NoSQL (Not only SQL) représente une rupture avec les systèmes de gestion de bases de données relationnelles (SGBDR) traditionnels et constitue une classe plus large de systèmes de bases de données qui emploient des approches alternatives et non relationnelles pour le stockage et l'interrogation des données. Conçues pour répondre aux demandes croissantes des applications modernes gourmandes en données, les bases de données NoSQL sont connues pour leur évolutivité, leur capacité à gérer des données non structurées et leur facilité d'utilisation. Dans le contexte de la modélisation des données, les bases de données NoSQL présentent des différences dans la manière dont les données sont structurées et interrogées par rapport à leurs homologues SQL.
La modélisation des données dans les bases de données NoSQL implique généralement l'utilisation d'un ou plusieurs des quatre modèles de données principaux suivants :
- Orienté document : stockage de structures de données hiérarchiques, telles que le format JSON ou BSON, qui permettent la représentation de relations de données imbriquées et complexes. Les exemples incluent MongoDB, Couchbase et RavenDB.
- Clé-valeur : se concentrer sur le stockage et la gestion de tableaux associatifs, où les paires clé-valeur individuelles sont adressables. Les exemples incluent Redis, Amazon DynamoDB et Riak.
- Famille de colonnes : utilisation d'une conception de stockage en colonnes dans laquelle les colonnes sont regroupées en familles de colonnes et partitionnées sur plusieurs nœuds. Les exemples incluent Apache Cassandra, Google BigTable et ScyllaDB.
- Basé sur des graphiques : tirer parti de la théorie des graphes pour gérer le stockage et la récupération de points de données et leurs relations dans une structure de type graphique. Les exemples incluent Neo4j, Amazon Neptune et ArangoDB.
Les bases de données NoSQL ont été adoptées par les organisations traitant du Big Data, du traitement en temps réel et des systèmes distribués à grande échelle. Ils sont particulièrement bien adaptés au traitement des données non structurées, semi-structurées ou polymorphes, qui représentent généralement une partie importante des données générées par les applications Web, mobiles et IoT modernes.
L'essor des bases de données NoSQL peut être attribué à plusieurs facteurs clés. Premièrement, ils répondent efficacement aux limites des SGBDR traditionnels en termes d'évolutivité et de performances. À mesure que le volume, la vitesse et la variété des données générées par les applications continuent de croître, les bases de données NoSQL offrent par nature une évolutivité horizontale grâce au partitionnement et à la réplication des données sur plusieurs nœuds dans un système distribué. Cette capacité d'architectures évolutives plutôt que évolutives permet aux bases de données NoSQL de s'adapter à l'expansion rapide des besoins en stockage de données et de maintenir des niveaux élevés de performances et de disponibilité. Deuxièmement, les bases de données NoSQL fournissent des modèles de données flexibles qui peuvent s'adapter aux changements des exigences des applications au fil du temps sans avoir recours à des processus de migration de bases de données complexes et coûteux. Cette agilité est particulièrement précieuse dans les pratiques modernes de développement de logiciels agiles, où les cycles de développement itératifs et les mises à jour fréquentes sont monnaie courante. Enfin, les bases de données NoSQL disposent souvent d'une interface de requête et de programmation plus simple et conviviale pour les développeurs, ce qui facilite un prototypage rapide et réduit les délais de mise sur le marché des nouvelles applications et fonctionnalités.
En raison de ces avantages, les bases de données NoSQL ont gagné en popularité auprès des développeurs de logiciels et des organisations ces dernières années. Selon une enquête réalisée en 2021 par Stack Overflow, MongoDB est actuellement la base de données NoSQL la plus populaire, avec 32,8 % des développeurs déclarant l'utiliser, suivi de Redis à 26,9 % et d'Elasticsearch à 16,6 %. De plus, les bases de données NoSQL ont été approuvées par les principaux fournisseurs de cloud, tels qu'Amazon Web Services (AWS), Google Cloud et Microsoft Azure, qui proposent respectivement des services NoSQL gérés, notamment Amazon DynamoDB, Google Cloud Firestore et Azure Cosmos DB.
À mesure que le paysage de la modélisation des données continue d'évoluer, les bases de données NoSQL sont susceptibles de gagner du terrain en tant qu'alternative ou complément aux SGBDR traditionnels. Dans certains cas, les organisations peuvent adopter une stratégie de persistance polyglotte, en utilisant une combinaison de bases de données SQL et NoSQL pour répondre aux différentes exigences des applications. Par exemple, une entreprise peut utiliser un SGBDR tel que PostgreSQL pour le traitement transactionnel et le reporting, tout en tirant parti de MongoDB pour stocker des données hiérarchiques complexes et d'Elasticsearch pour la recherche de texte et l'analyse.
Lorsqu'il s'agit de modélisation de données pour les bases de données NoSQL sur AppMaster, les clients disposent d'une multitude d'options. AppMaster prend en charge une variété de bases de données NoSQL pour le back-end, permettant aux utilisateurs d'intégrer facilement leurs applications à ces solutions de stockage de données. De plus, grâce aux capacités de modélisation visuelle des données offertes par la plateforme, les utilisateurs peuvent créer et modifier leurs modèles de données sans écrire une seule ligne de code. La capacité de représenter visuellement et de manipuler des modèles de données dans des bases de données NoSQL, combinée au puissant ensemble d'outils no-code d' AppMaster, accélère considérablement le processus de développement d'applications et permet aux utilisateurs de créer des applications évolutives basées sur les données plus rapidement et de manière plus rentable que jamais. .
