Que signifie Nosql en termes de données

Les bases de données NoSQL sont un type de base de données non relationnelle qui n'utilise pas le schéma tabulaire traditionnel des bases de données relationnelles . Au lieu de cela, ils utilisent une structure sans schéma plus flexible, ce qui permet une gestion des données plus évolutive et plus performante. Les bases de données NoSQL sont souvent utilisées pour gérer de gros volumes de données qui sont trop difficiles ou coûteux à gérer avec une base de données relationnelle. Ils sont également souvent utilisés pour les applications Web en temps réel qui doivent pouvoir gérer un volume élevé d'utilisateurs simultanés.

Le format de base de données NoSQL stocke les données dans un format différent de celui des bases de données relationnelles traditionnelles. Les principaux types de documents sont les graphiques, les graphiques clé-valeur et les graphiques à colonnes larges. À la fin des années 2000, une multitude de bases de données NoSQL ont émergé à la suite d'une forte baisse des coûts de stockage. Avec eux, les développeurs peuvent stocker une énorme quantité de données non structurées, ce qui leur permet de créer de nombreuses nouvelles applications. Les bases de données de documents, les bases de données clé-valeur, les magasins à colonnes étendues et les bases de données de graphes sont des exemples de bases de données NoSQL. La fonctionnalité de non-jointure permet des requêtes plus rapides. Il peut être utilisé à diverses fins, allant de très critiques (par exemple, des données financières) à plus légères (par exemple, la lecture de lectures IoT à partir d'un bac à litière pour chat intelligent).

Dans ce didacticiel, nous verrons pourquoi une base de données NoSQL est une bonne idée. De plus, nous aborderons certaines idées fausses courantes sur les bases de données NoSQL et les démystifierons. Selon les experts en bases de données de DB-Engines, MongoDB est la base de données non relationnelle la plus populaire au monde. Si vous suivez les instructions ci-dessous, vous pourrez interroger une base de données MongoDB sans nécessiter de configuration sur votre ordinateur. Les clusters MongoDB sont des endroits où vous stockez vos bases de données. Les données peuvent être enregistrées dans Atlas dès que vous avez un cluster. Atlas Data Explorer, MongoDB Shell ou MongoDB Compass peuvent tous être utilisés pour créer une base de données manuellement.

Dans ce cas, vous importerez un exemple de jeu de données Atlas. Une base de données NoSQL présente de nombreux avantages, notamment la flexibilité des modèles de données, la mise à l'échelle horizontale, les requêtes ultra-rapides et la facilité d'utilisation pour les développeurs. L'explorateur de données peut être utilisé pour créer de nouveaux documents, modifier des documents existants et supprimer des documents. L'un des outils les plus puissants pour analyser les données est le cadre d'agrégation. Atlas et Atlas Data Lake simplifient la visualisation des données qui y sont stockées.

SQL et NoSQL sont deux des frameworks les plus importants dans le développement de logiciels modernes. Chacun d'eux est un individu avec des forces et des faiblesses.

SQL (Structured Query Language) est le langage utilisé pour gérer les données dans un système de gestion de base de données relationnelle (RDBMS) dans un système de gestion de base de données SQL (RDBMS). NoSQL, contrairement à SQL, est un terme qui fait référence aux « bases de données non relationnelles ».

Qu'entend-on par base de données Nosql ?

Les bases de données Nosql sont des bases de données non relationnelles conçues pour une mise à l'échelle horizontale. Ils sont souvent utilisés pour de grands ensembles de données qui doivent être rapidement accessibles.

Contrairement aux bases de données relationnelles, qui stockent et récupèrent les données dans un format rectangulaire, les bases de données NoSQL sont stockées et récupérées sous des formes non tabulaires. Ce type de données est utilisé par des géants de l'internet tels que Twitter, Google, Amazon et d'autres pour générer quotidiennement des quantités massives de données. Les bases de données Document NoSQL incluent les bases de données clé-valeur, les bases de données à colonnes larges et les bases de données NoSQL graphiques. Vous pouvez stocker vos données dans une base de données relationnelle ou NoSQL selon celle que vous choisissez. Cependant, il existe certaines différences entre les différentes bases de données en fonction de vos besoins. Une base de données NoSQL, en revanche, ne nécessite pas de structure pour stocker les données car elle possède un schéma dynamique. Cette fonctionnalité offre de la flexibilité car les documents peuvent être créés sans définir de structure.

DynamoDB, en revanche, est une base de données très conviviale, extrêmement rapide et qui évolue très bien. AWS Management Console simplifie la création, la suppression et la modification d'éléments dans DynamoDB. Une table peut être créée et supprimée à l'aide de l'AWS CLI, des éléments peuvent être insérés et récupérés à l'aide de l'AWS CLI et des index peuvent être créés à l'aide de l'AWS CLI. À l'aide d'AWS WorkBench, vous pouvez créer des applications DynamoDB plus complexes. Si vous recherchez une base de données NoSQL qui offre des fonctionnalités et des performances DynamoDB, MongoDB peut être la meilleure option pour vous. L'AWS Management Console, ainsi que l'AWS CLI, peuvent être utilisés pour gérer la base de données MongoDB.

Qu'est-ce que Nosql Donner un exemple ?

MongoDB, CouchDB, CouchBase, Cassandra, HBase, Redis, Riak et Neo4J ne sont que quelques-unes des bases de données NoSQL populaires . Les bases de données NoSQL orientées document incluent MongoDB, CouchDB, CouchBase, Amazon SimpleDB, Riak et Lotus Notes.

Lors du stockage des données, les bases de données NoSQL sont déclaratives plutôt que basées sur des tables, tandis que les bases de données basées sur des tables stockent les données au format relationnel. Une conception simple, une mise à l'échelle horizontale transparente et un contrôle de disponibilité granulaire ne sont que quelques-unes des fonctionnalités NoSQL. NoSQL est avantageux à bien des égards, mais il présente également certains inconvénients. Les bases de données traditionnelles sont généralement un meilleur choix lorsqu'il s'agit d'applications de gestion des transactions. Malgré le fait que les bases de données relationnelles sont encore utilisées pour diverses fonctions commerciales, les bases de données NoSQL gagnent en popularité. Les bases de données Noql gèrent les applications cloud, Web et Big Data en temps réel dans l'industrie. Les solutions NoSQL peuvent fournir une architecture peer-to-peer sans serveur avec une architecture et des propriétés cohérentes pour tous les nœuds.

La nouvelle version du système d'exploitation a une augmentation significative des performances, permettant des vitesses de lecture et d'écriture plus rapides et une disponibilité continue. Une base de données NoSQL est disponible en cinq variétés différentes avec divers avantages et inconvénients. Les entreprises doivent sélectionner les types de bases de données en fonction de leurs besoins métier ; il n'y a pas de variation « idéale » des types de bases de données. Une paire clé-valeur dans NoSQL est conceptuellement similaire aux tables de hachage, qui utilisent une clé unique et un pointeur pour spécifier un objet pour lequel il existe une clé unique. Dynamo, Redis, Riak, Tokyo Cabinet/Tyrant, Voldemort, Amazon SimpleDB et Oracle BDB sont quelques-unes des plateformes NoSQL disponibles aujourd'hui. Les bases de données NoSQL basées sur des colonnes sont basées sur des colonnes et chaque colonne est traitée différemment. Il existe de nombreuses applications qui peuvent être gérées par de telles bases de données, telles que l'informatique décisionnelle, les entrepôts de données, les catalogues de cartes de bibliothèque et la gestion de la relation client.

Les bases de données NoSQL sont multidimensionnelles et modélisent les données à l'aide d'un graphe. Lorsqu'un nœud est considéré comme un nœud pendant le stockage, ses relations sont considérées comme des arêtes. Étant donné que les données sont déjà disponibles dans ce cas, l'établissement de relations est aussi simple que 1-2-3. Une base de données de réseaux sociaux est largement utilisée dans des applications telles que l'analyse de données spatiales. MongoDB orienté document est une base de données NoSQL qui utilise des schémas dynamiques pour stocker des documents. L'indexation, la transformation et la fusion des documents sont toutes effectuées en JavaScript dans la solution, qui stocke les documents au format JSON et utilise l'échange de données JSON. Oracle NoSQL Database active les modèles de données de table clé-valeur et JSON en plus d'être disponible sur site ou dans le cloud.

InfiniteGraph, une base de données de graphes hautement spécialisée, est utilisée pour la conception de modèles de données de graphes. Il peut prendre en charge un large éventail de charges de travail en raison de son évolutivité, de sa prise en charge multiplateforme, de ses capacités basées sur le cloud et de sa capacité de débit élevée. Le langage de requête "DO" peut gérer des requêtes complexes basées sur des graphiques et des valeurs. Dans des secteurs tels que la santé, les télécommunications, la cybersécurité, la finance, la fabrication et les réseaux, cette solution est un choix populaire.

Les services de base de données NoSQL de Google peuvent traiter de grands ensembles de données dynamiques sans schéma fixe et sont capables de traiter rapidement de grands ensembles de données dynamiques. En conséquence, ils peuvent être utilisés par des entreprises telles qu'Amazon, Google, Netflix et Facebook, qui dépendent fortement de gros volumes de données que les bases de données traditionnelles ne peuvent pas gérer.

Pourquoi les bases de données Nosql sont les meilleures pour le développement rapide d'applications

Les types de bases de données sont organisés en fonction du type de modèle de données utilisé. Les types de documents incluent les déclarations clé-valeur, les types de colonnes larges et les graphiques. Le principal avantage des bases de données NoSQL par rapport aux bases de données relationnelles dans le développement rapide d'applications est leur capacité à stocker et à interroger de grandes quantités de données à différentes vitesses.
Les bases de données SQL sont basées sur des tables, tandis que les bases de données NoSQL sont stockées dans des documents, des clés, des graphiques ou des magasins à grandes colonnes. Les bases de données SQL disponibles aujourd'hui incluent MySQL, Oracle, PostgreSQL et Microsoft SQL Server. MongoDB, BigTable, Redis, RavenDB Cassandra, HBase, Neo4j et CouchDB sont des exemples de bases de données NoSQL.

Quelle est la différence entre SQL et Nosql ?

Les bases de données SQL peuvent être évolutives verticalement, tandis que les bases de données NoSQL peuvent être évolutives horizontalement. Les bases de données SQL sont basées sur des tables, tandis que les bases de données NoSQL sont constituées de documents, de clés, de graphiques ou de magasins à colonnes larges. Les bases de données SQL sont préférées dans les transactions multi-lignes, tandis que les bases de données NoSQL sont préférées dans les données non structurées telles que les documents ou JSON.

Le langage de requête structuré (SQL) est le langage de programmation le plus populaire pour les systèmes de gestion de bases de données relationnelles. Le modèle NoSQL stocke et récupère les données sous une autre forme que les données tabulaires. Ce qui suit est une ventilation complète des avantages et des inconvénients, avec une compréhension approfondie des avantages et des inconvénients. Le langage SQL est le langage de programmation le plus demandé pour le SGBDR, et le logiciel NoSQL est le plus largement utilisé pour stocker des données structurées, non structurées et semi-structurées. Vous avez la possibilité de choisir entre deux options en fonction des besoins et du projet sur lequel vous travaillez. Le premier se concentre sur les requêtes complexes avec la cohérence des données et les propriétés ACID, tandis que le second est plus orienté objet et adapté à une gamme variée de types de stockage.

Les deux bases de données sont importantes pour les entreprises à l'heure actuelle. Malgré le fait que NoSQL ne peut pas complètement remplacer SQL, il présente de nombreux avantages par rapport à SQL qui en font une solution commerciale viable. NoSQL présente de nombreux avantages pour les petites entreprises car il est évolutif, simple et facile à entretenir. NoSQL n'est pas aussi mature que les requêtes, il n'est donc peut-être pas le meilleur choix pour les grandes entreprises qui ont besoin de plus de flexibilité. Les bases de données NoSQL sont idéales pour les entreprises qui ont besoin d'une base de données évolutive avec des fonctionnalités simples à utiliser et à entretenir.

Nosql Vs Sql : lequel est le plus rapide ?

NoSQL est généralement plus rapide que SQL en ce qui concerne le stockage clé-valeur. Cependant, les bases de données NoSQL peuvent ne pas être entièrement prises en charge par ACID, ce qui entraîne une incohérence des données. La base de données la plus rapide est généralement SQL plutôt que NoSQL.

Nosql Signification

Nosql est un terme désignant les bases de données qui n'utilisent pas le modèle relationnel traditionnel. Ils sont souvent utilisés pour les applications Big Data où l'échelle et la flexibilité des bases de données nosql conviennent mieux que les bases de données relationnelles.

Malgré le fait que les bases de données NoSQL puissent prendre en charge ces fonctionnalités, il existe toujours un risque de défaillance du système. Les bases de données NoSQL ont donc été conçues pour être adaptables et dynamiques. Dans le cas d'un système nécessitant des opérations fiables, la base de données NoSQL est généralement incapable de le faire.
L'utilisation de bases de données NoSQL présente de nombreux avantages en plus de leurs inconvénients. Son utilisation présente plusieurs avantages, notamment la possibilité d'évoluer rapidement, de prototyper rapidement des systèmes et de stocker les données dans un format plus flexible.
Une base de données NoSQL est un bon choix pour un système avec un modèle de données basé sur des documents. Cela est dû au fait que les bases de données relationnelles ne prennent généralement pas bien en charge ce type de données. De plus, les bases de données NoSQL sont souvent plus adaptées aux systèmes nécessitant de grandes quantités de stockage. En raison de leur traitement plus rapide et plus efficace, elles constituent un meilleur choix que les bases de données relationnelles traditionnelles.
À mesure que les systèmes de prototypage se développent, les bases de données NoSQL sont également une bonne option. De ce fait, ils permettent une plus grande flexibilité dans la manière dont les données sont stockées. De plus, les bases de données NoSQL sont souvent plus simples à utiliser que les bases de données traditionnelles.
Certains des inconvénients des bases de données NoSQL sont indiqués ci-dessous. L'une des principales préoccupations est que bon nombre de ces bases de données n'incluent pas les fonctionnalités de fiabilité natives qui sont incluses dans les bases de données relationnelles. De plus, les bases de données NoSQL ne sont pas toujours la meilleure option pour les systèmes qui nécessitent des niveaux élevés de fiabilité. Les bases de données relationnelles traditionnelles ne peuvent pas être utilisées car elles ne sont pas aussi flexibles.

Nosql contre SQL

SQL est un langage de programmation utilisé pour interagir avec des bases de données relationnelles. Les bases de données relationnelles (également appelées enregistrements de base de données) stockent les données dans des lignes et des tables liées logiquement. Les systèmes de gestion de bases de données (DBM) qui n'utilisent pas SQL sont appelés NoSQL.

Tous les aspects de la science des données doivent être basés sur des données. En règle générale, vos données sont généralement stockées dans un système de gestion de base de données (SGBD). Pour interagir et communiquer avec le SGBD, vous devez utiliser son langage. Le langage SQL (Structured Query Language), utilisé pour interagir avec le SGBD, est ici utilisé. Un nouveau terme a également été introduit ces dernières années : les bases de données NoSQL. Une base de données non relationnelle est une base de données qui ne stocke pas de données dans des tables ou des enregistrements. En conséquence, la structure de stockage des données est optimisée pour des besoins spécifiques.

Les bases de données orientées données, les bases de données orientées document, les paires clé-valeur et les bases de données de graphes sont les quatre types de structures de données les plus courants. La bibliothèque MongoDB, basée sur une base de données orientée document, est utilisée en Python. Les bases de données NoSQL, en général, vous permettent de créer une structure de données plus flexible. Les bases de données SQL, en revanche, sont plus rigides, avec un type de données moins flexible. Si vous êtes un programmeur SQL débutant, la meilleure chose à faire est de commencer par SQL, puis de passer à NoSQL. Chacun a ses propres avantages et inconvénients, vous devez donc le sélectionner en fonction de sa facilité d'utilisation, de l'application sur laquelle il est basé et des avantages qu'il offre. En fin de compte, je ne peux pas dire que SQL est meilleur que NoSQL ou tout autre langage de programmation. Vous serez en mesure de prendre la meilleure décision si vous écoutez vos données.

La meilleure base de données pour vous : Sql ou Nosql ?

Malgré le fait que les bases de données NoSQL et SQL présentent certains avantages et inconvénients, chacune a ses propres avantages et inconvénients. Alors que les bases de données SQL sont généralement plus fiables et capables de gérer des transactions plus complexes, les bases de données NoSQL sont plus efficaces et capables de gérer des données moins structurées. La décision individuelle leur appartient entièrement.

Exemples Nosql

Les bases de données Nosql sont des bases de données qui n'utilisent pas le modèle traditionnel de base de données relationnelle basé sur des tables. Des exemples de bases de données nosql incluent MongoDB, CouchDB et Cassandra. Ces bases de données sont souvent utilisées pour des applications Web où les données changent constamment et où des performances élevées sont requises.

Les bases de données NoSQL, qui ne sont pas liées à une base de données relationnelle, ne contiennent aucune donnée au même format. Il n'y a pas de schémas fixes dans NoSQL, pas de jointures et le système évolue rapidement. Une base de données NoSQL, par conséquent, peut être utilisée pour stocker de grandes quantités de données dans des magasins de données distribués. Des entreprises telles que Twitter, Facebook et Google collectent des téraoctets de données utilisateur par jour. L'architecture sans partage des bases de données NoSQL distribuées implique qu'il n'y a pas d'unités de contrôle ou d'unités de stockage dans la base de données. En conséquence, le besoin de plusieurs bases de données pour stocker les mêmes données est éliminé. Les données d'une base de données distribuée sont toujours disponibles quelle que soit la version mise à jour, ce qui permet de mettre à jour plusieurs copies en même temps.

Un magasin clé-valeur contient toutes les informations pouvant être stockées en tant que valeur. De nombreuses machines fonctionnent ensemble pour créer des magasins de familles de colonnes qui traitent d'énormes quantités de données. Les bases de données de documents, comme leur nom l'indique, contiennent des versions versionnées d'autres collections clé-valeur. Les documents semi-structurés peuvent être stockés dans des formats tels que JSON. Une base de données de graphes ne fournit pas le type de langage de requête déclaratif que SQL propose. Au lieu de cela, ces bases de données sont interrogeables par des modèles de données. Les interfaces RESTful sont courantes parmi les plates-formes NoSQL pour accéder aux données.

Une base de données de graphes, contrairement à une base de données relationnelle, est une base de données multi-relationnelle avec plusieurs lignes et colonnes. À l'aide de bases de données de graphes, plusieurs modèles de données peuvent être intégrés dans un seul backend. Les bases de données multi-modèles sont un nouveau type de base de données NoSQL qui devrait s'imposer rapidement, et il y aura beaucoup de buzz autour de ce type de base de données à l'avenir. Les bases de données les plus populaires peuvent être classées et leur progression peut être consultée sur http://db-engines.com/en/ranking.

Types de base de données Nosql

Il existe plusieurs types de bases de données NoSQL, chacune avec ses propres forces et faiblesses. Les types les plus populaires sont les bases de données de documents, les bases de données clé-valeur et les bases de données en colonnes. Les bases de données de documents, telles que MongoDB et CouchDB, sont les mieux adaptées pour stocker des données qui ont un schéma flexible. C'est-à-dire des données qui ne correspondent pas parfaitement aux lignes et aux colonnes. Les bases de données de documents sont également faciles à mettre à l'échelle horizontalement, car elles peuvent être partagées sur plusieurs serveurs. Les bases de données clé-valeur, telles que DynamoDB et Riak, sont les mieux adaptées pour stocker des données pouvant être interrogées par une seule clé. C'est-à-dire des données qui peuvent être recherchées par une seule valeur, telle qu'un numéro d'identification. Les bases de données clé-valeur sont très rapides et évolutives, mais elles ne sont pas aussi flexibles que les bases de données de documents. Les bases de données en colonnes, telles que Cassandra et HBase, sont les mieux adaptées pour stocker des données pouvant être interrogées par une plage de valeurs. C'est-à-dire des données qui peuvent être recherchées par une plage de clés, telle qu'une plage de dates. Les bases de données en colonnes sont très rapides et évolutives, mais elles ne sont pas aussi flexibles que les bases de données documentaires.

Les quatre principaux types de bases de données NoSQL sont les magasins clé-valeur, les magasins de documents, les bases de données orientées colonnes et les bases de données graphiques. Ce type de solution peut résoudre un problème qu'une base de données relationnelle ne peut pas résoudre. OrientDB, par exemple, est une base de données multimodèle qui combine NoSQL et d'autres types de bases de données. Une base de données relationnelle complète peut contenir des milliers d'entités et de tables de liaison. La structure des colonnes est divisée en plusieurs lignes pour chaque entité (personne). Lorsqu'il n'y a que quelques colonnes impliquées, il est plus facile d'analyser chaque colonne séparément dans les bases de données de colonnes. Une base de données de colonnes mappe le numéro de ligne aux données, tandis qu'une base de données de table mappe le numéro de ligne aux données.

La base de données NoSQL la moins complexe est celle des magasins clé-valeur. Il est conçu pour stocker des documents de tous les jours et a la capacité de traiter des requêtes et des calculs complexes. Les données d'un magasin de documents doivent être normalisées tant qu'elles sont organisées de manière logique pour les données. Une base de données graphique est destinée à rationaliser le fonctionnement des interactions entre les entités. Les deux principaux composants d'une base de données de graphes sont sa structure et les types de données qu'elle contient. nœud : une collection d'entités. Dans une ligne, deux entités sont représentées par la ligne et les propriétés des deux entités sont affectées. Les bases de données de graphes comme Neo4j prétendent également respecter ACID, tandis que les magasins de documents et les magasins clé-valeur utilisent la notation standard.

Les avantages et les inconvénients des bases de données Nosql

Les bases de données NoSQL diffèrent des bases de données relationnelles en termes de modèles de données. Ils sont plus flexibles et plus rapides à utiliser que les systèmes d'exploitation traditionnels. Les données de ces types de magasins peuvent être présentées de manière inconsciente en les utilisant à la place des représentations tabulaires standard. Les modèles de données de document, clé-valeur, colonne large et graphique font partie des bases de données NoSQL les plus courantes. DynamoDB, un exemple de base de données NoSQL basée sur des documents, en est un exemple. Un document DynamoDB est essentiellement une collection de données stockées dans des formats au niveau de l'octet. Les documents DynamoDB peuvent contenir n'importe quel nombre de champs, et ils sont stockés dans une base de données NoSQL triée, répliquée et en croissance constante. Riak, un exemple de base de données NoSQL de stockage clé-valeur , en est un exemple. Il s'agit essentiellement d'une base de données qui stocke les données dans des paires de valeurs clés, de la même manière qu'un magasin clé-valeur fonctionne. Chaque paire clé-valeur se voit attribuer un numéro d'identification unique. L'instance Riak contient un certain nombre de paires clé-valeur. Une instance Riak est un ensemble de serveurs, qu'il s'agisse d'un serveur unique ou d'un ensemble de serveurs. Une base de données NoSQL de magasin à colonnes larges, telle que Redis, utilise cette fonctionnalité. Dans un magasin à colonnes larges, les données sont stockées dans un format de colonne à l'aide de bases de données NoSQL. Le tableau Clés et valeurs des instances Redis contient un ensemble de clés et de valeurs. Si vous devez apporter des modifications à une instance Redis, elle peut être exécutée en tant que serveur unique ou répartie sur plusieurs serveurs. Une base de données NoSQL est plus populaire qu'une base de données relationnelle car elle offre des performances plus rapides et une plus grande flexibilité. Ils sont excellents pour stocker des données qui seraient autrement perdues dans un format tabulaire.

Meilleure base de données Nosql

Il n'y a pas de réponse définitive à cette question car cela dépend des préférences et des besoins individuels. Cependant, certaines des bases de données NoSQL les plus populaires incluent MongoDB, Cassandra et Redis. Ces bases de données sont toutes hautement évolutives et offrent des performances élevées, ce qui les rend idéales pour les applications nécessitant de grandes quantités de données.

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Mongodb Vs Cassandra : Quelle est la meilleure base de données Nosql pour votre application ?

Pour les applications Web hautes performances, une base de données MongoDB est un excellent choix. La technologie de partitionnement de MongoDB lui permet d'être indépendant de l'évolutivité tout en évoluant horizontalement. Cassandra est un excellent choix pour les petites applications qui ne nécessitent pas la flexibilité ou la puissance de MongoDB.

Liste des bases de données Nosql

Les bases de données NoSQL deviennent de plus en plus populaires comme alternative aux bases de données relationnelles traditionnelles. Il existe de nombreux types de bases de données NoSQL, chacune avec ses propres forces et faiblesses. Certaines des bases de données NoSQL les plus populaires incluent MongoDB, Cassandra et HBase.

Il n'a pas de conception conceptuelle et peut placer les données dans un ordre différent de celui d'une base de données relationnelle. Dans la section suivante, nous examinerons les cinq bases de données NoSQL les plus populaires en termes de volume de données, à savoir MongoDB, Cassandra, Elasticsearch, Amazon DynamoDB, HBase et autres. Si nous avons le cas d'utilisation de la recherche en texte intégral, nous devrions utiliser cette base de données pour les besoins de notre organisation. Cette base de données peut être utilisée pour organiser de grandes quantités de données et les analyser. Les applications hautes performances sont principalement prises en charge par Amazon DynamoDB, qui est largement utilisé à grande échelle. Il peut traiter 10 billions de demandes en une seule journée, selon la base de données, qui est utilisée par environ 700 organisations. DynamoDB est le meilleur choix pour un grand nombre de requêtes lorsqu'il est nécessaire de gérer des requêtes clé-valeur simples. Il est capable de traiter des pétaoctets de données, mais lorsque nous n'avons qu'une petite quantité de données, il ne pourra pas trouver ce que nous voulons. Si notre cas d'utilisation nécessite un accès aléatoire et en temps réel aux données, cette base de données est la meilleure option.