6 moteurs de base de données à prendre en compte pour votre prochain projet

Il n'y a pas de solution unique en ce qui concerne 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 inconvénients, et prenez une décision éclairée sur ceux à utiliser pour votre projet.

1. mySQL

Acquis 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, combiné avec sa vaste gamme de fonctionnalités, mySQL est un excellent choix pour la grande majorité des PME opérations.

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 contribue à assurer l'intégrité structurelle grâce à l'utilisation de contraintes de clé étrangère et à la mise en cascade, mais il aide également le moteur de base de données à optimiser les requêtes pour une vitesse et une efficacité optimales.

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

Utilisation de la norme de l'industrie Langage SQL, la communication avec les bases de données mySQL ressemble un peu à l'écriture de phrases anglaises simples, 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.

Aide-mémoire sur les commandes SQL essentielles pour les débutants

Vous voulez en savoir plus sur SQL? Maîtriser les différentes commandes de requête SQL est un excellent moyen d'aller de l'avant.

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 au-delà.

Vérifiez Édition communautaire mySQL site pour plus de lecture et d'informations.

2. MongoDB

Premier moteur de base de données NoSQL au monde, MongoDB a commencé son aventure open source en 2009 et a commencé à voir sa popularité grandir à partir de 2012. La flexibilité offerte par sa structure sans schéma et l'utilisation d'objets JSON en tant qu'enregistrements ont été accueillies positivement par les communautés de développeurs sur 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 à respecter, vous pouvez stocker toutes les données souhaitées dans des documents sans avoir à vous soucier de contraintes structurelles imposées par les bases de données relationnelles, apportant des bénéfices au développement AGILE méthodologies.

Tous les documents sont stockés sous 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 un support complet pour l'indexation, la réplication, le partitionnement, 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 au sein du logiciel, cela peut entraîner des bogues supplémentaires et inutiles, ainsi que des frustrations de la part 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 des données arbitraires dans des enregistrements tels que des biographies, des chronologies historiques, des dossiers éducatifs et d'autres données similaires ensembles.

Pour en savoir plus, rendez-vous sur le Page d'accueil de MongoDB.

3. SQLite

Base de données très légère et portable, au lieu du modèle client-serveur d'autres moteurs de base de données, SQLite est un excellent choix pour la gestion des données localisées. Cela comprend tous les appareils intégrés, les téléphones mobiles, les Internet des objetset toute autre situation dans laquelle vous devez uniquement gérer les données locales pour le périphérique / 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 facilement passer au travail sur un projet SQLite. Les bases de données SQLite peuvent être instantanément créées, déposées et transférées à la volée, ce qui permet une grande flexibilité.

Bien qu'il ne soit pas adapté aux systèmes de base de données plus volumineux, SQLite est un candidat de premier ordre pour lequel 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 le Page d'accueil de SQLite.

4. PostgreSQL

Un autre moteur de base de données relationnelle populaire similaire à mySQL, et avec une forte suite parmi 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, c'est-à-dire avec des schémas structurés qui se composent de tables et de colonnes, il prend également en charge nativement diverses fonctionnalités NoSQL, y compris le stockage de JSON / XML objets. 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.

Il y a plusieurs aspects de PostgreSQL qui le différencient de mySQL, l'un des principaux étant sa puissance Langage de script PL / SQL qui offre une grande quantité de contrôle et de flexibilité lors de l'écriture des déclencheurs et du stockage procédures. Plus divers autres tels que la possibilité de créer des index fonctionnels, mais rien dans lequel nous devons nous pencher pour des raisons de brièveté.

En bref, si vous recherchez davantage un moteur de base de données de niveau entreprise, 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.

5. Recherche élastique

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, se chiffrant même en 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 des fonctionnalités, y compris la possibilité de collecter des données entrantes à partir de plusieurs flux simultanément, fournir des visualisations de données des données indexées, une évaluation automatisée de la pertinence des documents, du texte intégral recherche, et plus encore. Surtout, il est incroyablement 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 vérifier Recherche élastique page d'accueil.

6. redis / memcached

Bien que n'étant pas des moteurs de base de données en soi, ceux-ci méritent néanmoins d'être mentionnés sur cette liste. Redis et Memcached sont des magasins de données en mémoire, ce qui signifie que toute la base de données est stockée dans mémoire rendant le stockage et la récupération des données extrêmement rapides, même jusqu'à 10 millions de requêtes par deuxième.

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 n'est principalement utilisé que pour un cache, alors que redis a prise en charge de huit types de données différents vous offrant 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 plus de lecture, veuillez consulter le redis et memcached Page d'accueil.

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, en particulier en ce qui concerne les moteurs de base de données largement utilisés et testés par le temps, il n'y a pas de bon ou de mauvais. Tout dépend des exigences de votre projet.

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