Qu'est-ce que NoSQL ?
Un NoSQL ou une base de données NoSQL est un terme utilisé pour désigner une base de données "non SQL" ou "pas uniquement SQL". Les bases de données NoSQL stockent les données dans un format différent de celui des systèmes de gestion de bases de données relationnelles traditionnels. C'est pourquoi NoSQL est souvent associé au terme base de données « non relationnelle ». En termes simples, les bases de données NoSQL sont des bases de données modernes offrant une grande flexibilité, des performances époustouflantes et conçues pour l'évolutivité. Ces bases de données sont utilisées lorsque vous avez besoin d'une faible latence et d'une grande extensibilité lorsque vous travaillez avec de grandes structures de données. La polyvalence de NoSQL est due à sa nature illimitée par rapport aux modèles de bases de données relationnelles tels que MySQL ou DB2.
Comparaison SQL et NoSQL
Il existe plusieurs différences entre les types de bases de données SQL et NoSQL. Dans le tableau ci-dessous, nous comparerons certaines des variations les plus critiques.
| SQL | NoSQL |
| Bases de données relationnelles de structure de données | Bases de données de structure de données non relationnelles |
| Mieux pour les transactions multilignes | Meilleur pour les documents et les fichiers JSON |
| Bases de données basées sur des tables | Les bases de données sont des magasins de documents, de valeurs-clés, de graphiques ou de colonnes larges |
| Les bases de données SQL sont évolutives verticalement | Les bases de données NoSQL sont évolutives horizontalement |
| Utilise un schéma prédéfini | Utilise un schéma dynamique |
| Langage de requête structuré (SQL) | Pas de langue de requête |
Types de bases de données NoSQL
Il existe quatre principaux types de bases de données NoSQL.
- Magasins de données clé-valeur
- Magasins de documents
- Magasins à larges colonnes
- Magasins de graphiques
Nous passerons en revue chacun de ces types et expliquerons à quoi ils servent.
Magasins de données de valeur-clé
Ces types de bases de données utilisent la valeur clé comme méthode pour stocker des données dans la base de données. Chaque clé-valeur est unique et sert d'identifiant lorsqu'une requête est effectuée. La clé primaire est séparée en une clé de partition et une clé de tri. Par exemple, la clé de partition aurait un ID de produit stocké et la clé de tri aurait des types de produit stockés.
Les valeurs stockées dans ces bases de données peuvent être n'importe quoi, des objets binaires les plus simples tels que les documents JSON aux vidéos ou autres éléments complexes massifs. Notre application aura un contrôle total sur ces valeurs, et c'est pourquoi les magasins de données clé-valeur sont considérés comme le modèle NoSQL le plus flexible. Il est essentiel de mentionner que les valeurs-clés ne prennent souvent pas en charge les transactions car les données qui y sont stockées sont partitionnées et utilisées sur des clusters entiers.
Magasins de documents
Comme son nom l'indique, une base de données NoSQL est une base de données non relationnelle sans schéma qui stocke et interroge des données dans un document similaire à un fichier JSON. Contrairement aux tables MySQL classiques, les bases de données de stockage de documents collectent toutes les données d'une entité donnée dans un document. Toutes les données associées à cette entité sont également stockées dans ce document unique.
Ainsi, d'un côté, vous avez des bases de données relationnelles stockant les données de la marchandise dans des tables, et ces données sont réparties sur plusieurs tables. D'autre part, vous disposez d'une base de données non relationnelle de magasin de documents qui stocke toutes les données dans un seul fichier.
Magasins à larges colonnes
Le deuxième nom de ces bases de données est Extensible Record Stores . Comme les magasins de documents, ces bases de données à colonnes étendues sont également des bases de données sans schéma. Cette base de données utilise des tables, des lignes et des colonnes, comme une base de données relationnelle.
Mais il y a une différence ! Aucune des colonnes ou des clés d'enregistrement n'est fixe, ce qui signifie que le nom et le format peuvent varier. C'est pourquoi les bases de données à colonnes étendues sont souvent considérées comme des magasins clé-valeur bidimensionnels.
Magasins de graphiques
Les bases de données Graph Stores sont construites autour d'une structure de données simple :
Nœud — Relation — Nœud
Ces bases de données ont trois types de champs de données. Ces champs sont appelés sommets et sont composés de nœuds, d'arêtes et de propriétés. Ces champs sont utilisés pour stocker et représenter les données dans les magasins Graph.
Les magasins de graphes fonctionnent en collectant des données dans un nœud, et les bords stockent la relation entre chaque nœud. Chaque arête a quatre composants :un nœud de début, un nœud de fin, un type et une direction. Cette structure est nécessaire car un nœud peut avoir un nombre illimité de relations.
Le dernier type de champ de données, les propriétés, stocke les fonctionnalités et des informations supplémentaires liées aux arêtes et aux relations. Un exemple de propriété s'appelle "Poids d'une arête." Cette propriété peut enregistrer un coût, une distance, une plage, une longueur ou toute autre mesure d'une relation entre deux nœuds.
Exemples de système NoSQL
Maintenant que nous savons quels types de bases de données NoSQL nous avons, nous allons passer en revue certains des systèmes de gestion de base de données les plus utilisés pour chacun de ces types.
| Type de base de données | Système de gestion le plus utilisé |
| Magasins de données clé-valeur | Redis, est de loin le système de gestion NoSQL le plus utilisé en général. Redis peut être utilisé pour d'autres opérations telles que la mise en cache, mais la gestion de la base de données est sa fonction principale.
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| Magasins de documents | MongoDB est annoncé comme la "base de données la plus populaire pour les applications modernes ”. MongoDB est en fait bien plus qu'un simple système de gestion de base de données. Il s'agit d'une plate-forme de données complète avec de nombreux outils à utiliser par les développeurs et les data scientists.
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| Magasins à colonnes larges | Apache Cassandra est utilisé par Activision, Hulu, Uber, Walmart et des dizaines d'autres entreprises de premier plan. Selon la page officielle, 40 % des 100 meilleures entreprises de Fortune utilisent Cassandra dans leurs opérations quotidiennes. La raison en est simple. Cassandra est le meilleur choix lorsque vous avez besoin d'un système de gestion pour un magasin à large colonne qui offre la meilleure évolutivité et disponibilité sans compromettre les performances.
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| Magasins de graphiques | Neo4j est une base de données de graphes native, construite à partir de zéro pour exploiter les nœuds et les relations. Neo4j établit des connexions entre les données au fur et à mesure qu'elles sont stockées, permettant des types de requêtes jamais imaginés, à des vitesses rarement considérées comme possibles.
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Nous connaissons désormais les différents types de bases de données NoSQL. Nous connaissons également les bases derrière eux. Enfin, examinons quelle serait la meilleure façon de mettre chacune de ces bases de données en pratique.
Meilleurs cas d'utilisation pour les bases de données NoSQL
- Bases de données de magasin clé-valeur :Ces bases de données sont mieux utilisées pour divers paniers d'achat. C'est simplement parce que les bases de données Key-Value peuvent gérer des millions ou des milliards de commandes. Les données entrantes massives sont traitées sans perte de performances. Ces bases de données ont également une redondance intégrée afin que vous n'ayez pas à vous soucier de la perte de données.
- Bases de données du magasin de documents :Ces bases de données sont mieux utilisées pour divers catalogues. Cela peut à nouveau être lié à votre activité de commerce électronique, où vous devez stocker des milliers d'attributs différents sur nos produits. Les données étant stockées dans un seul document, la gestion des produits est simple et rapide.
- Magasins à larges colonnes :Ces bases de données sont mieux utilisées pour les informations géographiques, les systèmes de rapports, les journaux de capteurs, etc. Nous énonçons cela parce que les magasins Wide-Column utilisent un mappage multidimensionnel (valeur de ligne, valeur de colonne et horodatage) dans un format tabulaire destiné à une évolutivité massive. Si vous utilisez un site Web ou une application pour vérifier la distance de conduite d'un point A à un point B sur une carte, il y a de fortes chances que des magasins Wide-Column soient utilisés sur ce site Web ou cette application.
- Bases de données du magasin de graphes :Ces bases de données sont mieux utilisées pour les systèmes de détection de fraude supérieurs à la moyenne. Supposons que nous ayons un dossier de fraude connu pour un e-mail ou une carte de crédit spécifique en question. Si cette personne essaie de se connecter et achète à nouveau quelque chose avec les informations de ce cas de fraude, quelqu'un sera averti par le système. Cela se produit en raison de la façon dont les bases de données du magasin Graph traitent les relations entre les nœuds en temps réel.
Conclusion
Nous rencontrons souvent l'utilisation de bases de données NoSQL dans notre vie quotidienne sans nous en rendre compte. Les données montrent que les avantages globaux de NoSQL et son efficacité sont incalculables. J'espère que cet article vous fournira des informations exploitables et comment NoSQL peut être implémenté dans votre méthodologie commerciale. En conclusion, nous sommes heureux d'avoir pu démontrer comment NoSQL peut vous être bénéfique.
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