Pourquoi les bases de données Nosql sont plus évolutives que les bases de données relationnelles

Les bases de données Nosql sont plus évolutives que leurs homologues relationnelles pour un certain nombre de raisons. Premièrement, les bases de données nosql sont conçues pour être distribuées à partir de zéro, ce qui signifie qu'elles sont intrinsèquement plus évolutives. Deuxièmement, les bases de données nosql utilisent généralement des modèles de données plus simples que les bases de données relationnelles , ce qui les rend plus évolutives. Enfin, les bases de données nosql ont tendance à être plus flexibles en termes de schéma et de structure de données, ce qui les rend également plus évolutives.

C'est le système qui est capable de prendre en charge de très grandes bases de données avec des taux de requêtes extrêmement élevés et une latence très faible. Pour qu'un site Web réussisse, il doit être évolutif et hautement disponible, ainsi qu'avoir une large base d'utilisateurs. Afin d'exécuter plusieurs instances simultanément sur des serveurs, une mise à l'échelle horizontale est généralement utilisée.

Au lieu du modèle ACID, les bases de données NoSQL utilisent généralement le modèle BASE. Ils offrent une évolutivité en échange de l'abandon des exigences A, C et/ou D. Si vous voulez les garanties d'ACID, vous pouvez vous y inscrire dans certains cas, comme Cassandra. Bien que les bases de données NoSQL soient généralement plus évolutives, elles n'y parviennent pas toujours.

Les bases de données SQL , comme les bases de données NoSQL, peuvent être mises à l'échelle horizontalement, tandis que les bases de données NoSQL peuvent être mises à l'échelle verticalement. Les architectures de base de données diffèrent entre les bases de données SQL et NoSQL en ce que les bases de données SQL sont basées sur des tables, tandis que les bases de données NoSQL sont des bases de données basées sur des documents, des valeurs clés, des graphiques ou des colonnes larges. La base de données NoSQL est mieux adaptée aux données non structurées, telles que les documents ou JSON, tandis que les bases de données SQL sont mieux adaptées aux transactions multi-lignes.

NoSQL, d'autre part, vous permet de faire évoluer horizontalement les applications Web et commerciales du monde réel. Apache HBase, MongoDB et Cassandra font partie des bases de données NoSQL les plus populaires .

Pourquoi les bases de données Nosql sont-elles plus évolutives ?

Les bases de données Nosql sont généralement plus évolutives que leurs homologues sql car elles sont conçues pour fonctionner avec des mégadonnées. Ils sont également plus flexibles en termes de schéma, ce qui signifie qu'ils peuvent gérer davantage de types et de structures de données. Enfin, les bases de données nosql sont souvent conçues pour être distribuées, ce qui signifie qu'elles peuvent être réparties sur plusieurs serveurs, ce qui peut encore améliorer l'évolutivité.

Il devient de plus en plus important pour les applications de pouvoir évoluer. De même, il est essentiel de disposer d'un magasin de données capable d'évoluer rapidement et efficacement. Dans le débat principal, vaut-il mieux utiliser une base de données 'ASL' ou 'NoSQL' ? Les bases de données SQL existent depuis longtemps, tandis que les bases de données NoSQL sont bien connues pour leur facilité de mise à l'échelle. L'hypothèse selon laquelle les bases de données NoSQL ne peuvent être partitionnées que dans certaines opérations est inhérente à leur conception. La base de données attend une qualification pour identifier le nœud dans lequel les données résident chaque fois qu'elle exécute une opération de données. Le fait que les données soient stockées sur plusieurs machines simplifie grandement l'exécution des opérations de données, même sur les machines les plus inefficaces.

En conséquence, les bases de données NoSQL peuvent être mises à l'échelle à l'aide de simples machines de base. Lorsqu'un système NoSQL est utilisé, il suppose que l'utilisateur planifiera et structurera les données de manière à ce que toutes les données requises puissent être récupérées en même temps pour une opération spécifique. Le but de la dénormalisation des données est d'éviter qu'elles ne soient corrompues (données précuites pour l'exploitation). Les jointures dans NoSQL ne sont pas censées être riches en fonctionnalités ou optimisées, bien qu'elles soient possibles. Concrètement, les applications NoSQL supposent que les données seront cohérentes dans le temps. De nombreux systèmes NoSQL fournissent également des commutateurs pour ajuster la cohérence à travers le système pour des raisons de cohérence. Lors du choix d'une architecture, un élément important consiste à évaluer le cas d'utilisation et à sélectionner le magasin de données approprié en fonction de celui-ci.

Les bases de données de documents sont un excellent choix pour les applications à mise à l'échelle horizontale, car elles peuvent être réparties sur plusieurs nœuds. Les données sont hébergées dans les documents autonomes de type MongoDB de MongoDB, qui sont des fichiers de type JSON. Cela permet d'accéder facilement à plusieurs nœuds en répartissant les documents sur une plage de mise à l'échelle horizontale. MongoDB est également extrêmement robuste en raison de son utilisation de clusters fragmentés, qui permettent de transférer des données entre plusieurs nœuds. Une base de données NoSQL présente de nombreux avantages en plus de ses modèles de données flexibles, de sa mise à l'échelle horizontale, de ses requêtes ultra-rapides et de sa facilité d'utilisation. Les bases de données de documents, les bases de données clé-valeur, les magasins à colonnes larges et les bases de données de graphes ne sont que quelques-uns des types de bases de données NoSQL. Une base de données NoSQL est idéale pour les applications qui nécessitent une mise à l'échelle horizontale car elle est facilement distribuée sur plusieurs nœuds. MongoDB est un excellent choix pour les applications qui nécessitent une plate-forme à mise à l'échelle horizontale, car il est facilement distribué sur plusieurs plates-formes.

Comment la base de données Nosql est-elle évolutive ?

Une base de données NoSQL, en revanche, est évolutive horizontalement, ce qui signifie qu'elle peut gérer un trafic accru en ajoutant plus de serveurs. Les bases de données NoSQL, en plus d'être plus grandes et plus puissantes, peuvent être utilisées pour des ensembles de données volumineux ou en constante évolution.

Comme l'explique Rahim Yaseen de Couchbase, nous pouvons acquérir une compréhension de plusieurs concepts cruciaux. Avec l'explosion des données, les organisations recherchent de plus en plus des moyens de les gérer, de les stocker et d'en extraire de la valeur. Dois-je scale-out ou scale-up ma base de données ? Un système de partitionnement manuel permet la distribution des informations d'enregistrement à travers une série de guichets d'enregistrement. Cela fonctionne parce qu'il y a une bonne idée de ce que sera le régime. Par conséquent, en cas de partitionnement automatique, vous devrez vous rendre sur chaque stand pour savoir qui s'est enregistré avec le nom de famille S. Les modèles d'accès direct à la clé dans une base de données de documents nécessitent généralement l'accès à un document spécifique via une seule clé, ainsi que la possibilité de naviguer vers un autre document via une clé associée. Il est essentiel d'indexer et d'interroger un grand nombre d'ensembles de données afin d'accomplir cette tâche.

Étant donné que chaque nœud doit participer à l'exécution de la requête, la mise en œuvre d'une technique de réduction de carte est inutile. Lorsque le volume de données augmente, la mise à l'échelle de type RDBMS devient de moins en moins efficace. Une architecture de mise à l'échelle qui sous-tend un grand ensemble de données est très probablement vouée à l'échec, tout comme un point de défaillance unique très important. Internet est un excellent exemple de cluster sans partage, extrêmement vaste et extrêmement distribué.

La mise à l'échelle verticale coûte plus cher et peut ne pas être nécessaire dans certains cas. Étant donné que les problèmes peuvent être répartis sur un plus grand nombre de machines, la mise à l'échelle horizontale est plus rentable.
Il est essentiel de sélectionner la bonne solution de mise à l'échelle afin d'éviter les problèmes de performances, la complexité accrue et la perte de données qui pourraient résulter de décisions de mise à l'échelle incorrectes.
Quand devrais-je passer à l'échelle ?
Il y a plusieurs facteurs à considérer avant de décider de passer ou non à l'échelle. La première chose que vous devez savoir est la quantité de données que votre application traite. Une seule machine de base de données peut gérer une quantité relativement importante de données si les données sont relativement petites. Un volume de données plus important devrait également entraîner une plus grande quantité de traitement nécessaire pour que l'application s'exécute, et la machine peut ne plus être en mesure de le traiter.
Si les données sont relativement petites, la charge peut être gérée par une seule machine de base de données.
Quand devriez-vous envisager d'évoluer ?
Si vous avez un problème qui peut être résolu en divisant un grand nombre de machines en plus petites, la mise à l'échelle peut être la meilleure option pour vous. Si vous avez un site Web qui nécessite beaucoup de serveurs et que vous n'avez pas assez de CPU ou de RAM pour les mettre tous dans votre centre de données, vous pourrez peut-être ajouter plus de serveurs à votre centre de données et leur faire gérer la charge.
L'augmentation du nombre de serveurs dans votre centre de données peut s'avérer plus rentable dans certaines situations, telles que la gestion d'un grand nombre de machines pouvant se disperser.

Mise à l'échelle de votre serveur : les avantages et les inconvénients de la mise à l'échelle verticale et horizontale

La mise à l'échelle verticale est généralement plus coûteuse, ce qui rend difficile l'obtention du même niveau de performances. Bien que la mise à l'échelle horizontale soit généralement plus efficace, elle peut être plus difficile à configurer.

Pourquoi les bases de données Nosql sont-elles meilleures ?

Les bases de données Nosql sont souvent considérées comme meilleures que leurs homologues relationnelles pour un certain nombre de raisons. Premièrement, ils sont généralement beaucoup plus faciles à configurer et à utiliser - il n'y a pas besoin de conception de schéma compliquée ou de mappage objet-relationnel. Deuxièmement, ils sont hautement évolutifs et peuvent facilement gérer de grandes quantités de données. Enfin, ils ont tendance à être plus flexibles en termes de modélisation des données, ce qui facilite le stockage et l'interrogation de structures de données complexes.

L' industrie des bases de données NoSQL s'est développée à la fin des années 2000 en mettant l'accent sur la mise à l'échelle, les requêtes rapides et la simplification de la programmation. La flexibilité des bases de données NoSQL, ainsi que leur capacité à évoluer horizontalement et à s'adapter à des modèles de données flexibles, les rendent idéales pour les développeurs. Les bases de données SQL (Structured Query Language) sont connues pour leurs schémas rigides, complexes et tabulaires, ainsi que pour leurs exigences élevées en matière de mise à l'échelle verticale. Dans la version 4.0, MongoDB a ajouté des transactions ACID multi-documents, et dans la version 4.2, MongoDB a étendu la prise en charge pour couvrir les clusters fragmentés. Le n° 1 contient des modèles de données. Les données des bases de données NoSQL sont généralement optimisées à des fins de requête plutôt que pour la duplication des données.

La compression est également disponible dans certaines bases de données No. NoSQL pour réduire les empreintes de stockage. Les bases de données de graphes, par exemple, peuvent être utiles pour analyser les relations, mais elles peuvent ne pas fournir suffisamment d'informations pour une utilisation quotidienne. Si vous recherchez une base de données pour un cas d'utilisation spécifique, le livre blanc Où utiliser MongoDB peut vous aider à déterminer quelle base de données vous convient le mieux. MongoDB Atlas est une excellente base de données NoSQL pour commencer car c'est l'une des plus simples à utiliser. Vous pouvez apprendre MongoDB en seulement 24 heures avec MongoDB University, qui propose une formation en ligne entièrement gratuite.

Nosql offre une manière différente de gérer les données

Il est préférable d'utiliser NoSQL pour stocker et gérer les données. La simplicité et l'évolutivité de cette application la rendent idéale à utiliser. Une base de données NoSQL est plus fiable et a une plus grande accessibilité.

Évolutivité Nosql Vs SQL

Les bases de données SQL sont évolutives verticalement, ce qui signifie qu'elles peuvent évoluer en ajoutant plus de ressources (processeur, mémoire, etc.) à un seul serveur. Les bases de données NoSQL sont évolutives horizontalement, ce qui signifie qu'elles peuvent évoluer en ajoutant plus de serveurs.

Il peut être difficile de faire la distinction entre la vaste gamme de systèmes de bases de données disponibles aujourd'hui. Le DBA doit être familiarisé avec les différences entre SQL, NoSQL et les SGBD individuels. En général, les bases de données NoSQL, qui manquent de propriétés relationnelles, ne reposent pas sur les SGBDR traditionnels. Les deux produits présentent cinq différences majeures, ainsi que certaines distinctions clés qui les distinguent l'un de l'autre. L'architecture maître-esclave des bases de données NoSQL évolue plus horizontalement avec des serveurs ou des nœuds supplémentaires. Selon le théorème CAP, qui stipule que dans toute base de données distribuée, seules deux des propriétés suivantes peuvent être garanties en même temps : Il est essentiel de prendre en charge et de soutenir la communauté. Les bases de données SQL existent depuis longtemps, sont bien connues et ont une longue expérience de fiabilité.

Les bases de données NoSQL ne sont pas aussi sécurisées que les bases de données relationnelles car elles contiennent moins de structures de données. Cependant, ils sont plus évolutifs, ce qui leur permet de devenir plus populaires. Malgré leur sécurité, les bases de données relationnelles peuvent ne pas être le meilleur choix pour toutes les applications.

Évolutivité des bases de données relationnelles et non relationnelles

La mise à l' échelle de la base de données est différente dans les bases de données non relationnelles, telles que les bases de données de documents, et dans les bases de données relationnelles, qui ne peuvent être mises à l'échelle que verticalement (processeur, espace disque, etc.). La réplication de base de données implique la création de plusieurs bases de données sur plusieurs serveurs, ce qui permet de synchroniser les données.

Dans son article de recherche de 1970 A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks, EF Codd d'IBM a inventé le terme « base de données relationnelle ». Les clés sont utilisées pour lier les informations de plusieurs tables dans une base de données relationnelle. Microsoft SQL Server, Oracle Database, MySQL et IBM DB2 sont les bases de données les plus utilisées au monde. L'utilisation d'un système de gestion de base de données relationnelle (RDBMS) est un excellent moyen de garder vos données exactes et cohérentes. Pour atteindre l'intégrité référentielle, une relation de clé primaire et étrangère doit être utilisée. Un enregistrement doit être supprimé, qu'il fasse référence à une clé primaire ou à tout autre enregistrement. Cela empêche la sauvegarde d'un enregistrement orphelin.

Les tables, les lignes, les clés primaires ou les clés étrangères sont introuvables dans une base de données non relationnelle, contrairement à une base de données relationnelle. En revanche, une base de données NoSQL utilise un modèle de stockage optimisé pour le type de données stockées. Les magasins de données de documents, les magasins de données en colonnes, les magasins clé-valeur, les bases de données de graphes, d'index et de graphes sont les bases de données NoSQL les plus couramment utilisées. Une base de données de graphes est destinée à faciliter le stockage d'informations entre entités. Le mappage objet-relationnel (ORM) est une nouvelle fonctionnalité introduite dans les bases de données NoSQL en remplacement du langage Structure Query Language (SQL). Un certain nombre de langages NoSQL sont disponibles, notamment Java, Javascript,. NET et PHP.

Il est essentiel de faire la distinction entre deux types de bases de données pour deux raisons : leur utilité en soi et les cas d'utilisation qu'elles servent. Aucune des deux bases de données n'est meilleure que l'autre, mais aucune n'a le monopole d'être meilleure que l'autre. Lorsque vous choisissez un type de base de données pour votre projet, tenez compte des besoins de l'organisation ainsi que des fonctionnalités de son application.

Cassandra est une architecture conçue pour gérer de grandes quantités de données avec une faible latence. Cassandra accomplit cela en utilisant un schéma de réplication de tampon en anneau. Le schéma de réplication de tampon en anneau dans un système lui permet de répliquer des données entre deux nœuds ou plus. Le schéma de réplication permet au système de se développer sans interférer avec la disponibilité des données. Apache Cassandra est également conçu pour être tolérant aux pannes. Par conséquent, si un nœud tombe en panne, un autre nœud du système peut être en mesure de répliquer les données sur le nœud défaillant. Permettre à un système de se développer sans affecter négativement la disponibilité des données est le résultat de cette tolérance aux pannes. Il s'agit d'une base de données volumineuse et fiable qui peut gérer un grand nombre de transactions de manière efficace.

Quel est le plus facile à mettre à l'échelle Rdbms ou Nosql ?

Malgré leur manque de capacités de mise à l'échelle, les RDBMS ne sont généralement pas évolutifs, tandis que les nouvelles bases de données NoSQL sont destinées à tirer parti des nouveaux nœuds et sont généralement conçues avec du matériel de base à faible coût à l'esprit.