By Alex Williams, Hébergement de données UK

Les bases de données NoSQL constituent l'épine dorsale de la plupart de nos utilisations quotidiennes d'Internet. De Twitter utilisant FlockDB à DynamoDB d'Amazon, nous rencontrons NoSQL quotidiennement.

Bien qu'il existe un certain nombre de modèles de données avec des dizaines de bases de données chacun, aujourd'hui, nous allons jeter un oeil à Document-store.

L'un des modèles de base de données les plus populaires, le magasin de documents a tendance à fonctionner de manière très similaire à la clé-valeur dans la mesure où les documents sont stockés avec des clés spécifiques à l'information. Chose intéressante, le registre Windows est une base de données de magasin de documents, c'est donc un modèle de données assez puissant.

Comment fonctionne une base de données documentaire ?

 
Apparemment, l'idée derrière les bases de données de documents est que vous pouvez stocker n'importe quel type d'informations dans un document. Cela signifie que vous pouvez mélanger et assortir n'importe quel type de données que vous voulez sans vraiment avoir à vous soucier que la base de données ne puisse pas les analyser. Bien sûr, dans la pratique, la plupart des bases de données documentaires ont encore tendance à utiliser une forme de schéma avec un format de fichier et une sorte de structure prédéterminée.

Comparé à une base de données SQL à la fois tubulaire et relationnelle, le magasin de documents n'a pas les mêmes faiblesses et restrictions que SQL. Cela signifie qu'il est beaucoup plus facile de travailler avec les informations disponibles et que les requêtes peuvent être beaucoup plus faciles à effectuer. Ironiquement, le même type d'actions que vous pouvez effectuer dans une base de données SQL, vous pouvez également effectuer dans un magasin de documents tels que la suppression, l'ajout et l'interrogation.

Comme évoqué précédemment, chaque document a besoin d'une sorte de clé, qui lui est fournie via un identifiant unique. Lorsque l'identifiant unique est fourni dans n'importe quel processus, les informations contenues dans le document lui-même sont lues et traitées directement, plutôt que d'être extraites colonne par colonne.

Une chose à savoir en ce qui concerne les bases de données documentaires (et les bases de données NoSQL dans leur ensemble), c'est qu'elles ont tendance à être légèrement moins sécurisées que les bases de données SQL. En tant que tel, vous devez vraiment prendre en compte la sécurité de la base de données, et une façon de le faire consiste à utiliser SAST. SAST, ou Static Application Security Testing, examine directement le code source pour trouver des vulnérabilités. Vous pouvez également exécuter DAST, qui est une version dynamique, et qui peut également aider à éviter les injections NoSQL.

Avantages des bases de données documentaires

 
Le plus grand avantage du magasin de documents est probablement que tout est disponible dans une seule base de données, plutôt que d'avoir des informations réparties sur plusieurs bases de données liées. En tant que tel, vous obtenez de meilleures performances par rapport à une base de données SQL tant que vous n'utilisez pas de processus relationnels. L'interconnexion de documents peut ajouter beaucoup de complexité et devenir frustrante à utiliser, et les références ne fonctionnent pas vraiment bien dans le magasin de documents.

Contrairement aux bases de données conventionnelles où un champ existe pour chaque information, même s'il n'y a rien dedans, une banque de documents est plus flexible. En fait, il n'y a pas besoin de cohérence dans les documents, et vous pouvez essentiellement stocker d'énormes quantités de données sans aucun problème.

De même, comme c'est plus flexible, intégrer de nouvelles données n'est pas du tout problématique. Par rapport à une base de données relationnelle où tout nouveau type d'information doit être ajouté à tous les ensembles de données, le magasin de documents ne vous oblige à le faire qu'en quelques-uns.

Plus précisément, parce que le schéma peut être modifié sans aucun temps d'arrêt, ou parce que vous ne connaissez peut-être pas les besoins des utilisateurs à l'avenir, les magasins de documents sont parfaits pour ces applications :

• Grandes plateformes de commerce électronique (comme Amazon)
• Sites de blogs (tels que Twitter)
• Systèmes de gestion de contenu (WordPress, registre Windows)
• Plateformes analytiques

Inconvénients des bases de données documentaires

 
Bien que la majorité des bases de données de stockage de documents existent depuis un certain temps maintenant, il n'y a toujours pas beaucoup de documentation en dehors des petites niches et du wiki ou des forums de la base de données. Cela est aggravé par le fait qu'il y a tellement de bases de données de magasins de documents à choisir, il peut parfois être difficile de trouver des informations spécifiques sans plongées approfondies.

Parallèlement à cela, il existe la possibilité d'une perte de données, soit en raison d'une configuration incorrecte en raison d'un manque de familiarité, soit en raison de l'utilisation d'un seul nœud. Un autre problème est que les magasins de documents ne sont pas vraiment conçus pour exécuter des opérations multiples et complexes ou des requêtes complexes.

Enfin, une sorte d'épée à double tranchant est le fait que les bases de données documentaires (et les bases de données NoSQL dans leur ensemble) évoluent rapidement. Comparé à SQL qui est relativement bien établi et ne verra pas beaucoup de changement, NoSQL peut être difficile à suivre si vous n'avez pas la passion ou l'intérêt.

Exemples de bases de données de documents populaires

 
MongoDB: Facilement l'un des meilleurs moteurs de base de données NoSQL, il est non seulement répandu, mais il utilise également quelque chose de similaire à JSON et possède son propre langage de requête. Nous avons un excellent guide couvrant Bases de MongoDB.

ElasticSearch: Un moteur de recherche basé sur le modèle de données de la banque de documents. Il est utilisé pour rechercher et indexer des bases de données et est également assez simple à apprendre.

CouchDB: Utilisé avec Ubuntu et Facebook, il utilise Javascript et est écrit en Erlang.

BaseX: Un DBM léger basé sur XML, il est open-source et utilise Java.
 

Conclusion

 
Il y a une bonne raison pour laquelle les modèles de données de magasin de documents sont incroyablement populaires et largement utilisés, et cela est dû à leur flexibilité. À mesure que les applications de base de données deviennent de plus en plus complexes, la possibilité d'ajouter facilement des ensembles de données ou de les mettre à l'échelle signifie moins de tracas globaux et un projet plus facile à gérer.

Le magasin de documents aide également à l'analyse, car une entreprise peut stocker facilement une variété d'informations pour référence ultérieure. Comme quelques bases de données de magasins de documents ajoutent des interfaces graphiques, telles que MongoDB, il est plus facile de trouver des informations et des modèles qui n'auraient peut-être pas été évidents autrement.

 
Bio: Alex Williams est un développeur full-stack chevronné et propriétaire de Hébergement de données UK. Après avoir obtenu son diplôme de l'Université de Londres avec une spécialisation en informatique, Alex a travaillé en tant que développeur à la tête de divers projets pour des clients du monde entier pendant près de 10 ans. Récemment, Alex est devenu un consultant informatique indépendant et a créé son propre blog. Là, il explore le développement Web, la gestion des données, le marketing numérique et les solutions pour les propriétaires d'entreprise en ligne qui débutent.

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