{"id":69035,"date":"2023-05-11T15:46:37","date_gmt":"2023-05-11T14:46:37","guid":{"rendered":"https:\/\/kinsta.com\/fr\/?p=69035&preview=true&preview_id=69035"},"modified":"2024-10-03T15:27:56","modified_gmt":"2024-10-03T14:27:56","slug":"redis-vs-mongodb","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/kinsta.com\/fr\/blog\/redis-vs-mongodb\/","title":{"rendered":"Redis vs MongoDB : lequel choisir ?"},"content":{"rendered":"

Lors du d\u00e9veloppement de votre application, la base de donn\u00e9es que vous choisissez peut avoir une incidence sur la vitesse de r\u00e9cup\u00e9ration des donn\u00e9es, l’\u00e9volutivit\u00e9 et les performances globales. MongoDB<\/a> et Redis sont des choix populaires dans la gestion moderne des bases de donn\u00e9es.<\/p>\n

Il s’agit de deux bases de donn\u00e9es NoSQL<\/a> \u00e9volutives et open source qui offrent des r\u00e9sultats tr\u00e8s comparables en termes de facilit\u00e9 et de rapidit\u00e9. Chacune poss\u00e8de des atouts uniques qui r\u00e9pondent aux diff\u00e9rents besoins des d\u00e9veloppeurs.<\/p>\n

Cet article explore les similitudes et les diff\u00e9rences entre MongoDB et Redis pour vous aider \u00e0 d\u00e9terminer lequel convient le mieux \u00e0 votre projet. Prendre la bonne d\u00e9cision maintenant peut vous \u00e9viter d’\u00e9normes maux de t\u00eate \u00e0 l’avenir.<\/p>\n

<\/div><\/kinsta-auto-toc>\n

MongoDB vs Redis : Un stockage diff\u00e9rent pour des besoins diff\u00e9rents<\/h2>\n

Des applications<\/a> diff\u00e9rentes exigent des architectures de base de donn\u00e9es<\/a> diff\u00e9rentes, ce qui signifie que MongoDB et Redis peuvent mieux s’adapter \u00e0 des sc\u00e9narios uniques. La diff\u00e9rence la plus importante entre les deux est leur mod\u00e8le de stockage respectif, qui peut affecter la vitesse de r\u00e9cup\u00e9ration des donn\u00e9es, le volume de stockage et le risque de perte de donn\u00e9es et de crash.<\/p>\n

Par d\u00e9faut, MongoDB stocke les donn\u00e9es sur le disque sous forme de collections de documents JSON binaires (BSON). Ce stockage sur disque offre un plus grand volume de stockage et moins de risques de pannes du syst\u00e8me. Le stockage des donn\u00e9es sous forme de documents BSON permet \u00e0 MongoDB de prendre en charge les nombreux types de donn\u00e9es que le JSON normal ne peut pas analyser. En outre, il peut stocker les donn\u00e9es en m\u00e9moire ou dans le cloud.<\/p>\n

En outre, MongoDB n’a pas de sch\u00e9ma ou de structure de donn\u00e9es fixe et ne n\u00e9cessite pas la cr\u00e9ation de structures de documents. Cela le rend plus accessible aux d\u00e9butants et plus rapide pour traiter de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es au fil du temps.<\/p>\n

MongoDB offre \u00e9galement une \u00e9volutivit\u00e9 sup\u00e9rieure, avec une gamme exceptionnelle d’options horizontales, verticales et \u00e9lastiques. Ces points permettent \u00e0 la base de donn\u00e9es de s’adapter facilement aux changements ult\u00e9rieurs, ce qui la rend plus adapt\u00e9e aux startups et aux entreprises qui ont besoin de tenir compte des d\u00e9veloppements et de la croissance potentiels.<\/p>\n

Cependant, si votre projet implique des donn\u00e9es qui changent rapidement, Redis est la meilleure option. La polyvalence de Redis vient du fait qu’il stocke les donn\u00e9es dans des formats cl\u00e9\/valeur qui prennent en charge un large \u00e9ventail de types de donn\u00e9es. Il peut \u00e9galement faire office de courtier en messages et de cache.<\/p>\n

Contrairement \u00e0 MongoDB, Redis utilise un stockage en m\u00e9moire avec persistance sur disque, ce qui lui permet de traiter les donn\u00e9es entrantes plus rapidement sur la RAM que MongoDB. En outre, son stockage en m\u00e9moire le rend plus adapt\u00e9 \u00e0 l’analyse en temps r\u00e9el, comme le ciblage publicitaire<\/a>, l’analyse des r\u00e9seaux sociaux, Apache Kafka et d’autres solutions de diffusion en continu.<\/p>\n\n

Architecture de la base de donn\u00e9es<\/h2>\n

L’architecture de la base de donn\u00e9es dicte les r\u00e8gles de collecte, de stockage, d’extraction, d’am\u00e9lioration et d’int\u00e9gration des donn\u00e9es au sein d’un syst\u00e8me de gestion de base de donn\u00e9es sp\u00e9cifique. Une bonne compr\u00e9hension de l’architecture des bases de donn\u00e9es est essentielle car elle a un impact sur les performances et l’\u00e9volutivit\u00e9 des bases de donn\u00e9es.<\/p>\n

MongoDB utilise une architecture orient\u00e9e documents et un langage de requ\u00eate non structur\u00e9<\/a>, ce qui signifie qu’il n’est pas n\u00e9cessaire de stocker les donn\u00e9es en lignes et en colonnes. Les documents ont un sch\u00e9ma et une structure flexibles qui permettent d’ins\u00e9rer ou de supprimer des champs au fil du temps. Il prend parfaitement en charge les donn\u00e9es hi\u00e9rarchiques et imbriqu\u00e9es.<\/p>\n

MongoDB utilise \u00e9galement BSON, ce qui signifie que le stockage des donn\u00e9es peut prendre en charge de nombreux types de fichiers g\u00e9n\u00e9ralement non pris en charge par les bases de donn\u00e9es SQL<\/a>. Mais il n\u00e9cessite beaucoup d’espace de stockage en raison du taux \u00e9lev\u00e9 de r\u00e9plication des donn\u00e9es. Elle ne dispose pas non plus de cl\u00e9s \u00e9trang\u00e8res ni de jointures.<\/p>\n

En revanche, Redis s’appuie fortement sur les magasins cl\u00e9\/valeur qui conservent les donn\u00e9es dans une collection distincte contenant deux \u00e9l\u00e9ments : une cl\u00e9 et la valeur qui lui est attribu\u00e9e. Il utilise un identifiant unique (une cl\u00e9) pour stocker et r\u00e9cup\u00e9rer des donn\u00e9es sp\u00e9cifiques. Ces cl\u00e9s sont stock\u00e9es dans un dictionnaire et n\u00e9cessitent un analyseur pour leur permettre de traiter plusieurs valeurs (car chaque cl\u00e9 ne peut contenir qu’une seule valeur par d\u00e9faut).<\/p>\n

Redis prend \u00e9galement en charge plusieurs structures de donn\u00e9es et valeurs, telles que les hachages, les cha\u00eenes, les ensembles, les listes, les ensembles, les ensembles tri\u00e9s, les flux, les index g\u00e9ospatiaux et les images bitmap. Mais leur stockage est limit\u00e9 par l’espace de stockage disponible sur la m\u00e9moire vive, et les donn\u00e9es stock\u00e9es ne sont pas aussi \u00e9volutives ou facilement accessibles au fil du temps.<\/p>\n

MongoDB vs Redis : Principales diff\u00e9rences<\/h2>\n

Le tableau ci-dessous pr\u00e9sente les principales diff\u00e9rences et similitudes entre MongoDB et Redis :<\/p>\n

\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
<\/td>\nMongoDB<\/strong><\/td>\nRedis<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n
Vitesse<\/strong><\/td>\nLa structure sans sch\u00e9ma permet une vitesse \u00e9lev\u00e9e lorsque de grands volumes de donn\u00e9es sont stock\u00e9s sur disque.<\/td>\nBeaucoup plus rapide que MongoDB, sauf lorsque de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es sont stock\u00e9es en m\u00e9moire.<\/td>\n<\/tr>\n
\u00c9volutivit\u00e9<\/strong><\/td>\nLe sharding int\u00e9gr\u00e9 permet une mise \u00e0 l’\u00e9chelle sur plusieurs r\u00e9gions g\u00e9ographiques et n\u0153uds.<\/p>\n

Les op\u00e9rations de hashed sharding, de range sharding, de zone sharding et de cross-shard sont activ\u00e9es.<\/p>\n

Les sauvegardes multi-cloud coh\u00e9rentes sont facilement accessibles avec MongoDB Atlas.<\/p>\n

La fonction multilingue est prise en charge par tous les pilotes communautaires et officiels.<\/td>\n

Le cluster Redis permet l’extensibilit\u00e9.<\/p>\n

Seul le hashed sharding est utilis\u00e9. La maintenance des shards se fait manuellement.<\/p>\n

Pas de coh\u00e9rence dans les sauvegardes.<\/p>\n

Le support des pilotes est limit\u00e9.<\/td>\n<\/tr>\n

Int\u00e9grit\u00e9 des donn\u00e9es transactionnelles<\/strong><\/td>\nPrise en charge des transactions ACID multi-documents avec syntaxe multi-\u00e9tats.<\/td>\nPrise en charge des transactions multi-commandes et multi-enregistrements.<\/p>\n

Pas de prise en charge des retours en arri\u00e8re par d\u00e9faut.<\/td>\n<\/tr>\n

Utilisation de la m\u00e9moire<\/strong><\/td>\nStockage sur disque. Consomme beaucoup de m\u00e9moire, environ 1 Go pour 100.000 ressources.<\/td>\nStockage en m\u00e9moire. N\u00e9cessite environ 4 Go de RAM.<\/p>\n

L’utilisation de la m\u00e9moire est plus importante que pour MongoDB.<\/td>\n<\/tr>\n

Index<\/strong><\/td>\nLa cr\u00e9ation d’index est simple et vari\u00e9e.<\/p>\n

Le conseiller en performance de MongoDB Atlas peut recommander de nouveaux index aux utilisateurs.<\/p>\n

Les index secondaires peuvent facilement \u00eatre utilis\u00e9s pour cr\u00e9er des applications qui traitent les donn\u00e9es de diff\u00e9rentes mani\u00e8res.<\/td>\n

Les index secondaires ne sont pas faciles \u00e0 construire et sont maintenus manuellement.<\/td>\n<\/tr>\n
Haute disponibilit\u00e9<\/strong><\/td>\nHaute disponibilit\u00e9 gr\u00e2ce \u00e0 la r\u00e9plication.<\/td>\nHaute disponibilit\u00e9 gr\u00e2ce \u00e0 la r\u00e9plication primaire-secondaire sur plusieurs n\u0153uds et centres de services.<\/td>\n<\/tr>\n
Langage de requ\u00eate<\/strong><\/td>\nL’API MongoDB Query permet d’interroger des documents \u00e0 l’aide de recherches textuelles, d’intervalles et de cl\u00e9s simples ou multiples.<\/p>\n

Elle cr\u00e9e des vues mat\u00e9rialis\u00e9es des donn\u00e9es r\u00e9cup\u00e9r\u00e9es (\u00e0 la demande), effectue des requ\u00eates g\u00e9ospatiales et parcourt des graphes.<\/td>\n

Requ\u00eates cl\u00e9-valeur seules. Fonctionnalit\u00e9 d’interrogation inf\u00e9rieure qui peut \u00eatre am\u00e9lior\u00e9e par des modules Redis externes.<\/td>\n<\/tr>\n
Stockage persistant<\/strong><\/td>\nLa fonction de volume persistant de Kubernetes assure la persistance des donn\u00e9es et du stockage.<\/td>\nLa persistance des donn\u00e9es des fichiers Append-Only et les instantan\u00e9s facilitent le stockage persistant.<\/td>\n<\/tr>\n
Agr\u00e9gation de donn\u00e9es<\/strong><\/td>\nL’agr\u00e9gation des donn\u00e9es est possible gr\u00e2ce \u00e0 une fonction unique de r\u00e9duction de la carte et \u00e0 un pipeline d’agr\u00e9gation.<\/p>\n

MongoDB Atlas utilise le constructeur de pipeline d’agr\u00e9gation pour construire et traiter les pipelines d’agr\u00e9gation.<\/td>\n

Les fonctions de r\u00e9duction de carte et les pipelines d’agr\u00e9gation sont utilis\u00e9s.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n

MongoDB vs Redis : Utilisations id\u00e9ales<\/h2>\n

Bien qu’il soit essentiel de comparer les sp\u00e9cifications lorsqu’il s’agit de choisir entre deux technologies, le meilleur syst\u00e8me de base de donn\u00e9es pour vous d\u00e9pend fortement du type d’application que vous d\u00e9veloppez.<\/p>\n

Si la vitesse \u00e9lev\u00e9e et la faible latence sont les facteurs d\u00e9cisifs, Redis est le meilleur candidat pour des performances optimales. Il peut g\u00e9rer la charge de travail d’applications telles que la d\u00e9tection des fraudes et le d\u00e9veloppement de jeux modernes, qui doivent traiter rapidement et efficacement de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es en temps r\u00e9el en constante \u00e9volution.<\/p>\n

En revanche, MongoDB est plus performant en termes d’\u00e9volutivit\u00e9 et de fiabilit\u00e9, ce qui le rend id\u00e9al pour les applications qui stockent d’importants volumes de donn\u00e9es sur une longue p\u00e9riode. Les exemples incluent les sites web de commerce \u00e9lectronique<\/a>, les applications de partage de photos et les programmes d’avantages sociaux.<\/p>\n

Redis avec Kinsta<\/h2>\n

Le module Redis<\/a> de Kinsta est un cache d’objets persistants utilis\u00e9 pour am\u00e9liorer la fonction de mise en cache des pages des sites web tr\u00e8s dynamiques, tels que les forums de discussion, les sites d’adh\u00e9sion, les sites de commerce \u00e9lectronique, les forums et les blogs tr\u00e8s actifs.<\/p>\n

Il peut \u00e9galement aider vos projets WordPress en permettant le stockage persistant des valeurs g\u00e9n\u00e9r\u00e9es par le cache objet natif de WordPress. Le stockage persistant permet \u00e0 votre projet de r\u00e9utiliser les objets mis en cache au lieu d’interroger la base de donn\u00e9es MySQL deux fois (ou plus) pour le m\u00eame objet. Au final, cela r\u00e9duit le temps de r\u00e9ponse d’un site web et la charge sur sa base de donn\u00e9es MySQL tout en am\u00e9liorant la capacit\u00e9 \u00e0 traiter le trafic.<\/p>\n\n

R\u00e9sum\u00e9<\/h2>\n

MongoDB et Redis sont tous deux d’excellentes options de gestion de base de donn\u00e9es. Leurs diff\u00e9rences en termes de stockage, de mod\u00e8le, d’architecture et de fonctionnalit\u00e9s signifient que le bon choix d\u00e9pend des besoins sp\u00e9cifiques de votre projet.<\/p>\n

MongoDB est stable, fiable et convient parfaitement aux projets g\u00e9n\u00e9raux. Cependant, son mod\u00e8le de stockage sur disque le rend relativement plus lent pour le traitement des donn\u00e9es en temps r\u00e9el.<\/p>\n

En revanche, le stockage en m\u00e9moire de Redis lui permet de traiter beaucoup mieux les volumes massifs de donn\u00e9es en temps r\u00e9el. Cependant, il n’est pas aussi \u00e9volutif et pr\u00e9sente une barri\u00e8re \u00e0 l’entr\u00e9e plus \u00e9lev\u00e9e pour les nouveaux d\u00e9veloppeurs.<\/p>\n

Le module Redis de Kinsta vous permet d’int\u00e9grer confortablement Redis dans votre projet sans vous soucier de la complexit\u00e9 de sa gestion. Il augmente \u00e9galement votre productivit\u00e9 en vous permettant de vous concentrer sur d’autres probl\u00e8mes commerciaux.<\/p>\n

D\u00e9couvrez le module Redis<\/a> de Kinsta pour un stockage ultra-rapide et essayez gratuitement notre h\u00e9bergement de base de donn\u00e9es<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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