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Pourquoi utiliser MongoDB?
Le gros avantage de MongoDB par rapport au SQL, c’est sa capacité à gérer des systèmes de données complexes. On peux avoir des listes, des objets encapsulés sans avoir de soucis. Ce fonctionnement facilite grandement le développement d’applications qui gèrent beaucoup de données.
Quelle est la différence entre une base de données relationnelle et non relationnelle?
Finalement, la différence qui existe entre une base de données relationnelle et une base de données non relationnelle est la façon de stocker. L’une stocke les données dans des tables tandis que l’autre les stockent au format clé-valeur de manière à stocker davantage en termes de quantité.
Quel est la différence entre SQL et NoSQL?
Le SQL est à privilégier lorsque les données sont structurées et que leurs relations sont fondamentales. Si les bases de données sont complexes, ce système est principalement choisi. Au contraire, si les données ne sont pas structurées ou changent de format avec le temps, le NoSQL sera pertinent.
Pourquoi utiliser MongoDB avec Node JS?
Pourquoi utiliser MongoDB avec une API Node JS? ℹ️ Une API Node JS est capable de s’interfacer avec de très nombreuses technologies de base de données. MongoDB n’est en aucun cas le meilleur choix dès lors que vous concevez une API Node JS.
Pourquoi faire du NoSQL?
Pour faire simple, les bases de données NoSQL conviennent mieux quand vos données ne rentrent pas bien dans les tables. Nous pouvons aussi analyser très efficacement ces données dans des bases de données multidimensionnelles. Les données qui se prêtent bien aux tables relationnelles sont de type atomique.
C’est quoi un SGBD non relationnel?
Une base de données non relationnelle est une base de données qui n’utilise pas le schéma tabulaire sous forme de lignes et de colonnes présent dans la plupart des systèmes de base de données plus traditionnels.
Pourquoi utiliser le NoSQL?
Pourquoi le NoSQL? Le NoSQL est apparu afin de contrer la dominance des bases de données relationnelles dans le domaine de l’internet. En effet, un des problème récurrent des bases de données relationnelles est la perte de performance lorsque l’on doit traiter un très gros volume de données.