Top 13 des logiciels de base de données Open Source pour votre prochain projet

Les données sont tout. Et par extension, les bases de données le sont aussi. Voici quelques options open source fantastiques pour votre prochain projet kick-ass.

Pour une domination mondialeateDepuis si longtemps grâce à des combinaisons de bases de données comme Oracle et SQL Server, il semble y avoir désormais une multitude de solutions sans fin. Une partie de la raison est l'innovation alimentée par l'Open Source — really des développeurs talentueux désireux de se gratter et de créer quelque chose qu'ils peuvent revel dans.

L'autre partie est l'émergence de nouveaux modèles commerciaux, dans lesquels les entreprises maintiennent une version communautaire de leur produit pour gagner en partage d'esprit et en traction tout en proposant une offre complémentaire commerciale.

Le résultat?

Plus de bases de données que l'on peut suivre. Il n'y a pas de statistique officielle à ce sujet, mais je suis presque sûr que nous avons plus d'une centaine d'options disponibles aujourd'hui si vous combinez tout, des bases de données d'objets spécifiques à la pile aux projets pas si populaires des universités.

Je connais; ça me fait peur aussi. Trop d'options - trop de documentation à parcourir - et une vie si courte. 🙂

C'est pourquoi j'ai décidé d'écrire cet article, présentant dix des meilleures bases de données que vous pouvez utiliser pour améliorer vos solutions, qu'il s'agisse de construire pour votreself ou autres.

Pas de MySQL

Remarque: cette liste ne contiendra pas MySQL, même si c'est sans doute la solution de base de données Open Source la plus populaire.

Pourquoi ?

Tout simplement parce que MySQL est partout — c'est ce que tout le monde apprend en premier, il est pris en charge par virtually tous les CMS ou frameworks disponibles, et c'est très, très bon pour la plupart des cas d'utilisation. En d'autres termes, MySQL n'a pas besoin d'être « découvert ». 🙂

Cela dit, veuillez noter que les éléments suivants ne sont pas nécessairement des alternatives à MySQL. Dans certains cas, ils peuvent l'être, tandis que dans d'autres, ils constituent une solution complètement différente pour un besoin entièrement différent. Ne vous inquiétez pas, car je vais également discuter de leurs utilisations.

Note spéciale: compatibilité

Avant de commencer, je dois également mentionner que la compatibilité est quelque chose que vous devez garder à l’esprit. Si vous avez un projet pour lequelatePour une raison quelconque, ne prend en charge qu'un moteur de base de données particulier, vos choix sont à peu près détaillés.

Par exemple, si vous utilisez WordPress, cet article ne vous est d'aucune utilité. 🙂 De même, ceux qui exécutent des sites statiques sur JAMStack ne gagneront rien à chercher des alternatives trop sérieusement.

C'est à vous de trouver l'équation de compatibilité. Cependant, si vous avez un espace vide slate et l'architecture dépend de vous, voici quelques recommandations intéressantes.

PostgreSQL

Si vous venez du pays PHP (WordPress, Magento, Drupal, etc.), alors PostgreSQL vous paraîtra étranger. Cependant, ce logiciel de base de données relationnelle existe depuis 1997 et est le premier choix dans des communautés comme Ruby, Python, Go, etc.

En fait, de nombreux développeursally « diplôméate» à PostgreSQL pour les fonctionnalités qu'il propose ou simplement pour la stabilité. Il est difficile de convaincre quelqu'un dans un court article comme celui-ci, mais considérez PostgreSQL comme un produit soigneusement conçu qui ne vous laisse jamais tomber.

Il y a beaucoup de bons Clients SQL disponible pour se connecter à la base de données PostgreSQL pour l'administration et le développement.

Caractéristiques uniques

PostgreSQL possède plusieurs fonctionnalités fascinantes par rapport aux autres bases de données relationnelles (spécifiquesally, MySQL), tels que :

• Types de données intégrés pour Array, Range, UUID, Geolocation, etc.
• Prise en charge native du stockage de documents (style JSON), XML et du stockage de valeurs-clés (Hstore)
• Synchroneux et unsyncréplication chronologique
• Scriptable en PL, Perl, Python et plus
• Recherche en texte intégral

Mes favoris personnels sont le moteur de géolocalisation (qui simplifie le travail avec des applications basées sur la localisation - essayez de trouver manuellement tous les points à proximité).ally, et vous saurez ce que je veux dire) et la prise en charge des tableaux (de nombreux projets MySQL sont annulés faute de tableaux, optant à la place pour le fameux système de séparation par des virgulesated chaînes).

Quand utiliser PostgreSQL

PostgreSQL est toujours un meilleur choix que tout autre moteur de base de données relationnelle. Autrement dit, si vous démarrez un nouveau projet et que vous avez été bitdix par MySQL auparavant, c'est le bon moment pour envisager PostgreSQL. J'ai des amis qui ont renoncé à lutter contre les mystérieux échecs du verrouillage transactionnel de MySQL et sont partis définitivement. Si vous décidez de la même manière, vous ne réagirez pas de manière excessive.

PostgreSQL présente également un net avantage si vous avez besoin d'installations NoSQL partielles pour un modèle de données hybride. Le stockage des documents et des valeurs-clés étant pris en charge de manière native, vous n'avez pas besoin de rechercher, d'installer, d'apprendre et de gérer une autre solution de base de données.

Lorsque vous n'utilisez pas PostgreSQL

PostgreSQL n'a pas de sens lorsque votre modèle de données n'est pas relationnel et/ou lorsque vous avez des exigences architecturales très spécifiques. Par exemple, pensez à Analytics, où de nouveaux rapports sont constamment créés.ated à partir de données existantes. De tels systèmes nécessitent beaucoup de lecture et souffrent lorsqu'un schéma strict leur est imposé. Bien sûr, PostgreSQL dispose d'un moteur de stockage de documents, mais les choses commencent à s'effondrer lorsque vous traitez de grands ensembles de données.

En d'autres termes, utilisez toujours PostgreSQL sauf si vous savez à 100% ce que vous faites! 🙂

Check out this Cours SQL et PostgreSQL pour débutants si vous souhaitez en savoir plus.

MariaDB

MariaDB était crééated en remplacement de MySQL par la même personne qui a développé MySQL.

Confus?

Eh bien, en faitally, après le rachat de MySQL par Oracle en 2010 (en acquérant Sun Microsystems, qui, incidentally, c'est aussi ainsi qu'Oracle en est venu à contrôler Java), le créateur de MySQL a lancé un nouveau projet open source appelé MariaDB.

Pourquoi tous ces détails ennuyeux sont-ils importants, demandez-vous ? C'est parce que MariaDB a été crééeated à partir de la même base de code que celle de MySQL (dans le monde open source, cela s'appelle « forker » un projet existant). En conséquence, MariaDB est présentée comme un remplacement « instantané » de MySQL.

Autrement dit, si vous utilisez MySQL et souhaitez migrerate à MariaDB, le process is si facile que vous ne le croirez tout simplement pas.

Unfortunately, une telle migration est une voie à sens unique. Revenir de MariaDB à MySQL n'est pas possible, et si vous essayez de recourir à la force, une corruption permanente de la base de données est assurée !

Caractéristiques uniques

Alors que MariaDB est essentielleally un clone de MySQL, ce n'est pas strictement vrai. Depuis l'introduction de la base de données, les différences entre les deux ont été growing. Au moment de la rédaction, l'adoption de MariaDB doit être une décision mûrement réfléchie de votre part. Cela dit, de nombreuses nouveautés sont en cours dans MariaDB qui pourraient vous aider à effectuer cette transition :

• Vraiment libre et ouvert : puisqu'il n'existe pas de société uniqueate entité contrôlant MariaDB, vous pouvez être libre de licences prédatrices soudaines et d'autres soucis.
• Plusieurs autres options de moteurs de stockage pour des besoins spécialisés: par exemple, le moteur Spider pour les transactions distribuées; ColumnStore pour l'entreposage massif de données; le moteur ColumnStore pour le stockage parallèle et distribué; et bien d'autres encore.
• Améliorations de la vitesse par rapport à MySQL, en particulierally grâce au moteur de stockage Aria pour les requêtes complexes.
• Colonnes dynamiques pour différents rows dans une table.
• Meilleures capacités de réplication (par exemple, réplication multi-source)
• Plusieurs fonctions JSON
• Colonnes virtuelles

. . . Et bien d'autres encore. Il est épuisant de suivre toutes les fonctionnalités de MariaDB. 🙂

Quand utiliser MariaDB

Si vous voulez un véritable remplacement de MySQL, vous devriez utiliser MariaDB car ils veulent rester sur la courbe d'innovation et ne prévoient pas de revenir à MySQL à nouveau. Un excellent cas d'utilisation est l'utilisation de nouveaux moteurs de stockage dans MariaDB pour compléter le modèle de données relationnelles existant de votre projet.

Quand ne pas utiliser MariaDB

La compatibilité avec MySQL est la seule préoccupation ici. Cela dit, cela devient moins un problème car des projets comme WordPress, Joomla, Magento, etc., ont commencé à prendre en charge MariaDB. Mon conseil serait de ne pas utiliser MariaDB pour tromper un CMS qui ne le prend pas en charge, car de nombreuses astuces spécifiques à la base de données planteront facilement le système.

Découvrez la différence entre MariaDB contre MySQL et le Guide d'installation de MariaDB.

CockroachDB

L'équipe derrière CockroachDB semble être composée de masochistes. Avec un nom de produit comme celui-là, ils veulent sûrement retourner toutes les chances contre eux et toujours gagner?

Eh bien, pas tout à fait.

L'idée derrière «cafard» est que c'est un insecte construit pour survivre. Quoi qu'il arrive - prédateurs, inondations, ténèbres éternelles, nourriture pourrie, bombardements, le cafard trouve un moyen de survivre et de se multiplier.

L’idée est que l’équipe derrière CockroachDB (composée d’anciens ingénieurs de Google) était frustrée.ated avec les limites des solutions SQL traditionnelles lorsqu'il s'agit d'une solution à grande échelle. C'est parce que, historiqueally, les solutions SQL étaient censées être hébergées sur une seule machine (les données n'étaient pas si volumineuses). Pendant longtemps, il n’existait aucun moyen de créer un cluster de bases de données exécutant SQL, c’est pourquoi MongoDB a attiré autant d’attention.

Même lorsque la réplication et le clustering sont apparus dans MySQL, PostgreSQL et MariaDB, cela a été, au mieux, pénible. CoackroachDB veut changer cela, en apportant effortmoins de partitionnement, de clustering et de haute disponibilité dans le monde de SQL.

Quand utiliser CockroachDB

CockroachDB est le rêve de l'architecte système devenu réalité. Si vous ne jurez que par SQL et que vous avez mijoté les capacités de mise à l'échelle de MongoDB, vous adorerez CockroachDB. Vous pouvez désormais configurer rapidement un cluster, lui lancer des requêtes et dormir paisiblement la nuit. 🙂

Quand ne pas utiliser CockroachDB

Mieux vaut le diable que vous connaissez que celui que vous ne connaissez pas. Je veux dire par là que si votre SGBDR existant fonctionne bien pour vous et que vous pensez pouvoir gérer les problèmes de mise à l'échelle qu'il entraîne, respectez-le. CockroachDB est un nouveau produit pour tous les génies impliqués, et vous ne voulez pas vous battre contre lui. later sur. Une autre raison majeure est la compatibilité SQL : si vous effectuez des tâches SQL exotiques et que vous comptez sur lui pour des tâches critiques, CockroachDB présentera trop de cas extrêmes à votre goût.

À partir de maintenant, nous envisagerons des solutions de base de données non SQL (ou NoSQL, comme on l'appelle) pour des besoins hautement spécialisés.

Cliquez Maison

Vous recherchez un système de base de données OLAP rapide et open source?

Aller pour Cliquez Maison.

Il utilise chaque matériel au maximum de son potentiel pour aborder chaque requête plus rapidement. Le peak exécution de processposer une requête habituellementally reste supérieur à deux téraoctets par seconde. Pour éviter une augmentation de latency, les lectures sont équilibrées automatiquementally parmi les répliques saines. 

Il prend en charge un multi-maîtresync réplication et vous pouvez la déployer sur différents centres de données. Comme les nœuds restent égaux, vous pouvez éviter même des points de défaillance uniques. Le temps d'arrêt d'un seul nœud ou de l'ensemble du centre de données n'affectera jamais la disponibilité du système en termes d'écritures et de lectures.

ClickHouse est très facile à utiliser et simple. Il rationalise les données processing, met toutes vos données dans un système de manière organisée et est disponible instantanément pour créer des rapports. De plus, le dialecte SQL permet d'exprimer le résultat sans utiliser d'API non standard, que vous pouvez obtenir dans des systèmes alternatifs. 

Vous pouvez compter sur ce système de gestion de base de données pour le configurer comme un système distribué localiséated en séparationate nœuds sans points de défaillance. Ajoutally, ses fonctionnalités de sécurité sont robustes, y compris enterprisesécurité de niveau supérieur et mécanismes de sécurité en cas d'erreurs humaines.

ClickHouse peut process requêtes plus rapides par rapport aux systèmes orientés lignes ayant la même capacité de processeur et le même débit d'E/S. Son format de stockage de données en colonnes permet de conserver davantage de données dans la RAM, ce qui entraîne des temps de réponse plus courts.

Le coût total de possession peut être réduit en utilisant du matériel de base doté de disques rotatifs plutôt que d'utiliser NVMe/SSD sans sacrifier l'autonomie.atency pour les requêtes. Il vise l'efficacité du processeur, optimise l'accès au lecteur de disque et minimise les transferts de données. 

De plus, grâce à sa base de données SQL riche en fonctionnalités, vous pouvez efficacement process votre requête en un rien de temps, rejoignez co-located et distribuées, gérez efficacement les informations dénormalisées, et bien plus encore. ClickHouse évolue horizontalementally et verticaleally et s'adapte facilement pour fonctionner sur un seul serveur ou des clusters comportant des milliers de nœuds.

Utilisez ClickHouse pour l'analyse Web et d'applications, les télécommunications, les réseaux publicitaires, les jeux en ligne, l'IoT, l'intelligence d'entreprise, finance, commerce électronique, monitoret plus encore. 

Il intègreates avec Hadoop, Postgres et MySQL.

Si vous n'êtes pas prêt à installer et configurer un serveur, vous pouvez essayer Kamatera qui propose ClickHouse en un clic.

Neo4j

L’une des évolutions les plus significatives de la dernière décennie concerne les données connectées. Le monde qui nous entoure n'est pas divisé en tables et rows et le boxes - c'est un gâchis géant avec tout ce qui est connecté à presque tout le reste.

Les réseaux sociaux en sont un excellent exemple, et construire un modèle de données similaire à l'aide de SQL ou même de bases de données documentaires est un cauchemar.

C'est parce que la structure de données idéale pour ces solutions est le graphique, qui est une bête entièrement différente. Et pour cela, vous avez besoin d'une base de données de graphiques comme Neo4j.

L'exemple ci-dessus est tiré directement du Neo4j et montre comment les étudiants universitaires sont connectés à leurs départements et cours. Un tel modèle de données est tout simplement impossible avec SQL, car il sera difficile d'éviter les boucles infinies et les dépassements de mémoire.

Caractéristiques uniques

Bases de données graphiques sont uniques en eux-mêmes et Neo4j est à peu près la seule option pour travailler avec des graphiques. En conséquence, quoiateLes fonctionnalités dont il dispose sont uniques. 🙂

• Prise en charge des applications transactionnelles et de l'analyse graphique.
• Capacités de transformation de données pour digérer des données tabulaires à grande échelle dans des graphiques.
• Langage de requête spécialisé (Cypher) pour interroger la base de données graphique
• Fonctions de visualisation et de découverte

C'est un point discutable pour discuter du moment d'utiliser Neo4j et quand non. Si vous avez besoin de relations basées sur des graphiques entre vos données, vous avez besoin Neo4j. 🙂

MongoDB

MongoDB a été la première base de données non relationnelle à faire grand waves dans l'industrie technologique et continue de dominerate une bonne part d'attention.

Contrairement aux bases de données relationnelles, MongoDB est une « base de données de documents » qui stocke les données en morceaux, avec related données regroupées dans le même morceau. Ceci est mieux compris en imaginant une agrégation de structures JSON comme celle-ci :

Ici, contrairement à une structure basée sur des tables, les coordonnées et les niveaux d'accès de l'utilisateur résident dans le même objet. La récupération de l'objet utilisateur récupère l'associéated données automatiqueally, et il n'y a pas de concept de jointure. Voici une introduction plus détaillée à MongoDB.

Caractéristiques uniques

MongoDB a du sérieux (j'ai presque envie d'écrire « kick-ass » pour transmettre le impact, mais ce ne serait peut-être pas approprié sur un site Web public) des caractéristiques qui ont poussé plusieurs architectes chevronnés à abandonner le terrain relationnel pourrever:

• Un schéma flexible pour les cas d'utilisation spécialisés / imprévisibles.
• Ridiculement simple sharding et le regroupement. Il vous suffit de configurer la configuration d'un cluster et de l'oublier.
• L'ajout ou la suppression d'un nœud d'un cluster est très simple.
• Verrous transactionnels distribués. Cette fonctionnalité manquait dans les versions antérieures mais a finalement été supprimée.ally introduit.
• Il est optimisé pour les écritures très rapides, ce qui le rend parfaitement adapté aux données analytiques en tant que système de mise en cache.

Si j'ai l'air d'un rayonesperfils pour MongoDB, je m'excuse, mais il est difficile d'exagérer les avantages de MongoDB. Bien sûr, la modélisation des données NoSQL est étrange au début, et certains n'y parviennent jamais, mais pour de nombreux architectes, elle l'emporte presque toujours sur un schéma basé sur des tables.

Quand utiliser MongoDB

MongoDB est un excellent pont croisé entre le monde structuré et strict de SQL et celui amorphe, presque déroutant, de NoSQL. Il excelle dans le développement de prototypes, car il n'y a tout simplement pas de schéma à s'inquiéter et quand vous vraiment besoin d'évoluer. Oui, vous pouvez utiliser un service cloud SQL pour vous débarrasser des problèmes de mise à l'échelle de la base de données, mais bon sang, c'est cher!

finally, il existe des cas d'utilisation dans lesquels les solutions basées sur SQL ne suffisent tout simplement pas. Par exemple, si vous créez un produit comme Canva, où l'utilisateur peut créerate arbitdes conceptions généralement complexes et être capable de les éditer later, bonne chance avec une base de données relationnelle !

Quand ne pas utiliser MongoDB

L'absence totale de schéma fourni par MongoDB peut fonctionner comme un trou de goudron pour ceux qui ne savent pas ce qu'ils font. Inadéquation des données, données mortes, champs vides qui ne devraient pas l'être : tout cela et bien plus encore est possible. MongoDB est essentielally un magasin de données « stupide », et si vous le choisissez, le code de l'application doit assumer une grande responsabilité dans le maintien de l'intégrité des données.

Si vous êtes développeur, vous trouverez ce utile.

RepenserDB

Comme son nom l'indique, RepenserDB «Repense» l'idée et les capacités d'une base de données en ce qui concerne les applications en temps réel.

Lorsqu'une base de données est mise à jourated, il n'y a aucun moyen pour l'application de le savoir. L'approche acceptée consiste pour l'application à déclencher une notification dès qu'il y a une mise à jour.ate, qui est poussé vers le front-end via un pont complexe (PHP -> Redis -> Node -> Socket.io en est un exemple).

Mais et si la mise à jourateLes s pourraient être poussés directement de la base de données vers le front-end ?!

Oui, c'est la promesse de RethinkDB. Donc, si vous êtes sur le point de créer une véritable application en temps réel (jeu, marketplace, analytics, etc.), Rethink DB vaut le coup d'œil.

Redis

En ce qui concerne les bases de données, il est presque trop facile d'ignorer l'existence de Redis. C'est parce que Redis est une base de données en mémoire et est principalement utilisé dans des fonctions de support telles que la mise en cache.

Apprendre cette base de données est un travail de dix minutes (litreally!), et c'est un simple magasin clé-valeur qui stocke les chaînes avec une heure d'expiration (qui peut être définie sur l'infini, bien sûr). Ce que Redis perd en fonctionnalités, il le compense en utilité et en performances. Comme il réside entièrement dans la RAM, les lectures et les écritures sont incroyablement rapides (quelques centaines de milliers d'opérations par seconde ne sont pas rares).

Redis a aussi une approche sophistiquéeated système pub-sub, ce qui rend cette « base de données » deux fois plus grande attractive.

En d'autres termes, si vous avez un projet qui pourrait bénéficier de la mise en cache ou qui a des composants distribués, Redis est le premier choix.

SQLite

Oui, j'ai promis que nous en avions fini avec les bases de données relationnelles, mais SQLite est trop mignon pour être ignoré.

SQLite est une bibliothèque C légère qui fournissait un moteur de stockage de base de données relationnelle. Tout dans cette base de données se trouve dans un seul fichier (avec une extension .sqlite) que vous pouvez mettre n'importe où dans votre système de fichiers. Et c'est tout ce dont vous avez besoin pour l'utiliser! Oui, pas de logiciel «serveur» à installer et pas de service auquel se connecter.

Caractéristiques utiles

Même si SQLite est une alternative légère à une base de données comme MySQL, elle est assez puissante. Certaines de ses caractéristiques choquantes sont:

• Prise en charge complète des transactions, avec COMMIT, ROLLBACK et BEGIN.
• Prise en charge de 32,000 XNUMX colonnes par table
• Prise en charge JSON
• Prise en charge de JOIN 64 voies
• Sous-requêtes, recherche en texte intégral, etc.
• Taille maximale de la base de données de 140 téraoctets!
• Taille de ligne maximale de 1 gigaoctet!
• 35% plus rapide que les E / S de fichiers

Quand utiliser SQLite

SQLite est une base de données extrêmement spécialisée qui se concentre sur une approche pragmatique et concrète. Si votre application est relativement simple et que vous ne voulez pas vous embêter avec une base de données complète, SQLite est une solution sérieuse.andidate. Cela est particulièrement judicieux pour les CMS et les applications de démonstration de petite et moyenne taille.

Lorsque vous n'utilisez pas SQLite

Bien qu'impressionnant, SQLite ne couvre pas toutes les fonctionnalités du SQL standard ou de votre moteur de base de données préféré. Le clustering, les procédures stockées et les extensions de script sont manquants. De plus, il n'y a aucun client pour se connecter, interroger et explorer la base de données. Ailetteally, comme la taille de l'application grows, les performances se dégraderont.

Cassandra

Alors que beaucoup proclament que la fin est proche pour Java, de temps en temps, la communauté lâche une bombe et fait taire les critiques. Cassandra en est un exemple.

Cassandra appartient à ce que l'on appelle la famille des bases de données « en colonnes ». Le stockage abstractL'ion dans Cassandra est une colonne plutôt qu'une ligne. L'idée ici est de stocker toutes les données dans une colonne physiqueally ensemble sur le disque, minimisant ainsi le temps de recherche.

Caractéristiques uniques

Cassandra a été conçue avec un cas d'utilisation spécifique à l'esprit : gérer des charges d'écriture lourdes et zero tolérance aux temps d'arrêt. Ceux-ci deviennent ses arguments de vente uniques.

• Performances d'écriture extrêmement rapides. Cassandra est sans doute la base de données la plus rapide pour la gestion de lourdes charges d'écriture.
• Évolutivité linéaire. Autrement dit, vous pouvez continuer à ajouter autant de nœuds à un cluster que vous le souhaitez, et il y aura un zero augmentation de la complexité ou de la fragilité du cluster.
• Tolérance de partition inégalée. Autrement dit, même si plusieurs nœuds d'un cluster Cassandra tombent en panne, la base de données est conçue pour continuer à fonctionner sans perte d'intégrité.
• Typage statique

Quand utiliser Cassandra

La journalisation et l'analyse sont deux des meilleurs cas d'utilisation de Cassandra. Mais ce n'est pas tout : le moment idéal, c'est quand vous devez gérer la situation.ally de grandes tailles de données (Apple dispose d'un déploiement Cassandra gérant plus de 400 pétaoctets de données tandis que chez Netflix, il gère 1 XNUMX milliards de requêtes par jour) avec un litreally zero temps d'arrêt. La haute disponibilité est l’une des caractéristiques de Cassandra.

Quand ne pas utiliser Cassandra

Le schéma de stockage en colonne de Cassandra a également ses inconvénients. Le modèle de données est plutôt plat, et si vous avez besoin d'agrégations, Cassandra n'est pas à la hauteur. De plus, il atteint une haute disponibilité en sacrifiant la cohérence (rappelez-vous le théorème CAP pour les systèmes distribués), ce qui le rend moins adapté aux systèmes où une précision de lecture élevée est nécessaire.

Echelle de temps

Les nouveaux développements exigent de nouveaux types de bases de données, et l'Internet des objets (IoT) est l'un de ces phénomènes. L'une des meilleures bases de données open source pour cela est Echelle de temps.

L'échelle de temps est un type de ce qu'on appelle une base de données de « séries chronologiques ». C'est différent d'une base de données traditionnelle dans la mesure où c'est le principal axe de préoccupation, et l'analyse et la visualisation d'ensembles de données volumineux sont une priorité absolue. Les bases de données de séries chronologiques voient rarement un changement dans les données existantes ; un exemple est les lectures de température envoyées par un capteur dans un greenhouse - de nouvelles données continuent de s'accumulerated chaque seconde, ce qui est intéressant pour l'analyse et le reporting.

Pourquoi ne pas utiliser uniquement une base de données traditionnelle avec un champ d'horodatage? Eh bien, il y a deux raisons principales à cela:

• Les bases de données à usage général ne sont pas optimisées pour fonctionner avec des données temporelles. Pour les mêmes quantités de données, une base de données à usage général sera beaucoup plus lente.
• La base de données doit gérer d'énormes quantités de données à mesure que de nouvelles données continuent d'affluer, et que la suppression de données ou la modification de schéma, later l'activation n'est pas une option.

Caractéristiques uniques

Timescale DB possède des fonctionnalités intéressantes qui la distinguent des autres bases de données du même catesanglant:

• Il est construit sur PostgreSQL, sans doute la meilleure base de données relationnelle open source du marché. Si votre projet exécute déjà PostgreSQL, Timescale se glisse directement.
• Les requêtes sont effectuées via la syntaxe SQL familière, ce qui réduit la courbe d'apprentissage.
• Des vitesses d'écriture ridiculement rapides - des millions d'insertions par seconde ne sont pas inconnues.
• Des milliards de rows ou des pétaoctets de données : ce n'est pas grave pour Timescale.
• Véritable flexibilité avec schéma - choisissez entre relationnel ou sans schéma selon vos besoins.

Cela n'a pas beaucoup de sens de parler du moment où utiliser ou non Timescale DB. Si l'IoT est votre domaine ou si vous recherchez des caractéristiques de base de données similaires, Timescale vaut le coup d'œil.

CouchDB

CouchDB est une petite solution de base de données intéressante qui se trouve tranquillement dans un coin et dispose d'un petit mais dédiéated suivant. C'était created pour gérer les problèmes de perte de réseau et de résolution éventuelle des données, ce qui s'avère être un problème si compliqué que les développeurs préfèrent changer de travail plutôt que de s'en occuper.

Essentielally, vous pouvez considérer un cluster CouchDB comme un ensemble distribué de nœuds, grands et petits, dont certains devraient être hors ligne. Dès qu'un nœud est mis en ligne, il renvoie des données au cluster, qui sont lentement et soigneusement digérées, éventuellementally devenir disponible pour l’ensemble du cluster.

Caractéristiques uniques

CouchDB est une sorte de race unique en matière de bases de données.

• Données hors ligne d'abord synccapacités de gestion
• Versions spécialisées pour mobile et web browsutilisateurs (PouchDB, CouchDB Lite, etc.)
• Fiabilité résistante aux chocs et testée au combat
• Clustering facile avec stockage de données redondant

Quand utiliser CouchDB

CouchDB a été conçu pour une tolérance hors ligne et reste inégalé à cet égard. Un cas d'utilisation typique concerne les applications mobiles dans lesquelles une partie de vos données réside sur une instance CouchDB sur le téléphone de l'utilisateur (car c'est là qu'elles ont été générées).ated). Ce qui est intéressant, c'est que vous ne pouvez pas compter sur l'appareil de l'utilisateur pour qu'il soit connecté à tout moment, ce qui signifie que la base de données doit être opportuniste et prête à resolve mise à jour contradictoireates later sur. Ceci est réalisé en utilisant l'impressionnant Protocole de réplication de table.

Quand ne pas utiliser CouchDB

Essayer d'utiliser CouchDB en dehors de son cas d'utilisation prévu mènera au désastre. Il utilise beaucoup plus de stockage que tout autre système, simplement parce qu'il doit conserver des copies redondantes des données et des résultats de résolution des conflits. En conséquence, les vitesses d’écriture sont également extrêmement lentes. Ailetteally, CouchDB ne convient pas comme moteur de schéma à usage général, car il ne gère pas bien les modifications de schéma.

FerretDB

FerretDB est une solution innovante Open Source platformulaire construit sur Postgres comme alternative à MongoDB. MongoDB est la base de données la plus simple à utiliser et la mieux prise en charge, permettant aux développeurs de créer des applications plus rapidement que les bases de données relationnelles.

Cependant, MongoDB a abandonné ses racines Open Source, modifiant la licence publique côté serveur et la rendant unique.sable pour de nombreux projets open source et commerciaux ; c'est là que FerretDB entre en scène. Avec FerretDB, les utilisateurs peuvent exécuter les mêmes requêtes de protocole MongoDB sans apprendre un nouveau langage ou une nouvelle commande.

FerretDB est une base de données de documents open source avec compatibilité MongoDB intégrée tout en permettant à PostgreSQL et à d'autres backends de base de données d'exécuter des charges de travail MongoDB ; cela vous permet d'utiliser la syntaxe et les commandes MongoDB existantes avec votre base de données stockée dans PostgreSQL.

PostgreSQL, sur lequel FerretDB est construit, est un système de gestion de base de données relationnelle (RDMS) open source robuste. Il s'agit d'une option peu coûteuse pour créer des projets d'entreprise évolutifs.risebases de données de qualité supérieure. PostgreSQL possède toutes les capacités et fonctionnalités dont une base de données relationnelle a besoin. Il stocke les données sous forme d'objets structurés avec rows et des colonnes, parfaites pour les recherches et transactions massives et complexes.

FerretDB est une base de données de documents qui utilise des commandes, des pilotes et des outils similaires à MongoDB pour stocker des données.

Contrairement aux bases de données relationnelles, qui spécifient la structure de la base de données à l'aide de tables, rows, et colonnes, FerretDB enregistre les informations sous forme de documents JSON, permettant une intégration transparente avec les applications en ligne et mobiles modernes.

La capacité de FerretDB à rechercher rapidement et efficacement d'énormes bases de données est l'une de ses capacités les plus remarquables.andicaractéristiques. Également platLe formulaire est hautement adaptable, vous permettant de l'ajuster aux besoins de votre organisation.

C'est une solution de base de données incroyable pour les professionnels et les débutants. C'est une entreprise complètement décentralisée blockchain moteur de recherche d'applications.

Ferretdb est un outil d'administration de base de données robuste qui permet aux développeurs et aux administrateurs de base de données de rechercher, tester et déployer du code.

Conclusion

J'ai dû laisser de côté de nombreux c intéressantsandidateComme Riak, cette liste doit donc être considérée comme un guide plutôt que comme un commandement. J'espère avoir pu atteindre mon objectif avec cet article : présenter non seulement une collection de recommandations sur les logiciels de bases de données, mais également discuter brièvement de où et comment elles doivent être utilisées (et évitées !).

Si vous êtes curieux d'apprendre les bases de données, consultez Udemy pour des cours en ligne brillants.