La bataille des bases de données NoSQL - Comparaison entre MongoDB et Oracle NoSQL

L'informatique moderne doit disposer d'un schéma dynamique non relationnel (ce qui signifie qu'aucune exigence n'est requise pour les requêtes d'instructions de jointure) pour prendre en charge les applications Big Data/en temps réel. Les bases de données NoSQL ont été créées avec l'idée d'améliorer les performances de traitement des données et de s'attaquer à la capacité d'évoluer pour surmonter la charge de base de données distribuée en utilisant le concept d'hôtes multiples qui ont gagné la demande de nouvelle génération pour le traitement des données.

En plus de fournir le support essentiel pour divers modèles de données et langages de script, MongoDB permet également aux développeurs de démarrer facilement le processus.

La base de données NoSQL ouvre les portes à... 

• Protocoles textuels utilisant un langage de script (REST et, JSON, BSON)
• En effet, un coût minimal pour générer, stocker et transporter des données
• Prend en charge d'énormes volumes de traitement de données.
• Performances d'écriture améliorées
• Non requis pour effectuer le mappage objet-relationnel et le processus de normalisation
• Aucun contrôle rigide avec des règles d'intégrité référentielle
• Réduire les coûts de maintenance avec les administrateurs de base de données 
• Réduire les coûts d'expansion
• Accès rapide à la valeur-clé
• Faire progresser la prise en charge du machine learning et de l'intelligence 

Acceptation du marché de MongoDB 

Les besoins modernes en Big Data Analytics et les applications modernes jouent un rôle crucial dans la nécessité d'améliorer le cycle de vie du traitement des données, sans attente d'extension du matériel et d'augmentation des coûts.

Si vous planifiez une nouvelle application et que vous souhaitez choisir une base de données, arriver à la bonne décision avec de nombreuses options de base de données sur le marché peut être un processus compliqué.

Le classement de popularité du moteur de base de données montre que MongoDB se situe au n°1 par rapport à Oracle NoSQL (qui s'est classé au n°74). La tendance, cependant, indique que quelque chose est en train de changer. Le besoin de nombreuses extensions rentables va de pair avec une modélisation des données beaucoup plus simple, et l'administration transforme la façon dont les développeurs voudraient considérer ce qu'il y a de mieux pour leurs systèmes.

Selon les informations sur les parts de marché de Datanyze à ce jour, il y a environ 289 sites Web qui fonctionnent sur Oracle Nosql avec une part de marché de 11 %, où MongoDB a un site Web complet de 12 185 avec une part de marché de 4,66 %. Ces chiffres impressionnants indiquent qu'il y a un bel avenir pour MongoDB.

Modélisation de données NoSQL 

La modélisation des données nécessite une compréhension de...

• Les types de vos données actuelles.
• Quels types de données attendez-vous à l'avenir ?
• Comment votre application accède-t-elle aux données requises du système ?
• Comment votre application va-t-elle récupérer les données requises pour le traitement ?

Ce qui est passionnant pour ceux qui ont toujours suivi la méthode Oracle de création de schémas, puis de stockage des données, MongoDB permet de créer la collection avec le document. Cela signifie que la création de collections n'est pas indispensable avant la création du document, ce qui rend MongoDB très apprécié pour sa flexibilité.

Dans Oracle NoSQL, cependant, la définition de table doit d'abord être créée, après quoi vous pouvez continuer à créer les lignes.

La prochaine chose intéressante est que MongoDB n'implique pas de règles strictes sur la mise en œuvre des schémas et des relations, ce qui vous donne la liberté d'améliorer continuellement le système sans trop craindre la nécessité d'assurer une conception schématique serrée.

Regardons quelques-unes des comparaisons entre MongoDB et Oracle NoSQL.

Comparaison des concepts NoSQL dans MongoDB et Oracle

Terminologies NoSQL

Magasin de documents et magasin de valeurs-clés 

Oracle NoSQL fournit un système de stockage qui stocke des valeurs indexées par une clé ; ce concept est considéré comme le modèle le moins complexe car les ensembles de données consistent en une clé-valeur indexée. Les enregistrements sont organisés à l'aide de tonalités majeures et de tonalités mineures.

La clé majeure peut être considérée comme le pointeur d'objet et la clé mineure comme les champs de l'enregistrement. Une recherche efficace des données est rendue possible grâce à l'utilisation de la clé comme mécanisme d'accès aux données, tout comme une clé primaire.

MongoDB étend les paires clé-valeur. Chaque document a une clé unique, qui sert à récupérer le document. Les documents sont connus sous le nom de schéma dynamique, car les collections d'un document n'ont pas besoin d'avoir le même ensemble de champs. Une collection peut avoir un champ commun avec différents types de données. Ces attributs conduisent le modèle de données de document à mapper directement pour prendre en charge les langages modernes orientés objet.

MongoDB	Oracle NoSQL
Magasin de documents Exemple :	Magasin clé-valeur Exemple :

BSON et JSON

Oracle NoSQL utilise JSON comme format de données standard pour transmettre (données + paires attribut-valeur). D'autre part, MongoDB utilise BSON.

BSON n'est pas dans un texte lisible par l'homme, contrairement à JSON. BSON signifie sérialisation codée en binaire de données de type JSON, principalement utilisé pour le stockage de données et un format de transfert avec MongoDB. Le format de données BSON consiste en une liste d'éléments ordonnés contenant un nom de champ (chaîne), un type et une valeur. En ce qui concerne les types de données pris en charge par BSON, tous les types de données couramment trouvés dans JSON et inclut deux types de données supplémentaires (données binaires et date). Les données binaires ou connues sous le nom de BinData inférieures à 16 Mo peuvent être stockées directement dans des documents MongoDB. On dit que BSON consomme plus d'espace que les documents de données JSON.

Il y a deux raisons pour lesquelles MongoDB consomme plus d'espace par rapport à Oracle NoSQL : 

• MongoDB a atteint l'objectif de pouvoir traverser rapidement, l'activation de l'option de traversée rapide nécessite que le document BSON contienne des métadonnées supplémentaires (longueur de chaîne et sous-objets).
• La conception BSON peut encoder et décoder rapidement. Par exemple, les entiers sont stockés sous forme d'entiers de 32 (ou 64) bits, pour éliminer l'analyse vers et depuis le texte. Ce processus utilise plus d'espace que JSON pour les petits entiers, mais il est beaucoup plus rapide à analyser.

Définition du modèle de données

Déclaration de collecte MongoDB

Créer une collection

db.createCollection("users")

Créer une collection avec un _id automatique

db.users.insert

( {
    User_id: "U1",
    First_name: "Mary"                  
    Last_name : "Winslet",  

    Age       : 15

    Contact   : {

               Phone: "123-456-789"

               Email: "[email protected]"  

                }

   access  : {

              Level:5,

              Group:"dev"

             }            

})

MongoDB permet d'intégrer les informations liées dans le même enregistrement de base de données. Conception du modèle de données

Instruction de table Oracle NoSQL

Utilisation de l'interface de ligne de commande SQL pour configurer l'espace de noms : 

Create namespace newns1; 

Utiliser l'espace de noms pour associer des tables et une table enfant

news1:users

News1:users.access

Créer une table avec une IDENTITÉ en utilisant :

Create table newns1.user (

idValue INTEGER GENERATED ALWAYS AS IDENTITY (START WITH 1 INCREMENT BY 1 MAXVALUE 10000), 

User_id String,

First_name String,

Last_name String, 

Contact Record (Phone string,         

                Email string),

Primary key (idValue));

Créer une table à l'aide de SQL JSON : 

Create table newns1.user (

idValue INTEGER GENERATED ALWAYS AS IDENTITY (START WITH 1 INCREMENT BY 1 MAXVALUE 10000),

User_profile JSON, 

Primary Key (shard(idValue),User_id));

Lignes pour la table User :tapez JSON

{

  "id":U1,

  "User_profile" : {

     "First_name":"Mary",

     "Lastname":"Winslet",

     "Age":15,

     "Contact":{"Phone":"123-456-789",                   

     "Email":"[email protected]"

                   }

}

Sur la base des définitions de données ci-dessus, MongoDB autorise différentes méthodes de création de schéma. La collecte peut être définie explicitement ou lors de la première insertion des données dans le document. Lors de la création d'une collection, vous pouvez définir un objectid. Objectid est la clé primaire des documents MongoDB. Objectid est un type BSON binaire de 12 octets qui contient 12 octets générés par les pilotes MongoDB et le serveur à l'aide d'un algorithme par défaut. MongoDB objectid est utile et sert à trier le document créé dans une collection spécifique.

Oracle NoSQL propose plusieurs façons de commencer à définir des tables. Si vous utilisez l'interface de ligne de commande Oracle SQL par défaut, la nouvelle création de table sera placée dans sysdefault jusqu'à ce que vous décidiez de créer un nouvel espace de noms pour lui associer un ensemble de nouvelles tables. L'exemple ci-dessus illustre le nouvel espace de noms "ns1" créé et la table utilisateur est associée au nouvel espace de noms.

Outre l'identification de la clé primaire, Oracle NoSQL utilise également la colonne IDENTITY pour incrémenter automatiquement une valeur chaque fois que vous ajoutez une ligne. La valeur IDENTITY est générée automatiquement et doit être un type de données entier, long ou numérique. Dans Oracle NoSQL, IDENTITY s'associe au générateur de séquence similaire au concept d'objectid avec MongoDB. Comme Oracle NoSQL permet d'utiliser la clé IDENTITY comme clé primaire. Si vous considérez la clé IDENTITY comme clé primaire, c'est là qu'une attention particulière est requise car elle peut avoir un impact sur l'insertion de données et le processus de mise à jour a lieu.

La définition au niveau de la table/collection MongoDB et Oracle NoSQL montre comment les informations de "contact" sont intégrées dans la même structure unique sans nécessiter de définition de schéma supplémentaire. L'avantage de l'intégration d'un ensemble de données est qu'aucune requête supplémentaire ne serait nécessaire pour récupérer l'ensemble de données intégré.

Si vous cherchez à maintenir votre système sous une forme simple, MongoDB offre la meilleure option pour conserver les documents de données avec moins de complications. Dans le même temps, MongoDB offre la possibilité de fournir le modèle de données complexe existant à partir d'un schéma relationnel à l'aide de l'outil de validation de schéma.

Oracle NoSQL offre les capacités d'utiliser SQL, comme le langage de requête avec DDL et DML, ce qui nécessite beaucoup moins d'efforts pour les utilisateurs qui ont une certaine expérience de l'utilisation des systèmes de base de données relationnelles.

Le shell MongoDB utilise Javascript, et si vous n'êtes pas à l'aise avec le langage ou avec l'utilisation du shell mongo, la meilleure solution pour le processus est d'opter pour l'utilisation d'un outil IDE. Les 5 meilleurs outils IDE MongoDB en 2020, tels que studio 3T, Robo 3T, NoSQLBooster, MongoDB Compass et Nucleon Database Master, vous seront utiles pour créer et gérer des requêtes complexes à l'aide de fonctionnalités d'agrégation.

Performances et disponibilité

Comme le modèle de structure de données MongoDB utilise des documents et des collections, l'utilisation du format de données BSON pour traiter une énorme quantité de données devient beaucoup plus rapide par rapport à Oracle NoSQL. Alors que certains considèrent que l'interrogation des données avec SQL est une voie plus confortable pour de nombreux utilisateurs, la capacité devient un problème. Lorsque nous avons une énorme quantité de données à prendre en charge, le besoin d'un débit accru et suivi par l'utilisation de SQL pour concevoir des requêtes complexes, ces processus nous demandent de revoir la capacité du serveur et l'augmentation des coûts au fil du temps.

MongoDB et Oracle NoSQL fournissent des fonctionnalités de partitionnement et de réplication. Le partitionnement est un processus qui permet de répartir l'ensemble de données et la charge de traitement globale sur plusieurs partitions physiques afin d'augmenter la vitesse de traitement (lecture/écriture). La mise en œuvre de shard avec oracle nécessite que vous ayez des informations préalables sur le fonctionnement des clés de sharding. La raison derrière le processus de pré-planification est due à la nécessité d'implémenter la clé de partition au niveau d'initiation du schéma.

L'implémentation de shard avec MongoDB vous permet de travailler d'abord sur votre ensemble de données pour identifier la clé de shard potentielle en fonction des modèles de requête avant l'implémentation. Comme le processus de partitionnement inclut la réplication des données, MongoDB a également la réputation d'être une réplication rapide des données. La réplication prend en charge la tolérance aux pannes d'avoir toutes les données sur un seul serveur.

Conclusion 

Ce qui fait que MongoDB est préféré à Oracle NoSQL, c'est qu'il est au format binaire et ses caractéristiques innées de légèreté, de traversée et d'efficacité. Cela vous permet de prendre en charge l'évolution des applications modernes dans le domaine de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle.

Les caractéristiques de MongoDB permettent aux développeurs de travailler avec beaucoup plus de confiance pour créer plus rapidement des applications modernes. Le modèle de données MongoDB permet le traitement d'énormes quantités de données non structurées avec une vitesse améliorée bien pensée par rapport à Oracle NoSQL. Oracle NoSQL gagne en termes d'outils et d'options possibles pour créer des modèles de données. Cependant, il est essentiel de s'assurer que les développeurs et les concepteurs peuvent apprendre et s'adapter rapidement à la technologie, ce qui n'est pas le cas avec Oracle NoSQL.