5 conseils pour convertir un RDBMS en une base de données NoSQL

Il n'y a pas de réponse unique à cette question, car la meilleure façon de convertir un SGBDR en une base de données NoSQL dépend des besoins spécifiques de l'application. Cependant, il existe quelques conseils généraux qui peuvent être suivis pour assurer une transition en douceur : 1. Identifiez les structures de données clés qui doivent être prises en charge par la nouvelle base de données. 2. Choisissez une base de données NoSQL la mieux adaptée pour prendre en charge ces structures de données. 3. Concevez le nouveau schéma de base de données autour de la base de données NoSQL choisie. 4. Mettez en œuvre le processus de conversion, en vous assurant que toutes les données sont migrées correctement et en toute sécurité. 5. Testez minutieusement la nouvelle base de données pour vous assurer qu'elle répond à toutes les exigences de l'application.

L' architecture RDBMS utilise des schémas prédéfinis en plus d'une structure basée sur des tables. Les fichiers intégrés aux documents, plutôt que les jointures, sont utilisés dans NoSQL, ce qui donne des documents riches. Lors du passage à un système NoSQL, vous remarquerez des différences de terminologie. Depuis l'introduction des systèmes NoSQL tels que MongoDB, le paysage des données a fondamentalement changé. Lors de la migration de RDBMS vers NoSQL, de nombreuses considérations doivent être prises en compte. Ce sont deux des facteurs les plus importants qui peuvent conduire à des économies de coûts et à la flexibilité. En travaillant avec des experts en bases de données open source, vous pourrez faciliter la migration. Lorsque vous passez de SQL à NoSQL, la clé primaire de la table relationnelle devient la clé de partition de la table NoSQL.

Lorsque plusieurs tables sont requises pour extraire des objets métier, elles doivent être combinées en une seule table NoSQL. Cela peut être le cas dans certains cas.

Malgré cela, il est important de reconnaître que NoSQL est un outil complémentaire au SGBDR ; ce n'est pas un remplacement pour cela. Il aide à « combler » les lacunes laissées par les bases de données relationnelles lorsqu'elles traitent de grands ensembles de données. Les bases de données SQL sont principalement appelées bases de données relationnelles (RDBMS), tandis que les bases de données NoSQL sont principalement appelées bases de données non relationnelles ou distribuées.

Les bases de données SQL sont des structures de données utilisées pour définir, manipuler et analyser le langage de requête structuré (SQL). Si vous avez des transactions multi-lignes et des jointures complexes, RDBMS devrait figurer sur votre liste d'options.

Une base de données NoSQL, par exemple, peut être l'équivalent de lignes jointes à plusieurs tables dans MongoDB, ce qui implique que la cohérence est maintenue dans tout l'objet. Le légendaire système de gestion de bases de données relationnelles (RDBMS), qui a servi les centres de données d'entreprise pendant plus de 30 ans, détient la majorité des données mondiales.

Comment migrer une base de données relationnelle vers une base de données Nosql ?

La migration d'une base de données relationnelle vers une base de données NoSQL implique généralement l'exportation des données de la base de données relationnelle dans un format pouvant être importé dans la base de données NoSQL. Cela peut être un processus fastidieux et chronophage, selon la taille et la complexité de la base de données relationnelle. Il existe un certain nombre d'outils et de services qui peuvent vous aider dans ce processus. Une fois les données dans la base de données NoSQL, les modèles de données et le langage de requête seront différents, il sera donc nécessaire d'apprendre à travailler avec la base de données NoSQL.

Cela ne peut pas continuer indéfiniment. Le SGBDR ne peut plus suivre le rythme de création et de consommation des données en raison du volume et de la variété des données générées. Les bases de données NoSQL sont nécessaires dans le nouveau monde du Big Data. La meilleure façon de passer d'un SGBDR hérité à une base de données NoSQL moderne est d'apprendre à le faire. La transition du relationnel au NoSQL nécessite une planification minutieuse. Il existe une différence significative de syntaxe entre NoSQL Land et SQL, et les nouveaux utilisateurs peuvent avoir des difficultés à la comprendre. Cela ne devrait pas empêcher les développeurs de développer une application NoSQL.

Foursquare, qui compte plus de 25 millions d'utilisateurs et 2,5 milliards de check-ins, est une opération sérieuse. NoSQL vous permet d'itérer sur votre modèle de données selon vos besoins, ce qui en est l'un des meilleurs aspects. Après quelques mois d'apprentissage, de nombreux nouveaux utilisateurs migrent vers un nouveau monde de bases de données. Foursquare et Art.sy, deux entreprises qui ont migré des bases de données relationnelles vers les bases de données NoSQL, illustrent cette tendance. Les migrations de données de RDBMS vers des magasins clé-valeur comme Riak ou vers MongoDB diffèrent des migrations de données vers des colonnes de données dans des bases de données en colonnes comme Cassandra. Une bonne entreprise commencera par Nosql comme moyen d'atteindre l'échelle dès le départ. Les bases de données SQL et NoSQL sont deux des types de bases de données les plus courants implémentés dans les applications cloud natives.

Une base de données relationnelle peut-elle être Nosql ?

Une base de données NoSQL est une base de données non relationnelle qui permet le développement de structures différentes des bases de données SQL (plutôt que des lignes et des colonnes) et offre une plus grande flexibilité en matière de sélection de format.

Ils ne sont pas construits de la même manière, ne contiennent pas la même quantité d'informations ou ne nécessitent pas le même niveau d'accès. Les bases de données No-SQL stockent généralement des données non structurées ou semi-structurées dans des paires clé-valeur ou des documents. Les banques de données NoSQL sont préférées aux banques de données traditionnelles car elles nécessitent des temps de réponse inférieurs à la seconde pour les services volumineux. Si vous souhaitez interroger un système cohérent pour un élément actuellement mis à jour, attendez la réponse jusqu'à ce que toutes les répliques soient mises à jour avec succès. Il est vrai que chaque nœud répondra immédiatement, même si la réponse n'est pas la plus récente. Si un nœud de réplication tombe en panne, la tolérance de partition garantit que le système sera opérationnel. La base de données en tant que service (DBaaS) est un service de données cloud natif préféré par les applications cloud natives.

Un service comme celui-ci offre une sécurité, une évolutivité et une surveillance intégrées. Chaque service peut être hébergé sur une machine virtuelle Azure qui peut être configurée avec la base de données souhaitée. Un microservice cloud natif peut atteindre le même niveau de performances qu'un microservice traditionnel en utilisant une base de données relationnelle ou NoSQL. L'un des services disponibles sur Azure est la gestion des bases de données relationnelles (DBaaS). La capacité juste-à-temps et un modèle de paiement à l'utilisation sont les principaux moyens de les utiliser. SQL Server, qui comprend plusieurs alternatives open source, est la base de données phare de Microsoft. La quantité de cœurs de traitement, de mémoire et de stockage requis pour provisionner une base de données Azure peut être spécifiée en minutes.

Microsoft continue de faire d'Azure une plate-forme ouverte en proposant des versions gérées de bases de données open source populaires. Le niveau de calcul sans serveur met automatiquement les bases de données en pause pendant les périodes d'inactivité afin que seuls les frais de stockage soient facturés pendant cette période. Lorsqu'Oracle a acheté Sun Microsystems, il a créé un fork de MySQL appelé MariaDB en tant que version gérée. Azure Database pour MariaDB est une base de données relationnelle entièrement gérée qui peut être utilisée dans le cloud Azure. Le service est construit au-dessus du moteur de serveur MariaDB Community Edition. Il peut gérer des charges de travail critiques avec des performances prévisibles et une mise à l'échelle dynamique, tout en étant également capable de gérer des performances prévisibles. À l'aide de l'outil d'interface de ligne de commande ou d'Azure Data Migration Service, les bases de données PostgreSQL peuvent être transférées vers le service.

Il est pris en charge au niveau global dans CosmosDB par le clustering actif/actif, qui vous permet de configurer n'importe laquelle de vos régions de base de données pour prendre en charge les écritures et les lectures. Au niveau global, CosmosDB peut prendre en charge le clustering actif et actif, ce qui vous permet de configurer n'importe laquelle de vos régions de base de données pour prendre en charge à la fois l'écriture et la lecture. En utilisant une quantité minimale de code ou de modification de données, les équipes de développement peuvent migrer les bases de données Mongo, Gremlin ou Cassandra existantes vers CosmosDB. Le stockage Azure Table peut être facilement migré vers Cosmos DB Table, ce qui permet d'utiliser le stockage Azure Table pour les services qui utilisent le stockage Azure Table. La figure 5-13 illustre les cinq modèles de cohérence bien définis d'Azure Cosmos DB. Vous pouvez prendre des décisions basées sur le fait qu'il existe des compromis granulaires pour la cohérence, la disponibilité et les performances. Le tableau ci-dessous montre les niveaux de cohérence pour chaque pays.

Jeremy Likness, responsable de programme Microsoft pour Windows, explique les cinq modèles en détail. La technologie NewSQL est une technologie de base de données émergente qui utilise une évolutivité distribuée en plus des garanties ACID d'une base de données relationnelle. Dans les environnements cloud éphémères, où les machines virtuelles peuvent être redémarrées ou replanifiées à tout moment, la base de données NewSQL est conçue pour prospérer. Il existe actuellement plus de 100 projets open source disponibles sur le site Web de la Cloud Native Computing Foundation. En utilisant une construction Services, un client peut créer une entrée DNS unique qui adresse un groupe de processus de base de données NewSQL identiques. Une instance de base de données peut être découplée de l'adresse d'un service auquel elle est liée pour évoluer sans interférer avec l'instance d'application actuelle. Toute demande formulée à tout moment sera traitée de la même manière.

NoSQL est un excellent choix pour les opérations à grande vitesse et l'accès aux données à faible latence, en particulier si vous avez besoin d'un accès aux données à grande vitesse et à faible latence.
Une base de données NoSQL devient de plus en plus populaire pour diverses raisons. Ils fonctionnent bien, sont fiables et peuvent gérer une grande quantité de données. NoSQL peut également être utile dans les projets qui nécessitent des opérations à grande vitesse ainsi qu'un accès aux données à faible latence. Si vous avez besoin d'une base de données capable de gérer une grande quantité de données, fiable et rapide, les bases de données NoSQL sont une bonne option.

Les avantages d'utiliser une base de données non relationnelle

L'utilisation d'une base de données non relationnelle est avantageuse car elle est plus flexible. Par conséquent, vous n'aurez pas besoin d'adhérer à la structure traditionnelle et rigide d'une base de données relationnelle si vous l'utilisez pour stocker des données d'une manière adaptée à vos besoins. Cela peut être avantageux si vous souhaitez optimiser votre base de données à des fins spécifiques ou si vous souhaitez stocker des données de manière plus pratique. En raison du manque de structures de données relationnelles, les bases de données non relationnelles sont souvent plus efficaces. Les bases de données non relationnelles sont conçues pour stocker des données dans un format plus flexible, elles sont donc plus faciles d'accès que les bases de données traditionnelles . Enfin, les bases de données non relationnelles sont généralement plus fiables que les bases de données relationnelles. Parce qu'ils ne reposent pas sur la structure SQL traditionnelle d'une base de données relationnelle, il est possible que des erreurs se produisent.

Convertir nosql en mysql

Il n'y a pas de réponse unique à cette question, car la meilleure façon de convertir une base de données NoSQL en MySQL dépend des besoins spécifiques et de la structure des données à convertir. Cependant, voici quelques conseils sur la façon d'aborder cette conversion :
1. Exportation des données de la base de données NoSQL dans un format pouvant être importé dans MySQL.
2. Créer une nouvelle base de données MySQL et y importer les données.
3. Modification des données pour s'adapter à la structure d'une base de données MySQL.
4. Utiliser un outil ou un script pour automatiser le processus de conversion.

L'utilitaire MongoDB peut être utilisé pour migrer une base de données MySQL vers MongoDB. Le serveur MongoDB, une base de données de documents open source, stocke les données dans un format clé:valeur. Il s'agit d'un excellent système pour les applications Web qui dépendent fréquemment de grandes quantités de données en temps réel en raison de l'absence de schémas contenant des jointures et des relations. Ruby est le langage par défaut de l'utilitaire mongify, nous devons donc l'installer s'il n'est pas déjà installé. De plus, nous devons créer un fichier de configuration de base de données et un fichier de traduction. Dans ce fichier, vous trouverez toutes les informations et informations d'identification pour une base de données MongoDB. La sortie de cette commande pourrait être la suivante.

Dans la commande suivante, nous utiliserons ce qui suit : mongify process database.config translation.rb. Voici quelques exemples : Après avoir migré notre base de données MySQL nommée 'cloud' vers Mongodb, nous avons constaté qu'elle est plus fiable. Des détails sur notre base de données récemment migrée peuvent être trouvés sur la page. Le nom de la base de données, le nombre de tables (collections) et d'autres informations sont tous inclus dans le document.

Mysql : une excellente base de données pour SQL et Nosql

MySQL est un excellent magasin de documents NoSQL car il a d'excellentes performances en plus d'être une base de données relationnelle. En conséquence, MySQL peut être utilisé pour stocker des données de la même manière qu'un système de fichiers. Récupérez des données dans SQL, des schémas NoSQL, des tables, des lignes et des colonnes, des requêtes SQL et des transactions ACID à l'aide de schémas NoSQL, de tables, de lignes et de colonnes. SQL est la lingua franca des bases de données, et le langage de requête de Couchbase (N1QL) est bien connu pour le reconnaître. N1QL dispose de capacités SQL complètes dans sa base de données N1QL, y compris les JOIN, les index robustes, l'agrégation, les CTE et bien plus encore. Par conséquent, N1QL est un outil qui peut vous aider à convertir une requête SQL en un schéma NoSQL. Le système de base de données MySQL est largement utilisé à des fins très diverses. De plus, les systèmes NoSQL deviennent de plus en plus populaires en raison de leur capacité à répondre à des exigences de données spécifiques. Si vous recherchez un système de base de données pouvant être configuré de différentes manières, vous devriez envisager MySQL.

Convertisseur SQL en Nosql

Il existe de nombreuses raisons pour lesquelles quelqu'un pourrait vouloir convertir sa base de données SQL en une base de données NoSQL. Certaines raisons incluent:
– Les bases de données NoSQL sont souvent plus évolutives que les bases de données SQL. Cela signifie qu'ils peuvent gérer plus de données et plus d'utilisateurs sans ralentir.
– Les bases de données NoSQL peuvent être plus faciles à utiliser. En effet, ils ont souvent des modèles de données plus simples que les bases de données SQL.
– Les bases de données NoSQL sont souvent plus flexibles que les bases de données SQL. Cela signifie qu'ils peuvent être facilement modifiés pour répondre aux besoins de votre application.
Si vous envisagez de convertir votre base de données SQL en une base de données NoSQL, il y a quelques points à garder à l'esprit. Tout d'abord, vous devrez exporter toutes vos données depuis votre base de données SQL. Deuxièmement, vous devrez choisir une base de données NoSQL adaptée à vos besoins. Enfin, vous devrez migrer vos données vers la nouvelle base de données.

Il s'agit d'une tentative de SQL Server vers Silverlight pour convertir une base de données Microsoft SQL Server en une base de données Couchbase Server. Il est essentiel de garder à l'esprit que le déplacement entre deux bases de données est similaire à la traduction entre deux langues avant de commencer. Il est impossible de choisir un chemin; vous devez prendre des risques, faire des efforts et récolter les bénéfices. Une table dans Couchbase est une relation strictement forcée (d'où le terme « base de données relationnelle »), alors qu'une collection n'est pas mentionnée dans le contexte de la base de données. Le programme est capable de créer des étendues basées sur des schémas SQL Server ou de les ignorer, et tout dans le programme est écrit dans un ensemble par défaut. Dans chaque cas, une collection pour chaque table est générée à l'aide de l'utilitaire SqlServerToCouchbase. Les noms de table dans SQL Server sont plus longs que ceux de Couchbase Server.

La requête N1QL n'utilise pas de clés de document, ce qui signifie qu'elle peut bénéficier d'une variété d'index. Du coup, même s'il s'agit d'une conversion de niveau 5, cela devrait suffire pour démarrer. Avec l'édition N1QL Server de Couchbase Server, il existe un Index Advisor intégré qui recommandera des index pour toute requête souhaitée. Dans Couchbase Server, il n'y a pas d'option par défaut pour l'équivalent des analyses de table complètes (par exemple, l'utilitaire SqlServerToCourier peut être utilisé pour récupérer toutes les lignes de chaque table et les écrire dans des documents JSON dans les collections de chaque collection. La version bêta de Couchbase Server 7 est actuellement disponible pour téléchargement et test. À l'aide de l'utilitaire de conversion, vous pouvez effectuer une conversion Couchbase Server de votre base de données SQL Server. Les clients ne peuvent actuellement pas être convertis. Même s'il ne s'agit pas d'un problème SQL Server, une migration de base de données n'est pas différente .

Les avantages et les inconvénients de Sql et Nosql

Quels sont les avantages et les inconvénients de l'utilisation de bases de données SQL et NoSQL ?
SQL est un langage de base de données largement utilisé et il peut gérer des données transactionnelles telles que des commandes et des informations sur les clients. Une base de données NoSQL peut être mise à l'échelle horizontalement, permettant le stockage de plus de données sans pénalité. Malgré cela, comme ils ne prennent pas en charge les transactions, si les données doivent être mises à jour de manière atomique, elles doivent être stockées dans une base de données SQL.

Rdbms vs Nosql

Le système de gestion de données RDBMS utilise une variété de structures tabulaires. Les en-têtes de tableau contiennent les noms de colonne ainsi que les lignes contenant les valeurs correspondantes. Les données peuvent être stockées sous diverses formes, notamment structurées, semi-structurées et non structurées. Dans les SGBD normaux, les données ne sont pas stockées de la même manière que l'ACID.

De nombreuses personnes appellent NoSQL SQL, tandis que d'autres l'appellent base de données non relationnelle. Une base de données relationnelle est composée de tables avec des schémas prédéfinis. Les données des bases de données NoSQL n'ont pas de hiérarchie structurée, elles ne prennent pas en charge le clustering de données et elles ne prennent pas en charge la réplication. Le stockage des données est essentiel à leur mission car il nécessite un stockage rapide et flexible. La base de données NoSQL est spécialement conçue pour les magasins de données distribués à grande échelle qui nécessitent une grande quantité de stockage de données. Grâce à ces technologies, les applications qui nécessitent des expériences utilisateur hautement interactives peuvent collecter des téraoctets de données par jour. Ces bases de données sont utilisées par les applications pour collecter des données et peuvent les ingérer et les diffuser rapidement et de manière fiable.

Un système de gestion de base de données (SGBD) peut être classé en deux types : relationnel et non relationnel. RDBMS, qui signifie système de gestion de base de données relationnelle, est dérivé du modèle relationnel développé par EF Codd. La base de données NoSQL a été créée dans le but de stocker de grandes quantités de données.

Les bases de données NoSQL, contrairement à MySQL, sont plus flexibles et efficaces, mais elles ne disposent pas des fonctionnalités de création de rapports que l'on trouve généralement dans les bases de données SQL. Parce qu'une application doit être validée, le suivi de sa validité peut être difficile. Étant donné que les bases de données NoSQL ne sont pas aussi efficaces que les bases de données SQL en ce qui concerne le traitement des requêtes, elles peuvent souvent prendre beaucoup de temps pour traiter les données.

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Convertir une base de données relationnelle en Mongodb

Les bases de données relationnelles ne sont pas bien adaptées au stockage de documents, il est donc souvent nécessaire de convertir une base de données relationnelle en MongoDB. Cela peut être fait en utilisant un outil comme MongoMigrator.

MongoDB est une base de données NoSQL qui peut stocker de grands ensembles de données de différentes manières, y compris l'utilisation d'un schéma. De grandes quantités de données non structurées et semi-structurées peuvent être stockées et gérées à l'aide de bases de données NoSQL. En suivant les étapes de cet article, vous serez en mesure de comprendre les concepts relationnels de manière simple, d'une base de données relationnelle à MongoDB. MongoDB est une base de données NoSQL largement utilisée, qui prend en charge une variété de mécanismes de stockage de données flexibles et est efficace pour gérer de grands ensembles de données. Hevo Data est un pipeline de données sans code qui peut intégrer MongoDB et plus de 100 autres sources gratuites et payantes (y compris plus de 40 sources de données gratuites). Il vous permettra de sélectionner les données à charger directement dans un Data Warehouse ou une autre destination de votre choix. Si vous recherchez une solution de base de données NoSQL adaptable, évolutive et hautement réactive , passer d'une base de données relationnelle à une autre peut être un processus difficile.

Un modèle de données à base relationnelle peut sembler difficile à faire évoluer vers un modèle de document riche et dynamique basé sur les principes du SGBDR . Lors de la migration des données d'une base de données relationnelle vers MongoDB, vous pouvez rencontrer des problèmes. Cependant, avec les pilotes et outils MongoDB, le processus devient beaucoup plus facile. Dans cet article, nous verrons comment modéliser des relations ou des données relationnelles à l'aide de MongoDB. Ceci est accompli en utilisant Liaison de documents et Incorporation de documents. Avec cet article, vous découvrirez les bases de données relationnelles, MongoDB, et comment les différencier. Ensuite, il a suivi diverses étapes pour migrer d'une base de données relationnelle vers MongoDB. Vous devez consolider votre MongoDB et d'autres sources de données dans un entrepôt de données cloud ou une destination de votre choix si vous souhaitez obtenir une vue complète des performances de votre entreprise.

Comment transférer des données de Rdbms vers Mongodb ?

Une autre méthode de migration d'une base de données relationnelle vers MongoDB consiste à exécuter en parallèle le SGBDR existant avec la nouvelle base de données MongoDB afin de transférer progressivement les données de production entre les deux systèmes. Les enregistrements sont extraits du SGBDR et renvoyés à MongoDB une fois que l'application a terminé le schéma de document requis.

Exportation de données depuis Mongodb

L'outil MongoDB Atlas peut être utilisé pour exporter des données dans un format JSON (JavaScript Object Notation). Les bases de données MongoDB peuvent exécuter ce format dans un format direct car il est simple à lire et à analyser.

Comment convertir une base de données relationnelle en une base de données non relationnelle ?

La simple migration des données de la base de données relationnelle vers la base de données NoSQL est susceptible d'être accomplie en écrivant une collection d'instructions SELECT * FROM sur la base de données, puis en chargeant les données dans votre document NoSQL [ou clé/valeur, colonne ou graphique] en utilisant la langue de votre choix.

Pourquoi les bases de données non relationnelles sont meilleures que les bases de données relationnelles

De plus, SQL est utilisé pour interroger des données dans une base de données relationnelle, ce qui facilite l'obtention de données. Cependant, si vous avez besoin d'un traitement rapide des données, une base de données non relationnelle peut être une meilleure option. Une base de données non relationnelle est flexible et personnalisée grâce à la possibilité de créer vos propres schémas et outils de recherche.
Vous pourrez ainsi créer une base de données adaptée spécifiquement à vos besoins. Dans le cas des données clients, vous souhaiterez peut-être les stocker dans une base de données non relationnelle, ce qui est souvent difficile à faire dans une base de données relationnelle. Les bases de données non relationnelles offrent plus de sécurité car elles ne reposent pas sur des tables pour stocker les données.
En d'autres termes, si une table est compromise, toutes les données de cette table sont compromises. Le cas n'est pas le même avec une base de données relationnelle, qui utilise des tables pour stocker des données. Par conséquent, si une table est compromise, aucune donnée ne peut être compromise dans cette table. De plus, les bases de données non relationnelles offrent une meilleure protection des données car elles peuvent être chiffrées au repos. Les bases de données non relationnelles, conçues pour la gestion de données non structurées, sont plus faciles à utiliser. De ce fait, ils sont plus faciles à utiliser et plus intuitifs à utiliser.