Quand utiliser une base de données NoSQL et quand utiliser une base de données relationnelle

Les bases de données NoSQL sont bonnes pour beaucoup de choses, mais elles ne sont pas toujours le bon outil pour le travail. Voici un aperçu du moment où vous devez utiliser une base de données NoSQL et du moment où vous devez vous en tenir à une base de données relationnelle traditionnelle. Les bases de données NoSQL sont souvent plus rapides que les bases de données relationnelles pour certains types de requêtes, Les bases de données NoSQL sont souvent plus évolutives que les bases de données relationnelles, Les bases de données NoSQL peuvent être un bon choix pour les données hautement non structurées, Mais les bases de données NoSQL peuvent être plus difficiles à interroger que les bases de données relationnelles, Et Les bases de données NoSQL peuvent être plus difficiles à administrer que les bases de données relationnelles.

De nombreuses technologies NoSQL fonctionneraient si vous utilisiez de bons principes de conception. Si vous êtes principalement intéressé par les relations réseau, les bases de données de graphes comme Neo4J et InifiteGraph sont un bon point de départ. Une base de données NoSQL, comme un produit ou un modèle, n'est pas une base de données. Il s'agit d'une phrase fourre-tout qui s'applique à tout magasin de données non SQL. Il existe déjà de nombreux réseaux sociaux qui utilisent des bases de données non relationnelles. Tout système qui collecte de grandes quantités de données générées par les utilisateurs est un excellent candidat pour le développement NoSQL. Installez de nouveaux serveurs et configurez de nouvelles partitions de votre base de données à l'aide d'une solution NoSQL. En utilisant une échelle horizontale, il n'y aura pas de différences perceptibles entre les différentes parties du pays.

Il existe souvent une meilleure opportunité de stocker et de modéliser des données structurées, semi-structurées et non structurées dans une base de données NoSQL que dans une base de données relationnelle.

Plusieurs plates-formes NoSQL sont disponibles, notamment Apache Cassandra, MongoDB, Redis et Couchbase. Je ne suis pas sûr de ce que vous entendez par là; si vous utilisez Cassandra, vous aurez très probablement besoin d'apprendre Cassandra, alors que si vous utilisez MongoDB, vous aurez très probablement besoin d'apprendre MongoDB.

De plus, NoSQL est beaucoup plus flexible que MySQL. Il est important de noter que la gestion de la base de données MySQL comprend une variété d'outils de création de rapports qui peuvent aider à la validité de l'application. Les bases de données NoSQL, en revanche, ne fournissent pas d'outils de création de rapports pour les tests et l'analyse des performances.

SQL est une alternative plus sûre à NoSQL en termes de cohérence des données, d'intégrité des données et de redondance des données en raison de ses propriétés ACID.

Google utilise-t-il Nosql ?

Il n'y a pas de réponse unique à cette question, car l'utilisation des bases de données NoSQL varie en fonction des besoins spécifiques de chaque organisation. Cependant, il est généralement vrai que Google utilise une variété de bases de données NoSQL pour alimenter ses nombreux services. Cela permet à Google de faire évoluer ses services rapidement et efficacement, tout en offrant un niveau élevé de cohérence et de disponibilité des données.

Le site Web de partage de vidéos YouTube compte une importante base d'utilisateurs dans le monde entier. Cette application peut être utilisée pour télécharger, partager et regarder des vidéos. En conséquence, les entreprises peuvent vendre leurs produits et services à des millions de personnes dans le monde. Néanmoins, stocker toutes les vidéos sur YouTube peut être difficile. Google Cloud Datastore est une bonne option pour résoudre ce problème. Le Google Cloud Datastore est une base de données à faible latence, évolutive et MongoDB qui s'exécute sur Google Cloud. Vous pouvez acheter des produits sur Google Megastore et Bigtable. En conséquence, il fournit non seulement une évolutivité et des fonctionnalités de base de données NoSQL, mais il offre également de solides garanties de cohérence et une haute disponibilité. Les entreprises peuvent facilement stocker toutes leurs vidéos à l'aide de Google Cloud Datastore. Avec cette fonctionnalité, toutes les vidéos peuvent être stockées sans aucune connaissance en programmation ; en outre, ils peuvent être consultés. Les entreprises peuvent utiliser cette fonctionnalité pour partager facilement des vidéos avec leurs clients. De plus, les entreprises peuvent utiliser Google Cloud Datastore pour stocker des données en dehors de Google Cloud. Par conséquent, les données peuvent être stockées dans Google Cloud Datastore, ce qui en fait un excellent choix pour les entreprises.

Pourquoi Nosql n'est-il pas bon ?

De plus, NoSQL est incapable d'effectuer des opérations dynamiques. Il n'y a aucune garantie que les propriétés ACID seront maintenues. Vous pouvez utiliser des bases de données SQL si vous devez effectuer des transactions financières, par exemple. Si vous devez faire fonctionner votre application en boucle continue, c'est aussi une bonne idée d'éviter NoSQL.

La communauté NoSQL grandit, mais elle ne vous convient pas toujours. L'utilisation de NoSQL devient de plus en plus populaire à mesure que les données deviennent plus volumineuses et plus diversifiées, mesurées en volume, vitesse et variété. Cependant, comme le démontre Uber, une bonne adéquation technologique peut également entraîner une mauvaise adéquation culturelle. Le CTO d'Etsy croit en l'utilisation d'un petit nombre d'outils bien connus destinés à garantir l'opérabilité à long terme du logiciel. Pour ce faire, ils ont utilisé MySQL, même si les données n'étaient pas disponibles pour un RDSM.

En raison de leur flexibilité et de leur évolutivité, les bases de données NoSQL deviennent de plus en plus populaires. Ces bases de données offrent de meilleures performances lorsqu'elles traitent de grands ensembles de données et sont plus faciles à gérer que les bases de données traditionnelles . Cependant, ils ne prennent pas en charge les transactions ACID, ce qui peut être problématique dans certains cas.

Nosql contre SQL

Les bases de données SQL sont relationnelles, ce qui signifie qu'elles stockent des données dans des tables liées par des relations. Les bases de données NoSQL sont non relationnelles, ce qui signifie qu'elles stockent les données sous forme de document. Les bases de données NoSQL sont souvent plus rapides et plus évolutives que les bases de données SQL, mais elles ne sont pas aussi faciles à interroger.

Les bases de données SQL ont longtemps régné en maître sur la technologie des bases de données au cours des dernières décennies. Malgré cela, les bases de données NoSQL font leur retour à mesure que le Big Data devient plus répandu et que les temps de réponse aux requêtes s'améliorent. Contrairement à SQL, les bases de données NoSQL sont des bases de données distribuées et non relationnelles qui ne reposent pas sur SQL. Les bases de données NoSQL gèrent une plus grande quantité de données que les bases de données SQL, ce qui leur permet de mieux fonctionner avec de plus grandes quantités de données. De plus, comme les bases de données NoSQL ne sont pas de nature relationnelle, elles peuvent répondre aux requêtes beaucoup plus rapidement que les bases de données SQL. Malgré ces efforts, les bases de données NoSQL doivent encore développer une méthode pour garantir que les données sont toujours disponibles, ce qui en fait un obstacle au remplacement des bases de données SQL.

Base de données Nosql

Une base de données NoSQL est une base de données non relationnelle qui n'utilise pas la structure traditionnelle basée sur des tables d'une base de données relationnelle. Les bases de données NoSQL sont souvent utilisées pour le Big Data et les applications Web en temps réel.

Les bases de données NoSQL de document stockent des données plutôt que des bases de données NoSQL de table. Les exigences commerciales modernes nécessitent l'utilisation de systèmes de gestion de données flexibles, évolutifs et capables de réagir rapidement aux changements. Les bases de données NoSQL peuvent être écrites comme une base de données de documents purs, un magasin clé-valeur, une base de données à colonnes larges ou une base de données de graphes. Les organisations Global 2000 adoptent de plus en plus les bases de données NoSQL pour exécuter des applications critiques. En raison de cinq tendances techniques, la plupart des bases de données relationnelles sont incapables de relever ces défis. L'administration des bases de données est un problème majeur avec le développement agile car ils manquent de la flexibilité requise en raison de leur modèle de données fixe. Le modèle d'application définit le modèle de données dans NoSQL.

Les données doivent être modélisées selon les besoins, mais NoSQL n'a pas de méthode statique pour définir comment elles doivent être modélisées. JSON est le format de facto utilisé pour stocker des données dans une base de données orientée document. La surcharge des frameworks ORM est éliminée, ce qui simplifie le processus de développement d'applications. N1QL (prononcé nickel), un puissant langage de requête SQL, a été ajouté à la bibliothèque Couchbase Server 4.0. Il peut également gérer les instructions SELECT / FROM / WHERE standard et prendre en charge les agrégations (GROUP BY), le tri (SORT BY), les jointures (LEFT OUTER / INNER), etc. Les avantages des bases de données distribuées NoSQL sont nombreux, notamment une architecture évolutive qui n'entraîne pas une seule instance de défaillance. La capacité de fournir une expérience en ligne ou adaptée aux mobiles pour les clients devient de plus en plus importante à mesure que de plus en plus d'engagements des clients se produisent en ligne.

Les bases de données NoSQL sont faciles à installer et à configurer, et elles peuvent être mises à l'échelle. Ils ont été conçus dans le but de distribuer les lectures, les écritures et le stockage. Ces systèmes peuvent être utilisés à n'importe quel niveau, y compris la gestion et la surveillance de clusters de différentes tailles. Une base de données NoSQL distribuée, qui ne nécessite aucun logiciel, inclut une réplication intégrée entre les centres de données. De plus, les routeurs matériels peuvent être utilisés pour fournir une reprise après sinistre immédiate en permettant aux applications de répondre à une défaillance de la base de données sans avoir à attendre que la base de données soit remise en service. Les applications Web, mobiles et Internet des objets (IoT) d'aujourd'hui dépendent fortement des bases de données NoSQL.

L'un des nombreux avantages des bases de données NoSQL, telles que MongoDB, est leur capacité à gérer de grandes quantités de données. Les exigences de schéma flexibles de MongoDB sont idéales pour traiter de grandes quantités de données non structurées. De plus, MongoDB possède un certain nombre de fonctionnalités uniques qui en font un excellent outil d'analyse de données. L'une de ses fonctionnalités qui facilite la recherche et l'analyse des données est ses capacités d'indexation et de tri.
Cependant, comme la plupart des outils de BI (par exemple Looker) ne prennent pas en charge les requêtes MongoDB, les gestionnaires de données sont plus susceptibles de privilégier les bases de données SQL. En raison de sa popularité en tant qu'outil d'analyse de données, les bases de données SQL sont plus couramment utilisées. La raison en est que SQL est utilisé pour interroger les données dans la grande majorité des outils de BI. De plus, la plupart des outils de BI sont destinés à fonctionner avec des bases de données SQL. Cela signifie qu'ils peuvent facilement rechercher des informations sur MongoDB.

Qu'est-ce que Nosql ?

Lorsque vous utilisez des bases de données NoSQL, vous stockez simplement un ensemble de paires clé-valeur. Un document peut être n'importe quoi, d'un simple tweet à une proposition de budget. Étant donné que les clés et les valeurs sont accessibles à l'aide de curseurs, les bases de données SQL et les paires clé-valeur sont très similaires en termes de fonctionnalités.
Les magasins de documents peuvent être stockés dans un format à colonnes larges, tout comme les magasins orientés colonnes peuvent être stockés dans un format à colonnes larges. Une récupération de données plus efficace, ainsi que des requêtes plus complexes, peuvent être réalisées avec cette approche.
Une base de données graphique est un type relativement nouveau de base de données NoSQL. Les graphes sont un type de structure de données que l'on trouve couramment dans les réseaux. Les bases de données de graphes peuvent être utilisées pour stocker et récupérer des données de manière plus efficace que les bases de données traditionnelles.

Base de données nosql légère

Une base de données NoSQL légère est une base de données qui n'utilise pas le modèle traditionnel de base de données relationnelle basé sur des tables. Au lieu de cela, il utilise une structure plus simple, plus facile à mettre à l'échelle et à gérer. Ces bases de données sont souvent utilisées pour des applications Web où les données changent constamment et où la structure n'est pas aussi importante que le contenu.

PoloDB dispose d'une base de données NoSQL légère qui peut être déployée n'importe où et à tout moment. De plus, il possède des API similaires à MongoDB, ce qui signifie que des fonctionnalités légères et faciles à utiliser sont disponibles. Il n'est pas nécessaire de compresser ou de formater le fichier de base de données pour l'utiliser. PoloDB est écrit en Rust et peut être compilé pour un large éventail de plates-formes. PoloDB est une base de données complète qui prend en charge les transactions atomiques (transactions). Il s'agit d'une base de données relationnelle qui prend en charge les transactions atomiques. PoloDB continuera d'ajouter de nouvelles fonctionnalités à l'avenir. GitHub est la source de tous les codes qui ont été autorisés par le MIT. En raison de la structure de la base de données, vous pouvez lire les données chaque fois que vous en avez besoin.

Cadre d'entité Nosql

Il n'y a pas de réponse unique à cette question, car la meilleure approche pour travailler avec Entity Framework et les bases de données NoSQL variera en fonction des besoins spécifiques de votre projet. Cependant, quelques conseils pour démarrer avec cette combinaison incluent de vous familiariser avec les fournisseurs NoSQL disponibles pour Entity Framework et de choisir un fournisseur qui offre les fonctionnalités dont vous avez besoin. En outre, il est important de comprendre les différences entre les modèles de données relationnels et NoSQL, et l'impact de ces différences sur votre code Entity Framework.

Entity Framework Core n'est pas pour Mongodb

Entity Framework Core est un composant du framework Java utilisé pour créer des applications basées sur une base de données. L'outil n'est pas destiné à être utilisé conjointement avec MongoDB, une technologie de base de données non relationnelle. Vous devez créer votre propre implémentation de la classe Entity Framework Core DbContext afin de l'utiliser avec MongoDB. Étant donné que cette classe est un pont de base de données MongoDB, elle sert d'étape intermédiaire entre votre code et la base de données.

Nosql Technologies

Les technologies Nosql sont un type de base de données qui n'utilise pas le modèle relationnel traditionnel basé sur des tables. Au lieu de cela, ils utilisent une conception sans schéma plus flexible. Cela permet un développement plus rapide et une évolutivité plus facile.

Une base de données NoSQL est un type de base de données qui stocke et récupère des données. Les bases de données NoSQL, qui sont apparues pour la première fois à la fin des années 1960, n'ont gagné en popularité qu'après une forte augmentation de popularité au début du XXIe siècle. L'utilisation croissante des bases de données NoSQL dans les applications Web en temps réel et le Big Data est une tendance. Les véritables transactions ACID (atomicité, cohérence, isolation et durabilité) ne sont pas courantes dans les bases de données NoSQL, mais quelques bases de données, telles que MarkLogic, Aerospike, FairCom c-treeACE, Google Spanner, Symas LMDB et OrientDB, ont fait risque que les systèmes NoSQL perdent des données d'écriture ou d'autres types de données.