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La capacité de stocker, gérer et analyser efficacement de grandes quantités d’informations est cruciale pour toute organisation. Alors que les données continuent de croître en volume et en complexité, les bases de données traditionnelles ne parviennent souvent pas à répondre aux demandes modernes. C’est là que les bases de données de nouvelle génération entrent en jeu : conçues pour être rapides, sécurisées et rentables, elles offrent des solutions innovantes pour gérer des problèmes de données diversifiés et à grande échelle.
Dans ce blog, nous découvrirons sept bases de données SQL modernes qui feront des vagues en 2024. Ces bases de données offrent des performances et une évolutivité robustes et sont équipées de fonctionnalités avancées telles que l’intégration de l’IA.
1. Dolt
Dolt est une base de données open source à version contrôlée qui combine la puissance de Git avec les fonctionnalités d’une base de données relationnelle. Avec Dolt, vous pouvez créer, cloner, créer des branches, fusionner, pousser et extraire des bases de données comme vous le feriez avec un référentiel Git.
Dolt est compatible MySQL, vous permettant d’exécuter des requêtes SQL et d’utiliser l’interface de ligne de commande pour gérer vos données. Cette base de données à version contrôlée est idéale pour les environnements collaboratifs où le suivi des modifications et le maintien de l’intégrité des données sont primordiaux.
Tout comme GitHub, DoltHub est un endroit où les utilisateurs peuvent partager leur base de données. Vous pouvez accéder gratuitement à la base de données publique, tout comme GitHub.
2. MongoDB
MongoDB est une base de données NoSQL populaire connue pour sa flexibilité et son évolutivité. Il utilise un modèle de données orienté document, qui permet le stockage de données semi-structurées. Avec son modèle de données flexible et son riche écosystème d’outils et de services, MongoDB est un favori parmi les développeurs et les entreprises. Sa capacité à gérer de grandes quantités de données non structurées en fait un choix idéal pour les applications modernes.
MongoDB est disponible dans différents environnements, notamment MongoDB Atlas (un service entièrement géré dans le cloud), MongoDB Enterprise (une version autogérée par abonnement) et MongoDB Community (une version gratuite et autogérée).
3. Redis
Redis est une base de données en mémoire rapide utilisée comme base de données de mise en cache, de recherche vectorielle, de courtier de messages et NoSQL qui s’intègre parfaitement dans n’importe quelle pile technologique. Connu pour ses hautes performances et sa faible latence, Redis est largement utilisé dans les applications en temps réel telles que la mise en cache, la gestion de sessions et l’analyse en temps réel. Sa prise en charge de diverses structures de données telles que les chaînes, les hachages, les listes, les ensembles, etc. en fait un outil puissant pour les développeurs.
4. MindsDB
MindsDB est une plateforme qui améliore les bases de données SQL avec des capacités d’apprentissage automatique. Il vous permet de créer, d’affiner et de servir des modèles d’apprentissage automatique directement dans votre base de données à l’aide d’une syntaxe SQL familière. MindsDB s’intègre à de nombreuses sources de données, notamment des bases de données, des magasins de vecteurs et des applications, ainsi qu’aux frameworks IA/ML populaires pour AutoML et LLM.
Imaginez Transformers, LangChain, base de données Vector, API OpenAI, base de données SQL et NoSQL et agents tout en un, et vous pouvez y accéder à l’aide de la syntaxe SQL. C’est un rêve pour les ingénieurs et analystes de données.
5. ClickHouse
ClickHouse est un système de gestion de base de données en colonnes open source conçu pour le traitement analytique en ligne (OLAP). Il est connu pour ses hautes performances et son efficacité dans le traitement de gros volumes de données. ClickHouse est particulièrement adapté aux analyses en temps réel et aux applications Big Data, offrant des performances de requête rapides et une évolutivité.
En plus d’être extrêmement rapide, ClickHouse est convivial pour les développeurs, car une analyse de données complexe peut être effectuée à l’aide de SQL simple. De plus, il est rentable avec des taux de compression qui réduisent le stockage et accélèrent les performances.
6. Elasticsearch
Elasticsearch est un moteur de recherche et d’analyse distribué et RESTful construit sur Apache Lucene. Il stocke vos données en toute sécurité pour une recherche ultra-rapide, une pertinence affinée et des analyses puissantes qui évoluent rapidement. Elasticsearch est souvent utilisé avec la pile ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana) pour l’analyse des données de journaux et d’événements, ce qui en fait un choix populaire pour les solutions de surveillance et d’observabilité. Avec Elasticsearch, vous pouvez facilement relever des défis liés aux données à grande échelle, en garantissant que vos capacités de recherche et d’analyse se développent parallèlement à vos données.
7. Snowflake
Snowflake est une solution d’entreposage de données basée sur le cloud qui offre une architecture unique pour gérer diverses charges de travail de données. Il sépare le stockage et le calcul, permettant une mise à l’échelle indépendante des ressources. Snowflake prend en charge les données structurées et semi-structurées, offrant des fonctionnalités robustes de partage de données et de collaboration. Son intégration transparente avec diverses plates-formes cloud en fait un choix incontournable pour les besoins modernes d’entreposage de données.
Dernières pensées
Le choix du meilleur système de base de données est très important pour déterminer dans quelle mesure votre organisation peut gérer, analyser et obtenir des informations utiles à partir des données. En comprenant les atouts et les fonctionnalités de ces bases de données SQL modernes, vous pouvez prendre des décisions éclairées qui correspondent à vos besoins spécifiques. L’utilisation de ces technologies améliore non seulement vos opérations d’ingénierie des données, mais positionne également votre organisation pour une croissance et un succès futurs.
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) est un professionnel certifié en data scientist qui adore créer des modèles d’apprentissage automatique. Actuellement, il se concentre sur la création de contenu et rédige des blogs techniques sur les technologies d’apprentissage automatique et de science des données. Abid est titulaire d’une maîtrise en gestion technologique et d’un baccalauréat en ingénierie des télécommunications. Sa vision est de créer un produit d’IA utilisant un réseau neuronal graphique pour les étudiants aux prises avec une maladie mentale.
