Les avantages et les inconvénients des bases de données MySQL et NoSQL

Les bases de données relationnelles comme MySQL sont le choix incontournable pour les applications Web depuis des années. Mais à mesure que de plus en plus d'organisations cherchent à faire évoluer leurs données et leurs applications, elles se tournent vers les bases de données NoSQL. Les bases de données NoSQL sont plus évolutives et offrent une meilleure disponibilité que les bases de données relationnelles. Mais ils ne sont pas sans leurs propres défis. Dans cet article, nous comparerons les deux types de bases de données et discuterons des avantages et des inconvénients de chacun.

Lors de la sélection d'une base de données cloud, vous devez tenir compte de l'apparence de vos données, de la manière dont vous souhaitez les interroger et de la manière dont vous souhaitez que votre évolutivité soit. Selon le type de base de données que vous allez utiliser, SQL (langage de requête structuré) ou NoSQL (pas seulement SQL) seront vos meilleurs choix. Ceci est le troisième d'une série d'articles sur le Big Data dans le Cloud. Lorsqu'il s'agit de stocker des données non structurées telles que le contenu d'articles, les publications sur les réseaux sociaux et d'autres types de données, la base de données NoSQL présente bien plus d'avantages que la base de données relationnelle. Un magasin de données peut être constitué de colonnes, de documents, de graphiques ou de paires clé-valeur. Les bases de données NoSQL ont été conçues dans un souci d'évolutivité et de flexibilité. La croissance de votre base de données sera dictée par la croissance de votre entreprise.

À l'avenir, vous devez tenir compte de la croissance de votre ensemble de données par rapport aux bases de données NoSQL, car les bases de données NoSQL diffèrent en termes d'échelle. Dans le but de tirer parti des meilleures caractéristiques des deux types de bases de données, un mouvement a émergé. Il existe plusieurs types de bases de données disponibles, que vous choisissiez une base de données sur site ou une base de données cloud. L'un des choix les plus importants que vous devez faire est de savoir si vous devez utiliser une base de données NoSQL comme stockage de données principal ou une base de données NoSQL comme stockage de données secondaire. Ensuite, nous examinerons d'autres composants de stockage de données dans le cloud, tels que les entrepôts de données et les lacs de données.

Si vous avez besoin de résultats élevés basés sur les transactions, nosql est la meilleure option. NoSQL est un excellent outil pour les transactions à grande échelle. Néanmoins, ce n'est pas la meilleure solution. Je ne crois pas que le stockage de données hiérarchique soit adapté au stockage. Cette carte mémoire convient au stockage de données hiérarchiques et aux grands ensembles de données (par exemple, Big Data), avec 14 lignes pour chaque colonne.

Est-ce que Nosql est haute disponibilité ?

Comment commencer à connaître les bases de données NoSQL à haute disponibilité ? Dans les bases de données NoSQL à haute disponibilité, le système d'exploitation n'est pas interrompu par une interruption de service. Pour de nombreuses entreprises basées sur le Web, la capacité d'accéder aux services de données sans interruption est essentielle.

Dans un cluster distribué, plusieurs copies de votre base de données sont maintenues et mises à jour en continu, ce qui vous permet de partager des données entre les nœuds. Un nœud de cluster qui n'a pas encore la capacité de répliquer vers une autre base de données peut être utilisé comme nœud de sauvegarde pour cette base de données. Avec plusieurs nœuds capables de lire et d'écrire des requêtes en même temps, RavenDB est une plate-forme idéale pour le déploiement en périphérie.

Comment protéger vos données

Lorsqu'un nœud principal tombe en panne, les nœuds esclaves qui mettent en miroir les données et les mises à jour basculent vers la copie la plus récente des données, également appelée nœud principal.

Pourquoi Nosql est-il préféré à SQL ?

Étant donné que les bases de données SQL sont conçues pour s'exécuter sur un seul serveur, la mise à l'échelle des bases de données SQL est difficile. Une base de données NoSQL peut être mise à l'échelle horizontalement, ce qui vous permet d'ajouter plus de serveurs pour soutenir votre croissance. C'est l'un des principaux avantages de NoSQL par rapport à SQL.

La différence entre NoSQL et Mongo est déterminée par les types de données que vous devez stocker et la meilleure méthode pour le faire. Les données sont simplement conservées de différentes manières dans les deux types de stockage. Parce qu'il y a parfois une décision à prendre, de nombreuses équipes préfèrent utiliser les deux. L'objectif des moteurs NoSQL est d'utiliser le cloud computing pour évoluer. En évoluant, le cloud computing offre des avantages d'évolutivité significatifs. NoSQL est bien adapté à l'équipe de développement qui est très agile. NoSQL est plus susceptible de rencontrer des problèmes difficiles lorsqu'il traite des structures de données complexes.

Si vous traitez une grande quantité de données ou un large éventail de types de données, NoSQL serait exagéré. Si la cohérence des données ou l'intégrité des données à 100 % ne vous dérange pas, vous pouvez opter pour NoSQL. Vous pouvez gagner en flexibilité en utilisant NoSQL et garder vos coûts sous contrôle à mesure que vos données changent. Le fait de les utiliser ensemble ou séparément est souvent déterminé par l'application et les besoins des utilisateurs. Les ingénieurs d'Integrant débattaient passionnément de Java contre JavaScript en tant que solution pour un projet middleware. Dans ce bref aperçu, Integrant présente un certain nombre de recommandations pour l'allocation des ressources dans les projets de développement de logiciels.

Les bases de données NoSQL sont idéales pour un large éventail d'applications modernes qui nécessitent des bases de données flexibles, évolutives, performantes et hautement fonctionnelles. Les bases de données NoSQL, contrairement aux bases de données relationnelles, n'ont pas de modèle standard ou largement accepté. Elles sont construites sur un modèle mathématique et théorique différent des bases de données relationnelles. Étant donné que les bases de données NoSQL sont conçues pour avoir un modèle de données simple sans avoir besoin de transactions, il existe de nombreuses différences dans leur conception.
Les modèles de bases de données basés sur NoSQL ne diffèrent pas significativement de ceux basés sur des bases de données relationnelles. En conséquence, ils sont plus adaptables et capables de réagir plus rapidement aux changements de l'industrie technologique. De plus, les bases de données NoSQL sont souvent plus rapides et plus efficaces que les bases de données relationnelles. Pour cette raison, ils constituent un excellent choix pour les applications nécessitant des performances élevées.
En raison de sa flexibilité et de ses hautes performances, les bases de données NoSQL deviennent de plus en plus populaires. Ils sont idéaux pour une variété d'applications modernes qui nécessitent des performances et des fonctionnalités élevées.

Mongodb est une excellente option pour les bases de données

MongoDB fonctionne également bien en tant que serveur car il évolue très bien. L'application a été conçue pour gérer des dizaines de millions de documents sans problème. La facilité avec laquelle il est appris est l'un des avantages de MongoDB. Il peut être utilisé par toute personne ayant des connaissances minimales en programmation.

Quel est le meilleur Nosql Vs SQL?

Les relations entre les types de données ne sont pas prises en charge par NoSQL. Il est possible d'exécuter des requêtes NoSQL, mais elles sont beaucoup plus lentes. Votre application est utilisée pour un nombre élevé de transactions. Les bases de données SQL sont idéales pour les transactions lourdes ou complexes car elles sont plus stables et garantissent l'intégrité des données.

Lorsqu'il s'agit de choisir une base de données, une base de données relationnelle (SQL) ou une base de données non relationnelle (NoSQL) est généralement préférée. Comprendre les différences entre une base de données et un langage de script est essentiel pour prendre une décision éclairée sur la base de données à utiliser. Le Big Data est mieux adapté aux bases de données NoSQL en raison de leur conception de schéma dynamique, ce qui est essentiel pour la flexibilité. Selon les besoins, il peut s'agir de paires clé-valeur, de bases de données de graphes basées sur des documents ou de magasins à colonnes étendues. La création de documents ne nécessite pas l'utilisation d'une structure définie ; au lieu de cela, chaque document peut être composé de sa propre structure. Il est important de comprendre que NoSQL est à l'honneur pour diverses raisons, en particulier dans le contexte du Big Data et de l'analyse de données. Il existe des bases de données NoSQL où la communauté est la première source de connaissances, tandis que d'autres nécessitent l'assistance d'un expert.

NoSQL n'est pas beaucoup plus rapide que SQL pour effectuer des opérations de lecture et d'écriture sur une seule entité de données, quelle que soit sa vitesse. Google, Yahoo et Amazon faisaient partie des entreprises qui ont développé des bases de données NoSQL pour le Big Data. Étant donné que les bases de données relationnelles existantes ne pouvaient pas gérer le volume de données requis pour le traitement des données, une nouvelle base de données était nécessaire. La base de données NoSQL peut être mise à l'échelle horizontalement et peut éventuellement devenir plus grande et plus puissante. Celles-ci conviennent aux applications qui ne nécessitent pas de définitions de schéma spécifiques, telles que les systèmes de gestion de contenu, les applications Big Data , les analyses en temps réel, etc.

Nosql est-il le bon choix pour votre base de données ?

NoSQL, en revanche, stocke les données dans des tableaux de documents. Un document peut être étiqueté avec un nom et un ID, mais il peut également contenir des données supplémentaires telles qu'une adresse, une liste de produits ou un horodatage. Par conséquent, les bases de données NoSQL peuvent être considérées comme une énorme collection de documents. Les bases de données SQL, en revanche, sont mieux adaptées aux transactions multi-lignes, tandis que les bases de données NoSQL sont mieux adaptées aux données non structurées telles que les documents. Les bases de données SQL sont également utilisées pour prendre en charge les systèmes hérités qui ont été construits sur le modèle relationnel. Une base de données NoSQL ne semble pas toujours cohérente entre les produits, et en raison des niveaux élevés de complexité des requêtes, l'effort requis pour interroger les données dans une base de données NoSQL dépasse souvent le temps passé sur les produits. Bien que NoSQL puisse être une meilleure option pour les données non structurées, il peut ne pas convenir dans les cas où les tables ne sont pas bien organisées.

Sql contre Nosql

SQL (langage de requête structuré) est un langage de requête de base de données utilisé pour stocker, manipuler et récupérer des données stockées dans une base de données relationnelle. NoSQL (pas seulement SQL) est un langage de requête de base de données non relationnelle qui permet le stockage, la manipulation et la récupération de données qui ne sont pas stockées dans une base de données relationnelle traditionnelle .

Les bases de données SQL sont plus faciles à distribuer que les bases de données Nosql

Les bases de données SQL sont plus faciles à distribuer que les bases de données NoSQL pour un certain nombre de raisons. Premièrement, le langage SQL est plus portable que les différents langages de requête utilisés par les bases de données NoSQL. Deuxièmement, les bases de données SQL ont tendance à être plus standardisées, ce qui facilite la création d'une stratégie de réplication cohérente. Enfin, de nombreuses bases de données SQL sont dotées de capacités de réplication intégrées, ce qui simplifie la configuration d'un système distribué.

Quand utiliser Nosql

Il n'y a pas de réponse définitive à cette question, car cela dépend des besoins spécifiques de l'application. Cependant, en général, les bases de données NoSQL sont mieux adaptées aux applications qui nécessitent des performances et une évolutivité élevées, et où les données ne sont pas bien adaptées à un modèle relationnel. Ils sont également souvent utilisés pour les applications qui nécessitent un schéma flexible ou lorsque les données changent constamment.

Les bases de données NoSQL deviennent de plus en plus populaires à mesure que les organisations de toutes tailles se tournent vers elles. Le but de cet article est d'expliquer pourquoi NoSQL gagne en popularité et quand NoSQL est-il un bon choix pour créer des applications ? Les premiers pionniers d'Internet ont créé NoSQL après avoir réalisé qu'ils n'avaient pas réussi à s'adapter à la technologie de base de données traditionnelle . La popularité croissante des bases de données NoSQL nécessite une plus grande transparence quant au moment où il est judicieux de les utiliser. Il existe plusieurs structures de base de données et modèles de données différents couverts par NoSQL. Les gens utilisent NoSQL pour diverses raisons, et cette discussion identifie les raisons les plus courantes. À l'ère du cloud, les bases de données NoSQL ont été créées et se sont très rapidement adaptées à l'automatisation du cloud. Les bases de données NoSQL s'intègrent souvent mieux aux technologies de diffusion en temps réel. Pour commencer avec MongoDB en tant que base de données NoSQL gratuite, essayez la bibliothèque MongoDB Atlas.

Rdbms vs Nosql

Les données dans RDBMS sont stockées sous forme de tableau. Les en-têtes de tableau contiennent les noms de colonne et les lignes du tableau qui contiennent leurs valeurs correspondantes. NoSQL fournit un stockage de données sous forme de données structurées, semi-structurées et non structurées. Les données ne sont pas stockées dans un SGBD standard suivant une procédure ACID.

Beaucoup de gens confondent NoSQL avec SQL, malgré le fait que NoSQL est une base de données non relationnelle. Une base de données relationnelle est une collection de tables qui ont un schéma prédéfini. Une base de données NoSQL n'a pas de schéma, ne prend pas en charge le clustering de données et ne se réplique qu'après que l'utilisateur l'a autorisé. La vitesse et la flexibilité sont au sommet de leur liste de priorités en matière de stockage de données. Une base de données NoSQL est utilisée pour stocker de grandes quantités de données car elle est destinée aux magasins de données distribués avec des exigences de stockage extrêmement élevées. Ils sont utilisés dans des applications qui collectent chaque jour des téraoctets de données et nécessitent une expérience utilisateur hautement interactive. Ces bases de données, qui sont utilisées par les applications qui collectent des données, peuvent ingérer et fournir des données rapidement et de manière fiable.

Les systèmes de gestion de bases de données sont classés en deux types : les systèmes relationnels et non relationnels. Les SGBDR, également appelés bases de données relationnelles, sont basés sur le modèle relationnel développé par EF Codd. Les bases de données NoSQL ont été créées pour répondre à la demande de grandes collections de données.

Pourquoi Nosql est un excellent choix pour le Big Data et les applications en temps réel

Le traitement des données en temps réel et l'analyse du Big Data peuvent être effectués avec NoSQL. Le modèle de données de Cassandra est robuste et il est très rapide.