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Libérer la synergie Java-MongoDB pour alimenter les applications d'entreprise

Libérez le potentiel de la synergie Java-MongoDB pour alimenter et améliorer les performances des applications d’entreprise !

## La fusion de Java et MongoDB: Explorons les possibilités pour les applications d’entreprise

Dans le paysage en constante évolution des applications d’entreprise, la nécessité d’une gestion efficace des données et d’une scalabilité n’a jamais été aussi critique. A l’ère numérique, où le volume de données générées et traitées quotidiennement est stupéfiant, maîtriser le pouvoir des bases de données modernes est primordial. MongoDB, une base de données NoSQL de premier plan, est devenue une solution robuste pour gérer les données non structurées et semi-structurées qui sous-tendent de nombreuses applications. Lorsque MongoDB s’associe à Java, les possibilités sont infinies, ce qui donne une combinaison dynamique qui peut propulser vos applications d’entreprise vers de nouveaux sommets.

Cet article complet s’intéressera de près à la fusion de Java et de MongoDB, explorant diverses façons de soutenir cette amalgamation dans les applications d’entreprise. Le mariage de Java, un langage réputé pour sa fiabilité, sa compatibilité multiplateforme et son vaste écosystème, avec MongoDB, une base de données hautement flexible et scalable, ouvre un monde de possibilités. Nous explorerons comment les développeurs et les entreprises peuvent tirer parti de cette synergie pour créer des applications robustes et à hautes performances.

En particulier, nous examinerons comment MongoDB peut être utilisé pour stocker et gérer les données volumineuses et complexes qui sont générées par les applications d’entreprise. Nous verrons également comment Java peut être utilisé pour extraire des informations à partir des bases de données MongoDB et pour interagir avec elles. Enfin, nous aborderons les avantages et les inconvénients de l’utilisation conjointe de Java et MongoDB pour les applications d’entreprise.

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Need help with your NoSQL migration? Look no further than our « NoSQL Migration Essentials » Refcard. We walk through the primary steps for moving out of a relational database, plus important design principles to understand and consider in your migration process.

Readers will review key concepts that range from denormalizing and modeling data to defining access patterns, designing primary keys and indexes, and creating an entity relationship diagram — all demonstrated with a simple site application example. As a bonus, readers can use the included JSON structure at the end to interact with a NoSQL playground.
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Twitch, YouTube, Instagram, Facebook — virtually every major brand nowadays uses live streaming to connect and engage their audience. For enterprises and developers building cloud-native applications, this growing trend creates a need for streaming technologies that can reliably handle the rush of massive amounts of data, while also being flexible and easy to manage for developers.

One such technology is Apache Pulsar® — an open-source, distributed messaging and streaming platform that’s easy to deploy, simple to scale, and packed with developer-friendly APIs. So the next question is: how can you stream from Pulsar to Apache Cassandra®, the powerful NoSQL database designed to support data-heavy applications in the cloud?

Join our beginner-friendly Pulsar workshop on YouTube and learn how to connect Pulsar with Cassandra for streaming! In this post, we’ll set the scene with an introduction to Pulsar and guide you through four hands-on exercises where you’ll use these free, cloud-native technologies: Katacoda, Kesque, GitPod, and DataStax Astra DB. Each exercise will also be linked to the step-by-step instructions on the DataStax Developers GitHub wiki.

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NoSQL data sets arose in the latter part of the 2000s as the expense of storage drastically diminished. The days of expecting to create a complicated, hard to-oversee data model to avoid data replication were long gone and the primary expense of programming and development was now focused on the developers themselves, and hence NoSQL databases were brought into the picture to enhance their productivity.

As storage costs quickly diminished, the measure of data that applications expected to store increased, and the query expanded as well. This data was received in all shapes and sizes — organized, semi-organized, and polymorphic — and characterizing the schema ahead of time turned out to be almost incomprehensible. NoSQL databases permitted the developers to store colossal measures of unstructured data, providing them with a ton of flexibility. 

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Dynamo accelerated the NoSQL revolution that’s driving the database industry.

Recently, Amazon announced PartiQL – A SQL-Compatible Query Language for their flagship NoSQL database Amazon DynamoDB. This has brought the NoSQL “re:evolution” full circle. It’s wonderful to see the collaborative research from UCSD and Couchbase enabling the industry to move forward.

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For some time, products have been leaning towards NoSQL databases because of the number of advantages that they provide compared to Relational databases (RDBMS), especially in today’s distributed systemsThere is always a pressure of delivering things faster to make it live to end users. But does that mean relational databases won’t be able to compete with NoSQL databases, provided Relational Databases are still best-known for adhering to the ACID property?

Here, I am going to explore the possibilities from Relational Databases perspective and how they come a long way to compete with NoSQL Databases. I am going to compare two managed databases from AWS, DynamoDB and Aurora, to see if it’s really worth giving credit to one type of database over another.

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