Le besoin d’un outil efficace de modélisation des données est plus important que jamais.

Les bases de données NoSQL offrent une vitesse opérationnelle élevée et une flexibilité accrue aux développeurs de logiciels et aux autres utilisateurs par rapport aux bases de données tabulaires (ou SQL) traditionnelles.

Les structures de données utilisées par les bases de données NoSQL (valeurs clés, colonnes larges, graphes ou documents) diffèrent de celles utilisées par les bases de données relationnelles. Mais ce qui les rend 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.

Comment choisir une base de données NoSQL : Facteurs clés

Les bases de données NoSQL varient en termes d’architecture et de fonction. Vous devez donc choisir le type qui convient le mieux à la tâche souhaitée :

En général, les magasins clé-valeur sont les plus adaptés au partage persistant de données par plusieurs processus ou microservices dans une application.

Si vous prévoyez d’effectuer une analyse profonde des relations pour le calcul de proximité, la détection des fraudes ou l’évaluation de la structure associative, une base de données de graphes pourrait être le meilleur choix.

Si vous avez besoin de collecter des données très rapidement et à des volumes élevés pour des analyses, tournez-vous vers un magasin à colonnes larges. Ces bases de données NoSQL ont tendance à offrir également un support pour les documents et les graphes.

Ne partez pas du principe que votre projet initial est le seul modèle d’utilisation que vous appliquez à la base de données. Vous pouvez commencer par la gestion des données d’état ou de session, puis envisager le traitement des transactions et, plus tard, l’analyse.

À court terme, il convient de se concentrer sur les performances, l’évolutivité, la sécurité, la prise en charge de diverses charges de travail (y compris transactionnelles, opérationnelles et analytiques), l’intégration aux écosystèmes existants, l’effort d’administration, la prise en charge du cloud et le type de cas d’utilisation pris en charge. Parmi ces critères, la sécurité est essentielle. Les bases de données NoSQL qui possèdent des certifications de sécurité doivent être davantage prises en considération. Recherchez des fonctionnalités telles que le cryptage des données au repos et des données en mouvement pour protéger les informations sensibles.

Les bases de données NoSQL offrent différents niveaux de cohérence dans le modèle scale-out ; recherchez donc des solutions qui répondent à vos besoins spécifiques. Par exemple, si vous souhaitez prendre en charge des transactions hautement critiques de type bancaire, les bases de données relationnelles restent la meilleure solution.

Grâce à la prise en charge de NoSQL, les structures de modèle des bases de données non relationnelles, telles que Couchbase et MongoDB, peuvent être créées automatiquement. Les sources de données Couchbase et MongoDB existantes peuvent être facilement découvertes, comprises et documentées par le biais de la modélisation et de la visualisation. Les diagrammes entités-relation et les bases de données SQL existantes peuvent également être migrées vers Couchbase et MongoDB. Les schémas relationnels seront également transformés en constructions NoSQL optimisées pour les requêtes.

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