Quand est-ce que Nosql a du sens Sélectionnez tout ce qui s'applique

Il n'y a pas de réponse unique à cette question, car la décision d'utiliser ou non une base de données NoSQL dépend des besoins spécifiques de l'application. Cependant, en général, les bases de données NoSQL sont un bon choix lorsque les données ne sont pas bien adaptées à un modèle relationnel, lorsque la mise à l'échelle horizontale est plus importante que la mise à l'échelle verticale ou lorsque l'application nécessite un degré élevé de flexibilité.

Les bases de données relationnelles traditionnelles peuvent être difficiles à maintenir, c'est pourquoi des bases de données NoSQL ont été développées pour résoudre ce problème. Par rapport à une base de données relationnelle, les bases de données NoSQL sont souvent plus évolutives et plus performantes. Leurs modèles de données sont flexibles et simples à utiliser, ce qui peut permettre un développement plus rapide, en particulier dans les environnements de cloud computing. Lorsque les données sont stockées ou récupérées, moins de transformations sont nécessaires. Vous pouvez désormais stocker et accéder plus facilement à un large éventail de types de données. Un grand nombre de bases de données NoSQL ont des schémas flexibles, qui sont contrôlés par le développeur. La base de données est ainsi plus facilement mise à jour lorsqu'elle est exposée à de nouveaux types de données.

Une base de données NoSQL est conçue pour stocker des données dans des formats natifs, afin que les développeurs n'aient pas à les convertir en magasin. Une base de données NoSQL est construite autour d'un grand nombre de développeurs. L'utilisation d'un cluster d'ordinateurs pour créer une base de données permet également de l'étendre et de la configurer pour se développer automatiquement.

Les bases de données NoSQL (pas seulement SQL) ne stockent pas les données de la même manière que les bases de données relationnelles. Basé sur le modèle de données utilisé dans les bases de données NoSQL, chaque type de base de données NoSQL est unique. Les types de documents sont libellés dans l'ordre suivant : document, valeur-clé, colonne large et graphique. En d'autres termes, seule la déclaration 2 est correcte.

Base de données NoSQL (appelé à l'origine non-SQL) et les bases de données non relationnelles sont des mécanismes de stockage et de récupération de données qui sont modélisés d'une manière différente de ceux utilisés dans les bases de données traditionnelles .

Il existe une différence significative entre SQL et NoSQL, et noSQL est le meilleur choix pour les applications hautement transactionnelles. NoSQL peut être utilisé pour un large éventail d'objectifs transactionnels. C'est un ajustement difficile pour ce type d'équipement. Il n'est pas adapté au stockage hiérarchique des données. En tant que système hiérarchique de stockage et de récupération de données, il peut contenir 14 lignes supplémentaires (25 octobre 2022) pour des ensembles de données plus volumineux.

Quand utiliser Nosql ?

Il n'y a pas de réponse définitive à cette question. Différentes organisations ont des besoins de données différents, et les bases de données nosql sont mieux adaptées à certains types de données qu'à d'autres. Par exemple, les bases de données nosql sont souvent utilisées lorsque les données ne sont pas structurées ou lorsque la structure des données change fréquemment. Ils peuvent également être utilisés lorsque l'évolutivité est une préoccupation majeure.

La science des données englobe tous les sous-domaines de la science des données au sens traditionnel. La méthode la plus courante de stockage des données consiste à utiliser un système de gestion de base de données (SGBD). Il est primordial d'utiliser le langage du SGBD pour interagir et communiquer avec lui. Le langage de programmation SQL (Structured Query Language) est utilisé pour interagir avec les bases de données. Un autre terme dans le domaine des bases de données a émergé ces dernières années : les bases de données NoSQL. Les données ne sont pas stockées dans des tables et des enregistrements dans des bases de données non relationnelles. Il s'agit plutôt d'une structure de stockage de données conçue et optimisée pour des applications spécifiques.

Une base de données de graphes, par exemple, est l'un des quatre types de structures de données les plus populaires ; il existe également des types orientés document, des paires clé-valeur et des types orientés colonne. MongoDB, une base de données orientée document basée sur Python, peut être utilisée pour y parvenir. Le principal avantage des bases de données NoSQL est leur capacité à vous donner plus de contrôle sur la conception de votre structure de données. Les bases de données SQL, en revanche, sont plus rigides, avec un type de données moins flexible. La meilleure façon pour un débutant de commencer est avec SQL, puis de passer à NoSQL. Chacun a ses propres avantages et inconvénients, il est donc préférable d'en choisir un en fonction de ses données, de son application et de la manière dont le processus de développement peut être rationalisé pour vous. Au final, SQL n'est pas plus performant que NoSQL ou toute autre technologie. Lorsque vous écoutez vos données, vous prendrez la meilleure décision pour vous.

Les bases de données NoSQL sont conçues pour une mise à l'échelle horizontale. En d'autres termes, vous pouvez ajouter plus de nœuds sans sacrifier les performances. Il existe une méthode pour stocker les données de cette manière, et elle est distribuée. Cela permet au système de gérer un plus grand nombre de données sans se préoccuper des conséquences.
Certains des avantages des bases de données NoSQL sont qu'elles ne sont pas aussi matures que certaines des autres options. Par conséquent, vous ne pourrez peut-être pas utiliser toutes les fonctionnalités auxquelles vous vous attendez. De plus, ils peuvent être plus réticents à interroger les données.

Quand utiliser une base de données Nosql

Les bases de données imbriquées sont souvent mieux adaptées pour répondre aux exigences du monde en évolution rapide d'aujourd'hui. De plus, ils sont extrêmement flexibles et faciles à utiliser, ce qui peut contribuer à un développement plus rapide sur les bases de données relationnelles. Les bases de données NoSQL sont parfois préférables pour les transactions lourdes ou complexes car elles sont plus stables et peuvent protéger les données. Cependant, si votre application nécessite un traitement fréquent des transactions, une base de données relationnelle est une meilleure option.

Quelles sont les 3 caractéristiques communes des bases de données Nosql ?

Dans la figure 1, nous pouvons voir que les bases de données NoSQL sont évolutives, répliquées et adaptables (Fig. 1).

Une base de données NoSQL est une base de données qui ne stocke pas les données dans un format de base de données relationnelle, mais plutôt dans un format non relationnel. NoSQL ne nécessite pas l'utilisation d'un schéma fixe, ne nécessite pas la jonction de lignes et s'adapte pour répondre aux exigences. Pour pouvoir stocker des quantités massives de données dans des bases de données distribuées, des bases de données NoSQL doivent être construites. Twitter, Facebook et Google, par exemple, stockent quotidiennement des téraoctets de données utilisateur. L'architecture sans partage dans les bases de données NoSQL distribuées implique que la base de données n'a pas une seule unité de contrôle ou de stockage. Par conséquent, il n'est pas nécessaire d'installer ou de gérer plusieurs bases de données pour les mêmes données. Les données d'une base de données distribuée sont disponibles à partir de plusieurs copies, ce qui leur permet de rester constantes.

Tout dans un magasin clé-valeur est stocké sous forme de valeur et de clé. Il est conçu pour stocker et traiter de grandes quantités de données sur de nombreuses machines dans le cadre de magasins de familles de colonnes. Le terme "magasin de données" fait référence à une base de données de documents, qui est essentiellement une collection de différentes collections de valeurs-clés qui ont été mises à jour. Il est possible de stocker des documents semi-structurés aux formats JSON. Les bases de données de graphes , contrairement aux bases de données SQL, manquent de langage de requête déclaratif. La requête de ces bases de données est basée sur les données du modèle. Les interfaces RESTful sont disponibles pour les données sur une large gamme de plates-formes NoSQL.

La capacité d'une base de données Graph à être multi-relationnelle est analogue à celle d'une base de données relationnelle, où les tables sont vaguement connectées. L'objectif d'une base de données de graphes est de gérer plusieurs modèles de données à l'aide d'un seul backend. Les bases de données multi-modèles sont un nouveau type de base de données NoSQL qui gagnera en popularité dans un avenir proche. Un classement des bases de données les plus populaires et leurs perspectives d'avenir sont disponibles sur http://db-engines.com/en/ranking.

Les bases de données NoSQL deviennent populaires en raison de divers facteurs. Ils sont construits sur un modèle de stockage plus flexible, permettant des schémas de données plus dynamiques. De plus, elles sont souvent plus rapides et plus évolutives que les bases de données traditionnelles. MongoDB est une base de données NoSQL fréquemment utilisée par les développeurs. Il utilise des schémas dynamiques pour stocker des documents similaires à JSON dans une base de données orientée document. Par conséquent, c'est un bon choix pour les applications qui doivent stocker de grandes quantités de données dans un format dynamique et flexible. MongoDB, en revanche, est une base de données beaucoup plus rapide et plus évolutive que toute autre. MongoDB est une excellente base de données NoSQL qui est bien entretenue et qui compte une grande communauté d'utilisateurs.

3 raisons d'utiliser une base de données Nosql

Les données sont sans schéma - les systèmes NoSQL vous permettent de glisser-déposer des données dans un dossier, puis de les interroger sans créer de modèle relationnel d'entité. Le système Nosql est disponible sur une large gamme de processeurs, vous permettant de stocker votre base de données sur plusieurs machines tout en conservant des performances élevées. Les bases de données non relationnelles utilisent un modèle de stockage spécialement conçu pour les besoins spécifiques des données qu'elles stockent.

Pourquoi Sql a-t-il un sens pour Nosql ?

SQL est un outil puissant de gestion des données dans une base de données relationnelle. Cependant, il peut être difficile d'utiliser SQL pour gérer les données dans une base de données NoSQL. Les bases de données NoSQL sont souvent conçues pour être plus évolutives et plus faciles à utiliser que les bases de données relationnelles. Ils peuvent également être plus flexibles, permettant de stocker un plus large éventail de types de données.

SQL, ou Structured Query Language, est le langage utilisé pour interroger les données depuis les années 1970. Une base de données NoSQL, contrairement à une base de données SQL, ne contient aucune hiérarchie. Une base de données NoSQL peut être mise à l'échelle verticalement, ce qui permet au serveur de se charger plus fréquemment. Les bases de données NoSQL vous permettent de travailler avec plusieurs structures de données. Comme les bases de données NoSQL n'utilisent pas de bases de données relationnelles, elles ne stockent pas toutes les données au même endroit. Ils sont plus conviviaux à utiliser en raison de leur capacité à créer des schémas dynamiques pour les données non structurées, ce qui réduit le besoin de planification préalable et d'organisation des données. Les bases de données SQL et relationnelles sont idéales pour les organisations qui souhaitent traiter rapidement de grandes quantités de données, évoluer selon les besoins et gérer les données plus efficacement.

Étant donné que chaque élément d'information est stocké dans un emplacement séparé, ce n'est pas un problème si les versions précédentes confondaient l'image. De plus, NoSQL peut fonctionner avec un grand nombre d'ensembles de données (ou en constante évolution). Les systèmes de base de données NoSQL sont utilisés par de grandes organisations telles que Facebook, Google et autres car ils nécessitent une grande quantité de données. Les bases de données NoSQL, telles que Cassandra, sont conçues pour gérer les grandes quantités de données qui sont transmises sur une variété de serveurs. Si vous souhaitez accéder à un magasin clé-valeur en moins d'une minute, le framework Redis peut être la meilleure option. Elastic Search est un excellent choix pour une recherche complexe ou flexible lorsqu'il est utilisé de manière appropriée.

Le terme « base de données relationnelle » fait référence à une base de données basée sur le Web.
Toutes les données d'une base de données SQL sont stockées dans des tables, ce qui est la manière la plus simple de les organiser. Une base de données, également appelée table, abrite une collection d'informations. Chaque tableau se distingue par la structure de ses colonnes et lignes, qui sont disposées dans un ordre spécifique. Les données du tableau sont divisées en deux types : les colonnes et les lignes. Une colonne est un champ dans une table et une ligne est les données contenues dans ce champ.
Étant donné que les bases de données SQL peuvent être étendues de manière évolutive verticalement, elles sont idéales pour le calcul haute performance. Les administrateurs de base de données peuvent créer des tables portant le même nom que les nouvelles tables si elles sont ajoutées à une base de données, mais avec les données ajoutées stockées dans la nouvelle table.
Les transactions de base de données impliquant plusieurs lignes sont préférables aux bases de données SQL car elles offrent un meilleur contrôle sur la structure des données. Il s'agit d'un ensemble d'opérations exécutées comme une seule unité d'opération. Les transactions sont importantes car elles permettent aux utilisateurs d'accéder aux données d'une base de données sans attendre que les résultats des transactions soient traités.
Il s'agit d'une base de données NoSQL.
Les bases de données NoSQL utilisent des tables comme base plutôt que des bases de données SQL, mais elles ne sont pas structurées de la même manière. Une base de données NoSQL est composée de données brutes qui ne sont pas organisées sous forme de tableau. Les bases de données NoSQL sont constituées de cellules, de pages ou de nœuds plutôt que de lignes et de colonnes. Une cellule est une collection de cellules stockées sur une seule page, tandis qu'une page est une collection de cellules stockées sur un seul nœud.
La nature cohérente des bases de données NoSQL finira par s'avérer être une bénédiction déguisée. Par conséquent, toutes les données d'une base de données NoSQL sont toujours présentes.

Ils ont tous les deux leurs cas d'utilisation. Les avantages et les inconvénients des bases de données Sql et Nosql

Les bases de données SQL peuvent être extrêmement bénéfiques pour les données transactionnelles car elles ne changent pas très fréquemment (ou pas du tout) et sont essentielles pour l'intégrité des données. C'est également un excellent choix pour les requêtes analytiques avancées. Les bases de données NoSQL ont une flexibilité et une évolutivité bien supérieures, ce qui contribue à faciliter un développement et une itération rapides. Alors que les bases de données SQL sont encore utilisées dans certains cas, les fonctionnalités NoSQL gagnent en popularité. Par conséquent, des bases de données telles qu'Oracle et SQL Server, par exemple, peuvent être utilisées pour stocker du JSON dynamique et utiliser des index pour filtrer les requêtes contenant ces valeurs. Les bases de données SQL resteront une technologie dominante dans un avenir prévisible, mais les bases de données NoSQL ne peuvent pas les concurrencer pour le moment.

Quand ne pas utiliser Nosql

Il existe quelques situations clés dans lesquelles il n'est peut-être pas idéal d'utiliser une base de données NoSQL :
– lorsque vous avez besoin de garanties ACID
– lorsque vous avez besoin d'un modèle de données relationnel
– lorsque vous avez besoin de jointures complexes
– lorsque vous avez besoin de transactions couvrant plusieurs documents
– lorsque vous avez de gros volumes de données qui doivent être traitées dans des travaux par lots

Le partitionnement de MongoDB est beaucoup plus facile que celui de SQL. Nous pouvons évoluer horizontalement en utilisant Sharding, ce qui est un avantage significatif pour nos données. Il pourrait y avoir des problèmes avec le verrouillage en écriture pour certains utilisateurs. Vous devez accepter que les SGBD NoSQL puissent faire ce qu'ils veulent. L'expression "NoSQL" ne doit pas impliquer SQL, et si ce n'est pas le cas, NoSQL ne remplacera jamais SQL dans la plupart des cas. La plupart des solutions NoSQL que j'ai vues ne tirent pas parti des bases de données relationnelles, et elles ont tendance à s'appuyer fortement sur l'approche du magasin clé-valeur. Les propriétés acides de ces produits se dégradent généralement.

Avec les bases de données NoSQL, vous pouvez les utiliser pour diverses raisons, notamment la flexibilité, l'évolutivité, les performances rapides des requêtes et la facilité d'utilisation. Les bases de données NoSQL ont généralement des schémas extrêmement flexibles, ce qui les rend très simples à utiliser. Une base de données NoSQL présente également un certain nombre d'avantages en plus de performances plus rapides et de moins de redondance.

Les bases de données Nosql laissent vos données vulnérables aux attaques

Étant donné que les bases de données NoSQL n'ont pas le même niveau de sécurité que les bases de données SQL, elles ne sont pas aussi sécurisées. Ils ne sont pas capables de chiffrer les fichiers de données, ce qui les désavantage. De plus, les bases de données NoSQL n'ont pas le même niveau de prise en charge de la sécurité que d'autres types de bases de données, telles que LDAP ou Kerberos, ce qui peut les rendre encore plus vulnérables.

Nosql signifie

Qu'entend-on par base de données NoSQL ? La technologie de base de données basée sur des documents JSON au lieu de colonnes et de lignes est connue sous le nom de NoSQL. Il n'y a pas de distinction entre NoSQL et SQL dans la mesure où NoSQL ne concerne que "non seulement SQL", mais aussi "pas de SQL du tout".

Les données sont stockées dans des bases de données NoSQL dans un format autre que celui des bases de données relationnelles traditionnelles. Les types de documents, les types de valeurs-clés, les types de colonnes larges et les graphiques sont tous courants. Les bases de données NoSQL ont gagné en popularité car les coûts de stockage ont considérablement chuté depuis la fin des années 2000. Les développeurs peuvent stocker de gros volumes de données non structurées en plus d'avoir une grande liberté lorsqu'il s'agit de stocker des données non structurées. Les bases de données documentaires, les bases de données clé-valeur, les magasins à grandes colonnes et les bases de données graphiques sont parmi les bases de données NoSQL les plus courantes. En utilisant uniquement des jointures, les requêtes sont traitées plus rapidement. Il existe de nombreux cas d'utilisation, y compris des applications très critiques (par exemple, des données financières) ainsi que des applications plus légères (par exemple, le stockage des lectures IoT à partir d'un bac à litière intelligent pour chat).

Comme nous le verrons dans ce tutoriel, les bases de données NoSQL peuvent être utilisées quand et pourquoi vous en avez besoin. Nous examinerons également certaines des idées fausses les plus courantes sur les bases de données NoSQL. Selon la société de gestion de bases de données DB-Engines, MongoDB est la base de données non relationnelle la plus populaire. L'objectif de ce didacticiel est de montrer comment interroger une base de données MongoDB sans aucun logiciel supplémentaire sur votre ordinateur. Les clusters MongoDB sont des clusters dans lesquels les bases de données MongoDB sont stockées. Une fois que vous avez un cluster, vous pouvez commencer à stocker des données dans Atlas. Vous pouvez utiliser Atlas Data Explorer pour créer une base de données, MongoDB Shell pour créer une base de données ou MongoDB Compass pour créer une base de données, selon votre langage de programmation préféré.

Dans cet exemple, vous utiliserez l'exemple d'ensemble de données d'Atlas pour l'importation. Les bases de données NoSQL offrent une variété d'avantages, notamment leur capacité à créer des modèles de données flexibles, à évoluer horizontalement, à exécuter des requêtes ultra-rapides et à exécuter des requêtes simples. Insérez de nouveaux documents, modifiez des documents existants et supprimez les anciens à l'aide de l'explorateur de données. Un outil puissant pour analyser les données est le cadre d'agrégation. Les graphiques d'Atlas et d'Atlas Data Lake sont le moyen le plus simple de visualiser les données.

Les avantages des bases de données Nosql

La popularité croissante des bases de données NoSQL vient du fait qu'elles offrent une alternative aux bases de données SQL. Les données stockées dans ces bases de données sont simples à lire et à comprendre. Outre les bases de données NoSQL, les développeurs peuvent fréquemment modifier directement la structure des données. Ces types d'applications, d'autre part, peuvent être utilisés pour stocker des données dans une variété de formats.

Exemple Nosql

NoSQL est une base de données qui fournit un mécanisme de stockage et de récupération de données qui est modélisé par des moyens autres que les relations tabulaires utilisées dans les bases de données relationnelles. Les bases de données NoSQL sont souvent plus évolutives et offrent un accès plus rapide aux données que les bases de données relationnelles.

La base de données NoSQL est non tabulaire et stocke les données différemment de la base de données relationnelle. Une conception simple, une évolutivité horizontale transparente et un contrôle de disponibilité granulaire ne sont que quelques-unes des fonctionnalités NoSQL. Une base de données NoSQL présente de nombreux avantages et inconvénients, mais il y a aussi quelques inconvénients. Pour les transactions spécifiques à une application, il est généralement préférable d'utiliser une base de données traditionnelle . Malgré le fait que les bases de données relationnelles continuent d'être utilisées pour une variété de fonctions commerciales, les bases de données NoSQL deviennent de plus en plus populaires. De nombreuses entreprises du secteur s'appuient sur les bases de données NoQL pour gérer en temps réel les applications cloud, Web et Big Data. Les avantages des solutions NoSQL sont qu'elles sont sans serveur et de nature peer-to-peer, avec des fonctionnalités cohérentes sur tous les nœuds.

Une amélioration significative des performances s'est produite, permettant des vitesses de lecture et d'écriture rapides ainsi qu'une disponibilité continue. Il existe cinq principaux types de bases de données NoSQL, chacune avec ses propres avantages et inconvénients. Il n'y a pas de variation « parfaite » ; les entreprises doivent sélectionner des bases de données en fonction de leurs besoins spécifiques. Paire clé-valeur NoSQL , qui est conceptuellement similaire aux tables de hachage, utilise une seule clé et un pointeur pour représenter un élément de données spécifique. Dynamo, Redis, Riak, Tokyo Cabinet/Tyrant, Voldemort, Amazon SimpleDB et Oracle BDB font partie des solutions NoSQL actuellement sur le marché. Une base de données NoSQL basée sur des colonnes se comporte de la même manière qu'une base de données NoSQL traditionnelle en ce sens que chaque colonne est traitée telle qu'elle existe indépendamment. Une base de données de Business Intelligence est l'une de ces bases de données, et elle est utilisée pour gérer diverses applications de Business Intelligence, des entrepôts de données et des catalogues de cartes de bibliothèque.

Le modèle NoSQL est multidimensionnel et utilise des modèles de graphes pour représenter les relations. Pendant le stockage, les nœuds sont classés en bords de relations et les entités sont classées en nœuds. Les relations se forment rapidement ici car les données sont déjà présentes. Les réseaux sociaux et l'analyse de données spatiales sont deux des applications les plus populaires pour ce type de base de données. MongoDB orienté document utilise des schémas dynamiques pour stocker les données, et c'est une base de données NoSQL. Le magasin de documents utilisant le format d'échange de données JSON et l'indexation, la transformation et la combinaison sont tous possibles avec CouchDB, tout comme l'utilisation de JavaScript pour indexer, transformer et combiner des documents. Les bases de données Oracle NoSQL peuvent être exécutées sur site ou dans le cloud et prennent en charge les modèles de données de table clé-valeur et JSON.

InfiniteGraph est une base de données de graphes destinée à faciliter le développement de modèles de données de graphes. Il est basé sur le cloud, évolutif et capable de gérer des taux de transfert de données à grande vitesse grâce à ses capacités de mise à l'échelle multiplateformes, alimentées par le cloud et intégrées. Le langage de requête « DO », en plus de prendre en charge les requêtes complexes basées sur des graphiques et des valeurs, prend également en charge les requêtes matricielles complexes. Cette solution est largement utilisée dans divers marchés verticaux de l'industrie, notamment la santé, les télécommunications, la cybersécurité, la finance, la fabrication et les réseaux.

Mysql est-il un exemple de Nosql ?

Les bases de données SQL sont basées sur des tables, tandis que les bases de données NoSQL sont des magasins de documents, de valeurs-clés, de graphiques ou de colonnes larges. Les bases de données SQL sont disponibles en plus de MySQL, Oracle, PostgreSQL et Microsoft SQL Server. MongoDB, BigTable, Redis, RavenDB Cassandra, HBase, Neo4j et CouchDB ne sont que quelques exemples de bases de données NoSQL.

Cloud Sql : un service de serveur Mysql, Postgresql et SQL géré

Quel est le meilleur SQL Cloud ou SQL Anywhere ?
Les bases de données MySQL, PostgreSQL et SQL Server sont hébergées sur Google Cloud et peuvent être gérées. Vous n'avez pas à vous soucier de la gestion de vos propres bases de données, car Cloud SQL est un service géré. Il n'y a aucune restriction sur les bases de données auxquelles vous pouvez accéder ou que vous pouvez utiliser sur votre propre ordinateur.
Pour les entreprises et les entrepreneurs qui n'ont ni le temps ni les ressources pour gérer leurs propres bases de données, Cloud SQL est une excellente alternative. En conséquence, les entreprises, grandes et petites, peuvent transférer une partie de leurs responsabilités de gestion de base de données à un tiers utilisant ce service.
Le service gratuit Cloud SQL peut être utilisé avec jusqu'à 10 Go d'espace de stockage. Vous pouvez également passer à un compte premium si vous souhaitez un stockage et des fonctionnalités supplémentaires.

Où sont utilisées les bases de données Nosql ?

Ces dernières années, les bases de données NoSQL ont fait leur chemin dans un large éventail d'applications Web en temps réel et de bases de données Big Data . Les systèmes SQL peuvent également être appelés NoSQL car ils peuvent prendre en charge des langages de requête similaires à ceux trouvés dans les bases de données SQL ainsi que des bases de données persistantes polyglottes.

Bases de données Nosql : la solution idéale pour stocker des données semi-structurées

La popularité des bases de données NoSQL s'est accrue en raison de leur flexibilité et de leur facilité d'utilisation. En fait, ils sont idéaux pour stocker des données semi-structurées, qui sont généralement plus flexibles et efficaces que les bases de données ligne-colonne traditionnelles.