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MySQL : Si la quantité de données n'est pas importante et que les exigences en temps réel sont élevées, vous pouvez envisager d'utiliser MySQL. Mais lorsque la quantité de données augmente, MySQL peut rencontrer des goulots d'étranglement en termes de performances.
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Elasticsearch(ES) : ES est un serveur de recherche basé sur Lucene. Il fournit un moteur de recherche en texte intégral distribué et mutualisé avec une interface Web HTTP et des documents JSON sans schéma. ES est une solution adaptée à l'analyse et à la recherche en temps réel, mais si la quantité de données est trop importante ou la requête trop complexe, les performances peuvent être affectées.
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ClickHouse : ClickHouse est un système de gestion de base de données en colonnes (SGBD) pour l'analyse en ligne (OLAP). Il est capable de générer des rapports de données analytiques en temps réel à l'aide de requêtes SQL. Pour les gros volumes de données et les requêtes complexes, ClickHouse est un très bon choix.
Si le scénario commercial passe du simple au complexe, je recommanderais de commencer par MySQL, puis de migrer progressivement vers ES ou ClickHouse en fonction de l'augmentation du volume de données et de la complexité des exigences des requêtes. Il est important de noter que ces outils ne se substituent pas les uns aux autres, mais se complètent plutôt. Par exemple, MySQL peut être utilisé pour traiter les données de transaction en temps réel, ES est utilisé pour la recherche en temps réel et l'analyse simple, et ClickHouse est utilisé pour l'analyse et la création de rapports de données complexes.
Par ailleurs, il existe d’autres solutions pour le traitement du Big Data, telles que :
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Hadoop/Spark : Pour le traitement du Big Data hors ligne, Hadoop et Spark sont des choix courants. Le modèle Hadoop MapReduce peut traiter des données au niveau du pétaoctet et Spark offre une vitesse de traitement plus rapide que Hadoop.
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Bases de données NoSQL : telles que MongoDB, Cassandra, HBase, etc. Ces bases de données ont une meilleure évolutivité pour la lecture et l'écriture de données à grande échelle.
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Services cloud : par exemple, Redshift d'AWS, BigQuery de Google, etc. Ces services fournissent des solutions d'entrepôt de Big Data et peuvent gérer des téraoctets de données.
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Data Lake : Data Lake, tel qu'AWS, peut stocker de grandes quantités de données brutes, puis les traiter et les analyser selon les besoins.
Lorsque vous choisissez une solution spécifique, vous devez prendre en compte de manière globale des facteurs tels que les besoins de l'entreprise, le volume de données, la complexité des données et le budget.
Autres points de connaissance du Big Data :
lorsqu'il s'agit de technologie Big Data, les termes techniques suivants sont actuellement courants, avec les numéros de série correspondants :
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Technologie de stockage distribué :
- Système de fichiers distribué Hadoop (HDFS)
- Apache Cassandre
- Apache HBase
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Technologie informatique distribuée :
- Apache Hadoop
- Apache Spark
- Apache Flink
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Technologie de collecte de données :
- Apache Flume
- Apache Kafka
- Cache-journaux
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Techniques d’exploration de données et d’apprentissage automatique :
- Mahout Apache
- TensorFlow
- Apache SparkMLlib
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Technologie de base de données :
- Base de données NoSQL
- Groupe MySQL
- PostgreSQL
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Techniques de visualisation et de reporting :
- Tableau
- QlikView
- Apache Zeppelin
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Technologie de sécurité et de protection de la vie privée :
- Kerberos
- Apache Ranger
- Sentinelle Apache
Les termes techniques ci-dessus sont les plus courants dans le domaine actuel de la technologie du Big Data. Ils jouent un rôle important dans le traitement des données à grande échelle et dans la réalisation d'un traitement et d'une analyse de données haute performance. Pour les ingénieurs et les data scientists du Big Data, se familiariser avec ces technologies et les appliquer de manière appropriée peut aider à réaliser des tâches de traitement et d'analyse du Big Data efficaces, sûres et fiables.