La meilleure façon de mesurer la qualité d'une base de données NoSQL

Il n'y a pas de réponse unique à cette question, car la meilleure façon de mesurer la qualité d'une base de données NoSQL dépend des besoins et des objectifs spécifiques de l'organisation qui l'utilise. Cependant, certaines façons courantes d'évaluer la qualité d'une base de données NoSQL incluent l'examen de ses performances, de son évolutivité, de sa stabilité et de sa sécurité. De plus, il est important de considérer la qualité de l'intégration de la base de données avec les systèmes existants de l'organisation et sa facilité d'utilisation.

Dans les environnements relationnels traditionnels, l'extraction extensive de données à partir de formulaires natifs est utilisée pour transformer les données en SQL. Les données entrantes sont une partie importante du processus ETL car elles doivent être vérifiées et corrigées. Avec MarkLogic Alerts, il est possible d'automatiser une grande partie des efforts consacrés à ces tâches afin d'offrir une meilleure qualité des données. Lors du chargement des données à mesure qu'elles arrivent de la source principale, MarkLogic utilise le modèle intuitif, qui implique la création de métadonnées pour harmoniser et enrichir les données. Alors que le modèle d'enveloppe continue de stocker les données d'origine telles qu'elles sont, il conserve également une section de métadonnées pour enrichir et canoniser les informations. des alertes sont créées pour capturer les problèmes connus de qualité des données lors du traitement d'un scénario de qualité des données . Les utilisateurs seront avertis si un nouveau contenu est ingéré conformément à une requête prédéfinie. Ces problèmes peuvent être résolus à l'aide d'index spécialisés, qui ont peu d'impact sur les performances du système. L'utilisation des alertes MarkLogic peut grandement améliorer la qualité des données tout en réduisant le temps et les efforts nécessaires pour les générer.

Quels sont les critères d'évaluation pour la mise à l'échelle de Nosql ?

Cattell a identifié six fonctionnalités clés dans les systèmes NoSQL , qui, selon lui, étaient plus formellement définies comme : 1) l'évolutivité horizontale, 2) la réplication sur de nombreux serveurs, 3) une interface ou un protocole simple, 4) la simultanéité des transactions par rapport aux RDB, 5) la RAM et stockage d'index distribué et 6) hautes performances.

Les bases de données NoSQL peuvent évoluer horizontalement. Les données peuvent facilement être stockées dans plusieurs nœuds sans que l'utilisateur doive copier les données ou modifier l'application. En développant le cluster, le nombre de nœuds peut être augmenté sans affecter les performances de l'application. Une base de données NoSQL est moins stable que les bases de données SQL en raison d'un manque de fonctionnalités SQL traditionnelles. Étant donné que la base de données nécessite une interaction spécifique, il peut être difficile pour les applications d'interagir avec elle. De plus, comme NoSQL manque d'indices, il est difficile de trouver des données. Malgré ces limitations, les bases de données NoSQL ont le potentiel d'évoluer sur plusieurs plates-formes. Une application NoSQL est idéale pour stocker de grandes quantités de données tout en maintenant les performances à un niveau acceptable.

Comment mettre à l'échelle et mettre à l'échelle la base de données Nosql ?

Il existe deux façons de mettre à l'échelle les bases de données : la mise à l'échelle verticale (augmentation du processeur ou de la RAM sur votre machine de base de données existante) ou la mise à l'échelle horizontale (augmentation du nombre de lignes dans votre base de données). Vous pouvez ajouter plus de machines à votre cluster de base de données pour une mise à l'échelle horizontale en sélectionnant quelles machines gèrent quels sous-ensembles de données.

Pourquoi Nosql est-il meilleur pour la mise à l'échelle ?

Par rapport aux bases de données NoSQL, qui sont évolutives horizontalement, elles peuvent gérer une augmentation du trafic en ajoutant plus de serveurs. Les bases de données NoSQL ont la capacité de devenir beaucoup plus grandes et plus puissantes que les bases de données comparables , ce qui les rend idéales pour les ensembles de données volumineux et en constante évolution.

Quel est un facteur important à prendre en compte pour la modélisation de données Nosql ?

La capacité à interroger efficacement les données est une distinction majeure entre les systèmes NoSQL. Les bases de données de documents offrent le plus de fonctionnalités de toutes les bases de données, leur permettant de fonctionner dans un large éventail d'applications. En sélectionnant une clé primaire dans un magasin clé-valeur, vous pouvez accéder aux données dans les deux types de magasins.

Quelles sont les 3 caractéristiques communes des bases de données Nosql ?

Dans une base de données NoSQL, une montée en puissance parallèle, une réplication et une structure de données flexible sont trois caractéristiques principales (voir Figure 1).

Les bases de données non relationnelles, telles que les bases de données NoSQL, stockent les données dans un format autre que les structures de table. NoSQL ne nécessite pas de schéma fixe, ne nécessite pas de jointures et est facilement évolutif. Les bases de données NoSQL sont conçues pour gérer des magasins de données à grande échelle, ce qui nécessite un niveau de stockage élevé. Des entreprises telles que Twitter, Facebook et Google collectent chaque jour des téraoctets de données d'utilisateurs, par exemple. On pense qu'une base de données NoSQL distribuée n'a pas d'unité de contrôle unique ni de stockage, ce qui indique qu'il s'agit d'une base de données distribuée sans unité de contrôle unique. L'obligation de stocker et de gérer différentes bases de données pour les mêmes données n'est plus nécessaire. Étant donné que les données sont toujours séparées des autres copies, l'utilisation d'une base de données distribuée fournit un flux continu de données.

Un magasin clé-valeur est un endroit où tous les biens d'une personne sont conservés en tant que clé et valeur. Un Column Family Store est une machine qui stocke et traite d'énormes quantités de données à partir d'une variété de machines. Les bases de données de documents, par essence, sont des collections de versions d'autres collections clé-valeur. Un document est classé en plusieurs types en fonction de sa structure, comme JSON. SQL et les autres langages de requête déclaratifs de haut niveau ne fonctionnent pas avec les bases de données de graphes. Ce n'est pas le cas des langages de requête, qui sont pilotés par les données et adaptés à un modèle de données. Les interfaces RESTful pour les données peuvent être intégrées à diverses plates- formes NoSQL .

Une base de données de graphes est une base de données multi-relationnelle, par opposition à une base de données relationnelle, dans laquelle les tables sont liées mais pas nécessairement unifiées. Une base de données de graphes est destinée à être utilisée pour traiter plusieurs modèles de données dans un seul backend. Le monde NoSQL est sur le point de subir une révolution avec l'introduction des bases de données multi-modèles. Une liste des bases de données les plus populaires est disponible sur http://db-engines.com/en/ranking.

Outre les avantages évidents de l'agilité des données et des performances améliorées fournies par les bases de données NoSQL, leur capacité à évoluer horizontalement est l'un des aspects les plus attrayants. Par conséquent, vous ne serez pas préoccupé par la perte de données lors de l'extension de votre cluster.
C'est un énorme avantage pour les applications Web et professionnelles, car cela vous permet d'ajouter facilement plus de capacité à mesure que la demande augmente. Étant donné que les bases de données NoSQL n'ont pas de plate-forme spécifique en commun, elles peuvent être utilisées pour effectuer un large éventail de tâches.
Pour ceux qui recherchent une base de données NoSQL sans temps d'arrêt, MongoDB, Apache HBase et Cassandra sont les meilleures options.

Les avantages des bases de données Nosql

Les systèmes de base de données avec des schémas nosql peuvent fonctionner sur une large gamme de processeurs. Parce qu'elles peuvent supporter des vitesses élevées, ces roues sont excellentes pour les applications hautes performances. Les données qui ne sont pas facilement accessibles par une base de données traditionnelle peuvent être stockées dans une base de données NoSQL. Les bases de données non relationnelles utilisent un modèle de stockage optimisé pour le type de données stockées, plutôt que d'avoir un modèle de stockage global. Par conséquent, ils peuvent être utilisés pour stocker des données qui ne sont pas facilement accessibles via les bases de données traditionnelles.

Comment la base de données Nosql évolue-t-elle ?

Les bases de données Nosql sont capables d'évoluer horizontalement, ce qui signifie qu'elles peuvent gérer une quantité croissante de trafic ou de données en ajoutant plus de serveurs au système. Cela contraste avec les bases de données traditionnelles, qui évoluent verticalement en ajoutant plus de puissance de traitement ou de stockage à un seul serveur.

Selon le type de base de données, la mise à l'échelle implique diverses techniques et principes. Le partage de base de données est un aspect important de la mise à l'échelle des bases de données NoSQL et non NoSQL. Nous bénéficions des avantages de pouvoir stocker plus de données à mesure que les serveurs sont distribués, mais nous héritons également des problèmes qui accompagnent un système distribué. En raison du manque de prise en charge du partitionnement automatique dans une base de données monolithique, les ingénieurs seraient tenus d'écrire manuellement la logique pour gérer la charge de travail. Lorsqu'une solution proxy n'est pas disponible, un équilibreur de charge, comme un équilibreur de charge, peut être utilisé pour servir le service de requête. S'il y a une quantité suffisante de fragments, nous pouvons utiliser un proxy différent pour accélérer les requêtes. Étant donné que les bases de données NoSQL sont mises à l'échelle automatiquement, cela est en grande partie invisible pour l'utilisateur final.

Contrairement à une architecture maître-esclave, chaque fragment est traité de la même manière. Si vous préférez réduire la charge sur votre partition maître, les requêtes de lecture sont dirigées vers les partitions esclaves. Par exemple, nous pourrions répliquer la base de données au niveau du centre de données pour nous assurer que nous disposions d'une sauvegarde. Les nœuds communiquent entre eux en temps réel en échangeant des informations. Il est courant que les nœuds communiquent avec un nombre prédéterminé de nœuds. Étant donné que le nœud est considéré comme un égal dans Cassandra, un nœud peut simplement répliquer des données entre d'autres nœuds. Il est communément appelé protocole de potins car il implique l'échange d'informations entre les nœuds.

Dans une base de données distribuée, vous pouvez être prêt à renoncer à certaines propriétés pour en gagner d'autres. L'objectif principal de la réplication des données est d'assurer la disponibilité. Lorsque votre base de données est répliquée de manière asynchrone, elle ne sera pas toujours complètement cohérente au début, mais cela s'améliorera avec le temps. Les bases de données SQL seraient préférées pour les systèmes financiers performants nécessitant une grande précision des données, tandis que les bases de données NoSQL seraient préférées pour les données moins importantes telles que les vues.

Certaines entreprises commencent à réaliser les avantages des bases de données NoSQL et migrent leurs magasins de données. Cependant, certaines considérations doivent être prises avant de passer à une base de données NoSQL. Le premier et le plus important point à comprendre sur les bases de données NoSQL est qu'elles ne remplacent pas les bases de données SQL. En d'autres termes, il s'agit d'une base de données complémentaire pouvant être utilisée conjointement avec une base de données SQL. Une chose à garder à l'esprit lors de la migration vers une base de données NoSQL est que la mise à l'échelle n'est pas toujours automatique. La structure de la base de données et son utilisation doivent tous être pris en considération afin de s'assurer que vos données sont stockées de la manière la plus efficace. La capacité des bases de données NoSQL à améliorer l'évolutivité de votre magasin de données est une fonctionnalité puissante. Comprendre le processus de mise à l'échelle ainsi que les étapes nécessaires pour garantir que vos données sont stockées efficacement sont deux des choses les plus importantes que vous puissiez faire.

Les avantages et les inconvénients des bases de données Sql et Nosql

Étant donné que les bases de données NoSQL peuvent évoluer horizontalement, vous pouvez ajouter plus de serveurs pour gérer une charge accrue sans vous soucier de la perte de synchronisation des données. Les bases de données SQL, contrairement aux bases de données NoSQL, utilisent des structures de données basées sur des tables, tandis que les bases de données NoSQL utilisent des structures de document, de clé-valeur, de graphique ou de colonne large. Les bases de données de documents, en revanche, conviennent mieux aux données non structurées, telles que les documents ou JSON, tandis que les bases de données de tables conviennent mieux aux transactions multilignes. Étant donné que les bases de données NoSQL peuvent gérer des données non structurées telles que des documents ou JSON, elles deviennent de plus en plus populaires en tant que solutions pour les entreprises et les plateformes de médias sociaux. Les bases de données SQL fonctionnent mieux que les bases de données NoSQL lorsqu'elles traitent des transactions à une seule ligne, tandis que les bases de données NoSQL fonctionnent mieux lorsqu'elles traitent des données non structurées. Une base de données SQL est plus coûteuse à installer et à entretenir qu'une base de données NoSQL. Les bases de données SQL sont généralement préférées par les grandes entreprises ayant des besoins en données complexes, tandis que les bases de données NoSQL sont préférées par les petites entreprises avec des besoins en données plus simples.