Les avantages et les inconvénients de l'utilisation d'un champ ID dans une base de données NoSQL

Les bases de données Nosql sont souvent utilisées pour leur évolutivité et leur flexibilité. Cependant, lorsqu'il s'agit d'utiliser un champ id, il y a un débat quant à savoir si les bases de données nosql doivent en utiliser un ou non. D'une part, certains soutiennent qu'un champ id n'est pas nécessaire dans une base de données nosql. En effet, les bases de données nosql sont souvent conçues pour être évolutives et un champ id peut ajouter une complexité inutile. De plus, les bases de données nosql sont souvent plus flexibles que les bases de données relationnelles, et cette flexibilité peut être entravée par l'utilisation d'un champ id. D'autre part, d'autres soutiennent qu'un champ id est essentiel dans une base de données nosql. En effet, un champ id peut aider à garantir l'intégrité des données et peut être utilisé pour suivre les modifications. De plus, un champ id peut être utilisé pour améliorer les performances, car il peut aider à indexer les données. En fin de compte, la décision d'utiliser ou non un champ id dans une base de données nosql est un sujet de débat. Il y a des avantages et des inconvénients à utiliser un champ id, et la décision d'en utiliser un ou non doit être basée sur les besoins spécifiques de la base de données.

Chaque document d'une collection MongoDB doit avoir un champ _id unique utilisé comme clé primaire. L'insertion d'un document sans le champ _id entraîne la génération automatique d'un ObjectID par le pilote MongoDB.

Tous les documents MongoDB doivent avoir un champ *id rempli. Lorsqu'un document n'a pas reçu de valeur _id, MongoDB en générera une automatiquement.

Je ne sais pas pourquoi les identifiants MongoDB ne sont pas exposés au monde extérieur de la même manière que ceux-ci. Il est toujours préférable de valider votre entrée et de ne laisser personne non autorisé accéder à votre base de données sans une sécurité adéquate.

Pourquoi Nosql n'est pas bon pour les transactions ?

L'une des critiques les plus courantes des bases de données NoSQL est le manque de prise en charge ACID (atomicité, cohérence, isolation et durabilité) pour les transactions de documents multiples. Étant donné que le schéma doit être conçu pour prendre en charge l'atomicité d'un seul enregistrement, il est acceptable pour de nombreuses applications.

Malgré le fait que les solutions NoSQL ont moins de sémantique transactionnelle que les bases de données relationnelles, elles fournissent toujours des opérations atomiques pour certaines fonctions. Si vous êtes à l'aise avec Node.js ou Ruby/Rack, Heroku.com est un excellent endroit pour commencer avec une petite maquette. Comme il s'agit d'une nouvelle fonctionnalité, je ne l'ai pas encore implémentée. Les propriétés ACID d'une transaction sont requises pour que la base de données puisse effectuer des opérations utilisateur. Parce que la plupart des outils NoSQL simplifient les critères de cohérence utilisés par les opérations, ils facilitent la mise à l'échelle. Il est essentiel d'utiliser des bases de données SQL/ACID en mémoire, orientées colonnes et distribuées, telles que VoltDB, à cette fin. Il est possible de le faire en utilisant des "transactions optimistes", mais je vous conseille de comprendre les garanties d'atomicité de l'implémentation de la base de données (par exemple, quels types d'opérations sont atomiques et lesquelles ne le sont pas).

J'ai entendu dire qu'il y avait eu des discussions en ligne sur les transactions HBase. C'est à propos de quoi? Selon NoSQL, les magasins de données clé/valeur sont généralement utilisés : vous pouvez l'implémenter dans votre RDBMS préféré et conserver les bonnes choses comme les propriétés de transaction, la prise en charge ACID, la prise en charge DBA, etc., tout en reconnaissant les avantages des performances et de la flexibilité de NoSQL. . S'il prend en charge les transactions de comparaison et de contraste, les solutions NoSQL peuvent être combinées avec des transactions optimistes.

D'une manière générale, les bases de données NoSQL se distinguent par leurs performances, leur évolutivité, la disponibilité des données et leur gestion. Le terme bases de données « nosql » ne fait pas uniquement référence aux bases de données SQL. Ces produits sont disponibles dans une variété de styles, dont chacun est destiné à répondre aux besoins d'un client spécifique. Les bases de données de documents, par exemple, peuvent stocker une grande quantité de données textuelles. Elles sont mieux adaptées aux performances et à l'évolutivité que les bases de données traditionnelles car elles ne nécessitent pas le même niveau de cohérence et de redondance des données que les bases de données traditionnelles. Une base de données clé-valeur peut être utilisée pour stocker une grande quantité de données en peu de temps sans avoir à synchroniser plusieurs serveurs. De plus, en raison de leur haut niveau d'accès aux données, ils offrent d'excellentes performances et évolutivité. Parce qu'elles sont si volumineuses, les bases de données à colonnes larges sont idéales pour stocker des données qui doivent être recherchées rapidement. Parce qu'ils peuvent gérer de gros volumes de données, ils offrent d'excellentes performances et évolutivité. Les bases de données de graphes sont un nouveau champ NoSQL qui utilise un format de graphe pour stocker les données. Les bases de données NoSQL, en général, offrent un certain nombre d'avantages par rapport aux bases de données relationnelles traditionnelles. Ils sont plus rapides, plus évolutifs et plus disponibles que les autres types de plates-formes de traitement de requêtes, ce qui en fait une meilleure option pour les requêtes complexes.

Nosql a-t-il besoin d'un schéma ?

NoSQL inclut-il un schéma ? Les schémas de base de données pour les bases de données NoSQL ne sont pas aussi rigides que ceux des bases de données relationnelles. Chacun des quatre principaux types de bases de données NoSQL stocke les données d'une manière différente.

Les bases de données NoSQL ont-elles besoin de schémas ? Cette nouvelle discipline dans les bases de données NoSQL fait sensation. NoSQL a principalement comblé un vide dans SQL que SQL n'a pas pu combler. Étant donné que NoSQL peut stocker des données dans une variété de modèles de données, aucun schéma n'est nécessaire. Il est essentiel de trouver un équilibre entre un code capable de gérer plusieurs tâches et un code suffisamment flexible pour toutes les gérer. Les clés primaires sont les données que la base de données interrogera, et elles doivent être conçues avant que la base de données puisse les interroger. Il peut inclure des descriptions d'entités commerciales, des spécifications d'exigences d'utilisateur et des modèles de requête.

L'étape suivante vous permettra de mieux comprendre l'implémentation des clés primaires de chaque base de données NoSQL. Si NoSQL est laissé à lui-même, cela peut souvent entraîner l'anarchie, entraînant la formation d'un schéma. Il est possible d'utiliser le schéma comme cadre. Il n'est pas nécessaire de concevoir les index car, comme dans les étapes précédentes, le prix est déterminé par le nombre que vous sélectionnez.

La popularité croissante des bases de données NoSQL a diverses raisons. Ils sont considérés comme des structures de stockage sans schéma, permettant plus de flexibilité. De plus, ces bases de données exécutent généralement des fonctions d'indexation et de récupération très rapidement, ce qui les rend idéales pour l'analyse des données.

Les avantages et les inconvénients de l'utilisation de schémas dans les bases de données Nosql

Les schémas sont utilisés dans les bases de données NoSQL pour diverses raisons, bien qu'ils présentent certains inconvénients. Les schémas peuvent être utiles lors de la conception de bases de données et de l'application de leur structure à l'utilisateur. les schémas, d'autre part, peuvent être utilisés pour empêcher la saisie et la manipulation des données. Les schémas ne sont pas requis pour la majorité des bases de données NoSQL, mais ils peuvent être bénéfiques pour des types de données spécifiques.

Qu'est-ce qui ne s'applique pas à Nosql ?

Les bases de données Nosql sont souvent utilisées lorsque l'évolutivité est plus importante que la cohérence des données.
Elles peuvent gérer de grandes quantités de données et sont souvent plus rapides que les bases de données relationnelles.
Les bases de données Nosql ne sont pas liées par les règles des bases de données relationnelles et peuvent donc être plus flexibles.
Cependant, cette flexibilité peut également rendre les bases de données nosql plus difficiles à interroger.

SQL est fréquemment utilisé dans la gestion des données structurées. Il a une base solide dans la théorie des bases de données relationnelles, ce qui le rend idéal pour l'analyse des données et la création de rapports.
Il est bien adapté à la gestion de données non structurées dans un système NoSQL. La dénormalisation est la norme de dénormalisation d'un système NoSQL qui est "adoptée par la communauté" par la communauté.
Les systèmes NoSQL sont meilleurs que les systèmes SQL pour diverses raisons. Ils sont plus rapides et plus faciles à mettre à l'échelle, moins sujets à la corruption des données et offrent une plus grande flexibilité dans la manière d'accéder aux données.
Les technologies SQL et NoSQL sont complémentaires à bien des égards. Chaque personne est unique en ce sens qu'elle a des forces et des faiblesses distinctes. En fin de compte, les besoins de l'application doivent être pris en compte pour décider de la meilleure solution.

Avantages de Nosql

Les bases de données NoSQL présentent de nombreux avantages par rapport aux bases de données relationnelles traditionnelles. Ils sont plus évolutifs, peuvent être distribués plus facilement et sont généralement plus performants. Ils sont également souvent plus flexibles en termes de schéma de données, ce qui les rend plus faciles à utiliser pour de nombreuses applications.

Les bases de données relationnelles traditionnelles ont été conçues dans un but précis, tandis que les bases de données NoSQL sont conçues pour des raisons de commodité. Les bases de données NoSQL sont généralement plus grandes et plus stables que les bases de données relationnelles. La flexibilité et la facilité d'utilisation de leurs modèles de données les rendent idéaux pour les environnements de cloud computing, où le développement par rapport au modèle relationnel peut être plus rapide. Lorsqu'un ensemble de données est stocké ou récupéré, il faut moins de temps pour que les transformations se produisent. Presque tous les types de données peuvent maintenant être facilement stockés et récupérés. Les développeurs contrôlent généralement le schéma de nombreuses bases de données NoSQL. En conséquence, la base de données est plus facile à adapter à de nouveaux types de données.

Les données des bases de données NoSQL sont stockées dans des formats natifs, ce qui signifie que les développeurs n'ont pas besoin de les convertir en formats stockables. Un grand nombre de bases de données NoSQL sont développées en étroite collaboration avec un grand nombre de développeurs. L'utilisation d'ordinateurs en cluster dans la mise en œuvre d'une base de données permet à la base de données d'étendre et de réduire automatiquement sa capacité.

Les entreprises qui ont besoin d'agilité, de performances et d'évolutivité adoptent de plus en plus les bases de données NoSQL. MongoDB, une base de données NoSQL, peut stocker de grands ensembles de données et fournir des analyses exploratoires et prédictives en temps réel, qui sont toutes deux d'excellentes fonctionnalités.

Nosql signifie

Quelle est la portée d'une base de données NoSQL ? Au lieu de colonnes et de lignes dans une base de données relationnelle, les informations des bases de données NoSQL sont stockées dans des documents JSON. NoSQL ne peut être défini que comme « non seulement SQL », mais aussi « pas de SQL du tout ».

Les données sont stockées dans des bases de données NoSQL plutôt que dans des bases de données relationnelles traditionnelles car elles sont plus simples à lire. Les types de documents, les types de valeurs-clés, les types de colonnes larges et les graphiques sont les plus courants. En raison de la baisse rapide des coûts de stockage, les bases de données NoSQL ont gagné en popularité ces dernières années. Les développeurs peuvent les utiliser pour stocker de grandes quantités de données non structurées et bénéficier d'une grande flexibilité. Les bases de données documentaires, les bases de données clé-valeur, les magasins à colonnes étendues et les bases de données graphiques ne sont que quelques-unes des fonctionnalités disponibles dans les bases de données NoSQL. Une requête à grande vitesse peut être complétée sans avoir besoin de jointures. Un large éventail de cas d'utilisation peut être utilisé, du plus critique (comme les données financières) au plus léger (comme la conservation des lectures IoT d'un bac à litière intelligent pour chat).

Dans ce didacticiel, nous examinerons les avantages et les inconvénients des bases de données NoSQL. De plus, nous examinerons certaines des idées fausses NoSQL les plus courantes. Selon les data scientists de DB-Engines, MongoDB est la base de données non relationnelle la plus populaire au monde. Dans ce tutoriel, nous allons vous montrer comment interroger une base de données MongoDB sans ordinateur. Un cluster est un emplacement où les bases de données MongoDB sont stockées. Une fois Atlas configuré, vous pouvez commencer à stocker des données. Si vous préférez, vous pouvez utiliser Atlas Data Explorer, MongoDB Shell ou MongoDB Compass pour créer votre propre base de données, ou vous pouvez utiliser votre langage de programmation préféré.

Ce scénario vous verra importer les exemples de données d'Atlas. Les bases de données NoSQL présentent un certain nombre d'avantages en plus des modèles de données flexibles, de la mise à l'échelle horizontale, des requêtes ultra-rapides et de la facilité d'utilisation. L'explorateur de données peut être utilisé pour insérer de nouveaux documents, modifier des documents existants et les supprimer. À l'aide d'un cadre d'agrégation, vous pouvez effectuer un large éventail d'analyses de données. La représentation graphique des données dans Atlas et Atlas Data Lake est l'un des moyens les plus simples de les visualiser.

Les performances de DynamoDB sont également élevées dans les applications qui nécessitent un accès rapide aux données, telles que celles qui nécessitent un débit très élevé. Il y a jusqu'à 10 millions d'articles par cluster et jusqu'à 1 million d'articles par table dans ce jeu. DynamoDB a la capacité de stocker des données à long terme sans crainte de corruption ou de perte. Cloud Bigtable, un service de base de données NoSQL hautement performant, est entièrement géré et accessible avec une disponibilité de 99 %. Les données sont accessibles rapidement et de manière fiable dans les charges de travail analytiques et opérationnelles importantes. Bigtable est utilisé dans diverses charges de travail et est accessible via AWS Management Console, l'AWS CLI ou NoSQL WorkBench . De plus, Bigtable peut stocker des données pendant de longues périodes sans se soucier de la corruption ou de la perte de données.

Les avantages des bases de données Nosql

Étant donné que les bases de données NoSQL stockent les données dans des structures de données plus simples et moins complexes, elles deviennent de plus en plus populaires par opposition aux bases de données SQL, qui utilisent des structures de données plus complexes. De plus, les bases de données NoSQL permettent aux développeurs de modifier directement la structure des données eux-mêmes.

Qu'est-ce que la base de données Nosql

Une base de données NoSQL est une base de données non relationnelle qui n'utilise pas la structure de base de données relationnelle traditionnelle basée sur des tables. Les bases de données NoSQL sont souvent utilisées pour le stockage de données à grande échelle et sont conçues pour être évolutives et faciles à utiliser.

Non seulement NoSQL traite SQL, mais il traite également d'autres aspects du système. Les systèmes de bases de données basés sur des algorithmes connus sous le nom de NoSQL sont divisés en quatre types. Il existe une différence significative dans les types de modèles de données utilisés par les types NoSQL . Les bases de données NoSQL n'existent pas et il s'agit d'une fonctionnalité NoSQL courante. La structure des données, le regroupement des données, la réplication et la cohérence sont tous nécessaires pour des résultats cohérents. Il est idéal pour gérer la persistance des sessions et la mise en cache dans les applications Web à l'aide de bases de données clé-valeur. Lorsque vous examinez les données par colonnes, les grandes colonnes sont idéales pour les magasins à grandes colonnes.

L'API, le modèle de données, les exigences de schéma, l'évolutivité et l'intégrité des données sont les cinq facteurs les plus importants pour déterminer lequel est le meilleur, NoSQL ou SQL. La plate-forme de base de données NoSQL permet la génération de données de forme libre ou sans schéma. En raison de la flexibilité accrue de cette approche, les programmeurs peuvent raccourcir le temps nécessaire pour terminer un projet. Les bases de données NoSQL et SQL utilisent toutes deux des approches différentes pour garantir l'intégrité des données lorsqu'elles sont créées, lues, mises à jour et supprimées par les utilisateurs et les applications. Lorsqu'elles sont exécutées dans un état de base de données cohérent, il est possible d'effectuer des transactions cohérentes tant dans leur qualité que dans leur effet. Certaines bases de données antérieures au système de gestion relationnelle (RDBMS) étaient connues sous le nom de bases de données NoSQL. Les applications cloud et Web sont plus communément appelées bases de données à grande échelle, conçues au début des années 2000 pour prendre en charge le clustering de bases de données à grande échelle.

En conséquence, les bases de données NoSQL sont plus adaptables et flexibles pour répondre aux besoins des entreprises modernes. DynamoDB ne fait pas exception. Étant donné que ce système est conçu dans un souci d'évolutivité, il peut être mis à l'échelle pour prendre en charge des utilisateurs supplémentaires tout en restant stable en termes de performances. De plus, en raison de sa facilité d'utilisation, vous pouvez commencer tout de suite.
Si vous avez besoin d'une base de données capable de gérer de grandes quantités de données, DynamoDB est celle qu'il vous faut.

Bases de données Nosql : un bon choix pour les applications avec de gros volumes de données

MongoDB, DynamoDB, Cassandra, Redis et HBase font partie des bases de données NoSQL les plus populaires . Les applications Web, les sites de commerce électronique, les applications mobiles et le Big Data peuvent tous stocker des données en les utilisant. Pour les applications avec de gros volumes de données, une faible latence et des modèles de données flexibles, les bases de données NoSQL sont un excellent choix. Ils sont optimisés pour les applications qui nécessitent de gros volumes de données, une faible latence et des modèles de données flexibles, et ils peuvent être activés en assouplissant certaines restrictions de cohérence des données dans d'autres bases de données.

Base de données Nosql contre SQL

Les bases de données SQL sont évolutives verticalement, tandis que les bases de données NoSQL sont évolutives horizontalement. Une base de données basée sur des tables est SQL, tandis qu'une base de données NoSQL est une base de données de documents, de valeurs-clés, de graphiques ou de magasins à grandes colonnes. Les bases de données SQL surpassent les bases de données NoSQL dans les transactions multilignes, tandis que les bases de données NoSQL surpassent les bases de données SQL en termes de données non structurées, telles que les documents ou JSON.

La fin des années 2000 a été un moment décisif dans le développement des bases de données NoSQL, car elles se concentraient sur la mise à l'échelle, les résultats de requêtes rapides et la simplification de la programmation. Une base de données NoSQL peut évoluer horizontalement, possède des modèles de données faciles à utiliser et est suffisamment flexible pour permettre aux développeurs de créer des solutions. Les bases de données SQL (langage de requête structuré) avec des schémas rigides, complexes et tabulaires, ainsi qu'une mise à l'échelle verticale coûteuse, sont des bases de données relationnelles courantes accessibles via SQL. Dans MongoDB 4.0, la prise en charge des transactions ACID multi-documents a été ajoutée et MongoDB 4.2 a étendu les transactions ACID multi-documents pour couvrir plusieurs clusters MongoDB . Le tableau suivant présente les modèles de données dans leur intégralité. Les données des bases de données NoSQL sont généralement optimisées pour les requêtes plutôt que pour la réduction de la duplication des données. La compression est également disponible dans certains No.

Non. Des bases de données SQL pour réduire les empreintes de stockage. Les bases de données de graphes sont excellentes pour étudier les relations, mais elles peuvent ne pas être en mesure de fournir les mêmes informations pour un usage quotidien. Dans le livre blanc Où utiliser MongoDB, vous apprendrez à utiliser MongoDB dans votre contexte. La façon la plus simple de commencer est avec MongoDB Atlas, qui est l'une des bases de données NoSQL les plus populaires. Vous pouvez apprendre MongoDB en ligne gratuitement à l' Université MongoDB , qui vous guidera pas à pas tout au long du processus.

Malgré le fait que les bases de données NoSQL possèdent de nombreuses fonctionnalités excellentes, elles ne peuvent pas être parfaites. L'un des problèmes de ces bases de données est qu'elles ne sont pas toujours cohérentes, ce qui signifie que les données qui y sont stockées peuvent différer des données recherchées. La base de données devra passer au crible toutes les données afin de trouver les informations requises, ce qui peut entraîner des problèmes de vitesse de requête.
Les bases de données NoSQL peuvent être utilisées pour résoudre des problèmes spécifiques pour certaines applications, mais elles ne fonctionnent pas toujours bien pour toutes les applications. Malgré sa facilité de développement et de maintenance, MySQL reste le choix le plus populaire pour la plupart des applications.

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

Les bases de données SQL sont plus stables et sécurisent les données. Ils sont plus appropriés pour les transactions lourdes et complexes tout en étant plus efficaces. Malgré cela, les bases de données NoSQL présentent de nombreux avantages, tels que la flexibilité des modèles de données, la capacité de mise à l'échelle horizontale, la capacité d'interroger incroyablement rapidement et la facilité d'utilisation.

Bases de données Nosql

Les bases de données NoSQL sont des bases de données qui n'utilisent pas le modèle de base de données relationnelle traditionnel . Au lieu de cela, ils utilisent une variété de modèles différents, y compris clé-valeur, document, colonne et graphique. Les bases de données NoSQL sont souvent plus évolutives et performantes que les bases de données relationnelles, et sont souvent mieux adaptées aux applications Big Data.

Les bases de données documentaires, plutôt que les bases de données relationnelles, contiennent des données. Les natures flexibles, évolutives et adaptables de ces solutions leur permettent de répondre aux besoins des entreprises de toutes tailles. Une base de données NoSQL peut être utilisée pour stocker de grandes quantités de données dans une variété de formats, y compris des bases de données de graphes et des bases de données de documents purs. Les organisations Global 2000 adoptent rapidement les bases de données NoSQL pour alimenter les applications critiques. L'une des raisons en est qu'il existe cinq grandes tendances qui sont trop difficiles à gérer pour la plupart des bases de données relationnelles. Les types de bases de données telles que relationnelles et Web sont souvent une source majeure de conflit car ils ne prennent pas très bien en charge le développement agile en raison de leurs structures de données fixes. Le modèle d'application définit un modèle de données NoSQL.

Une base de données NoSQL ne spécifie pas comment les données doivent être modélisées. Dans une base de données orientée document, JSON est le format le plus largement utilisé pour stocker des données. Il réduit le besoin d'utiliser des frameworks ORM et rend le développement d'applications plus rapide et plus facile. N1QL (prononcé nickel) a été introduit dans Couchbase Server 4.0 en tant que langage de requête SQL vers JSON. Il prend non seulement en charge les instructions SELECT / FROM / WHERE standard, mais il peut également prendre en charge l'agrégation (GROUP BY), le tri (SORT BY), les jointures (LEFT OUTER / INNER) et d'autres types d'instructions. Une base de données distribuée NoSQL a le potentiel de fournir des avantages opérationnels convaincants car elle est conçue avec une architecture évolutive et ne nécessite aucun point de défaillance. Alors que de plus en plus de clients interagissent avec les entreprises en ligne, il devient de plus en plus difficile de maintenir la disponibilité sur les plateformes Web et mobiles.

La majorité des bases de données NoSQL sont simples à installer, configurer et mettre à l'échelle. Ils ont été conçus dans le but de diffuser un large éventail d'instructions écrites et orales. Ils peuvent fonctionner à grande ou petite échelle, et ils peuvent gérer et surveiller des clusters de toutes tailles. Une base de données NoSQL, qui peut être distribuée ou répliquée à partir de plusieurs emplacements, ne nécessite aucun logiciel distinct pour fonctionner. De plus, il permet le basculement immédiat des applications via des routeurs matériels ; les applications n'ont pas besoin d'attendre que la base de données détecte un problème et effectue sa propre récupération. Alors que les applications Web, mobiles et Internet des objets (IoT) gagnent en popularité, les bases de données NoSQL deviennent de plus en plus importantes.

Qu'est-ce qu'un exemple de Nosql ?

Les bases de données NoSQL basées sur des colonnes incluent Cassandra, HBase et Hypertable.

Comment Nosql alimente les grandes entreprises

Il existe une demande croissante pour NoSQL en tant que puissante technologie de stockage de données. Ryanair, Marriott et Gannett ne sont que quelques-unes des grandes entreprises qui utilisent NoSQL. En raison de la capacité de NoSQL à gérer de grandes quantités de données en peu de temps, il est particulièrement utile pour les applications mobiles et les systèmes de réservation.

Mongo DB

MongoDB est un puissant système de base de données orienté document. Il dispose d'une fonction de recherche basée sur un index qui rend la récupération des données rapide et facile. MongoDB offre également une fonctionnalité d'évolutivité, lui permettant de gérer des données à grande échelle.

D'un côté du monde du backend, il y a MongoDB, tandis que de l'autre, il y a la base de données SQL. Ce dernier peut gérer des données non structurées, tandis que le premier peut gérer des données structurées. Il y a de nombreux avantages et inconvénients à chacun, et ils peuvent être utilisés dans une variété d'applications. Dans cet article, nous verrons en détail ce qu'est MongoDB et en quoi il diffère des bases de données SQL. Jusqu'aux années 2000, les bases de données SQL étaient la norme de facto en matière de requête et d'analyse. Le boom d'Internet et du Web 2.0 a entraîné une quantité massive de données non structurées. Ce type de données n'a pas pu être correctement mappé à des schémas de type table.

Les bases de données NoSQL sont devenues populaires à cette époque. La cohérence, la disponibilité et la partition sont les trois principaux composants de MongoDB basés sur le théorème CAP. Contrairement aux bases de données SQL, qui incluent les propriétés ACID, le théorème CAP s'applique à MongoDB. Il utilise du matériel de base pour s'exécuter sur un cluster et réplique les données sur les nœuds pour une disponibilité et une fiabilité élevées. Bien que de nombreuses données générées par les applications Internet et les appareils IoT ne puissent pas être stockées dans une base de données traditionnelle, elles génèrent des données non structurées. L'interrogation de documents est prise en charge par MongoDB, mais elle est sous-développée et limitée. Si MongoDB ne suffit pas pour l'analyse, nous pouvons utiliser une base de données relationnelle plutôt que MongoDB pour charger les données et y exécuter les requêtes familières.

Tableau, Cognos et d'autres outils de Business Intelligence populaires sont des exemples d'outils de Business Intelligence populaires qui utilisent le connecteur MongoDB BI. Un entrepôt de données est un excellent choix, mais il peut aussi être coûteux et limité dans sa portée. De plus, ils peuvent entraîner la conversion de vos données en schéma relationnel en vous obligeant à utiliser des bases de données NoSQL. Le connecteur MongoDB est une bonne option si vous souhaitez connecter votre outil de BI existant à MongoDB. De multiples sources de données hétérogènes rendent difficile la connexion de données provenant de plusieurs sources. Vous pouvez également créer une application Python qui se connecte à MongoDB, en collecte des données et effectue des analyses. Lorsque nous exécutons PyMongo sur MongoDB, nous pouvons récupérer des données de la base de données et les réécrire dans MongoDB. C'est peut-être mieux qu'un entrepôt de données, mais l'analyse exploratoire fonctionnerait bien et les applications commerciales pourraient ne pas être le meilleur point de départ.

Mongodb : la meilleure base de données pour les données non structurées

La nature déclarative de cette base de données NoSQL la rend adaptée au stockage de données de type JSON. Le modèle de données de MongoDB prend en charge le stockage de données non structurées, ainsi que l'indexation complète, ainsi que des API riches et intuitives pour la réplication et l'indexation des données. MongoDB, contrairement aux serveurs SQL, est plus rapide et plus élastique. MongoDB ne prend pas en charge les JOIN ou les transactions globales, contrairement au serveur SQL. Les serveurs MS SQL ne traitent généralement qu'une petite quantité de données, tandis que MongoDB gère des volumes beaucoup plus importants. MongoDB utilise JSON pour enregistrer des données non structurées.