Quel langage de programmation utiliser avec une base de données Nosql Stackoverflow

Il existe de nombreux langages de programmation différents, chacun avec ses propres forces et faiblesses. Lors du choix d'un langage à utiliser avec une base de données NoSQL , il est important de prendre en compte les besoins spécifiques de votre projet. Par exemple, si vous devez traiter de grandes quantités de données, un langage comme Java ou Python peut être un bon choix. Si vous avez besoin de développer un système hautement évolutif, un langage comme Erlang peut être une meilleure option. En fin de compte, le meilleur langage à utiliser avec une base de données NoSQL dépendra des exigences spécifiques de votre projet.

Erlang, un langage de programmation fonctionnel, est extrêmement populaire parmi les développeurs qui souhaitent créer des systèmes à haute disponibilité. Erlang est l'un des langages fonctionnels les plus populaires pour créer des bases de données NoSQL .

Si vous voulez la base de données NoSQL la plus puissante , il n'y a pas de meilleur choix que MongoDB. Il est responsable de plusieurs facteurs différents.

L'architecture hybride d'une base de données combine différents modèles de base de données. Les bases de données SQL et NoSQL peuvent être intégrées dans un système unique à l'aide d'une architecture hybride.

Pouvez-vous connecter Python à une base de données Nosql ?

À mesure que les données non structurées ou semi-structurées deviennent plus largement disponibles, les bases de données NoSQL sont nécessaires pour les gérer. Python peut également être utilisé pour interagir avec les bases de données NoSQL de la même manière que les bases de données relationnelles .

Avec MongoDB, une solution de base de données orientée document et NoSQL, vous pouvez mettre à l'échelle et utiliser vos données de différentes manières. MongoDB et Python sont d'excellents moyens de développer rapidement une large gamme d'applications de base de données. Tout au long du didacticiel, vous démontrerez la flexibilité et la puissance inhérentes à MongoDB en fournissant des exemples. Les bases de données NoSQL orientées document telles que MongoDB sont appelées bases de données NoSQL. Au lieu de lignes et de colonnes, une base de données MongoDB organise et stocke les données en utilisant des collections de documents. Les données peuvent être stockées dans des documents sans schéma et flexibles, et les modifications peuvent être facilement apportées. MongoDB est une base de données multiplateforme open source écrite en C et activement développée par MongoDB Inc. Le site Web de MongoDB propose deux éditions du serveur de base de données.

Le processus d'installation se déroulera en fonction de votre distribution Linux. Docker peut également être utilisé pour installer MongoDB. Vous apprendrez à utiliser le shell mongo pour créer, lire, mettre à jour et supprimer des documents d'une base de données dans cette section. Lorsque vous lancez la commande mongo, le processus mongod se charge de se connecter au serveur local par défaut. En règle générale, le shell mongo commencera la session en se connectant à la base de données de test. Une base de données distante est également accessible via un certain nombre de méthodes, par exemple en spécifiant l'hôte et le port. Une collection est une collection de documents dans MongoDB.

Les collections, contrairement aux tables, n'imposent pas de schéma rigide à l'utilisateur ; au lieu de cela, ils sont conçus pour ressembler à des tableaux. En théorie, chaque document d'une collection est représenté par un ensemble distinct de champs ou de structures. En utilisant des règles de validation de document lors des mises à jour et des insertions, vous pouvez appliquer une structure de document uniforme. Le modèle de données orienté document de MongoDB est utilisé pour représenter toutes les données complexes en une seule entité. Vous n'avez plus besoin de consulter plusieurs tables ou emplacements pour obtenir une image complète des objets de données de cette manière. Si vous souhaitez insérer un document dans une base de données à l'aide du shell mongo, vous devez d'abord sélectionner une collection, puis l'appeler. InsertOne() est utilisé pour ajouter un argument à la collection.

Si vous avez MongoDB, vous pouvez utiliser PyMongo, un pilote Python officiel, pour communiquer avec les serveurs MongoDB. Dans les prochaines sections, nous vous expliquerons comment utiliser ce pilote pour développer vos propres applications de base de données à l'aide de Python. Dans ce cours, nous examinerons différentes options d'utilisation des bases de données MongoDB dans les applications Python. Utilisez ces exemples pour savoir quels outils sont nécessaires pour exécuter MongoDB et Python sur votre système. L'extension MongoClient du shell mongo vous permet de spécifier votre propre hôte, port et autres connexions. Une fois que vous avez une instance de serveur MongoDB connectée à MongoClient, vous pouvez accéder à n'importe quelle base de données gérée par ce serveur. Si le nom de la base de données n'est pas un identifiant Python valide, vous pouvez également utiliser un accès de type dictionnaire.

L'insertion de documents dans une seule colonne à l'aide de la méthode.insert_many est le moyen le plus rapide et le plus efficace de les ajouter à la base de données. PyMongo fournit un moyen de remplacer, mettre à jour et supprimer des documents dans une base de données. La base de données MongoDB, en revanche, est parfois utilisée par une application. Il peut être conseillé de se connecter lorsque vous en avez besoin et de le fermer immédiatement après l'avoir utilisé. MongoEngine fournit un outil de mappage objet-relationnel basé sur SQL. Il s'agit d'un mappeur de configuration d'objet (ODM) qui ne repose sur aucune base de données SQL. Étant donné que le modèle que vous créez est une classe, l'abstraction sous-jacente dans MongoEngine le rend basé sur les classes.

Avant de pouvoir créer un document avec MongoEngine, vous devez d'abord déterminer quelles données sont requises. Ce didacticiel vous guidera à travers les étapes nécessaires pour travailler avec les bases de données MongoDB à l'aide des fonctionnalités orientées objet de Python. Tutoriel est une classe qui correspond à une collection dans MongoEngine. Un modèle nécessite une sous-classe Document, qui doit inclure tous les champs obligatoires en tant qu'attributs de classe. Chaque type de champ possède son propre ensemble de paramètres pouvant être utilisés. Vous devez valider vos données en Python. La méthode save() peut être utilisée pour enregistrer un document.

L'un des avantages de la validation automatique des données est qu'elle élimine certains des maux de tête associés à la validation des données. Chaque sous-classe Document comprend un attribut.objects qui peut être utilisé pour accéder aux documents de la collection associée. Vous pouvez également tirer parti du modèle de données MongoDB, qui est à la fois lisible par l'homme et très flexible, vous permettant de vous adapter rapidement aux changements d'exigences.

Python peut-il se connecter aux systèmes de base de données ?

Python est un langage de script qui prend en charge les bases de données relationnelles. Étant donné que les API de base de données Python peuvent être utilisées pour porter et migrer les interfaces d'interface de base de données, elles sont extrêmement simples à migrer.

Pouvons-nous utiliser Mongodb avec Python ?

Un pilote MongoDB doit être installé pour accéder à la base de données de MongoDB. Le pilote MongoDB PyMongo est inclus dans ce tutoriel. L'installation de PyMongo nécessite que vous utilisiez PIP. PIP sera presque certainement installé dans votre environnement Python dès sa création.

Pourquoi Nosql est-il utilisé avec Nodejs ?

Il existe de nombreuses raisons pour lesquelles les bases de données NoSQL sont utilisées avec Node.js. L'une des raisons est que les bases de données NoSQL sont très évolutives, ce qui est important pour les applications qui reçoivent beaucoup de trafic. Une autre raison est que les bases de données NoSQL sont généralement plus rapides que les bases de données relationnelles traditionnelles . Enfin, les bases de données NoSQL sont souvent plus faciles à utiliser que les bases de données relationnelles, ce qui peut être un gros avantage pour les développeurs qui ne sont pas des experts en bases de données.

Les données dans MongoDB sont une collection de documents plutôt que des tables contenant des clés étrangères. En conséquence, Node.js peut gérer un large éventail de données sur Internet, permettant aux utilisateurs d'y accéder dans leurs applications Web. MongoDB est un système de base de données distribué capable de répondre aux requêtes ad hoc, d'intégration en temps réel et d'indexation. Cette application vous permet également de rechercher des textes ainsi que des requêtes géo-spatiales.

De nombreuses organisations et entreprises utilisent MongoDB comme base de données NoSQL. Étant donné que les fichiers de données ne sont pas cryptés, l'absence de cryptage est un problème important. De plus, l'absence d'un stockage de mot de passe fort rend difficile la protection des données contre les accès non autorisés.

Pourquoi Nosql est-il utilisé avec Nodejs ?

Cette technologie est utilisée avec Node. Par conséquent, l'absence de schéma fixe et la possibilité d'interroger rapidement les données dans les bases de données NoSQL permettent à vos développeurs de réduire considérablement le temps passé à développer des applications. Nous passerons en revue certains des avantages de la création de votre propre nœud dans ce guide. Une base de données NoSQL avec js intégré.

Quelle base de données utiliser avec Nodejs ?

«Parce que MongoDB est une base de données NoSQL de premier plan, seul js peut y être écrit.

Est-ce que la base de données Node Js Nosql ?

Js peut être utilisé pour créer des applications de base de données. MongoDB est l'une des bases de données NoSQL les plus populaires .

Mongodb est-il bon pour Node Js ?

Le nœud MongoDB est responsable de l'exécution des tâches MongoDB. MongoDB est utilisé dans le pilote js pour Node. L'utilisation de js ne prend que quelques secondes. À l'aide du pilote, les développeurs pourront accéder facilement aux objets JavaScript qui sont automatiquement mappés aux documents BSON.

Nosql utilise-t-il Xml ?

Les bases de données NoSQL n'utilisent pas XML pour stocker les données. XML est un langage de balisage utilisé pour définir des données structurées. Les bases de données NoSQL utilisent une variété de formats de données, y compris JSON, BSON et le stockage orienté colonne.

Pourquoi Cassandra n'est pas une base de données XML.

Cassandra, contrairement aux bases de données XML, ne stocke pas les données en XML.

Quand utiliser Sql Vs Nosql Stackoverflow

SQL, ou base de données relationnelle , est un excellent outil de traitement de données pour créer des connexions granulaires entre des éléments de données. Il est simple de trouver une petite quantité de données et d'utiliser une base de données NoSQL. Il ne contient que les informations de l'utilisateur ; il y a très peu ou pas de recherche disponible.

Lors de la sélection d'une base de données cloud, vous devez tenir compte de l'apparence et de la requête de vos données, ainsi que de la quantité de stockage et d'évolutivité dont vous avez besoin. C'est principalement à vous de décider si vous souhaitez utiliser SQL (langage de requête structuré) ou NoSQL (pas seulement SQL). Le troisième article de notre série Big Data in the Cloud sera publié dans les prochaines semaines. Une base de données NoSQL, en revanche, est mieux adaptée pour stocker des données telles que des articles, des publications sur les réseaux sociaux et d'autres types de données non structurées. Un type de données peut être un magasin de colonnes, un magasin de documents, un magasin de graphiques ou une paire clé-valeur. Dans le développement des bases de données NoSQL, l'accent a été mis sur la flexibilité et l'évolutivité. Votre base de données augmentera également à mesure que votre entreprise grandit.

Étant donné que les bases de données NoSQL évoluent différemment, vous devrez réfléchir à leur évolution dans le temps. Il a été proposé que les meilleures caractéristiques des deux types de bases de données soient combinées et fusionnées. Que vous utilisiez une base de données sur site ou une base de données cloud, vous avez le choix entre de nombreuses bases de données. Choisir entre une base de données NoSQL ou NoSQL comme stockage de données principal est l'une des décisions les plus importantes que vous prendrez. Ensuite, nous examinerons d'autres composants de stockage de données dans le cloud, tels que les entrepôts de données et les lacs de données.

Les bases de données SQL sont un excellent choix pour les entreprises qui ont besoin d'un système de stockage de données très structuré. Pour les entreprises qui exigent une conformité ACID stricte, c'est un match parfait. Les bases de données Microsoft SQL peuvent également être utiles aux entreprises qui nécessitent des opérations dynamiques. Une base de données NoSQL peut être un meilleur choix si vos données n'ont pas besoin de répondre à des normes strictes ou si vous avez besoin d'une flexibilité d'exécution.

Exemple de base de données Nosql

Les colonnes de base de données dans les bases de données NoSQL telles que Cassandra, HBase et Hypertable peuvent être utilisées.

En ce qui concerne les bases de données NoSQL, il n'est pas nécessaire d'utiliser un schéma fixe car elles ne stockent pas de données relationnelles. L'objectif principal d'une base de données NoSQL est de stocker d'énormes quantités de données sur plusieurs canaux. Twitter, Facebook et Google utilisent les technologies NoSQL pour créer des applications Web en temps réel et des applications Big Data. La base de données clé-valeur stocke les données et les renvoie à la base de données sous la forme d'une paire de clés. Le type de base de données NoSQL décrit ici est utilisé pour les collections, les dictionnaires, le stockage de tableau associatif, etc. Les types de documents sont couramment utilisés dans les systèmes de gestion de contenu, les plateformes de blogs, les analyses en temps réel et les applications de commerce électronique. Les bases de données à base de graphes sont principalement utilisées dans les réseaux sociaux et la logistique.

MapReduce est utilisé pour définir des vues dans CouchDB. Selon cette règle, un magasin de données distribué ne peut pas garantir plus de deux conditions sur trois. La cohérence des données doit être maintenue même après la fin d'une opération. Le système devrait fonctionner indépendamment du fait que la communication du serveur soit stable ou non.

Mysql est-il un exemple de Nosql ?

Les opérations de base de données, telles que SQL, sont stockées sous forme de tableau, tandis que les bases de données NoSQL stockent des documents, des structures clé-valeur, des graphiques ou des structures de données à colonnes larges. Les bases de données SQL incluent MySQL, Oracle, PostgreSQL et Microsoft SQL Server en plus de MySQL et Oracle. MongoDB, BigTable, Redis, RavenDB Cassandra, HBase, Neo4j et CouchDB sont des exemples de bases de données NoSQL.

Pourquoi Dynamodb est la meilleure base de données Nosql pour les grands ensembles de données dynamiques

L'utilisation de bases de données NoSQL permet une plus grande flexibilité dans la gestion de grands ensembles de données. DynamoDB de Google GCP fournit une large gamme de services de base de données NoSQL, y compris la capacité de traiter de très grands ensembles de données dynamiques sans schéma fixe. Les services de base de données relationnelle (RDS) d'Amazon fournissent une pléthore d'outils pour développer des applications basées sur des bases de données, mais tous reposent sur SQL. DynamoDB peut être utilisé pour effectuer des tâches ad hoc à l'aide d'AWS Management Console, de l'AWS CLI ou de NoSQL WorkBench .

Où sont utilisées les bases de données Nosql ?

Les bases de données NoSQL ont gagné en popularité ces dernières années car elles servent de base à une large gamme d'applications et de services Web basés sur les données. Le nom NoSQL est parfois utilisé pour désigner des systèmes qui peuvent prendre en charge des langages de requête de type SQL ainsi que des architectures persistantes polyglottes telles que MongoDB.

Les avantages des bases de données Nosql

Les analystes et développeurs de données traditionnels utilisent des bases de données NoSQL, qui se distinguent par un modèle de données différent de celui trouvé dans les bases de données relationnelles.
Les bases de données NoSQL, qui vous permettent de stocker et d'accéder à de grandes quantités de données, ont gagné en popularité ces dernières années en raison de leur évolutivité, de leur élasticité et de leur débit élevé. En plus d'être populaires auprès des développeurs Web, ils le sont également en raison de leur capacité à créer des applications Web hautement adaptables et dynamiques.

Comment sélectionner la base de données Nosql

Pour sélectionner une base de données NoSQL, identifiez d'abord les besoins de l'application. Considérez ce qui suit : – Quel type de données sera stocké ? – Comment accéder aux données ? – Quelles sont les exigences de performances ? Ensuite, sélectionnez une base de données qui répond aux besoins de l'application. Il existe de nombreuses bases de données NoSQL disponibles, chacune avec ses propres forces et faiblesses. Assurez-vous d'évaluer soigneusement les options avant de prendre une décision.

Avec les bases de données NoSQL, les développeurs de logiciels bénéficient d'une flexibilité et d'une vitesse opérationnelle accrues. Il est possible de faire évoluer les bases de données NoSQL sur des milliers de serveurs, bien que la cohérence des données varie d'un serveur à l'autre. Ils excellent dans la combinaison de grandes collections de données, ce qui en fait un bon choix pour les grands projets de données. MongoDB Atlas est une base de données open source, multiplateforme et orientée document. Amazon DynamoDB, une plate-forme NoSQL entièrement gérée, stocke, traite et accède aux données à l'aide d'un disque SSD. La personnalisation, l'analyse en temps réel et le Big Data ne sont que quelques-unes des applications pouvant être exécutées dans MongoDB. La fonction principale de DataStax Enterprise est de distribuer, de contribuer et de prendre en charge la version d'entreprise commerciale d'Apache Cassandra.

Avec une prise en charge complète des documents, un modèle de données flexible, l'indexation, la recherche en texte intégral et mapreduce, c'est un outil idéal pour l'analyse en temps réel. Selon Olofson, partenaire du groupe Data Science d'IDC, Redis Enterprise est une base de données NSQ clé-valeur populaire. Redis, une base de données en mémoire hautes performances, est facile à configurer et maintient une forte cohérence. La prise en charge de la valeur clé est fournie par le modèle de données, qui est disponible dans une variété de structures de données telles que des listes, des ensembles, des bitmaps et des tables de hachage. MarkLogic est une base de données NoSQL à la fois opérationnelle et transactionnelle.

Commandes Nosql avec exemples

Nosql est un type de base de données qui permet une flexibilité et une facilité d'utilisation. Certaines des commandes nosql les plus populaires sont : 1. CREATE DATABASE : Cette commande est utilisée pour créer une nouvelle base de données. 2. USE DATABASE : Cette commande est utilisée pour sélectionner une base de données à utiliser. 3. DROP DATABASE : Cette commande est utilisée pour supprimer une base de données. 4. CREATE TABLE : Cette commande est utilisée pour créer une nouvelle table. 5. DROP TABLE : Cette commande est utilisée pour supprimer une table. 6. INSERT INTO : Cette commande est utilisée pour insérer des données dans une table. 7. SELECT : Cette commande est utilisée pour sélectionner des données dans une table. 8. UPDATE : Cette commande est utilisée pour mettre à jour les données d'une table. 9. SUPPRIMER : Cette commande est utilisée pour supprimer des données d'une table.

Dans cet article, nous allons passer en revue dix exemples de la façon dont vous pouvez récupérer des données à partir d'une base de données MongoDB. Une collection de documents est une structure qui les organise. Lorsque la méthode de recherche est utilisée sans discuter ni collecter, elle extrait tous les documents. MongoDB permet d'agréger les valeurs d'une base de données tout en les récupérant. Le montant total d'achat pour les hommes et les femmes est utilisé pour le calculer. Nous utilisons l'agrégation pour sélectionner d'abord les documents qui correspondent à une condition spécifique. Pandas a une syntaxe similaire à celle de la fonction groupby, que vous connaissez peut-être.

Une bonne pratique consiste à s'assurer que les résultats d'une requête sont triés lorsque vous traitez un grand nombre de données. Comme le montre l'exemple suivant, nous venons d'ajouter Sort à notre pipeline d'agrégation. Le comportement de tri est spécifié en plus du champ utilisé. La lettre 1 indique ascendant, tandis que la lettre -1 indique descendant. Nous en ferons beaucoup plus sur les bases de données NoSQL et NoSQL à l'avenir.

Nosql : le meilleur moyen de stocker des données complexes

Les structures de document sont considérées comme la structure fondamentale de NoSQL. Les objets lisibles par l'homme ressemblent à JSON en ce sens qu'ils s'auto-decrivent et peuvent être lus par les humains. Le principal avantage de NoSQL par rapport aux bases de données relationnelles est que les données ne sont pas stockées dans des tables, mais plutôt dans des documents, ce qui permet une architecture beaucoup plus flexible et évolutive.
Il existe deux types de bases de données NoSQL : les magasins clé-valeur et les magasins à colonnes larges. Chaque objet de la base de données contient une clé unique avec une liste de valeurs associées, et les magasins clé-valeur sont basés sur ce principe. La facilité avec laquelle ils peuvent être utilisés pour stocker de petites quantités de données et les rechercher les rend idéaux pour stocker des données et les rechercher. Un magasin à colonnes larges est défini comme un magasin qui utilise une méthode de définition d'une colonne en tant que clé dans une table. Par conséquent, ils sont bien adaptés pour filtrer et rechercher de grandes tables.
Les bases de données de graphes sont également incluses dans NoSQL, qui est basé sur le concept selon lequel les données peuvent être visualisées sous forme de graphe. La capacité de stocker des données complexes et interconnectées en fait un choix idéal pour ce type de stockage de données. En plus de stocker des données qui doivent être analysées pour être récupérées, les bases de données de graphes permettent aux utilisateurs d'interroger les informations.

Base de données clients 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.

De nos jours, les gens utilisent fréquemment le terme «base de données relationnelle» pour décrire une base de données défaillante, mais de nombreuses organisations les utilisent encore. En ajoutant NoSQL à l'équation, nous pouvons combler les vides laissés par le RDBMS. En demandant à la base de données, vous obtenez une réponse précise en retour. SQL ou Structured Query Language est utilisé pour interroger cette base de données. Il est possible que de nouvelles relations soient formées entre les tables ou que des relations existantes soient modifiées. Les propriétés ACID d'une base de données sont atomiques, cohérentes, isolées et durables. Les valeurs d'une colonne sont affectées lorsque toutes les lignes précédentes sont configurées.

Avec Cassandra, vous pouvez ajouter une colonne à des partitions de lignes spécifiques. Le terme « NoSQL » fait référence aux bases de données qui ne contiennent pas de données de la même manière que les bases de données SQL ou XML. Il existe quatre principaux types de bases de données NoSQL : une base de données relationnelle, une base de données NoSQL et une base de données non relationnelle. Riak et Voldemort fournissent des magasins de valeur critiques, tout comme Redis et Redis. Cassandra et HBase sont tous deux disponibles dans les magasins à colonnes larges. Les bases de données de documents sont couramment utilisées dans les bases de données MongoDB Graph, tandis que les bases de données MongoDB Document et Neo4J sont également couramment utilisées. Les magasins de documents, comme les bases de données clé-valeur, stockent les données sous forme de documents écrits.

Une base de données de graphes ne nécessite pas de stocker les données deux fois (comme dans de nombreuses autres bases de données), et les relations entre les nœuds sont prédéterminables. Il est plus difficile de modifier une relation existante entre deux nœuds s'ils sont persistants. Comprendre ces informations est la première étape dans l'apprentissage de NoSQL.

Amazon est-il un nosql ou un sql ?

SQL est utilisé dans bon nombre de ces outils, mais dans les bases de données relationnelles, ils sont disponibles pour simplifier le développement d'applications basées sur des bases de données. Travaillez avec DynamoDB à l'aide d'AWS Management Console, de l'AWS CLI ou de NoSQL WorkBench.

À quoi sert la base de données Nosql ?

De nombreuses applications modernes, telles que les applications mobiles, les applications Web et les jeux, nécessitent une base de données flexible, évolutive, performante et hautement fonctionnelle, facile à utiliser et pouvant également offrir des expériences utilisateur exceptionnelles.

Mongodb : un excellent choix pour toute application Nosql

Les grands ensembles de données de MongoDB peuvent être stockés de différentes manières, ce qui en fait un excellent outil pour stocker de grands ensembles de données. Il est idéal pour les applications qui stockent beaucoup de données car il peut gérer à la fois les données de document et de clé-valeur.
De plus, il a un temps de réponse très rapide aux requêtes, ce qui le rend idéal pour trouver rapidement des informations. MongoDB, en général, est une excellente base de données NoSQL pour un large éventail d'applications.

Pourquoi Uber utilise-t-il Nosql ?

La base de données NoSQL est utilisée pour le stockage des données. L'équipe d'exécution d'Uber stocke l'index dans une table séparée plutôt que d'utiliser une base de données NoSQL (en raison du manque de transactions distribuées).

Les avantages et les inconvénients des bases de données relationnelles et Nosql

En matière de transactions, une base de données relationnelle est le meilleur choix. Une base de données relationnelle est utilisée pour les requêtes complexes et la jointure de table. En raison de l'énorme quantité de données qu'ils peuvent traiter, ils constituent un excellent choix pour les entreprises qui ont besoin de traiter de grandes quantités d'informations. En termes de traitement des transactions, les bases de données NoSQL ne sont pas aussi performantes que les bases de données traditionnelles . Malgré le fait que les bases de données NoSQL sont utiles dans certaines applications, elles ne sont pas aussi utiles que les bases de données relationnelles. Cela est dû à un manque de prise en charge des requêtes complexes et des transactions multi-clés. Bien que les bases de données NoSQL ne soient pas toujours le meilleur choix pour les transactions, elles peuvent être un outil puissant dans certaines situations. Vous pouvez bénéficier de la sélection d'une base de données NoSQL si vous avez besoin de traiter rapidement de grandes quantités de données et que vous n'avez pas besoin des fonctionnalités supplémentaires associées aux requêtes complexes.

Tendances de la base de données

L'utilisation de bases de données devient de plus en plus populaire à mesure que le monde devient de plus en plus numérisé. Cette tendance est susceptible de se poursuivre car de plus en plus d'entreprises et de particuliers réalisent les avantages d'avoir une base de données. Certains des avantages des bases de données incluent la capacité de stocker de grandes quantités de données, la possibilité de récupérer facilement des données et la possibilité de partager des données avec d'autres.

Ces dernières années, le domaine des bases de données a connu un changement évolutif, certaines saveurs réussissant sur les traces de la disquette, tandis que d'autres prospèrent. Les termes systèmes de gestion de bases de données relationnelles (SGBDR) et bases de données d'application non structurées et/ou spéciales sont utilisés pour décrire les bases de données. Le RDBMS est le type de base de données le plus populaire parmi l'informatique d'entreprise, et le langage SQL est le langage de communication avec les bases de données. Cela devrait représenter un marché de 65,1 milliards de dollars d'ici 2020, selon un nouveau rapport. Le marché devrait atteindre 126,6 milliards de dollars d'ici 2026, avec un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 12,4 %. Conséquence de ces tendances, le marché des bases de données connaît une forte croissance. Les bases de données en mémoire sont un excellent choix pour les solutions logicielles critiques. Au cours des années où la couche de données d'une application logicielle a été de plus en plus sécurisée, cela a été une priorité essentielle. Les SGBD de tous types continueront de fournir des fonctionnalités nouvelles et traditionnelles à mesure que la demande de bases de données prenant en charge des cas d'utilisation spécialisés augmente.