Comparaison des systèmes de gestion de bases de données: MySQL, PostgreSQL, MSSQL Server, MongoDB, Elasticsearch et autres

 

Vous voulez construire une application, l’un des premiers problèmes à résoudre concerne le stockage de vos données. Quelle base de données choisirez-vous ?

Un système de gestion de base de données (un SGBD pour les intimes) est un logiciel qui communique avec la base de données, les applications et les interfaces utilisateur pour obtenir des données et les analyser. Le SGBD contient également les principaux instruments permettant de gérer la base de données.

Pour notre comparaison, nous avons sélectionné les 8 systèmes de gestion de bases de données les plus couramment utilisés: MySQL, MariaDB, Oracle, PostgreSQL, MSSQL, MongoDB, Cassandra et Elasticsearch. En nous concentrant sur leurs avantages et leurs défis, nous allons également décrire les meilleurs cas d’utilisation pour chacun.

 

Relationnel ou non relationnel: quelle différence?

 

Il existe essentiellement deux grande familles de SGBD: relationnel et non relationnel, également appelé SQL et NoSQL. Ils diffèrent en termes d’extraction, de distribution et de traitement des données.

 

Relationnel ou SQL. 

 

Puisqu’un langage de requête structuré est le noyau du systèmes, ce type de base de données est également appelé SQL pour “Structured Query Language” in english. Dans les SGBD relationnels, les données apparaissent sous forme de tableaux de lignes et de colonnes avec une structure rigide, avec des dépendances claires.

En raison de la structure intégrée et du système de stockage des données, les bases de données SQL ne nécessitent pas beaucoup de travail additionnel pour être bien protégées. Ils constituent un bon choix pour la création et la prise en charge de solutions logicielles complexes, où toute interaction a de nombreuses conséquences. L’un des principes fondamentaux de SQL est la conformité ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability). La conformité ACID est une option intéressante si vous créez, par exemple, des applications e-commerce ou dans le secteur financier, dans lesquelles l’intégrité de la base de données est essentielle.

Cependant, la croissance peut être un défi avec les bases de données SQL. La mise à l’échelle d’une base de données SQL entre plusieurs serveurs (mise à l’échelle horizontale) nécessite des efforts d’ingénierie supplémentaires. Au lieu de cela, les bases de données SQL sont généralement mises à l’échelle verticalement, c’est-à-dire en ajoutant plus de puissance de calcul à un serveur. Ici, nous allons discuter de plusieurs bases de données SQL:

  • MySQL
  • MariaDB
  • Oracle
  • PostgreSQL
  • MSSQL

 

Non relationnel ou NoSQL.

 

Comme ces bases de données ne sont pas limitées à une structure de table, elles s’appellent NoSQL. Ce type de système de gestion de base de données est considéré comme orienté document. Les données non structurées (telles que les articles, les photos, les vidéos et autres) sont assemblées dans un seul document. Les données sont simples à interroger, mais ne sont pas toujours classées en lignes et en colonnes comme dans une base de données relationnelle. Les bases de données non relationnelles ou NoSQL sont généralement mises à l’échelle horizontalement en ajoutant des serveurs.

Étant donné que les bases de données NoSQL permettent de compiler plusieurs types de données ensemble et de les redimensionner en se développant autour de plusieurs serveurs, leur popularité ne cesse de décroître. En outre, la création d’une preuve de concept (POC) est une excellente option pour les startups utilisant une méthode Agile. Le NoSQL ne nécessite aucune préparation préalable au déploiement, ce qui facilite les mises à jour rapides et sans délai de la base de données.

Nous détaillerons ici les de bases de données NoSQL les plus populaires telles que:

  • MongoDB
  • Cassandra
  • Elasticsearch

Alors, quels sont les systèmes de base de données les plus couramment utilisés dans SQL et NoSQL? Quels sont leurs principaux avantages et inconvénients et comment les entreprises doivent-elles les utiliser? Regardons de plus près.

 

Structure Licence Documentation Croissance Difficulté 
MySQL SQL Publique ++ Verticale +
MariaDB SQL Publique +++ Verticale +
Oracle Multi SQL et SQL Privée +++ Verticale +++
PostgreSQL SQL et relationnel-objet Open source ++ Verticale ++
MSSQL Server T-SQL Privée +++ Verticale ++
Cassandra NoSQL Orienté objet Open source +++ Horizontale +++
MongoDB NoSQL Orienté objet SSPL +++ Horizontale +
Elasticsearch NoSQL orienté objet Open source ++ Horizontale ++

 

 

 

MySQL

 

C’est l’un des systèmes de bases de données relationnelles les plus populaires. À l’origine c’était une solution open source, MySQL est racheté par Oracle Corporation en 2009. Aujourd’hui, MySQL est un des pilier des logiciel “LAMP”. Cela signifie que cela fait partie des piles Linux, Apache, MySQL et Perl / PHP / Python. Ayant C et C ++ sous le capot, MySQL fonctionne parfaitement sous Windows, Linux, MacOS, IRIX et autres.

MySQL

Avantages de MySQL

 

Installation gratuite. L’édition communautaire de MySQL est téléchargeable gratuitement. Avec un ensemble d’outils de base pour une utilisation individuelle, l’ édition communautaire de MySQL est une bonne option pour commencer. Bien sûr, il existe d’autres options prépayées à des fins d’ entreprise ou de cluster , avec des fonctionnalités plus riches. Néanmoins, si votre entreprise est trop petite pour payer l’un d’entre eux, le modèle de téléchargement gratuit est le plus approprié pour un début.

Syntaxe simple et complexité faible. La structure et le style de MySQL sont très clairs. Les développeurs considèrent même MySQL comme une base de données avec un langage humain. MySQL est souvent utilisé en tandem avec le langage de programmation PHP, l’un des plus répandus dans le monde. Avec sa courbe d’apprentissage douce, vous n’avez pas besoin de faire appel à un développeur qualifié pour gérer votre base de données. MySQL est facile à utiliser. Par exemple, la plupart des tâches peuvent être exécutées directement dans la ligne de commande, ce qui réduit les étapes de développement.

Compatible avec le cloud. Orienté métier par nature et initialement développé pour le Web, MySQL est pris en charge par les fournisseurs de cloud les plus répandus. Il est disponible sur des plateformes de premier plan telles qu’Amazon, Microsoft Azure et d’autres. Cela rend MySQL encore plus attrayant et laisse aux entreprises qui l’utilisent une marge de croissance élevée.

 

Inconvénients de MySQL

 

Défis d’évolution. MySQL n’a pas été construit pour les évolutions rapides et infinies, c’est inhérente à son code. En théorie, vous pouvez faire évoluer MySQL, mais cela nécessitera davantage d’ingénierie par rapport aux bases de données NoSQL. Ainsi, si vous prévoyez un jour que votre base de données augmentera considérablement, gardez cette limitation à l’esprit ou choisissez une autre option de SGBD. Concrètement le nombre d’entrées est limité en nombre, Vous comprendrez que des applications telles que twitter ou facebook ne peuvent pas raisonablement les utiliser avec les million d’inputs qu’ils reçoivent tous les jours

Open Source partielle. Bien que MySQL soit en partie open-source, elle est principalement sous licence Oracle. Cela limite la communauté MySQL en termes d’amélioration du SGBD. Pourquoi s’en préoccuper? Parce que lorsque vous avez un support open-source, vous vous attendez à de nombreuses implémentations spécifiques à un problème et à une assistance communautaire. Ce n’est pas le cas lorsque le logiciel appartient aux propriétaires de l’entreprise et que vous devez payer pour une assistance…

Conformité limitée aux normes SQL. Le langage de requête structuré a des normes spécifiques. MySQL ne les suit pas complètement, c’est-à-dire que MySQL ne prend pas en charge certaines fonctionnalités SQL standard. D’autre part, MySQL possède des extensions et des fonctionnalités distinctes qui ne correspondent pas aux normes du langage de requête structuré. Ce n’est pas un gros problème pour les petites applications Web. Les problèmes peuvent apparaître lorsque vous devez passer à d’autres bases de données, ce qui est susceptible de se produire lorsque votre entreprise commence à se développer.

 

Cas d’utilisation

 

Web app de petite taille. Le système de base de données MySQL est la meilleure option lorsque vous concevez une petite solution Web contenant un petit volume de données. Par exemple, lors de la création d’un site de e-commerce local.

Systèmes OLAP / OLTP (transactionnel ou analytique). C’est l’un des meilleurs cas d’utilisation d’une base de données MySQL, car les app OLAP / OLTP ne nécessite pas de requêtes complexes ni de gros volumes de données. 

Pensez également à utiliser MySQL si vous construisez un BI (Business Intelligence soit un outil d’aide à l’information décisionelle).

 

MariaDB

 

MariaDB est un fork open-source de MySQL (Le nom vient de la 2e fille de Michael Widenius son créateur: Maria (la première s’appelant My d’ou le Mysql…) , et il dispose d’un support commercial. Il fonctionne sous une licence publique générale GNU avec des commandes, APIs et des bibliothèques similaires à celles de MySQL.

MariaDB

 

Les avantages de MariaDB

 

Cryptage Pour MariaDB, open source ne veut pas dire insécurité. En plus de la sécurité interne et de la vérification du mot de passe, MariaDB fournit des fonctionnalités telles que l’authentification PAM et LDAP et Kerberos. En combinaison avec des des tables et des journaux cryptés, il crée une couche de protection robuste pour les données. 

Large fonctionnalité. MariaDB a introduit beaucoup de nouvelles fonctionnalités ces dernières années. Par exemple, le support SIG suggère un stockage de coordonnées lisse et une requête de données de localisation. Les colonnes dynamiques permettent à une seule SGBD de gérer les données SQL et NoSQL pour différents besoins. Vous pouvez également étendre ces fonctionnalités avec des plugins disponibles pour MySQL via une tierce partie. MariaDB est livré avec des moteurs de stockage pour le backend NoSQL, des outils de migration de bases de données, des options de partage, etc.

Haute performance. Bien que MariaDB soit issu du moteur MySQL, il était très performant. De nombreuses fonctionnalités d’optimisation améliorent la gestion et le traitement des données. Ainsi, lorsque des lignes de la table sont supprimées, le système d’exploitation accède immédiatement à l’espace libre, éliminant ainsi les lacunes de l’espace. En plus de cela, le système de gestion de base de données suggère des statistiques de table indépendantes du moteur. Cette fonctionnalité améliore les performances de l’optimiseur, accélère le traitement des requêtes et permet de personnaliser l’analyse des données.

 

Inconvénients de MariaDB

 

Communauté toujours en croissance. Bien que MariaDB ait apporté une contribution substantielle open-source, sa communauté n’a pas encore grandi. Depuis que ce système de gestion de base de données a été mis en place il n’y a pas si longtemps, le nombre de professionnels est relativement petit.

Lacunes entre les versions de mise à jour de MySQL et MariaDB. Bien que l’équipe de MariaDB fusionne constamment son code avec celui de MySQL, il n’est déjà pas si simple de les garder alignés. Étant donné les différences existantes entre MariaDB 10.4 et MySQL 8.0, de nouveaux écarts restent à prévoir. De plus, les ingénieurs de MySQL introduisent dans le code certaines fonctionnalités qui ne sont disponibles que pour les utilisateurs commerciaux de MySQL. Cela tend à créer des problèmes de compatibilité ou des problèmes de migration de MariaDB vers MySQL.

 

Cas d’utilisation

 

Comme MariaDB est proche de MySQL, il peut être utilisé pour utiliser les mêmes types d’applications Web. En outre, vous bénéficiez d’un stockage de données de localisation étendu, de performances supérieures et d’une évolutivité améliorée.

 

Oracle

 

Oracle est un système de gestion de base de données relationnelle créé et exécuté par Oracle Corporation. Actuellement, il prend en charge plusieurs modèles de données tels que document, graphique, relationnel et valeur-clé au sein d’une base de données unique. Dans ses dernières versions, il s’est recentré sur le cloud. Les licences de moteur de base de données Oracle sont entièrement propriétaires, avec des options gratuites et payantes disponibles.

Oracle

Avantages d’Oracle

 

Innovations pour le travail quotidien. Avec Oracle 12c en tant que logiciel de cloud hybride, des technologies de cloud computing innovantes apparaissent chaque jour. Dans le même temps, il continue de se concentrer sur la sécurité de l’information. Outre la protection active des données, le partitionnement, la sauvegarde améliorée et la récupération, Oracle suggère une mise à niveau parallèle afin de réduire les temps d’arrêt pendant les mises à niveau de la base de données.

SOlide support technique et documentation. Oracle assure un support client décent et fournit une documentation technique complète sur plusieurs ressources. Donc, vous trouverez probablement des solutions aux problèmes qui apparaissent. Vous pouvez également vous attendre à un soutien de la communauté.

Grande capacité. La solution multi-modèles d’Oracle permet de stocker et de traiter une grande quantité de données. Grâce aux fonctionnalités récemment publiées, l’architecture de la base de données simplifie désormais le conditionnement et la gestion de nombreuses bases de données. En combinaison avec des capacités de traitement de données en mémoire, il crée un moteur puissant pour le traitement synchrone des données.

 

Inconvénients d’Oracle

 

Coût élevé. Bien que Oracle 12c ait des éditions gratuites, leurs fonctionnalités sont très limitées. L’édition Standard, qui ne comprend pas toutes les fonctionnalités disponibles, coûte 17 500 USD par unité. L’édition Enterprise coûte plus de 47 000 USD par unité.

Consommation de ressources élevée. La base de données Oracle a besoin d’une infrastructure puissante. L’installation nécessite non seulement beaucoup d’espace de mémoire, mais vous devrez également tenir compte des mises à jour matérielles constantes si vous la déployez.

Courbe d’apprentissage difficile. La base de données Oracle n’est pas un système à utiliser immédiatement. Il est préférable de faire appel à des ingénieurs Oracle DB certifiés. La documentation d’Oracle, bien que couvrant de nombreux problèmes, peut parfois être écrasante et même déroutante. Donc, pour installer et exécuter une base de données Oracle, vous devrez envisager de faire appel à des experts dédiés.

 

Cas d’utilisation

 

Compte tenu de tous ces avantages et pièges, vous pouvez considérer Oracle comme une solution raisonnable pour les applications OLTP (de traitement transactionnel) en ligne, les entrepôts de données et même les applications de bases de données mixtes. Si vous avez un milliard d’enregistrements à conserver et à gérer – et un budget suffisant pour le prendre en charge – le logiciel de cloud hybride Oracle est une bonne option 😀

 

PostgreSQL

 

Ce système de gestion de base de données partage la popularité de MySQL. Il s’agit d’un SGBD relationnel orienté objet dans lequel les objets définis par l’utilisateur et l’approche table sont combinés pour créer des structures de données plus complexes. En plus de cela, PostgreSQL a beaucoup de similitudes avec MySQL. Il vise à renforcer les normes de conformité et d’extensibilité. Par conséquent, il peut traiter n’importe quelle charge de travail, à la fois pour des produits mono-machine et des applications complexes. Détenu et développé par PostgreSQL Global Development Group, il reste une complètement open-source. Cette SGBD est disponible pour une utilisation avec Microsoft, iOS, Android, etc.

PostfreSQL

 

Avantages de Postgre

 

Évolutif. L’évolutivité verticale est une caractéristique de PostgreSQL, contrairement au SGBD MySQL. Étant donné que presque toutes les solutions logicielles personnalisées ont tendance à croître, ce qui entraîne une extension de la base de données, cette option prend très bien en charge la croissance et le développement des entreprises.

Prise en charge des types de données personnalisés. PostgreSQL supporte de manière native un grand nombre de types de données par défaut, tels que JSON, XML, H-Store, etc. PostgreSQL en tire parti, car elle est l’une des rares bases de données relationnelles offrant une prise en charge solide des fonctionnalités NoSQL. De plus, il permet aux utilisateurs de définir leurs propres types de données. Étant donné que votre modèle commercial de logiciel peut nécessiter différents types de bases de données tout au long de son existence pour améliorer les performances ou l’exhaustivité des applications, cette option apporte une flexibilité accrue à la table de données.

Outils tiers faciles à intégrer. Le système de gestion de base de données PostgreSQL prend en charge des outils supplémentaires , à la fois gratuits et commerciaux.Par exemple, ClusterControl fournit une assistance impressionnante pour la gestion, la surveillance et la mise à l’échelle des bases de données open source SQL et NoSQL. Pour rendre la comparaison et la synchronisation des données plus efficaces, envisagez d’utiliser “DB Data Difftective”. Si vous envisagez de transformer vos données en charges de travail lourdes, la sauvegarde et la restauration du système avec pgBackRest seront une option intéressante.

Open-source et communautaire. Postgres est complètement open-source et soutenu par sa communauté, ce qui le renforce en tant qu’écosystème complet. En outre, les développeurs peuvent toujours compter sur une assistance communautaire rapide et gratuite.

 

Inconvénients de Postgre

 

Documentation incohérente. Bien que PostgreSQL compte une grande communauté et offre un support solide à ses utilisateurs, la documentation manque toujours de cohérence et d’exhaustivité. La communauté PostgreSQL étant hétérogène, la documentation ne suit pas les mêmes normes pour toutes les fonctionnalités de Postgre.

Manque d’instruments de reporting et d’audit. Une lacune importante de PostgreSQL est l’absence d’outils de révision permettant de visualiser l’état actuel d’une base de données. Vous devez vérifier en permanence si quelque chose ne va pas. Il y a toujours un risque que les ingénieurs de base de données remarquent un échec trop tard.

 

Cas d’utilisation

 

Grâce à des requêtes complexes et à un large choix d’interfaces personnalisées réalisées avec des fonctions prédéfinies, PostgreSQL™ est parfaitement adapté à l’analyse de données et à l’entreposage. Si vous construisez un outil d’automatisation de base de données, PostgreSQL ™ convient parfaitement en raison de ses puissantes capacités d’analyse, de sa conformité ACID et de son puissant moteur SQL. Tout en un, il accélère considérablement le traitement de grandes quantités de données. Ce SGBD est populaire auprès des institutions financières et des systèmes de télécommunication.

 

MSSQL

 

En tant qu’outil entièrement commercial, Microsoft SQL Server est l’un des SGBD relationnels les plus populaires. Il est performant pour le stockage, la modification et la gestion des données relationnelles. Pour interagir avec les bases de données SQL Server, les ingénieurs de base de données utilisent le langage Transact-SQL (T-SQL), qui est une extension du standard SQL.

MSSQL

 

Avantages de MSSQL

 

Variété de versions. Microsoft SQL Server offre un large choix d’options avec diverses fonctionnalités. Par exemple, l’édition Express avec une base de données gratuite offre des outils d’entrée de gamme, parfaitement adaptés à l’apprentissage et à la création d’applications basées sur les données pour les ordinateurs de bureau ou les petits serveurs. L’option Développeurs permet de créer et de tester des applications comprenant certaines fonctionnalités de l’entreprise, mais sans licence de serveur de production. Pour les projets plus importants, il existe également des éditions Web, Standard et Enterprise, avec une étendue variable de capacités administratives et de niveaux de service.

Solution de données d’entreprise intégrale. MSSQL, cible principalement les solutions commerciales, offre de nombreuses fonctionnalités à forte valeur ajoutée pour l’entreprise. La sélection facultative de composants permet de créer des solutions ETL, de constituer une base de connaissances et de mettre en œuvre la suppression des données. En outre, il fournit des outils pour l’administration générale des données, le traitement analytique et l’exploration de données, ainsi que des options pour la génération de rapports.

Documentation riche et assistance communautaire. Microsoft SQL Server visant une maintenance de la base de données, la documentation en ligne est complète. Les directives ainsi structurées, les nombreux livres blancs et les démos donnent une image complète du système de données MSSQL. En outre, Microsoft Premier fournit un accès au support dédié de la communauté Microsoft, ce qui est un avantage lorsqu’un ingénieur de base de données a besoin d’assistance.

Support de base de données en Cloud. Faisant partie de l’écosystème Microsoft, MSSQL peut être intégré à Microsoft Cloud, à la base de données Azure SQL ou à SQL Server sur les machines virtuelles Azure. Les solutions permettent de déplacer l’administration de base de données vers le cloud si la base de données de votre logiciel d’entreprise devient vraiment trop lourde et difficile à administrer.

 

Inconvénients de MSSQL

 

Coût élevé. Utilisé par les entreprises, MSSQL Server reste l’une des solutions les plus chères. L’édition Enterprise coûte actuellement plus de 14 000 USD par “cœur”.

Conditions de licence peu claires et flottantes. Un autre problème concerne le processus de licence en constante évolution. La stratégie de tarification elle-même est difficile à comprendre et les éléments inclus dans une édition particulière peuvent évoluer.

Processus de réglage compliqué. Pour les débutants qui doivent exploiter des ensembles de données volumineux, l’optimisation des requêtes et le réglage des performances peuvent poser problème. Comme le processus n’est pas si évident, il peut créer rapidement des goulots d’étranglement importants.

 

Cas d’utilisation

 

MSSQL Server est une option raisonnable pour les entreprises disposant d’autres abonnements à des produits Microsoft. Alors que Microsoft crée un écosystème durable avec des services bien intégrés, le MSSQL, avec son accès au cloud et ses puissants outils de récupération de données, est très pratique.

 

MongoDB

 

MongoDB est un SGBD gratuit, open source et non relationnel, qui comprend également une version commerciale. Bien que MongoDB n’ait pas été conçu à l’origine pour le traitement de données structurées, il peut être utilisé pour des applications utilisant à la fois des données structurées et non structurées. Dans MongoDB, les bases de données sont connectées aux applications via des pilotes de base de données. Plusieurs types de données sont traités simultanément et utilisent le cache interne à cette fin.

MongoDB

 

Avantages de MongoDB

 

Accès simple aux données, stockage, saisie et récupération. L’un des avantages de MongoDB dérivé de sa nature NoSQL est la rapidité et la simplicité des opérations de données. C’est-à-dire que les données peuvent être entrées, stockées et retirées de la base de données rapidement et sans aucune confirmation supplémentaire. Comme toute autre base de données non relationnelle, elle met l’accent sur l’utilisation de la mémoire RAM, afin que les enregistrements puissent être manipulés très rapidement et sans conséquences pour l’intégrité des données.

Compatibilité facile avec d’autres modèles de données. MongoDB est facilement combinable avec différents systèmes de gestion de base de données, de types SQL et NoSQL. En outre, il possède des API de moteur de stockage enfichables. En résumé, cette option permet à des tiers de créer leurs propres moteurs de stockage de données pour MongoDB. D’un point de vue commercial, cela crée une valeur supplémentaire pour les logiciels d’entreprise.

Solution évolutive horizontalement. L’évolutivité – où les données sont réparties sur un réseau distribué de serveurs gérables – est une facette de la nature fondamentale de MongoDB. Cela devient encore plus important pour les entreprises exploitant des applications de données volumineuses. De plus, la base de données peut allouer des données sur un cluster de machines. Comment cela peut-il vous aider? Les données sont distribuées plus rapidement et de manière égale, sans encombrement. Comme cela accélère le traitement des données, les performances de l’application sont accrues.

 

Inconvénients de MongoDB

 

Consommation de mémoire. Cela est du au processus de dénormalisation. lorsque les données précédemment normalisées dans une base de données sont regroupées pour améliorer les performances, la consommation de mémoire est généralement importante. De plus, ce SGBD conserve en mémoire tous les mots clé pour chaque paire de valeurs. En outre, comme les jointures ne sont pas prises en charge, les bases de données Mongo présentent une offre excédentaire de données, ce qui entraîne un gaspillage important de mémoire et une baisse des performances des applications.

Insécurité des données. Mettant l’accent sur le fonctionnement rapide des données, MongoDB, comme tout autre SGBD NoSQL, manque de sécurité. L’authentification des utilisateurs n’étant pas une option par défaut de Mongo et une protection plus élevée étant disponible avec une édition commerciale uniquement, vous ne pouvez pas la considérer comme totalement sécurisée. En outre, les mises à jour de MongoDB sont constantes, sans aucune garantie que toutes les modifications ou modifications de données fonctionnent comme auparavant. Gardez à l’esprit que toutes les manipulations doivent être formées autour de ces mises à jour, et être couvertes par des tests supplémentaires.

Processus compliqué à interpréter dans d’autres langages de requête. Comme MongoDB n’a pas été initialement développé pour traiter les modèles de données relationnels, les performances peuvent ralentir dans ces cas. De plus, la traduction de SQL en requêtes MongoDB nécessite une action supplémentaire pour utiliser le moteur, ce qui peut retarder le développement et le déploiement.

 

Cas d’utilisation

 

MongoDB fonctionne mieux en intégration de données en temps réel et en évolutivité de la base de données. Par exemple, c’est la bonne option pour les catalogues de produits en raison de sa capacité à stocker une multiplicité d’objets avec différentes collections d’attributs. Aussi, considérez ici les plates-formes analytiques, car la vitesse de MongoDB fournit des performances dynamiques qui peuvent aider à suivre le comportement de l’utilisateur en temps réel.

 

Cassandra

 

Cassandra est un système décentralisé développé par Apache. C’est un SGBD libre dont la force réside dans ses fonctionnalités de multi-réplication et de multi-déploiement. Ces particularités permettent de copier et de déployer de nombreuses requêtes en même temps. Étant rapidement évolutif, Cassandra permet de gérer de gros volumes de données en le répliquant dans plusieurs nœuds. Cela élimine le problème de panne de base de données – si certains nœuds échouent à tout moment, ils sont remplacés immédiatement et le système continue de fonctionner tant qu’un ou plusieurs nœuds sont en sécurité.

Cassandra utilise son propre langage d’interrogation, CQL. Dans sa syntaxe, il est très similaire à SQL mais n’applique pas les jointures, les remplace par des familles dites de colonnes . Et la deuxième différence est que toutes les colonnes d’une table ne sont pas stockées pour les sous-requêtes. Certaines d’entre elles sont utilisées en tant que colonnes de regroupement, où les données adjacentes sont placées les unes à côté des autres pour une récupération rapide. Pourquoi est-ce important? Cela permet des requêtes plus rapides à partir d’énormes jeux de données, accélérant ainsi le traitement des données.

Cassandra

Avantages de Cassandra

 

Sécurité des données. Grâce à sa fonctionnalité de réplication de nœud principal, Cassandra est très tolérant aux pannes. Cela signifie que les ingénieurs de base de données peuvent avoir confiance en la sécurité des données à moins que les nœuds principaux ne tombent en panne en même temps. Ceci étant extrêmement improbable, la base de données et l’application sur laquelle elle est construite resteront saines et sécurisées.

Flexibilité et modifications. La syntaxe simple de Casandra contient le meilleur de SQL et de NoSQL. Outre son évolutivité, il contribue largement à la flexibilité des jeux de données. Cassandra collecte des données en déplacement et l’extraction de données partage la même simplicité, malgré la taille du jeu de données. Cela permet d’élargir la base de données au maximum.

 

Inconvénients de Cassandra

 

Lecture lente. Comme Cassandra a été initialement conçue pour une écriture rapide, sa faiblesse réside dans son incapacité à lire rapidement. L’une des raisons est qu’il n’y a pas de goulot d’étranglement pour les informations envoyées, il faut donc plus de temps pour les traiter.

Nécessite des ressources importantes. Dans la mesure où Cassandra traite plusieurs couches de données simultanément, elle nécessite suffisamment de puissance pour le faire, ce qui entraîne l’utilisation de la machine virtuelle Java. Cela signifie des investissements supplémentaires dans les logiciels et le matériel. Si c’est la première fois qu’une entreprise est confrontée à une telle nécessité et qu’elle n’est pas sûre des ressources, elle devrait peut-être envisager d’autres systèmes de base de données.

 

Cas d’utilisation

 

Grâce à une distribution uniforme des données, Cassandra est utile dans les applications où de gros volumes d’informations sont traités. Par exemple, c’est un excellent choix pour les centres de données. De plus, Cassandra s’intègre parfaitement à l’analyse en temps réel, car elle permet une mise à l’échelle linéaire et une augmentation des données en temps réel. Vous pouvez également le considérer pour les applications avec un flux de données constant comme les applications météo. Une autre option consiste à l’utiliser comme SGBD pour une boutique de commerce électronique, car cela permet de stocker l’historique des achats et d’autres transactions. 

Ajoutez ici la possibilité de suivre des types de données tels que l’état de la commande et les packages, et vous obtiendrez une solution complète pour l’intégration de la livraison dans le e-commerce.

 

Elasticsearch

 

Elasticsearch est un système de gestion de base de données NoSQL, orienté document, doté d’un moteur de recherche en texte intégral. Construit sur la bibliothèque Apache Lucene, il stocke les données sous forme de fichier JSON, prend en charge les API REST et utilise un puissant moteur d’analyse pour une récupération plus rapide des données. En tant que logiciel open-source, il comprend des éditions gratuites et payantes.

Elasticsearch

Avantages de Elasticsearch

 

Architecture évolutive. L’une des particularités d’Elasticsearch est son architecture distribuée robuste. Ses options de structure clés, telles que la mise en cluster, l’indexation, le partage, etc., offrent une mise à l’échelle horizontale étendue, ce qui permet de gérer des téraoctets d’enregistrements avec une automatisation accrue. Les niveaux d’abstraction de l’architecture rationalisent la gestion du système, tant au niveau individuel qu’au niveau global.

Traitement rapide des données. En raison de la structure de données distribuée et de la parallélisation intégrée, la base de données Elasticsearch affiche d’excellents résultats en termes de performances. Même lors de l’exécution d’une requête de données complexe, il génère une réponse rapide aux résultats de la recherche. Ceci est en partie disponible du fait que les documents sont maintenus à proximité de métadonnées pertinentes dans l’index, ce qui les rend rapides à trouver.

Inconvénients de Elasticsearch

 

Manque de support multilingue. Dans le traitement des données de requête ou de réponse, le SGBD Elasticsearch est à la traîne. Bien qu’il soit parfaitement associé à Cassandra DB pour compléter les performances de la base de données, il n’est pas disponible dans d’autres langues et formats.Il ne prend en charge que le format de document JSON.

Outils de contrôle cohérents limités. En cas de problème, comme cela peut arriver à tout moment, Elasticsearch ne peut afficher que le statut «jaune» ou «rouge». Autrement dit, il n’existe aucun outil de génération de rapports. Bien que les problèmes concernent généralement le seuil de mémoire ou la capacité du disque.

Cas d’utilisation

En raison de ses modèles de données flexibles, Elasticsearch est un excellent outil pour les produits ou les sites comportant d’énormes bases de données avec des moteurs de recherche.

 

En résumé

 

Il existe un grand nombre de systèmes de gestion de bases de données. Chacune d’elles est bonne à sa manière, avec quelques inconvénients. Bien sûr, nous n’en avons pas couvert le tiers, mais nous avons essayé de comparer celles couramment utilisées à la fois pour les petites applications Web et les systèmes de stockage de données volumineuses.

Alors, comment choisissez-vous le bon pour votre propre application ?

Si vous démarrez une entreprise de commerce électronique locale , MySQL est un point de départ judicieux qui fonctionnera également pour les outils de BI et les systèmes OLTP basés sur le Web.

Dans le cas où vous vous efforceriez de construire le géant du commerce électronique avec un parcours d’acheteur complet pour votre client, utilisez sans hésitation Cassandra. Pour le compléter avec un moteur de recherche puissant, vous pouvez également joindre la solution de base de données Elasticsearch.

En parlant de Cassandra, c’est également la meilleure option pour les centres de données et l’analyse en temps réel avec des volumes de données énormes.

SI vous voulez un outil d’analyse sans plusieurs couches de données, optez pour MongoDB. Il fonctionne également bien pour les catalogues de produits.

Pour sa compatibilité et sa robustesse MSSQL est aussi une bonne solution, en particulier pour les entreprises avec un certain nombre d’autres abonnements Microsoft.

Pour ce qui est de la création d’une solution OLTP et d’applications d’entreposage de données, Oracle est également un bon choix.

Bien sûr, il y a plus de systèmes de bases de données à considérer. Tout dépend de votre modèle d’entreprise et de vos besoins.

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