Les trois bases de données NoSQL les plus populaires : MongoDB Cassandra et Couchbase

Les bases de données NoSQL sont de plus en plus populaires en raison de leur facilité d'utilisation et de leur flexibilité. Cependant, avec tant d'options différentes disponibles, il peut être difficile de décider laquelle apprendre. Dans cet article, nous comparerons les trois bases de données NoSQL les plus populaires - MongoDB, Cassandra et Couchbase - pour vous aider à décider laquelle est la plus facile à apprendre.

L'utilisation de bases de données NoSQL est relativement simple. Il est difficile de trouver les bons endroits et les endroits où tourner. Les bases de données NoSQL, dans un premier temps, n'ont pas les mêmes caractéristiques que les bases de données relationnelles , telles que les schémas fixes, les données normalisées et la prise en charge expressive des requêtes.

MongoDB, Redis et Couchbase sont quelques-unes des plates-formes NoSQL les plus populaires . Tout dépend du projet; s'il utilise Cassandra, vous devrez certainement l'apprendre, et s'il utilise MongoDB, vous devrez certainement l'apprendre.

En conséquence, nous avons créé un cours vidéo de trois heures pour vous aider à en savoir plus sur les bases de données NoSQL, ainsi que sur les différents types à votre disposition. Vous construirez quatre bases de données basées sur les quatre principaux types de bases de données dans le cadre de ce cours, et vous aurez mis en pratique vos apprentissages en créant des projets.

Quelle est la base de données Nosql la plus facile à apprendre ?

Il n'y a pas de réponse définitive à cette question car cela dépend du niveau d'expérience et de familiarité de l'individu avec les bases de données. Cependant, certains choix populaires pour les bases de données NoSQL faciles à apprendre incluent MongoDB et CouchDB. Ces bases de données sont conçues pour être conviviales et offrent un large éventail de fonctionnalités qui les rendent idéales pour les débutants.

SQLite est un puissant système de gestion de bases de données relationnelles (RDBMS) avec une interface simple et élégante. De plus, la base de données est la plus simple et la plus conviviale en termes de jointures et de requêtes simples. Les débutants ont souvent besoin d'un environnement calme et simple dans lequel l'apprentissage est au centre des préoccupations. SQLite est un projet open source qui aide les utilisateurs à apprendre et à développer rapidement leur première base de données. Il n'y a pas beaucoup d'étapes d'administration de la base de données car la base de données est légère et simple à configurer. Lorsque vous êtes autonome, vous n'avez pas besoin de l'assistance de votre système d'exploitation ou de toute bibliothèque externe. En tant que projet open-source, le logiciel de base de données est entièrement gratuit.

En conséquence, c'est un excellent moyen pour les utilisateurs débutants d'apprendre l'administration de bases de données. SQLite est également extrêmement facile à utiliser avec une simple interface utilisateur graphique (GUI). MongoDB est la base de données NoSQL la plus utilisée par les débutants. La raison en est que les données sont stockées dans un format orienté document, ce qui facilite leur compréhension. En plus d'avoir un éditeur SQL, MS SQL Server est livré avec une interface. Si vous cherchez un moyen d'apprendre, Apache Cassandra est un excellent choix. Au début, j'ai choisi les bases de données relationnelles telles que RDBMS comme la meilleure option pour apprendre les concepts de base de données car leur facilité d'apprentissage les rendait les plus appropriées.

SQLite est une base de données gratuite et open source que j'ai été agréablement surpris de découvrir si simple à configurer que j'ai pu l'essayer plusieurs fois. SQLite est un SGBDR simple , facile à configurer et à utiliser. Parce qu'il est si simple à configurer, apprendre les requêtes et rejoindre rapidement sont des tâches simples. SQL Server est la base de données la plus utilisée dans le monde des affaires. Cependant, si vous êtes un utilisateur novice, vous voudrez peut-être réfléchir à deux fois avant de l'apprendre.

De nos jours, il est indéniable que les bases de données NoSQL sont un produit très recherché. Les logiciels de base de données sont plus simples et plus flexibles que les bases de données relationnelles, ce qui facilite leur configuration et leur gestion.
Cette catégorie est dirigée par MongoDB. Il présente plusieurs avantages qui en font un choix populaire. C'est simple à utiliser pour la première fois. Toute personne ayant une compréhension de base de SQL peut commencer avec MongoDB. Le deuxième avantage est qu'il est extrêmement polyvalent. MongoDB peut être utilisé à diverses fins, y compris les applications Web, les applications mobiles et même les applications Big Data.
Peu importe la base de données NoSQL que vous choisissez : MongoDB est clairement le gagnant.

Sql ou Nosql : lequel est le plus facile à apprendre ?

Quelle est la différence entre les bases de données SQL et NoSQL ?
La base de données SQL est efficace pour traiter les requêtes et joindre les données entre les tables, ce qui facilite l'exécution des requêtes complexes par rapport aux données structurées. Dans une base de données NoSQL, il n'y a souvent aucune cohérence entre les produits et un besoin accru d'efforts pour interroger les données.
La facilité avec laquelle MongoDB peut être appris en fait un excellent choix pour ceux qui ont besoin d'une solution de base de données simple et efficace.

Nosql est-il facile à apprendre ?

Nosql n'est pas facile à apprendre. Il s'agit d'une base de données complexe qui nécessite beaucoup de connaissances et d'expérience pour être utilisée efficacement.

Des cours en ligne gratuits sur NoSQL peuvent vous aider à apprendre la programmation de bases de données et à faire progresser votre carrière. Les données peuvent être stockées dans une méthode non basée sur des tables dans une base de données NoSQL. Une base de données NoSQL peut être un outil utile pour stocker des données non structurées si elles sont principalement non structurées. Apprendre des meilleurs cours et certifications en ligne d'edX peut être un excellent moyen de se tenir au courant des technologies émergentes, en particulier à mesure que de plus en plus de données non structurées deviennent disponibles. EdX peut vous aider à comprendre et à créer un système de gestion de données en vous présentant différents types de bases de données NoSQL. La solution de base de données Azure de Microsoft est également disponible sur la planète.

Par rapport aux bases de données SQL, les bases de données NoSQL sont avantageuses en termes de mise à l'échelle et de volume de données, malgré leur manque de cohérence et de complexité. Les technologies sont idéales pour des applications telles que le streaming en temps réel et l'Internet des objets qui nécessitent des temps de réponse rapides et une faible latence. Malgré le fait que les bases de données SQL restent la plate-forme de base de données la plus populaire parmi les grandes entreprises, les bases de données NoSQL gagnent en popularité et devraient gagner plus de parts de marché à l'avenir.

Bases de données Nosql : la prochaine étape de la gestion des données

Les bases de données SQL sont généralement considérées comme ayant les meilleures performances en termes de requêtes et de jonction de données entre les tables. Cela facilite l'accès et le travail avec des données structurées, ce qui en fait un excellent choix pour les requêtes plus complexes. Étant donné que les bases de données NoSQL ne sont pas cohérentes entre les produits, les requêtes de données sont plus difficiles. Ils nécessitent également plus de temps et d'efforts pour apprendre à les utiliser, d'autant plus que la complexité des requêtes augmente. edX propose un certain nombre de cours sur les bases de données NoSQL qui vous apprennent à créer des applications évolutives et plus élastiques avec DynamoDB.

Qu'est-ce qui est le plus facile à apprendre Sql ou Nosql ?

Il n'y a pas de réponse définitive à cette question car cela dépend de l'individu et de son expérience antérieure. Pour ceux qui n'ont aucune expérience préalable, SQL peut être plus facile à apprendre car il s'agit d'un langage plus standardisé. Cependant, pour ceux qui ont une certaine expérience en programmation, NoSQL peut être plus facile à apprendre car il est souvent plus flexible.

Pour choisir la bonne base de données cloud, vous devez d'abord considérer à quoi ressembleront les données, comment vous les interrogerez et comment elles évolueront. La principale décision que vous devrez prendre est d'utiliser SQL (langage de requête structuré) ou NoSQL (pas seulement SQL). Ceci est le troisième d'une série d'articles sur le Big Data dans le Cloud. Une base de données NoSQL est beaucoup plus efficace qu'une base de données traditionnelle lorsqu'il s'agit de stocker des données non structurées telles que des articles, des publications sur les réseaux sociaux et d'autres types de données. Les données peuvent être organisées de différentes manières, y compris des colonnes, des graphiques ou des paires clé-valeur. Les bases de données NoSQL ont été conçues pour être adaptables et évolutives. Votre base de données prendra de l'importance au fur et à mesure que votre entreprise se développera.

Votre base de données NoSQL évoluera différemment de votre base de données NoSQL, il sera donc important de réfléchir à la manière dont vous pourrez étendre votre ensemble de données à l'avenir. Il y a eu une poussée pour intégrer les meilleures caractéristiques des deux types de bases de données et les combiner. Il existe de nombreuses options de base de données parmi lesquelles choisir, que vous utilisiez une base de données sur site ou une base de données cloud. Choisir une base de données NoSQL ou NoSQL comme stockage de données principal est l'une des décisions les plus importantes que vous puissiez prendre. Dans notre prochain article, nous examinerons d'autres composants de stockage de données dans le cloud, tels que les entrepôts de données et les lacs de données.

Une base de données NoSQL ne nécessite la construction d'aucun type de modèle de base de données, ce qui est l'une des raisons pour lesquelles elle devient de plus en plus populaire. Les bases de données NoSQL, contrairement à MySQL, qui nécessite une modélisation approfondie des données, peuvent être créées avec peu ou pas de modélisation du tout. Cela rend les bases de données NoSQL plus polyvalentes et capables de fonctionner dans une variété d'environnements.

Les différents types de bases de données : Mysql Vs Mongodb Vs Nosql

SQL a toujours été considéré comme le premier choix, suivi de MongoDB et NoSQL. Chaque base de données a son propre ensemble de caractéristiques. Si vous souhaitez stocker des données de manière relationnelle, la base de données MySQL est la solution. Cependant, si vous souhaitez stocker des données de manière plus flexible, les bases de données NoSQL comme MongoDB seraient une meilleure option. Avant de prendre une décision, il est essentiel de comprendre les différences entre ces bases de données. MySQL, bien qu'il ne soit pas aussi difficile à mettre à l'échelle que NoSQL, est plus difficile à mettre à l'échelle.

Meilleure façon d'apprendre Nosql

Il n'y a pas de "meilleure" façon d'apprendre NoSQL. Cependant, certaines façons d'apprendre les bases de données NoSQL incluent la lecture d'articles et de didacticiels, le visionnage de vidéos et la prise de cours. Vous pouvez également apprendre en travaillant vous-même avec une base de données NoSQL, soit en suivant un didacticiel, soit en expérimentant par vous-même. Les bases de données NoSQL deviennent de plus en plus populaires, il existe donc de nombreuses ressources disponibles pour vous aider à apprendre.

Une base de données NoSQL est un type de base de données qui ne stocke pas les données dans des formats ou structures relationnels. Lorsque plus de flexibilité, d'évolutivité et de personnalisation sont nécessaires, les bases de données NoSQL sont idéales. Plusieurs langues peuvent être utilisées pour interroger une base de données NoSQL, ce qui facilite son utilisation. Selon l'enquête auprès des développeurs 2020, MongoDB est classé cinquième parmi toutes les bases de données avec 26,4% des utilisateurs. Les bases de données documentaires sont fréquemment utilisées dans le commerce électronique, les plateformes de trading et le développement d'applications mobiles. Par conséquent, les données de ce type de base de données NoSQL sont logiquement structurées en colonnes. Apprendre à utiliser les bases de données NoSQL est l'un des aspects les plus importants pour devenir un expert en bases de données.

MongoDB est mentionné dans plus de 16 000 offres d'emploi. Cela peut vous prendre deux à trois mois pour apprendre une base de données NoSQL. L'apprentissage peut se faire par le biais de cours ou par la lecture de livres. En tant que développeur, vous aurez plus de flexibilité avec une base de données NoSQL. Nous verrons comment utiliser CouchDB, MongoDB, Cassandra, Riak et Redis dans ce cours. Si vous souhaitez suivre ce cours, vous devez être familiarisé avec les principes fondamentaux des requêtes, des index et des clés. C'est un bon livre pour apprendre NoSQL en une seule leçon car chaque leçon s'appuie sur la précédente.

Ce guide vous guidera à travers les bases de données NoSQL les plus populaires, notamment MongoDB, Cassandra, Redis, Neo4j, DynamoDB, HBase et InfluxDB. Vous comprendrez comment chacune de ces technologies est utilisée dans l'industrie et comment elles sont utilisées dans la gestion et l'interrogation des bases de données. Apprenez les bases de données NoQL en ligne avec l'aide de ressources en ligne. Ceux qui découvrent Neo4j peuvent en savoir plus en visitant le site officiel. La documentation comprend également un guide de démarrage, qui est un excellent endroit pour commencer à utiliser cette base de données NoSQL. Les bases de données NoSQL, comme les bases de données relationnelles, peuvent être augmentées ou réduites ; cela diffère d'une base de données NoSQL, qui ne peut être mise à l'échelle qu'à la hausse.

Cependant, si vous devez lire et écrire dans plusieurs enregistrements à la suite, les bases de données NoSQL ne sont pas la meilleure option. Ce type de transaction peut être géré par le système de transaction distribué intégré d'Erlang.
Un autre inconvénient est que les bases de données NoSQL ne sont pas aussi efficaces pour analyser de grands ensembles de données. Ils ne conviennent pas non plus aux applications nécessitant un haut niveau de performance. Erlang, d'autre part, a un ramasse-miettes intégré, et sa capacité à générer des threads pour gérer les E/S et les E/S en fait un excellent choix pour certaines applications.
Erlang est un bon choix pour les systèmes à haute disponibilité car il comprend un système de transaction distribué, est très critique en termes de performances et peut gérer d'énormes quantités de données.

Nosql SQL

Les bases de données NoSQL sont souvent utilisées lorsque les données sont trop volumineuses ou complexes pour les bases de données relationnelles traditionnelles . Les bases de données NoSQL sont beaucoup plus flexibles que les bases de données SQL car elles ne nécessitent pas de schéma. Cela signifie que les données peuvent être stockées dans n'importe quel format et qu'il n'est pas nécessaire de définir des relations entre les ensembles de données.

SQL ne fonctionne pas dans le cadre de NoSQL (il est soit indisponible, soit inexistant). SQL est le mieux adapté pour les requêtes (ou pas seulement pour les requêtes). Il est couramment utilisé dans les bases de données non relationnelles. De nombreux schémas NoSQL différents sont utilisés aujourd'hui, y compris les magasins clé-valeur et les magasins de documents. De nombreux systèmes NoSQL ont également des schémas multimodèles qui peuvent être utilisés pour stocker des données. Une base de données non relationnelle (NoSQL) est un bon choix pour les entreprises qui souhaitent répondre à l'évolution des besoins en données sans avoir à s'appuyer sur des bases de données relationnelles. Les bases de données NoSQL peuvent avoir leurs propres interfaces ou partager un chemin de requête commun.

D'ici 2024, le marché NoSQL devrait atteindre une valeur d'environ 3,4 milliards de dollars. Le langage de requête de Cassandra est conçu pour interroger un cluster de serveurs distribué horizontalement. Malgré le fait que CQL et SQL présentent de nombreuses similitudes, une distinction ressort : CQL ne peut pas effectuer de jointures avec des tables telles que SQL. Dans une base de données normalisée, il n'y a pas de répétition de colonnes ou de champs. les champs répétés sont placés dans de nouvelles tables de base de données à côté de la clé de la table de base de données non normalisée dans une base de données dénormalisée, ce qui donne une base de données dénormalisée. Les applications avec de grandes tables qui interrogent plusieurs bits à la fois sont mieux adaptées aux données normalisées. Lorsque les circonstances s'y prêtent, la dénormalisation peut être recommandée.

Face aux partitions réseau, selon le théorème CAP, une base de données distribuée ne peut garantir la cohérence et la disponibilité. En guise de compromis, vous pouvez utiliser une meilleure solution d'évolutivité à long terme. En ce qui concerne les applications cloud natives, la haute disponibilité et la tolérance aux partitions sont plus importantes qu'une forte cohérence. Une conception de base de données est composée de deux parties : ACID et BASE. La cohérence des données est un élément important d'ACID. L'objectif fondamental de BASE est de pouvoir accéder à une grande quantité d'informations à la fois, et les utilisateurs sont plus préoccupés par l'évolutivité. L'utilisation de B-Trees par rapport aux arbres de fusion log-structurés est souvent appelée algorithmes de base de données NoSQL .

Les données fragmentées sont le type de solution de base de données le plus utile pour les bases de données NoSQL qui analysent plus qu'elles n'accélèrent. Le terme « données denses » fait référence à des bases de données qui contiennent presque tous les champs de données. En raison de leur rareté, les données éparses vous permettent de voir de grands groupes d'informations au milieu de cellules vides. La base de données ScyllaDB NoSQL fournit par défaut un schéma dynamique SQL pour les données non structurées. Cassandra est construit au-dessus du langage de requête CQL et de l'arborescence LSM, qui est une arborescence LSM qui stocke les données de fusion. Contrairement au SGBDR traditionnel, CQL ne prend pas en charge les opérations conjointes entre les tables.

Une base de données NoSQL est un meilleur moyen de stocker et d'organiser les données, car elle peut être mise à l'échelle pour répondre aux besoins de diverses organisations. Malgré le fait que MongoDB offre plus de fonctionnalités que DynamoDB, l'AWS Management Console et l'AWS CLI sont toujours plus puissants que NoSQL WorkBench . En raison de leur simplicité, les bases de données relationnelles sont un excellent outil pour développer des applications basées sur des bases de données, mais elles ne sont pas parfaites. Une base de données NoSQL est plus flexible et populaire qu'une base de données relationnelle, mais elle n'est pas aussi largement utilisée.