Utilisation de SQL avec des bases de données NoSQL

SQL (Structured Query Language) est un langage de requête de base de données standard utilisé pour manipuler et interroger des données stockées dans des bases de données relationnelles. Les bases de données Nosql, quant à elles, sont des bases de données non relationnelles ou « NoSQL » conçues pour être évolutives et faciles à utiliser. Alors, les bases de données Nosql interdisent-elles l'utilisation de SQL ? La réponse est non. Il n'y a pas de règle stricte qui dit que vous ne pouvez pas utiliser SQL avec des bases de données NoSQL. En fait, de nombreuses bases de données NoSQL prennent en charge SQL ou ont des langages de requête de type SQL. Cependant, l'utilisation de SQL avec des bases de données NoSQL peut ne pas être aussi simple qu'avec des bases de données relationnelles.

Il s'agit d'un type de base de données qui vous permet d'interroger plusieurs éléments à la fois et de s'adapter à vos besoins à la fin des années 2000. Les bases de données NoSQL peuvent être construites avec une variété de modèles de données flexibles, une grande échelle et une interface facile à utiliser. Les bases de données SQL (Structured Query Language) qui prennent en charge les bases de données relationnelles sont généralement composées de schémas rigides, complexes et tabulaires, ainsi que d'une mise à l'échelle verticale coûteuse. La version 4.0 de MongoDB a ajouté des transactions ACID multi-documents et MongoDB 4.2 a ajouté la prise en charge de l'évolutivité dans les clusters fragmentés. En aucun cas, il n'y a pas de modèles de données. Les données des bases de données NoSQL sont généralement optimisées pour les requêtes, et non pour réduire la duplication des données.

La compression est également une possibilité dans certaines bases de données No. NoSQL, ce qui réduit les empreintes de stockage. Les bases de données de graphes, par exemple, sont excellentes pour analyser les relations, mais peuvent ne pas convenir à une utilisation quotidienne. Dans le livre blanc Où utiliser MongoDB, vous découvrirez si MongoDB ou une autre base de données est adaptée à vos besoins. La base de données MongoDB Atlas NoSQL est l'une des bases de données les plus simples à apprendre. L'Université MongoDB propose une formation en ligne gratuite pour vous aider à démarrer avec MongoDB.

SQL est plus sûr pour les requêtes complexes en termes de cohérence des données, d'intégrité des données et de redondance des données que NoSQL car SQL adhère aux spécifications ACID.

Les types de données ne sont liés à aucun type dans NoSQL. Les requêtes NoSQL peuvent être exécutées à la demande, mais elles sont nettement plus lentes. La transaction que vous souhaitez effectuer est élevée. Les bases de données SQL sont mieux adaptées aux transactions lourdes ou complexes en raison de leur plus grande stabilité et de l'intégrité des données.

Outre SQL Server et Azure SQL Database, les documents JSON peuvent être analysés à l'aide de langages SQL standard. SQL Server et SQL Database peuvent être utilisés pour stocker des documents JSON et interroger leurs données comme s'il s'agissait de bases de données NoSQL.

Nosql et SQL peuvent-ils fonctionner ensemble ?

SQL n'est que le langage de requête utilisé dans les bases de données NoSQL ; SQL n'est pas le seul. NoSQL et SQL peuvent être combinés de différentes manières. SQL est utilisé dans certaines bases de données NoSQL pour rechercher des données.

Il semble contre-productif de qualifier la technologie NoSQL de panacée pour les faiblesses des bases de données relationnelles. En réalité, NoSQL prend de l'ampleur et fournit la connaissance et la puissance nécessaires de SQL pour y parvenir. Selon Gartner, les SGBD non relationnels devraient croître au rythme le plus rapide au cours de la période 2020-2025. La mise à l'échelle des applications avec NoSQL a gagné en popularité, et les microservices (une approche de mise à l'échelle distribuée) ont suivi. Les microservices sont capables d'utiliser leurs propres bases de données, ce qui signifie qu'un système complet peut utiliser une variété de bases de données. Le processus de migration des données entre les bases de données est connu sous le nom de prolifération des données. Les bases de données multimodèles sont des bases de données qui reposent sur une seule technologie de stockage de données mais qui peuvent être consultées, lues et écrites de différentes manières. Selon Matthew Groves, développeur et passionné de bases de données chez Couchbase, le meilleur du relationnel et du NoSQL commencent à converger.

Les données difficiles à modéliser dans une base de données relationnelle traditionnelle , telles que les graphiques, peuvent être facilement modélisées dans une base de données NoSQL. Les bases de données NoSQL sont un excellent choix car il n'existe aucun moyen standard de structurer et de stocker les données JSON. La même base de données peut être utilisée pour stocker et faire correspondre des documents JSON ainsi que des données relationnelles. Les deux modèles de données peuvent être interrogés dans la même application et leurs résultats peuvent être affichés sous forme de tableau, de tableau ou JSON. Une base de données NoSQL n'est pas une base de données relationnelle, ce qui signifie qu'elle peut avoir des structures différentes d'une base de données SQL (pas de lignes et de colonnes), et plus de flexibilité dans la façon dont elle peut être structurée. SQL, NoSQL et MySQL sont tous des concepts. Avec l'intégration de données relationnelles dans une application, les documents JSON et les données relationnelles peuvent être stockés.

Quand devrions-nous utiliser SQL et quand utiliser Nosql ?

SQL est un excellent choix pour les données très structurées et conformes à ACID si vous souhaitez protéger les données. Cependant, si vos exigences en matière de données ne sont pas claires ou si vos données ne sont pas structurées, NoSQL peut vous convenir mieux. Les données d'une base de données NoSQL n'ont pas besoin d'être prédéfinies, comme les données d'une base de données SQL.

Sql Vs Nosql : quelle est la différence ?

Pour le moment, on ne sait pas quelle base de données remplacera SQL, NoSQL ou d'autres paradigmes dans un avenir proche. Vous devez être conscient que les deux diffèrent à bien des égards que vous devez prendre une décision éclairée quant à celui qui vous convient le mieux. Le langage SQL est la méthode traditionnelle de communication avec une base de données relationnelle. Le système de base de données NoSQL est, d'autre part, un nouveau système de base de données qui permet la consolidation de différents types de données. Bien que les deux bases de données aient des avantages l'une sur l'autre, il est probable que NoSQL finira par dominer le marché des bases de données. Il est essentiel de comprendre les différences entre les deux systèmes afin que vous puissiez prendre la meilleure décision pour vous.

La base de données Nosql interagit-elle avec la base de données Oracle ?

Comment la base de données Oracle interagit-elle avec les bases de données NoSQL ? Les fonctions de table externe de la base de données Oracle sont incluses dans la base de données NoSQL pour récupérer les enregistrements. Il permet à Oracle Database d'exécuter certaines requêtes et de récupérer des données à partir d'une base de données NoSQL.

Foundationdb d'Apple : l'avenir des bases de données Nosql ?

Apple dispose d'une base de données NoSQL gratuite et open source appelée FoundationDB qui est utilisée par un certain nombre de ses produits. FoundationDB peut être utilisé pour stocker des données dans une variété de formats, y compris JSON, grâce à sa nature multi-modèle. Étant donné que les deux modèles de données peuvent être interrogés dans la même application, il peut être utilisé conjointement avec MySQL.

Nosql est-il une plate-forme croisée ?

MongoDB est la base de données NoSQL la plus utilisée. MongoDB est une base de données de documents multiplateforme gratuite et open source qui utilise des structures et des schémas de documents de type JSON.

Pourquoi Instagram a choisi Mysql plutôt que Cassandra

Facebook et Instagram stockent des données dans MySQL, mais leurs architectures et leurs modèles de données diffèrent considérablement. Les données utilisateur de Facebook sont stockées dans un graphique, tandis que les photos et vidéos d'Instagram sont stockées dans une base de données.
Instagram semble avoir choisi SQL comme système de base de données, car il s'agit d'un système bien connu et largement utilisé que de nombreux développeurs connaissent. Cassandra, d'autre part, est un système de base de données plus récent qui vous permet de stocker et de récupérer de grandes quantités de données de manière sécurisée. Bien que Cassandra ne soit pas aussi connue que MySQL, elle pourrait être plus adaptée à Instagram en raison de sa capacité à stocker de grands ensembles de données plus rapidement et plus efficacement.

Lequel des éléments suivants n'est pas valide pour la base de données Nosql ?

Il n'y a pas de réponse définitive à cette question puisqu'il n'y a pas de norme officielle de base de données Nosql . Cependant, certains experts considèrent les bases de données orientées objet comme des bases de données nosql, tandis que d'autres ne le font pas. En tant que tel, il est difficile de dire avec certitude lequel des éléments suivants n'est pas valide pour les bases de données nosql.

La base de données NoSQL, contrairement aux entrepôts de données structurées (SDB), ne nécessite pas l'utilisation de SQL structuré pour récupérer les données. Il n'y a aucune limitation sur le nombre de bases de données NoSQL pouvant être créées, et elles sont idéales pour les cas d'utilisation où les bases de données traditionnelles sont insuffisantes. Leur utilisation offre des avantages aux applications modernes qui nécessitent une mise à l'échelle horizontale, ainsi qu'à celles qui nécessitent de grands ensembles de données distribués à grande vitesse. Carlo Strozzi a inventé le terme « NoSQL » en 1998 pour différencier les bases de données relationnelles traditionnelles des SGBDR qui traitent les données de manière plus dynamique. Les bases de données NoSQL sont utilisées dans les applications avec de grands ensembles de données car elles sont accessibles via des appareils mobiles et certaines sont en direct. Les entreprises qui ont besoin de fonctionnalités et de capacités plus flexibles qu'une base de données traditionnelle les utilisent. Les bases de données documentaires sont constituées de données structurées (structure de données) qui sont liées à chaque clé.

Les bases de données de documents peuvent héberger un large éventail de paires clé-valeur dans des formats hiérarchiques imbriqués. Les banques de données avec des colonnes larges sont conçues pour gérer de grands ensembles de données. Apache Cassandra, HBase et Scylla sont des exemples de services basés sur le cloud. Les réseaux sociaux, ainsi que d'autres types de données, peuvent être stockés dans des magasins de graphes. Contrairement aux bases de données SQL, qui ont des formulaires de données normalisés et des schémas et structures prédéfinis, les schémas affichent souvent une conception plus flexible. Un inconvénient du passage de simples magasins de valeurs-clés à des bases de données de graphes complexes est qu'il peut être difficile d'en faire la transition. Les bases de données NoSQL, en général, ont des clés qui correspondent à l'emplacement des données qui leur sont associées.

Qu'entend-on par index des bases de données NoSQL ? Ils sont indexés à l'aide de clés correspondant à l'emplacement des données associées. En général, B-Tree, T-Tree et O2-Tree sont les index les plus populaires. Ce processus de fusion de ces SSTables est connu sous le nom de compactage dans le temps.

Une base de données NoSQL peut gérer de grandes collections de données de différentes manières. Ils utilisent un grand nombre de serveurs de base afin de fournir une évolutivité et une expansion horizontale. Par conséquent, ils conviennent parfaitement aux grandes organisations qui souhaitent gérer leurs données plus efficacement. De plus, ces outils SQL permettent aux organisations d'étendre leurs compétences SQL existantes en utilisant une variété de fonctions SQL.

Nosql est-il l'avenir des bases de données ?

Quels sont les principaux types de bases de données NoSQL et laquelle préférez-vous ? SQL Server est un système de gestion de base de données Microsoft conçu pour la gestion de bases de données relationnelles. Quelle est une base de données nosql valide ? Il s'agit d'une base de données Oracle NoSQL capable de gérer une gestion de données hautement élastique et fiable. Quelles sont les véritables significations de l'énoncé « La base de données Nosql est vraie » ? Un langage de requête structuré (SQL) ne peut pas être utilisé par ces programmes. Un système de gestion de données distribué peut gérer de grandes collections de données.

Quelles bases de données n'utilisent pas SQL ?

Les bases de données NoSQL sont structurées comme des documents plutôt que comme des tables. En conséquence, nous les classons comme "pas seulement SQL" et les divisons donc en une variété de modèles de données. Dans les bases de données NoSQL, il existe plusieurs types, y compris les bases de données de documents purs, les magasins clé-valeur, les bases de données à colonnes larges et les bases de données de graphes.

Avant de pouvoir utiliser une base de données relationnelle, vous devez comprendre les commandes SQL qui génèrent, interrogent et gèrent les données.
SQL est un langage de programmation largement utilisé, il existe donc de nombreuses ressources disponibles pour vous aider à l'apprendre. SQLite, un système de base de données open source, est un autre outil qui peut être utilisé pour apprendre SQL.
SQL peut être utilisé pour créer et gérer vos propres tables de base de données après avoir appris les principes fondamentaux.
Il est essentiel de se rappeler que si vous travaillez avec une base de données relationnelle, vous devez toujours utiliser la syntaxe appropriée. Lorsque vous exécutez une commande SQL, vos données peuvent être perdues si elles ne sont pas comprises par la base de données.

Le succès de Linkedin : pourquoi la cartographie objet-relationnelle prend de l'ampleur

SQL est le langage de programmation le plus largement utilisé pour les requêtes de base de données. Il existe cependant d'autres langages de requête de base de données qui ne sont pas limités aux bases de données relationnelles, tels que le mappage objet-relationnel (ORM). Les ORM vous permettent de spécifier le langage de programmation dans lequel vous souhaitez écrire votre requête, ce qui facilite l'utilisation de votre base de données de différentes manières. LinkedIn, qui utilise un ORM, est l'une des applications les plus populaires qui le font.

Qu'est-ce que Nosql peut faire que Sql ne peut pas ?

Les bases de données Nosql sont souvent utilisées lorsque les données ne sont pas structurées ou lorsque la structure des données n'est pas connue à l'avance. Cela contraste avec les bases de données sql qui sont utilisées lorsque les données sont structurées et que la structure est connue à l'avance.

SQL a été développé dans les années 1970 en tant que langage de requête structuré. Étant donné que les bases de données NoSQL n'ont pas de structures relationnelles, elles peuvent contenir différents types de structure que les bases de données SQL. Les bases de données NoSQL peuvent être mises à l'échelle verticalement, ce qui vous permet d'augmenter la charge sur votre serveur. Dans les systèmes NoSQL, vous pouvez travailler avec un large éventail de structures de données. Étant donné que les bases de données NoSQL n'utilisent pas le stockage de base de données relationnelle , elles ne reposent pas uniquement sur des lignes et des tables pour stocker des données. Étant donné que les données non structurées peuvent être structurées dans un schéma dynamique avec ces fonctionnalités, elles sont moins susceptibles d'être pré-planifiées et organisées. Les bases de données SQL et relationnelles, en plus d'être simples à gérer, à mettre à l'échelle et à permettre un accès flexible aux données, facilitent l'accès à de grandes quantités d'informations.

Étant donné que toutes les informations sont stockées au même endroit, il n'y a aucun problème avec les versions précédentes qui confondent l'image. De plus, NoSQL peut être utile lorsqu'il s'agit d'ensembles de données volumineux (ou en constante évolution). Les grandes organisations, telles que Facebook, Google et d'autres, utilisent des systèmes NoSQL car elles sont constamment submergées par les données. Les bases de données NoSQL d'aujourd'hui, telles que Cassandra, gèrent une grande quantité de données réparties sur un grand nombre de serveurs. Redis est un bon choix pour un accès rapide à un magasin clé-valeur lorsqu'il n'y a pas suffisamment d'assurance que la valeur est réelle. Elastic Search est un excellent choix lorsque vous avez besoin d'une recherche à la fois complexe et flexible.

Les systèmes de gestion de bases de données, telles que les bases de données relationnelles, sont bien connus et bien utilisés. Un grand nombre d'avantages sont disponibles, tels que la possibilité de combiner les données de plusieurs tables, la possibilité d'interroger rapidement les données et la possibilité d'évoluer. Ce type de base de données est plus récent et présente des avantages distincts, tels que la capacité de stocker plus de données dans une seule base de données, la possibilité de réduire l'échelle, la capacité de stocker des données plus diverses et la capacité d'être plus adaptable.
Les bases de données SQL continuent d'être le type de base de données dominant à l'heure actuelle. L'utilisation d'une base de données NoSQL peut offrir certains avantages, mais elle est insuffisante pour en faire une option viable pour les entreprises grand public.

Les avantages et les inconvénients des bases de données Nosql

Malgré sa popularité, NoSQL ne remplace pas SQL. C'est une alternative aux méthodes traditionnelles. Certains projets nécessitent des bases de données SQL, tandis que d'autres nécessitent des bases de données NoSQL. Certaines personnes voudront peut-être utiliser les deux dans la même phrase. Quelles sont les limites du logiciel de base de données Nosql ? L'une des critiques les plus courantes des bases de données NoSQL est qu'elles sont incapables de traiter les transactions ACID (atomique, cohérence, isolation, durabilité) sur plusieurs documents. Il est acceptable pour un large éventail d'applications si la conception du schéma est appropriée pour l'atomicité d'un seul enregistrement. Les bases de données SQL sont des magasins de documents, de valeurs-clés, de graphiques ou de colonnes larges, tandis que les bases de données nosql sont basées sur des tables. Les bases de données SQL fonctionnent mieux lorsqu'elles traitent des transactions multilignes, tandis que les bases de données NoSQL fonctionnent mieux lorsqu'elles traitent des données non structurées telles que des documents et JSON. Les bases de données SQL sont évolutives verticalement, tandis que les bases de données NoSQL sont évolutives horizontalement. Une base de données SQL est composée de tables, tandis qu'une base de données NoSQL est composée de documents, de valeurs clés, de graphiques et de magasins à colonnes larges.

Lequel des énoncés suivants est vrai pour les bases de données Nosql ?

Il n'y a pas de réponse unique à cette question, car la vraie réponse dépend de la base de données NoSQL spécifique en question. Cependant, en général, les bases de données NoSQL sont conçues pour fournir un degré élevé d'évolutivité et de flexibilité, tout en conservant un degré élevé de performances. De plus, les bases de données NoSQL sont souvent hautement évolutives et tolérantes aux pannes, ce qui les rend idéales pour une utilisation dans des applications à grande échelle.

NoSQL signifie données non structurées et est utilisé pour décrire tout système qui ne repose pas sur SQL. Ils utilisent un modèle de données qui diffère du modèle de table de lignes et de colonnes traditionnel utilisé dans les systèmes de gestion de bases de données relationnelles . Les bases de données NoSQL diffèrent les unes des autres à bien des égards. Les bases de données documentaires les plus utilisées sont généralement mises à l'échelle. Ces applications sont utilisées dans des secteurs tels que le commerce électronique, les plateformes de trading et le développement d'applications mobiles. La comparaison MongoDB et PostgreSQL fournit une analyse approfondie des deux principales bases de données NoSQL. Étant donné que les colonnes peuvent être agrégées dans diverses bases de données, une base de données en colonnes peut être utilisée pour agréger rapidement et facilement des données.

Lorsqu'ils écrivent des données, il est extrêmement difficile de les maintenir cohérentes. Une base de données graphique capture et recherche les connexions entre les éléments de données pour l'optimiser. Ils peuvent être utilisés pour combiner plusieurs tables dans SQL sans entraîner de surcharge.

La base de données NoSQL peut fournir une expérience utilisateur plus cohérente tout en réduisant la latence. Les applications qui nécessitent une grande quantité de données pour évoluer rapidement et gérer une grande quantité de données sont bien adaptées à ces types de conteneurs.
Les données structurées ne sont pas aussi facilement stockées dans les bases de données NoSQL que dans les bases de données traditionnelles. Une base de données relationnelle, telle que MySQL, Oracle ou SQL Server, est généralement utilisée pour stocker des données structurées. Une base de données NoSQL peut stocker divers types de données, y compris des données non structurées. Les données non structurées, qui incluent des données non structurées, telles que du texte ou JSON, sont fréquemment présentes.
Les bases de données NoSQL, comme les bases de données relationnelles, ont une structure de données plus flexible. Les avantages de cette pratique incluent une meilleure utilisation de l'espace de stockage et des temps de réponse plus rapides. Les données peuvent être stockées dans une variété de formats, y compris JSON, XML et texte, selon leur nature.