Différence entre fichier plat et base de données relationnelle

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Les structures de table dans les bases de données organisent les données en lignes et en colonnes.

Une base de données de fichiers plats stocke les données dans une structure de table unique. Une base de données relationnelle utilise plusieurs structures de tables, faisant des références croisées entre les tables. Les tableaux des deux organisent les enregistrements en lignes, chaque colonne contenant une seule donnée dans l'enregistrement.

Histoire

Les bases de données à fichiers plats étaient un développement naturel au début de l'histoire de l'informatique. Le modèle de base de données relationnelle a été développé et mis en œuvre au début des années 1970, principalement par IBM.

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Bases de données de fichiers plats

Les bases de données de fichiers plats sont généralement des fichiers en texte brut qui stockent un enregistrement par ligne, avec des champs d'enregistrement délimités par des espaces ou un caractère de délimitation. Les bases de données de fichiers plats peuvent être lues directement par une variété d'applications logicielles.

Base de données relationnelle

En plus des tables de données, les bases de données relationnelles utilisent des « index » pour trouver rapidement des enregistrements en fonction de critères de recherche. Les bases de données relationnelles nécessitent généralement un système de gestion de base de données relationnelle (SGBDR) pour gérer et accéder aux données.

Avantages

Les bases de données de fichiers plats sont simples et portables, et peuvent généralement être utilisées sans nécessiter de logiciel spécial. Les bases de données relationnelles sont plus rapides, plus efficaces et plus puissantes que les fichiers plats. La plupart des SGBDR fournissent un accès aux bases de données sur les réseaux.

Logiciel

Le logiciel basé à l'origine sur une structure de base de données de fichiers plats comprenait FileMaker, Berkeley DB et Borland Reflex. Les systèmes de bases de données relationnelles modernes les plus populaires incluent Oracle, MySQL et PostgreSQL.