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Qu’est-ce qu’une base de données clients ?

Qu’est-ce qu’une base de données clients ?

Les bases de données informatiques sont utilisées dans un grand nombre d’organisations pour stocker, organiser et analyser les données. Découvrez tout ce que vous devez savoir à ce sujet : ce qu’est une base de données, à quoi elle sert, comment elle fonctionne, quelles sont les différentes catégories et quelles sont les meilleures.

Une base de données (que nous appellerons BDD pour plus de commodité) est un ensemble d’informations organisées pour être facilement consultables, gérables et à jour . Dans une base de données, les données sont organisées en lignes, colonnes et tables. Ils sont indexés pour que vous puissiez facilement trouver les informations souhaitées à l’aide d’un logiciel informatique. Chaque fois que de nouvelles informations sont ajoutées, les données sont mises à jour et éventuellement supprimées.

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Plan de l'article

Qu’est-ce que c’est qu’une base de données ?

Ils eux-mêmes. créer, mettre à jour ou supprimer des données. Ils recherchent également les données qu’ils contiennent à la demande de l’utilisateurDéfinition et lancent des applications à partir des données.

Les bases de données sont utilisées par de nombreuses entreprises de tous les secteurs d’activité. Ils sont utilisés par les compagnies aériennes pour gérer les réservations. Ils sont utilisés pour la gestion de la production. Pour les dossiers médicaux dans les hôpitaux ou pour les dossiers juridiques des compagnies d’assurance. Les bases de données les plus importantes sont généralement utilisées par les agences gouvernementales , les grandes entreprises ou les universités.

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Comment fonctionnent les bases de données ?

Les bases de données sont stockées sous forme de fichiers ou de fichiers sur un disque magnétique, une cassette, un disque optique ou tout autre type de périphérique de stockage. Les bases de données traditionnels (hiérarchiques) sont organisés par champs, enregistrements et fichiers . Un champ est une information unique. Un enregistrement est un ensemble de champs. Un fichier est un ensemble d’enregistrements.

Par exemple, un annuaire téléphonique est l’équivalent d’un fichier . Il contient un ensemble d’enregistrements et chaque enregistrement contient trois champs : nom, adresse et numéro de téléphone. Les catalogues de produits ou les stocks sont par exemple.

La possibilité d’afficher ou de modifier une base de données (lecture ou écriture) est donnée à divers utilisateurs par un gestionnaire de base de données (gestionnaire de base) . Les bases de données sont principalement présentes sur les grands systèmes mainframe, mais se trouvent également sur des stations de travail distribuées plus petites et d’autres systèmes de milieu de gamme, tels que IBM AS/400 ou même sur des ordinateurs personnels.

L’historique des bases de données

L’histoire des bases de données remonte aux années 60 avec l’émergence de bases de données réseau et de bases de données hiérarchiques. Dans les années 1980, des bases de données orientées objet ont émergé. Aujourd’hui, les bases de données prédominantes sont SQL, NoSQL et Cloud.

Il est également possible de classer les bases de données en fonction de leur contenu : bibliographiques, textes, chiffres ou images. Toutefois, en informatique, les bases de données sont généralement classées en fonction de leur approche organisationnelle. Il existe de nombreux types de bases de données : relationnelles, distribuées, cloud, NoSQL … Voici les différents types de bases de données.

Quels sont les différents types de bases de données

Dans le cas d’une banque Big Data, plusieurs utilisateurs doivent pouvoir manipuler les informations qu’il contient rapidement et à tout moment. De plus, les grandes entreprises ont tendance à accumuler de nombreux fichiers indépendants, y compris des fichiers liés ou même des données qui se chevauchent. Dans le contexte d’une analyse de données, il est nécessaire que les données de plusieurs fichiers puissent être reliées. C’est pourquoi différents types de bases de données ont été développés pour répondre à ces exigences  : orientées texte, hiérarchique, réseau, relationnelle, orientée objet…

Base de données hiérarchique

Les bases de données hiérarchiques font partie des bases de données les plus anciennes Dans cette catégorie, les enregistrements sont organisés en arborescence. Chaque niveau d’enregistrement se répartit dans un ensemble de catégories plus petites.

Base de données réseau

Les bases de données réseau sont également parmi les plus anciennes. Au lieu d’offrir des liens uniques entre différents jeux de données à différents niveaux, les bases de données réseau créent plusieurs liens entre les ensembles en plaçant des liens ou des pointeurs, vers un jeu d’enregistrements ou un autre. La vitesse et la polyvalence des bases de données réseau ont conduit à l’adoption massive de ce type de base de données au sein des entreprises ou dans le domaine du commerce électronique.

Base de données orientée texte

Une base de données orientée texte, ou base de données à fichier plat, se présente sous la forme d’un fichier (une table) au format in.txt or.ini . Un fichier plat est un fichier texte ou un fichier qui combine du texte avec un fichier binaire. En général, dans ces bases de données, chaque ligne ne comporte qu’un seul enregistrement. La plupart des bases de données pour PC sont des bases données textuelles.

Base de données SQL (relationnelle)

Les bases de données relationnelles ont été inventées en 1970 par IBM E.F. Codd. Il s’agit de documents tabulaires où les données sont définies pour être accessibles et peuvent être réorganisées de différentes manières.

Les bases de données relationnelles sont constituées d’un ensemble de tables. Dans ces tableaux, les données sont regroupées par catégorie . Chaque table comporte au moins une colonne correspondant à une catégorie. Chaque colonne contient plusieurs données correspondant à cette catégorie.

L’API par défaut pour les bases de données relationnelles est le langage SQL (Structured Query Language) . Les bases de données relationnelles sont facilement évolutives et de nouvelles catégories de données peuvent être ajoutées après la création de la base de données d’origine sans avoir besoin de modifier toutes les applications existantes.

Base de données distribuée

Une BDD distribuée est une base de données dont les parties sont stockées dans plusieurs emplacements physiques distribu . Le traitement est distribué ou répliqué entre différents points d’un réseau.

Les bases de données distribuées peuvent être homogènes ou hétérogènes . Dans le cas d’un système de base de données distribuée homogène, tous les emplacements physiques fonctionnent avec le même matériel et s’exécutent sous le même système d’exploitation et les mêmes applications de base de données. Au contraire, dans le cas d’une base de données distribuée hétérogène, le matériel, les systèmes d’exploitation et les applications de base de données peuvent varier d’un emplacement physique à l’autre.

Base de données virtuelle

Dans ce contexte, il est optimisé ou créé directement pour les environnements virtualisés . Il peut s’agir d’un cloud privé, d’un cloud public ou d’un cloud hybride.

Les bases de données cloud offrent de nombreux avantages , tels que la possibilité de payer la capacité de stockage et la bande passante en fonction de l’utilisation. En outre, vous pouvez modifier la balance sur demande. Ces bases de données offrent également une plus grande disponibilité.

Base de données NoSQL

Les bases de données NoSQL sont utiles pour les grands jeux de données distribués . En fait, les bases de données relationnelles ne sont pas conçues pour le Big Data, et de très grands jeux de données peuvent entraîner des problèmes de performances.

Si une entreprise doit analyser de grandes quantités de données structurées ou de données stockées sur plusieurs serveurs cloud virtuels, la base de données NoSQL est idéal. Avec la montée du Big Data, les bases de données NoSQL sont de plus en plus utilisées.

Base de données orientée objet

Les objets créés à l’aide d’un langage de programmation orienté objet sont généralement stockés dans des bases de données relationnelles. Cependant, en réalité, les bases de données orientées objet sont mieux adaptées au stockage de ce type de contenu.

Au lieu d’être organisées autour d’actions, les bases de données orientées objet sont organisées autour d’objets . De même, au lieu d’être organisés autour de la logique, ils sont organisés autour des données. Par exemple, un enregistrement multimédia dans un BDD relationnel peut être défini comme un objet de données au lieu d’une valeur alphanumérique.

Base de données orientée graphique

Une base de données orientée graphique, ou graphe, est un type de base de données NoSQL qui utilise la théorie des graphes pour stocker, mapper et interroger des relations de données. Les bases de données graphiques sont constituées de nœuds et d’arêtes.

Chaque nœud représente une ressource et chaque tronçon représente une connexion entre les nœuds. Les bases de données graphiques gagnent en popularité dans le domaine de l’analyse des interconnexions. Par exemple, les entreprises peuvent utiliser un graphique BDD pour miner les données des clients des médias sociaux .

De plus en plus, les bases de données précédemment séparées sont combinées électroniquement sous la forme de collections plus importantes connues sous le nom de Data Warehouses . Les entreprises et les gouvernements utilisent le logiciel Data Mining pour analyser différents aspects des données. Par exemple, un organisme gouvernemental peut le faire pour enquêter sur une entreprise. ou une personne qui a acheté une grande quantité d’équipement, même si les achats sont répartis dans tout le pays ou distribués entre plusieurs filiales.

Les bases de données relationnelles et non relationnelles peuvent-elles coexister ?

Il peut être tentant de voir les bases de données NoSQL remplacer les bases de données relationnelles. Cependant, en réalité, il peut y avoir de la place pour ces deux types de technologies dans la plupart des entreprises.

bases de données SQL et NoSQL prennent en charge les informations différemment Les et prennent en charge différents types de charges de travail. Au lieu de remplacer les bases de données relationnelles, les bases de données NoSQL permettent aux entreprises de poursuivre de nouveaux objectifs et de relever de nouveaux défis.

Il est important de savoir dans quelle situation utiliser une base de données NoSQL et dans quelle situation est-il préférable d’utiliser un BDD relationnel. Selon la nature de la charge de travail et les données sous-jacentes, une solution relationnelle ou NoSQL doit être utilisée.

Ainsi, les bases de données NoSQL sont mieux adaptées aux grands jeux de données souvent exposés à de nouvelles informations, où les enregistrements ont des structures variables qui ne correspondent pas bien aux modèles relationnels.

Une autre raison pour laquelle les bases de données non relationnelles ne remplaceront pas les bases de données relationnelles est que les fournisseurs de bases de données relationnelles ont amélioré leurs produits pour s’adapter aux applications Big Data. Non seulement ces deux technologies ont encore leur place dans les affaires , mais elles peuvent également se développer de leur côté.

Comment le Cloud transforme les bases de données ?

Les bases de données cloud sont différenciées des bases de données traditionnelles car elles résident dans le cloud public, privé ou hybride et non sur des serveurs internes. Deux environnements de base de données cloud distincts se distinguent : les bases de données traditionnelles et les bases de données en tant que service (DBaaS).

Une base de données cloud traditionnelle peut être lancée sur l’infrastructure informatique d’une entreprise via une machine virtuelle . La maintenance et la gestion des bases de données sont assurées par le personnel informatique de l’entreprise.

Dans le cas d’un DBaaS, l’entreprise signe et s’appuie sur l’infrastructure physique du fournisseur de services cloud. Le fournisseur est responsable de la maintenance de l’infrastructure physique et de la base, tandis que le client est responsable de la gestion du contenu et des opérations de BDD. Certains fournisseurs prennent également en charge la gestion, une option très utile pour les petites entreprises qui ont besoin d’une base de données mais qui n’ont pas d’expérience informatique.

Les entrées de base de données Cloud

Les bases de données cloud sont nombreux avantages par rapport à une base de données traditionnelle Premièrement, ils éliminent l’infrastructure physique. L’infrastructure physique est fournie à distance par le fournisseur de cloud, qui maintient et garantit également la disponibilité.

Le deuxième avantage est rentable car les bases de données cloud réduisent les coûts . L’élimination de l’infrastructure physique réduit les coûts et implique une réduction des besoins en personnel et de la facture d’électricité. Le cloud permet également d’économiser de l’espace physique.

Un DBaaS présente encore plus d’avantages. L’utilisateur dispose d’une évolutivité instantanée , ce qui vous permet d’augmenter ou de réduire la capacité de votre base de données en fonction de vos besoins. Le fournisseur de services se charge rapidement pour augmenter la capacité allouée au client. L’installation d’un sur site prendrait plusieurs mois pour obtenir le même résultat, avec la nécessité d’installer de nouveaux serveurs et d’autres fonctionnalités de communication.

L’importance de la SLA

En outre, les accords de niveau de service (SLA) exigent que le fournisseur veille aux performances, à la disponibilité et au temps de réponse de la BDD. Si ce niveau de service n’est pas atteint, le client sera remboursé. L’utilisateur d’un DBaaS bénéficie également de l’expérience du fournisseur de services, ce qui serait très difficile à trouver pour les employés en raison des coûts élevés de cette qualification. Le fournisseur DBaaS compte des milliers de clients, donc ce n’est pas un problème pour lui de recruter l’élite des administrateurs de bases de données.

Les fournisseurs DBaaS assurez-vous également que votre logiciel de base de données, vos systèmes d’exploitation et toutes les technologies liées à l’infrastructure sont à la pointe de la technologie. Cela leur permet de rester compétitifs. Les fonctionnalités et la sécurité sont régulièrement mises à jour. Pour le client, il est garanti de tirer parti des dernières technologies .

Les différents types de bases de données

Pour éviter les pannes en cas de panne, les fournisseurs DBaaS utilisent des images provenant de serveurs en miroir et disposent de plusieurs complexes de stockage disponibles. En cas de défaillance, les opérations sont transférées vers un centre de données de sauvegarde et le client n’est au courant de rien. Dernier avantage, grâce aux avancées technologiques et à la concurrence féroce sur le marché, le prix des services cloud baisse progressivement. Par conséquent, les DBaaS sont de plus en plus accessibles.

Comme les bases de données traditionnelles, les bases de données cloud se divisent en deux catégories  : relationnelles et non relationnelles. Les différences entre ces deux catégories et leurs avantages respectifs, discutés ci-dessus, sont valables pour les bases de données cloud.

Il est tout à fait possible de migrer des bases de données locales vers le cloud . Cette approche présente plusieurs avantages. Cela permet d’éliminer les serveurs physiques et les infrastructures de stockage et empêche l’entreprise de trouver des experts en bases de données. La migration peut également améliorer l’efficacité du traitement des données, en particulier lorsque l’analytique et d’autres applications se trouvent également dans le cloud.

Migration vers le cloud

Bien sûr, la migration d’une base de données vers le cloud permet également d’économiser de l’argent en réduisant les coûts . Par conséquent, le personnel informatique est réduit et donc moins d’employés doivent être rémunérés. De plus, les prix du cloud diminuent de plus en plus, ce qui vous permet de profiter d’offres de plus en plus puissantes. En outre, les fournisseurs de services cloud proposent aux clients de ne payer que les ressources qu’ils consomment. C’est le modèle de pay-as-you-go.

Une migration dans le cloud peut éventuellement permettre de développer davantage de solutions SaaS (logiciel en tant que service). Ces services cloud facilitent l’accès aux informations sur Internet. La consolidation du stockage peut être un autre avantage de la migration vers le cloud. Par exemple, les bases de données provenant de différents départements d’une grande entreprise peuvent être combinées dans le cloud en un seul système de gestion BDD.

En termes d’exploitation et de conception structurelles, une base de données cloud est à tous égards similaire à une structure locale. La principale différence est l’endroit où elle réside. Une base de données locale est connectée à différents utilisateurs locaux de l’entreprise via un réseau local de type LAN . Pendant ce temps, une base de données cloud réside sur les serveurs d’un fournisseur de cloud ou de DBaaS. Il est uniquement accessible via Internet.

Dans les deux cas, la base de données est accessible via des requêtes directes ou des appels API, et la base de données répond de la même manière. Toutefois, le temps de réponse peut varier . Une infrastructure sur site est logiquement un peu plus rapide qu’une infrastructure installée dans le cloud car chaque interaction basée sur le cloud doit être transférée sur Internet. Cependant, la différence est faible.

SGBD (Database Management System) ou SGBD et SGBDR : le logiciel qui permet d’accéder aux bases de données

Pour accéder aux bases de données, un SGBD ( base de données) est utilisé, c’est-à-dire le SGBD ou le SGBDR . Un SGBD est un système de gestion de bases de données. Il vous permet de définir, de manipuler, de récupérer et de gérer les données stockées dans le BDD. Le SGBD extrait les informations du BDD à la demande de l’utilisateur, en fonction des requêtes effectuées. Pour exécuter une requête, l’utilisateur peut saisir un mot-clé ou exécuter une commande de tri.

La puissance d’un SGBD réside dans sa capacité à définir de nouvelles relations de relations de base fournies par les tables pour répondre aux requêtes. En règle générale, l’utilisateur saisit une série de caractères et l’ordinateur recherche les chaînes correspondantes pour fournir à l’utilisateur le matériel source dans lequel ces caractères apparaissent. Par exemple, un utilisateur peut rechercher tous les enregistrements contenant un champ lié à une personne portant le nom de famille Dupont.

L’histoire du SGBD

Le terme Database est de plus en plus utilisé comme abréviation pour Database Management System. Il existe de nombreux SGBD différents. Certains sont de petits systèmes qui peuvent être lancés sur un ordinateur personnel, d’autres sont d’énormes systèmes nécessitant un ordinateur central.

Le SGBD a été inventé dans les années 1960 pour prendre en charge les bases de données hiérarchiques. Les premiers systèmes étaient organisés séquentiellement (alphabétiquement, numériquement ou chronologiquement). Ce n’est qu’après l’introduction de périphériques de stockage à accès direct pour pouvoir accéder aux données de manière aléatoire via des index. Parmi les SGBD les plus connus figurent le système IBM Information Management System et le CA Integrated Database Management System.

Un SGBDR est un système de gestion de bases de données relationnelles. Ce type de logiciel a été développé dans les années 1970 . basé sur le modèle relationnel. Aujourd’hui encore, il reste le moyen le plus populaire de gérer un SDB. Les SGBDR les plus connus sont Microsoft SQL Server, Oracle Database, IBM DB2 et MySQL.

Qu’est-ce que SQL ou Structured Query Langage ?

SQL (Structured Query Language) est un langage de programmation normalisé utilisé pour gérer les bases de données relationnelles et effectuer différentes opérations sur les données qu’elles contiennent. Ce langage a été créé dans les années 1970 et continue d’être utilisé régulièrement par les administrateurs de bases de données. Les développeurs qui écrivent des scripts d’intégration de données et des analystes de données l’utilisent également pour effectuer des requêtes analytiques.

Une norme SQL officielle a été adoptée par l’American National Standards Institute (ANSI) en 1986. En 1987, l’ISO (Organisation internationale de normalisation) l’a adopté à tour de rôle. Ce modèle a été mis à jour plus de six fois depuis lors. La dernière version est SQL:2011 .

L’utilisation de SQL permet de modifier les structures de tables et les index de la base de données. L’utilisateur peut ajouter, mettre à jour et supprimer des lignes de données et récupérer des sous-ensembles d’informations. Ces informations peuvent être utilisées pour des applications de traitement ou d’analyse de transactions. Une requête SQL prend la forme d’une commande écrite . Les commandes les plus couramment utilisées sont de sélectionner, d’ajouter, d’insérer, de mettre à jour, de supprimer, de créer, d’altérer et de tronquer.

Les commandes SQL et les différents outils

Les commandes SQL sont divisées en plusieurs types différents . Le vocabulaire DML (Data Manipulation Language) est utilisé pour récupérer et manipuler des données. Le langage DDL (Data Definition Language) est utilisé pour définir et modifier les structures de base de données. Le contrôle des transactions vous permet de gérer les transactions pour vous assurer qu’elles sont terminées ou annulées en cas de problème ou d’erreur. Enfin, les instructions de sécurité sont utilisées pour contrôler l’accès aux bases de données et créer un système d’autorisations pour différents utilisateurs.

Les entreprises utilisent des systèmes RDBS ou de gestion de bases de données développés autour du SQL propriétaire ou open source. Les plus connus sont Microsoft SQL Server, Oracle Database, IBM DB2, SAP HANA, SAP Adaptive Server, Oracle MySQL et PostgreSQL. Malgré la normalisation SQL, la plupart des vendeurs utilisent des extensions propriétaires pour la programmation des processus et d’autres fonctions. Par exemple, Microsoft propose un ensemble d’extensions Transact-SQL (T-SQL) et Oracle a sa version étendue (PL/SQL). En fait, les variantes des différents vendeurs ne sont pas compatibles entre elles.

Depuis Récemment, les moteurs des requêtes SQL-on-Hadoop sont utilisés pour les architectures Big Data développées autour des systèmes Hadoop. Ces mécanismes vous permettent de tirer parti du Big Data sans avoir à utiliser un langage plus complexe. On peut citer l’environnement de programmation MapReduce pour le développement d’applications de traitement par lots. Au total, il existe plus d’une douzaine d’outils SQL-on-Hadoop.

Proposés par différents fournisseurs de distribution Hadoop et d’autres fournisseurs. Notez que le moteur de traitement Apache Spark intègre son propre module Spark SQL qui prend en charge la programmation SQL.

Qu’est-ce qu’un administrateur de base de données ?

Un administrateur de base de données ou un administrateur de base de données est la personne responsable de la maintenance de cet environnement . La conception, la mise en œuvre, la maintenance du système et la mise en œuvre de règles. Il devrait également former les employés de l’entreprise à la gestion et à l’utilisation de la FDS.

En règle générale, un DBA possède une formation dans le domaine de l’informatique et une expérience professionnelle avec des bases de données spécifiques ou multiples. Il doit également posséder de l’expérience avec les principaux produits de gestion de bases de données, tels que SQL, SAP ou Oracle.

Quelles sont les meilleures bases de données maintenant ?

Le choix d’une bonne base de données est très important pour votre entreprise. Il doit être facile à utiliser, sûr, avec un bon suivi du développement peut augmenter la productivité. Par conséquent, il est essentiel d’étudier attentivement les avantages et les inconvénients de chacun d’entre eux . La base de données choisie doit s’adapter à l’écosystème de votre entreprise.

Plusieurs questions importantes doivent être fait : combien vous aurez besoin de gérer, quel temps de réaction attendez-vous de vos clients, combien de clients vous avez, comment il s’adaptera si votre nombre de clients et de transactions augmente, comment allez-vous le surveiller pour éviter les temps d’arrêt, vous avez besoin d’une base de données relationnelle ou NoSQL, et comment cela se comportera-t-il dans le éventualité d’un échec ou d’un problème ?

Actuellement, le marché est dominé par DB2, SQL Server, Oracle et IBM . Sous Windows, SQL Server est normalement le BDD préféré, tandis qu’Oracle et DB2 sont les plus populaires dans les écosystèmes Mainframe/Unix ou Linux. Pour vous aider ce qui vous convient le mieux, voici notre sélection des meilleures données.

Microsoft SQL Server, la base de données Windows

Développé par Microsoft SQL Server, il est exclusivement compatible avec Windows . Cette base de données est simple à maître, et beaucoup de gens y sont formés. L’intégration à Microsoft Azure a augmenté la flexibilité et les performances. De plus, le cloud vous permet désormais de gérer les informations provenant d’autres serveurs, ce qui les rend plus utiles.

Oracle, la base de données la plus populaire sur Linux/Unix

La base de données Oracle peut s’exécuter sur presque tous les systèmes. Elle est très populaire, et beaucoup de gens sont formés pour la maîtriser . En outre, il offre de nombreux outils destinés à la surveillance et à l’administration.

IBM DB2, la base de données mainframe la plus populaire

Après Oracle, IBM DB2 est le deuxième plus utilisé dans les écosystèmes Unix/Linux. Pour les mainframe, c’est le choix le plus populaire . Encore une fois, de nombreuses personnes sont formées à l’utiliser, même si elles ont moins d’abonnés qu’Oracle.

Teradata, la meilleure base de données pour Big Data

Le Teradata est spécialement conçu pour le Big Data. En fait, ses capacités de stockage et d’analyse des données sont colossales. Pour une stratégie Big Data, il s’agit sans aucun doute de la meilleure option à votre disposition.

SAP Sybase, l’ancien leader du marché

Par le passé, cette base de données était très populaire et dominait largement le marché. Aujourd’hui, il n’est plus utilisé, mais il reste une solution très pertinente en termes d’évolutivité et de performances.

Informix, une base de données achetée par IBM

Comme SAP Sybase, Informix a perdu son excellent à la fin des années 90. Après une série de mauvaises décisions de gestion, IBM l’a finalement acquis.

Il n’existe plus sous sa forme originale. Cependant, ses bases continuent d’être utilisées par certains outils et applications IBM .

MySQL : la meilleure base de données relationnelle Open Source

Dans la catégorie spécifique des bases de données relationnelles open source, il existe trois références principales : MySQL, MariaDB et PostgreSQL . Ces trois systèmes de gestion ont plusieurs points communs : une communauté de support très active, un open source qui permet aux utilisateurs de les modifier comme ils veulent répondre à leurs besoins, et une communauté gratuite (pour les développeurs).

MySQL est un système de gestion de bases de données relationnelles (SGBDR) basé sur SQL (Structured Query Language). Ce SGBDR est compatible avec toutes les plateformes : Linux, UNIX et Windows . Il peut être utilisé avec de nombreuses applications, mais la plupart du temps, il est associé à des applications Web.

C’est à l’origine la société suédoise MySQL AB qui a créé MySQL. Cependant, en 2008, Sun Microsystems l’a acheté avant d’être acheté par Oracle en 2010. Les développeurs peuvent toujours utiliser MySQL sous licence GPL, mais les entreprises doivent acheter une licence commerciale auprès d’Oracle.

MySQL est également un composant du progiciel d’entreprise LAMP, une plateforme de développement Web qui exploite Linux comme système d’exploitation, Apache en tant que serveur Web, MySQL en tant que SGBDR et PHP comme langage de script orienté objet.

PHP est en fait le langage le plus populaire pour le développement Web. Il s’agit d’un langage libre, open source, côté serveur, ce qui signifie que le code s’exécute sur le serveur. LE la combinaison entre PHP et MySQL vous permet de créer n’importe quel type de site Web, à partir du simple formulaire de contact ou du portail d’entreprise.

PHP permet également de connecter un script Web à une base de données MySQL . Il s’agit d’une étape essentielle, essentielle pour pouvoir mener des consultations.

Logiciel de base de données gratuit

Il existe différents logiciels de gestion gratuits. Certains sont simplement des doublons gratuits du célèbre Excel (Open Office Base) de Microsoft, d’autres sont plus complexes à utiliser et assument le rôle de SGBD. C’est le cas de SQLite, un moteur de base de données, MariaDB, MySQL, MaxDB, Ingres ou PostgreSQL.

Quelles sont les meilleures bases de données NoSQL ?

Les bases de données NoSQL incluent de nombreuses sous-catégories. Chacune de ces catégories se distingue par des caractéristiques spécifiques. Voici le quatre principaux groupes de bases de données NoSQL et les meilleurs dans chacune de ces catégories.

Bases de données NoSQL à valeur clé

Ces bases de données sont idéales pour accéder aux données via une clé . La spécificité est qu’il peut être stocké sans définir de schéma spécifique. Ces bases de données sont très efficaces pour la lecture et l’écriture, et sont conçues pour s’adapter massivement et fournir un temps de réaction extrêmement rapide.

Les éléments sont généralement stockés dans des structures complexes, telles que BLOB. Les références de cette catégorie de bases de données sont Redis, Riak, Oracle NoSQL et Microsoft Azure Table Storage . Radish est gratuit et open source, Riak est entièrement dédié à la valeur fondamentale et idéale pour le stockage de documents et les capacités de recherche.

Bases de données orientées document NoSQL

Cette catégorie de bases de données est basée sur différents formats (JSON, XML) et permet de modifier le schéma sans avoir à arrêter la base de données. Les développeurs peuvent télécharger des documents indexés et y accéder via le moteur de stockage de base de données. La flexibilité de ces bases de données les rend très polyvalentes.

Parmi les meilleures bases de données orientées documents NoSQL figurent Mongo DB et Couchbase Serve r. Mongo DB est l’une des bases de données les plus populaires à l’heure actuelle, toutes catégories combinées. Il prend en charge les données structurées et non structurées, et ses performances et son évolutivité sont excellentes. De nombreuses personnes sont formées pour le maîtriser.

Couchbase Server est une base de données open source sous licence Apache. Votre Le principal avantage est la console de gestion hautement intuitive qui permet d’accéder facilement à de grandes quantités de données. D’autre part, il ne garantit pas 100 % des données.

Parmi les meilleures bases de données NoSQL orientées documents, mentionnons Mark Logic Server . Son intégrité des données et sa compatibilité XML, JSON et RDF en font une référence. Mark Logic Server prend en charge Windows, Solaris, Red Hat, Suse, CentOS, Amazon Linux et Mac OS. Enfin, nous pouvons nommer Elastic Sarche, RavendDB, Apache Jena et Pivotal GemFire.

Bases de données NoSQL orientées colonnes

Les bases de données NoSQL orientées colonnes représentent la valeur des données sous forme de colonne , ce qui permet à l’utilisateur de mapper des clés et des valeurs et de les regrouper dans des structures. Ces bases de données sont principalement utilisées dans des environnements où il est nécessaire de accéder à de nombreuses colonnes avec beaucoup de lignes. Ils sont particulièrement utiles pour le traitement et l’analyse d’événements, la gestion de contenu et l’analyse des données.

Parmi les meilleures bases de données orientées colonnes NoSQL figurent Apache Cassandra, un mécanisme créé par Facebook et maintenant distribué gratuitement. Cassandra est recommandée pour les bases de données contenant de grandes quantités de données.

Une version d’entreprise appelée Datastax Enterprise est également disponible. Cassandra est compatible avec ASCII, Bigint, BLOB, booléen, compteur, décimal, double, float, int, texte, horodatage, UUID, VARCHAR et Variant. L’autre référence dans cette catégorie est Apache Hbase, conçue pour prendre en charge plusieurs accès en lecture et en écriture en temps réel à de grandes quantités de données.

Les bases des données basées sur les graphiques NoSQL

bases de données orientées graphique NoSQL se concentrent sur les propriétés et les relations Le Les qui les rapprochent. Ils utilisent la théorie des graphes pour connecter des bases de données. Chaque élément est connecté à l’élément adjacent. Ces bases de données sont recommandées si vos données sont interrelationnelles, telles que sur les réseaux sociaux, la détection de fraude ou les mises à jour en temps réel.

Les références de cette catégorie sont Neo4J et Infinite graph . Neo4j prend en charge l’intégration des données, offre une haute disponibilité et une évolutivité en cluster. Votre panneau d’administration est également très bon. Infinite Graph est une base de données uniquement sous licence compatible avec macOS, Linux et Windows.

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