Czy SQL czy NoSQL są lepsze na rynku pracy?

Nie ma ostatecznej odpowiedzi na pytanie, co jest lepsze dla rynku pracy, SQL czy NoSQL. Oba mają swoje wady i zalety, a najlepsza odpowiedź może zależeć od konkretnych potrzeb rynku pracy w danym momencie. To powiedziawszy, bazy danych SQL są generalnie bardziej ugruntowane i dlatego mogą mieć przewagę na rynku pracy. Jednak bazy danych NoSQL zyskują na popularności i mogą stać się bardziej poszukiwane w przyszłości.

Relacyjne bazy danych (zwane również tabelarycznymi) przechowują dane i dopasowują je do tej, która odpowiada charakterystyce tych danych przy użyciu podobnych elementów. Tabele służą do definiowania relacji w relacyjnej bazie danych, której SQL służy do wstawiania, wyszukiwania, aktualizowania i usuwania rekordów bazy danych. Jest to szczególnie przydatne w przypadku danych strukturalnych, które obejmują relacje między jednostkami i zmiennymi. Według Payscale programiści SQL zarabiają średnio 84 328 USD rocznie w Stanach Zjednoczonych. Termin „norelacyjna baza danych” odnosi się do dużej liczby baz danych, które wykorzystują szeroki zakres modeli danych. NoSQL jest zdefiniowany jako narzędzie, które nie jest ograniczone do SQL lub funkcji specyficznych dla SQL. Relacyjna baza danych, znana również jako baza danych skryptów lub baza danych Data Lake, to baza danych podzielona na tabele i tabele.

Baza danych NoSQL, oprócz tego, że może rosnąć i stać się bardziej wydajna, jest idealna do posiadania dużego lub stale zmieniającego się zestawu danych. No SQL to solidny język zapytań, który jest łatwy do skalowania i zapewnia łatwą dostępność. Z drugiej strony systemy NoSql rozwiązują wszystkie te problemy, obsługując większe zestawy danych, jak widać w Hadoop. Ze względu na zalety baz danych NoSQL, takie jak szybkość, bezpieczeństwo, koszt i skalowalność, firmy często używają ich razem z relacyjnymi bazami danych do wykonywania różnych zadań. NoSQL i RDBMS to dwie najważniejsze różnice między nimi: NoSQL jest zorientowany na kolumny i nierelacyjny, podczas gdy RDBMS jest zorientowany na wiersze. Baza danych NoSQL może być parą klucz-wartość, magazynem z szerokimi kolumnami, bazą danych wykresów lub bazą danych opartą na dokumentach. MongoDB to szeroko stosowana baza danych NoSQL. Onus odpowiada za określenie najlepszej bazy danych dla konkretnej aplikacji, a następnie dostarczenie jej na podstawie zapytań i wymagań dotyczących skalowania.

W rezultacie początkujący powinni zacząć od SQL, a następnie przejść do NoSQL. Jeśli pracujesz z RDBMS ( systemem zarządzania relacyjnymi bazami danych ) i chcesz analizować zachowanie danych lub stworzyć niestandardowy pulpit nawigacyjny, SQL jest prawdopodobnie lepszym wyborem.

Bazy danych NoSQL lepiej nadają się do danych nieustrukturyzowanych, takich jak dokumenty lub JSON, podczas gdy bazy danych SQL lepiej nadają się do wielowierszowych transakcji na dużą skalę. Bazy danych SQL są coraz częściej wykorzystywane w starszych systemach zbudowanych w oparciu o model relacyjnej bazy danych.

Nasz eksperyment wykazał, że bazy danych NoSQL mogą być szybsze niż SQL, szczególnie w przypadku przechowywania klucz-wartość; jednak bazy danych NoSQL mogą nie obsługiwać wszystkich transakcji ACID, co powoduje niespójność danych.

Jakie są główne powody, dla których wiele projektów big data działa w bazach danych NoSQL, takich jak MongoDB i PostgreSQL? Baza danych SQL może przechowywać wiele danych, ale można je przechowywać tylko na jednym komputerze, który jest najbardziej podatny na błędy SQL.

Czy powinienem wybrać Nosql czy Sql?

Bazy danych NoSQL mogą uruchamiać zapytania, ale są również bardzo wolne. Masz wysoki poziom aktywności transakcyjnej. Bazy danych SQL są idealne do transakcji o wysokiej wydajności, ponieważ są bardziej stabilne i zapewniają większą integralność danych. ACID musi być spełniony, aby działał poprawnie.

Jeśli chodzi o wybór bazy danych, zwykle najlepszą opcją jest relacyjna baza danych (SQL) lub nierelacyjna baza danych (Nosql). Decydując o typie bazy danych do wykorzystania w projekcie, bardzo ważne jest zrozumienie różnic między nimi. Bazy danych NoSQL lepiej nadają się do dużych zbiorów danych, ponieważ wymagana jest elastyczność, którą osiąga się dzięki dynamicznemu projektowaniu schematów. W zależności od wymagań, dane są albo grafowymi bazami danych opartymi na dokumentach, albo magazynami szerokokolumnowymi z parami klucz-wartość. W rezultacie nie można utworzyć pojedynczego dokumentu o ustalonej strukturze, więc każdy dokument może mieć własną strukturę. Istnieje wiele dyskusji na temat NoSQL w kontekście big data i analityki danych. Baza danych NoSQL może korzystać ze wsparcia społeczności, podczas gdy zewnętrzny ekspert może ją skonfigurować i nią zarządzać.

Należy zauważyć, że NoSQL nie jest szybszy niż SQL, jeśli chodzi o wykonywanie operacji odczytu/zapisu na pojedynczej jednostce, ale jest droższy, jeśli chodzi o wykonywanie operacji odczytu/zapisu na większym zbiorze danych. Google, Yahoo, Amazon i inne firmy stworzyły bazy danych NoSQL dla dużych zbiorów danych. Istniejące relacyjne bazy danych nie były w stanie sprostać rosnącym wymaganiom dzisiejszego rynku w zakresie przetwarzania danych. Bazę danych NoSQL można skalować w poziomie, co pozwala jej rosnąć i zwiększać wydajność w razie potrzeby. Aplikacje bez określonej definicji schematu są idealne dla tych, które korzystają z systemów zarządzania treścią, aplikacji big data i analiz w czasie rzeczywistym.

Natomiast NoSQL ma bardziej elastyczną i skalowalną architekturę, którą można skalować, aby sprostać zmieniającym się wymaganiom klientów.
Rozwój sieci społecznościowych nastąpił w ostatnich latach bardzo szybko. Niemal wszyscy mają większy dostęp do Internetu i komunikują się oraz tworzą sieci bardziej niż kiedykolwiek wcześniej. Na początku możesz mieć łatwiejszy czas na rozpoczęcie pracy z MySQL dla sieci społecznościowej, ale będziesz musiał pomyśleć o zarządzaniu klastrem MySQL, skonfigurowaniu master slave i tak dalej w miarę rozwoju aplikacji.
W takim przypadku odpowiedzią jest NoSQL. NoSQL może pomóc Ci nadążyć za popytem na aplikacje społecznościowe, zapewniając wymaganą elastyczność i skalowalność. Korzystając z NoSQL, możesz tworzyć systemy, które są bardziej elastyczne i skalowalne bez poświęcania bezpieczeństwa i spójności danych.
Framework NoSQL to najlepszy wybór dla aplikacji społecznościowych. Jeśli potrzebujesz bardziej elastycznego i skalowalnego systemu o wysokim poziomie bezpieczeństwa i spójności danych, najlepszym rozwiązaniem jest NoSQL.

Czy powinienem najpierw nauczyć się Sql czy Nosql?

Bazy danych SQL mają bardziej zaawansowane funkcje niż bazy danych NoSQL ze względu na ich długą historię w branży. W rezultacie, jeśli jesteś początkującym, najlepszym rozwiązaniem może być rozpoczęcie od SQL, a następnie przejście do NoSQL.

Znaczenie znajomości Sql dla nauki o danych

Jeśli chcesz kontynuować karierę w nauce o danych lub uczeniu maszynowym, musisz znać język SQL. Bazy danych SQL to silnik napędzający nowoczesną analitykę i sztuczną inteligencję. Zyskasz lepszy wgląd w dane, gdy nauczysz się korzystać z SQL, co pomoże ci z nim pracować i znaleźć wgląd, którego maszyny nie mogą.

Który jest lepszy Sql, Mysql lub Nosql?

W przeciwieństwie do SQL, który służy przede wszystkim jako mechanizm zapytań i kontroli dla systemów baz danych , MySQL zapewnia sposób przechowywania, obsługi, usuwania i modyfikowania danych w zorganizowany sposób. Bazy danych NoSQL oparte na języku SQL nie są obsługiwane przez bazy danych NoSQL.

Plusy i minusy baz danych Nosql i Sql

Jeśli chodzi o przechowywanie danych, bazy danych NoSQL oferują więcej opcji. Do rozpoczęcia pracy z aplikacją nie jest wymagane określenie schematu. Nie musisz śledzić typów danych, które chcesz zachować podczas korzystania z baz danych NoSQL. W miarę dodawania nowych typów do konta możesz je zmieniać w razie potrzeby. Ze względu na swoją elastyczność dane mogą być przetwarzane na różne sposoby.
Bazy danych SQL mają wyższy koszt skalowania niż bazy danych NoSQL. Z tego powodu bazy danych NoSQL preferują schemat nieznormalizowany. W rezultacie bazy danych NoSQL wymagają użycia obliczeń na dużą skalę. Jednak w porównaniu z bazami danych SQL bazy danych NoSQL są zazwyczaj tańsze w skalowaniu.
Bazy danych SQL są zazwyczaj skalowane w pionie w większości przypadków. Dzięki temu można je łatwo rozbudować, aby pomieścić większą liczbę użytkowników. Jednak nie zawsze tak jest, gdy używane są bazy danych NoSQL. W niektórych bazach danych NoSQL brak skalowalności utrudnia ich rozbudowę.

Dlaczego firma miałaby chcieć Nosql zamiast Sql?

Jeśli potrzebujesz wyjątkowo ustrukturyzowanych danych i zgodności z ACID, SQL jest doskonałym wyborem. Jeśli Twoje wymagania dotyczące danych są niejasne lub jeśli Twoje dane są nieustrukturyzowane, NoSQL może być dla Ciebie najlepszą opcją. Baza danych NoSQL nie wymaga predefiniowanych schematów do przechowywania danych, tak jak robią to bazy danych SQL.

SQL, co oznacza Structured Query Language, jest używany do implementacji ustrukturyzowanych zapytań od dziesięcioleci. Ponieważ bazy danych NoSQL nie mają struktur relacyjnych, oprócz baz SQL mogą zawierać różne typy struktur danych. Bazy danych NoSQL zwykle skalują się w pionie, dzięki czemu serwer może przyjąć większe obciążenie. Możliwa jest praca z różnymi strukturami danych w bazie danych NoSQL. Baza danych Bazy danych NoSQL nie przechowują danych w wierszach ani tabelach, ponieważ nie są relacyjnymi bazami danych. Ponieważ dane nieustrukturyzowane można ustrukturyzować w schemacie dynamicznym, nie ma potrzeby planowania i organizowania danych, zanim staną się one dostępne. SQL i relacyjne bazy danych zapewniają znaczną przewagę nad tradycyjnymi bazami danych ze względu na łatwość obsługi dużych ilości danych, możliwość skalowania w razie potrzeby oraz łatwość dostępu do danych.

Ponieważ informacje są przechowywane w jednym miejscu, nie ma problemu, jeśli poprzednie wersje pomyliły obraz. Co więcej, NoSQL może być używany do przekształcania dużych ilości (lub nawet całych zestawów danych) w dowolnym momencie. Ponieważ bazy danych NoSQL są stworzone do obsługi dużych ilości danych, są używane przez Facebooka, Google i inne duże firmy. Cassandra, baza danych NoSQL, działa z ogromnymi ilościami danych na wielu serwerach. Aby uzyskać szybki dostęp do magazynów o wartości krytycznej bez silnych gwarancji integralności, Redis może być najlepszą opcją. Elastic Search to dobra opcja, jeśli potrzebujesz złożonego lub elastycznego wyszukiwania.

Oprócz tego, że jest korzystna pod względem wydajności, ta elastyczność może być również korzystna. Bazy danych SQL służą do przetwarzania dużych ilości danych w określony sposób. W rezultacie muszą skalować się w określony sposób. Może być konieczne znalezienie sposobu na dodanie większej ilości danych. W bazie danych NoSQL możesz dodawać więcej danych, nie martwiąc się o jej wydajność.
Używanie baz danych NoSQL do przechowywania i analizowania dużych ilości danych to mądry wybór. Używając ich, uzyskasz elastyczność i wydajność, których potrzebujesz do swojej aplikacji.

Bazy danych Nosql: realna opcja dla nowoczesnych aplikacji

Bazy danych SQL to bezsprzecznie najpopularniejsza technologia zarządzania danymi w czasach nowożytnych. Ze względu na ostatnie postępy w bazach danych NoSQL są one obecnie realną opcją dla niektórych typów aplikacji.
Możliwość obsługi dużych ilości danych i dobre skalowanie sprawiają, że bazy danych NoSQL są doskonałym wyborem dla aplikacji wymagających skalowalności i big data. Ponadto bazy danych NoSQL są łatwe w tworzeniu i zarządzaniu, co czyni je doskonałym wyborem dla aplikacji internetowych dowolnej wielkości.

Która baza danych ma większe zapotrzebowanie?

Nie ma jednoznacznej odpowiedzi na to pytanie, ponieważ zapotrzebowanie na różne bazy danych może się różnić w zależności od konkretnej branży lub sektora. Jednak niektóre badania sugerują, że MySQL jest najpopularniejszym systemem zarządzania bazami danych , a następnie Microsoft SQL Server i Oracle.

Dlaczego Oracle to najlepszy wybór dla systemu zarządzania bazą danych Sql

Oracle jest bez wątpienia najpopularniejszym systemem zarządzania bazami danych na świecie i jasne jest, dlaczego. Mimo to zarówno MySQL, jak i Microsoft SQL Server są wysoko cenione, co wskazuje, że sql będzie w przyszłości bardzo poszukiwany. SQL został wymieniony w 4 54% ogłoszeń o pracę, co wskazuje, że umiejętność ta staje się coraz ważniejsza. Najważniejszą rzeczą, którą możesz zrobić dla siebie, jeśli chcesz pracować w branży z dużą ilością danych lub dowiedzieć się więcej na ten ważny temat, jest posiadanie solidnego systemu zarządzania bazą danych sql.

Czy duże firmy używają Nosql?

Nie ma jednoznacznej odpowiedzi na to pytanie, ponieważ w dużej mierze zależy to od konkretnych potrzeb danej firmy. Jednak ogólnie przyjmuje się, że duże firmy częściej korzystają z baz danych nosql niż małe firmy, ze względu na zwiększoną skalowalność i elastyczność, jaką oferują bazy danych nosql.

Programiści nie będą mogli w przyszłości korzystać z baz danych NoSQL. Obecnie te bazy danych są szeroko stosowane w popularnych aplikacjach. Niektóre popularne aplikacje, o których możesz nie wiedzieć, są zbudowane wokół baz danych NoSQL, podobnie jak powody, dla których NoSQL jest dla nich tak korzystny. Forbes opublikował swoje pierwsze wydanie online w 1996 roku, co czyni go jedną z pierwszych publikacji biznesowych, które to zrobiły. 140 milionów subskrybentów internetowych Forbesa skorzysta z migracji do MongoDB Atlas. W czasie pandemii COVID-19 publikacja była w stanie szybko i skutecznie zareagować dzięki migracji do infrastruktury chmurowej. Firma Accenture wykorzystała BangDB jako bazę danych NoSQL w swojej aplikacji do oceniania leadów.

Facebook jest w stanie uruchamiać operacje komunikatora w swojej bazie danych Cassandra NoSQL bez żadnych przestojów dzięki możliwości skalowania. Google Bigtable to narzędzie obsługujące transakcje w Gmailu dla ogromnej firmy internetowej. Wszystkie aplikacje LinkedIn korzystają z bazy danych Espresso. Pobierz BangDB za darmo, aby dowiedzieć się więcej na ten temat i sprawdzić, czy jest to odpowiednie oprogramowanie dla Ciebie.

Z tego powodu mogą być używane w aplikacjach internetowych, w których występuje duży ruch. Inne usługi danych oprócz GCP Google obejmują uczenie maszynowe, przetwarzanie dużych zbiorów danych i magazynowanie danych. W rezultacie jest to szybka platforma do tworzenia i uruchamiania złożonych aplikacji opartych na danych.

Zalety baz danych Nosql do przechowywania i analizy dużych zbiorów danych

Organizacje świadczące znaczące usługi przechowywania i analizy danych są dobrze zaznajomione z bazami danych NoSQL. Te bazy danych, które mogą przechowywać dane w częściowo ustrukturyzowanych formularzach, a także w schemacie, są doskonałym wyborem dla organizacji z dużą ilością danych. Ponadto bazy danych NoSQL są bardzo wydajne w radzeniu sobie z dużymi ilościami danych ustrukturyzowanych, częściowo ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych.

Kiedy używać Sql Vs Nosql

Nie ma jednoznacznej odpowiedzi na to pytanie, ponieważ zależy to od konkretnych potrzeb projektu. Jednak ogólnie bazy danych SQL są lepsze dla projektów wymagających wysokiego stopnia obsługi struktury i transakcji, podczas gdy bazy danych NoSQL są lepsze dla projektów wymagających wysokiej wydajności i skalowalności.

Bardzo ważne jest rozważenie zarówno NoSQL, jak i jego użycia, w zależności od rodzaju przechowywanych danych i najlepszej metody ich przechowywania. Dane są przechowywane w obu typach, ale niekoniecznie używają tej samej metody. To trudna decyzja, ale wiele drużyn decyduje się na obie opcje. Silniki NoSQL zostały zaprojektowane z myślą o skalowaniu w poziomie i wykorzystywaniu mocy obliczeniowej chmury. W rezultacie zmaksymalizujesz korzyści ze skalowalności chmury, wykorzystując jej skalę. Szybko rozwijające się zwinne zespoły programistyczne wymagają NoSQL oprócz podejścia zwinnego. Bardziej prawdopodobne jest napotkanie trudnych problemów podczas opracowywania systemów NoSQL, ponieważ nie wymagają one żadnej dokumentacji.

Jeśli przetwarzasz dużo danych lub masz wiele typów danych, NoSQL nie jest dobrym rozwiązaniem. Jeśli nie chcesz dbać o spójność danych lub 100% integralność danych, rozważ użycie NoSQL. NoSQL ułatwia zmianę danych i zarządzanie kosztami, gdy wymagane są zmiany. Nierzadko zdarza się, że jeden z nich jest używany obok drugiego w tej samej aplikacji, ale który najlepiej nadaje się do tego celu. Odbyła się bardzo gorąca debata wśród inżynierów Integranta na temat implementacji JavaScript jako rozwiązania dla projektu Middleware. W tej krótkiej lekturze Integrant podaje kilka zaleceń dotyczących alokacji zasobów w projektach tworzenia oprogramowania.

Bazy danych NoSQL zyskały na popularności w ostatnich latach ze względu na ich zdolność do skalowania w poziomie i obsługi dużych ilości danych. Istnieją jednak pewne wyzwania związane z bazami danych NoSQL. Z drugiej strony bazy danych NoSQL nie wydają się być tak spójne jak bazy danych SQL, a także trudniej jest wyszukiwać dane. Jeśli NoSQL poradzi sobie z tymi wyzwaniami, może ostatecznie stać się de facto platformą bazodanową .

Nosql: kiedy używać

Kiedy powinienem używać nosql? Jeśli potrzebujesz bazy danych, która może obsłużyć dużą liczbę punktów danych, NoSQL jest doskonałym wyborem. Baza danych NoSQL sprawdza się również jako hurtownia danych dla aplikacji, które muszą obsługiwać wiele transakcji.

Sql lub Nosql do analizy danych

Nie ma ostatecznej odpowiedzi na to pytanie, ponieważ zależy to od konkretnych potrzeb projektu data science. Jednak generalnie bazy danych SQL lepiej nadają się do projektów wymagających złożonych zapytań i transakcji, podczas gdy bazy danych NoSQL są lepsze do projektów wymagających dużej skalowalności i elastyczności.

Dane mogą przybierać różne formy, prędkości i objętości. SQL jest nadal najczęściej stosowaną metodą prezentacji danych, niezależnie od ich kształtu, rozmiaru, częstotliwości, wartości i wiarygodności. Oprócz możliwości adaptacji, technologie baz danych NoSQL można skalować poziomo, lepiej wykorzystywać dane poprzez automatyzację normalizacji danych i wykonywać obliczenia równoległe. Wprowadzenie koncepcji, technologii i metod statystycznych NoSQL w dziedzinie nauki o danych jest znaczącym osiągnięciem. Istnieją jednak pewne różnice między tymi pojęciami. Dane nadal muszą zostać oczyszczone, zharmonizowane i skonsolidowane, zanim będzie można je oczyścić i skonsolidować. Procesów tych nie wolno przeoczyć, zignorować ani niedoceniać. Moim zdaniem spowodują one całkowitą zmianę paradygmatu w NoSQL.

Bazy danych Nosql są dobre do przechowywania nieustrukturyzowanych danych

Korzystne jest przechowywanie nieustrukturyzowanych danych w bazach danych NoSQL. Mogą być przydatne do analizowania danych, które nie są w określonym formacie lub schemacie. ElasticSearch to doskonały wybór dla analityków danych, którzy potrzebują niezawodnej i skalowalnej bazy danych NoSQL . Ma możliwość analizowania, przechowywania i wyszukiwania ogromnych ilości danych.

Baza danych Nosql

Bazy danych NoSQL to bazy danych, które nie korzystają z tradycyjnego modelu relacyjnej bazy danych opartej na tabelach. Bazy danych NoSQL są często bardziej skalowalne i łatwiejsze w obsłudze niż relacyjne bazy danych. Są często używane do obsługi dużych ilości danych, które muszą być szybko przetworzone.

Bazy danych NoSQL przechowują dane w dokumentach, a nie w tabelach relacyjnych. Zostały zaprojektowane tak, aby były elastyczne, skalowalne i zdolne do reagowania na zmieniające się wymagania biznesowe w ciągu kilku minut. Baza danych NoSQL może mieć wiele typów, w tym czystą bazę danych dokumentów, magazyny klucz-wartość, szerokokolumnowe bazy danych i bazy danych wykresów. Firmy z listy Global 2000 szybko wdrażają bazy danych NoSQL do obsługi aplikacji o znaczeniu krytycznym. Ze względu na pięć trendów praca z większością relacyjnych baz danych jest zbyt trudna. Ze względu na swój stały model danych, relacyjne bazy danych mają znaczną przeszkodę w zwinnym rozwoju, ponieważ nie obsługują go dobrze. Model aplikacji to aplikacja NoSQL, która definiuje model danych.

Model NoSQL nie zawsze określa sposób modelowania danych. JSON to standardowy format przechowywania danych w bazie danych zorientowanej na dokumenty. Oznacza to, że nie trzeba implementować frameworków ORM, a tworzenie aplikacji jest uproszczone. N1QL (wymawiane nikiel) to potężny język zapytań, który umożliwia tłumaczenie SQL na format JSON przy użyciu Couchbase Server 4.0. Obsługuje nie tylko standardowe instrukcje SELECT / FROM / WHERE, ale także agregację (GROUP BY), sortowanie (SORT BY), łączenie (LEFT OUTER / INNER) i inne funkcje. Rozproszona baza danych NoSQL ze skalowalną architekturą i brakiem pojedynczego punktu awarii zapewnia znaczne korzyści operacyjne. Ponieważ coraz więcej interakcji z klientami odbywa się online za pośrednictwem aplikacji internetowych i mobilnych, możliwość dostosowania się do nich staje się ważniejsza niż kiedykolwiek.

Baza danych NoSQL jest prosta w instalacji, konfiguracji i skalowaniu. Zostały zaprojektowane, aby pomóc ludziom czytać, pisać i przechowywać dokumenty. Systemy te mogą być wykorzystywane na różne sposoby, w tym do zarządzania i monitorowania klastrów o różnej wielkości. Nie musisz się martwić o instalowanie oddzielnego oprogramowania do replikacji danych między centrami danych z rozproszoną bazą danych NoSQL. Pozwala również na natychmiastowe przywracanie po awarii za pomocą routerów sprzętowych, co oznacza, że ​​aplikacje nie muszą czekać, aż baza danych wykryje awarię, a następnie przeprowadzać własne przywracanie. W dzisiejszych aplikacjach internetowych, mobilnych i Internetu rzeczy NoSQL staje się niezbędną technologią baz danych .

Bazy danych Nosql świetnie nadają się do obsługi dużych zbiorów danych i aplikacji działających w czasie rzeczywistym

Baza danych NoSQL jest idealna dla aplikacji działających w czasie rzeczywistym, ponieważ może przechowywać duże ilości danych przy bardzo małych opóźnieniach. Ponadto, ponieważ istnieje tak wiele opcji modeli danych, są one dobrze dopasowane do aplikacji wymagających szerokiej gamy modeli danych.