Marché NoSQL - Taille de l'industrie mondiale, part, tendances, opportunités et prévisions, segmenté, par type (magasin de valeurs clés, base de données de documents, magasin de colonnes, base de données de graphiques), par application (stockage de données, applications mobiles, analyse de données, applications Web, autres), par secteur vertical (vente au détail, jeux, informatique, autres), par r
Published Date: January - 2025 | Publisher: MIR | No of Pages: 320 | Industry: ICT | Format: Report available in PDF / Excel Format
View Details Buy Now 2890 Download Sample Ask for Discount Request CustomizationMarché NoSQL - Taille de l'industrie mondiale, part, tendances, opportunités et prévisions, segmenté, par type (magasin de valeurs clés, base de données de documents, magasin de colonnes, base de données de graphiques), par application (stockage de données, applications mobiles, analyse de données, applications Web, autres), par secteur vertical (vente au détail, jeux, informatique, autres), par r
| Période de prévision | 2025-2029 |
| Taille du marché (2023) | 10,23 milliards USD |
| Taille du marché (2029) | 24,21 milliards USD |
| TCAC (2024-2029) | 15,27 % |
| Segment à la croissance la plus rapide | Base de données documentaires |
| Le plus grand Marché | Asie-Pacifique |
Aperçu du marché
Le marché mondial NoSQL était évalué à 10,23 milliards USD en 2023 et devrait atteindre 24,21 milliards USD d'ici 2029 avec un TCAC de 15,27 % au cours de la période de prévision. Le marché NoSQL fait référence au segment de l'industrie de la gestion de bases de données qui se concentre sur les systèmes de bases de données distribués non relationnels, conçus pour gérer de grands volumes de données structurées, semi-structurées et non structurées. Contrairement aux bases de données relationnelles traditionnelles, qui stockent les données dans des tables avec des schémas prédéfinis, les bases de données NoSQL offrent une approche plus flexible, permettant aux organisations de stocker et de gérer les données dans divers formats tels que des paires clé-valeur, des documents, des bases de données de détail à colonnes larges ou des bases de données graphiques. Cette flexibilité rend les bases de données NoSQL particulièrement adaptées aux applications impliquant le Big Data, les analyses en temps réel et les environnements où une mise à l'échelle rapide, une haute disponibilité et une tolérance aux pannes sont essentielles. Les bases de données NoSQL sont largement utilisées dans des secteurs tels que le commerce électronique, les médias sociaux, la finance et les jeux, où les données doivent être traitées à grande vitesse et en grande quantité. Le marché comprend plusieurs catégories de bases de données NoSQL, telles que les bases de données de détail de documents, les bases de données de détail de valeurs clés, les bases de données de détail de familles de colonnes et les bases de données graphiques, chacune conçue pour répondre à des besoins commerciaux spécifiques. Ces bases de données excellent à fournir une évolutivité et des performances élevées, en particulier dans les environnements distribués où les données sont réparties sur plusieurs serveurs. Avec l'essor du Big Data et la complexité croissante des applications modernes, les bases de données relationnelles traditionnelles ont du mal à répondre aux exigences d'évolutivité et de performances, ce qui a conduit à l'adoption des systèmes NoSQL. Le marché NoSQL est alimenté par des tendances telles que l'utilisation croissante du cloud computing, l'essor des appareils IoT (Internet des objets) générant de vastes quantités de données et le besoin croissant des entreprises d'effectuer des analyses en temps réel et de traiter de grands ensembles de données.
Principaux facteurs moteurs du marché
Augmentation du volume et de la complexité des donnéesÂ
Le volume et la complexité croissants des données générées par les entreprises modernes sont un facteur clé du marché NoSQL. Alors que les organisations de tous les secteurs continuent de produire et de stocker de grandes quantités de données structurées, semi-structurées et non structurées, les bases de données relationnelles traditionnelles (SGBDR) ont du mal à répondre à la demande de flexibilité, d'évolutivité et de rapidité. Les bases de données NoSQL, conçues pour gérer divers types de données comme le texte, les images et les journaux, offrent des avantages significatifs dans ces scénarios. Ces bases de données excellent dans la gestion de données à grande échelle, car elles ne reposent pas sur des schémas prédéfinis ou des modèles relationnels stricts, ce qui leur permet de traiter efficacement des données à haut débit dans des environnements distribués. Avec la prolifération des appareils IoT (Internet des objets), des plateformes de médias sociaux et des initiatives de transformation numérique, la demande de solutions NoSQL continue d'augmenter, car les entreprises doivent gérer et analyser des données provenant de diverses sources à des vitesses sans précédent. De plus, les bases de données NoSQL offrent une évolutivité horizontale, ce qui signifie qu'elles peuvent facilement évoluer sur plusieurs serveurs ou infrastructures cloud, ce qui les rend idéales pour les organisations qui ont besoin d'un accès rapide et à la demande aux données. Alors que le volume et la variété des données continuent d'augmenter, les entreprises adoptent des solutions NoSQL pour rester compétitives, réduire les temps d'arrêt et améliorer l'efficacité de leur traitement des données, accélérant ainsi la croissance du marché.
Adoption du cloud computing et de l'analyse des mégadonnées
L'adoption généralisée du cloud computing et de l'analyse des mégadonnées est un autre moteur essentiel qui propulse le marché NoSQL. Les plateformes cloud permettent aux entreprises de faire évoluer efficacement leurs opérations en offrant un accès à la demande aux ressources de stockage et de calcul, qui sont essentielles pour gérer de grands ensembles de données. Les bases de données NoSQL sont naturellement adaptées aux environnements cloud en raison de leur capacité à évoluer horizontalement, à gérer une grande variété de types de données et à offrir une haute disponibilité, autant d'éléments essentiels pour les applications basées sur le cloud. Avec des fournisseurs de services cloud tels qu'Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure et Google Cloud proposant des solutions de bases de données NoSQL gérées, les entreprises migrent de plus en plus vers le cloud, exploitant NoSQL pour alimenter leurs applications et systèmes basés sur le cloud. En outre, l'analyse du Big Data nécessite des solutions de stockage robustes capables de traiter des ensembles de données massifs provenant de diverses sources en temps réel. Les bases de données NoSQL, en particulier celles optimisées pour les applications Big Data telles que MongoDB et Cassandra, offrent la vitesse, la flexibilité et l'évolutivité nécessaires pour gérer, stocker et analyser le Big Data de manière rentable. La combinaison du cloud computing, de l'analyse des big data et des bases de données NoSQL permet aux entreprises de tirer des informations précieuses de leurs données, d'automatiser les processus de prise de décision et de stimuler l'innovation, ce qui favorise à son tour la croissance du marché NoSQL.
Besoin d'optimisation des performances
Le besoin d'optimisation des performances stimule la demande de bases de données NoSQL. Dans le monde numérique actuel en évolution rapide, les entreprises doivent pouvoir traiter et analyser les données en temps réel pour prendre des décisions opportunes et obtenir un avantage concurrentiel. Les bases de données relationnelles traditionnelles ont souvent du mal à répondre aux exigences du traitement en temps réel en raison de leur structure de schéma rigide et de leur dépendance à des requêtes complexes. Les bases de données NoSQL, cependant, sont conçues pour gérer des flux de données à grande vitesse et en temps réel, ce qui les rend idéales pour des applications telles que les transactions en ligne, les flux de médias sociaux, les moteurs de recommandation et les systèmes de surveillance. Les solutions NoSQL comme Apache Cassandra, Redis et Couchbase offrent des performances à faible latence, permettant aux entreprises de traiter et d'analyser instantanément les données au fur et à mesure de leur génération, ce qui conduit à de meilleures expériences client, à des services plus personnalisés et à des temps de réponse plus rapides. De plus, alors que des secteurs tels que la finance, le commerce électronique et la santé s'appuient de plus en plus sur des données en temps réel pour prendre des décisions critiques, la demande de bases de données NoSQL hautes performances continue d'augmenter. La capacité à fournir des réponses rapides aux requêtes et une haute disponibilité tout en garantissant les performances du système même sous de lourdes charges de travail positionne NoSQL comme un choix privilégié pour les organisations cherchant à optimiser leur infrastructure de données pour des capacités en temps réel, alimentant davantage l'expansion du marché.
Principaux défis du marché
Problèmes d'intégration et de compatibilité des données
L'un des principaux défis du marché NoSQL est l'intégration et la compatibilité des données avec les systèmes de gestion de bases de données relationnelles (SGBDR) traditionnels. De nombreuses organisations qui effectuent la transition vers des bases de données NoSQL rencontrent des difficultés lorsqu'elles tentent d'intégrer des solutions NoSQL à leurs systèmes existants. Les systèmes SGBDR traditionnels sont bien établis avec des protocoles standardisés, et les entreprises ont construit leur infrastructure autour d'eux depuis des années. Cependant, les bases de données NoSQL, qui sont conçues pour gérer des données non structurées ou semi-structurées, fonctionnent souvent sous des paradigmes différents, ce qui rend l'intégration transparente difficile. La divergence des modèles de données (bases de données clé-valeur, document, famille de colonnes et graphes) et des langages de requête entre NoSQL et SGBDR complique ce processus d'intégration. Les entreprises ont souvent du mal à concilier ces différences sans réingénierie importante de leurs systèmes existants. Par exemple, les bases de données relationnelles utilisent un format tabulaire qui implique des schémas stricts, tandis que les bases de données NoSQL sont sans schéma ou ont des conceptions de schéma flexibles. Cela peut entraîner des problèmes d'incohérence des données et des difficultés à garantir que les données des systèmes NoSQL s'alignent sur les règles métier qui sont traditionnellement appliquées dans les SGBDR. En outre, de nombreuses organisations s'appuient toujours sur des applications héritées étroitement couplées à des bases de données relationnelles, ce qui ajoute de la complexité lors de la tentative de migration ou d'intégration de ces systèmes avec des solutions NoSQL. De plus, il existe un manque d'interfaces et de protocoles standardisés pour l'intégration des données entre les systèmes NoSQL et RDBMS, ce qui rend la mise en œuvre de solutions de bases de données hybrides plus longue et plus coûteuse. Alors que les entreprises adoptent de plus en plus d'architectures multi-bases de données ou d'environnements cloud hybrides, le défi de l'intégration des systèmes NoSQL avec d'autres bases de données va continuer de croître, nécessitant des outils et des intergiciels plus sophistiqués pour combler le fossé entre les systèmes relationnels traditionnels et les nouvelles bases de données NoSQL.
Évolutivité et complexité de gestion
Un autre défi important pour le marché NoSQL est la complexité de la gestion et de la mise à l'échelle des bases de données NoSQL, en particulier dans la mesure où les organisations continuent de connaître une croissance exponentielle des données. Les bases de données NoSQL sont souvent louées pour leur évolutivité, en particulier pour la gestion de gros volumes de données non structurées et de charges de travail distribuées sur plusieurs nœuds. Cependant, à mesure que les entreprises font évoluer leurs bases de données NoSQL pour répondre à la demande croissante, la complexité de la gestion augmente, ce qui rend difficile le maintien des performances, la garantie de la cohérence et la gestion des pannes du système. Les bases de données NoSQL nécessitent des architectures distribuées, ce qui signifie que les données sont souvent réparties sur plusieurs serveurs ou clusters. Bien que cela soit conçu pour améliorer l'évolutivité, cela introduit de nouveaux défis liés au partitionnement des données, à l'équilibrage de charge et à la réplication. S'assurer que les données restent cohérentes dans un environnement distribué sans sacrifier la disponibilité ou les performances est un défi majeur pour les administrateurs NoSQL. De plus, la gestion de ces systèmes distribués peut devenir fastidieuse à mesure que le nombre de nœuds augmente, ce qui entraîne des coûts opérationnels plus élevés, une latence accrue et des goulots d'étranglement potentiels. De nombreuses solutions NoSQL, en particulier les offres open source, ne disposent pas des outils de gestion robustes nécessaires pour surveiller les performances, suivre les erreurs et effectuer le dépannage à grande échelle, ce qui rend plus difficile pour les organisations de gérer efficacement leurs bases de données. En outre, le manque d'expertise dans la gestion des bases de données NoSQL au sein des entreprises ajoute à cette complexité. Bien que les technologies NoSQL soient conçues pour des performances et une flexibilité élevées, elles nécessitent souvent des connaissances spécialisées pour une configuration, une optimisation et une maintenance appropriées. Lorsque les entreprises adoptent des bases de données NoSQL pour des applications critiques, elles ont besoin de professionnels qualifiés pour gérer efficacement ces systèmes. Ce manque de compétences, combiné aux complexités inhérentes à la mise à l'échelle des environnements NoSQL, entraîne des frais généraux opérationnels plus élevés et une dégradation potentielle des performances. Pour de nombreuses entreprises, le défi consiste à équilibrer le besoin d'évolutivité massive avec les ressources opérationnelles et l'expertise requises pour gérer efficacement ces systèmes, en particulier lorsque les données augmentent à un rythme sans précédent.
Principales tendances du marché
Adoption croissante de solutions NoSQL basées sur le cloud
Le marché NoSQL connaît une tendance significative vers l'adoption croissante de solutions NoSQL basées sur le cloud, stimulée par la demande croissante de systèmes de bases de données évolutifs, flexibles et rentables. Les plateformes cloud, telles qu’Amazon Web Services (AWS), Google Cloud et Microsoft Azure, ont intégré des bases de données NoSQL dans leurs offres de services, permettant aux entreprises de profiter d’une haute disponibilité, d’une faible latence et d’une évolutivité transparente. Cette tendance est particulièrement répandue parmi les organisations qui traitent de gros volumes de données non structurées ou semi-structurées, telles que les plateformes de médias sociaux, les entreprises de commerce électronique et les fournisseurs de services IoT. Le passage au cloud offre plusieurs avantages, notamment des coûts opérationnels réduits, une reprise après sinistre améliorée et la possibilité de faire évoluer les ressources en fonction de la demande, ce qui est essentiel pour gérer les pics de trafic ou de données. En outre, le modèle de tarification à l’utilisation du cloud le rend plus accessible aux petites entreprises, leur permettant d’exploiter les bases de données NoSQL sans investissement initial important. À mesure que de plus en plus d’entreprises migrent leurs charges de travail vers le cloud, la demande de bases de données NoSQL natives du cloud devrait continuer de croître, avec des acteurs clés comme MongoDB, Cassandra et DynamoDB en tête. Cette tendance est soutenue par le développement rapide des environnements hybrides et multi-cloud, où les bases de données NoSQL jouent un rôle crucial dans la prise en charge de divers besoins de gestion des données sur diverses plateformes. De plus, les avancées en matière de sécurité du cloud et de cryptage des données incitent les entreprises à adopter plus en confiance des solutions NoSQL basées sur le cloud, en particulier pour les applications sensibles. Cette transition remodèle fondamentalement le paysage des bases de données et favorise l'acceptation et la croissance plus larges des technologies NoSQL dans tous les secteurs.
Demande croissante de traitement des données en temps réel
Une troisième tendance majeure sur le marché NoSQL est la demande croissante de traitement des données en temps réel. Dans l'environnement numérique actuel en évolution rapide, les entreprises ont besoin de bases de données capables de fournir des informations immédiates à partir de vastes quantités de données pour soutenir la prise de décision en temps réel. Les bases de données relationnelles traditionnelles ont souvent du mal à répondre aux exigences de débit élevé et de faible latence nécessaires aux analyses en temps réel, en particulier lorsqu'il s'agit de données en streaming provenant de capteurs, de médias sociaux et d'applications Web. Les bases de données NoSQL, avec leur capacité à gérer des données non structurées et leur évolutivité inhérente, deviennent le choix privilégié pour les cas d'utilisation de traitement de données en temps réel. Des secteurs tels que la finance, les télécommunications et la logistique se tournent de plus en plus vers des solutions NoSQL pour gérer et analyser les données en temps réel. Par exemple, dans le secteur financier, les bases de données NoSQL permettent de détecter les fraudes en temps réel en traitant les données de transaction au fur et à mesure de leur génération. Dans les télécommunications, les systèmes NoSQL aident à surveiller le trafic réseau et à optimiser la prestation de services en analysant les données en temps réel. De même, les plateformes de commerce électronique exploitent les bases de données NoSQL pour suivre le comportement des clients et fournir des recommandations personnalisées en temps réel. La demande de traitement de données en temps réel est également stimulée par la croissance rapide de l'Internet des objets (IoT), où des millions d'appareils génèrent des données qui doivent être traitées instantanément. La capacité des bases de données NoSQL à évoluer horizontalement sur des systèmes distribués et à prendre en charge des flux de données à grande vitesse les rend idéales pour ces cas d'utilisation. Alors que de plus en plus d'entreprises reconnaissent l'importance des analyses en temps réel pour obtenir un avantage concurrentiel, la demande de solutions NoSQL capables de fournir un traitement de données à faible latence et à hautes performances va continuer à augmenter. Cette tendance conduit à des innovations dans la technologie NoSQL, notamment le développement d'architectures pilotées par événements et de traitement en mémoire, qui améliorent encore les capacités en temps réel des bases de données NoSQL.
Informations sectorielles
Informations sur les types
Le segment Key-Value Store détenait la plus grande part de marché en 2023. Le marché NoSQL, en particulier dans le segment Key-Value Store, connaît une forte croissance en raison de plusieurs facteurs clés. L'un des principaux facteurs contribuant à l'adoption croissante des bases de données Key-Value Store est la demande croissante d'applications hautes performances en temps réel qui nécessitent un accès rapide aux données avec une latence minimale. Les détaillants Key-Value sont bien adaptés aux cas d'utilisation où l'application doit récupérer ou stocker des données rapidement et où les relations entre les données sont relativement simples. Cela les rend idéaux pour gérer de gros volumes de données non structurées ou semi-structurées dans des secteurs tels que le commerce électronique, les jeux, les médias sociaux et l'IoT. Alors que les entreprises s'appuient de plus en plus sur des applications qui nécessitent une disponibilité, une évolutivité et une réactivité élevées, les bases de données Key-Value Store offrent une solution rentable pour gérer de grands ensembles de données distribués tout en prenant en charge l'évolutivité horizontale. La flexibilité et la simplicité du modèle de données des détaillants Key-Value les rendent particulièrement attractifs pour les développeurs travaillant sur des projets de développement agile, car ils permettent une itération rapide et la possibilité d'évoluer de manière dynamique sans les contraintes de schéma complexes que l'on trouve dans les bases de données relationnelles traditionnelles. Un autre facteur important est l'adoption croissante d'infrastructures basées sur le cloud, qui alimente la demande de bases de données NoSQL. De nombreuses organisations migrent vers le cloud pour profiter de son évolutivité, de ses coûts réduits et de sa flexibilité, et les détaillants Key-Value sont de plus en plus considérés comme un choix idéal pour les applications cloud natives. Ces bases de données s'intègrent parfaitement aux plateformes cloud, ce qui les rend très efficaces pour gérer les charges de travail fluctuantes et fournir un accès aux données en temps réel aux utilisateurs de différentes régions géographiques. L'essor de l'analyse Big Data et le volume croissant de données non structurées stimulent également la croissance des détaillants Key-Value.
Les entreprises générant et stockant des quantités massives de données dans divers formats, le besoin de bases de données capables de gérer et de récupérer efficacement ces données est crucial. Les détaillants Key-Value offrent un moyen simple mais efficace de gérer divers types de données, prenant en charge un large éventail de cas d’utilisation d’analyse de données, allant des moteurs de personnalisation et de recommandation à la détection des fraudes et à l’analyse des sentiments. De plus, les avancées technologiques telles que l’Internet des objets (IoT), l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML) favorisent encore davantage l’adoption des détaillants Key-Value. Ces technologies génèrent de grands volumes de données en temps réel qui doivent être traitées rapidement, et les détaillants Key-Value sont capables de fournir la vitesse et la flexibilité nécessaires pour prendre en charge les appareils IoT, les applications d’IA et les modèles ML. Le besoin croissant d’expériences utilisateur personnalisées joue également un rôle essentiel dans l’essor des détaillants Key-Value, en particulier dans des secteurs comme le commerce électronique et la vente au détail. Ces secteurs s’appuient fortement sur la récupération de données en temps réel pour proposer des recommandations personnalisées, des publicités ciblées et des modèles de tarification dynamique. La simplicité et la rapidité des détaillants Key-Value permettent à ces entreprises de stocker et de récupérer efficacement les données clients, améliorant ainsi leur capacité à offrir des expériences hautement personnalisées à grande échelle. En outre, l’importance croissante des pratiques DevOps et de l’architecture des microservices favorise l’adoption des détaillants Key-Value. Ces bases de données sont particulièrement bien adaptées aux microservices, car elles offrent des options de stockage de données faciles à utiliser, évolutives et à faible latence qui s’alignent sur les besoins des systèmes distribués et des applications conteneurisées. La combinaison de l’évolutivité, de la flexibilité et des performances fait des détaillants Key-Value une partie intégrante des architectures cloud natives modernes, alimentant encore davantage leur croissance sur le marché NoSQL.
Informations régionales
La région Asie-Pacifique détenait la plus grande part de marché en 2023. Le marché NoSQL dans la région Asie-Pacifique connaît une croissance robuste tirée par plusieurs facteurs clés, notamment la demande croissante de solutions de bases de données flexibles, évolutives et hautes performances pour gérer de grands volumes de données diverses et en croissance rapide. L’un des principaux facteurs est l’augmentation de la production de données dans des secteurs tels que le commerce électronique, les télécommunications, la finance et la santé, ce qui crée un besoin urgent de bases de données capables de gérer des données structurées, semi-structurées et non structurées. Les bases de données relationnelles traditionnelles sont souvent insuffisantes pour répondre à la complexité et à la diversité croissantes des types de données, ce qui incite les entreprises à adopter des solutions NoSQL qui offrent davantage d’évolutivité et d’adaptabilité. En outre, l’essor des initiatives de transformation numérique, en particulier dans les économies émergentes d’Asie, contribue à l’adoption accrue des bases de données NoSQL. Alors que les entreprises de secteurs tels que la banque, la vente au détail et l’industrie manufacturière adoptent des technologies telles que le cloud computing, l’analyse des big data et l’Internet des objets (IoT), les solutions NoSQL deviennent essentielles pour gérer les volumes de données massifs générés par ces technologies. L’accent croissant mis par la région sur les applications mobiles, les plateformes de médias sociaux et l’analyse en temps réel est un autre catalyseur de l’adoption de NoSQL, car ces applications nécessitent une haute disponibilité et des performances à faible latence, que les bases de données NoSQL sont particulièrement bien adaptées à fournir. La croissance rapide des infrastructures basées sur le cloud est également un facteur important, car les bases de données NoSQL sont souvent utilisées en conjonction avec des plates-formes cloud, offrant aux entreprises la flexibilité nécessaire pour évoluer selon les besoins sans investissements lourds en infrastructure.
L'essor des applications d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML) dans les industries de la région Asie-Pacifique stimule la demande de bases de données capables de prendre en charge des analyses complexes et un traitement en temps réel. La capacité des bases de données NoSQL à gérer de vastes quantités de données non structurées, telles que des images, des vidéos et des données de capteurs, constitue un avantage majeur dans ce contexte. Les gouvernements et les organisations privées de pays comme la Chine, l'Inde, le Japon et la Corée du Sud investissent de plus en plus dans les infrastructures numériques et les initiatives de villes intelligentes, ce qui renforce encore la demande de solutions NoSQL pour gérer et analyser des données à grande échelle. De plus, les bases de données NoSQL sont souvent considérées comme plus rentables que les bases de données traditionnelles en raison de leur nature open source et du besoin réduit de gestion de bases de données complexes. L'écosystème technologique diversifié et en évolution rapide de la région Asie-Pacifique, associé à un vivier croissant de développeurs et de professionnels de l'informatique qualifiés, stimule l'innovation dans les offres de bases de données NoSQL, conduisant à des solutions plus adaptées aux besoins spécifiques de l'industrie. Enfin, la prise de conscience croissante du potentiel de NoSQL pour générer des informations commerciales et des efficacités opérationnelles incite les organisations de la région à intégrer les bases de données NoSQL dans leurs stratégies de données d'entreprise. Alors que les organisations adoptent de plus en plus d'applications cloud natives, l'évolution vers les architectures de microservices crée également une forte demande pour les bases de données NoSQL, qui excellent dans les environnements distribués. Ensemble, ces facteurs font des bases de données NoSQL un élément essentiel du paysage des données en évolution en Asie-Pacifique, stimulant l'expansion du marché et consolidant son rôle de catalyseur essentiel de la transformation numérique dans la région.
Développements récents
- En septembre 2024, Apache Cassandra 5.0, la première version majeure depuis la version 4.0 en 2021, offre des capacités de base de données NoSQL distribuées améliorées. Prise en charge par des fournisseurs majeurs comme DataStax, elle fournit des nœuds évolutifs et synchronisés sur plusieurs sites. L'une des principales améliorations de la version 5.0 est l'introduction des index de stockage attachés (SAI), qui offrent aux développeurs une plus grande flexibilité en supprimant les contraintes sur les modèles de données. Cette base de données open source est également disponible en tant que solution gérée dans de grands environnements cloud.
Principaux acteurs du marché
- Couchbase, Inc.
- OracleCorporation
- ScyllaDBLtd.
- AerospikeInc
- IBMCorporation
- Progress Software Corporation
- NVIDIACorporation
- Neo4j,Inc.
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