L'impact de la latence sur NoSQL et RDBMS

La latence est le temps qu'il faut pour qu'une demande soit traitée et qu'une réponse soit renvoyée. Lors du choix entre nosql et rdbms, la latence est une considération importante car elle peut avoir un impact sur les performances de votre application. Si vous traitez de grandes quantités de données ou de données en temps réel, vous devez être conscient des problèmes de latence potentiels qui peuvent survenir.

Jnan Dash, cadre de la Silicon Valley et visionnaire de la technologie, est consultant. Au cours de la dernière décennie, il a travaillé pour Oracle Corporation et IBM dans divers rôles de direction de bases de données. Dash a siégé à divers conseils d'administration et conseils consultatifs, dont MongoDB. Le but de cet article est d'expliquer comment déterminer si NoSQL convient à une application particulière dans le futur ou dans le présent. Parce que NoSQL est une entreprise orientée Web, les utilisateurs ont souvent besoin d'une plus grande flexibilité. De nombreux sites Web basés sur RDBMS peuvent être extrêmement lents ou même échouer en raison de la croissance de la taille d'une base de données ou de l'ajout d'utilisateurs. Les bases de données NoSQL, en particulier, se sont révélées être un meilleur choix lorsqu'il s'agit de bases de données orientées objet.

En matière de Big Data, NoSQL offre une pléthore d'options pour une cohérence cohérente qui doit être évaluée au cas par cas. En ce qui concerne les transactions multi-lignes et les jointures complexes, un SGBDR est généralement recommandé. Auparavant, Oracle et DB2 étaient utilisés pour gérer les charges de travail exigeantes en requêtes. AnRDBMS a été utilisé pour préparer et découper les données des systèmes de production (via des processus ETL) et pour les transformer en données extraites et transformées. L'API MongoDB, la représentation des données, le langage de requête et le protocole filaire ont été ajoutés à la plate-forme d'IBM. À l'avenir, une nouvelle génération d'applications flexibles basées sur de multiples systèmes de données pourrait voir le jour. Si vous êtes une entreprise Fortune 1000, vous devriez penser aux solutions de base de données NoSQL.

Dans les bases de données SQL, les données sont normalisées dans une série de tables logiques pour éliminer les données redondantes et la duplication des données. Les bases de données SQL sont généralement plus rapides que les bases de données NoSQL dans cette situation pour joindre, effectuer des requêtes, etc.

Par rapport aux bases de données conventionnelles, les bases de données NoSQL sont souvent plus évolutives et plus performantes. De plus, leurs modèles de données sont flexibles et simples à utiliser, ce qui les rend idéaux pour le développement dans le cloud, en particulier pour les bases de données relationnelles.

Dans nos expériences, nous avons découvert que les bases de données NoSQL sont généralement plus rapides que les bases de données SQL, en particulier pour le stockage clé-valeur ; cependant, les bases de données NoSQL peuvent ne pas prendre entièrement en charge les transactions ACID, ce qui peut entraîner une incohérence des données.

Comment choisir entre Rdbms et Nosql ?

Les bases de données RDBMS diffèrent des bases de données NoSQL principalement parce qu'elles sont utilisées pour des données structurées normalisées (tabulaires) et ne reposent pas sur la compression ou la gestion de la mémoire. L'objectif principal d'un magasin de données NoSQL est de stocker des données non relationnelles, telles qu'une arborescence de documents ou un graphique.

Le SGBDR, ou système de gestion de bases de données relationnelles, a été le premier à être développé en 1976. La base de données Oracle, la plate-forme de base de données la plus utilisée, a été fondée en 1979. Au cours de la dernière décennie, les bases de données NoSQL, un autre type de base de données, sont apparues comme un excellente alternative aux bases de données traditionnelles. Ce qui suit est une comparaison illustrée et une comparaison de ces deux types de bases de données. Le langage de requête structuré, également connu sous le nom de SQL, est le langage RDBMS le plus couramment utilisé. Les bases de données NoSQL ne sont pas des bases de données qui utilisent un modèle de données relationnel pour organiser les données. Les bases de données NoSQL, en revanche, utilisent généralement l'un des quatre modèles de stockage de données alternatifs.

Bien que chacune de ces approches utilise une méthode différente, elles peuvent nous aider à structurer et à organiser les données plus efficacement. Bien que NoSQL soit une plate-forme relativement nouvelle, il n'y a aucune raison de croire que RDBMS ou NoSQL est supérieur. Ils sont aujourd'hui largement déployés dans des applications de toutes tailles, allant des environnements hérités aux environnements natifs du cloud, et ils sont également utilisés dans les environnements de cloud hybride. Ils sont cependant bien adaptés à une large gamme d'applications. Les avantages de NoSQL ne se limitent pas à sa capacité à organiser et à stocker des données dans une telle situation. De plus, lorsqu'il s'agit de données de tailles et de structures variables, NoSQL peut être plus efficace. Le RDBMS est un meilleur outil pour gérer des ensembles de données plus petits et plus simples, tandis que le moteur NoSQL est un meilleur outil pour les grands ensembles de données.

Si vous voulez faire preuve d'agilité et de flexibilité dans votre application, les bases de données NoSQL sont la solution. Sans schéma prédéfini, vous pouvez facilement ajouter, supprimer et modifier des données sans vous soucier de casser votre application. Par conséquent, NoSQL est un excellent choix pour les applications qui nécessitent des mises à jour fréquentes et celles qui nécessitent une expansion rapide. Les bases de données SQL fonctionnent bien pour les applications qui ont des structures de schéma prédéfinies. En utilisant un schéma prédéfini, vous serez en mesure de garder vos données cohérentes et organisées. Par conséquent, SQL est un excellent choix pour les applications qui nécessitent une base de données stable et prévisible .

Quelle est la meilleure base de données Nosql ou relationnelle ?

Une base de données relationnelle, en plus d'être extrêmement organisée, est aussi extrêmement rigide. NoSQL, comme son nom l'indique, facilite le stockage de tous les types de données au même emplacement et ne nécessite pas le même ensemble de procédures SQL. C'est un outil de gestion de données idéal pour gérer de gros volumes de données en raison de sa flexibilité et de son évolutivité.

Qu'est-ce que la latence dans Rdbms ?

La latence est le temps nécessaire à une base de données pour répondre à une requête. La latence d'une base de données peut être affectée par un certain nombre de facteurs, notamment la taille de la base de données, le nombre d'utilisateurs, le nombre de requêtes et la complexité des requêtes.

Le temps nécessaire aux données d'une source à la destination est connu sous le nom de latence des données dans les réseaux informatiques et les communications Internet. Plus la latence du réseau est faible, plus la vitesse et les performances du réseau sont élevées. Lorsqu'un aller-retour est effectué en moins d'une seconde, la latence est généralement mesurée en millisecondes ou en secondes. Vous pouvez afficher la latence sur un site Web en ouvrant une console ou un terminal Windows et en tapant le nom de domaine ping dans le champ de recherche. Traceroute fournit une image complète du chemin emprunté par les données pour atteindre leur destination. Le système de livraison de paquets délivre trois paquets à chaque saut, permettant aux données de voyager d'un routeur à un autre dans le réseau en une fraction du temps qu'il faudrait normalement. La quantité de bande passante et de latence dans un réseau détermine sa vitesse et ses performances.

Ils travaillent en collaboration les uns avec les autres, mais ils sont chacun responsables de leurs propres tâches. Le temps nécessaire aux données pour atteindre leur destination est appelé délai et la quantité de données disponibles sur deux nœuds est appelée bande passante. Lorsque le réseau d'un fournisseur de services Internet présente une latence de données élevée, cela peut avoir un impact immédiat sur les performances.

La latence d'un réseau et d'une application Web est un facteur important à prendre en compte. Étant donné que les paquets de données mettent beaucoup de temps à voyager et à revenir d'un endroit à un autre, un réseau à latence élevée peut entraîner de mauvaises performances. Lorsque les données sont transférées plus rapidement, un CDN et une dorsale de réseau privé peuvent être utilisés. Vous pourrez augmenter votre productivité et vos revenus car la latence sera réduite sur votre réseau et vos applications.

Qu'est-ce que la latence dans Rdbms ?

La latence longue est définie comme le temps nécessaire pour que les paquets de données soient stockés ou récupérés. En matière d'informatique décisionnelle (BI), la latence des données est le temps nécessaire à un utilisateur professionnel pour récupérer des données à partir d'un entrepôt de données ou d'un tableau de bord.

Réduisez la latence sur votre site Web pour une meilleure expérience utilisateur

Lorsqu'un utilisateur tente d'interagir avec un site Web via un navigateur, une latence élevée peut faire une différence significative dans l'expérience utilisateur globale. Une longue latence peut ralentir les temps de chargement des pages Web, ainsi que les interactions avec les sites Web. Il est essentiel de comprendre les différents types de latence et comment la réduire afin de garantir la réactivité de votre site Web.

Qu'est-ce que la latence d'écriture dans la base de données ?

Dans les charges de travail OLTP, vous écrivez généralement sur le stockage et effectuez de petites lectures. Les latences de lecture et d'écriture physiques sont utilisées par les charges de travail OLTP pour évaluer les performances de stockage. Lorsque la latence est faible, la base de données peut attendre beaucoup moins longtemps que ses lectures et écritures atteignent le stockage.

Quelle est la différence entre la latence et le débit ?

L'un des facteurs les plus importants affectant les performances de la base de données est la latence. Une base de données met beaucoup de temps à répondre à une requête faite par un utilisateur. Il est possible que la latence soit affectée par divers facteurs, notamment la vitesse de la connexion réseau, le nombre d'utilisateurs qui accèdent à la base de données et la taille de la base de données.
En matière de stockage flash, il y a souvent confusion entre débit et latence. Généralement, le temps de réponse d'un sous-système varie de quelques secondes à quelques minutes pour une seule requête ou transaction. Lors de l'utilisation du stockage flash, la latence de lecture est mesurée par le temps nécessaire pour parcourir les différentes connexions réseau. Il est défini comme la quantité de données envoyées avec succès par seconde, le débit étant le nombre de paquets envoyés avec succès et la latence étant le temps que ces paquets mettent pour atteindre la destination. Ils font tous deux référence au transfert de données et à la vitesse. Malgré le fait qu'ils sont les deux faces d'une même médaille, leurs paramètres sont très différents.
Bien que la latence puisse avoir un impact significatif sur les performances globales d'un système, c'est toujours un facteur à garder à l'esprit. Par exemple, si la latence est élevée, les utilisateurs peuvent devoir attendre plus longtemps pour que leurs demandes soient traitées. En conséquence, la satisfaction des utilisateurs et même l'abandon du système peuvent en souffrir.
En ce qui concerne le stockage flash, la mesure la plus importante est le débit, mais il est toujours important de garder également un œil sur la latence du système. Afin de traiter une demande, efforcez-vous de minimiser la quantité de trafic réseau nécessaire. En conséquence, le système pourra fonctionner plus rapidement.

Comment gérez-vous la latence de la base de données ?

Examinez l'emplacement de vos utilisateurs et l'itinéraire qu'ils emprunteront pour obtenir des données d'une base de données lors de la projection d'une latence externe. Les tables de ping peuvent être utilisées pour estimer les latences du réseau entre les sauts.

Comment réparer une latence élevée pour les joueurs

La mise à niveau de la bande passante de votre réseau peut réduire considérablement la latence, ce qui est un désagrément majeur pour les joueurs. Si vous rencontrez une latence élevée sur votre connexion Internet, vous voudrez peut-être revérifier votre forfait de bande passante et voir si vous pouvez passer à un forfait à bande passante plus élevée. Tout ce qui dépasse 100 ms est généralement considéré comme correct, mais tout ce qui est inférieur à 20 ms peut être nocif.

Qu'est-ce que la latence des données ?

Il s'agit d'une mesure du temps total qu'il faut entre le moment où les données sont acquises par un capteur et le moment où elles sont rendues publiques.

Quelle est l'importance de la latence pour une bonne expérience utilisateur ?

Pour que l'utilisateur ait une bonne expérience, il doit y avoir une latence. Il est essentiel de prendre en compte la latence lors de la conception d'une bonne expérience utilisateur, car elle peut avoir un impact significatif sur la rapidité avec laquelle les utilisateurs peuvent interagir avec un site Web ou une application. Une faible latence, par exemple, peut rendre difficile la saisie d'une adresse Web, ce qui peut ralentir les pages. Dans certains cas, la latence peut également entraîner l'échec des demandes, entraînant une dégradation des performances.
Il est possible de déterminer la latence en tenant compte de la vitesse du réseau, du trafic réseau et d'autres facteurs. Il existe une évaluation de la latence du réseau basée sur les millisecondes (ms), et plus le nombre est bas, mieux c'est. Lors de la conception d'un site Web ou d'une application, la latence de l'interaction avec celui-ci doit être prise en compte car elle peut avoir un impact sur la rapidité avec laquelle l'utilisateur peut interagir.

Quelle exigence vous inciterait à envisager de choisir Nosql plutôt que Rdbms ?

Une base de données NoSQL est la meilleure option si un système est trop coûteux ou tombe en panne en raison d'une augmentation de la simultanéité des utilisateurs, de la vitesse des données ou du volume de données dans les applications cloud.

Aujourd'hui, certains outils et technologies fonctionnent mieux pour votre application, mais cette même technologie ne fonctionnera peut-être pas demain. Il est également nécessaire de sélectionner la bonne base de données afin d'utiliser efficacement l'application. Nous passerons en revue certains scénarios dans lesquels les bases de données non relationnelles sont préférables aux bases de données relationnelles dans cet article. Depuis les années 1960, les bases de données NoSQL existent, mais ce n'est qu'au début du XXe siècle que le terme « NoSQL » a été inventé. Il stocke les données dans une structure fixe et prédéfinie. Les structures de données qui sont des bases de données NoSQL n'ont aucune restriction sur la façon dont les données peuvent être stockées. Les bases de données NoSQL peuvent être distribuées via un système peer-to-peer.

Les données sont partitionnées et équilibrées entre plusieurs nœuds dans un cluster. Si vous exécutez simplement quelques commandes, le nouveau serveur sera ajouté au cluster. De plus, la mise à l'échelle améliore les performances, permettant une disponibilité continue et des vitesses de lecture/écriture très élevées. Les données des bases de données NoSQL ne deviennent pas un goulot d'étranglement car les autres composants de votre application côté serveur sont conçus pour être à la fois transparents et rapides. La vitesse à laquelle NoSQL gère des quantités massives de données est la raison pour laquelle il est idéal pour les applications Big Data. D'autres fonctionnent bien avec NoSQL, tandis que d'autres préfèrent les bases de données SQL.

En plus d'être une base de données plus NoSQL, elle dispose d'un modèle de données simplifié. Cela signifie que vous n'aurez pas à vous soucier des colonnes ou des types de données. Les données sont stockées dans des nœuds et sont reliées entre elles par des nœuds dans des bases de données NoSQL. Le processus facilite la gestion des données car elles peuvent être trouvées rapidement. En ce qui concerne la gestion des données, les bases de données NoSQL offrent plus de flexibilité que les bases de données standard . Il n'est pas nécessaire de spécifier le schéma lorsque vous commencez à travailler avec une application. De plus, la base de données NoSQL ne limite pas les types de données que vous pouvez y stocker. Au fur et à mesure que vous modifiez vos exigences, vous pouvez ajouter d'autres types. Seules les données au format fourni peuvent être insérées dans le SGBDR car un schéma approprié a été créé. Cette structure de données est la même pour toutes les tables. RDBMS a mis en place des procédures pour l'aider à comprendre et à comprendre les données. Une base de données NoSQL, en revanche, ne contient aucune procédure stockée. Les bases de données NoSQL ont un modèle de données simplifié similaire à celui d'un SGBDR.

Inconvénients de Nosql sur Sql

Les bases de données Nosql sont de plus en plus populaires ces dernières années, mais il existe encore des inconvénients par rapport à leurs homologues SQL. L'un des principaux inconvénients est que les bases de données nosql sont souvent moins matures et ont moins de fonctionnalités que les bases de données sql. Cela peut rendre les bases de données nosql moins adaptées à certaines applications. De plus, les bases de données nosql peuvent être plus difficiles à utiliser et à interroger, et peuvent ne pas prendre en charge certaines des fonctionnalités les plus avancées offertes par les bases de données sql.

Les bases de données NoSQL présentent un certain nombre d'avantages et d'inconvénients. Les bases de données NoSQL sont plus flexibles dans le stockage des données non structurées de diverses manières, telles que leur stockage dans le cloud. Les bases de données SQL, en revanche, offrent une meilleure stabilité et intégrité des données lorsqu'elles sont utilisées dans des transactions lourdes ou complexes.

Quand utiliser Nosql

Il existe de nombreux types de bases de données NoSQL, chacune avec ses propres forces et faiblesses. Par conséquent, il n'existe pas de réponse unique à la question de savoir quand utiliser NoSQL. Cependant, en général, les bases de données NoSQL sont mieux adaptées aux applications qui nécessitent des performances, une évolutivité et une flexibilité élevées.

Avec l'essor de la technologie de base de données NoSQL, les organisations de toutes tailles l'adoptent. Une base de données NoSQL est-elle un bon choix pour créer une entreprise ? Le terme NoSQL a été créé par les premiers pionniers de l'Internet frustrés par les limites de la technologie des bases de données traditionnelles . En raison de la popularité croissante des bases de données NoSQL, il est désormais essentiel de savoir quand il est temps de les utiliser. Une base de données NoSQL peut stocker un large éventail de types et de structures de données. Ils sont tous discutés séparément dans ce contexte, et nous identifions les principales raisons pour lesquelles les gens migrent vers NoSQL dans son ensemble. Une base de données NoSQL a été créée à l'ère du cloud et s'est très rapidement adaptée à l'automatisation du cloud. En général, les bases de données NoSQL fonctionnent mieux avec les technologies de streaming en temps réel. Si vous souhaitez commencer à utiliser MongoDB gratuitement, la base de données NoSQL la plus populaire, vous devriez essayer MongoDB Atlas.

Les entrepôts de données avec des bases de données NoSQL sont devenus une source de données populaire car ils permettent un traitement plus rapide des données. Les bases de données de documents, par exemple, offrent une fonctionnalité de requête plus riche que les magasins clé-valeur et les magasins à colonnes larges, car ils peuvent gérer un large éventail d'applications. En revanche, les magasins de valeurs-clés et de colonnes larges offrent un moyen unique d'accéder aux données en saisissant simplement une clé primaire.
Les données structurées ne doivent pas être stockées dans des bases de données NoSQL. Les bases de données NoSQL sont considérées comme plus efficaces que les bases de données traditionnelles car elles permettent le stockage de données non structurées. Les données structurées sont plus faciles à rechercher et à récupérer, ainsi que plus efficaces dans le stockage des données car elles sont accessibles par des champs spécifiques.

Nosql Vs Sql : quelle base de données convient à vos données ?

Les données structurées, semi-structurées et non structurées peuvent être facilement stockées et modélisées dans des bases de données NoSQL. Étant donné que les bases de données NoSQL permettent des modèles de données plus dynamiques et ne nécessitent pas le même schéma rigide que les bases de données SQL, elles constituent un choix idéal. Par conséquent, les données qui ne sont pas toujours bien organisées dans une feuille de calcul ou une base de données sont plus faciles à trouver.
Les bases de données SQL sont idéales pour les transactions lourdes et complexes car elles sont plus stables et garantissent l'intégrité des données. Il est également essentiel de s'assurer que SQL est conforme à ACID. Lorsque vous utilisez cette méthode, vous devez conserver un ensemble de données cohérent, ce qui signifie que les modifications apportées aux données doivent être effectuées en une seule transaction et que les modifications apportées aux données doivent être annulées si des erreurs sont découvertes. La capacité à contrôler les niveaux d'ACID est essentielle pour les données utilisées dans des applications à volume élevé et à stress élevé.
Les bases de données SQL peuvent s'exécuter plus rapidement que les bases de données NoSQL lors de l'exécution de requêtes, mais cela est principalement dû au manque de cohérence entre les deux bases de données. Si vous avez besoin de beaucoup de requêtes pour exécuter, les bases de données SQL sont mieux adaptées pour le travail. Bien qu'une base de données NoSQL puisse être préférable si vous n'avez besoin d'exécuter que quelques requêtes à l'occasion et que la lenteur des performances ne vous dérange pas, elle peut également être préférable si vous n'avez besoin d'exécuter que quelques requêtes à l'occasion.

Relationnel Vs Nosql Db Avantages/inconvénients

Les bases de données relationnelles et nosql présentent des avantages et des inconvénients. Les bases de données relationnelles sont bonnes pour les données bien structurées et qui ne changent pas souvent. Ils sont faciles à interroger et peuvent être facilement joints à d'autres ensembles de données. Cependant, ils peuvent être lents pour les grands ensembles de données et ne sont pas évolutifs. Les bases de données Nosql conviennent aux données non structurées ou qui changent souvent. Ils sont faciles à mettre à l'échelle et peuvent gérer de grands ensembles de données. Cependant, ils peuvent être difficiles à interroger et peuvent ne pas prendre en charge toutes les fonctionnalités des bases de données relationnelles.

La grande majorité des entreprises choisissent les bases de données SQL et NoSQL comme base de données principale. Ils sont faciles à modifier et à adapter, ce qui les rend idéaux pour les développeurs. Afin de se conformer à ACID, les bases de données relationnelles doivent avoir une structure très structurée. Il est possible de contrôler et d'interroger des bases de données à l'aide de phrases clés simples. Vous devrez ajouter un espace de voyage délicat à mesure que vos connaissances progressent, et un équipement plus rapide sera nécessaire pour soutenir l'évolution des technologies complexes au fur et à mesure que vous apprenez. Chaque niveau supérieur sera une expérience éprouvante financièrement et académiquement. La base de données NoSQL peut évoluer horizontalement afin d'augmenter son potentiel, ce qui est beaucoup plus facile et plus puissant à mettre en œuvre.

Les bases de données NoSQL stockent les données sur plusieurs serveurs et régions, éliminant ainsi le besoin d'un point de défaillance unique. Un schéma de base de données NoSQL n'a pas besoin d'être prédéfini à la place d'une base de données SQL. Ils sont dynamiques et capables de traiter tout type d'informations, y compris les informations structurées, semi-structurées et non structurées. Le modèle de base de données NoSQL est composé d'une variété de bases de données, ce qui permet aux constructeurs de trouver la combinaison la plus appropriée pour les informations et les circonstances qu'elle sert. Les données peuvent être stockées dans des tableaux vitaux/de prix, des documents, des tableaux à larges colonnes, des graphiques et des bases de données NoSQL multimodèles. Il n'est pas possible d'effectuer des requêtes NoSQL dans un langage standard. La base de données peut renvoyer des valeurs distinctives exactement au même moment que le serveur qui sera interrogé avec la solution distribuée. La déclaration ACID C stipule que les informations doivent être réelles et cohérentes au début et à la fin d'une transaction.

Lorsque les données sont souvent non structurées, une solution de base de données NoSQL et relationnelle est la meilleure option. Les meilleures données à stocker sont structurées et nécessitent une jointure complexe. Les bases de données NoSQL sont rapides et faciles à mettre à l'échelle en termes de flexibilité et d'échelle de schéma. L'ajout de la prise en charge des transactions est également requis lorsque NoSQL et les bases de données relationnelles sont combinées.

Nosql Technologies

La majorité des bases de données NoSQL sont composées de documents plutôt que de tables. Nous les considérons comme "pas seulement SQL" et ils sont divisés en différents types basés sur la flexibilité. Les bases de données de documents, les magasins clé-valeur, les bases de données à colonnes larges et les bases de données de graphes sont quelques-uns des types de bases de données NoSQL disponibles.

La base de données NoSQL permet de stocker et de récupérer des données de manière simple et efficace. Ce n'est qu'au début du XXe siècle que les bases de données NoSQL ont gagné en popularité, malgré leur arrivée tardive à la fin des années 1960. La base de données NoSQL est de plus en plus utilisée dans les applications Web en temps réel et l'analyse de données volumineuses. La plupart des magasins NoSQL manquent de véritables transactions ACID (atomicité, cohérence, isolation, durabilité), mais quelques bases de données, telles que MarkLogic, Aerospike, FairCom c-treeACE, Google Spanner, Symas LMDB et OrientDB, en ont fait la perte d'écritures et d'autres formes de données dans certains systèmes NoSQL est possible.

Les bases de données NoSQL, contrairement aux bases de données relationnelles traditionnelles , peuvent stocker de grandes quantités de données non structurées. Les avantages des bases de données NoSQL telles que MongoDB vont au-delà de la capacité de l'application à stocker et à traiter de grandes quantités de données, permettant un stockage et un traitement plus efficaces des données. De plus, ces bases de données ont des schémas flexibles, ce qui rend le stockage et le traitement des données plus efficaces, en particulier pour les applications qui traitent de grandes quantités de données.

Bases de données Nosql : la voie du futur ?

Les bases de données NoSQL, en plus d'être plus rapides et plus évolutives, présentent un large éventail d'avantages par rapport aux bases de données relationnelles traditionnelles. RavenDB est une excellente base de données NoSQL à utiliser pour ceux qui recherchent une base de données NoSQL qui combine tous les avantages d'une base de données relationnelle avec la commodité d'une base de données NoSQL.