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

Les bases de données SQL et NoSQL sont toutes deux largement utilisées dans l'industrie du développement de logiciels. Chacun a ses propres avantages et inconvénients qui le rendent mieux adapté à certains cas d'utilisation. Les bases de données SQL conviennent généralement mieux aux applications qui nécessitent des requêtes ou des transactions complexes. Elles sont également généralement plus stables et plus faciles à mettre à l'échelle que les bases de données NoSQL. Les bases de données NoSQL sont généralement meilleures pour les applications qui nécessitent des performances et une évolutivité élevées. Elles sont également généralement plus faciles à développer et à déployer que les bases de données SQL.

Selon les partisans de la technologie Nosql, le principal problème avec celle-ci est qu'elle semble être contre-productive par rapport à la technologie des bases de données relationnelles. Le véritable objectif de NoSQL est de lui donner un élan en fournissant la familiarité et la puissance de SQL, et il le fait également. Selon Gartner, le marché des SGBD non relationnels devrait croître au rythme le plus rapide en 2020. La mise à l'échelle des applications avec NoSQL est devenue plus facile à mesure que les microservices (une approche de mise à l'échelle des applications distribuées) gagnent en popularité. Les microservices peuvent utiliser leurs propres bases de données, et il peut être nécessaire d'utiliser une variété de bases de données pour un système complet. Il est également connu sous le nom de prolifération de bases de données. Les bases de données multimodèles sont des bases de données qui reposent sur une technologie de stockage unique et peuvent être consultées et lues de différentes manières. « Nous assistons à une fusion du meilleur du relationnel et du NoSQL », déclare Matthew Groves, développeur et passionné de bases de données chez Couchbase.

MySQL est un acronyme pour sql et NoSQL. Un développeur peut créer une seule base de données contenant à la fois des données relationnelles et des documents JSON tout en y exécutant la même application. Les deux modèles de données peuvent être interrogés dans la même application, ce qui signifie que les résultats peuvent être dans une variété de formats, y compris tableau, tableau et JSON.

Bien que les deux bases de données ne puissent pas être remplacées à ce stade, elles le resteront probablement dans un avenir prévisible. Les bases de données NoSQL ne sont viables en remplacement des bases de données SQL que si elles peuvent être garanties pour maintenir la même vitesse de requête et pour fournir une cohérence immédiate.

En termes de cohérence des données, d'intégrité des données et de redondance des données, SQL est de loin supérieur à NoSQL pour les requêtes complexes en raison de l'adhésion de SQL aux propriétés ACID.

Comment Sql et Nosql fonctionnent-ils ensemble ?

Il n'y a pas de réponse définitive à cette question car cela dépend de l'application spécifique et du cas d'utilisation. Cependant, en général, SQL et NoSQL peuvent être utilisés ensemble pour se compléter mutuellement. Par exemple, SQL peut être utilisé pour des données hautement structurées et NoSQL peut être utilisé pour des données moins structurées. De plus, ils peuvent être utilisés pour partitionner les données afin que chaque type de base de données ne soit utilisé que pour les données pour lesquelles il est le mieux adapté.

Ils ne se font pas concurrence, mais NoSQL et NoSQL se complètent. Vous pouvez combiner NoSQL et SQL si vous comprenez ce que vous faites. Nous devrions envisager cet avenir, et il est probable qu'il se traduira par une explosion de l'innovation. Une base de données NoSQL, comme son nom l'indique, est une base de données qui n'est pas basée sur un système de gestion de base de données relationnelle traditionnel (RDBMS). MongoDB, Cassandra, HBase et Hadoop sont les bases de données NoSQL les plus utilisées aujourd'hui. Une base de données NoSQL est souvent présentée comme étant plus simple, plus rapide et moins chère qu'une base de données RDBMS traditionnelle . Un framework NoSQL, qui est une nouvelle approche open source de la gestion des données, a émergé ces dernières années.

Les bases de données NoSQL, les algorithmes d'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle (IA) font partie des dernières tendances technologiques des entreprises. Les normes pouvant prendre en charge à la fois les bases de données SQL et NoSQL deviendront de plus en plus importantes en raison de la demande croissante. NoSQL est le nom donné à un large éventail de nouvelles technologies de bases de données. De nombreuses entreprises qui utilisent des bases de données NoSQL pensent qu'elles sont meilleures que les bases de données traditionnelles. Comme NoSQL est de plus en plus utilisé, un ensemble unifié de normes sera nécessaire. En plus des bases de données NoSQL, les bases de données relationnelles traditionnelles ont un certain nombre de fonctionnalités que les bases de données NoSQL n'ont pas. De nombreuses organisations utilisent des bases de données NoSQL dans le cadre de leur infrastructure stratégique.

Les avantages et les inconvénients de chaque produit sont présentés, ainsi selon vos besoins, vous préférerez peut-être celui que vous préférez. Étant donné que de nombreuses applications Web nécessitent de grandes quantités de stockage et de récupération de données, les bases de données NoSQL peuvent être utilisées pour résoudre ces problèmes. La manière dont les données sont stockées et interrogées dans les bases de données NoSQL offre une grande flexibilité. Par rapport aux bases de données relationnelles traditionnelles, ces nouvelles technologies de base de données sont généralement plus performantes, nécessitent moins d'espace de stockage et nécessitent moins de gestion.

Les bases de données NoSQL gagnent en popularité en partie à cause de leurs nombreux avantages par rapport aux bases de données relationnelles traditionnelles. Les bases de données documentaires sont idéales pour stocker des données car elles stockent des données plutôt que des tables, ce qui leur permet d'être plus flexibles avec leur modèle de données. De plus, les bases de données NoSQL sont généralement plus rapides que les bases de données SQL en termes de stockage clé-valeur. Il est important de se rappeler, cependant, que les bases de données NoSQL peuvent ne pas prendre en charge les transactions ACID, ce qui peut entraîner une incohérence des données. Bien que les bases de données NoSQL présentent certains inconvénients, elles offrent généralement une variété d'avantages par rapport aux bases de données relationnelles traditionnelles.

Les avantages de SQL et Nosql

SQL convient aux grandes quantités de données structurées qui nécessitent le traitement de plusieurs lignes.
Une implémentation NoSQL est préférable pour les données qui n'ont pas de structure structurée et doivent être traitées de manière moins structurée.

Pouvons-nous utiliser SQL et Mongodb ensemble ?

MongoDB est simple d'accès et d'interrogation avec uniquement des instructions SQL grâce à la structure cohérente des tables et à la transformation sophistiquée de Data Virtuality, et le contenu peut être combiné avec d'autres sources de données telles que des bases de données relationnelles.

Mongo et SQL Server peuvent-ils être utilisés ensemble ? Mon objectif est de prendre l'habitude de rafraîchir Mongo toutes les 15 minutes. Je vous suggère de vous pencher sur cqrs (Command Responsibility Segregation) comme point de départ pour en savoir plus sur la méthode introduite par Greg Young. NCqrs est une implémentation open source prise en charge par GitHub. En conséquence, il y a deux bases de données : une à lire et une à écrire.

Vous devez penser aux éléments suivants lorsque vous utilisez MongoDB pour les rapports.
Le premier point à souligner est que MongoDB n'est pas une base de données relationnelle. Un rapport ne peut pas être généré en combinant deux tables. Si vous devez faire quelque chose que MongoDB est incapable de faire, vous pouvez surmonter cette limitation en utilisant un outil de création de rapports, mais gardez à l'esprit que cela nécessiterait une augmentation significative de la latence.
En plus de cela, MongoDB n'est pas une option de stockage rapide pour les données à lecture intensive. Si vos données sont intensives en lecture, il peut être préférable d'utiliser MySQL comme stockage principal plutôt que MongoDB comme solution de mise en cache ou de stockage intermédiaire. Ce faisant, vous accélérerez vos rapports.
Au final, MongoDB n'est pas une plateforme idéale pour l'entreposage de données. Si vous avez l'intention de créer un entrepôt de données à l'aide de MongoDB, il est préférable de rechercher d'autres plates-formes.

Est-il préférable d'apprendre Mongodb ou Sql ?

Si vous avez besoin d'une base de données relationnelle traditionnelle mais que vous disposez de données structurées, MySQL est un excellent choix. L'analyse en temps réel, la gestion de contenu, l'Internet des objets, le mobile et d'autres types d'applications sont tous possibles avec MongoDB.

Pouvez-vous interroger Nosql avec SQL ?

Les bases de données NoSQL ne sont pas basées sur le modèle relationnel et ne peuvent donc pas être interrogées à l'aide de SQL. SQL est un langage de requête pour les bases de données relationnelles et n'est pas compatible avec les bases de données NoSQL.

NoSQL n'utilise aucun SQL (ou tout autre langage de programmation d'ailleurs). SQL peut également être utilisé pour interroger en plus de SQL pour les requêtes. Les bases de données NoSQL ne sont généralement pas de nature relationnelle. Il existe de nombreux schémas NoSQL disponibles, notamment des magasins clé-valeur, des magasins de documents, etc. Les systèmes NoSQL peuvent également prendre en charge des schémas multimodèles en plus des schémas à modèle unique. Il s'agit d'une base de données non relationnelle qui peut être utilisée par les entreprises qui ont besoin de diverses sources de données. Une base de données NoSQL peut avoir sa propre interface unique ou partager une méthode de requête commune.

D'ici 2024, le marché du NoSQL aura augmenté de 207,2 % pour atteindre un total de 3,4 milliards de dollars. Le langage de requête CQL de Cassandra est destiné à être utilisé dans un cluster de serveurs répartis horizontalement. Bien que CQL et SQL partagent de nombreuses similitudes, la distinction la plus importante est que CQL ne peut pas effectuer de jointures sur des tables comme SQL. Dans une base de données normalisée, aucun champ ou colonne répétitive n'est présent. Une base de données dénormalisée inclut des champs répétitifs en plus de la clé de la table de base de données non normalisée dans les nouvelles tables de base de données. Les données dénormalisées sont préférées par les applications qui exécutent plusieurs requêtes JOIN sur de grandes tables. Il est possible que la dénormalisation se produise dans certaines situations.

Selon le théorème CAP, les bases de données distribuées ne peuvent pas garantir leur cohérence et leur disponibilité lorsqu'il existe des partitions réseau. Par conséquent, la cohérence peut être obtenue tout en augmentant l'évolutivité. Alors que les applications natives du cloud accordent plus d'importance à la sécurité de la disponibilité et à la tolérance de partition qu'à la cohérence de leur application, elles échouent souvent à le faire. Les modèles de conception de base de données, tels que ACID et BASE, diffèrent. Les transactions sont cohérentes avec ACID, ce qui indique que les données sont cohérentes tout au long du processus. Étant donné que les utilisateurs de base valorisent l'évolutivité avant toute autre chose, il est plus important pour eux de pouvoir utiliser le système au fil du temps. Une base de données NoSQL est généralement composée de B-Trees et de Log-Structured Merge Trees.

La séquence est plus utile pour les bases de données NoSQL car elle offre plus de valeur pour l'analyse que la vitesse. Les données denses sont un type de base de données qui nécessite l'ajout de presque tous les champs à une base de données. La séquestration de l'information permet d'identifier de grands groupes d'informations au milieu de cellules vides. ScyllaDB est une base de données NoSQL avec une architecture orientée colonnes qui fournit un schéma dynamique pour les données non structurées. Il utilise le langage de requête Cassandra (CQL) et le moteur de stockage de l'arborescence de fusion structurée en journal (LSM). Au lieu du SGBDR traditionnel, CQL permet un certain nombre d'opérations différentes, y compris des opérations conjointes entre les tables.

Nosql Vs Sql : quelle base de données convient à votre application ?

Une base de données NoSQL doit être conçue pour être à la fois rapide et flexible, ainsi que pour pouvoir évoluer. Il est possible qu'ils soient un excellent choix pour les applications qui nécessitent de grandes quantités de données, mais il est également possible qu'ils soient un excellent choix pour les applications qui nécessitent des requêtes complexes. Une base de données SQL peut être préférable si votre application nécessite des transactions fréquentes et volumineuses.