NoSQL est un type de système de gestion de base de données (SGBD) conçu pour gérer et stocker de grands volumes de données non structurées et semi-structurées. Contrairement aux bases de données relationnelles traditionnelles qui utilisent des tables avec des schémas prédéfinis pour stocker les données, les bases de données NoSQL utilisent des modèles de données flexibles qui peuvent s'adapter aux changements dans les structures de données et sont capables d'évoluer horizontalement pour gérer des quantités croissantes de données.

Le terme NoSQL faisait initialement référence aux bases de données non-SQL ou non relationnelles, mais le terme a depuis évolué pour désigner non seulement SQL, car les bases de données NoSQL se sont développées pour inclure un large éventail d'architectures de bases de données et de modèles de données différents.

Les bases de données NoSQL sont généralement classées en quatre catégories principales :

1. Bases de données documentaires : Ces bases de données stockent les données sous forme de documents semi-structurés, tels que JSON ou XML, et peuvent être interrogées à l'aide de langages de requête orientés documents.
2. Magasins clé-valeur : Ces bases de données stockent les données sous forme de paires clé-valeur et sont optimisées pour des opérations de lecture/écriture simples et rapides.
3. Magasins familiaux à colonnes : Ces bases de données stockent les données sous forme de familles de colonnes, qui sont des ensembles de colonnes traitées comme une seule entité. Ils sont optimisés pour une interrogation rapide et efficace de grandes quantités de données.
4. Bases de données graphiques : Ces bases de données stockent les données sous forme de nœuds et de bords et sont conçues pour gérer des relations complexes entre les données.

Les bases de données NoSQL sont souvent utilisées dans des applications où un volume élevé de données doit être traité et analysé en temps réel, telles que l'analyse des médias sociaux, le commerce électronique et les jeux. Ils peuvent également être utilisés pour d'autres applications, telles que les systèmes de gestion de contenu, la gestion de documents et la gestion de la relation client.

Cependant, les bases de données NoSQL peuvent ne pas convenir à toutes les applications, car elles peuvent ne pas offrir le même niveau de cohérence des données et de garanties transactionnelles que les bases de données relationnelles traditionnelles. Il est important d'évaluer soigneusement les besoins spécifiques d'une application lors du choix d'un système de gestion de base de données.

NoSQL faisant à l'origine référence à non SQL ou non relationnel, il s'agit d'une base de données qui fournit un mécanisme de stockage et de récupération de données. Ces données sont modélisées par des moyens autres que les relations tabulaires utilisées dans les bases de données relationnelles. De telles bases de données ont vu le jour à la fin des années 1960 , mais n'a obtenu le surnom de NoSQL qu'après un regain de popularité au début du XXIe siècle. Les bases de données NoSQL sont utilisées dans les applications Web en temps réel et le Big Data et leur utilisation augmente avec le temps.

• Les systèmes NoSQL sont aussi parfois appelés Not only SQL pour souligner le fait qu'ils peuvent prendre en charge des langages de requête de type SQL. Une base de données NoSQL inclut une simplicité de conception, une mise à l'échelle horizontale plus simple vers des clusters de machines, a et un contrôle plus fin de la disponibilité. Les structures de données utilisées par les bases de données NoSQL sont différentes de celles utilisées par défaut dans les bases de données relationnelles, ce qui accélère certaines opérations dans NoSQL. L'adéquation d'une base de données NoSQL donnée dépend du problème qu'elle doit résoudre.
• Les bases de données NoSQL, également connues sous le nom de bases de données SQL, sont un nouveau type de système de gestion de bases de données qui a , a gagné en popularité ces dernières années. Contrairement aux bases de données relationnelles traditionnelles, les bases de données NoSQL sont conçues pour gérer de grandes quantités de données non structurées ou semi-structurées et peuvent s'adapter aux modifications dynamiques du modèle de données. Cela fait des bases de données NoSQL une solution idéale pour les applications Web modernes, l'analyse en temps réel et le traitement du Big Data.
• Les structures de données utilisées par les bases de données NoSQL sont parfois également considérées comme plus flexibles que les tables de bases de données relationnelles. De nombreux magasins NoSQL compromettent la cohérence en faveur de la disponibilité, de la vitesse, , et la tolérance de partition. Les obstacles à une plus grande adoption des magasins NoSQL incluent l'utilisation de langages de requête de bas niveau, le manque d'interfaces standardisées et d'énormes investissements antérieurs dans les bases de données relationnelles existantes.
• La plupart des magasins NoSQL manquent de véritables transactions ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability), mais quelques bases de données, telles que MarkLogic, Aerospike, FairCom c-treeACE, Google Spanner (bien que techniquement une base de données NewSQL), Symas LMDB et OrientDB les ont créées. au cœur de leurs créations.
• La plupart des bases de données NoSQL offrent un concept de cohérence éventuelle dans lequel les modifications de la base de données sont propagées à tous les nœuds, de sorte que les requêtes de données peuvent ne pas renvoyer immédiatement des données mises à jour ou entraîner la lecture de données inexactes, ce qui constitue un problème appelé lectures obsolètes. Aussi, a certains systèmes NoSQL peuvent présenter des pertes d'écritures et d'autres formes de perte de données. Certains systèmes NoSQL proposent des concepts tels que la journalisation avec écriture anticipée pour éviter la perte de données.
• Un exemple simple de base de données NoSQL est une base de données de documents. Dans une base de données de documents, les données sont stockées dans des documents plutôt que dans des tableaux. Chaque document peut contenir un ensemble différent de champs, ce qui facilite l'adaptation aux exigences changeantes en matière de données.
• Par exemple, prenons, par exemple, une base de données qui contient des données concernant les employés. Dans une base de données relationnelle, ces informations peuvent être stockées dans des tables, avec une table pour les informations sur les employés et une autre table pour les informations sur le service. Dans une base de données documentaire, chaque employé serait stocké dans un document distinct, avec toutes ses informations contenues dans le document.
• Les bases de données NoSQL sont un type relativement nouveau de système de gestion de bases de données qui a un ont gagné en popularité ces dernières années en raison de leur évolutivité et de leur flexibilité. Ils sont conçus pour gérer de grandes quantités de données non structurées ou semi-structurées et peuvent gérer les modifications dynamiques du modèle de données. Cela fait des bases de données NoSQL une solution idéale pour les applications Web modernes, l'analyse en temps réel et le traitement du Big Data.

Principales fonctionnalités de NoSQL :

1. Schéma dynamique : Les bases de données NoSQL n'ont pas de schéma fixe et peuvent s'adapter aux structures de données changeantes sans avoir besoin de migrations ou de modifications de schéma.
2. Évolutivité horizontale : Les bases de données NoSQL sont conçues pour évoluer en ajoutant davantage de nœuds à un cluster de bases de données, ce qui les rend parfaitement adaptées à la gestion de grandes quantités de données et de niveaux de trafic élevés.
3. Basé sur des documents : Certaines bases de données NoSQL, telles que MongoDB, utilisent un modèle de données basé sur des documents, dans lequel les données sont stockées dans un format semi-structuré sans schéma, tel que JSON ou BSON.
4. Basé sur la valeur-clé : D'autres bases de données NoSQL, telles que Redis, utilisent un modèle de données clé-valeur, dans lequel les données sont stockées sous la forme d'un ensemble de paires clé-valeur.
5. Basé sur des colonnes : Certaines bases de données NoSQL, telles que Cassandra, utilisent un modèle de données basé sur des colonnes, dans lequel les données sont organisées en colonnes plutôt qu'en lignes.
6. Distribué et haute disponibilité : Les bases de données NoSQL sont souvent conçues pour être hautement disponibles et pour gérer automatiquement les pannes de nœuds et la réplication des données sur plusieurs nœuds d'un cluster de bases de données.
7. La flexibilité: Les bases de données NoSQL permettent aux développeurs de stocker et de récupérer des données de manière flexible et dynamique, avec la prise en charge de plusieurs types de données et de structures de données changeantes.
8. Performance: Les bases de données NoSQL sont optimisées pour des performances élevées et peuvent gérer un volume élevé de lectures et d'écritures, ce qui les rend adaptées au Big Data et aux applications en temps réel.

Avantages du NoSQL : Travailler avec des bases de données NoSQL telles que MongoDB et Cassandra présente de nombreux avantages. Les principaux avantages sont une grande évolutivité et une haute disponibilité.

1. Haute évolutivité : Les bases de données NoSQL utilisent le partitionnement pour la mise à l'échelle horizontale. Partitionner les données et les placer sur plusieurs machines de manière à préserver l'ordre des données constitue un partitionnement. La mise à l'échelle verticale signifie ajouter plus de ressources à la machine existante, tandis que la mise à l'échelle horizontale signifie ajouter plus de machines pour gérer les données. La mise à l’échelle verticale n’est pas si simple à mettre en œuvre, mais la mise à l’échelle horizontale est facile à mettre en œuvre. Des exemples de bases de données à mise à l'échelle horizontale sont MongoDB, Cassandra, etc. NoSQL peut gérer une énorme quantité de données en raison de son évolutivité, à mesure que les données augmentent. L'automobile lui-même pour gérer ces données de manière efficace.
2. La flexibilité: Les bases de données NoSQL sont conçues pour gérer des données non structurées ou semi-structurées, ce qui signifie qu'elles peuvent s'adapter aux modifications dynamiques du modèle de données. Cela fait des bases de données NoSQL une solution idéale pour les applications qui doivent gérer des exigences changeantes en matière de données.
3. La haute disponibilité: L'automobile , La fonctionnalité de réplication dans les bases de données NoSQL la rend hautement disponible car en cas d'échec, les données se répliquent vers l'état cohérent précédent.
4. Évolutivité : Les bases de données NoSQL sont hautement évolutives, ce qui signifie qu'elles peuvent gérer facilement de grandes quantités de données et de trafic. Cela en fait un choix idéal pour les applications qui doivent gérer de grandes quantités de données ou de trafic.
5. Performance: Les bases de données NoSQL sont conçues pour gérer de grandes quantités de données et de trafic, ce qui signifie qu'elles peuvent offrir des performances améliorées par rapport aux bases de données relationnelles traditionnelles.
6. Rentabilité : Les bases de données NoSQL sont souvent plus rentables que les bases de données relationnelles traditionnelles, car elles sont généralement moins complexes et ne nécessitent pas de matériel ou de logiciels coûteux.
7. Agilité: Idéal pour le développement agile.

Inconvénients de NoSQL : NoSQL présente les inconvénients suivants.

1. Manque de standardisation : Il existe de nombreux types de bases de données NoSQL, chacune ayant ses propres forces et faiblesses. Ce manque de standardisation peut rendre difficile le choix de la bonne base de données pour une application spécifique.
2. Manque de conformité ACID : Les bases de données NoSQL ne sont pas entièrement conformes à ACID, ce qui signifie qu'elles ne garantissent pas la cohérence, l'intégrité et la durabilité des données. Cela peut constituer un inconvénient pour les applications qui nécessitent de solides garanties de cohérence des données.
3. Focalisation étroite : Les bases de données NoSQL ont un objectif très restreint car elles sont principalement conçues pour le stockage mais offrent très peu de fonctionnalités. Les bases de données relationnelles sont un meilleur choix dans le domaine de la gestion des transactions que NoSQL.
4. Open source: NoSQL est un base de données base de données open source. Il n’existe pas encore de norme fiable pour NoSQL. En d’autres termes, deux systèmes de bases de données sont susceptibles d’être inégaux.
5. Manque de prise en charge des requêtes complexes : Les bases de données NoSQL ne sont pas conçues pour gérer des requêtes complexes, ce qui signifie qu'elles ne conviennent pas aux applications nécessitant une analyse de données ou un reporting complexe.
6. Manque de maturité : Les bases de données NoSQL sont relativement nouvelles et n'ont pas la maturité des bases de données relationnelles traditionnelles. Cela peut les rendre moins fiables et moins sécurisées que les bases de données traditionnelles.
7. Défi de gestion : L’objectif des outils Big Data est de rendre la gestion d’une grande quantité de données aussi simple que possible. Mais ce n'est pas si facile. La gestion des données en NoSQL est bien plus complexe que dans une base de données relationnelle. NoSQL, en particulier, a la réputation d'être difficile à installer et encore plus compliqué à gérer au quotidien.
8. L'interface graphique n'est pas disponible : Les outils en mode GUI pour accéder à la base de données ne sont pas disponibles de manière flexible sur le marché.
9. Sauvegarde: La sauvegarde est un grand point faible pour certaines bases de données NoSQL comme MongoDB. MongoDB n'a aucune approche pour la sauvegarde des données de manière cohérente.
10. Document de grande taille : Certains systèmes de bases de données comme MongoDB et CouchDB stockent les données au format JSON. Cela signifie que les documents sont assez volumineux (BigData, bande passante du réseau, vitesse) et que le fait d'avoir des noms de clés descriptifs fait mal car ils augmentent la taille du document.

Types de bases de données NoSQL : Les types de bases de données NoSQL et le nom du système de base de données qui entre dans cette catégorie sont :

Rudyard Kipling si explication

1. Bases de données graphiques : Exemples – Amazon Neptune, Neo4j
2. Magasin de valeurs clés : Exemples – Memcached, Redis, Coherence
3. Colonne: Exemples – Hbase, Big Table, Accumulo
4. Basé sur des documents : Exemples – MongoDB, CouchDB, Cloudant

Quand NoSQL doit-il être utilisé :

1. Lorsqu’une énorme quantité de données doit être stockée et récupérée.
2. La relation entre les données que vous stockez n'est pas si importante
3. Les données évoluent avec le temps et ne sont pas structurées.
4. La prise en charge des contraintes et des jointures n'est pas requise au niveau de la base de données
5. Les données augmentent continuellement et vous devez régulièrement mettre à l'échelle la base de données pour gérer les données.

En conclusion, les bases de données NoSQL offrent plusieurs avantages par rapport aux bases de données relationnelles traditionnelles, tels que l'évolutivité, la flexibilité et la rentabilité. Cependant, ils présentent également plusieurs inconvénients, tels qu'un manque de standardisation, un manque de conformité ACID et un manque de prise en charge des requêtes complexes. Lors du choix d’une base de données pour une application spécifique, il est important de peser soigneusement les avantages et les inconvénients afin de déterminer la meilleure solution.