Pourquoi SQL bat NoSQL

SQL bat NoSQL pour diverses raisons. Premièrement, SQL est plus mature et bien établi que NoSQL. Cela signifie qu'il y a plus d'options pour les outils, le support et la formation. Deuxièmement, SQL est plus standardisé que NoSQL. Cela facilite le portage des données et des applications entre différentes bases de données SQL . Troisièmement, SQL est plus efficace que NoSQL pour de nombreuses opérations courantes. Quatrièmement, SQL est plus flexible que NoSQL, permettant une plus grande variété de types et de structures de données. Enfin, SQL est plus largement utilisé que NoSQL, ce qui facilite la recherche de personnel qualifié.

SQL a été laissé de côté pendant longtemps, mais il regagne en popularité. Selon les données les plus récentes, tous les principaux fournisseurs de cloud proposent désormais des services de bases de données relationnelles gérées . Dans cet article, nous passerons en revue ce qui remet SQL sous les projecteurs. Qu'est-ce que cela signifie pour l'avenir de la communauté des sciences des données ? Un autre ingénieur a proposé le concept du World Wide Web en 1989. En raison de la croissance rapide d'Internet, une base de données non relationnelle est devenue de plus en plus importante. Le mouvement NoSQL a commencé à décoller après cela, avec la création de nouveaux systèmes tirant parti du modèle relationnel traditionnel.

Google est à la pointe de l'ingénierie des données depuis plus d'une décennie. Le chemin parcouru par scaleDB est conforme à ce que l'industrie a traversé. Nous avons pris la meilleure décision de conception en adoptant SQL comme élément clé de notre solution. L'article Spanner de Google (Spanner : Devenir un système SQL, mai 2017) complète nos conclusions lorsqu'il s'agit d'établir un système SQL. Spanner est déjà utilisé comme principale source de vérité par les systèmes les plus populaires de Google, tels qu'AdWords et Google Play. SQL est maintenant devenu une interface commune pour l'analyse des données, selon nos calculs. Une pile réseau, comme celle des serveurs, a une infrastructure en bas et des applications en haut, comme une pile réseau.

Cependant, le code colle est susceptible de s'effilocher : il doit être conservé en bon état. SQL est une interface universelle, similaire à IP. Les analystes humains examinent également les données. Il est également lisible, ce qui est un aspect important de la conception car il était initialement destiné à l'être. La langue mise à part, c'est la langue que la plupart d'entre nous dans la communauté connaissons.

Par exemple, une entité de données n'est pas partitionnée lorsqu'elle est stockée de cette manière. Par conséquent, en termes de performances, les opérations de lecture et d'écriture dans les bases de données NoSQL sont plus rapides que celles dans les bases de données SQL.

MongoDB est un type de base de données NoSQL (également appelée SQL) qui stocke les données différemment des bases de données traditionnelles telles que SQL. En fonction du type de modèle de données, les bases de données NoSQL peuvent être utilisées pour créer une large gamme de bases de données. Les types de documents incluent les clés, les colonnes larges et les graphiques, ainsi que d'autres types.

Dans notre expérience, par exemple, le stockage clé-valeur dans NoSQL est généralement plus rapide que SQL ; cependant, les bases de données NoSQL peuvent ne pas prendre entièrement en charge les transactions ACID, ce qui peut entraîner des incohérences entre les données.

Il ne fait aucun doute que les bases de données NoSQL ne sont pas toujours le meilleur choix, et elles ne sont pas toujours la meilleure option. De plus, la majorité des bases de données NoSQL ne prennent pas en charge les fonctionnalités nativement prises en charge par les bases de données relationnelles . En termes de caractéristiques de fiabilité, l'atomicité, la cohérence, l'isolation et la durabilité sont toutes importantes.

SQL est-il meilleur que Nosql ?

Une bibliothèque NoSQL ne prend pas en charge les relations entre les types de données. Les bases de données NoSQL peuvent être utilisées pour des requêtes simples, mais elles sont beaucoup plus lentes. Vous utilisez une application extrêmement transactionnelle. Les bases de données SQL sont un meilleur choix pour les transactions lourdes ou complexes car elles sont plus stables et garantissent l'intégrité des données.

Pour sélectionner une base de données cloud, considérez à quoi ressemblent vos données, comment vous allez les interroger et vos exigences d'évolutivité. Le choix entre les bases de données SQL (langage de requête structuré) et NoSQL (pas seulement SQL) est largement déterminé par le type de base de données dont vous avez besoin. Le troisième de notre série sur le Big Data dans le cloud est ici. Les bases de données NoSQL sont mieux adaptées pour stocker des données non structurées telles que des articles, des publications sur les réseaux sociaux et d'autres types de données. Les données peuvent être stockées dans des colonnes, des documents, des graphiques ou des paires clé-valeur. Les bases de données NoSQL, selon les bases de données NoSQL, ont été conçues dans un souci de flexibilité et d'évolutivité. Votre base de données s'étoffera au fur et à mesure de la croissance de votre entreprise.

L'échelle des bases de données NoSQL diffère, vous devrez donc réfléchir à la croissance future de vos données. Un nombre croissant de personnes réclament l'intégration des meilleures caractéristiques des deux types de bases de données. Vous disposez d'un large éventail d'options de base de données, que vous choisissiez de l'exécuter sur site ou à la demande. L'une des considérations les plus importantes lors du choix d'une base de données NoSQL ou NoSQL comme stockage de données principal est de savoir si vous avez besoin ou non d'une base de données NoSQL. Dans le prochain article, nous examinerons d'autres composants de stockage de données dans le cloud, tels que les entrepôts de données et les lacs de données.

Si les données ne changent pas fréquemment, vous pouvez envisager d'utiliser une base de données SQL pour les stocker. Ce programme est bien conçu, fiable et bourré de fonctionnalités. Si, d'autre part, les données changent fréquemment, NoSQL peut être une meilleure option. Une base de données NoSQL est plus évolutive car elle peut gérer de grandes quantités de données tout en maintenant sa vitesse de traitement constante. De plus, comme ils ont une architecture ouverte, vous pouvez ajouter de nouvelles fonctionnalités ou mettre à jour le modèle de données sans affecter la base de données. Il existe de nombreux types de bases de données NoSQL, il est donc essentiel de comprendre ce qui rend chacune plus évolutive. Alors que SQL peut être la meilleure solution pour démarrer un nouveau projet, NoSQL peut être la meilleure option si vous souhaitez faire évoluer votre projet.

Sql contre. Nosql : lequel convient le mieux à votre projet ?

SQL ne remplace pas NoSQL, mais il peut être utile pour certaines tâches.

Pourquoi SQL est-il préféré à Nosql ?

Les bases de données SQL vous permettent d'effectuer des requêtes complexes sur des données structurées, telles que des requêtes ad hoc, avec une vitesse et une efficacité supérieures à celles de toute autre base de données. Le manque de cohérence entre les produits et la complexité accrue des requêtes nécessitent plus de travail pour extraire les données des bases de données NoSQL.

Comment pouvez-vous décider entre l'utilisation de NoSQL et SQL lors du stockage d'informations dans une base de données NoSQL et quelles informations doivent être stockées dans une base de données SQL ? Les données sont stockées de deux manières : d'abord dans le cloud, puis dans le monde physique. Bien que de nombreuses équipes choisissent d'utiliser les deux, il est toujours possible de choisir l'un plutôt que l'autre. Le moteur NoSQL est conçu pour évoluer et utiliser le cloud computing. Vous serez en mesure de maximiser les avantages d'évolutivité du cloud, car il peut évoluer. NoSQL fonctionne bien avec les équipes de développement agiles car elles sont rapides et efficaces. NoSQL rend plus difficile la recherche de solutions à des problèmes difficiles car il y a moins de documentation.

Étant donné que vous devrez traiter une grande quantité de données, NoSQL n'est pas une option si vous utilisez beaucoup de types de données ou beaucoup de types de données. Si vous ne vous souciez pas de la cohérence des données ou de l'intégrité des données à 100 %, vous pouvez utiliser NoSQL à la place. Vous pouvez utiliser NoSQL pour gérer les coûts à mesure que vos données changent. Il est courant que l'un ou l'autre soit utilisé dans la même application, mais quand et où ils se trouvent. L'ingénierie chez Integrant a eu un débat houleux sur l'opportunité d'utiliser JavaScript ou Java comme solution à un projet middleware. Dans une présentation courte mais efficace, Integrant décrit certaines de ses principales recommandations pour l'allocation des ressources dans les projets de développement de logiciels.

Les bases de données SQL sont idéales pour les transactions multi-lignes car elles peuvent suivre toutes les modifications apportées à une ligne. Une base de données NoSQL, en revanche, est mieux adaptée aux données non structurées car elle peut traiter de grandes quantités de données sans nécessiter beaucoup de structure. Par conséquent, ces plates-formes sont plus efficaces pour les systèmes qui stockent de grandes quantités de données qui ne sont pas soigneusement organisées en tables.

Sql contre Mongodb : les avantages et les inconvénients

Les bases de données SQL sont actuellement la plate-forme la plus courante pour les organisations qui stockent des données structurées. Alors que MongoDB devient de plus en plus populaire pour les entreprises nécessitant le stockage de données non structurées, telles que JSON, il s'agit toujours d'un produit de niche. Il n'y a pas de support d'analyse avancée ou de base de données SQL dans MongoDB, et cela pourrait devenir un problème à l'avenir. En fin de compte, les bases de données SQL devraient rester la technologie la plus populaire pour les entreprises pendant un certain temps.

Sql sera-t-il remplacé par Nosql ?

Il semble que les deux bases de données existeront encore pendant un certain temps, malgré le fait qu'elles ne peuvent pas se remplacer l'une l'autre. L'un des principaux critères pour que les bases de données NoSQL soient considérées comme un remplacement des bases de données SQL est la capacité à maintenir de manière fiable la vitesse des requêtes ainsi que la cohérence des données.

Si vous êtes familier avec les bases de données SQL, vous pourrez progresser dans votre carrière en tant que data scientist, analyste de données ou ingénieur logiciel. La base de données NoSQL est définie comme un type de base de données qui ne stocke pas les données dans un format relationnel. Selon les besoins de notre entreprise, nous pouvons utiliser l'un des nombreux types de bases de données NoSQL. Les bases de données NoSQL sont à la fois extrêmement évolutives et extrêmement lisibles en termes de stockage et de performances. Il n'est pas cohérent dans la base de données, ce qui le rend inadapté à des systèmes tels que FinTech et MedTech. Les bases de données NoSQL, telles qu'Apache Hive et Tigergraph, résolvent ce problème en fournissant des interfaces SQL pour l'interrogation des données dans les bases de données NoQL . Lorsque les messages sont inconnus, ils seront masqués et personne ne pourra les lire. Si vous pensez que leurs messages sont harcelants ou offensants, vous pouvez les signaler conformément au code de conduite de la communauté DEV.

L'un des principaux avantages des bases de données NoSQL est qu'elles sont suffisamment volumineuses pour traiter de grandes quantités de données, qu'elles sont suffisamment robustes pour gérer les changements de types de données, qu'elles sont simples à utiliser et à gérer et qu'elles fonctionnent bien.
Les bases de données NoSQL utilisées aujourd'hui incluent MongoDB, Cassandra et DynamoDB. Outre le stockage de données, l'apprentissage automatique et la récupération de données, ces systèmes peuvent être utilisés à diverses autres fins.
Les bases de données NoSQL permettent aux scientifiques des données et aux ingénieurs en apprentissage automatique de stocker des données, des métadonnées de modèle, des fonctionnalités et des paramètres. Les ingénieurs de données peuvent les utiliser pour récupérer et stocker des données qui ont été nettoyées.
La base de données NoSQL peut gérer les modifications de données et est robuste. Ils sont simples à utiliser et à gérer, ce qui en fait un excellent choix pour tous ceux qui recherchent un moyen facile de démarrer. Leurs hautes performances sont dues en grande partie à leur rapidité.
Des entreprises comme Amazon, Google, Netflix et Facebook ont ​​toutes adopté les bases de données NoSQL. Ils peuvent être utilisés dans une variété d'applications, y compris le stockage de données, la récupération de données et l'apprentissage automatique.

Sql disparaîtra-t-il jamais ?

SQL ne sera pas abandonné de si tôt car il présente un certain nombre d'avantages clés : il est populaire parmi les scientifiques des données. Les logiciels de base de données tels que les bases de données relationnelles et SQL sont utilisés par certaines des entreprises technologiques les plus prospères au monde. SQL est utilisé par les professionnels travaillant avec des données ; recycler la main-d'œuvre pour qu'elle utilise un autre outil est un défi.

Est-ce que SQL est toujours pertinent Nosql ?

Votre seule option peut être d'utiliser NoSQL. Alors que les bases de données SQL ont progressé, les bases de données NoSQL ont pris leur place et offrent désormais certains avantages SQL . Par exemple, des bases de données telles qu'Oracle et SQL Server peuvent stocker du JSON dynamique ainsi que des requêtes d'indexation et de filtrage.

Est-ce que Mongodb remplace Sql ?

MongoDB sera-t-il le tueur de MySQL ? Le rôle principal des bases de données SQL dans le développement et le stockage d'applications est toujours présent. Bien que MongoDB remplacera presque certainement MySQL, il est possible que les bases de données structurées et non structurées soient utilisées aux mêmes fins dans un même environnement.

Nosql contre SQL

En SQL, un langage de programmation est utilisé pour interagir avec une base de données relationnelle. Un lien logique entre les lignes et les tables est créé en attribuant un ordre logique aux lignes et aux tables dans une base de données relationnelle. Les systèmes de gestion de base de données (SGBD) basés sur NoSQL ne sont pas liés à SQL et ne lui sont généralement pas associés.

Les données constituent le fondement de tous les sous-domaines de la science des données. Un système de gestion de base de données (SGBD) est généralement utilisé pour stocker des données. Pour interagir et communiquer avec le SGBD, il est nécessaire d'utiliser son langage. SQL (langage de requête structuré) est le langage de programmation utilisé pour interagir avec les SGBD. Ces dernières années, il y a également eu un mouvement pour se référer également aux bases de données NoSQL. Dans une base de données NoSQL, les données ne sont pas stockées dans des tables ou des enregistrements ; au lieu de cela, les données sont stockées dans des bases de données. Au lieu d'une structure de stockage de données, nous en avons créé et optimisé une qui est adaptée pour répondre à des exigences spécifiques.

Il existe quatre principaux types de bases de données : les bases de données orientées colonnes, orientées document, paires clé-valeur et graphiques. En Python, MongoDB est un exemple de base de données orientée document. Une base de données NoSQL, en règle générale, permet de créer une structure de données plus structurée. Les bases de données SQL, en revanche, sont plus rigides et ont un type de données moins flexible. Commencer par SQL et progresser vers NoSQL peut être la meilleure option pour ceux qui débutent dans le monde des structures de données. Vous avez le choix entre plusieurs options, et chacune a ses propres avantages et inconvénients, alors prenez votre décision en fonction de vos données, de votre application et des avantages qu'elle vous procure. Il ne fait aucun doute que SQL est plus complet, mais je ne peux pas dire que c'est mieux que NoSQL ou comment c'est fait comme ça. Vous constaterez que l'écoute de vos données est la meilleure décision.

Le système de gestion de base de données relationnelle (RDBMS) est un système logiciel qui stocke les données dans des tables. L'organisation des tableaux fait référence au processus d'organisation des données d'une manière spécifique. Un tableau est rempli de lignes. Un tableau peut avoir une ou plusieurs colonnes dans une seule colonne. En plus d'avoir un en-tête de tableau, un tableau peut avoir plusieurs colonnes. Il n'y a pas de limite au nombre d'index dans une table. En SQL, l'instruction SELECT peut être utilisée pour extraire des données d'une table. Vous pouvez sélectionner des colonnes dans une instruction SELECT. Pour filtrer les données, utilisez la clause WHERE. Vous pouvez également utiliser l'instruction SELECT pour renvoyer une colonne qui représente le résultat d'une requête. Le jeu de résultats contient les résultats de la requête. Vous pouvez récupérer des données à partir de collections dans MongoDB à l'aide de la fonction db.collection.find(). Lorsque vous utilisez la fonction find(), vous pouvez avoir des arguments ou un seul point de référence. Les arguments permettent de spécifier le nom de la collection et la requête pour laquelle elle doit être exécutée. Les itérateurs sont renvoyés à la fonction find() à l'aide de la fonction find(). Lorsqu'une requête est renvoyée, l'itérateur effectue une première correspondance. Pour rechercher des données dans une collection, interrogez la base de données à l'aide de la fonction db.collection.findOne(). Un ou plusieurs arguments peuvent être ajoutés à la fonction find()One. Lorsque vous utilisez la fonction findOne, vous obtenez le premier document qui correspond à une requête. La fonction db.collection.find() peut être utilisée pour obtenir des données d'une collection. L'utilisation de la collection vous permettra d'accéder à la base de données.

Nosql est-il plus sûr que SQL ?

SQL est plus stable que NoSQL pour les requêtes complexes car il adhère aux propriétés ACID et garantit la cohérence, l'intégrité et la redondance des données.

Les avantages des bases de données Nosql

Avec MongoDB et Azure DocumentDB, les bases de données NoSQL telles que MongoDB et Azure sont de plus en plus populaires car elles permettent une plus grande flexibilité dans le stockage des données. Les bases de données NoSQL utilisent un modèle de base de données distribuée qui permet une plus grande capacité de stockage et ne repose pas sur des index, comme le font les bases de données SQL, mais plutôt sur des index pour accélérer la récupération des données.
Cette flexibilité permet aux applications de continuer à fonctionner tant que certaines parties de la base de données sont désactivées. Uber a pu créer une application à l'aide d'une base de données NoSQL, car les données qu'elle contenait étaient stockées dans plusieurs nœuds et l'entreprise pouvait continuer à travailler dessus sans s'arrêter.
Les bases de données NoSQL sont de plus en plus populaires parmi les entreprises car elles sont plus flexibles et efficaces pour stocker les données, c'est pourquoi elles sont populaires auprès d'Uber.

Expliquer Sql et Nosql à grand-mère

SQL et NoSQL sont deux types de bases de données différents. SQL est une base de données relationnelle, ce qui signifie qu'il stocke les données dans des tables liées les unes aux autres. NoSQL est une base de données non relationnelle, ce qui signifie qu'elle stocke les données dans un format qui n'est pas basé sur des tables.

Utilisation de bases de données NoSQL vs SQL : quelles sont les différences ? Des bases de données NoSQL orientées document, clé-valeur ou basées sur des graphiques peuvent être créées à l'aide de modèles de données qui n'ont pas de structure de chaîne. MongoDB, HBase, Redis, Neo4j et CouchDB ne sont que quelques-unes des bases de données NoSQL. Comprendre les différences entre NoSQL et SQL vous aidera à décider quelle base de données conviendra le mieux à votre application. Une distinction clé entre NoSQL et Redis est que NoSQL est basé sur SQL alors que Redis est basé sur Java. Il fonctionne bien, évolue et est flexible. Les paires clé-valeur orientées document ou les structures de graphe ne sont que quelques exemples de bases de données NoSQL.

Cela signifie que vous n'avez pas besoin de créer un schéma pour traiter les données stockées immédiatement (ou même pas du tout). Quand utiliser NoSQL plutôt que pertinent. La distinction entre SQL et les autres types de bases de données nécessite l'utilisation de SQL. Il est idéal pour les cas d'utilisation. En ce qui concerne le stockage de données non structurées, NoSQL utilise une variété de schémas flexibles. Par conséquent, l'ajout de colonnes est relativement simple et ne nécessite aucune modification d'une grande table. Étant donné que les systèmes NoSQL stockent les données sur plusieurs nœuds, une défaillance de nœud n'entraînera aucune perte de données ni aucun temps d'arrêt pour votre application.

Vous aurez plus de flexibilité dans la mise à l'échelle de votre projet si vous faites cela. De plus, vous avez moins de contrôle sur les données et la cohérence en raison du manque de cohérence. Au cours de ce cours, vous découvrirez les bases de données NoSQL et les technologies DaaS (data-as-a-service) en main. Vous suivrez les étapes d'installation d'un éditeur de texte, MAMP ou XAMPP (ou équivalent) et de création d'une base de données MySql dans ce cours.

Les avantages des bases de données Nosql

Étant donné que les bases de données NoSQL présentent certains avantages par rapport aux bases de données relationnelles traditionnelles , elles gagnent en popularité. Les bases de données NoSQL, par exemple, sont plus adaptables et évolutives, ce qui les rend idéales pour les ensembles de données à grande échelle. Les données peuvent également être récupérées et mises à jour plus rapidement en les utilisant.

Bases de données Nosql

Les bases de données Nosql sont un type de base de données qui n'utilise pas le modèle de base de données relationnelle traditionnel . Au lieu de cela, il utilise un modèle de données sans schéma plus flexible, ce qui le rend plus évolutif et plus facile à utiliser.

Les bases de données documentaires peuvent stocker des données en plus des bases de données relationnelles. En raison de leur nature flexible, évolutive et adaptable, ils sont parfaitement adaptés pour répondre rapidement aux besoins des entreprises modernes. Les bases de données documentaires, les magasins clé-valeur, les bases de données à grandes colonnes et les bases de données graphiques font partie des bases de données NoSQL disponibles. Au cours de la prochaine décennie, presque toutes les entreprises du Global 2000 adopteront des bases de données NoSQL pour alimenter les applications critiques. Dans les cinq tendances présentées ci-dessus, il y a cinq défis techniques qui sont trop difficiles pour la plupart des bases de données relationnelles. Du fait de leur modèle de données figé, les bases de données relationnelles sont un enjeu majeur pour le développement agile car elles ne le supportent pas très bien. Le modèle d'application définit le modèle de données à l'aide de NoSQL.

En NoSQL, la modélisation des données n'est pas statique. Une base de données orientée document est généralement stockée au format JSON comme format par défaut pour le stockage des données. Il n'y a plus de cadres ORM qui doivent être mis en œuvre à la suite de cette procédure. N1QL (prononcé nickel) est le nouveau langage de requête SQL inclus dans Couchbase Server 4.0. Il prend également en charge l'agrégation (GROUP BY), le tri (SORT BY), les jointures (LEFT OUTER / INNER) et une variété d'autres fonctionnalités en plus des instructions SELECT / FROM / WHERE standard. Il s'agit d'une base de données distribuée NoSQL conçue avec une architecture évolutive et sans point de défaillance unique, ce qui en fait une base de données extrêmement efficace. Alors que de plus en plus d'interactions avec les clients sont effectuées en ligne via des applications Web et mobiles, la disponibilité de ces plateformes devient une préoccupation croissante.

Étant donné que les bases de données NoSQL peuvent être installées, configurées et mises à l'échelle, elles peuvent être utilisées à diverses fins. Ils ont été conçus pour stocker toutes vos données, les lire et les écrire. De plus, ils peuvent être déployés à n'importe quelle échelle et sont capables de gérer et de surveiller des clusters de différentes tailles. Par conséquent, une base de données NoSQL distribuée, qui inclut la réplication intégrée, n'a besoin d'aucun logiciel séparé. De plus, les routeurs matériels permettent aux applications de répliquer instantanément les données, que la base de données détecte ou non une panne. Avec l'émergence des applications Web, mobiles et IoT, il n'est plus surprenant que NoSQL soit la technologie de base de données par défaut .

LinkedIn a pu suivre la concurrence en se concentrant sur ses bases de données de graphes. Les bases de données de graphes gagnent en popularité car elles sont isomorphes, ce qui leur permet de partager des algorithmes et des magasins de données. De plus, les bases de données de graphes offrent un haut niveau d'évolutivité et constituent d'excellents candidats pour la gestion de données à grande échelle. LinkedIn est un site de réseautage social populaire pour les professionnels. Il fournit une base de données de graphes idéale pour alimenter les relations au sein du système. La base de données Graph utilise une technologie NoSQL développée par le Cloud Computing, le Web, le Big Data et les Big Users. LinkedIn peut en tirer parti en utilisant RDBMS. La base de données de graphes de LinkedIn lui a permis de rester compétitif.

Qu'est-ce qu'un exemple de Nosql ?

Les bases de données NoSQL basées sur des colonnes sont disponibles dans Cassandra, HBase et Hypertable.

Les avantages des bases de données Nosql

Une base de données NoSQL est de plus en plus populaire ces dernières années en raison de ses nombreux avantages tels que des performances plus rapides, une plus grande évolutivité et une meilleure gestion des données. Grâce à ces avantages, les bases de données NoSQL sont devenues un choix populaire pour une variété d'applications, y compris les applications mobiles et les systèmes d'entreprise.
Les développeurs utilisent des bases de données NoSQL pour réduire les besoins en stockage de données et accélérer les temps de réponse des applications. Les applications mobiles sont particulièrement bonnes pour les bases de données NoSQL en raison de leur capacité à réduire les besoins en stockage de données. La possibilité d'interroger et de stocker des données dans des bases de données NoSQL les rend plus attrayantes pour les développeurs, qui peuvent créer des solutions personnalisées.
Le système de réservation Marriott est un excellent exemple de la façon dont NoSQL peut être utilisé pour améliorer la gestion des données. Les hôtels du monde entier utilisent ce système de réservation pour réserver des chambres. Gannett a créé une base de données NoSQL connue sous le nom de Presto pour construire le système. Plus d'informations peuvent être facilement gérées et les temps de réponse pour les clients peuvent être améliorés en utilisant le système de gestion des réservations Marriott Presto.
Les applications mobiles s'appuient de plus en plus sur des bases de données NoSQL.
Le système de réservation Marriott utilise une base de données NoSQL développée par Gannett pour mieux gérer les réservations et améliorer les temps de réponse pour les clients.