Tous les logiciels avancés d'IA, de machine learning, de deep learning, de Big Data et d'IoT reposent tous les bases de données.
Une base de données ne sert pas uniquement à stocker les données. Elle permet également d'effectuer certaines tâches de préparation et même d'analyse. Par ailleurs, les technologies actuelles nécessitent d'énormes quantités de données. Il en existe une multitude, mais voici la liste des meilleures bases de données.
Les meilleures bases de données de données SQL pour l'IA, le Big Data et l'IoT
Commençons notre top par Oracle qui est un système de gestion de base de données relationnelle (SGBDR). Oracle prend en charge les langages C, C++ et Java et propose des fonctions telles que JSON. Oracle Corporation propose également la solution open source MySQL. Cette base de données pour l'IA, le Big Data ou l'IoT fournit des fonctionnalités de niveau entreprises. Outre le fait d'être un SGBDR, il utilise un modèle client-serveur.
Ensuite, MariaDB fonctionne avec le protocole et les clients MySQL et peut remplacer le serveur MySQL sans modifier le code. MariaDB peut partitionner les données en colonnes grâce au moteur ColumnStore ou en horizontal avec MaxScale et Spider. Cela en fait une solution idéale pour le traitement analytique en ligne (OLAP) dans le cadre de la BI.
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PostgreSQL est une autre base de données open source utilisée par les entreprises pour l'exploitation de grandes quantités de données. Elle prend en charge le langage C et figure parmi les SGBD les plus avancés. Microsoft SQL Server ou MS SQL, quant à elle, est une base de données multimodèles. En d'autres termes, MS SQL prend en charge les données structurées (SQL), non structurées (JSON) et les données spatiales. Avec la base de données DB2 d'IBM, également multimodèle (SQL, JSON et données graphiques), l'ajout d'un moteur avec BLU Acceleration offre une fonctionnalité OLAP.
En outre, SQLite est une solution intégrée qui ne nécessite ni serveur ni installation qui prend en charge le langage C.
Les bases de données NoSQL
MongoDB est la première base de données NoSQL orientée documents, lancée en 2019. Elle est écrite en C++, Python et JavaScript et utilise des fonctions JSON. D'autre part, la base de données Redis permet de gérer les quantités massives de données, ce qui en fait une excellente solution pour les logiciels d'IA, de Big Data et d'IoT. Redis est utilisé comme base de données clé-valeur distribuée en mémoire ou comme cache et courtier de messages. Également utilisé pour traiter les grandes quantités de données, Cassandra a été créé par Meta (anciennement Facebook) pour l'analyse du Big Data.
Pour sa part, ElasticSearch est un moteur de recherche plein texte doté d'une API REST, idéal pour l'analyse des données de journalisation et de surveillance. De son côté, OrientDB est une base de données orientée graphe, document, clé-valeur et objet. Amazon Web Service (AWS) propose également une solution appelée DynamoDB destinée à l'exécution des applications hautes performances. Et pour terminer notre liste, la base de données graphique open source Neo4j est basée sur Java et utilise le langage de requête Cypher.
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