what is hybrid database
Un guide complet de la base de données hybride avec la liste des meilleures bases de données hybrides du marché:
À Base de données hybride est un équilibré Base de données Système de gestion offrant un traitement de données haute performance dans la mémoire principale ainsi que d'énormes capacités de stockage du disque physique.
Ce didacticiel vous donnera une explication détaillée de la signification, des avantages, de l'architecture et de la mise en œuvre de la base de données hybride en termes simples. Une liste des bases de données hybrides les plus populaires utilisées dans le monde a également été incluse ici pour votre référence.
Ce que vous apprendrez:
- Qu'est-ce qu'une base de données hybride?
- Différence entre les bases de données relationnelles, les bases de données NoSQL et les bases de données hybrides
- En quoi les bases de données relationnelles et NoSQL sont-elles différentes d'une base de données hybride?
- Avantages de la base de données hybride
- Architecture de base de données hybride
- Comment fonctionnent les bases de données hybrides?
- Cas d'utilisation de bases de données hybrides
- Meilleures pratiques pour la mise en œuvre d'un système de base de données hybride
- Principales bases de données hybrides à surveiller
- Conclusion
Qu'est-ce qu'une base de données hybride?
Une base de données hybride offre les caractéristiques d'une base de données en mémoire et d'une base de données sur disque dans un seul moteur intégré. Par conséquent, les données peuvent être stockées et utilisées soit uniquement dans la mémoire principale uniquement, soit sur le disque, soit dans la combinaison des deux.
Le meilleur exemple de base de données hybride est Altibase .
La disposition unifiée des deux types de bases de données permet une flexibilité extraordinaire et des fonctionnalités puissantes. De plus, de nos jours, la définition des bases de données hybrides ne se limite pas seulement à ce sens du stockage de données, mais une base de données hybride d'aujourd'hui fait bien plus que cela.
Illustration d'une base de données hybride:
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Comme la plupart des organisations passent maintenant au cloud, les bases de données hybrides doivent donc être hybrides au sens architectural et combiner l'utilisation de clouds publics et privés. Parfois, une base de données hybride est également définie comme l'intégration de bases de données relationnelles et NoSQL.
Une bonne base de données hybride doit être entièrement distribuée et doit posséder une haute disponibilité, une fiabilité et une évolutivité élevées.
Différence entre les bases de données relationnelles, les bases de données NoSQL et les bases de données hybrides
Dans les bases de données relationnelles, les données existent sous la forme de relations (tables d'ensemble) et peuvent être récupérées par SQL ou d'autres commandes de langage structuré.
En revanche, une base de données NoSQL n'utilise pas de tables pour le stockage des données. Il stocke les données de différentes manières, y compris les magasins de valeurs clés, les magasins de documents, les graphiques, les méthodes de magasin d'objets, etc. Cela simplifie l'accès des systèmes complexes et distribués aux informations de la base de données.
Cependant, certaines bases de données NoSQL peuvent manquer de cohérence immédiate des données. Comme vous comprenez qu’une base de données hybride est une combinaison de bases de données relationnelles et NoSQL, il est important pour nous d’examiner en profondeur les différences entre les bases de données relationnelles et NoSQL.
Différencions-les sur les paramètres suivants:
# 1) Évolutivité et performances:
Les bases de données relationnelles ou SQL utilisent une évolutivité verticale.
Cela signifie que lorsque la quantité de données est augmentée, cela nécessite une extension de la capacité de stockage et de la puissance de traitement du nœud existant. Par exemple, la capacité du processeur, la RAM et le périphérique de stockage de scène (SSD) du serveur de base de données. Cette évolutivité verticale est très coûteuse en raison du coût matériel sous-jacent.
En revanche, les bases de données NoSQL utilisent une évolutivité horizontale, c'est-à-dire que lorsque la quantité de données augmente, le système est étendu en ajoutant des nœuds de mode pour le stockage des données et la puissance de calcul, Par exemple , ajout de serveurs à l'infrastructure de base de données NoSQL. C'est une solution moins chère par rapport à l'évolutivité verticale.
En règle générale, les bases de données NoSQL disposent également de fonctionnalités de partitionnement automatique qui distribuent les données sur différents serveurs afin d'augmenter les performances.
L'objectif principal des bases de données relationnelles est de respecter strictement les propriétés ACID (atomicité, cohérence, isolement et durabilité), qui est une sorte de tâche irréalisable pour les bases de données NoSQL. Par conséquent, l'intégrité et la fiabilité des bases de données relationnelles sont certainement plus que des bases de données NoSQL.
Pour les bases de données NoSQL, il est difficile de maintenir les propriétés ACID car elles utilisent la mise à l'échelle horizontale. Elles reposent sur les principes BASE (Basically Available, Soft state, Eventually consistent) et sont donc plus flexibles que les bases de données relationnelles.
# 2) Flexibilité:
Les bases de données SQL ont un schéma statique et prédéfini, tandis que les bases de données NoSQL ont un schéma dynamique qui n'a pas besoin d'être prédéfini. La modification du schéma dans les bases de données SQL est compliquée et sujette aux pannes, alors qu’il est facile d’adapter les modifications de la structure des données dans le cas des bases de données NoSQL.
C'est la raison pour laquelle les bases de données NoSQL sont préférées dans les environnements agiles et évolutifs. De plus, les bases de données SQL ne traitent que des données structurées, tandis que les bases de données NoSQL peuvent gérer des données structurées, non structurées et semi-structurées.
# 3) Langue de requête:
Les bases de données relationnelles utilisent SQL (Structured Query Language). SQL est un langage de requête puissant et peut gérer des requêtes complexes via une interface standardisée.
Au contraire, les bases de données NoSQL n'ont pas de langage standardisé pour interroger les données. Ils utilisent leur propre langage de requête fourni par le fournisseur respectif. Ils manquent généralement de traitement des requêtes complexes telles que les agrégations, les jointures, etc.
Ainsi, SQL est définitivement un avantage pour les bases de données relationnelles, alors que pour les bases de données NoSQL, il est nécessaire de développer un langage de requête standardisé.
# 4) Sécurité:
Les bases de données relationnelles sont très sécurisées par leur architecture. Mais, dans le cas des bases de données NoSQL, étant donné qu'elles fournissent la fonction de partitionnement et que les données sont distribuées, la gestion de la confidentialité, de la confidentialité et de la sécurité est un défi.
Dans les bases de données NoSQL, l'autorisation, l'authentification et l'audit doivent être effectués via des méthodes externes en fonction de la base de données NoSQL utilisée.
# 5) Gestion des données - Stockage et accès:
Les bases de données SQL stockent des données hautement normalisées et très propres. La redondance des données est évitée par la normalisation et le découpage des données en relations (tables logiques). Ainsi, l'utilisation du stockage se fait de manière raisonnable.
Au contraire, les bases de données NoSQL stockent les données dans des collections avec des relations logiques et impliquent un degré de normalisation inférieur. Par conséquent, ils contiennent une redondance des données. La réplication aide à améliorer la disponibilité des données dans les bases de données NoSQL et garantit également la perte de données.
Tout cela concernait les principales différences entre les bases de données SQL et NoSQL.
En quoi les bases de données relationnelles et NoSQL sont-elles différentes d'une base de données hybride?
Une base de données hybride est celle qui utilise à la fois les méthodes de base de données relationnelle et NoSQL dans une seule instance de base de données. Une base de données hybride bénéficie des avantages des bases de données relationnelles et NoSQL et élimine leurs limitations.
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Il peut y avoir des cas où les applications logicielles peuvent tirer encore plus d'avantages en employant différentes solutions au sein de l'application pour des tâches spécifiques.
Pour les applications qui nécessitent des transactions rapides et une réponse rapide, ou qui exécutent des requêtes complexes sur des données en temps réel, il est plus approprié de combiner diverses technologies de base de données pour des besoins de traitement particuliers.
La combinaison de la technologie de base de données relationnelle et NoSQL (c'est-à-dire une base de données hybride) génère un meilleur système avec une disponibilité, une évolutivité et des performances plus élevées.
Avantages de la base de données hybride
Une base de données hybride offre des avantages considérables par rapport aux bases de données en mémoire et sur disque. La base de données hybride consomme un disque physique pour stocker et récupérer des données, mais elle utilise quand même de la mémoire pour les données en cours d'utilisation pour améliorer les performances.
Comme une base de données hybride prend en charge les deux types de bases de données, l'un des avantages évidents d'une base de données hybride est sa flexibilité. En utilisant une base de données hybride, vous pouvez maintenir un équilibre entre performances, coût et persistance.
Pour bien comprendre les avantages d'une base de données hybride, explorons d'abord les avantages et les limites de la base de données en mémoire et de la base de données sur disque individuellement.
Une base de données en mémoire sera toujours considérablement plus rapide qu'une base de données sur disque. Comme les données existent directement dans la RAM, le temps de réponse est très rapide et la latence est extrêmement faible (échelle de la microseconde). Inversement, la limitation est que la RAM est très coûteuse qu'un disque dur traditionnel et qu'elle possède une très faible capacité de stockage.
D'autre part, les bases de données sur disque ont une capacité de stockage énorme et le stockage est assez bon marché. Cependant, les bases de données sur disque ont tendance à avoir des performances médiocres car l'opération d'E / S sur disque est très coûteuse et la conception de la base de données résidant sur le disque consomme souvent beaucoup de ressources CPU afin d'optimiser les modèles d'accès au disque.
C'est la raison pour laquelle une base de données hybride est si attrayante. Il conserve tous les avantages de la base de données en mémoire et de la base de données sur disque et élimine leurs inconvénients dans une solution unique. Vous pouvez utiliser des tables mémoire si vous avez besoin de hautes performances. Si vous avez besoin de beaucoup de stockage, vous pouvez utiliser des tables de disques.
Les avantages d'une base de données hybride comprennent:
- Performance: Le tri, le stockage et la récupération des données fréquemment consultées se font entièrement en mémoire plutôt qu'à partir du disque. Cela rend en effet la base de données hybride performante. En outre, les bases de données hybrides utilisent des optimiseurs pour choisir automatiquement le meilleur plan d’exécution sur la base des statistiques et des index disponibles afin d’améliorer les performances globales indépendamment de la localisation des données.
- Coût: Le disque dur est moins cher que la RAM. Ainsi, l'argent économisé peut être utilisé pour ajouter plus de mémoire afin d'augmenter les performances.
- Persistance: Comme les puces de RAM ne peuvent pas se rapprocher de la densité de stockage d'un disque de stockage physique, les disques durs sont toujours utilisés pour stocker les données nécessaires à une utilisation ultérieure. Cela garantit que les données ne sont pas perdues en cas de panne de courant.
- Souplesse: Les bases de données hybrides vous permettent d'exécuter en parallèle des charges de travail transactionnelles (OLTP) et analytiques (OLAP). C'est ce qu'on appelle HTAP (Hybrid Transactional and Analytical Processing). HTAP offre une meilleure flexibilité aux développeurs lors de la mise à jour du logiciel existant ou de la création de nouveaux logiciels. Cela rend les bases de données hybrides parfaitement adaptées aux applications en temps réel basées sur les données.
- Lignes et colonnes: La base de données hybride permet un stockage basé sur les lignes et sur les colonnes. Cela permet d'optimiser les requêtes transactionnelles et analytiques, ce qui accélère la recherche et la création de rapports. Un plan de stockage hybride dans une base de données unifiée donne une plate-forme hautement efficace, avec toutes les données stockées d'une manière qui optimise pour la tâche à accomplir.
- Déploiement: La base de données hybride permet à la fois les déploiements basés sur le cloud et les déploiements sur site. Le déploiement basé sur le cloud supprime la nécessité d'une gestion continue de la base de données et de la technologie par les ressources informatiques internes. En attendant, le déploiement sur site offre un meilleur contrôle en cas de besoin. Cela aide en effet les entreprises à utiliser leurs ressources et leur personnel de manière plus efficace.
Architecture de base de données hybride
Nous comprendrons l'architecture de la base de données hybride à travers l'exemple d'un système de base de données hybride conçu pour le stockage et la gestion du big data.
Considérons un système hybride composé de base de données MySQL (relationnelle) et MongoDB (NoSQL). Les données sont classées dans une catégorie structurée et non structurée.
Les données structurées sont envoyées à MongoDB, tandis que la sélection de la base de données pour les données non structurées dépend du mode dans lequel l'application est exécutée. En mode hybride, les données sont envoyées à MongoDB et en mode SQL, les données sont envoyées à la base de données MySQL.
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Comme vous pouvez le voir dans le diagramme architectural ci-dessus, le système est composé de deux composants principaux, à savoir le composant SQL et le composant MongoDB.
# 1) Composant SQL: Ce composant dispose d'un moteur de stockage qui gère le stockage des données dans MySQL DB. Le moteur de stockage est composé d'un fichier journal transactionnel et de groupes de fichiers de données qui peuvent être divisés en fichiers de données, tables, index, étendue et page.
Le fichier journal des transactions est utilisé pour atteindre l'intégrité des données et la récupération des données. Le début et la fin de chaque opération et toutes les modifications effectuées sont enregistrés dans le fichier journal des transactions.
# 2) Composant MongoDB: Ce composant est chargé d'assurer la redondance et la cohérence. Il utilise la réplication pour le même. L'afflux de données provenant de divers emplacements et de divers formats est divisé et également diffusé vers un groupe de terminaux extensibles non statiques appelés fragments.
Les métadonnées sont enregistrées dans les serveurs de configuration. Pour assurer la redondance, chacun des serveurs possède une réplique de toutes les métadonnées. En cas de requête client, il démarre l'un des processus de routage pour examiner les serveurs de configuration pour voir la position de la requête.
Vue d'ensemble de l'interface hybride DB.
Ce système intègre les saveurs des deux bases de données (relationnelles et non relationnelles) en une seule instance. Il peut être utilisé pour la gestion et le stockage de Big Data, en éliminant les faiblesses des deux bases de données.
Comment fonctionnent les bases de données hybrides?
Pour les systèmes à ressources limitées et hautes performances, une base de données hybride est produite par la fusion de deux systèmes, à savoir une base de données en mémoire et une base de données sur disque. Il permet au développeur de rejoindre les deux modèles de base de données, c'est-à-dire en mémoire et sur disque dans une seule instance de base de données.
Pour désigner un ensemble de données comme transitoire (géré en mémoire), tout en sélectionnant le stockage sur disque pour le reste des types d'enregistrement, il faut une simple déclaration de schéma de base de données. La base de données qui en résulte préserve les puissances en mémoire (vitesse, faible encombrement de la base de données, API native intuitive, etc.), tout en contrôlant éventuellement les économies de coûts et la stabilité intégrée d'une base de données sur disque.
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Le fonctionnement sous-jacent des bases de données hybrides est basé sur la fonctionnalité HTAP (Hybrid Transactional and Analytical Processing). Pour le stockage de données, les deux types de supports, c'est-à-dire en mémoire et sur disque, sont disponibles dans une seule application. Cela permet aux clients de gérer les compromis entre la latence, le coût et les options de conservation du stockage.
Pour les clients et les applications, la variance des types de stockage entre les opérations sera négligeable, car la manipulation des données sera cohérente dans toutes les tables, mais les économies de coûts peuvent être importantes.
Les bases de données hybrides utilisent des optimiseurs pour choisir automatiquement le plan d’exécution le plus approprié en fonction des statistiques et des index existants afin d’améliorer les performances globales quel que soit l’emplacement des données.
La base de données hybride optimise les requêtes transactionnelles et analytiques en prenant en charge le stockage basé sur les lignes (pour les requêtes transactionnelles) et basé sur les colonnes (pour les requêtes analytiques) avec une seule instance de base de données. Toutes les données sont conservées de manière à optimiser l'opération en cours.
Cas d'utilisation de bases de données hybrides
Il existe certains scénarios d'entreprise dans lesquels il n'est pas conseillé d'utiliser la base de données NoSQL seule ou la base de données relationnelle seule. Dans de tels scénarios, l'utilisation de la base de données hybride entre dans une image où une base de données NoSQL est ajoutée à une base de données relationnelle existante ou vice versa.
Laissez-nous discuter de certains des cas d'utilisation d'une base de données hybride.
# 1) Cas d'utilisation: base de données de documents
Le logiciel de planification des ressources d'entreprise (ERP) est traditionnellement un frein pour les bases de données relationnelles, mais il leur manque la flexibilité de permettre à leurs utilisateurs de personnaliser les formulaires de saisie, sans aucune modification du schéma de la base de données.
Si nous ajoutons une base de données de documents NoSQL à cette solution ERP existante, les utilisateurs peuvent créer et éditer les formulaires rapidement, selon les besoins. Les données seront enregistrées en tant que documents et seront scellées à l'avenir pour toute modification des paramètres de formulaire à venir.
Certains fournisseurs de bases de données relationnelles ont perçu la nécessité d'un tel arrangement mixte et ont actualisé quelque chose comme une base de données de documents dans leur base de données relationnelle. Par exemple, Microsoft SQL Server 2016 prend en charge le stockage de documents JSON dans des cellules, ce qui facilite à son tour certains flux de travail, tout en gênant la mise à jour de ces données par opposition à la mise à jour des données dans une table normale.
Les bases de données de documents conservent tout sous la forme d'un «document», normalement un objet JSON. Comme ils n'ont besoin d'aucune structure, vous pouvez ajouter divers champs à chaque objet JSON, tout en gardant à l'esprit que cela dépend de vous pour rendre ces données significatives lors de leur extraction. Les bases de données de documents célèbres incluent MongoDB et Couchbase.
# 2) Cas d'utilisation: base de données en mémoire et base de données graphique
La réalisation des sites de commerce électronique dépend fortement de leur capacité à prescrire quelque chose qui pourrait vous intéresser spécifiquement. Comment feraient-ils cela? Ils enquêtent sur vos achats passés et suivent les choses que vous avez regardées, mais que vous n’avez pas achetées.
Ils feront de même pour vos compagnons, pour différents clients de votre région, et associeront ces informations à ce qui est en vogue. Le défi est que cette analyse des données doit se produire rapidement pour chaque ouverture de page et chaque client, c'est un acte irréalisable si vous êtes obligé d'interroger votre base de données relationnelle et de combiner de nombreuses tables pour obtenir des résultats.
Un moyen possible pourrait être d'avoir une base de données en mémoire avant votre base de données relationnelle pour mettre en cache toutes les données requises pour exécuter des requêtes en mémoire, plutôt que de se diriger vers le disque à chaque fois. Une solution améliorée consisterait également à ajouter une base de données de graphiques pour conserver un enregistrement de toutes vos relations en tant que client en ce qui concerne vos choix, qui sont vos compagnons, leurs goûts et leurs aversions.
Les bases de données en mémoire sont généralement des magasins clé-valeur qui sont exécutés dans votre RAM, mais certains d'entre eux peuvent conserver les informations sur le disque dur, en plus d'offrir une prise en charge de la réplication, des instantanés et la journalisation des transactions. Les bases de données en mémoire les plus connues sont Memcached et Redis.
Les bases de données de graphiques conservent leurs structures de graphiques de données et sont rationalisées pour des requêtes et des recherches rapides. Ceci est réalisé en ajoutant un pointeur sur chaque entrée à leurs entrées connectées. Pour les bases de données Graph, vous pouvez explorer Neo4j et InfiniteGraph.
# 3) Cas d'utilisation: détection de fraude
Que vous exploitiez une boutique en ligne ou un magasin de détail physique, il est essentiel d’être constamment vigilant en cas de fraude. Pour ce faire, vous devez enregistrer rapidement un grand nombre de données, provenant de différentes parties de votre framework.
Évidemment, comme les données proviennent d'un large éventail de points, vous devez penser à vos serveurs Web, à vos serveurs de fichiers ou à vos passerelles de paiement et qu'elles ne sont pas organisées de la même manière pour chacun d'entre eux, il serait difficile de créer un base de données relationnelle à cet effet.
De même, il est fort possible qu’après un certain temps, vous commenciez ou cessiez d’enregistrer quelques paramètres quelque part dans le système, et que vous ayez besoin d’une base de données capable de gérer cela. Les bases de données de colonnes ont été conçues à la lumière de cette raison et elles vous donnent des écritures rapides, et pourtant vous devez être prudent lors de la conception pour vous assurer qu'elle répond à vos besoins.
Meilleures pratiques pour la mise en œuvre d'un système de base de données hybride
- Sélectionnez le bon modèle hybride en fonction de vos exigences en matière de données, de coût, de performances et de gestion. Assurez une solution de base de données évolutive qui répond aux besoins de votre entreprise, c'est-à-dire tout en maintenant la sécurité, l'accessibilité, la flexibilité et l'interopérabilité au sein de votre infrastructure actuelle. Essayez de réduire au minimum le mouvement de vos données et de conserver une architecture simple.
- Préparez-vous à la mise en œuvre hybride. Définissez bien les flux de travail.
- Vérifiez l'emplacement des données, c'est-à-dire où conserver les données et comment les récupérer.
- Modifiez votre approche de sécurité. Recherchez d'éventuels problèmes de sécurité lors du transfert de données entre les ressources sur site et dans le cloud.
- Essayez de conserver les trois compétences suivantes:
- Compétence d'intégration: La capacité de connecter des flux de données distincts à travers l'organisation de manière agile, efficace et progressive.
- Compétence informationnelle: La capacité de gérer le sens et le contexte et donc la valeur commerciale des données.
- Compétence de transformation: La capacité d'effectuer des changements interfonctionnels complexes dans l'entreprise, comme l'exigent les conditions du marché, les progrès technologiques et les opportunités commerciales non pas une seule fois, mais en tant que processus continu.
Dans certaines situations, passer d'un ou plusieurs SGBDR à une base de données NoSQL peut ne pas être bénéfique. Dans ces circonstances, il peut être préférable de créer un système hybride.
= >> Nous contacter pour suggérer une liste ici.Principales bases de données hybrides à surveiller
Jetons un coup d'œil à certaines des meilleures bases de données hybrides disponibles dans l'industrie.
# 1) Base de données hybride Altibase Enterprise[BEST dans l'ensemble]
Altibase est une base de données hybride qui prend simultanément en charge le stockage en mémoire et sur disque dans une seule solution de base de données. L'architecture d'Altibase permet d'utiliser des tables mémoire pour des performances élevées et des tables disque pour un stockage rentable.
Il fournit la réplication synchrone et asynchrone et offre également la conformité ACID en temps réel. Il est compatible avec les systèmes d'exploitation AIX, HP-UX, Linux et Windows.
Ses principales fonctionnalités incluent la prise en charge de l'ensemble du standard SQL, le contrôle de concurrence multiversion (MVCC), le point de contrôle flou et ping-pong pour les sauvegardes de données périodiques, la réplication et la fonctionnalité de liaison de base de données. En fait, Altibase a été le premier fournisseur de bases de données au monde à développer et commercialiser une base de données hybride en 2005.
=> Visitez le site Web de la base de données hybride Altibase Enterprise# 2) Base de données cloud hybride DataStax
DataStax Enterprise est une base de données cloud hybride distribuée développée sur Apache Cassandra. Cette base de données est créée pour un cloud hybride. Il fournit une plate-forme unique pour toutes sortes d'applications n'importe où, sur n'importe quel cloud. Il prend en charge tous les modèles, c'est-à-dire valeur-clé, JSON, graphique, tabulaire.
Une autre caractéristique intéressante de cette base de données est ses charges de travail avancées prêtes à être déployées. Dans un seul modèle de sécurité, il fournit une base de données, un graphique, des analyses, une mémoire, une recherche et Apache Kafka entièrement intégrés et optimisés.
# 3) Orient DB
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OrientDB est l'un des SGBD NoSQL open source multi-modèles unique en son genre qui rassemble tous avec la capacité de graphes avec des modèles document, clé / valeur, réactifs, orientés objet et géospatiaux dans une base de données opérationnelle unifiée évolutive et haute performance.
Cela fonctionne beaucoup plus rapidement sur les opérations graphiques. Il prend en charge les opérations atomiques ainsi que les transactions ACID avec un SGBD transactionnel. Lorsque vous utilisez OrientDB, vous n'avez pas besoin d'apprendre un autre langage propriétaire car il fonctionne simplement avec une base de données construite sur SQL.
# 4) LeanXcale
LeanXcale est facile à utiliser avec une base de données conçue pour les charges de travail transactionnelles et analytiques. Cette base de données compatible ACID permet une insertion et une agrégation rapides sur des données en temps réel.
Avec LeanXcale, vous pouvez exécuter des opérations et des analyses dans le même gestionnaire de base de données à n'importe quelle échelle. Vous pouvez effectuer une mise à l'échelle linéaire de 1 à 100 nœuds.
Conclusion
Dans ce didacticiel, nous avons exploré le concept de la base de données hybride, ainsi que son architecture et son fonctionnement sous-jacents.
Nous avons appris les avantages de l'utilisation d'une base de données hybride, comment elle peut combiner les avantages des bases de données relationnelles et non relationnelles, du stockage en mémoire et sur disque dans une seule instance de base de données et éliminer leurs lacunes et comment elle peut si bien gérer le Big Data . Nous avons également examiné certaines des meilleures bases de données hybrides disponibles sur le marché.
J'espère que vous avez apprécié ce tutoriel informatif sur les bases de données hybrides !!
= >> Nous contacter pour suggérer une liste ici.lecture recommandée
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