La bonne solution de base de données pour votre projet

Il n'y a pas de réponse unique à cette question, car la meilleure solution de base de données pour un projet donné dépend d'un certain nombre de facteurs. Cependant, en général, les bases de données SQL conviennent mieux aux données structurées faciles à interroger et les bases de données nosql conviennent mieux aux données non structurées faciles à mettre à l'échelle.

Les données constituent l'épine dorsale de tout sous-domaine de la science des données. Les données sont généralement stockées dans un système de gestion de base de données (SGBD) si vous en avez besoin. Le langage SGBD est requis pour l'interaction et la communication avec le SGBD. SQL est le langage de programmation utilisé pour interagir avec les SGBD (les bases de données NoSQL structurées sont un autre nom pour un type de base de données qui gagne en popularité dans le domaine des bases de données. Les données ne sont pas stockées dans des tables ou des enregistrements dans des bases de données NoSQL, qui ne sont pas bases de données relationnelles. La structure de stockage des données, d'autre part, a été adaptée pour répondre à des exigences spécifiques. Il existe quatre principaux types de modèles de base de données : les bases de données orientées colonnes, orientées document, paires clé-valeur et graphiques.

La base de données orientée document MongoDB est un bon exemple de ce que Python peut en faire. Vous avez plus de liberté de choix lors du développement de votre structure de données avec des bases de données NoSQL. La base de données SQL , en revanche, a une structure plus rigide et un type de données moins flexible. Pour ceux qui découvrent SQL, le passage à NoSQL peut être la meilleure option. Vous devez sélectionner un langage spécifique à vos besoins en fonction de ses avantages et de ses inconvénients, ainsi que de son application et de son accessibilité. Il n'y a pas de distinctions claires à faire, et SQL n'est pas intrinsèquement supérieur à NoSQL ou à la façon dont il est écrit. Écoutez vos données et prenez la bonne décision.

Comparaison entre SQL et NoSQL

Les bases de données SQL sont plus développées que les bases de données NoSQL en raison de leur longue histoire d'utilisation. Par conséquent, les débutants devraient commencer par SQL et passer à NoSQL s'ils veulent en savoir plus sur la programmation.

Une base de données NoSQL est souvent plus efficace pour organiser, modéliser et stocker des données structurées, semi-structurées et non structurées qu'une base de données traditionnelle .

Bon nombre des mêmes avantages peuvent être trouvés dans les bases de données NoSQL comme dans les bases de données relationnelles. Les systèmes de base de données pour NoSQL utilisent une variété de modèles de données flexibles, sont mis à l'échelle horizontalement, ont des requêtes extrêmement rapides et sont simples à mettre en œuvre. Dans une base de données NoSQL, les schémas sont généralement très flexibles.

Dois-je utiliser Nosql ou SQL ?

Il est possible d'exécuter des requêtes NoSQL, mais elles sont beaucoup plus lentes. Il y a un niveau élevé d'activité transactionnelle dans votre application. Les bases de données SQL sont un meilleur choix pour les transactions de haut niveau ou le stockage de données à grande échelle car elles sont plus stables et garantissent l'intégrité des données. ACID est un must si vous voulez que cela fonctionne.

Certains projets sont mieux adaptés aux bases de données SQL, tandis que d'autres fonctionnent bien avec les bases de données NoSQL. La technologie de base de données peut être configurée de plusieurs façons, mais il est essentiel de déterminer quelle solution vous convient le mieux. Il est courant que les entreprises utilisent à la fois des bases de données non relationnelles et relationnelles pour un large éventail d'objectifs commerciaux. Pour être efficaces, vos données doivent être conservées de manière organisée. Les bases de données NoSQL sont devenues populaires en raison de leur grande vitesse et de leur évolutivité. Si vous êtes intéressé par l'intégration du Big Data, NoSQL offre un certain nombre d'avantages, notamment des coûts réduits, une évolutivité plus simple et un environnement open source. Dans un sens, NoSQL est la voie de l'avenir, mais d'autres craignent qu'il ne respecte pas les normes ACID et ne soit pas vraiment une technologie NoSQL.

Les bases de données NoSQL fonctionnent généralement mieux dans le stockage clé-valeur que les bases de données SQL. La seule mise en garde est qu'ils peuvent ne pas prendre en charge les transactions ACID, ce qui peut entraîner une incohérence des données. MongoDB est plus rapide et plus évolutif que SQL, et il est beaucoup plus volumineux que SQL.

Sql ou Nosql sont-ils meilleurs pour le Big Data ?

La réponse à cette question dépend de ce que vous entendez par « big data ». Si vous voulez simplement dire une grande quantité de données, vous pouvez utiliser SQL ou NoSQL. Cependant, si vous avez besoin de traiter et d'analyser rapidement une grande quantité de données, SQL est la meilleure option.

En termes d'optimisation des processus de fabrication, le big data et l'analyse sont une avancée technologique prometteuse. Il est composé de différents types d'informations, y compris des données structurées et non structurées. Les données de fabrication peuvent être recueillies à partir des données des capteurs, qui incluent le mouvement des conteneurs d'expédition, des caméras sur le site de production et des appareils grand public. Dans le secteur manufacturier, les architectures NoSQL seraient préférables car la plupart des données sont non structurées, alors que les architectures SQL seraient inefficaces. Les bases de données NoSQL ne nécessitent pas de schémas car les données sont stockées dans la même table que tous les autres éléments. La nature des données que l'une ou l'autre société utilisera pour la séparation est déterminée par la ligne de séparation. Pour qu'une transaction fonctionne correctement dans une base de données relationnelle, quatre principes fondamentaux doivent être respectés.

L'utilisation de frameworks de cloud computing pour travailler avec des systèmes NoSQL est bénéfique car ils s'intègrent assez bien avec les systèmes cloud. NoSQL peut être utilisé pour optimiser le processus de fabrication en temps réel en l'intégrant aux systèmes d'exécution de la fabrication (MES). Cette méthode a été réalisée grâce à l'utilisation d'analyses de données volumineuses, ce qui a permis des réponses plus rapides aux conditions changeantes. La base de données NoSQL, par conséquent, est simple à configurer et peut être utilisée pour l'analyse. L'utilisation de bases de données à réponse plus rapide, telles que NoSQL, permet à la direction d'effectuer de meilleures simulations et de prendre de meilleures décisions sur ce qu'il faut vendre. Étant donné que les bases de données NoSQL sont vulnérables aux attaques intersites, aux attaques par injection et aux attaques par force brute, elles doivent être prises en compte. Une attaque par injection est une méthode de chargement de données dans des commandes de requête NoSQL et des instructions de stockage.

Les inquiétudes concernant l'architecture NoSQL ont été exprimées en particulier par l'industrie manufacturière. Les spécifications d'un système de production peuvent être modifiées si un attaquant réussit à attaquer le système et à livrer un déni de service ou une attaque par injection. Dans un marché hautement concurrentiel, cela peut donner un avantage aux concurrents.

Les bases de données NoSQL peuvent être mises à l'échelle horizontalement.

Quelle base de données est la meilleure pour les données volumineuses ?

Amazon Redshift, Azure Synapse Analytics, Microsoft SQL Server, Oracle Database, MySQL, IBM DB2, etc. ne sont que quelques-uns des outils qui peuvent être utilisés pour créer un site Web.

SQL est-il bon pour le Big Data ?

Les moteurs SQL sur Hadoop peuvent gérer des bases de données volumineuses à l'aide des API Hadoop. En conséquence, il n'y a aucune preuve que le mythe selon lequel « les mégadonnées sont trop volumineuses pour les systèmes SQL » est vrai pour le moment. Il n'y a pas de mythe. SQL est un langage de programmation bien connu et largement utilisé dans le domaine du Big Data.

Quelle base de données est la meilleure pour stocker des données ?

Il n'y a pas de réponse unique à cette question car elle dépend d'un certain nombre de facteurs, notamment le type de données stockées, la charge de travail prévue, le niveau de disponibilité et de performances requis et le budget. Certains des systèmes de gestion de base de données les plus populaires incluent MySQL, Microsoft SQL Server, Oracle Database et PostgreSQL.

Plusieurs utilisateurs peuvent accéder et gérer les informations stockées dans une base de données, les mettre à jour et les modifier en même temps, de manière sécurisée et efficace. Une base de données moderne peut être classée dans une variété de catégories en fonction de ses avantages et de ses inconvénients. Nous examinerons les différences entre un système de gestion de base de données relationnelle (RDBMS) et un système de gestion de base de données non relationnelle (NoSQL). Au lieu de stocker des données dans des bases de données relationnelles, vous pouvez les organiser de manière plus informelle. De plus, ils prennent en charge les formats NoSQL tels que JSON, qui sont essentiels pour les applications Web. Les magasins de documents sont des bases de données dont les schémas peuvent être modifiés de diverses manières, ce qui convient le mieux aux données semi-structurées. Bien que les magasins de graphes ne soient pas les plus évolutifs, ils peuvent être utilisés efficacement dans la prévention de la fraude et d'autres analyses de rentabilisation.

L'option de mise à l'échelle verticale est mieux adaptée aux serveurs car elle augmente la puissance de calcul plutôt que d'ajouter plus de serveurs au système. Les entreprises peuvent être plus élastiques grâce à la mise à l'échelle horizontale, grâce aux bases de données NoSQL. La vitesse d'une base de données, telle qu'un document, est plus importante que la conformité ACID, il est donc préférable de choisir une base de données non relationnelle. Myso est un RDBMS gratuit qu'Oracle possède et gère. Le moteur de base de données open source PostgreSQL a des options de mise à l'échelle illimitées et est gratuit. Il exécute à la fois des bases de données sur site et à la demande, ce qui le rend adapté aux environnements basés sur le cloud et sur site. Microsoft a également ajouté des fonctionnalités de requête de données temporelles dans le cadre de sa mise à jour 2016 de son service de stockage Azure.

Le moteur de base de données open source MongoDB est conçu spécifiquement pour les applications qui stockent des données non structurées. Il peut être utilisé sur presque tous les systèmes d'exploitation car il s'intègre bien à une large gamme de bases de données, ainsi qu'à Linux. Parce que Postgres est entièrement gratuit et sans évolutivité, c'est un excellent choix pour les entreprises de toutes tailles. Si vous créez un entrepôt de données pour analyser des données, vous voudrez peut-être envisager d'utiliser une plate-forme différente. Avec Integrate.io, vous pouvez intégrer toutes vos sources de données dans une plateforme facile à utiliser. Le Big Data permet de déplacer des données d'un endroit à un autre sans avoir besoin de code ou de code bas. Une base de données peut être analysée sans compétences en programmation ni code.

Nosql est-il plus sûr que SQL ?

Quels sont les avantages de SQL par rapport à NoSQL et pourquoi ? Étant donné que les bases de données SQL adhèrent aux propriétés ACID qui garantissent des transactions de données fiables, elles sont plus sécurisées que les bases de données NoSQL dans ce contexte. Les bases de données SQL, en plus d'utiliser la sécurité basée sur les rôles, l'utilisent au niveau des lignes et des colonnes.

Le langage de requête structuré (SQL) et les systèmes de gestion de bases de données relationnelles (RDBMS) sont des composants essentiels d'une opération de base de données réussie. Dans une base de données NoSQL, il y a moins d'espace table, ce qui lui permet de gérer un large éventail de types de données. Il est possible d'éviter la mise à niveau en utilisant son modèle "scale-out". En ajoutant de nouveaux serveurs au cluster, de nouveaux équipements ne seront plus nécessaires. Toutes les données sont stockées dans un seul enregistrement lors de l'utilisation de NoSQL dans un modèle de données dénormalisé. En conséquence, le système pourra fonctionner plus efficacement car il y aura moins de charge dessus. Le principe de base de NoSQL est le principe Basically Available, Soft State, and Consistent (BASE).

Une table NoSQL ne peut pas être partitionnée avec autorisation. Les utilisateurs peuvent rencontrer différents instantanés s'ils les ont vus dans le passé et ont récemment rencontré la "condition de concurrence", ce qui augmente la possibilité d'erreurs. De plus, ce service manque d'intégrité, de confidentialité et de sécurité, ce qui rend difficile l'obtention rapide de données sensibles. SQL a un avantage significatif sur NoSQL en raison de ses solutions d'entreprise et de ses approches traditionnelles de la gestion des bases de données.

Il est important de noter que NoSQL n'est pas une panacée à tous les problèmes. SQL ne remplace pas cette fonction ; au contraire, il l'aide dans son développement. Ils sont défectueux, ont quelques limites et ne fonctionnent pas toujours comme prévu. Dans l'ensemble, cependant, ils offrent de nombreux avantages, notamment une plus grande flexibilité, un accès plus rapide aux données et une capacité de stockage améliorée.
Les bases de données SQL sont parmi les types de bases de données les plus populaires, elles existent depuis longtemps. Ces produits sont recommandés pour les entreprises qui stockent des données de manière structurée et nécessitent la possibilité de créer des requêtes complexes pour les rechercher.
Les bases de données NoSQL, qui sont plus récentes, gagnent en popularité en raison de leurs avantages par rapport aux bases de données SQL. La première distinction entre les bases de données NoSQL et les bases de données SQL est la vitesse. Elles n'ont pas à suivre les mêmes règles que les bases de données relationnelles, ce qui rend la recherche de données plus difficile.
Les bases de données SQL, en revanche, sont plus rigides que les bases de données NoSQL. Par conséquent, ils peuvent être utilisés pour stocker des données qui ne sont pas nécessairement structurées, y compris des données qui n'ont pas du tout besoin d'être structurées.
Pour les entreprises qui ont besoin de plus de flexibilité que les bases de données SQL, les bases de données NoSQL sont un bon choix, mais elles ne veulent pas sacrifier la vitesse des requêtes.

Quand utiliser SQL vs Nosql

La capacité des bases de données SQL à traiter et joindre des données entre des tables facilite l'exécution de requêtes complexes sur des données structurées, telles que des requêtes ad hoc. En raison du manque de cohérence entre les produits, les bases de données NoSQL sont généralement nécessaires pour interroger les données en plus grand nombre, ce qui entraîne plus de travail pour obtenir des données.

Vous devrez tenir compte de l'aspect et de la convivialité des données que vous souhaitez stocker dans une base de données cloud , de la manière dont vous allez les interroger et les mettre à l'échelle, ainsi que des exigences d'évolutivité. Selon le type de base de données que vous utilisez, vous devrez choisir entre SQL (langage de requête structuré) et NoSQL (pas seulement SQL). Dans le troisième volet de notre série Big Data in the Cloud, nous passerons en revue quelques conseils. Une base de données NoSQL conviendrait mieux au stockage de données non structurées telles que le contenu d'articles, les publications sur les réseaux sociaux et d'autres types d'informations. Les types de données peuvent aller des magasins de colonnes aux paires clé-valeur basées sur des graphiques, et peuvent être dérivés de documents. Les bases de données NoSQL sont conçues dans un souci d'évolutivité et de flexibilité. Votre base de données grandira avec votre entreprise au fur et à mesure de sa croissance.

Vous devrez réfléchir à la croissance de votre ensemble de données lors de la transition des bases de données NoSQL aux bases de données NoSQL. Il est devenu plus courant ces dernières années de combiner les meilleures fonctionnalités des deux types de bases de données. Que vous utilisiez une base de données sur site ou une base de données cloud, vous aurez le choix entre plusieurs options. L'un des choix les plus importants est d'utiliser une base de données NoSQL ou NoSQL comme option de stockage de données principale. Dans notre prochain article, nous examinerons les entrepôts de données et les lacs de données en tant que composants de stockage cloud supplémentaires.

Nosql Vs Sql : lequel est le meilleur pour vous ?

Lequel est le meilleur pour un DBA : nosql ou sql ?
Si vous avez besoin d'une base de données plus précise et complète, vous devez en sélectionner une en fonction des circonstances spécifiques. Bien que MySQL soit souvent plus populaire, il est également plus adapté aux applications hautement transactionnelles. L'autre avantage majeur de NoSQL est qu'il peut être utilisé pour le stockage de données hiérarchique et peut stocker des quantités massives de données en grandes quantités.