Qu'est-ce qu'une base de données multi-modèle ?

Présentation

Base de données multi-modèles les systèmes de gestion unifient plusieurs systèmes de bases de données en un seul. Au lieu de travailler avec de nombreux modèles et de trouver des moyens de les incorporer ensemble, les bases de données multimodèles fournissent un moteur unique pour différents types de bases de données.

Cet article donne un aperçu détaillé des bases de données multimodèles.

Qu'est-ce qu'une base de données multimodèle ?

Une base de données multi-modèle est un système de gestion qui combine plusieurs types de bases de données avec un seul backend. La plupart des systèmes de gestion de base de données ne prennent en charge qu'un seul modèle de base de données. D'autre part, les bases de données multimodèles stockent, interrogent et indexent les données de différents modèles.

Les bases de données multimodèles offrent les avantages de modélisation de la persistance polyglotte sans avoir à trouver des moyens de combiner différents modèles. L'approche flexible permet de stocker les données de différentes manières. Le résultat est :

• Programmation agile et flexible.
• Réduction de la redondance des données.

Par exemple, explorer les relations entre les points de données ou créer un système de recommandation est beaucoup plus facile avec les bases de données de graphes. D'autre part, les bases de données relationnelles aident à définir les relations entre les colonnes de données.

Une caractéristique vitale de la base de données multimodèle est la possibilité de transformer les données d'un format à un autre. Par exemple, les données au format JSON se transforment rapidement en XML. La conversion des formats de données offre une agilité supplémentaire et facilite la satisfaction des exigences spécifiques du projet.

Exemples de cas d'utilisation de bases de données multi-modèles

Les cas d'utilisation permettent de se faire une idée du fonctionnement des bases de données multimodèles. L'analyse d'exemples pratiques permet de mieux comprendre comment plusieurs modèles fonctionnent ensemble dans un système.

Stocker et gérer plusieurs sources de données

Un système informatique typique utilise diverses sources de données. Les informations stockées ne sont pas toujours dans le même format ou dans la même base de données. Plusieurs formats créent un système complexe, ce qui rend difficile la maintenance et la recherche dans les données.

Le stockage des données dans une base de données multi-modèle facilite l'administration. Tout se trouve dans une seule base de données, ce qui réduit le temps nécessaire pour stocker et gérer les données provenant de différentes sources.

Étendre les fonctionnalités du modèle

Les bases de données multi-modèles fournissent des extensions entre les modèles. Les fonctionnalités de certains modèles permettent de combler les lacunes d'autres modèles.

Par exemple, interroger des données au format JSON à l'aide de requêtes SQL est simple. Il n'est pas nécessaire d'ajuster la source de données d'origine. L'extensibilité réduit le temps de traitement des données et élimine le besoin de systèmes d'extraction, de transformation et de chargement (ETL).

Environnements de données hybrides

Un environnement de données typique sépare les données opérationnelles des données analytiques. Les données à analyser doivent être transformées et stockées dans un endroit différent des données opérationnelles.

Les informations se dupliquent, ce qui diminue la qualité des données. De même, l'espace séparé crée des frais généraux de maintenance. Les deux bases de données nécessitent une administration des politiques ainsi qu'une gestion des sauvegardes.

Une base de données multimodèle offre une approche hybride du stockage des données. Un hub de données unifié pour le stockage des données transactionnelles et l'extraction des données analytiques est plus simple à gérer.

Centralisation des données

Les données au sein d'une organisation ont des barrières. Bien que des restrictions doivent exister, cette approche empêche l'utilisation des informations au sein d'une entreprise.

Les bases de données multimodèles stockent les données telles quelles sans nécessiter de transformations. La centralisation des données fournit des informations précieuses sur les données existantes, ainsi que la possibilité de créer de nouveaux cas d'utilisation.

Recherche de mégadonnées

Hadoop est exceptionnel pour traiter de grandes quantités de données diverses sur différents modèles. La raison principale est la vitesse de réception, de traitement et de stockage de diverses données. Cependant, la seule chose qui manque à Hadoop est un mécanisme de recherche efficace.

Tirer parti de la puissance de traitement Hadoop et la combiner avec la force des recherches de bases de données multi-modèles produit un système robuste. Le processus de travail avec les données devient évolutif et robuste pour les tâches de Big Data.

Avantages et inconvénients de la base de données multimodèle

Les bases de données multi-modèles présentent des avantages et des inconvénients. Le tableau fournit le résumé :

Avantages	Inconvénients
Cohérence des données	Complexe
Agile	Développement
Conforme ACID	Manque de techniques de modélisation
Convient aux projets complexes	Ne convient pas aux projets simples

Le modèle de base de données fonctionne principalement dans les environnements d'entreprise où de nombreuses données sont présentes. Différents secteurs utilisent les données pour diverses tâches. Cependant, une structure de persistance polyglotte déjà établie et spécialisée remarquera le manque de fonctionnalités dans les bases de données multi-modèles.

Avantages

Les avantages de l'utilisation de bases de données multi-modèles sont :

• Cohérence des données entre les modèles grâce à un backend unique
• Différents types de données sur une même plate-forme offrent un environnement agile.
• Tolérant aux pannes grâce à la conformité ACID.
• Convient aux projets complexes nécessitant plusieurs vues des données.

Inconvénients

Certains inconvénients de l'utilisation de bases de données multi-modèles sont :

• Les systèmes de bases de données multimodèles sont difficiles à utiliser et compliqués.
• Le modèle de base de données est encore en développement et n'a pas mûri correctement.
• La disponibilité des différentes techniques de modélisation est limitée.
• Ne convient pas aux systèmes ou projets plus simples.

Quelles sont les meilleures bases de données multimodèle ?

Il existe de nombreux types de bases de données multi-modèles disponibles sur le marché. La seule caractéristique distincte est la prise en charge de plusieurs modèles dans un seul moteur.

Certaines bases de données superposent plusieurs modèles sur le moteur via des composants. Cependant, ces types de bases de données ne sont pas d'authentiques bases de données multimodèles.

Une autre différence critique entre les bases de données réside dans les techniques de modélisation disponibles. Cet aspect est essentiel pour maximiser l'utilité des données disponibles.

Serveur MarkLogic

Serveur MarkLogic est une base de données NoSQL multimodèle qui a commencé comme un stockage XLM et s'est développée pour stocker plusieurs formats de données, tels que :

• Document
• Graphique
• Texte
• Spatial
• Clé-valeur
• Relationnel

La base de données est polyvalente, efficace et sécurisée. Les fonctionnalités de Mark Logic Server sont :

• Sécurité et gouvernance . Gouvernance intégrée sur la sécurité des données et des utilisateurs.
• Conforme ACID . Forte cohérence des données grâce à la conformité ACID.
• Recherche avancée . Un moteur de recherche intégré avec recherche sémantique permettant d'accéder aux données.
• BI et analyses . Des outils d'analyse et d'informatique décisionnelle personnalisables sont facilement disponibles.
• Apprentissage automatique intégré . Conservation des données intelligemment automatisée grâce à des algorithmes de machine learning intégrés, offrant un accès plus rapide aux données.
• Tolérant aux pannes et résilient . Mark Logic Server dispose de systèmes de haute disponibilité et de reprise après sinistre pour éviter toute interruption.
• Prise en charge du cloud hybride . La base de données permet un déploiement autogéré via des solutions cloud hybrides.

ArangoDB

ArangoDB est un système de base de données natif multi-modèle. Les formats de données pris en charge sont :

• Document
• Graphique
• Clé-valeur

La base de données récupère et modifie les données via un langage de requête unifié, AQL. Certaines des autres fonctionnalités notables sont :

• Jointures avancées . Permet de joindre des données avec des requêtes flexibles, réduisant ainsi la redondance des données.
• Transactions . Exécution de requêtes sur plusieurs documents avec isolation disponible et cohérence transactionnelle.
• Partage . La réplication synchrone via le partitionnement permet de réduire la communication interne du cluster, d'améliorer les performances et la vitesse de jointure.
• Réplication. La réplication fournit une base de données distribuée au sein d'un centre de données.
• Multithread. La base de données tire parti de plusieurs cœurs grâce au multithreading.

OrientDB

OrientDB est une base de données NoSQL multi-modèle open-source écrite en Java. La base de données prend en charge les modèles suivants :

• Document
• Graphique
• Clé-valeur
• Objet
• Spatial

OrientDB a été le premier à proposer plusieurs modèles au niveau du noyau. La base de données est livrée avec de nombreuses fonctionnalités uniques, dont certaines sont :

• Compatibilité SQL . Les requêtes en SQL sont prises en charge, ce qui permet aux programmeurs de passer plus facilement des modèles relationnels.
• Conforme ACID . La base de données est entièrement transactionnelle, ce qui garantit sa fiabilité.
• Distribué . Prise en charge complète de la réplication multimaître sur différents serveurs dédiés.
• Téléportable . Permet l'importation rapide de bases de données relationnelles.