Sélectionner des bases de données pour de grands ensembles de données
Contenu de l'article :
- Qu'est-ce qu'une base de données ?
- Sous-classes NoSQL
- Les caractéristiques ACID de SQL
- Confrontation de SQL et NoSQL
- Les avantages et les inconvénients des bases de données résumés. SQL contre NoSQL
Les entreprises modernes font face à des volumes de données en constante augmentation, prêts à être récoltés, traités, stockés. De retour en 2023, 3,5 quintillions d'octets de données étaient générés quotidiennement. Le nombre d'octets continuera d'augmenter. Pour suivre le rythme, les équipes de tous les secteurs appliquent des solutions avancées, automatisées et intelligentes de récolte de données.
Dans ce contexte, le web scraping est une raison importante pour laquelle les clients contactent Dexodata pour acheter des proxies résidentiels et mobiles, ainsi que des IP de centre de données. Leur objectif est de saisir un contenu hétérogène à des échelles énormes. Notre mission est de rendre de tels résultats réalisables. En tant que leader mondial dans le domaine de la récolte de données, nous maîtrisons ce métier. Pourtant, cet article ne traite pas des techniques de collecte d'informations. Il explique ce qu'il faut faire ensuite, c'est-à-dire quelles bases de données choisir pour des ensembles de données géants.
Qu'est-ce qu'une base de données ?
Déterminer les options de bases de données appropriées pour les initiatives de récolte de données peut être un défi. De telles décisions impliquent des engagements financiers, technologiques et spécifiques au flux de travail. Investir beaucoup de fonds dans des outils de collecte d'informations basés sur l'IA et des proxies géo-ciblés appropriés, associés à des bases de données inadaptées, est un chemin direct vers des déceptions, des dépenses inutiles, etc. Découvrir que l'on a choisi de mauvaises bases de données conduit à entreprendre des processus de migration et de réarrangement risqués et coûteux. Si vous avez l'intention non seulement de travailler avec des données, mais de les appliquer, par exemple, pour créer des solutions logicielles, les conséquences peuvent être encore pires : reconstruire une application peut être encore plus épuisant et gourmand en ressources que de l'ingénier à partir de zéro.
Avant de se concentrer sur le sujet, établissons quelques problèmes de terminologie clés d'importance. Les notions cruciales ici couvrent le dilemme des points de vue "non relationnels" confrontés aux perspectives "relationnelles" :
- Choix relationnels, contrairement aux alternatives non relationnelles, structurent les données via de bonnes vieilles tables, comprenant des lignes et des colonnes éprouvées. Ces tables établissent des relations, garantissant que toutes les entités de données disposent d'emplacements bien définis. Les avantages d'employer des techniques relationnelles concernent immédiatement la fourniture de cadres simples et clairs. Les bases de données sont interrogées par le biais de “Structured Query Language (SQL)”, c'est pourquoi elles sont communément appelées bases de données SQL.
- Non relationnelles, souvent décrites comme des options NoSQL (alias “Not Only SQL”), représentent une classe spécifique d'approches de gestion de bases de données. Ce qui les différencie, c'est leur départ des modèles relationnels traditionnels appliqués à l'organisation des données. Elles présentent des schémas élastiques et sont spécifiquement conçues pour gérer des volumes substantiels de données organisées et non organisées.
NB : Prenez note d'une source de confusion potentielle. Bien que les bases de données relationnelles soient souvent associées aux bases de données SQL, ce sont des phénomènes distincts. SQL sert de langage de codage, adapté à la gestion des bases de données relationnelles, offrant une méthode partagée pour l'interaction avec les données. Cependant, SQL en soi n'est pas une base de données. En revanche, NoSQL et les bases de données non relationnelles sont synonymes. NoSQL signifie "Not Only SQL", signifiant que ces bases de données ne s'appuient pas uniquement sur le SQL traditionnel pour la gestion des données. NoSQL brille dans les scénarios où la gestion rapide de données non structurées ou semi-organisées à grande échelle est vitale, mais elle manque des routines de requête normalisées confortables offertes par SQL.
Sous-classes NoSQL
Expliquons maintenant une gamme de subdivisions NoSQL :
- Bases de données basées sur des graphes décrivent les données à travers des nœuds liés par des arêtes, illustrant les entités de données et leurs interconnexions. Elles sont utilisées dans divers secteurs, tels que l'intelligence des données, l'élimination de la fraude, l'intelligence artificielle, les initiatives ML.
- Bases de données clé-valeur représentent la catégorie la plus simple des bases de données NoSQL, fournissant des formats de données adaptables. Les informations sont organisées sous forme de couples clé-valeur, facilitant une récupération rapide et robuste des données. Elles se distinguent dans les scénarios nécessitant un accès à haute performance et faible latence, les rendant bien adaptées aux technologies de mise en cache et distribuées.
- Bases de données basées sur des colonnes mettent l'accent sur les colonnes plutôt que sur les lignes, chacune contenant diverses données sur un objet, facilitant la récupération d'informations spécifiques. Cette structure est excellente pour exécuter des analyses de big data et en temps réel, car elle permet des recherches basées sur des catégories.
- Bases de données orientées documents signifient que les données sont stockées dans des documents, souvent au format JSON ou BSON. Chaque document peut avoir une structure unique, et il n'est pas nécessaire d'avoir des schémas prédéfinis. Cette flexibilité convient aux activités liées au contenu, au commerce en ligne et aux applications collaboratives.
Les caractéristiques ACID de SQL
Il est maintenant temps de concentrer notre attention sur ce qui distingue SQL, à savoir les principes ACID. Ces piliers englobent l'Atomicité, la Cohérence, l'Isolation et la Durabilité. Les quatre principes définissent une transaction, garantissant l'intégrité des données. L'Atomicité traite chaque action comme une unité unique, empêchant la perte de données. La Cohérence maintient des changements prévisibles. L'Isolation empêche les interférences, et la Durabilité protège contre la perte de données lors de pannes.
Confrontation de SQL contre NoSQL
| Aspect | Mode SQL | Mode NoSQL |
| Schéma | Mise en œuvre rigoureuse du schéma | Absence de format préétabli, dynamique |
| Questions de scalabilité | Extensibilité vers le haut, principalement contrainte par le matériel | Extensibilité latérale, facilement extensible avec des nœuds |
| Aspects d'intégrité des informations | Garantit l'intégrité et l'uniformité des données | Manque de cohérence des données en comparaison |
| Nature des transactions | Conforme aux ACID | Conforme aux BASE (c'est-à-dire essentiellement disponible, état doux, cohérence éventuelle) |
| Cas d'utilisation exemplaires | Applications conventionnelles avec des connexions complexes et des données organisées (par exemple, entreposage d'informations) | Ingénierie rapide, applications à grande échelle, données non organisées et analyses instantanées (telles que les analyses de big data exécutées en temps réel) |
Les avantages et les inconvénients des bases de données résumés. SQL contre NoSQL
Avantages de NoSQL :
- Scalabilité accrue, adaptée à l'échelle horizontale ;
- Flexible avec des données non organisées et semi-organisées ;
- Efficacité élevée pour les processus de lecture/écriture simultanés, charges de travail substantielles.
Inconvénients de NoSQL :
- Requêtes sophistiquées, incohérence générale ;
- Absence de normalisation, pas de langage universellement applicable pour les requêtes en place ;
- La cohérence éventuelle peut potentiellement ralentir la distribution des données.
Avantages de SQL :
- Intégrité des données forte ;
- Écosystème mature avec des outils robustes, sources d'assistance accessibles ;
- Requêtes normalisées, simplifiant l'analyse des données.
Inconvénients de SQL :
- Scalabilité verticale médiocre, coûteuse pour des opérations étendues ;
- Rigidité du schéma rendant l'adaptation aux exigences changeantes problématique ;
- Récupération de données hiérarchiques sous-optimale.
Quelles que soient les directions éventuelles, n'oubliez pas les spécificités de la collecte de données. Si cet aspect échoue, aucune base de données n'est utile. Continuez à utiliser les proxies de Dexodata avec rotation. Notre pool de plus de 1 million d'IP éthiquement sourcées provenant de plus de 100 pays, y compris l'Amérique, le Canada, plusieurs États membres de l'UE, la Russie, la Turquie, le Kazakhstan, l'Ukraine, etc. suffira pour tous les projets de récolte de données web. Notre garantie de disponibilité de 99 % assure que les données sont extraites et envoyées aux bases de données, de manière transparente et continue. Approchez notre écosystème pour acheter des proxies résidentiels et mobiles.
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