Pourquoi une entreprise peut utiliser à la fois des bases de données SQL et NoSQL

Une entreprise peut utiliser à la fois des bases de données SQL et NoSQL pour prendre en charge différentes charges de travail. Par exemple, ils peuvent utiliser une base de données NoSQL pour stocker et récupérer rapidement de grandes quantités de données, et utiliser une base de données SQL pour des requêtes et des transactions plus complexes. Cela peut aider l'entreprise à tirer le meilleur parti des deux mondes : l'évolutivité et les performances de NoSQL avec la prise en charge des requêtes de SQL.

Une base de données NoSQL a été créée à la fin des années 2000 pour répondre à la mise à l'échelle, aux requêtes rapides et faciliter la programmation. Les bases de données NoSQL prennent en charge un large éventail de fonctionnalités, notamment des modèles de données flexibles, une mise à l'échelle horizontale et une facilité d'utilisation pour les développeurs. Les bases de données SQL (Structured Query Language) sont souvent rigides, complexes et tabulaires, et elles nécessitent une grande mise à l'échelle verticale pour fonctionner correctement. Les transactions ACID multi-documents ont été ajoutées à MongoDB dans la version 4.0 et ont été étendues dans la version 4.2 pour couvrir une variété de clusters. Il existe 12 modèles de données dans le top 100. Il n'est généralement pas nécessaire de dupliquer les données dans les bases de données NoSQL car elles sont conçues pour répondre à des exigences de requête spécifiques. La compression peut être activée dans certains No.

Bases de données NoSQL afin de réduire le nombre de fichiers sur le stockage. Les bases de données de graphes sont utiles pour analyser les relations, mais elles peuvent ne pas suffire à satisfaire vos besoins quotidiens. Dans ce livre blanc, vous apprendrez à utiliser MongoDB et à choisir la bonne base de données pour votre cas d'utilisation. MongoDB Atlas est l'une des bases de données NoSQL les plus simples à apprendre. MongoDB University propose une formation en ligne gratuite qui vous guidera tout au long du processus d'apprentissage de MongoDB.

Comparées à d'autres bases de données, les bases de données SQL peuvent traiter des requêtes et joindre des données entre des tables, ce qui facilite l'exécution de requêtes complexes sur des données structurées, telles que des requêtes ad hoc. En raison du manque de cohérence dans les bases de données NoSQL, les données sont généralement plus difficiles à interroger et davantage de travail est généralement nécessaire pour effectuer une requête.

Il existe de nombreux systèmes de bases de données NoSQL, ainsi que des bases de données non relationnelles qui utilisent un langage et un mécanisme non SQL pour la saisie et la manipulation des données. Amazon, Google, Netflix et Facebook ne sont que quelques-unes des entreprises qui utilisent des bases de données NoSQL car elles s'appuient sur des quantités massives de données non adaptées aux bases de données relationnelles.

MongoDB est l'une des bases de données NoSQL les plus populaires . MongoDB est une base de données gratuite et open source, orientée document, accessible sur plusieurs plates-formes et basée sur des documents de type JSON.

Pouvez-vous utiliser Nosql avec SQL ?

Oui, vous pouvez utiliser nosql avec sql. Les bases de données Nosql sont de plus en plus populaires pour leur évolutivité et leur flexibilité. Cependant, ils peuvent également être utilisés en conjonction avec des bases de données sql. Cela permet aux organisations de tirer parti du meilleur des deux mondes : l'évolutivité de nosql et la robustesse de sql.

De nombreux développeurs ont fusionné et mis en correspondance des documents JSON et des données relationnelles dans la même base de données ainsi que leur application. Deux modèles de données peuvent être interrogés dans la même application, ce qui signifie que vous pouvez interroger dans une table, un format tabulaire ou un format JSON.
Les clients qui souhaitent transformer leur entreprise en transformant la puissance des données non structurées avec des performances prévisibles à grande échelle devraient envisager Oracle NoSQL Database Cloud Service.

Les entreprises utilisent-elles à la fois des bases de données relationnelles et non relationnelles ?

Il n'y a pas de réponse définitive à cette question car chaque entreprise a des besoins différents en matière de bases de données . Cependant, il n'est pas rare que les entreprises utilisent à la fois des bases de données relationnelles et non relationnelles pour répondre à toutes leurs exigences en matière de données. Chaque type de base de données a ses propres forces et faiblesses, donc l'utilisation des deux peut donner aux entreprises le meilleur des deux mondes.

L'ère numérique peut être divisée en deux catégories : opérationnelle et analytique. Les données sont stockées dans les systèmes OLAP (analytique) et OLTP (opérationnel) de la plupart des entreprises. Plusieurs bases de données peuvent être utilisées à des fins commerciales, notamment une base de données relationnelle, une base de données non relationnelle ou les deux. Dans une base de données relationnelle, les lignes et les colonnes sont stockées dans des tables. Lors de l'utilisation de clés primaires et étrangères, il n'est pas nécessaire de partager des informations. La syntaxe SQL en anglais est similaire à celle des autres langages, permettant aux non-développeurs de générer des rapports et des requêtes à partir de données. Le terme non relationnel fait référence à une base de données qui n'utilise pas de tables, de champs ou de colonnes dans la structure des données d'une base de données relationnelle.

Apporter des modifications aux structures de données nécessite beaucoup d'efforts. En ce qui concerne les performances de la base de données, la complexité des tables est en grande partie à blâmer. Les bases de données non relationnelles peuvent être mises à l'échelle verticalement ou horizontalement et distribuées sur plusieurs serveurs à l'aide du système d'exploitation Linux. Les bases de données de documents sont utiles dans les langages de programmation orientés objet car elles stockent des données dans des documents qui peuvent être facilement manipulés pour les trouver et les récupérer. Les bases de données de graphes utilisent une structure de nœuds qui stocke les données, et chaque bord d'une relation est associé à un attribut distinct. Il existe de nombreux types de bases de données non relationnelles, chacune avec ses propres avantages et inconvénients. En raison de leur flexibilité, les requêtes dans les bases de données à colonnes étendues sont très rapides.

En raison de leur flexibilité, ils sont capables de traiter de grandes quantités de données, en particulier des données non structurées. Les transactions dans les bases de données relationnelles consomment beaucoup plus de mémoire par seconde que les transactions dans MySQL. Les bases de données NoSQL, qui sont généralement de nature à mise à l'échelle horizontale, permettent la rotation d'un grand nombre de petits serveurs pour une capacité de charge accrue. Les inconvénients des bases de données non relationnelles, en revanche, demeurent. Une base de données non relationnelle est le moyen le plus pratique de stocker des données si elle est flexible en termes de forme ou de taille, ou si les données sont ouvertes au changement.

Quand utiliser Nosql

Il existe de nombreuses raisons de choisir une base de données NoSQL, mais les principales raisons sont l'évolutivité et les performances. Les bases de données NoSQL peuvent évoluer horizontalement, ce qui signifie qu'elles peuvent gérer plus de trafic en ajoutant plus de serveurs. Cela contraste avec les bases de données relationnelles, qui évoluent verticalement en ajoutant du matériel plus puissant. Les bases de données NoSQL sont également conçues pour être plus efficaces et plus rapides que les bases de données relationnelles, ce qui en fait un bon choix pour les sites Web ou les applications à fort trafic.

Les bases de données NoSQL et relationnelles ont leurs avantages et leurs inconvénients. D'une part, NoSQL est plus efficace et plus rapide pour lire les données que les bases de données traditionnelles . Contrairement aux bases de données relationnelles, les propriétés ACID peuvent être garanties par les bases de données relationnelles, ce qui permet d'ignorer les mises à jour cohérentes et les échecs de mise à jour. C'est finalement à vous de décider ce qui est le plus important pour vous : la performance ou la fiabilité. Si vous avez besoin de lire rapidement, vous devriez envisager NoSQL. Si vous avez besoin d'une base de données fiable, utilisez une base de données relationnelle.

Entreprises qui utilisent SQL

SQL, ou Structured Query Language, est un langage de programmation puissant utilisé par de nombreuses entreprises pour gérer les données dans les bases de données. SQL peut être utilisé pour insérer, mettre à jour et supprimer des données dans des bases de données, ainsi que pour interroger des données à partir de bases de données. SQL est un langage très polyvalent qui peut être utilisé à diverses fins, et c'est l'un des langages les plus populaires pour la gestion de bases de données.

Microsoft SQL Server domine le marché des systèmes de gestion de bases de données, représentant 18,15 % du marché. Les entreprises de 10 à 50 employés et dont le chiffre d'affaires se situe entre 1 000 000 et 10 000 000 USD sont les plus susceptibles d'utiliser Microsoft SQL Server. Nous utilisons les meilleures techniques d'indexation combinées à une science des données avancée pour surveiller la part de marché de plus de 15 000 produits. Microsoft SQL Server est un système de gestion de base de données relationnelle utilisé par Microsoft. Plus de 80 % des clients Microsoft SQL Server sont petits (50 millions de dollars ou moins) et 7 % sont grands (1 000 millions de dollars ou plus). Les segments les plus importants sont les technologies et services de l'information (19 %) et les logiciels informatiques (12 %). Vous pouvez configurer les utilisateurs de Microsoft SQL Server en fonction de leur emplacement, de leur entreprise, de leurs revenus ou de leur secteur.

Quelle situation est la meilleure pour une solution combinée de base de données nosql et relationnelle

Il n'y a pas de réponse unique à cette question, car la meilleure solution pour une situation donnée dépendra d'un certain nombre de facteurs, notamment les besoins spécifiques de l'application, la quantité et le type de données à stocker, et les exigences de performances. Cependant, en général, une solution combinée de base de données nosql et relationnelle peut offrir le meilleur des deux mondes en offrant la flexibilité et l'évolutivité d'une base de données nosql avec la robustesse et la prise en charge des requêtes d'une base de données relationnelle.

Sur cette page, vous trouverez des informations sur les trois types de bases de données : les bases de données relationnelles, les bases de données NoSQL et les bases de données hybrides . Les types de base de données décrivent les différentes bases de données utilisées dans les bases de données relationnelles et les bases de données NoSQL. Ce tableau compare les caractéristiques de différents types de bases de données. Avant de sélectionner une base de données Noql, il est essentiel de prendre en compte des facteurs tels que les capacités techniques, commerciales et de déploiement. L'ajout de NoSQL à un système existant peut être une option viable pour certaines organisations. Si un système est trop cher ou tombe en panne en raison d'une augmentation de la simultanéité des utilisateurs, de la vitesse des données ou du volume de données dans le cloud, les bases de données Nosql peuvent être utilisées pour 100 % du système. La FAQ sur les opérations gérées pour les bases de données relationnelles et les bases de données NoSQL peut fournir plus d'informations.

Puis-je utiliser SQL et Nosql ensemble ?

Vous pouvez toujours utiliser SQL comme langage de requête dans une base de données NoSQL ; ça ne marche tout simplement pas là-bas. NoSQL et SQL peuvent être combinés en raison de leur nature complémentaire. Certaines bases de données NoSQL utilisent SQL pour rechercher leurs données.

Dans quelles situations le modèle de base de données Nosql serait-il le plus utile ?

En général, les bases de données NoSQL offrent de meilleures performances et une meilleure flexibilité lors du stockage et de la modélisation de données structurées, semi-structurées et non structurées dans une seule base de données.