Pourquoi les bases de données Nosql remplacent les entrepôts de données

Les entrepôts de données ont longtemps été le principal moyen pour les entreprises de stocker et d'analyser des données. Mais les bases de données Nosql sont de plus en plus utilisées pour compléter voire remplacer les entrepôts de données. Il y a plusieurs raisons à ce changement. Les bases de données Nosql sont généralement plus évolutives et plus faciles à utiliser que les entrepôts de données traditionnels. Ils peuvent également être plus rentables, car ils ne nécessitent pas le même niveau d'investissement matériel et logiciel. Les bases de données Nosql peuvent également être plus flexibles que les entrepôts de données, ce qui facilite l'intégration de nouvelles sources de données et l'adaptation aux besoins changeants de l'entreprise. Malgré ces avantages, les bases de données Nosql ne sont pas une panacée. Ils peuvent être plus complexes à gérer que les entrepôts de données et peuvent ne pas prendre en charge toutes les fonctions et fonctionnalités dont les entreprises ont besoin. Néanmoins, les bases de données Nosql sont de plus en plus utilisées pour compléter ou même remplacer les entrepôts de données dans de nombreuses organisations. Au fur et à mesure que les entreprises se familiarisent avec ces technologies, nous nous attendons à une adoption encore plus généralisée dans les années à venir.

NoSQL et Data-Warehouse sont capables d'effectuer des requêtes SQL. Les entrepôts de données et NoSQL ne sont pas la même chose. Ils partagent le concept de pouvoir gérer de grandes quantités de données parce qu'ils sont capables de le faire. Un entrepôt de données , lorsqu'il est comparé à un modèle dimensionnel, a généralement beaucoup de faits et de dimensions (ou beaucoup d'entités dans un modèle 3NF).

Comment la base de données Nosql stocke-t-elle les données ?

Au lieu de bases de données relationnelles, les bases de données NoSQL stockent les données dans des documents. En ce sens, ils sont classés comme "pas seulement SQL" et sont subdivisés en une variété de modèles de données flexibles. Une base de données NoSQL peut être composée d'une base de données de documents purs, d'un magasin clé-valeur, d'une base de données à colonnes étendues ou d'une base de données de graphes.

L'utilisation de bases de données NoSQL permet le stockage rapide de grandes quantités de données non liées. NoSQL n'est pas un type NoSQL car il ne contient aucune structure de données relationnelle. Au cours des années 1970, les bases de données relationnelles étaient la norme de stockage de données. Dans une conversation avec Ben Finkel, un formateur CBT, NoSQL considère que la vitesse et la flexibilité sont plus importantes que la cohérence et l'efficacité. Malgré leur rapidité et leur efficacité, les bases de données relationnelles nécessitent beaucoup d'efforts pour être construites et entretenues. Il n'est pas nécessaire de concevoir ou de planifier des bases de données NoSQL avant leur mise en œuvre. En conséquence, les développeurs pourront créer, prototyper et déployer des applications beaucoup plus rapidement.

Ils peuvent également être utilisés dans le processus de développement agile plus traditionnel. Contrairement aux bases de données traditionnelles , les bases de données NoSQL sont capables de gérer un large éventail de types de données et ne nécessitent pas de régularisation. Les bases de données NoSQL nécessitent plus de puissance de calcul que les bases de données relationnelles. Une base de données NoSQL peut fonctionner facilement sur un Raspberry Pi, mais il sera plus difficile de gérer la charge d'un serveur Web. Les graphiques, contrairement aux paires clé:valeur ou aux documents, sont plutôt abstraits. Les nœuds et les arêtes sont divisés en deux parties d'un graphe. Les nœuds contiennent des informations sur un objet (personne, lieu, chose, idée, etc.)

qui est stocké dans un bloc mémoire. Une connexion logique est établie entre les bords d'un nœud. Un modèle de données à colonnes larges est similaire à une base de données relationnelle en ce sens qu'il est composé de lignes et de colonnes.

Le scale-out est la capacité d'une base de données NoSQL à croître en taille sans sacrifier les performances. La capacité d'une base de données NoSQL à répliquer des données par elle-même est appelée réplication. Les données peuvent être facilement cartographiées dans différents formats grâce à la flexibilité d'une structure de données. Une base de données NoSQL est généralement mieux adaptée au stockage et à la modélisation de données structurées, semi-structurées et non structurées qu'une base de données traditionnelle . Avec les trois fonctionnalités principales des bases de données NoSQL, l'évolutivité, la réplication et la flexibilité sont tous des facteurs importants pour le stockage de données qui ne sont pas soigneusement organisées en tables et en colonnes. La possibilité de faire évoluer une base de données NoSQL garantit qu'elle reste viable tout en offrant des performances. Comme il ne s'agit pas d'une ligne ou d'une colonne, il est particulièrement utile lorsqu'il s'agit de grands ensembles de données qui ne peuvent pas tenir dans une seule ligne ou colonne d'un tableau standard. Lors de la réplication, les données d'une base de données NoSQL sont répliquées dans une base de données distincte afin que si l'une échoue, les données puissent être récupérées à partir de l'autre sans avoir à repartir de zéro. Ceci est particulièrement important si vous conservez des données sensibles qui pourraient être perdues en cas de sinistre. Cette technique est idéale pour stocker des données qui ne sont pas soigneusement organisées en tableaux et en colonnes, telles que du texte et des images.

Les avantages des bases de données Nosql

Les bases de données NoSQL sont utilisées pour stocker de grandes quantités de données en temps réel. Ils sont particulièrement bien adaptés aux applications client 360, telles que les achats en ligne, les jeux en ligne, l'Internet des objets, les réseaux sociaux et la publicité en ligne.

Nosql peut-il être utilisé comme entrepôt de données ?

Les entrepôts de données sont les plus couramment utilisés dans le secteur financier et ils sont extrêmement compatibles avec les systèmes SQL car les schémas utilisés pour formater les données sont formatés pour des ensembles de données structurés. Les entrepôts de données tirent le meilleur parti des bases de données SQL tout en omettant certaines bases de données NoSQL.

Quand Nosql ne doit-il pas être utilisé ?

Si votre application nécessite une flexibilité d'exécution, évitez NoSQL. Pour des raisons de cohérence et s'il n'y a pas de changements significatifs en termes de volume de données, les bases de données SQL sont la meilleure option.

Les avantages et les inconvénients des bases de données Nosql

La base de données NoSQL vous permet de stocker et de modéliser des données que vous ne pourriez pas faire avec une base de données relationnelle standard . En plus des données semi-structurées et non structurées, les données volumineuses et complexes sont considérées comme des données volumineuses et complexes. L'un des avantages de l'utilisation des bases de données NoSQL est qu'elles peuvent être plus agiles et réactives aux changements d'exigences. Cela est dû au fait qu'il n'y a pas de schémas prédéfinis et un modèle de données plus flexible. Il est vrai, cependant, que les bases de données NoSQL peuvent présenter certaines limitations. L'un des inconvénients les plus importants des bases de données NoSQL est qu'elles ne prennent pas en charge les transactions ACID. Par conséquent, la sécurisation des données peut devenir plus difficile. En plus d'être plus coûteuses à entretenir, les bases de données NoSQL peuvent également être plus difficiles à utiliser. De plus, ils peuvent ne pas être le meilleur choix pour les applications nécessitant un haut niveau de débit.

Un entrepôt de données peut-il être non relationnel ?

Les entrepôts de données sont le domaine traditionnel des bases de données relationnelles, et il y a deux raisons à cela : (1) ils sont principalement utilisés par les grandes entreprises avec de grands ensembles de données créés dans des systèmes hérités avec des stockages de données relationnelles , et (2) ils sont toujours en cours de développement, malgré le fait que les bases de données non relationnelles sont rapidement

Les entrepôts de données sont l'avenir du stockage de données

La méthode traditionnelle d' entreposage de données est appelée informatique relationnelle. Au lieu de traiter des transactions, l'objectif principal d'une base de données relationnelle est de traiter les requêtes et d'analyser les données. Il comprend généralement des données de transaction historiques, mais il peut également inclure des données provenant d'autres sources. Ce modèle, en revanche, a des défauts. Le premier inconvénient des bases de données relationnelles est qu'elles nécessitent un haut niveau de maintenance et de mise à l'échelle. De plus, de grandes quantités de données qui ne sont pas liées aux transactions précédentes ne doivent pas nécessairement être stockées dans un cluster Hadoop. Les lacs de données peuvent aider dans cette situation. Il s'agit d'une base de données conçue pour stocker et traiter d'énormes quantités de données. C'est un appareil qui peut stocker des données provenant de diverses sources, y compris des transactions. Il est important de noter, cependant, que les lacs de données ne sont pas sans défauts. Par conséquent, ils ne sont pas particulièrement bien adaptés aux requêtes ou à l'analyse. Cela est dû au fait qu'ils sont spécifiquement conçus pour traiter les transactions. Les entrepôts de données sont nécessaires dans cette situation. Il s'agit d'une base de données conçue pour être utilisée pour les requêtes et l'analyse plutôt que pour le traitement des transactions. Un entrepôt de données peut être utilisé comme alternative à un lac de données pour offrir une variété d'avantages. Le coût de maintenance et de mise à l'échelle d'un entrepôt de données est généralement inférieur à celui de la construction d'un entrepôt physique. Ils sont également bons pour stocker beaucoup de données. En bref, il est fort probable que les entrepôts de données deviendront le modèle de stockage et de traitement dominant du futur. Ils sont plus performants que les lacs de données en termes d'interrogation et d'analyse, et ils sont moins chers et plus faciles à entretenir que les bases de données traditionnelles.

Entrepôt de données Nosql

Un entrepôt de données NoSQL est un système qui permet le stockage et la récupération de données qui ne sont pas organisées dans une base de données relationnelle traditionnelle . Les entrepôts de données NoSQL sont souvent utilisés pour les applications qui nécessitent une analyse de données en temps réel ou la gestion de grandes quantités de données.

L'objectif de cet article est de donner un aperçu des travaux qui ont été réalisés dans ce contexte. Une base de données NoSQL stocke les données des médias sociaux, du GPS, des données de capteurs, de la surveillance et d'autres sources. Ce nouveau paradigme, qui influence la conception et la mise en œuvre des entrepôts de données (DW) et du traitement des mégadonnées (Big ETL), devrait être étudié. Le modèle NoSQL orienté colonnes est utilisé pour créer un entrepôt de données volumineuses . D. Mallek, H. Ghozzi, Teste, O. Gargouri, F. : BigDimETL : Une base de données NoSQL. Le physicien norvégien NT Petter. La première étape de l'explication du cadre analytique des données NoSQL Cet article décrit le développement d'un cadre de base de données NoSQL basé sur le processus d'extraction et de transformation.

Senda Bouaziz, Ahlem Nabli et Faiez Gargouri font partie des personnes citées. L'université Al-Baha est située dans la province de Riyad en Arabie saoudite. Vincenzo Piuri, PDG de MIR Labs, un laboratoire de recherche sur l'intelligence artificielle à auburn, Washington, est responsable de la conception et de l'exploitation du laboratoire. Le Département de gestion de la construction et de l'immobilier de l'Université technique de Vilnius Gediminas, Lituanie. L'école d'ingénierie Dr. Arturas Kaklauskas de la Superior de Engineerharia do Porto est une institution prestigieuse. Les droits entreront en vigueur en 2021. Le ou les auteurs et Springer Nature Switzerland AG ont le droit exclusif de publier le livre.

Mongodb : un excellent choix pour un stockage de données rapide et facile

MongoDB est plus une science des données qu'un entrepôt de données traditionnel . Malgré sa capacité à stocker des données, MongoDB n'est pas destiné à être utilisé comme référentiel centralisé pour stocker toutes les données de votre entreprise. MongoDB, d'autre part, est le mieux adapté pour stocker des données provenant d'une variété de fonctions commerciales qui doivent être dispersées sur plusieurs plates-formes. Les bases de données NoSQL ont gagné en popularité car elles sont simples à utiliser, efficaces à utiliser et bien distribuées. Malgré le fait que MongoDB n'est pas un entrepôt de données traditionnel, c'est un excellent choix pour les entreprises qui ont besoin d'un système rapide et facile à utiliser pour stocker les données de diverses unités commerciales.

Base de données vs entrepôt de données

Une base de données est une collection de données organisées d'une manière spécifique, généralement dans des tables et des champs. Un entrepôt de données est une base de données spécialement conçue pour prendre en charge l'analyse des données et la création de rapports. Les entrepôts de données ont généralement une structure de données plus dénormalisée que les bases de données, et ils incluent souvent des fonctionnalités telles qu'un magasin de données, qui est un sous-ensemble de l'entrepôt de données conçu pour un groupe spécifique d'utilisateurs.

La définition d'un entrepôt de données est large. Découvrez comment ils sont uniques dans leurs capacités analytiques. Une base de données est fréquemment utilisée par les applications de traitement des transactions en ligne. Au fil du temps, il peut être utile de voir comment les tendances des données ont changé. Il existe un entrepôt de données qui peut vous aider à le faire. Les entrepôts de données stockent et indexent les colonnes à l'aide de la structure de la table de données. Les index columnstore sont utilisés dans cette technologie à la fois complexe et simple à appréhender.

Étant donné que les bases de données et les entrepôts de données utilisent des structures de données relationnelles, il peut être intéressant d'en utiliser une là où elle est la plus utile. Par conséquent, une base de données basée sur les lignes ne vous fournira pas les performances dont vous avez besoin lors de l'exécution d'analyses de données. Microsoft Redshift, Google BigQuery et BigQuery de Google ne sont que quelques-uns des meilleurs entrepôts de données cloud. Fivetran est le meilleur entrepôt de données cloud pour répliquer les données de vos systèmes OLTP.

Il est essentiel de se rappeler que l'entrepôt de données et la base de données sont tous deux conçus pour traiter les données de différentes manières. L'entrepôt de données est composé de deux parties : la lecture des données et l'écriture des données. La capacité d'utiliser la puissance analytique pour gérer efficacement les opérations quotidiennes d'une entreprise est possible sans interférer avec ses systèmes transactionnels.
Avec un entrepôt de données, vous pouvez également analyser rapidement les données. Cela est dû au fait que le traitement de l'entrepôt de données diffère du traitement de la base de données. Les entrepôts de données, en plus de fournir une analyse de données plus rapide, les fournissent également.

L'entrepôt de données : principales différences et avantages

Contrairement à un entrepôt de données, un système de traitement de données aide à répondre rapidement et avec précision à des questions complexes. Il a la capacité de mener des recherches de données à grande échelle, par exemple.

Liste des bases de données Nosql

Il existe de nombreux types de bases de données NoSQL, chacune avec ses propres forces et faiblesses. Les bases de données NoSQL les plus populaires sont MongoDB, Cassandra et Redis.

Les bases de données NoSQL peuvent être utilisées pour stocker des données de manière plus conceptuelle plutôt que dans des bases de données relationnelles. Dans cet article, nous passerons en revue MongoDB, Cassandra, Elasticsearch, Amazon DynamoDB, HBase et autres, qui sont les plates-formes de base de données les plus NoSQL. Si nous avons besoin de trouver le texte intégral d'un article, c'est la base de données de notre organisation. Une base de données comme celle-ci est utile pour conserver et analyser de grandes quantités de données. Amazon DynamoDB est principalement utilisé pour les applications hautes performances à toutes les échelles et peut être configuré de différentes manières. Environ 700 organisations utilisent cette base de données, qui peut traiter 10 000 milliards de requêtes en une seule journée. DynamoDB est le meilleur choix pour gérer un grand nombre de requêtes lors de l'exécution d'une simple requête clé-valeur. Il existe une base de données qui peut traiter des pétaoctets de données, mais si nous en avons une petite quantité, ils ne seront pas en mesure de nous fournir le résultat souhaité. Dans notre cas d'utilisation, cette base de données est la meilleure option si nous devons obtenir un accès aléatoire et en temps réel aux données.

Les 5 types de bases de données Nosql

En conséquence, il existe désormais cinq types de bases de données nosql disponibles.
MongoDB est le système d'exploitation le plus populaire, suivi de Cassandra, HBase, Neo4j et Redis.