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6 moteurs de base de données à considérer pour votre prochain projet

Il n'y a pas de solution unique pour les moteurs de base de données dans le développement de logiciels, car tout dépend des exigences de votre projet.

Familiarisez-vous avec les différents moteurs de base de données open source disponibles, y compris leurs avantages et leurs inconvénients, et prenez une décision éclairée sur celui à utiliser pour votre projet.

1. MySQL

Racheté par Oracle en janvier 2008, mySQL est le moteur de base de données open source le plus utilisé au monde, juste derrière ses homologues commerciaux également développés par Oracle. Sa structure relationnelle, sa capacité à gérer des centaines de millions d'enregistrements avec efficacité, combinée à sa vaste gamme de fonctionnalités font de mySQL un excellent choix pour la grande majorité des opérations des PME.

Avec mySQL, vous devez prédéfinir le schéma, c'est-à-dire les tables et les colonnes de votre base de données et la structure à laquelle vos données doivent se conformer. Non seulement cela aide à fournir une intégrité structurelle grâce à l'utilisation de contraintes de clé étrangère et de cascade, mais cela aide également le moteur de base de données à optimiser les requêtes pour une vitesse et une efficacité maximales.

Les autres développeurs qui travaillent avec votre logiciel vous en seront également reconnaissants car ils pourront facilement identifier la façon dont les données sont structurées.

En utilisant le langage SQL standard de l'industrie, la communication avec les bases de données mySQL ressemble quelque peu à l'écriture de phrases simples en anglais, et l'apprentissage de SQL vous permet de travailler facilement avec divers autres moteurs de base de données. Un autre excellent avantage de mySQL est sa communauté massive et active avec une documentation presque illimitée, vous permettant de trouver rapidement les réponses à tous les problèmes que vous pourriez rencontrer.

Sa prise en charge complète de fonctionnalités plus avancées, notamment les transactions, les déclencheurs, les vues, les procédures stockées, le partitionnement, la réplication, etc., vous offre tout ce dont vous avez besoin et plus encore.

Consultez le site mySQL Community Edition pour plus de lecture et d'informations.

2. MongoDB

Premier moteur de base de données NoSQL au monde, MongoDB a commencé son voyage open source en 2009 et a commencé à voir sa popularité augmenter massivement à partir de 2012 environ. La flexibilité offerte par sa structure sans schéma et l'utilisation d'objets JSON comme enregistrements ont été positivement adoptées par les communautés de développeurs à travers le monde. internet.

Au lieu d'une base de données relationnelle où vous devez prédéfinir un schéma de tables et de colonnes, MongoDB est sans schéma composé de collections qui contiennent des documents sous forme d'enregistrements. Sans schéma auquel vous conformer, vous pouvez stocker toutes les données souhaitées dans des documents sans avoir à vous soucier des contraintes structurelles imposées par les bases de données relationnelles, ce qui offre des avantages aux méthodologies de développement AGILE.

Tous les documents sont stockés sous forme d'objets JSON, offrant familiarité et confort aux développeurs puisque JSON est déjà utilisé dans le développement de logiciels au quotidien. En plus de bénéficier d'une communauté en ligne importante et active, MongoDB offre une prise en charge complète de l'indexation, de la réplication, du sharding, etc.

Bien que la conception sans schéma de MongoDB offre une plus grande flexibilité, elle se fait également au détriment de l'intégrité structurelle car il n'y a aucune contrainte de données à respecter. Sans contrôles de code stricts dans le logiciel, cela peut entraîner des bogues supplémentaires et inutiles, ainsi que des frustrations d'autres développeurs qui travaillent avec le code.

La conception sans schéma empêche également le moteur d'optimiser les requêtes pour la plus grande vitesse aussi efficacement que ses homologues relationnels.

Cependant, les moteurs de base de données NoSQL comme MongoDB sont un excellent choix lorsque le projet nécessite le stockage de données arbitraires dans des enregistrements tels que des biographies, des chronologies historiques, des dossiers scolaires et d'autres ensembles de données similaires.

Pour en savoir plus, rendez-vous sur la page d'accueil de MongoDB.

3. SQLite

Une base de données très légère et portable, au lieu du modèle client-serveur des autres moteurs de base de données, SQLite est un excellent choix pour la gestion des données localisées. Cela inclut tous les appareils intégrés, les téléphones portables, l'Internet des objets et toute autre situation où vous n'avez besoin de gérer les données locales que pour l'appareil / l'utilisateur spécifique.

Avec la même structure relationnelle de tables et de colonnes, ainsi que son utilisation du langage SQL standard de l'industrie, les développeurs peuvent passer facilement au travail sur un projet SQLite. Les bases de données SQLite peuvent être créées, supprimées et transférées instantanément à la volée, ce qui offre une grande flexibilité.

Bien qu'il ne soit pas adapté aux systèmes de bases de données plus volumineux, SQLite est un candidat de choix lorsque vous avez besoin de la puissance et de la flexibilité de SQL, mais avec une surcharge et une utilisation minimales.

Pour plus de détails, consultez la page d'accueil de SQLite.

4. PostgreSQL

Un autre moteur de base de données relationnelle populaire similaire à mySQL, et avec une forte popularité parmi les développeurs Python, PostgreSQL est connu pour être un moteur de base de données plus robuste et de niveau entreprise.

Contrairement à mySQL, PostgreSQL est un moteur de base de données relationnelle objet, ce qui signifie qu'avec des schémas structurés constitués de tables et de colonnes, il prend également en charge de manière native diverses fonctionnalités NoSQL, notamment le stockage d'objets JSON / XML. Comme mySQL, il contient également une prise en charge complète des fonctionnalités de base, notamment les transactions, les vues, les déclencheurs, les procédures stockées, le partitionnement, la réplication, etc.

Plusieurs aspects de PostgreSQL le différencient de mySQL, l'un des principaux étant son puissant langage de script PL/SQL qui offre une grande quantité de contrôle et de flexibilité lors de l'écriture de déclencheurs et de procédures stockées. Plus divers autres tels que la possibilité de créer des index fonctionnels, mais rien dans lequel nous devons nous plonger par souci de brièveté.

En bref, si vous recherchez davantage un moteur de base de données de niveau entreprise, alors PostgreSQL peut être fait pour vous.

Vous pouvez lire plus de détails sur PostgreSQL - La base de données Open Source la plus avancée au monde.

Lancé pour la première fois en 2010, Elastic Search est rapidement devenu le moteur de base de données le plus populaire pour la recherche et le tri d'un grand nombre de documents, voire des milliards. Son architecture distribuée et son index inversé en font un excellent choix pour gérer et rechercher un grand nombre de documents, d'analyses, de données géospatiales, de surveillance d'infrastructure et d'autres données.

Il est livré avec de nombreuses fonctionnalités, notamment la possibilité de collecter simultanément des données entrantes à partir de plusieurs flux, de fournir des visualisations de données de données indexées, une notation automatisée de la pertinence des documents, une recherche en texte intégral, etc. Surtout, il est extrêmement rapide et son architecture distribuée garantit une disponibilité même en cas de panne matérielle.

Si vous avez besoin de stocker et de rechercher de grandes quantités de données, assurez-vous de consulter la page d'accueil d'Elastic Search.

6. redis / memcached

Bien qu'il ne s'agisse pas de moteurs de base de données en soi, ceux-ci méritent néanmoins une mention sur cette liste. Redis et memcached sont tous deux des magasins de données en mémoire, ce qui signifie que l'intégralité de la base de données est stockée dans la mémoire, ce qui rend le stockage et la récupération des données extrêmement rapides, jusqu'à 10 millions de requêtes par seconde.

En raison des limitations de taille imposées par le stockage purement en mémoire, ceux-ci ne doivent être utilisés que pour compléter d'autres moteurs de base de données tels que mySQL ou MongoDB, et non en remplacement.

Les utilisations courantes de redis et de memcached sont les éléments mis en cache, les données temporaires/récentes qui expireront dans un court laps de temps ou de petits éléments de données qui doivent être fréquemment consultés. Bien que les deux soient d'excellents magasins de données, Memcache est principalement utilisé uniquement pour un cache, tandis que Redis prend en charge huit types de données différents, ce qui vous offre plus de flexibilité sur la façon de stocker et de gérer votre base de données.

Une bonne majorité des opérations en ligne peuvent bénéficier de magasins de données en mémoire pour augmenter la vitesse. Pour en savoir plus, veuillez consulter les pages d'accueil de redis et memcached.

Vous êtes sur votre chemin !

Bien qu'il ne s'agisse pas d'une liste exhaustive, cet article vous aura familiarisé avec les moteurs de base de données open source les plus populaires que vous rencontrerez au cours de votre travail en tant que développeur de logiciels.

N'oubliez pas, surtout en ce qui concerne les moteurs de base de données largement utilisés et éprouvés, qu'il n'y a pas de bien ou de mal. Tout dépend des exigences de votre projet.


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