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Exemples réels de bases de données relationnelles:
* Sites Web de commerce électronique: Ces sites stockent des données sur les produits, les clients, les commandes et les stocks. Ces données sont organisées en tableaux (produits, clients, commandes, etc.) avec des relations entre eux (un client peut passer de nombreuses commandes, une commande contient plusieurs produits).
* Systèmes bancaires: Ils doivent suivre les comptes clients, les transactions, les prêts et autres informations financières. Ces données sont structurées dans des tableaux avec des relations définies.
* plateformes de médias sociaux: Facebook, Twitter, Instagram, etc., doivent stocker des profils d'utilisateurs, des publications, des commentaires, des likes et des connexions d'amis. Ces données sont organisées dans des tables relationnelles avec des clés étrangères reliant les utilisateurs, les publications et les commentaires.
* Systèmes de gestion des écoles: Ils suivent les informations, les cours, les notes et la fréquentation des étudiants. Ces données sont facilement organisées en tableaux relationnels avec des relations entre les étudiants, les cours et les notes.
* Systèmes de gestion des stocks: Ces systèmes suivent les niveaux de stock, les commandes d'achat et les données de vente. Les relations entre les produits, les commandes et les fournisseurs peuvent être facilement représentées dans des tables relationnelles.
Exemples du monde réel de bases de données non relationnelles (NOSQL):
* plateformes de médias sociaux: Des plateformes comme Twitter et Instagram utilisent également des bases de données NoSQL pour gérer des quantités massives de données, en particulier les mises à jour en temps réel, les goûts et les données d'interaction utilisateur.
* Sites Web de commerce électronique: Gestion des quantités massives de données sur les produits et des interactions des clients peut bénéficier de la flexibilité et de l'évolutivité de NoSQL.
* plates-formes de jeu: Les jeux génèrent de grandes quantités de données utilisateur comme les statistiques, les réalisations et les progrès du jeu, qui peuvent être gérés efficacement à l'aide de bases de données NOSQL.
* Analyse des données en temps réel: Les bases de données NoSQL sont bien adaptées à la gestion des flux de données et à l'exécution d'analyses en temps réel sur de grands ensembles de données.
* IoT (Internet des objets) Applications: NOSQL peut gérer les données vastes et variées collectées à partir de capteurs et de dispositifs, car il peut gérer des données non structurées et semi-structurées.
Différences clés:
* Bases de données relationnelles: Sont structurés avec des schémas prédéfinis, appliquez l'intégrité des données et excellent dans des requêtes complexes.
* Bases de données non relationnelles: Sont plus flexibles, peuvent gérer divers types de données et sont mieux adaptés pour gérer de grands volumes de données et des mises à jour en temps réel.
Choisir la bonne base de données dépend des exigences et des besoins spécifiques. Si vous devez stocker des données avec des relations prédéfinies et appliquer l'intégrité des données, une base de données relationnelle est la meilleure option. Si vous devez gérer des quantités massives de données, divers types de données et hiérarchiser l'évolutivité et la flexibilité, le NOSQL pourrait être un meilleur choix.
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