Pour ceux d’entre vous qui ont étudié ou travaillé dans le domaine de la programmation de bases de données, vous connaissez bien sûr le concept de bases de données basées sur RDBMS telles que MS Access, MS SQL Server, MySQL, MariaDB, PostgreSQL et SQLite. Le concept du RDBMS est une base de données basée sur des tables, où chaque donnée est organisée en relations tabulaires , en particulier dans les colonnes de clé primaire (PK) et de clé étrangère (FK).
NoSQL est différent de SQL, il ne nécessite pas de schéma et n’a pas de relations de table, il est donc plus flexible. Les bases de données NoSQL continuent d’augmenter en nombre d’utilisations, en particulier dans les implémentations de données volumineuses et les applications Web en temps réel . Sa popularité n’a cessé d’augmenter au début de ce siècle millénaire, déclenchée par les besoins des entreprises basées sur le Web 2.0 et des applications gérées .
Qu’est-ce que NoSQL ?
SQL est l’acronyme de Structured Query Language , qui est un concept de base de données composé de schémas, de tables, de colonnes et de lignes. La requête ou la syntaxe d’appel des données dans les bases de données SQL utilise le support de relation de table. Plusieurs ensembles de données provenant de différentes tables peuvent être appelés simultanément.
Si l’utilisateur souhaite afficher uniquement les données souhaitées, il peut le faire avec une conception de langage de requête particulière. Les tables d’une base de données SQL sont un ensemble de tables solides et fixes. Par conséquent, une légère modification de la structure d’une table peut entraîner l’échec d’une requête qui a été programmée dans la section Affichage ou Déclencheur. Les contraintes rencontrées dans les bases de données SQL résident dans la complexité de la maintenance et du développement de l’échelle des données. En comprenant d’abord le concept de SQL, vous serez en mesure de vous aider à comprendre ce qu’est NoSQL.
Comprendre NoSQL (Non SQL) est un concept et un modèle de base de données flexible. En général et spécifiquement NoSQL ne suit pas les règles d’une base de données relationnelle (RDBMS). NoSQL n’utilise pas non plus le langage de requête SQL. NoSQL est un modèle de base de données différent de SQL.
Le terme NoSQL a été publié pour la première fois par Carlo Strozzi en 1998 pour nommer la base de données qu’il développait à l’époque, « Strozzi NoSQL open-source relational database ». Strozzi a déclaré que la façon dont NoSQL fonctionnait à cette époque était « très différente » des bases de données relationnelles dans leur ensemble, c’est la raison pour laquelle il l’a appelée « NoREL », qui fait référence au terme « No Relational ».
Fin 2000, le développement de NoSQL a repris, dans le but de dépasser les limites de SQL, notamment en termes de scalabilité et de potentiel de collecte de données multi-structurées.
Début 2009, Johan Oskarsson, l’un des développeurs de Last.fm, a réintroduit le terme NoSQL lorsqu’il a organisé un événement pour discuter des « bases de données distribuées non relationnelles open source ».
Les bases de données NoSQL ont été développées dans l’espoir de résoudre les problèmes classiques des bases de données SQL. Les bases de données NoSQL sont différentes des bases de données SQL en ce sens qu’il n’y a qu’un seul type de méthode de stockage des données. La structure de la base de données NoSQL est plus dynamique et flexible avec quatre (4) types de modèles de stockage de données, qui sont les suivants, accompagnés d’exemples et de brèves définitions.
- Magasin clé-valeur (KV) : ArangoDB, Apache Ignite, Oracle NoSQL Database, Couchbase, Dynamo, Redis, Riak.
Le stockage KV utilise un tableau associatif, également appelé carte ou dictionnaire, comme base de son modèle de données. Dans ce modèle, les données sont présentées sous la forme d’une collection de CV appariés. - Basé sur des documents : Apache CouchDB, ArangoDB, BaseX, Clusterpoint, Couchbase, Cosmos DB, IBM Domino, MarkLogic, MongoDB, OrientDB, Qizx, RethinkDB.
Le concept de stockage de données basé sur des documents est une idée du concept de « document ». Où chaque implémentation de base de données basée sur des documents est généralement supposée que les documents sont encapsulés et codés dans un format de codage standard. - Basé sur des colonnes : Accumulo, Cassandra, Scylla, HBase.
Également connu sous le nom de modèle à colonnes larges, il permet un accès très rapide aux données en utilisant des clés de ligne, des noms de colonne et des horodatages de cellule. La souplesse du schéma de ce type de base de données permet aux enregistrements dans ses colonnes (colonnes) de ne pas être cohérents. Les utilisateurs peuvent ajouter des colonnes dans une ligne spécifique sans avoir à les ajouter dans chaque enregistrement. - Basé sur les graphes : AllegroGraph, ArangoDB, InfiniteGraph, Apache Giraph, MarkLogic, Neo4J, OrientDB, Virtuoso.
En théorie, les structures basées sur des graphes sont constituées de sommets et d’arêtes (données et connexions) qui peuvent être appelées relations de données. Les graphes se comportent de la même manière que les humains pensent, les données sont disposées dans des relations spécifiques entre les unités de données qui ont leurs propres caractéristiques. Ce type de base de données est utile pour visualiser, analyser et vous aider à trouver des connexions entre différentes données.
Pour plus de détails, il peut être classé en dix (10) types de modèles de stockage de données, à savoir comme suit avec des exemples (basés sur les observations de Stephen Yen).
- Premier cache clé-valeur : Apache Ignite, Coherence, eXtreme Scale, Hazelcast, Infinispan, Memcached, Velocity.
- Second Key-Value Store : ArangoDB, Aerospike.
- Troisième magasin clé-valeur (éventuellement cohérent) : base de données Oracle NoSQL, Dynamo, Riak, Voldemort.
- Magasin clé-valeur (commandé) : FoundationDB, InfinityDB, LMDB, MemcacheDB.
- Serveur de Structures de Données : Redis.
- Tuple Store : Apache River, GigaSpaces.
- Base de données d’objets : Objectivity/DB, Prest, ZopeDB.
- Magasin de documents : ArangoDB, BaseX, Clusterpoint, Couchbase, CouchDB, DocumentDB, IBM Domino, MarkLogic, MongoDB, Qizx, RethinkDB, Elasticsearch.
- Magasin à colonnes larges : Amazon DynamoDB, Bigtable, Cassandra, Scylla, HBase, Hypertable.
- Base de Données Multi-modèles Native : ArangoDB, Cosmos DB, OrientDB, MarkLogic.
Quelles sont les fonctions de NoSQL ? Quelle est la différence avec SQL ?
Les fonctions de base de données NoSQL sont les mêmes que les fonctions de base de données SQL classiques, mais avec leurs propres avantages et inconvénients. Comme SQL RDBMS en général, NoSQL est utile pour traiter les données et les stocker pour qu’elles soient réutilisées ou accessibles à la fois par le serveur et le client. Les données sont stockées de manière cohérente afin que le serveur et le client voient les mêmes données.
NoSQL adhère aux règles BASE, qui sont essentiellement disponibles, état souple et cohérence éventuelle . Les données qu’il contient peuvent changer même s’il n’y a pas d’entrée, c’est comme un SGBDR avec des déclencheurs installés automatiquement. De ce fait, NoSQL est plus adapté et adapté aux applications qui nécessitent des changements rapides (rapides) en raison de sa nature plus dynamique et flexible.
Avantages des bases de données NoSQL par rapport aux bases de données SQL
Dans certains cas, NoSQL est considéré comme fonctionnant mieux que le SQL relationnel, notamment les suivants.
- Lorsque vous devez stocker de grandes quantités de données avec des schémas incohérents.
Le schéma de données dans NoSQL n’est pas fixe comme dans SQL, les modifications de la structure et du schéma qui peuvent changer à tout moment peuvent être gérées facilement sans avoir à modifier la cohérence des données dans la base de données elle-même. - Lorsque vous avez besoin d’une informatique et d’un stockage de données basés sur le cloud .
La plupart des bases de données NoSQL sont construites et conçues pour fonctionner dans différents centres de données et fonctionner comme des systèmes distribués. Dans ce cas, vous en bénéficierez en tant qu’utilisateur NoSQL, car vous pourrez profiter de l’accès à diverses infrastructures informatiques basées sur le cloud. - Lorsque vous êtes un développeur Web ou un développeur d’ applications et que vous avez besoin d’une mise à jour rapide ( rapide ) . Avec NoSQL, vous n’avez pas besoin de préparer les données comme si vous utilisiez RDBMS (SQL), vous pouvez même migrer des données structurées d’une version de l’application à la prochaine version mise à jour, chaque fois que la conception de l’application est mise à jour. La nature dynamique de NoSQL peut évoluer à mesure que l’application change.
Inconvénients des bases de données NoSQL par rapport aux bases de données SQL
Dans le concept de base de données RDBMS, il existe des règles ACID , à savoir quatre (4) règles de transaction de données. ACID est l’acronyme de Atomic, Cohérent, Isolé et Durable .
- Atomique signifie que chaque enregistrement ou ligne est une donnée unique, il ne peut pas être remplacé par d’autres données.
- Cohérent , chaque ligne de données est une donnée cohérente, ce qui signifie que les données resteront cohérentes après avoir été exécutées avec une certaine opération. Le serveur et le client verront les mêmes données.
- Isolé signifie que chaque modification d’un enregistrement est une transaction indépendante, non liée à d’autres transactions d’enregistrement.
- Durable , ce qui signifie qu’une fois la transaction terminée, les effets de la modification de l’enregistrement sont stockés de manière solide et permanente.
Types de base de données NoSQL
En général, les bases de données NoSQL sont divisées en quatre types, à savoir :
1. Valeur-clé
Ce type de base de données stocke la base de données en paires clé/valeur sous la forme d’une simple table de hachage . Il convient donc à ceux d’entre vous qui souhaitent stocker beaucoup de données sans utiliser de requêtes compliquées lors de leur traitement.
Dans clé-valeur, chaque clé est unique, tandis que la valeur peut être JSON, BLOB (Binary Large Objects), chaîne, etc.
Certaines bases de données de valeurs-clés populaires sont Redis, DynamoDB et Riak .
2. Basé sur les colonnes
Basé sur des colonnes (également connu sous le nom de colonne large) est un type de base de données NoSQL qui stocke les données sous forme de colonnes. Ainsi, les colonnes sont parfaites pour interroger SUM, COUNT, AVG, MIN, etc.
Le principal avantage du NoSQL basé sur des colonnes est sa flexibilité de colonne. Chaque colonne est indépendante de toute autre colonne. Ainsi, vous êtes libre de modifier n’importe quelle colonne sans affecter les autres.
Certaines bases de données populaires basées sur des colonnes sont HBase , Cassandra et Hypertable .
3. Orienté document
Ce type de base de données utilise des données contenant une paire clé/valeur stockée dans un document au format JSON ou XML. La valeur ici peut être sous la forme de chaînes, de nombres, de booléens, de tableaux, d’objets.
Pour ceux d’entre vous qui sont familiers avec JSON, vous verrez certainement la similitude de la structure utilisée par ces types de NoSQL. La structure est différente d’une table relationnelle de style SQL qui comporte des lignes et des colonnes.
Avec cette approche, vous n’avez pas besoin de connaître les colonnes au préalable comme en SQL. Très flexible, non ? Sans surprise, ce type de base de données orientée documents est principalement utilisé pour les CMS, les plateformes de blogs, les analyses en temps réel et les applications de commerce électronique.
Certaines bases de données orientées document populaires sont Amazon SimpleDB , CouchDB et MongoDB .
4. Basé sur des graphiques
Basé sur des graphes est un type de base de données NoSQL qui se concentre sur le stockage des relations entre les entités. Ces entités sont stockées sous forme de nœuds, tandis que les relations entre entités sont appelées arêtes.
L’utilisation des graphiques est très appropriée si vous souhaitez trouver des modèles interconnectés dans les données. Par conséquent, ce type de base de données est généralement utilisé pour les médias sociaux, la détection des fraudes et les données spatiales.
Certaines bases de données basées sur des graphes populaires sont Neo4J , JanusGraph et InfiniteGraph .
Différence entre SQL et NoSQL
Voici les différences entre SQL et NoSQL que vous pouvez considérer avant de les utiliser :
| Différence | SQL | NoSQL |
| Taper | SGBDR ou bases de données relationnelles | Base de données non relationnelle ou base de données distribuée |
| Une fonction | Pour traiter les données dans le traitement analytique en ligne (OLAP) | Traiter des données liées à des applications et des sites Web modernes de plus en plus complexes |
| Langage de requête | Langage de requête structuré (SQL) | Ne nécessite pas un langage de requête trop complexe |
| Structure de la base de données | En forme de table | Peut être sous la forme d’une valeur-clé, d’une colonne, d’un document et d’un graphique |
| Schéma | Besoin d’être déterminé d’abord | Schéma dynamique pour les données non structurées |
| Type d’évolutivité | Mise à l’échelle verticale ou mise à l’échelle en achetant du nouveau matériel. | Mise à l’échelle horizontale ou évolutive en ajoutant des serveurs. |
| Exemple de base de données | MySQL, Postgres, MS-SQL | Redis, Neo4j, MongoDB |
C’est la raison pour laquelle le SGBDR est appelé une base de données fixe. NoSQL ne respecte pas la règle ACID, il peut être cohérent mais il ne peut pas être atomique, isolé et durable. NoSQL n’est pas adapté aux applications qui nécessitent des données fixes telles que les enregistrements de données biographiques des employés, les recensements de la population, les dossiers médicaux, les enregistrements d’empreintes digitales et de nombreux autres exemples. Espérons que cet article sur la compréhension de NoSQL est utile et facile à comprendre !