NoSQL signifie « Not only SQL » et fait référence à une famille de bases de données qui ne suivent pas le modèle relationnel traditionnel. Au lieu de cela, ces bases de données sont conçues pour gérer des données non structurées ou semi-structurées, telles que des documents, des graphes ou des paires clé-valeur. Les bases de données NoSQL sont également connues pour leurs propriétés de BASE.
BASE signifie « Basically Available, Soft-state, Eventually consistent » (Disponibilité de base, État doux, Cohérence éventuelle). Contrairement au modèle ACID (Atomicité, Cohérence, Isolation, Durabilité), qui privilégie la cohérence immédiate des données, les bases de données NoSQL ont tendance à privilégier la disponibilité et la partitionnement.
Cela signifie que les données peuvent être stockées sur plusieurs nœuds et que chaque nœud peut avoir une copie légèrement différente des données. Cependant, ces différences seront finalement résolues et les données seront cohérentes à long terme. Cette approche permet une grande évolutivité et une disponibilité continue, même en cas de pannes ou de mises à niveau de logiciels.
Il existe quatre types principaux de bases de données NoSQL : les bases de données orientées document, les bases de données orientées colonnes, les bases de données orientées graphes et les bases de données orientées clé-valeur.
Les bases de données orientées document stockent des données dans des documents semi-structurés, tels que des fichiers JSON ou XML. Les bases de données orientées colonnes sont conçues pour stocker des données en colonnes plutôt qu’en lignes, ce qui les rend particulièrement adaptées à l’analyse de données. Les bases de données orientées graphes sont utilisées pour stocker et rechercher des données relationnelles, telles que les réseaux sociaux ou les recommandations de produits. Enfin, les bases de données orientées clé-valeur stockent des données sous forme de paires clé-valeur simples, ce qui les rend très rapides et évolutives.
Elasticsearch est souvent considéré comme une base de données NoSQL, bien qu’il soit plus précisément un moteur de recherche et d’analyse de données. Cependant, il utilise une approche de stockage distribué et de cohérence éventuelle, ce qui le place dans la même catégorie que les bases de données NoSQL.
MongoDB est l’un des exemples les plus courants de base de données NoSQL. Il est orienté document et stocke des données dans des fichiers BSON (Binary JSON). Il est utilisé dans des applications telles que les jeux en ligne, les systèmes de gestion de contenu et les applications d’analyse de données.
Il n’y a pas de réponse simple à cette question, car cela dépend des besoins de votre application. Les bases de données ACID sont mieux adaptées aux applications qui ont besoin d’une cohérence immédiate des données, telles que les systèmes financiers ou les applications de réservation. Les bases de données NoSQL avec des propriétés de BASE sont mieux adaptées aux applications qui ont besoin d’une grande évolutivité et d’une disponibilité continue, telles que les systèmes de gestion de contenu ou les réseaux sociaux.
Le NoSQL à état souple (soft state NoSQL) est une approche de stockage de données qui ne nécessite pas que toutes les données soient cohérentes en temps réel. Cela signifie que les données peuvent être mises à jour de manière asynchrone et qu’il est acceptable que des incohérences temporaires se produisent. Cette approche permet une évolutivité horizontale facile et une haute disponibilité des données.
En termes de bases de données NoSQL, « basically available » se réfère à la garantie que le système reste disponible même en cas de défaillance partielle ou de perte de données. Cela signifie qu’une partie du système peut être indisponible, mais le système reste accessible et peut toujours traiter les demandes qui ne nécessitent pas les parties manquantes. En d’autres termes, la disponibilité est priorisée par rapport à la cohérence des données dans les systèmes NoSQL.
Oui, MongoDB est un système de gestion de base de données NoSQL.
MongoDB est une base de données NoSQL de type document.
Pourquoi utiliser Elasticsearch plutôt que MongoDB?
Elasticsearch est souvent utilisé lorsque des recherches de texte intégral sont nécessaires. Cela est dû à sa capacité à effectuer des recherches complexes et à sa rapidité. D’autre part, MongoDB est souvent utilisé pour stocker des données non structurées et évolutives telles que des données de capteurs ou des journaux. En fin de compte, le choix dépendra des besoins spécifiques de l’application.
Firebase est une base de données NoSQL.