Quale linguaggio di programmazione utilizzare con un database Nosql StackOverflow

Sono disponibili molti linguaggi di programmazione diversi, ciascuno con i propri punti di forza e di debolezza. Quando si sceglie una lingua da utilizzare con un database NoSQL , è importante considerare le esigenze specifiche del progetto. Ad esempio, se devi elaborare grandi quantità di dati, un linguaggio come Java o Python potrebbe essere una buona scelta. Se hai bisogno di sviluppare un sistema altamente scalabile, un linguaggio come Erlang potrebbe essere un'opzione migliore. In definitiva, il miglior linguaggio da utilizzare con un database NoSQL dipenderà dai requisiti specifici del tuo progetto.

Erlang, un linguaggio di programmazione funzionale, è stato estremamente popolare tra gli sviluppatori che desiderano creare sistemi ad alta disponibilità. Erlang è uno dei linguaggi funzionali più popolari per la creazione di database NoSQL .

Se vuoi il database NoSQL più potente , non c'è scelta migliore di MongoDB. È responsabile di diversi fattori.

L'architettura ibrida di un database combina diversi modelli di database. I database SQL e NoSQL possono essere integrati in un unico sistema con l'aiuto di un'architettura ibrida.

Puoi connettere Python a un database Nosql?

Man mano che i dati non strutturati o semi-strutturati diventano più ampiamente disponibili, i database NoSQL sono necessari per gestirli. Python può anche essere utilizzato per interagire con i database NoSQL allo stesso modo dei database relazionali .

Con MongoDB, una soluzione di database NoSQL orientata ai documenti, puoi ridimensionare e utilizzare i tuoi dati in vari modi. MongoDB e Python sono modi eccellenti per sviluppare rapidamente un'ampia gamma di applicazioni di database. Durante il tutorial, dimostrerai la flessibilità e la potenza intrinseche di MongoDB fornendo esempi. I database NoSQL orientati ai documenti come MongoDB sono indicati come database NoSQL. Invece di righe e colonne, un database MongoDB organizza e archivia i dati utilizzando raccolte di documenti. I dati possono essere archiviati in documenti senza schema e flessibili e le modifiche possono essere apportate facilmente. MongoDB è un database multipiattaforma open source scritto in C e sviluppato attivamente da MongoDB Inc. Il sito Web di MongoDB offre due edizioni del server di database.

Il processo di installazione avverrà in base alla tua distribuzione Linux. Docker può essere utilizzato anche per installare MongoDB. In questa sezione imparerai come utilizzare la mongo shell per creare, leggere, aggiornare ed eliminare documenti da un database. Quando avvii il comando mongo, il processo mongod si occupa della connessione al server locale predefinito. In genere, la shell mongo inizierà la sessione connettendosi al database di test. È inoltre possibile accedere a un database remoto tramite una serie di metodi, ad esempio specificando l'host e la porta. Una raccolta è una raccolta di documenti in MongoDB.

Le collezioni, a differenza delle tabelle, non impongono uno schema rigido all'utente; invece, sono progettati per essere simili alle tabelle. In teoria, ogni documento in una raccolta è rappresentato da un insieme distinto di campi o strutture. Utilizzando le regole di convalida del documento durante gli aggiornamenti e gli inserimenti, è possibile imporre una struttura uniforme del documento. Il modello di dati orientato ai documenti di MongoDB viene utilizzato per rappresentare tutti i dati complessi come una singola entità. Non è più necessario esaminare più tabelle o posizioni per ottenere un quadro completo degli oggetti dati in questo modo. Se vuoi inserire un documento in un database usando la mongo shell, devi prima selezionare una collezione e poi chiamarla. InsertOne() viene utilizzato per aggiungere un argomento alla raccolta.

Se hai MongoDB, puoi usare PyMongo, un driver Python ufficiale, per comunicare con i server MongoDB. Nelle prossime sezioni, ti illustreremo come utilizzare questo driver per sviluppare le tue applicazioni di database utilizzando Python. In questo corso, esamineremo varie opzioni per l'utilizzo dei database MongoDB nelle applicazioni Python. Usa questi esempi per scoprire quali strumenti sono necessari per eseguire MongoDB e Python sul tuo sistema. L'estensione MongoClient alla shell mongo consente di specificare il proprio host, porta e altre connessioni. Una volta che hai un'istanza del server MongoDB connessa a MongoClient, puoi accedere a qualsiasi database gestito da quel server. Se il nome del database non è un identificatore Python valido, puoi anche utilizzare l'accesso in stile dizionario.

L'inserimento di documenti in una singola colonna utilizzando il metodo.insert_many è il modo più rapido ed efficiente per aggiungerli al database. PyMongo fornisce un modo per sostituire, aggiornare ed eliminare i documenti in un database. Il database MongoDB, invece, viene occasionalmente utilizzato da un'applicazione. Potrebbe essere consigliabile connettersi quando è necessario e chiuderlo immediatamente dopo averlo utilizzato. MongoEngine fornisce uno strumento per la mappatura relazionale degli oggetti basata su SQL. È un mappatore di configurazione degli oggetti (ODM) che non si basa su alcun database SQL. Poiché il modello che crei è una classe, l'astrazione sottostante in MongoEngine lo rende basato sulla classe.

Prima di poter creare un documento con MongoEngine, devi prima determinare quali dati sono richiesti. Questo tutorial ti guiderà attraverso i passaggi necessari per lavorare con i database MongoDB utilizzando le funzionalità orientate agli oggetti di Python. Tutorial è una classe che corrisponde a una raccolta in MongoEngine. Un modello richiede la sottoclasse Document, che deve includere tutti i campi richiesti come attributi di classe. Ogni tipo di campo ha il proprio insieme di parametri che possono essere utilizzati. Devi convalidare i tuoi dati in Python. Il metodo save() può essere utilizzato per salvare un documento.

Uno dei vantaggi di avere la convalida automatica dei dati è che elimina alcuni dei grattacapi associati alla convalida dei dati. Ogni sottoclasse Document include un attributo.objects che può essere utilizzato per accedere ai documenti nella raccolta associata. Puoi anche sfruttare il modello di dati MongoDB, che è sia leggibile dall'uomo che altamente flessibile, consentendoti di adattarti rapidamente ai cambiamenti dei requisiti.

Python può connettersi ai sistemi di database?

Python è un linguaggio di scripting che supporta i database relazionali. Poiché le API del database Python possono essere utilizzate per il porting e la migrazione delle interfacce dell'interfaccia del database, sono estremamente semplici da migrare.

Possiamo usare MongoDB con Python?

È necessario installare un driver MongoDB per accedere al database di MongoDB. Il driver MongoDB PyMongo è incluso in questo tutorial. L'installazione di PyMongo richiede l'utilizzo di PIP. PIP verrà quasi sicuramente installato nel tuo ambiente Python non appena viene creato.

Perché Nosql viene utilizzato con Nodejs?

Ci sono molte ragioni per cui i database NoSQL vengono utilizzati con Node.js. Uno dei motivi è che i database NoSQL sono molto scalabili, il che è importante per le applicazioni che ricevono molto traffico. Un altro motivo è che i database NoSQL sono generalmente più veloci dei tradizionali database relazionali . Infine, i database NoSQL sono spesso più facili da usare rispetto ai database relazionali, il che può rappresentare un grande vantaggio per gli sviluppatori che non sono esperti di database.

I dati in MongoDB sono una raccolta di documenti piuttosto che tabelle contenenti chiavi esterne. Di conseguenza, Node.js può gestire un'ampia gamma di dati su Internet, consentendo agli utenti di accedervi nelle loro applicazioni web. MongoDB è un sistema di database distribuito in grado di rispondere a query ad hoc, integrazione in tempo reale e indicizzazione. Questa app ti consente anche di cercare testi e query geospaziali.

Molte organizzazioni e aziende utilizzano MongoDB come database NoSQL. Poiché i file di dati non sono crittografati, la mancanza di crittografia è un problema significativo. Inoltre, la mancanza di una memorizzazione sicura delle password rende difficile proteggere i dati da accessi non autorizzati.

Perché Nosql viene utilizzato con Nodejs?

Questa tecnologia viene utilizzata con Node. Di conseguenza, la mancanza di uno schema fisso e la capacità di interrogare rapidamente i dati nei database NoSQL consentono ai tuoi sviluppatori di ridurre drasticamente il tempo dedicato allo sviluppo delle applicazioni. Esamineremo alcuni dei vantaggi della creazione del proprio nodo in questa guida. Un database NoSQL con js incorporato.

Quale Db usare con Nodejs?

“Poiché MongoDB è un database NoSQL leader, solo js può essere scritto su di esso.

È Node Js database Nosql?

Js può essere utilizzato per creare applicazioni di database. MongoDB è uno dei database NoSQL più popolari .

MongoDB va bene per Node Js?

Il nodo MongoDB è responsabile dell'esecuzione delle attività MongoDB. MongoDB viene utilizzato nel driver js per Node. Bastano pochi secondi per usare js. Utilizzando il driver, gli sviluppatori saranno in grado di accedere facilmente agli oggetti JavaScript che vengono mappati automaticamente ai documenti BSON.

Nosql usa XML?

I database NoSQL non utilizzano XML per l'archiviazione dei dati. XML è un linguaggio di markup utilizzato per definire i dati strutturati. I database NoSQL utilizzano una varietà di formati di dati, tra cui JSON, BSON e archiviazione orientata alle colonne.

Perché Cassandra non è un database XML.

Cassandra, a differenza dei database XML, non memorizza i dati in XML.

Quando utilizzare Sql Vs Nosql Stackoverflow

SQL, o database relazionale , è un eccellente strumento di elaborazione dati per creare connessioni granulari tra pezzi di dati. È semplice trovare una piccola quantità di dati e utilizzare un database NoSQL. Contiene solo le informazioni dell'utente; c'è molto poco o nessuna ricerca disponibile.

Quando selezioni un database cloud, dovresti considerare l'aspetto e le query dei tuoi dati, nonché la quantità di spazio di archiviazione e scalabilità di cui hai bisogno. Spetta principalmente a te decidere se utilizzare SQL (linguaggio di query strutturato) o NoSQL (non solo SQL). Il terzo articolo della nostra serie Big Data in the Cloud sarà pubblicato nelle prossime settimane. Un database NoSQL, d'altra parte, è più adatto per archiviare dati come articoli, post sui social media e altri tipi di dati non strutturati. Un tipo di dati può essere un archivio di colonne, un archivio di documenti, un archivio di grafici o una coppia chiave-valore. Nello sviluppo dei database NoSQL, l'attenzione è stata posta soprattutto sulla flessibilità e la scalabilità. Anche il tuo database crescerà con la crescita della tua azienda.

Poiché i database NoSQL si adattano in modo diverso, dovrai pensare a come si evolveranno nel tempo. È stato proposto di combinare e unire le migliori caratteristiche di entrambi i tipi di database. Sia che utilizzi un database locale o un database cloud, ci sono numerosi database tra cui scegliere. Scegliere tra un database NoSQL o NoSQL come archivio dati principale è una delle decisioni più importanti che prenderai. Successivamente, esamineremo più componenti di archiviazione dei dati cloud come data warehouse e data lake.

I database SQL sono una scelta eccellente per le aziende che richiedono un sistema di archiviazione dei dati molto strutturato. Per le aziende che richiedono una rigorosa conformità ACID, è un abbinamento perfetto. I database Microsoft SQL possono anche essere utili per le aziende che richiedono operazioni dinamiche. Un database NoSQL può essere una scelta migliore se i tuoi dati non devono soddisfare standard rigorosi o se hai bisogno di flessibilità in fase di esecuzione.

Esempio di database Nosql

È possibile utilizzare colonne di database in database NoSQL come Cassandra, HBase e Hypertable.

Quando si tratta di database NoSQL, non è necessario utilizzare uno schema fisso perché non memorizzano dati relazionali. Lo scopo principale di un database NoSQL è archiviare enormi quantità di dati su più canali. Twitter, Facebook e Google utilizzano le tecnologie NoSQL per creare app Web in tempo reale e applicazioni per big data. Il database chiave-valore archivia i dati e li restituisce al database come coppia di chiavi. Il tipo di database NoSQL qui descritto viene utilizzato per raccolte, dizionari, archiviazione di array associativi e così via. I tipi di documento sono comunemente usati nei sistemi di gestione dei contenuti, piattaforme di blog, analisi in tempo reale e applicazioni di e-commerce. I database a base di grafi sono utilizzati principalmente nei social network e nella logistica.

MapReduce viene utilizzato per definire le viste in CouchDB. Secondo questa regola, un archivio dati distribuito non può garantire più di due delle tre condizioni. La coerenza dei dati dovrebbe essere mantenuta anche dopo il completamento di un'operazione. Il sistema dovrebbe funzionare indipendentemente dal fatto che la comunicazione con il server sia stabile o meno.

Mysql è un esempio di Nosql?

Le operazioni del database, come SQL, sono archiviate in forma di tabella, mentre i database NoSQL memorizzano documenti, strutture di valori-chiave, grafici o strutture di dati a colonne larghe. I database SQL includono MySQL, Oracle, PostgreSQL e Microsoft SQL Server oltre a MySQL e Oracle. MongoDB, BigTable, Redis, RavenDB Cassandra, HBase, Neo4j e CouchDB sono esempi di database NoSQL.

Perché Dynamodb è il miglior database Nosql per set di dati dinamici di grandi dimensioni

L'uso di database NoSQL consente una maggiore flessibilità nella gestione di grandi set di dati. DynamoDB di GCP di Google offre un'ampia gamma di servizi di database NoSQL, inclusa la capacità di elaborare set di dati dinamici molto grandi senza schemi fissi. I Relational Database Services (RDS) di Amazon forniscono una miriade di strumenti per lo sviluppo di applicazioni basate su database, ma tutti si basano su SQL. DynamoDB può essere utilizzato per eseguire attività ad hoc utilizzando la Console di gestione AWS, AWS CLI o NoSQL WorkBench .

Dove vengono utilizzati i database Nosql?

I database NoSQL hanno guadagnato popolarità negli ultimi anni in quanto fungono da base per un'ampia gamma di applicazioni e servizi Web basati sui dati. Il nome NoSQL viene talvolta utilizzato per riferirsi a sistemi in grado di supportare linguaggi di query simili a SQL e architetture poliglotte persistenti come MongoDB.

I vantaggi dei database Nosql

Gli analisti e gli sviluppatori di dati tradizionali utilizzano database NoSQL, che si distinguono per un modello di dati diverso da quello che si trova nei database relazionali.
I database NoSQL, che consentono di archiviare e accedere a grandi quantità di dati, sono cresciuti in popolarità negli ultimi anni grazie alla loro scalabilità, elasticità e throughput elevato. Oltre ad essere popolari tra gli sviluppatori web, sono anche apprezzati da loro per la loro capacità di creare applicazioni web altamente adattabili e dinamiche.

Come selezionare il database Nosql

Per selezionare un database NoSQL, identificare innanzitutto le esigenze dell'applicazione. Considera quanto segue: – Che tipo di dati verranno archiviati? – Come si accederà ai dati? – Quali sono i requisiti di prestazione? Quindi selezionare un database che soddisfi le esigenze dell'applicazione. Sono disponibili molti database NoSQL , ciascuno con i propri punti di forza e di debolezza. Assicurati di valutare attentamente le opzioni prima di prendere una decisione.

Con i database NoSQL, gli sviluppatori di software hanno maggiore flessibilità e velocità operativa. È possibile ridimensionare i database NoSQL su migliaia di server, anche se la coerenza dei dati varia da server a server. Eccellono nel combinare grandi raccolte di dati, il che li rende una buona scelta per grandi progetti di dati. MongoDB Atlas è un database open source, multipiattaforma e orientato ai documenti. Amazon DynamoDB, una piattaforma NoSQL completamente gestita, archivia, elabora e accede ai dati utilizzando un'unità a stato solido (SSD). Personalizzazione, analisi in tempo reale e big data sono solo alcune delle applicazioni che possono essere eseguite in MongoDB. La funzione principale di DataStax Enterprise è distribuire, contribuire e supportare la versione aziendale commerciale di Apache Cassandra.

Con il supporto completo per i documenti, un modello di dati flessibile, l'indicizzazione, la ricerca full-text e mapreduce, è uno strumento ideale per l'analisi in tempo reale. Secondo Olofson, un partner del gruppo Data Science di IDC, Redis Enterprise è un popolare database NSQ di valore-chiave. Redis, un database in memoria ad alte prestazioni, è facile da configurare e mantiene una forte coerenza. Il supporto del valore-chiave è fornito dal modello di dati, che è disponibile in una varietà di strutture di dati come elenchi, set, bitmap e tabelle hash. MarkLogic è un database NoSQL sia operativo che transazionale.

Comandi Nosql con esempi

Nosql è un tipo di database che consente flessibilità e facilità d'uso. Alcuni dei comandi nosql più popolari sono: 1. CREATE DATABASE: questo comando viene utilizzato per creare un nuovo database. 2. USE DATABASE: questo comando viene utilizzato per selezionare un database da utilizzare. 3. DROP DATABASE: questo comando viene utilizzato per eliminare un database. 4. CREATE TABLE: questo comando viene utilizzato per creare una nuova tabella. 5. DROP TABLE: questo comando viene utilizzato per eliminare una tabella. 6. INSERT INTO: questo comando viene utilizzato per inserire dati in una tabella. 7. SELEZIONA: questo comando viene utilizzato per selezionare i dati da una tabella. 8. UPDATE: questo comando viene utilizzato per aggiornare i dati in una tabella. 9. DELETE: questo comando viene utilizzato per eliminare i dati da una tabella.

In questo articolo, esamineremo dieci esempi di come recuperare i dati da un database MongoDB. Una raccolta di documenti è una struttura che li organizza. Quando il metodo find viene utilizzato senza discutere o raccogliere, estrae tutti i documenti. MongoDB consente di aggregare valori da un database durante il loro recupero. Per calcolarlo viene utilizzato l'importo totale dell'acquisto per uomini e donne. Utilizziamo l'aggregazione per selezionare prima i documenti che corrispondono a una condizione specifica. Pandas ha una sintassi simile a quella della funzione groupby, che è qualcosa con cui potresti avere familiarità.

Una buona pratica consiste nell'assicurarsi che i risultati di una query siano ordinati man mano che si gestiscono molti dati. Come mostrato nell'esempio seguente, abbiamo appena aggiunto Sort alla nostra pipeline di aggregazione. Il comportamento di ordinamento viene specificato in aggiunta al campo utilizzato. La lettera 1 indica ascendente, mentre la lettera -1 indica discendente. Faremo molto di più su NoSQL e sui database NoSQL in futuro.

Nosql: il modo migliore per archiviare dati complessi

Le strutture dei documenti sono considerate la struttura fondamentale di NoSQL. Gli oggetti leggibili dall'uomo sono simili a JSON in quanto sono autodescrittivi e possono essere letti dagli umani. Il vantaggio principale di NoSQL rispetto ai database relazionali è che i dati non vengono archiviati in tabelle, ma piuttosto in documenti, il che consente un'architettura molto più flessibile e scalabile.
Esistono due tipi di database NoSQL: archivi di valori-chiave e archivi a colonne larghe. Ogni oggetto nel database contiene una chiave univoca con un elenco di valori associati e gli archivi di valori-chiave si basano su questo principio. La facilità con cui possono essere utilizzati per archiviare piccole quantità di dati e ricercarli li rende ideali per l'archiviazione e la ricerca di dati. Un archivio a colonne larghe è definito come uno che utilizza un metodo per definire una colonna come chiave in una tabella. Di conseguenza, sono adatti per filtrare e ricercare tabelle di grandi dimensioni.
I database a grafo sono inclusi anche in NoSQL, che si basa sul concetto che i dati possono essere visualizzati come un grafico. La capacità di archiviare dati complessi e interconnessi li rende la scelta ideale per questo tipo di archiviazione dei dati. Oltre a memorizzare i dati che devono essere analizzati per essere recuperati, i database a grafo consentono agli utenti di interrogare le informazioni.

Database clienti Nosql

Un database NoSQL è un database non relazionale che non utilizza la tradizionale struttura basata su tabelle di un database relazionale. I database NoSQL sono spesso usati per big data e applicazioni web in tempo reale.

Al giorno d'oggi le persone usano spesso il termine "database relazionale" per descrivere un database in errore, ma molte organizzazioni lo usano ancora. Aggiungendo NoSQL all'equazione, possiamo riempire gli spazi vuoti lasciati da RDBMS. Chiedendo al database, ottieni in cambio una risposta accurata. SQL o Structured Query Language viene utilizzato per interrogare questo database. È possibile che si formino nuove relazioni tra le tabelle o che le relazioni esistenti vengano modificate. Le proprietà ACID di un database sono atomica, coerente, isolamento e durabilità. I valori di una colonna vengono influenzati quando vengono impostate tutte le righe precedenti.

Con Cassandra, puoi aggiungere una colonna a specifiche partizioni di riga. Il termine "NoSQL" si riferisce a database che non contengono dati allo stesso modo dei database SQL o XML. Esistono quattro tipi principali di database NoSQL: un database relazionale, un database NoSQL e un database non relazionale. Riak e Voldemort forniscono negozi di valore critico, così come Redis e Redis. Cassandra e HBase sono entrambi disponibili nei negozi a colonne larghe. I database di documenti sono comunemente usati nei database MongoDB Graph, mentre sono comunemente usati anche i database di documenti MongoDB e Neo4J. Gli archivi di documenti, come i database di valori-chiave, memorizzano i dati come documenti scritti.

Un database a grafo non richiede la memorizzazione dei dati due volte (come in molti altri database) e le relazioni tra i nodi sono predeterminabili. È più difficile modificare una relazione esistente tra due nodi se sono persistenti. Comprendere queste informazioni è il primo passo per imparare NoSQL.

Amazon è un Nosql o Sql?

SQL viene utilizzato in molti di questi strumenti, ma nei database relazionali sono disponibili per semplificare lo sviluppo di applicazioni basate su database. Lavora con DynamoDB utilizzando la Console di gestione AWS, l'AWS CLI o NoSQL WorkBench.

A cosa serve il database Nosql?

Molte applicazioni moderne, come le app per dispositivi mobili, le applicazioni Web e i giochi, richiedono un database flessibile, scalabile, ad alte prestazioni e altamente funzionale, facile da usare e in grado di fornire esperienze utente eccezionali.

MongoDB: un'ottima scelta per qualsiasi applicazione Nosql

I grandi set di dati di MongoDB possono essere archiviati in vari modi, rendendolo uno strumento eccellente per l'archiviazione di grandi set di dati. È ideale per le applicazioni che memorizzeranno molti dati perché può gestire sia dati di documenti che valori-chiave.
Inoltre, ha un tempo di risposta alle query molto rapido, che lo rende ideale per trovare rapidamente informazioni. MongoDB, in generale, è un eccellente database NoSQL per una vasta gamma di applicazioni.

Perché Uber usa Nosql?

Il database NoSQL viene utilizzato per l'archiviazione dei dati. Il team di evasione ordini di Uber archivia l'indice in una tabella separata anziché utilizzare un database NoSQL (a causa della mancanza di transazioni distribuite).

I pro ei contro dei database relazionali e Nosql

Quando si tratta di transazioni, un database relazionale è la scelta migliore. Un database relazionale viene utilizzato per query complesse e unione di tabelle. A causa dell'enorme quantità di dati che possono elaborare, sono una scelta eccellente per le aziende che richiedono grandi quantità di elaborazione delle informazioni. In termini di elaborazione delle transazioni, i database NoSQL non sono buoni come i database tradizionali . Nonostante il fatto che i database NoSQL siano utili in alcune applicazioni, non sono altrettanto utili dei database relazionali. Ciò è dovuto alla mancanza di supporto per query complesse e transazioni con più chiavi. Nonostante il fatto che i database NoSQL non siano sempre la scelta migliore per le transazioni, possono essere uno strumento potente in determinate situazioni. È possibile trarre vantaggio dalla selezione di un database NoSQL se è necessario elaborare rapidamente grandi quantità di dati e non sono necessarie le funzionalità aggiuntive fornite con query complesse.

Tendenze del database

L'uso dei database sta diventando sempre più popolare man mano che il mondo diventa sempre più digitalizzato. È probabile che questa tendenza continui poiché sempre più aziende e privati ​​si rendono conto dei vantaggi di avere un database. Alcuni dei vantaggi dei database includono la capacità di archiviare grandi quantità di dati, la capacità di recuperare facilmente i dati e la capacità di condividere i dati con altri.

Negli ultimi anni, il campo dei database ha subito un cambiamento evolutivo, con alcuni gusti che hanno seguito le orme del floppy disk, mentre altri prosperano. I termini sistemi di gestione di database relazionali (RDBMS) e database applicativi non strutturati e/o speciali vengono utilizzati per descrivere i database. L'RDBMS è il tipo di database più popolare tra i computer aziendali e il linguaggio SQL è il linguaggio di comunicazione con i database. Questo dovrebbe essere un mercato da 65,1 miliardi di dollari entro il 2020, secondo un nuovo rapporto. Si prevede che il mercato raggiungerà i 126,6 miliardi di dollari entro il 2026, crescendo a un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 12,4%. Come risultato di queste tendenze, il mercato dei database sta registrando una forte crescita. I database in memoria sono una scelta eccellente per le soluzioni software mission-critical. Negli anni da quando il livello dati di un'applicazione software è diventato sempre più sicuro, questa è stata un'enfasi fondamentale. I DBMS di tutti i tipi continueranno a fornire funzionalità nuove e tradizionali man mano che cresce la domanda di database che supportano casi d'uso specializzati.