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Meilleurs Bases de données NoSQL

Les bases de données NoSQL utilisent une approche non relationnelle pour stocker des données, offrant flexibilité et évolutivité pour gérer de grands volumes de données structurées, semi-structurées et non structurées. Contrairement aux bases de données traditionnelles qui utilisent un modèle unique, les systèmes NoSQL utilisent divers modèles de données, y compris document, clé-valeur, colonne large et graphe. Chaque modèle est adapté à différentes applications et besoins.

Les bases de données documentaires, utilisant des documents de type JSON, sont idéales pour la gestion de contenu et l'analyse. Les bases de données clé-valeur, avec des paires clé-valeur simples, excellent dans la gestion de sessions et la mise en cache. Les bases de données orientées objet stockent les données sous forme d'objets, s'intégrant parfaitement avec les langages de programmation orientés objet. Les bases de données graphe, gérant des relations complexes, sont parfaites pour les réseaux sociaux et la logistique.

Les caractéristiques clés des bases de données NoSQL incluent l'évolutivité horizontale, la haute performance et la flexibilité du schéma. Elles supportent le stockage distribué, assurant disponibilité et fiabilité. Avec leurs divers modèles de données, les bases de données NoSQL gèrent efficacement les applications de big data et les services en temps réel, permettant aux entreprises de s'adapter et de s'adapter aux exigences changeantes.

Meilleures bases de données NoSQL en un coup d'œil :

Ces solutions logicielles sont classées à l'aide d'un algorithme qui calcule la satisfaction client et la présence sur le marché en fonction des avis de notre communauté d'utilisateurs. Pour plus d'informations, veuillez consulter la méthodologie de notation de recherche de G2.

Qu'est-ce que les bases de données NoSQL ?

NoSQL est un terme générique pour désigner différents types de bases de données, chacune conçue pour un cas d'utilisation ou un type de données spécifique. Le premier défi pour choisir une base de données est de trouver la meilleure structure pour les données que vous allez stocker. Parfois, il y a une adéquation naturelle — par exemple, les informations sur les vols aériens s'intègrent très bien dans une base de données graphique car cela imite les schémas de la vie réelle — tandis que le contenu web sous forme longue peut généralement s'insérer facilement dans des bases de données documentaires (d'où le nom).

Choisir une structure concerne la facilité de maintenance et l'optimisation des ressources. La bonne structure s'adaptera logiquement aux données, fournira les données aux applications qui les utilisent, et s'étendra et évoluera facilement. Bien que cela ne soit pas toujours prévisible, une feuille de route sur la manière dont votre base de données servira votre entreprise et quels changements sont à prévoir peut vous montrer quel type de flexibilité vous nécessitez. Pour une évolutivité et une flexibilité maximales, un magasin clé-valeur est le meilleur choix. En termes simples, il stocke des tuples de données sans imposer aucun autre modèle structurel.

Les bases de données documentaires regroupent les données qui sont pertinentes les unes par rapport aux autres, et ne nécessitent pas de schéma standard à travers les documents. De plus, ces documents peuvent référencer d'autres documents, donnant au document un élément de profondeur structurée. Les bases de données documentaires sont utiles pour les données qui sont fortement liées mais non standardisées à travers les tuples.

Lorsque la majeure partie de vos données consiste en des relations entre des points de données, les bases de données graphiques sont un choix évident. Les bases de données graphiques décomposent les données en nœuds et relations, stockant des propriétés sur chacun. Comme tout nœud peut avoir un nombre illimité de relations avec d'autres nœuds avec un effet trivial sur la performance, elles sont optimales pour les données particulièrement orientées vers les relations telles que les réseaux sociaux.

Principaux avantages des bases de données NoSQL

  • Créer un modèle de données flexible et dynamique pour stocker les données
  • Faire évoluer votre opération de base de données sans une refonte majeure du schéma ou de la stratégie de données et sans baisse de performance
  • Maximiser le potentiel de l'infrastructure informatique grâce à une utilisation efficace des ressources de stockage
  • Atteindre des niveaux de stockage d'informations de type big data
  • Soutenir les applications métier avec une haute disponibilité

Pourquoi utiliser les bases de données NoSQL ?

L'utilité de la structure d'une base de données particulière pour une organisation dépend beaucoup de la manière dont elle va être utilisée. Un backend de base de données pour une application critique pour l'entreprise va nécessiter des paramètres de disponibilité, de cohérence et de capacité de requête très différents de ceux d'une solution d'analyse de big data.

Adapter une base de données à votre cas d'utilisation concerne la performance — choisir une solution qui facilitera le développement et fournira les résultats requis de la manière la plus efficace. Par exemple, bien que les bases de données en colonnes et documentaires aient des modèles conceptuels similaires, elles fonctionnent différemment. Les bases de données documentaires peuvent lire rapidement des documents entiers, tandis que les bases en colonnes seront plus rapides pour lire uniquement des données spécifiques dans une colonne. Ainsi, une base de données documentaire conviendra probablement mieux à un blog qui a besoin que tout le contenu (et les métadonnées et commentaires associés pour un article particulier) soit livré ensemble à chaque fois.

Les bases de données graphiques sont optimisées pour les requêtes à travers les relations entre les nœuds, donc trouver des amis d'amis dans un réseau social ou connecter des vols entre des aéroports est facile à faire avec une base de données graphique. Toute application nécessitant ce type de découverte orientée relation fonctionnera mieux sur une base de données graphique.

Si tout ce dont vous avez besoin est de rendre une valeur que vous pouvez facilement trouver par sa clé, alors un magasin clé-valeur est le plus rapide et peut évoluer le mieux. L'inconvénient est une capacité de requête beaucoup plus limitée, donc cela ne fonctionnera pas bien pour les données analytiques. Cela dit, rendre l'adresse e-mail d'un utilisateur en fonction de son nom d'utilisateur ou mettre en cache des données web est une solution simple et rapide dans un magasin clé-valeur.

Qui utilise les bases de données NoSQL ?

Administrateurs de bases de données – Les bases de données non relationnelles, ou NoSQL, ont gagné en popularité récemment car elles sont plus faciles à mettre en œuvre, offrent une plus grande flexibilité et tendent à avoir des temps de récupération de données plus rapides. Elles sont moins chères et plus faciles à faire évoluer, mais n'ont pas les mêmes niveaux de standardisation et d'outils de reporting.

Les bases de données non natives sont les plus courantes, mais permettent aux utilisateurs extérieurs à l'entreprise d'insérer et de récupérer des données. Certaines personnes pensent que cela améliore les données en fournissant une connaissance humaine accrue. Ces outils servent généralement des objectifs de niche pour des applications spécifiques.

Scientifiques des données – Les bases de données relationnelles sont l'option de stockage plus traditionnelle, où toutes les données sont classées en lignes et colonnes. Cependant, à mesure que les données sont devenues plus complexes, de nombreux scientifiques des données choisissent maintenant les bases de données NoSQL, qui permettent une plus grande flexibilité car elles ne contraignent pas l'utilisateur au format ligne-colonne.

Ceux qui ont besoin de collecter des ensembles de données très volumineux en temps réel devraient se pencher sur les systèmes de traitement et de distribution de big data. Ces outils sont conçus pour évoluer pour les entreprises qui collectent constamment d'énormes quantités de données. Extraire des ensembles de données peut être plus difficile avec les systèmes de traitement et de distribution de big data, mais les informations reçues peuvent être plus précieuses en raison de la granularité des données.

Types de bases de données NoSQL

Magasins clé-valeur – Les magasins clé-valeur enregistrent les données sous forme de couplets discrets de nom et de valeur associés ensemble avec une clé. Aucune clé ne nécessite nécessairement la même structure, donc les données sont simplement accumulées au lieu d'être triées en tables.

Bases de données documentaires – Les bases de données documentaires stockent les données associées ensemble dans des documents, un schéma semi-structuré qui maintient un niveau de rapportabilité en gardant les métadonnées associées dans les données elles-mêmes.

Bases de données graphiques – Les bases de données graphiques utilisent des schémas topographiques pour cartographier les données comme s'il s'agissait d'une structure physique de nœuds et d'arêtes. Habituellement, un nœud représente un enregistrement particulier avec des données associées, et les arêtes représentent les relations entre les nœuds (ainsi que toutes les données particulières à la relation).

Bases de données orientées objet – Les bases de données orientées objet aident à organiser les modèles de données et sont généralement utilisées par des personnes cherchant à structurer de grands ensembles de données complexes. Ces outils utilisent des langages de requête pour récupérer des informations et créer des tables à remplir avec des informations.

Bases de données orientées colonne ou en colonnes – Les bases de données orientées colonne sont des magasins clé-valeur qui imposent plus de structure à leurs données. Les paires clé-valeur (ou colonnes) sont associées ensemble en familles et tables. Contrairement à une base de données relationnelle, les données au sein des tables et familles ne sont pas cohérentes mais la structure globale permet un potentiel plus grand pour associer les données ensemble en hiérarchies.

Logiciels et services liés aux bases de données NoSQL

Bases de données relationnelles — En dehors des produits inclus sous l'égide NoSQL, les bases de données relationnelles sont généralement la seule autre option. Ces bases de données sont utiles pour créer des référentiels évolutifs pour les informations commerciales. Ce sont également des outils de qualité pour le support d'applications back-end. Elles peuvent être synchronisées avec des applications et rendre les données disponibles aux utilisateurs finaux.

Systèmes de gestion de bases de données non natives — Les outils de bases de données non natives sont utilisés pour compléter toute base de données. Ces outils sont généralement construits pour une base de données spécifique ou un type de base de données spécifique. Ils peuvent simplifier le processus de récupération ou automatiser les tâches répétitives. Certains présenteront des interfaces utilisateur pour gérer et organiser les données. Il existe une grande variété d'outils propriétaires et open source disponibles qui peuvent faire gagner aux utilisateurs de NoSQL des quantités significatives de temps.

Base de données en tant que service (DBaaS) — Les solutions DBaaS sont des bases de données basées sur le cloud qui sont préconstruites pour être utilisées dans des applications. Les outils sont hébergés par le fournisseur, et les coûts évoluent généralement avec l'utilisation. Ils peuvent faire gagner du temps et de l'argent aux entreprises en supprimant le travail nécessaire pour construire une base de données à partir de zéro.

Catégories Bases de données NoSQL populaires

Bases de données documentaires

Les bases de données documentaires stockent, récupèrent et gèrent des données orientées document. Cette solution repose sur les métadonnées des documents pour organiser la base de données.
Produits Bases de données documentaires populaires utilisés par les professionnels Bases de données NoSQL

Bases de données clé-valeur

Cette solution de base de données stocke les données sous forme de couplets de nom et de valeur associés ensemble avec une clé.
Produits Bases de données clé-valeur populaires utilisés par les professionnels Bases de données NoSQL

Bases de données orientées objet

Les données dans les bases de données orientées objet sont stockées sous forme d'objets. Les bases de données orientées objet permettent aux entreprises de stocker et de dupliquer le langage de programmation sans modifier le code.
Produits Bases de données orientées objet populaires utilisés par les professionnels Bases de données NoSQL

Autres logiciels de bases de données non relationnelles

D'autres bases de données non relationnelles sont conçues pour résoudre un problème particulier plutôt qu'une solution générale. D'autres bases de données non relationnelles incluent des bases de données tabulaires, de stockage de tuples, multivaluées et multimodèles.
Produits Autres bases de données non relationnelles populaires utilisés par les professionnels Bases de données NoSQL
Publié : 2025-09-09