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Les meilleures bases de données

mai 14, 2019

Les meilleures bases de données

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Les meilleures bases de données

Aujourd’hui, nous pouvons trouver plusieurs bases de données sur le marché, ce qui nous oblige à les comparer pour déterminer celle qui convient le mieux à notre environnement. L’année dernière, nous avons examiné les meilleures bases de données de 2016 et, même si celles-ci n’ont pas beaucoup changé, nous verrons aujourd’hui les meilleures bases de données.

Si vous envisagez de sélectionner une base de données, pensez que vous avez, d’une part les bases de données relationnelles et d’autre part, les bases de données NoSQL. Les bases de données relationnelles ont continué à exploser au cours des années 1970, tandis que les bases de données NoSQL sont relativement nouvelles et ont fait leur apparition il y a environ 10 ans. Outre ces deux types de bases, certaines hybrides apparaissent, telles que SQL / noSQL, des bases de données in-memory ou des bases de données de service.

Une sélection de technologies de stockage correctes, avec une utilisation simple et sûre, des outils utiles et une communauté prenant en charge le produit, fera la différence lors de la gestion d’une entreprise. Cela améliorera notre productivité et deviendra donc un élément vital pour toute entreprise. Pour toutes ces raisons, la surveillance des bases de données est une priorité pour toute installation.

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Si vous souhaitez embaucher un nouveau technicien support pour votre équipe, il va de soi qu’un bon processus de sélection doit être effectué. Avec les bases de données, la même chose se produit. C’est pourquoi, il est conseillé de comparer les avantages et les inconvénients de chaque outil.

Les questions que nous devons nous poser avant de choisir une base de données sont les suivantes :

  • À combien de clients est-ce que je veux rendre service ?
  • Quelle taille de données dois-je gérer ?
  • Dois-je implémenter des tâches en mode « batch » pour accéder à la base de données ?
  • Quel délai de réponse dois-je donner à mes clients ?
  • Comment vais-je redimensionner ma base de données à mesure que le nombre de clients et de transactions augmente ?
  • Comment vais-je surveiller ma base de données pour éviter les temps d’arrêt ?
  • Ai-je besoin d’une base de données relationnelle ou d’un NoSQL ?
  • Comment se comportera la base de données en cas de chute ?
  • Comment se comportent-ils en cas de problème ?

Avant de continuer, nous laissons un lien vers cet article de comparaison de NOSQL Databases vs SQL afin que vous puissiez connaître les principales différences entre ces deux modèles. Et enfin, le moment attendu, nous présentons celles qui sont pour nous les meilleures bases de données avec leurs principales caractéristiques.

Meilleures bases de données commerciales

À ce jour, le marché est toujours dominé par DB2, SQL Server, Oracle et IBM. Dans les systèmes d’exploitation Windows, SQL Server est généralement l’option la plus courante, tandis que dans Mainframe ou Unix / Linux, Oracle et DB2 sont les leaders incontestés.

Microsoft SQL Server

Il s’agit d’une base de données développée par Microsoft et uniquement compatible avec les systèmes Windows. Il existe des nombreux profils d’experts dans SQL Server et il n’est pas difficile de les acquérir. L’intégration avec Microsoft Azure a considérablement amélioré sa flexibilité et ses performances. Il permet également de gérer les informations provenant d’autres serveurs en améliorant sa facilité d’utilisation.

Benchmark : http://www.microsoft.com/en-us/server-cloud/products/sql-server-benchmarks/industry.aspx

Oracle

Oracle est une base de données pouvant fonctionner sur presque tous les systèmes d’exploitation. Oracle met en évidence l’abondance de profils expérimentés dans cette technologie et le grand nombre d’outils pour sa gestion et sa surveillance.

Benchmark d’Oracle: http://www.oracle.com/us/solutions/performance-scalability/index.html

IBM DB2

C’est la deuxième base de données la plus utilisée dans les environnements Unix / Linux après Oracle. Il est clairement un vainqueur incontestable dans Mainframe. Il existe des profils professionnels pour DB2, mais pas autant pour Oracle. D’autre part, le profil DB2 Mainframe ne doit pas nécessairement pouvoir être déplacé dans DB2 linux / unix.

Benchmark de DB2: http://www-01.ibm.com/software/data/db2/performance.html

Teradata

Il se distingue des autres types de bases de données par sa capacité de stockage et son analyse des données. Il est généralement utilisé dans les grandes installations Big Data.

SAP Sybase

Il y a dix ans, c’était l’une des bases de données les plus performantes. Aujourd’hui, elle est moins répandue, mais elle continue de se distinguer par son extensibilité et ses performances.

Informix

En 1990, la société Informix était un système de base de données très populaire. Cependant, en 2000, il a connu plusieurs revers dans sa gestion, affaiblissant la société et vendant finalement les droits à IBM, y compris la marque, ses plans et la base de données. Aujourd’hui, Informix et Ascential ont cessé d’exister en tant que tels, depuis qu’IBM a divisé les outils et les applications, qui font maintenant partie d’IBM.

Meilleures bases de données relationnelles de libre distribution

Au sein des bases de données relationnelles gratuites, trois d’entre elles se démarquent, à savoir MySQL, María DB et PostgreSQL. Tous ont plusieurs avantages en commun : L’existence d’une communauté puissante, la possibilité de voir et de modifier le code selon les besoins et son prix car ils sont gratuits

meilleures bases de données

Bases de données NoSQL

Les bases de données NoSQL ont évolué pour répondre à différents problèmes et bien qu’elles fassent partie du même groupe, elles présentent de nombreuses différences. Actuellement, nous pouvons les diviser en quatre groupes selon leur méthode de modélisation des données.

NoSQL orienté Valeur-clé

C’est le modèle de données le plus simple et est idéal pour accéder aux données par clé. La différence de ce type de base de données réside dans la possibilité de stocker des données sans schéma prédéfini. Ils sont généralement très efficaces pour la lecture et l’écriture. Ils sont également conçus pour évoluer à grande échelle et obtenir un temps de réponse très rapide. Les données sont généralement stockées dans des structures complexes telles que BLOB. Voici quelques exemples de bases de données de ce type :
Redis : Logiciels libres.
Riak : Il se distingue par sa capacité à être une base de données clé-valeur, son stock de documents et permet d’effectuer des recherches.
Oracle NoSQL
Microsoft Azure Table Storage

NoSQL orienté Documents

Les documents prenant en charge différents formats (JSON, XML) sont enregistrés. Les schémas peuvent être modifiés sans quitter les bases de données, les développeurs peuvent mettre des documents indexés et avoir accès au moteur de base de données. Sa flexibilité en fait l’un des outils les plus polyvalents, soulignant Mongo DB et Couchbase Server.

Mongo DB

C’est l’une des bases de données les plus populaires aujourd’hui. Il est possible de travailler avec des données structurées et non structurées. Elle se distingue par sa grande capacité d’extensibilité et de performance. C’est également l’une des bases qui a les profils les plus expérimentés, facilitant le processus d’apprentissage et d’utilisation.

Ils permettent de travailler par paires clé-valeur et d’accéder à différentes parties des données stockées.

Mongo DB ne supporte pas l’atomicité dans les opérations et garantit une intégrité éventuelle. Les modifications seront répliquées sur tous les nœuds, mais il n’est pas garanti que tous les nœuds disposent des mêmes données en même temps.

Couchbase Server

Base de données gratuite créée dans le projet Apache. Cela ne garantit pas non plus une intégrité des données à 100%. Elle se distingue par sa grande console d’administration, avec laquelle il est possible d’accéder à un grand nombre de données de manière très simple.

Mark Logic Server

Cette base de données se distingue des précédentes pour permettre l’intégrité et la compatibilité des données avec XML, JSON et RDF.

Systèmes supportés : Windows, Solaris, Red Hat, Suse, CentOS, Amazon Linux et Mac OS.

Elastic Search

RavenDB, Apache Jena et Pivotal GemFire sont également à souligner.

Pas de SQL orienté Colonnes
Ces bases de données ressemblent beaucoup aux tables de données relationnelles, dans lesquelles vous pouvez faire un mapping des clés sur des valeurs et les regrouper dans des structures. Ils sont utilisés dans des environnements où l’écriture est peu existante et il est nécessaire d’accéder à plusieurs colonnes de nombreuses lignes. Ils sont très utiles pour le traitement et l’analyse d’événements, la gestion de contenu et l’analyse de données.

Apache Cassandra

Cette base de données a été créée par Facebook et est maintenant disponible gratuitement. Il est fortement recommandé de gérer des bases de données contenant une grande quantité de données. Il existe actuellement une version Enterprise de Cassandra appelée Datastax Enterprise.

Données prises en charge : ASCII, bigint, BLOB, Boolean, counter, decimal, double, float, int, text, timestamp, UUID, VARCHAR et varint.

Benchmark : http://vldb.org/pvldb/vol5/p1724_tilmannrabl_vldb2012.pdf

Apache Hbase

Cette base de données a été conçue pour prendre en charge de grandes quantités d’accès en lecture et écriture en temps réel à des grandes quantités de données. L’un de ses avantages est le courrier sur Hadoop et sur le système de fichiers Hadoop.

Bases de données orientées Graphes No SQL

Ce modèle est centré sur les entités et leurs relations. Utilisez la théorie des graphes pour relier les bases de données. Chaque élément pointe vers son élément adjacent. Ces bases de données sont recommandées si vos données sont très liées, telles que les réseaux sociaux, la détection des fraudes, les recommandations en temps réel, etc. Ici, la base de données devrait être normalisée, chaque structure ayant une colonne et chaque relation en a deux.

Neo4j

Elle prend en charge l’intégrité des données, la haute disponibilité et la montée en cluster. Il a également un bon panneau d’administration.

Infinite graph

Ce n’est pas librement distribué.
Systèmes supportés : Mac OSx, Linux et Windows
Benchmark : Il peut être demandé à Objectivity.

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Modèle hybride

De plus en plus de sociétés proposent des solutions hybrides dans lesquelles plusieurs moteurs de base de données sont utilisés pour prendre en charge plusieurs modèles NoSQL et même des moteurs relationnels.

Par exemple, CortexDB, Foundation DB et Orient DB proposent plusieurs modèles NoSQL.
IBM a étendu sa base de données DB2 pour offrir la possibilité d’utiliser des bases de données NoSQL avec BLU Acceleration. IBM DB2 dans sa version étendue permet de stocker des données au format XML, JSON et de stockage en mode graphique.

Bases de données As a Service

Les bases de données As a Service se différencient des autres en proposant leurs services dans le cloud. Il vous suffit de lire et d’écrire vos données à l’aide des services proposés par le fournisseur. Avec le temps, ce sera probablement l’une des bases de données les plus demandées pour sa facilité d’utilisation.

Amazon SimpleDB

Base de données offrant une interface de services Web simple, utilisée pour stocker et créer plusieurs ensembles de données. Si vous souhaitez créer un accès à des bases de données simples, Amazon SimpleDB peut être une bonne option.

Les données sont stockées sous forme de textes et de structures générées par des paires de valeurs de paramètres. De plus, les données sont automatiquement indexées, ce qui facilite la recherche d’informations.

Il n’y a pas de repère.
Liste des modules Pandora FMS pour la surveillance des bases de données :

Base de Données Modules et plugins
Oracle Surveillance Oracle
DB2 Surveillance DB2
SQL Server Surveillance de SQL Server
Teradata Teradata Surveillance Pandora FMS Enterprise
SAP Sybase Surveillance Sybase
Informix Surveillance Informix
MySQL Surveillance des connexions actives MySQL
MySQl Cluster
Surveillance MySQL
Performance MySQL
Plugin MySQL
Surveillance avancée de MySQL Server
Postgre SQL Surveillance PostgreSQL de Perl
Surveillance PostgreSQL Plugin
Surveillance PostgreSQL Plugin
Agents de plug-in PostgreSQL
Mongo DB Module de surveillance Mongo DB Plugin Surveillance Mongo DB
Couchbase Surveillance de Couchbase avec Pandora FMS Enterprise
Mark Logic Server Surveillance de Mark Logic Server avec Pandora FMS Enterprise
Elastic Search Surveillance de recherche élastique avec Pandora FMS Enterprise
Redis Surveillance de Redis avec Pandora FMS Enterprise
Riak Surveillance de Riak avec Pandora FMS Enterprise
Microsoft Azure Table Storage Surveillance de Microsoft Azure Table Storage avec Pandora FMS Enterprise
Apache Cassandra Apache Monitoring Cassandra
Apache Hbase Surveillance d’Abache hbase
Neo4j Surveillance de Neo4j avec Pandora FMS Enterprise
Infinite graph Surveillance de Graphiques infinis avec Pandora FMS Enterprise
Amazon SimpleDB Surveillance Amazon SimpleDB avec Pandora FMS Enterprise

Nous espérons que cet article vous aura été utile. Si vous souhaitez ajouter une base de données, n’hésitez pas à nous le dire. De plus, si vous avez des questions sur la manière de surveiller une base de données spécifique, nous vous invitons à nous contacter pour vous aider du mieux possible


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