Les bases de données NoSQL ont été créées pour répondre à des besoins spécifiques que les bases de données relationnelles traditionnelles ne pouvaient pas satisfaire. Il existe plusieurs modèles de bases de données NoSQL, chacun ayant ses propres caractéristiques et avantages. Voici les principaux modèles :
1. Bases de données clé-valeur :
Les bases de données clé-valeur sont les plus simples des bases de données NoSQL. Elles stockent des données sous forme de paires clé-valeur, ce qui permet un accès rapide aux données. Elles sont utilisées pour stocker des données simples et non structurées, telles que des emails, des messages, ou des informations de profil utilisateur.
2. Bases de données de documents :
Les bases de données de documents stockent des données dans des documents JSON ou XML, qui peuvent être hiérarchisés. Elles sont utilisées pour stocker des données semi-structurées, telles que des données de blog ou des informations de produit.
3. Bases de données de colonnes :
Les bases de données de colonnes stockent les données en colonnes plutôt qu’en lignes. Elles sont utilisées pour stocker des données structurées, telles que des données financières ou des données de recherche.
4. Bases de données graphiques :
Les bases de données graphiques stockent les données sous forme de noeuds et de relations entre eux. Elles sont utilisées pour stocker des données complexes, telles que des réseaux sociaux ou des données de géolocalisation.
Les trois composants de la base de données sont le modèle de données, la structure de données et les contraintes de données. Le modèle de données décrit les types de données qui peuvent être stockés dans la base de données. La structure de données décrit la manière dont les données sont organisées dans la base de données. Les contraintes de données garantissent que les données stockées dans la base de données respectent certaines règles.
La base de données est structurée en tables, qui contiennent des enregistrements. Chaque enregistrement représente une instance d’une entité. Par exemple, une table « clients » pourrait contenir des enregistrements pour chaque client, avec des colonnes pour le nom, l’adresse et le numéro de téléphone.
Les composants de la base de données Oracle comprennent un moteur de base de données, des outils de développement, des outils d’administration de base de données et des outils de reporting. Le moteur de base de données gère le stockage et la récupération des données, tandis que les outils de développement permettent la création et la modification de la structure de la base de données. Les outils d’administration de base de données permettent la gestion des utilisateurs, des autorisations et des sauvegardes, tandis que les outils de reporting permettent de générer des rapports à partir des données stockées dans la base de données.
Pour créer une base de données dans Excel, il suffit de créer une nouvelle feuille de calcul et de définir les en-têtes de colonne pour chaque champ. Les données peuvent ensuite être saisies dans chaque ligne de la feuille de calcul. Il est important de s’assurer que les données sont bien organisées et structurées, afin de faciliter la recherche et l’analyse ultérieures.
Pour créer une base de données sur Excel, il est recommandé d’utiliser la fonction « liste » pour organiser les données. La fonction liste permet de créer une liste déroulante pour chaque champ de la base de données, ce qui facilite la saisie des données et réduit les erreurs de saisie. Il est également recommandé d’utiliser des formules pour calculer les totaux et les moyennes, afin de faciliter l’analyse des données.
Les bases d’Excel ne sont pas abordées dans l’article intitulé « Les différents modèles NoSQL ». Cet article se concentre plutôt sur les différentes bases de données NoSQL et leurs modèles.
Les bases de données relationnelles sont souvent utilisées pour stocker des données structurées, qui peuvent être facilement organisées et liées les unes aux autres. Elles sont également bien adaptées pour les applications qui nécessitent des transactions ACID (Atomicité, Cohérence, Isolation et Durabilité), telles que les systèmes bancaires ou les systèmes de réservation. Les bases de données relationnelles offrent également de bonnes performances pour les requêtes complexes impliquant plusieurs tables.
Les inconvénients d’une base de données incluent la complexité de conception, la difficulté à maintenir la cohérence des données et le coût élevé de mise à l’échelle verticale pour répondre à des besoins de stockage croissants. De plus, les bases de données relationnelles peuvent être limitées dans leur capacité à gérer des données non structurées ou semi-structurées, telles que des données provenant de sources telles que des réseaux sociaux ou des capteurs IoT.