Les avantages et les inconvénients de l'utilisation de bases de données relationnelles et de bases de données NoSQL pour le stockage de métadonnées

Le débat entre les bases de données relationnelles et les bases de données NoSQL est un débat qui dure depuis de nombreuses années. Dans le passé, le débat était largement axé sur les performances et l'évolutivité. Cependant, ces dernières années, le débat s'est déplacé pour se concentrer sur les métadonnées. Il y a quelques considérations clés à prendre en compte lors de la décision d'utiliser une base de données relationnelle ou une base de données NoSQL pour stocker les métadonnées. Le premier est la taille et la complexité des métadonnées. Si les métadonnées sont petites et simples, une base de données NoSQL peut être un meilleur choix. Cependant, si les métadonnées sont volumineuses et complexes, une base de données relationnelle peut être un meilleur choix. La deuxième considération est la structure des métadonnées. Si les métadonnées sont très structurées, une base de données relationnelle peut être un meilleur choix. Cependant, si les métadonnées sont moins structurées, une base de données NoSQL peut être un meilleur choix. La troisième considération est l'interrogation des métadonnées. Si les métadonnées sont hautement interrogeables, une base de données relationnelle peut être un meilleur choix. Cependant, si les métadonnées sont moins interrogeables, une base de données NoSQL peut être un meilleur choix. Enfin, la quatrième considération est l'évolutivité des métadonnées. Si les métadonnées sont hautement évolutives, une base de données NoSQL peut être un meilleur choix. Cependant, si les métadonnées sont moins évolutives, une base de données relationnelle peut être un meilleur choix.

Les systèmes de base de données dotés à la fois de fonctionnalités relationnelles et NoSQL sont couramment utilisés dans les applications cloud natives. Les données sont stockées différemment et l'utilisateur n'est pas le même que le système. les données non structurées ou semi-structurées sont généralement stockées dans des paires clé-valeur ou des documents dans une base de données No-SQL. Étant donné que les banques de données NoSQL exécutent des temps de réponse inférieurs à la seconde dans les services à volume élevé, elles sont préférées aux autres types de banques de données. Lorsque vous interrogez un système cohérent pour un élément actuellement mis à jour, attendez cette réponse jusqu'à ce que toutes les répliques soient mises à jour avec succès. Si une réponse immédiate est renvoyée, il s'agit des données les plus récentes ; sinon, c'est la réponse la plus récente. Un nœud de réplication échoue si la tolérance de partition est définie, mais le système continuera de fonctionner.

La base de données en tant que service (DBaaS) est une application cloud native qui utilise une collection de services de données. Vous bénéficierez d'une sécurité, d'une évolutivité et d'une surveillance intégrées avec ces services. Chaque service pourrait bénéficier de sa propre machine virtuelle Azure qui pourrait également être configurée avec une base de données appropriée. Un microservice cloud natif peut utiliser une base de données relationnelle ou une base de données NoSQL en fonction des exigences en matière de données. Azure fournit quatre bases de données relationnelles gérées en tant que service (DBaaS) à ses clients. Les modèles offrent tous à la fois des capacités de paiement à l'utilisation et juste à temps. SQL Server est la base de données phare de Microsoft, ainsi que plusieurs alternatives open source.

En sélectionnant la quantité de cœurs de traitement, de mémoire et de stockage nécessaires pour une base de données Azure, vous pouvez en fournir un en quelques minutes. Microsoft tient sa promesse envers Azure en proposant une version gérée des bases de données open source populaires dans le cadre des offres open source de la plateforme. Les bases de données de niveau de calcul sans serveur sont automatiquement mises en pause pendant les périodes d'inactivité afin d'éviter les frais de stockage. À la suite de l'acquisition de Sun Microsystems par Oracle, une version gérée de MariaDB a été créée en tant que fork de MySQL. Dans le cadre du cloud Azure, vous pouvez exécuter une base de données relationnelle entièrement gérée sur la base de données Azure pour MariaDB. Le service est construit sur le moteur de serveur MariaDB Community Edition. Il est capable de gérer des charges de travail critiques avec des performances prévisibles et une mise à l'échelle dynamique.

Récupérez les bases de données PostgreSQL à partir de l'outil d'interface de ligne de commande ou d'Azure Data Migration Service. Vous pouvez spécifier les régions de base de données qui prennent en charge les écritures et les lectures dans CosmosDB au niveau global en autorisant le clustering actif/actif. Cosmos DB peut être utilisé pour migrer des bases de données Mongo, Gremlin ou Cassandra existantes sans modifier les données ou le code. Si vous utilisez le stockage Azure Table dans vos microservices, vous pouvez facilement migrer vers l'API Cosmos DB Table. Les cinq modèles de cohérence d'Azure Cosmos DB peuvent être visualisés dans la Figure 5-13. En utilisant ces options, vous pouvez faire des compromis granulaires basés sur la cohérence, la disponibilité et les performances. Vous pouvez voir à quel point vous êtes cohérent avec le tableau ci-dessous.

Jeremy Likness, responsable de programme chez Microsoft, fournit une explication détaillée des cinq modèles dans cette excellente présentation. La technologie NewSQL est une technologie de base de données émergente qui combine l'évolutivité distribuée de NoSQL avec la garantie ACID d'une base de données relationnelle. Les bases de données NewSQL sont conçues pour prospérer dans des environnements cloud éphémères, où les machines virtuelles sous-jacentes peuvent être redémarrées ou replanifiées à la demande à tout moment. Le chiffre précédent était basé sur des projets open source développés par la Cloud Native Computing Foundation. Un client peut utiliser des services pour adresser un ensemble de processus de base de données NewSQL identiques en tant qu'entrée DNS unique à l'aide des microservices. Nous pouvons évoluer sans perturber les applications existantes si nous dissocions les instances de base de données de l'adresse du service qui lui est associé. Lorsque vous demandez le même service en même temps, cela fonctionne toujours.

La capacité d'une base de données NoSQL à gérer un large éventail de structures de données facilite l'organisation des données. Une base de données NoSQL est souvent mieux adaptée au stockage et à la modélisation de données structurées, semi-structurées et non structurées dans la même base de données qu'une base de données traditionnelle .

Quelle est la combinaison la plus efficace des technologies NoSQL et des bases de données relationnelles ? Une grande partie des données est non structurée, certaines données non structurées étant jointes. La mise à l'échelle rapide et la prise en charge des transactions 2 sont requises dans le schéma.

Étant donné que les données des bases de données NoSQL sont simples à comprendre par rapport aux modèles de données utilisés dans les bases de données SQL , elles deviennent de plus en plus populaires. De plus, les développeurs peuvent apporter des modifications directes à la structure des données dans les bases de données NoSQL.

RDBMS est un bon choix lorsque les exigences de requête et de rapport sont particulièrement critiques. Les environnements NoSQL ont tendance à fournir de meilleures analyses en temps réel pour les données opérationnelles que les analyses traditionnelles. De plus, dans les cas où les données sont collectées à partir de plusieurs systèmes en amont afin de créer une seule application (plutôt que de simples rapports), NoSQL est un composant essentiel.

Quand utiliseriez-vous Nosql Vs Relational Database ?

Les transactions ne sont pas prises en charge par les bases de données NoSQL (elles ne prennent en charge que les transactions simples). Les données transactionnelles peuvent être stockées dans des bases de données relationnelles (sous forme de jointures ou de transactions). Lorsque des données à haut débit sont requises, des bases de données NoSQL sont utilisées. Lorsque les données sont limitées en vitesse, une base de données relationnelle est utilisée.

Il est essentiel de comprendre quelle technologie de base de données vous convient : les bases de données NoSQL sont plus adaptables et utilisables que les bases de données relationnelles en termes de traitement et d'évolution de la structure de plusieurs types de données. L'un des avantages des bases de données NoSQL est qu'elles sont plus faciles à gérer, à stocker et à modéliser des données structurées, semi-structurées et même non structurées. Les modèles de données peuvent être modifiés rapidement tout en conservant leur précision. Si vos données sont structurées ou se prêtent à une normalisation élevée, SQL peut être la meilleure option pour vous. Les bases de données NoSQL incluent une stratégie de mise à l'échelle qui leur permet de faire évoluer leur trafic sans avoir besoin de temps d'arrêt. Cela peut également impliquer des scénarios dans lesquels le nombre d'utilisateurs utilisant des applications mobiles pour accéder à vos bases de données fluctue considérablement.

Depuis l'introduction des bases de données NoSQL ces dernières années, un certain nombre de facteurs ont contribué à leur popularité. Le stockage flexible des données est l'une de leurs spécialités. Les RDMS traditionnels utilisent des structures de données statiques, alors que les meilleures pratiques dictent la création d'un schéma de base de données avant tout codage. Grâce aux bases de données NoSQL, le stockage des données devient plus flexible. Les systèmes sont utiles pour tout besoin d'information impliquant des points de données susceptibles d'être interconnectés et devant être gérés de manière sécurisée, cohérente et basée sur des règles. Ils peuvent être plus adaptables pour répondre aux besoins d'une application spécifique car ils ne sont pas liés à une structure spécifique. Les bases de données NoSQL, en plus de leur capacité à évoluer, deviennent de plus en plus populaires. Il est bien connu que les bases de données relationnelles sont sujettes à des problèmes d'évolutivité, qui peuvent être difficiles à gérer en raison d'un temps de réponse lent lorsque des changements de demande sont effectués, ainsi que d'un traitement lent en raison de grandes quantités de données. En ce qui concerne les bases de données NoSQL, cependant, elles sont plus agiles et peuvent gérer de grandes quantités de données sans être lentes. Malgré le fait que les bases de données relationnelles restent la norme de facto pour de nombreuses applications, les bases de données NoSQL deviennent rapidement populaires en tant que solution de stockage plus adaptable et évolutive.

Quand Nosql ne doit-il pas être utilisé ?

De plus, NoSQL ne prend pas en charge les opérations dynamiques. Les propriétés ACID d'un produit ne peuvent pas être garanties. Si vous devez effectuer des transactions financières, par exemple, les bases de données SQL peuvent être un bon choix. De plus, si votre application nécessite une flexibilité d'exécution limitée, vous devez éviter NoSQL.

Une base de données NoSQL est optimisée pour des tailles de stockage plus petites par rapport à une base de données NoSQL, ce qui réduit la consommation de CPU et de mémoire. Cela leur permet d'être plus adaptables et efficaces pour une utilisation à grande échelle. Plusieurs collections de données dénormalisées peuvent être difficiles à organiser et contenir des données en double. Un volume de données plus important est requis et il est plus difficile de mettre à jour tous les index, de synchroniser les nœuds, etc. Les serveurs NoSQL traditionnels sont conçus avec la cohérence éventuelle à l'esprit, de sorte que les modifications peuvent être transmises via des nœuds et des index sans avoir à attendre que la modification se propage. Quelques membres de la famille NoSQL , tels que RavenDB, peuvent créer leurs propres index en présence de la famille NoSQL. D'autres services MongoDB analyseront l'intégralité de la base de données sans utiliser de fichiers d'index.

Il est essentiel de créer une base de données NoSQL adaptée à chaque modèle d'accès. Lorsqu'ils sont inconnus ou changent fréquemment, cela peut nécessiter de repenser la structure de la base de données. Les bases de données NoSQL orientées document ne sont pas destinées à être consommées au niveau atomique, ce dont les systèmes OLAP ont besoin pour découper et découper vos données. Même si NoSQL manque de validation de l'intégrité des données (à l'exception du NoSQL basé sur des graphiques), To Be Continued peut être utilisé pour surmonter cela. En raison de son entrée tardive dans le protocole ACID, Amazon DynamoDB est arrivé un peu en retard dans le jeu.

Les bases de données NoSQL peuvent gérer de grandes quantités de données plus rapidement et plus efficacement que les bases de données relationnelles traditionnelles, et elles sont très rapides et faciles à configurer. Les bases de données NoSQL s'avèrent extrêmement bénéfiques pour les applications de données volumineuses. Les bases de données de cette catégorie sont conçues pour traiter très rapidement de grandes quantités de données, ce qui en fait une solution idéale pour les applications qui traitent beaucoup d'informations. Les données sont protégées par des bases de données NoSQL lorsque tous les autres composants de votre application côté serveur sont conçus pour fonctionner ensemble de manière transparente et rapide. Il existe souvent une meilleure alternative aux grandes bases de données qui stockent, modélisent et analysent des données structurées, semi-structurées et non structurées. En utilisant ce service, vous pourrez accéder aux informations sur les clients ou les ventes en quelques minutes. Il n'y a aucune raison de retarder l'utilisation des bases de données NoSQL pour les applications Big Data en ce moment. Les bases de données NoSQL sont une solution idéale si vous cherchez un moyen de stocker et de gérer de grandes quantités de données.

Nosql Vs. Sql : lequel convient à votre application ?

Bien que les bases de données NoSQL ne fonctionnent pas toujours bien, elles offrent des avantages tels que la flexibilité et les performances. Si vous avez besoin d'un grand nombre de transactions ou si vous souhaitez faire évoluer votre application, les bases de données NoSQL peuvent constituer une meilleure option. Toutefois, si vous avez besoin d'une base de données sécurisée et prenant en charge les instructions SQL standard, une base de données SQL peut être la meilleure option.

Quand utiliser la base de données relationnelle Vs Nosql

Il n'y a pas de réponse définitive à cette question, car cela dépend des besoins spécifiques du projet. Cependant, en général, les bases de données relationnelles conviennent mieux aux projets qui nécessitent des requêtes ou des transactions complexes, tandis que les bases de données NoSQL conviennent mieux aux projets qui nécessitent une évolutivité élevée ou des données en temps réel.

De nombreuses applications modernes nécessitent des bases de données NoSQL (bases de données non SQL) plutôt que des bases de données relationnelles. Les bases de données NoSQL sont décentralisées dans leurs méthodes de stockage des données, contrairement aux bases de données relationnelles. Une nouvelle application ou un nouveau service, par exemple, peut nécessiter l'utilisation de NoSQL pour gérer son lancement. Une base de données NoSQL, par opposition à un seul serveur monolithique, peut être mise à l'échelle horizontalement sur plusieurs hôtes. Par conséquent, il est plus rentable et plus rapide de migrer les bases de données NoSQL pour répondre à la demande de croissance continue. Les organisations qui migrent leurs bases de données vers le cloud ont également beaucoup plus intérêt à utiliser NoSQL car il est décentralisé. Plutôt que d'utiliser des transactions verrouillées, les modèles NoSQL se préoccupent de maintenir la cohérence et les performances. Cela améliore ses performances lorsqu'un grand nombre d'utilisateurs nécessitent un accès simultané. Une base de données relationnelle reste le meilleur choix pour les entreprises qui ont besoin de données prévisibles et structurées avec un nombre limité d'utilisateurs ou d'applications.

Fragmentation des données : Une base de données relationnelle peut être utilisée pour gérer la fragmentation des données. Ce système organise les données dans des tables et fournit des schémas qui définissent les relations entre elles. Si vous utilisez une base de données relationnelle, vous pouvez également joindre des tables afin d'obtenir les données dont vous avez besoin. La fragmentation des données est un problème que les bases de données non relationnelles ne résolvent pas. Des données désorganisées sont préférables à des données correctement organisées.
En termes de performances, une base de données relationnelle récupère les données plus rapidement qu'une base de données non relationnelle. Il peut également traiter un grand volume de données.

Vers Sql ou Nosql ?

Les avantages des bases de données relationnelles vont bien au-delà de la gestion et du traitement des données. Cependant, il peut y avoir des cas où les bases de données NoSQL seraient un meilleur choix. La base de données NoSQL, par exemple, est souvent plus évolutive et offre de meilleures performances que les bases de données traditionnelles. De plus, la flexibilité et la facilité d'utilisation de leurs modèles de données, ainsi que leur capacité à fonctionner dans des environnements cloud, en font un outil efficace pour un développement d'applications plus rapide. Il est essentiel de prendre en compte les exigences de l'application lors de la sélection d'une solution de stockage de données. Dans certains cas, il peut être préférable d'utiliser une base de données relationnelle, mais dans d'autres, il peut être préférable d'utiliser une base de données NoSQL. Cependant, il est toujours préférable de comparer les performances des solutions de stockage potentielles afin de s'assurer qu'elles répondent aux besoins de l'application.

Nosql vs cas d'utilisation relationnels

Les bases de données Nosql sont conçues pour l'évolutivité et sont souvent utilisées pour gérer de grandes quantités de données. Ils sont également utiles dans les situations où les données ne sont pas bien structurées ou lorsque le schéma change constamment. Les bases de données relationnelles conviennent mieux aux applications où les données sont bien structurées et le schéma est relativement stable.

NoSQL, en plus de SQL, est utilisé pour d'autres types de stockage plutôt que pour simplement stocker des données. Base de données qui n'est pas directement liée à la base de données relationnelle. Les bases de données NoSQL ne sont plus limitées à l'approche rigide et tabulaire des bases de données relationnelles traditionnelles. Choisir entre une base de données NoSQL et une base de données traditionnelle n'est pas toujours une décision facile. Les fraudeurs sont à la fois audacieux et adaptables. Pour briser le sceau, ils cherchent constamment de nouvelles façons de le faire. Vous devez analyser de grandes quantités de données historiques et en direct en temps réel.

Il dispose de capacités de paiement en temps réel disponibles pour 19 des 20 plus grandes banques du monde. Leur volume de transactions est extraordinaire, avec des billions de dollars transférés chaque jour. Plus que de simples informations transactionnelles peuvent être analysées afin de détecter et d'authentifier les identités. Dans cet environnement, la flexibilité d'une base de données NoSQL est requise ; tout type d'élément de données peut y être rapidement ajouté. Il a été démontré que les bases de données NoSQL sont hautement fiables et prévisibles, avec une évolutivité prévisible, rentable et horizontale. Dans les expériences client personnalisées et rapides d'aujourd'hui, les bases de données NoSQL ne sont plus un avantage distinct. Macquarie Bank a pu se développer rapidement à partir d'un manque de présence dans la banque de détail pour devenir l'un des principaux concurrents de l'espace bancaire numérique en deux ans. Comment puis-je trouver des cas d'utilisation sans SQL ? Planifiez une démo pour DataStax Astra DB, une base de données Nosql basée sur Apache Cassandra.