSQL est un excellent outil pour exécuter des charges de travail opérationnelles, en concurrence avec les bases de données relationnelles. Les bases de données NoSQL ont commencé comme des bases de données de stockage clé-valeur, qui ont été suivies par des bases de données de documents/JSON et de graphes .

L'analyse de données est au cœur de NoSQL, grâce au cloud computing, au Web, au Big Data et au grand nombre d'utilisateurs qui contribuent à la technologie. Les avantages de NoSQL par rapport au SGBDR traditionnel sont désormais disponibles pour un grand nombre de sociétés Internet populaires telles que LinkedIn, Google, Amazon et Facebook.

Ryanair, la compagnie aérienne la plus fréquentée au monde, utilise NoSQL pour alimenter son application mobile, qui dessert plus de 3 millions d'utilisateurs. Marriott utilise NoSQL pour son système de réservation, qui génère 38 milliards de dollars de revenus par an. Le plus grand éditeur de journaux aux États-Unis, The Washington Post, utilise NoSQL pour gérer son système de gestion de contenu, Presto.

Les bases de données NoSQL se distinguent pour diverses raisons, en plus d'offrir de nombreux avantages par rapport aux bases de données relationnelles. Les bases de données NoSQL sont faciles à utiliser car elles peuvent être mises à l'échelle horizontalement, ont des requêtes très rapides et sont extrêmement flexibles avec leurs modèles de données. Les schémas des bases de données NoSQL sont généralement très flexibles.

Hadoop est-il basé sur Nosql ?

Hadoop fonctionne sur un cluster de matériel de base pour traiter le Big Data. Il est possible de modifier ou de supprimer une fonctionnalité selon qu'elle ne répond pas à vos besoins ou qu'elle ne fonctionne pas correctement. Par conséquent, NoSQL, en revanche, est un type de système de gestion de base de données qui stocke des données structurées, semi-structurées et non structurées.

Apache HBase est une base de données NoSQL basée sur Hadoop et orientée colonnes. Cette implémentation open source du document Bigtable est basée sur les normes Bigtable de Google. Lorsque vous utilisez une clé de ligne, vous ne pouvez voir que les données de cette ligne. Pour récupérer une ligne, nous utiliserions une clé de ligne comme [email protected] Les cartes à jouer peuvent être utilisées pour vous aider à comprendre le fonctionnement de HBase. Pinterest utilise HBase, un service de stockage de données , pour stocker les graphiques. Flipboard est capable de personnaliser le contenu et de stocker du contenu dans le cadre de sa plateforme. HBase peut être utilisé pour stocker et analyser des données de flux de clics, et il peut également être utilisé pour l'analyse de séries chronologiques.

Alors que Google BigQuery est sans serveur, Hadoop ne l'est pas. Si vous utilisez Hadoop, vous êtes libre d'adapter les capacités de vos systèmes comme bon vous semble. Google est en charge de la mise à l'échelle de BigQuery, vous n'aurez donc aucun problème si vous l'utilisez. Ainsi, votre équipe interne disposera d'un moyen simplifié de gérer BigQuery. Il existe de nombreux avantages et inconvénients à chaque technologie. Si vos besoins concernent principalement l'évolutivité et la facilité d'utilisation, Google BigQuery est un meilleur choix que Microsoft Azure. Hadoop est la solution la plus appropriée si vous êtes préoccupé par la gestion des données et que cela ne vous dérange pas d'ajouter plus de travail. Si vous voulez être prêt pour l'avenir, vous devez comprendre les différentes options et plateformes disponibles afin de tirer le meilleur parti de la technologie.

Pourquoi Hbase est-il Nosql ?

Java est le moteur qui alimente HBase, une base de données non relationnelle, évolutive et distribuée. L' écosystème Hadoop inclut ce produit et s'exécute sur HDFS. L'accès aux données est accordé en temps réel, avec des opérations de lecture et d'écriture aléatoires. À l'aide d'API, vous pouvez effectuer des requêtes NoSQL et obtenir des résultats.

Mongodb ou Hbase : quel est le meilleur pour le stockage de données à grande échelle ?

MongoDB est un excellent choix pour le stockage et la récupération de données à grande échelle , en général. Le programme comprend un modèle de requête plus polyvalent, ainsi que des capacités de recherche natives. Le principal avantage de HBase est sa capacité à stocker et à récupérer des données tout en se concentrant sur le texte.

Quelle est la différence entre Nosql et Hdfs ?

Un système de fichiers est appelé système HDFS. Vous savez déjà de quoi il est capable. D'où vient NOSQL? Nous pouvons traiter de grandes quantités de données en les utilisant en temps réel plutôt que de compter sur des bases de données relationnelles et d'autres fonctionnalités.

Avantages de Hadoop et de Google Cloud Platform

Lorsque vous utilisez Hadoop, vous pouvez stocker des données dans Hadoop HDFS , qui est un système de fichiers distribué qui vous permet de stocker facilement de grandes quantités de données. Il permet également des performances élevées, une tolérance aux pannes et un niveau élevé de tolérance aux pannes. Le GCP de Google présente un certain nombre d'autres avantages, en plus de son évolutivité et de sa capacité à gérer un grand nombre de requêtes.