Comparatif des bases de données NoSQL

Les bases de données NoSQL offrent une vitesse opérationnelle élevée et une flexibilité accrue par rapport aux bases de données traditionnelles (ou SQL).
 
 
Les structures de données utilisées par les bases de données NoSQL (clé-valeur, colonne , graphe ou document) diffèrent de celles utilisées par les bases de données relationnelles. En conséquence, les bases de données NoSQL peuvent être étendues sur des milliers de serveurs, avec parfois une perte de cohérence des données. Mais ce qui rend les bases de données NoSQL particulièrement pertinentes aujourd’hui, c’est qu’elles sont particulièrement bien adaptées au travail avec de grands ensembles de données distribuées, ce qui en fait un bon choix pour les projets de Big Data et d’analyse.
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Comment choisir une base de données NoSQL

Les bases de données NoSQL varient en architecture, vous devez donc choisir le type le mieux adapté à la tâche souhaitée:

  • En général, les base de données orienté clé-valeur conviennent mieux au partage persistant de données par plusieurs processus ou microservices dans une application.
  • Si vous envisagez d’effectuer une analyse approfondie des relations pour le calcul de proximité ou l’évaluation d’une structure associative, une base de données orienté graphe peut être le meilleur choix.
  • Si vous devez collecter des données très rapidement et à des volumes importants pour l’analyse, utilisez une base de données orienté colonne.

 
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Quelle base NoSQL choisir ?
Modèle de base de données
Exemple de SGBD
BD orienté clé-valeurRedis, MemcacheDB
BD orienté colonneCassandra, Apache HBase
BD orienté documentMongoDB, Couchbase
BD orienté grapheOrientDB, Neo4j

Voici les bases de données NoSQL à considérer.
 

MongoDB

MongoDB est la base de données NoSQL la plus populaire. MongoDB est une base de données gratuite et open source, multi-plateforme et orientée document, qui utilise des documents de type JSON avec des schémas.

MongoDB a un système de stockage flexible, ce qui signifie que les objets stockés ne doivent pas nécessairement avoir la même structure ou les mêmes champs. MongoDB possède également certaines fonctionnalités d’optimisation, qui distribuent les collections de données, constituant ainsi un système plus équilibré et plus performant.
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Cassandra

Cassandra est développé par Facebook et constitue une base de données clé-valeur orientée colonne. Cela donne un sentiment un peu plus familier pour ceux qui viennent du monde des SGBDR. Le langage de requête Cassandra (CQL) renforce cette familiarité. Cela excelle vraiment par la disponibilité continue sur les serveurs distribués.

Vous devriez donner à Cassandra un aperçu du gestion de gros volumes de données qui ne peuvent tout simplement pas tenir sur un seul serveur. Cela peut inclure l’analyse des clics pour les sites Web, par exemple. Si vous voulez un accès hautement disponible et si vous voulez une expérience familière, alors jetez un œil à Cassandra.
 
 

CouchDB

Une autre base de données orienté document telle que MongoDB, les utilisateurs accèdent à CouchDB à l’aide de JSON sur HTTP. Comme vous pouvez l’imaginer, cela le rend particulièrement bien adapté aux applications Web. Comme Cassandra, CouchDB privilégie la disponibilité et la tolérance de partition. MongoDB, en revanche, privilégie par défaut la cohérence et la tolérance de partition. CouchDB est un autre outil open source.

Lorsque vous envisagez son utilisation, vous devez absolument lui donner une allure forte lors de la création d’applications Web ou d’applications mobiles. Il est également utile si vous avez besoin d’une solution extrêmement fiable.
 

Redis

Redis présente une différence très significative par rapport au reste des solutions NoSQL listées ci-dessus. Il fonctionne en mémoire, ce qui le rend rapide. Comme MongoDB, il se situe du côté CP (cohérence et tolérance de partition) du théorème CAP, et, comme Cassandra, il fournit des recherches orienté clé-valeur. C’est aussi un outil open source.

Lorsque vous avez besoin de quelque chose d’extrêmement rapide et performant, Redis constitue un excellent point de départ. Il est également très judicieux de l’utiliser lorsque vous créez une couche de mise en cache.
 

HBase

Ni une base de données orienté documents, ni une base de données orienté clé-valeur, elle est considérée comme une base de données orienté colonne. HBase gère le produit bien connu Hadoop en fournissant un store conceptuel de milliards de lignes par millions de colonnes. Comme Redis, il vous donne la cohérence et la tolérance de partition.

Avec HBase, vous avez en quelque sorte le modèle du Big Data. Cela est judicieux lorsque vous souhaitez disposer de capacités de traitement de données sérieuses et de l’utilisation de Map Reduce. Utilisez ce système pour des tâches informatiques complexes.
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