# Meilleur Bases de données documentaires pour Grandes Entreprises *By [Shalaka Joshi](https://research.g2.com/insights/author/shalaka-joshi)* Les produits classés dans la catégorie globale Bases de données documentaires sont similaires à bien des égards et aident les entreprises de toutes tailles à résoudre leurs problèmes commerciaux. Cependant, les fonctionnalités, les tarifs, la configuration et l'installation des entreprises diffèrent de celles des autres tailles d'entreprises, c'est pourquoi nous aidons les acheteurs à trouver le bon produit pour les entreprises Bases de données documentaires afin de répondre à leurs besoins. Comparez les évaluations de produits basées sur les avis des utilisateurs d'entreprise ou contactez l'un des conseillers d'achat de G2 pour trouver les bonnes solutions dans la catégorie entreprise Bases de données documentaires. En plus de répondre aux critères d'inclusion dans la catégorie Bases de données documentaires, pour être inclus dans la catégorie entreprise Bases de données documentaires, un produit doit avoir au moins 10 avis laissés par un évaluateur d'une entreprise. ## How Many Bases de données documentaires Products Does G2 Track? **Total Products under this Category:** 67 ### Category Stats (Jun 2026) - **Average Rating**: 4.24/5 The average rating of products in this category, based on all submitted ratings - **New Reviews This Quarter**: 26 - **Buyer Segments**: Petite entreprise 49% │ Marché intermédiaire 35% │ Entreprise 16% Represents the distribution of reviewers across all products in this category. - **Top Trending Product**: Progress MarkLogic (+0.09%) - Among all products in this category, Progress MarkLogic recorded the largest rating increase compared to last month *Last updated: June 09, 2026* ## How Does G2 Rank Bases de données documentaires Products? **Pourquoi vous pouvez faire confiance aux classements de logiciels de G2:** - 30 Analystes et experts en données - 3,300+ Avis authentiques - 67+ Produits - Classements impartiaux Les classements de logiciels de G2 sont basés sur des avis d'utilisateurs vérifiés, une modération rigoureuse et une méthodologie de recherche cohérente maintenue par une équipe d'analystes et d'experts en données. Chaque produit est mesuré selon les mêmes critères transparents, sans placement payant ni influence du vendeur. Bien que les avis reflètent des expériences utilisateur réelles, qui peuvent être subjectives, ils offrent un aperçu précieux de la performance des logiciels entre les mains de professionnels. Ensemble, ces contributions alimentent le G2 Score, une manière standardisée de comparer les outils dans chaque catégorie. --- **Sponsored** ### Couchbase La plateforme de données opérationnelles de Couchbase pour l'IA est une base évolutive pour les charges de travail opérationnelles, analytiques, mobiles et d'IA des entreprises qui remplace l'infrastructure et les services de données hérités. [Visiter le site web](https://www.g2.com/fr/external_clickthroughs/record?secure%5Bad_program%5D=ppc&secure%5Bad_slot%5D=category_product_list&secure%5Bcategory_id%5D=306&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=306&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=page_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=306&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=1263&secure%5Bresource_id%5D=306&secure%5Bresource_type%5D=Category&secure%5Bsource_type%5D=category_page&secure%5Bsource_url%5D=https%3A%2F%2Fwww.g2.com%2Ffr%2Fcategories%2Fdocument-databases%2Fenterprise&secure%5Btoken%5D=12d239e7ebcd6833fa827b6347bf4798c8713a2d7d70042aa68b388caeac6ee0&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.couchbase.com%2F%3Futm_source%3Dg2%26utm_medium%3Ddisplay&secure%5Burl_type%5D=custom_url) --- ## What Are the Top-Rated Bases de données documentaires Products in 2026? ### 1. [Elasticsearch](https://www.g2.com/fr/products/elastic-elasticsearch/reviews) Construisez des expériences de recherche de nouvelle génération pour vos clients et employés qui soutiennent les objectifs technologiques de votre organisation. Elasticsearch offre aux développeurs une boîte à outils flexible pour créer des applications de recherche alimentées par l'IA avec une plateforme extensible qui fournit également des capacités prêtes à l'emploi. Économisez des cycles de développement et mettez sur le marché une recherche améliorée plus rapidement. Elasticsearch est le moteur de recherche le plus populaire au monde, soutenu par une communauté de développeurs robuste. La plateforme d'Elastic vous permet d'ingérer n'importe quelle source de données, de créer des expériences de recherche modernes qui s'intègrent aux grands modèles de langage et à l'IA générative, et de visualiser des analyses pour une prise de décision et des insights basés sur les données. Nos investissements constants dans l'apprentissage automatique aident les développeurs à rester à la pointe avec une recherche rapide et hautement pertinente, à grande échelle. -- Plateforme et boîte à outils flexibles pour offrir une fonctionnalité de recherche puissante, quel que soit les ressources de développement et les objectifs technologiques. Notre plateforme ouverte offre une fonctionnalité cohérente pour les déploiements cloud, hybrides ou sur site avec des performances, une fiabilité et une évolutivité exceptionnelles. -- Les outils intégrés d'analyse et de visualisation de recherche donnent aux équipes accès aux données de recherche et aux tableaux de bord en temps réel pour optimiser les résultats de recherche et les opérations. Les équipes non techniques peuvent également ajuster les expériences de recherche - pas besoin d'équipe de développement. -- Pertinence de recherche de niveau supérieur utilisant la recherche textuelle, la recherche vectorielle, hybride et sémantique et la flexibilité des modèles d'apprentissage automatique. Des capacités puissantes comme une base de données vectorielle fournissent la base pour créer, stocker et rechercher des embeddings pour capturer le contexte de vos données non structurées. Utilisez l'inférence activée par l'apprentissage automatique lors de l'ingestion de données, et apportez votre propre modèle - ouvert ou propriétaire - pour offrir les meilleurs résultats spécifiques à l'industrie. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 288 **How Do G2 Users Rate Elasticsearch?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.9/10 (Category avg: 8.6/10) - **Optimisation des requêtes:** 8.9/10 (Category avg: 8.1/10) - **Modèle de données:** 9.5/10 (Category avg: 8.5/10) - **Systèmes d’exploitation:** 9.0/10 (Category avg: 8.4/10) **Who Is the Company Behind Elasticsearch?** - **Vendeur:** [Elastic](https://www.g2.com/fr/sellers/elastic) - **Site Web de l'entreprise:** https://www.elastic.co - **Année de fondation:** 2012 - **Emplacement du siège social:** San Francisco, CA - **Twitter:** @elastic (64,736 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/814025/ (5,079 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Ingénieur logiciel, Ingénieur Logiciel Senior - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Technologie de l'information et services - **Company Size:** 38% Marché intermédiaire, 33% Entreprise #### What Are Elasticsearch's Pros and Cons? **Pros:** - Facilité d'utilisation (52 reviews) - Vitesse (36 reviews) - Recherche rapide (35 reviews) - Résultats (31 reviews) - Caractéristiques (30 reviews) **Cons:** - Cher (28 reviews) - Expertise requise (26 reviews) - Difficulté d'apprentissage (25 reviews) - Amélioration nécessaire (24 reviews) - Apprentissage difficile (23 reviews) ### 2. [Amazon DynamoDB](https://www.g2.com/fr/products/amazon-web-services-aws-amazon-dynamodb/reviews) Amazon DynamoDB est une base de données NoSQL pionnière, entièrement gérée et sans serveur, avec une évolutivité illimitée et des performances de latence en millisecondes à un chiffre permettant aux clients de développer des applications modernes basées sur des microservices via une API simple. Les clients bénéficient des avantages du service entièrement géré de DynamoDB, y compris des normes de conformité étendues, une intégration de sécurité avec AWS Identity and Access Management et de nombreux services de reprise après sinistre. Avec DynamoDB Global Tables, les clients disposent d'une base de données multi-régions, multi-active, hautement disponible à 99,999 %, prenant en charge les lectures et écritures locales pour les utilisateurs distribués mondialement. DynamoDB offre des fonctionnalités de gestion des coûts telles que l'échelle à zéro, Time to Live (TTL) pour l'élimination des données vieillissantes, et plusieurs modèles de tarification, y compris un niveau gratuit. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 499 **How Do G2 Users Rate Amazon DynamoDB?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.9/10 (Category avg: 8.6/10) - **Optimisation des requêtes:** 8.4/10 (Category avg: 8.1/10) - **Modèle de données:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10) - **Systèmes d’exploitation:** 8.4/10 (Category avg: 8.4/10) **Who Is the Company Behind Amazon DynamoDB?** - **Vendeur:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/fr/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd) - **Année de fondation:** 2006 - **Emplacement du siège social:** Seattle, WA - **Twitter:** @awscloud (2,229,345 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** NASDAQ: AMZN **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Ingénieur logiciel, Ingénieur Logiciel Senior - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Technologie de l'information et services - **Company Size:** 35% Entreprise, 34% Marché intermédiaire #### What Are Amazon DynamoDB's Pros and Cons? **Pros:** - Évolutivité (10 reviews) - Facilité d'utilisation (8 reviews) - Efficacité des coûts (5 reviews) - Faible latence (5 reviews) - Services gérés (5 reviews) **Cons:** - Cher (8 reviews) - Complexité de la requête (7 reviews) - Complexité (5 reviews) - Courbe d'apprentissage (5 reviews) - Problèmes de coût (3 reviews) ### 3. [MongoDB](https://www.g2.com/fr/products/mongodb/reviews) Construit par des développeurs, pour des développeurs, la plateforme de données pour développeurs de MongoDB est une base de données avec un ensemble intégré de services connexes qui permettent aux équipes de développement de répondre aux exigences croissantes de la grande variété d'applications modernes d'aujourd'hui, le tout dans une expérience utilisateur unifiée et cohérente. MongoDB compte des dizaines de milliers de clients dans plus de 100 pays. La plateforme de base de données MongoDB a été téléchargée des centaines de millions de fois depuis 2007, et des millions de créateurs ont été formés grâce aux cours de MongoDB University. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 523 **How Do G2 Users Rate MongoDB?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.5/10 (Category avg: 8.6/10) - **Optimisation des requêtes:** 8.5/10 (Category avg: 8.1/10) - **Modèle de données:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Systèmes d’exploitation:** 8.9/10 (Category avg: 8.4/10) **Who Is the Company Behind MongoDB?** - **Vendeur:** [MongoDB](https://www.g2.com/fr/sellers/mongodb) - **Année de fondation:** 2007 - **Emplacement du siège social:** New York - **Twitter:** @MongoDB (503,165 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/783611/ (7,887 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** NASDAQ: MDB **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Ingénieur logiciel, Ingénieur Logiciel Senior - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Technologie de l'information et services - **Company Size:** 38% Petite entreprise, 36% Entreprise #### What Are MongoDB's Pros and Cons? **Pros:** - Facilité d'utilisation (12 reviews) - Flexibilité (11 reviews) - Stockage de données (7 reviews) - Compatibilité MongoDB (7 reviews) - Évolutivité (7 reviews) **Cons:** - Apprentissage difficile (6 reviews) - Complexité de la requête (5 reviews) - Courbe d'apprentissage (4 reviews) - Configuration difficile (3 reviews) - Cher (3 reviews) ### 4. [Google Cloud Firestore](https://www.g2.com/fr/products/google-cloud-firestore/reviews) Cloud Firestore est une base de données de documents NoSQL qui vous permet de stocker, synchroniser et interroger facilement des données pour vos applications mobiles et web - à l'échelle mondiale. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 96 **How Do G2 Users Rate Google Cloud Firestore?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.4/10 (Category avg: 8.6/10) - **Optimisation des requêtes:** 7.9/10 (Category avg: 8.1/10) - **Modèle de données:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Systèmes d’exploitation:** 8.9/10 (Category avg: 8.4/10) **Who Is the Company Behind Google Cloud Firestore?** - **Vendeur:** [Google](https://www.g2.com/fr/sellers/google) - **Année de fondation:** 1998 - **Emplacement du siège social:** Mountain View, CA - **Twitter:** @google (31,908,816 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (341,888 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** NASDAQ:GOOG **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Technologie de l'information et services - **Company Size:** 53% Petite entreprise, 30% Marché intermédiaire #### What Are Google Cloud Firestore's Pros and Cons? **Pros:** - Intégration API (1 reviews) - Caractéristiques (1 reviews) - Flexibilité (1 reviews) - Innovation (1 reviews) - Intégrations (1 reviews) **Cons:** - Cher (1 reviews) - Tarification peu claire (1 reviews) ### 5. [Couchbase](https://www.g2.com/fr/products/couchbase/reviews) La plateforme de données opérationnelles de Couchbase pour l'IA est une base évolutive pour les charges de travail opérationnelles, analytiques, mobiles et d'IA des entreprises qui remplace l'infrastructure et les services de données hérités. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 142 **How Do G2 Users Rate Couchbase?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) - **Optimisation des requêtes:** 8.8/10 (Category avg: 8.1/10) - **Modèle de données:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10) - **Systèmes d’exploitation:** 8.6/10 (Category avg: 8.4/10) **Who Is the Company Behind Couchbase?** - **Vendeur:** [Couchbase](https://www.g2.com/fr/sellers/couchbase) - **Site Web de l'entreprise:** https://www.couchbase.com/ - **Année de fondation:** 2009 - **Emplacement du siège social:** San Jose, CA - **Twitter:** @couchbase (136,175 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1866670/ (848 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Ingénieur Logiciel Senior, Ingénieur logiciel - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Technologie de l'information et services - **Company Size:** 39% Petite entreprise, 34% Entreprise #### What Are Couchbase's Pros and Cons? **Pros:** - Facilité d'utilisation (15 reviews) - Évolutivité (11 reviews) - Vitesse (7 reviews) - Flexibilité (6 reviews) - Compatibilité MongoDB (6 reviews) **Cons:** - Configuration complexe (8 reviews) - Apprentissage difficile (7 reviews) - Complexité (5 reviews) - Croissance communautaire limitée (3 reviews) - Mauvaise interface utilisateur (3 reviews) ### 6. [MongoDB Atlas](https://www.g2.com/fr/products/mongodb-atlas/reviews) MongoDB Atlas est une plateforme de données pour développeurs qui offre une collection intégrée de blocs de construction d'infrastructure de données et d'applications permettant aux entreprises de déployer rapidement des architectures sur mesure pour répondre à tout besoin d'application. Atlas prend en charge les cas d'utilisation d'applications transactionnelles, de recherche en texte intégral, de recherche vectorielle, de séries temporelles et de traitement de flux sur des architectures mobiles, distribuées, pilotées par événements et sans serveur. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 350 **How Do G2 Users Rate MongoDB Atlas?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.8/10 (Category avg: 8.6/10) - **Optimisation des requêtes:** 8.5/10 (Category avg: 8.1/10) - **Modèle de données:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) - **Systèmes d’exploitation:** 9.2/10 (Category avg: 8.4/10) **Who Is the Company Behind MongoDB Atlas?** - **Vendeur:** [MongoDB](https://www.g2.com/fr/sellers/mongodb) - **Année de fondation:** 2007 - **Emplacement du siège social:** New York - **Twitter:** @MongoDB (503,165 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/783611/ (7,887 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** NASDAQ: MDB **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Ingénieur logiciel, Ingénieur Logiciel Senior - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Technologie de l'information et services - **Company Size:** 57% Petite entreprise, 25% Marché intermédiaire #### What Are MongoDB Atlas's Pros and Cons? **Pros:** - Facilité d'utilisation (7 reviews) - Évolutivité (5 reviews) - Interface utilisateur (5 reviews) - Caractéristiques (4 reviews) - Fiabilité (4 reviews) **Cons:** - Tarification coûteuse (3 reviews) - Tarification peu claire (3 reviews) - Cher (2 reviews) - Utilisation élevée de la mémoire (2 reviews) - Problèmes de latence (2 reviews) ### 7. [Azure Cosmos DB](https://www.g2.com/fr/products/azure-cosmos-db/reviews) Azure Cosmos DB est un service de base de données NoSQL et vectorielle entièrement géré et distribué mondialement, conçu pour prendre en charge des applications critiques avec une latence ultra-faible et une évolutivité élastique. Il permet aux développeurs de créer des applications et des agents alimentés par l'IA en offrant une intégration transparente avec les services d'IA, permettant un stockage et une interrogation efficaces des données NoSQL et des vecteurs. Avec son modèle de document JSON indépendant du schéma, Azure Cosmos DB simplifie le processus de développement en indexant automatiquement toutes les données, éliminant ainsi le besoin de gestion manuelle de schéma ou d'index. Le service offre des accords de niveau de service (SLA) complets, garantissant des latences de lecture et d'écriture inférieures à 10 millisecondes et une disponibilité de 99,999 %, ce qui en fait un choix fiable pour les applications nécessitant des performances élevées et une portée mondiale. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Distribution mondiale : Azure Cosmos DB permet une distribution mondiale clé en main, permettant aux données d'être répliquées dans plusieurs régions du monde, offrant une haute disponibilité et un accès aux données à faible latence. - Évolutivité élastique : Le service offre une mise à l'échelle élastique du débit et du stockage, permettant aux développeurs d'ajuster les ressources à la hausse ou à la baisse en fonction de la demande sans interruption. - Prise en charge multi-modèle : Il prend en charge nativement plusieurs modèles de données, y compris document, clé-valeur, graphe et famille de colonnes, répondant aux besoins divers des applications. - Intégration de l'IA : Les capacités de recherche vectorielle intégrées simplifient le développement d'applications d'IA en stockant et en interrogeant efficacement les vecteurs aux côtés des données NoSQL. - Indexation automatique : Toutes les données sont automatiquement indexées, facilitant des requêtes rapides et efficaces sans besoin de gestion manuelle des index. - SLA complets : Azure Cosmos DB fournit des SLA de pointe couvrant le débit, la latence, la disponibilité et la cohérence, garantissant des performances prévisibles. Valeur principale et solutions fournies : Azure Cosmos DB répond aux défis de la création et de la gestion d'applications distribuées mondialement en offrant un service de base de données entièrement géré qui assure une haute disponibilité, une faible latence et une évolutivité élastique. Son intégration avec les services d'IA et la prise en charge de plusieurs modèles de données permettent aux développeurs de créer des applications intelligentes et réactives sans la complexité de la gestion de l'infrastructure. En gérant automatiquement la distribution, la mise à l'échelle et l'indexation des données, Azure Cosmos DB permet aux organisations de se concentrer sur l'innovation et la création de valeur pour leurs utilisateurs, en faisant une solution idéale pour les applications nécessitant un accès en temps réel aux données et une portée mondiale. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 59 **How Do G2 Users Rate Azure Cosmos DB?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) - **Optimisation des requêtes:** 6.7/10 (Category avg: 8.1/10) - **Modèle de données:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Systèmes d’exploitation:** 7.8/10 (Category avg: 8.4/10) **Who Is the Company Behind Azure Cosmos DB?** - **Vendeur:** [Microsoft](https://www.g2.com/fr/sellers/microsoft) - **Année de fondation:** 1975 - **Emplacement du siège social:** Redmond, Washington - **Twitter:** @microsoft (13,095,907 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (231,632 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** MSFT **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques - **Company Size:** 44% Entreprise, 28% Marché intermédiaire #### What Are Azure Cosmos DB's Pros and Cons? **Pros:** - Facilité d'utilisation (4 reviews) - Évolutivité (3 reviews) - Caractéristiques (2 reviews) - Intégrations (2 reviews) - Protection de sécurité (2 reviews) **Cons:** - Cher (3 reviews) - Problèmes de coût (2 reviews) - Problèmes de complexité (1 reviews) - Usage complexe (1 reviews) - Augmentation des coûts (1 reviews) ### 8. [Progress MarkLogic](https://www.g2.com/fr/products/progress-marklogic/reviews) Progress MarkLogic est une plateforme de gestion de données multi-modèles de niveau entreprise qui libère la valeur des données complexes. Elle fonctionne avec l'ensemble des informations d'une entreprise et les rend facilement découvrables et prêtes à alimenter des applications à haute valeur ajoutée, l'intelligence décisionnelle et une IA fiable. Les organisations tirent parti des capacités intégrées pour intégrer, harmoniser, rechercher et visualiser des données multi-modèles afin de construire un écosystème de données connecté comme fondation sécurisée et évolutive pour l'ère de l'IA. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 65 **How Do G2 Users Rate Progress MarkLogic?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.7/10 (Category avg: 8.6/10) - **Optimisation des requêtes:** 8.1/10 (Category avg: 8.1/10) - **Modèle de données:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Systèmes d’exploitation:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10) **Who Is the Company Behind Progress MarkLogic?** - **Vendeur:** [Progress Software](https://www.g2.com/fr/sellers/progress-software) - **Site Web de l'entreprise:** https://www.progress.com/ - **Année de fondation:** 1981 - **Emplacement du siège social:** Burlington, MA. - **Twitter:** @ProgressSW (48,799 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/progress-software/ (4,205 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques - **Company Size:** 53% Entreprise, 24% Petite entreprise ### 9. [Arango](https://www.g2.com/fr/products/arango/reviews) Arango fournit une base de données fiable pour l'IA contextuelle — transformant les données d'entreprise en un système de contexte qui représente véritablement l'entreprise, afin que les LLM puissent offrir de meilleurs résultats avec une échelle illimitée et une efficacité de coût. La plateforme de données Arango AI offre aux développeurs un environnement unique et intégré pour construire et faire évoluer des applications alimentées par l'IA sans la complexité de l'assemblage de plusieurs bases de données et outils. Au cœur de cette plateforme se trouve une base de données multi-modèle massivement évolutive qui unifie les données de graphes, vecteurs, documents et clés-valeurs avec des recherches en texte intégral, géospatiales et vectorielles — créant le système de contexte, le pont entre les données d'entreprise et les LLM. La suite Arango AI comprend des pipelines de données automatisés, une ingestion de données multimodales, AIOps et MLOps, des intégrations LLM, des analyses de graphes, des cadres agentiques pour Hybrid/GraphRAG contextuel, GraphML, un support en langage naturel et une accélération GPU — permettant un retour sur investissement répétable et une innovation plus rapide. Fait confiance par NVIDIA, HPE, la Bourse de Londres, l'US Air Force, le NIH, Siemens, Synopsys et Articul8, Arango alimente l'IA d'entreprise avec contexte, confiance et échelle. Nous sommes fiers d'être membre du programme NVIDIA Inception et du programme AWS ISV Accelerate. Apprenez-en plus sur arango.ai, LinkedIn, YouTube et G2. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 115 **How Do G2 Users Rate Arango?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 9.0/10 (Category avg: 8.6/10) - **Optimisation des requêtes:** 8.4/10 (Category avg: 8.1/10) - **Modèle de données:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) - **Systèmes d’exploitation:** 8.4/10 (Category avg: 8.4/10) **Who Is the Company Behind Arango?** - **Vendeur:** [Arango](https://www.g2.com/fr/sellers/arango) - **Site Web de l'entreprise:** https://arango.ai/ - **Année de fondation:** 2015 - **Emplacement du siège social:** San Francisco, CA - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/5289249/ (116 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Ingénieur Logiciel Senior - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques - **Company Size:** 57% Petite entreprise, 23% Marché intermédiaire #### What Are Arango's Pros and Cons? **Pros:** - Facilité d'utilisation (14 reviews) - Caractéristiques (10 reviews) - Interroger (7 reviews) - Intuitif (6 reviews) - Personnalisation (5 reviews) **Cons:** - Mauvaise utilisabilité (5 reviews) - Apprentissage difficile (4 reviews) - Amélioration nécessaire (4 reviews) - Courbe d'apprentissage (4 reviews) - Difficulté d'apprentissage (4 reviews) ## What Is Bases de données documentaires? [Bases de données NoSQL](https://www.g2.com/fr/categories/nosql-databases) ## What Software Categories Are Similar to Bases de données documentaires? - [Bases de données graphiques](https://www.g2.com/fr/categories/graph-databases) - [Bases de données clé-valeur](https://www.g2.com/fr/categories/key-value-databases) - [Fournisseurs de base de données en tant que service (DBaaS)](https://www.g2.com/fr/categories/database-as-a-service-dbaas) --- ## How Do You Choose the Right Bases de données documentaires? ### Ce que vous devez savoir sur les logiciels de bases de données documentaires ### Qu'est-ce que les logiciels de bases de données de documents ? Les bases de données de documents sont une catégorie de bases de données non relationnelles (bases de données NoSQL). Les bases de données de documents stockent des données connexes dans un format de document. Elles sont utilisées pour concevoir, interroger et stocker les données dans un format de document (document JSON, XML, YAML ou formats binaires tels que BSON et PDF). Le logiciel est utilisé pour stocker, récupérer et gérer des informations orientées document également connues sous le nom de données semi-structurées. Les logiciels de bases de données de documents, également connus sous le nom de logiciels de bases de données orientées document, sont une sous-classe de magasins clé-valeur, qui est un concept de base de données NoSQL. Dans un magasin clé-valeur ou une base de données clé-valeur, les données sont gérées (stockées, reçues) en utilisant des tableaux associatifs. Ce type de structure de données est appelé un « dictionnaire ». Les dictionnaires sont une collection d'objets, et les objets sont le référentiel central de stockage de données qui stocke différents champs contenant les données. Quelques exemples clés incluent MongoDB, Amazon DynamoDB, Google Cloud Firestore, Couchbase Server, Apache CouchDB, parmi plusieurs autres. Beaucoup de ces bases de données, telles que MongoDB et Couchbase Server, sont de nature open source. Pour appeler les données lorsque cela est nécessaire, une clé est utilisée, qui agit comme l'identifiant unique pour l'enregistrement dans l'ensemble de la base de données. Lorsqu'on parle de bases de données de documents, il est important d'identifier ce qu'est exactement un « document ». Un document stocke ou encode toutes les données dans un format standard. Ces formats incluent JSON, XML, YAML, et d'autres.  Les bases de données de documents diffèrent grandement des bases de données SQL relationnelles traditionnelles. La principale cause de différence entre les deux types de bases de données est que les bases de données relationnelles stockent les modèles de données sous forme de relation—tables, lignes, et un objet pourrait faire partie de plusieurs tables. Cependant, les bases de données de documents stockent toutes les informations connexes d'un objet dans une seule instance de la base de données, et chaque objet peut être stocké de manière unique. Les bases de données de documents n'ont pas de restrictions comme le font les bases de données relationnelles. **Opération CRUD** Les opérations de base pour les bases de données de documents sont abrégées en CRUD—créer, récupérer, mettre à jour et supprimer. Ce sont les quatre opérations de base que toutes les bases de données de documents prennent en charge. **Qu'est-ce qu'une clé ?** Comme indiqué précédemment, une clé agit comme un identifiant unique qui est représentatif du document. Elle est utilisée pour récupérer les données de la base de données de documents. Il y a généralement un index de clés disponible, ce qui facilite la référence et le rappel des données représentées par cette clé particulière. Dans le cas où un utilisateur doit ajouter ou supprimer un document dans la base de données de documents, une clé peut être utilisée pour cela. **Récupération de données ** Bien qu'une méthode clé-à-document soit suffisante pour la récupération de données, la base de données de documents offre une API que les utilisateurs peuvent utiliser pour interroger les données en fonction du contenu. L'ensemble de langage de requête ou d'API de requête varie considérablement entre les différentes implémentations de modèles de données. Dans ce cas, les bases de données de documents utilisent les métadonnées du contenu pour classer le contenu et le différencier les uns des autres. **Organisation des données** Il existe plusieurs façons d'organiser les documents dans les logiciels de bases de données de documents. Un document peut exister en tant que collection unique ou multiple. **Hiérarchie :** Les documents sont regroupés dans une structure en arbre et ont un chemin typique. **Collections :** Groupe de documents dans le logiciel.  **Étiquettes de données :** Documents ou données supplémentaires situés en dehors du contenu. **Pourquoi utiliser des bases de données de documents ?** Étant donné que les données sont stockées dans un format très proche du code de développement d'application utilisé par les développeurs, il y a beaucoup moins de traduction requise pour que les données soient utilisées par une application. Ces types de bases de données donnent aux développeurs la liberté et la flexibilité de retravailler divers documents dans le format adapté à cette application. En retour, leurs besoins en application doivent évoluer au fil du temps, la base de données de documents peut également être modélisée dans le même format de données que celui requis par l'application. **Quand un utilisateur peut-il opter pour des bases de données de documents ?** Les logiciels de bases de données de documents sont utilisés pour stocker de grands volumes de données dans un format clé-valeur, ce qui facilite l'accès aux données pour l'utilisateur. Compte tenu de la quantité importante de données à traiter, certaines des utilisations clés du logiciel incluent la gestion de contenu, les profils d'utilisateurs pour une entreprise, les catalogues et plusieurs autres documents. ### Quelles sont les caractéristiques communes des logiciels de bases de données de documents ? Le besoin de bases de données de documents est devenu imminent avec la montée des données non structurées. La section suivante couvre les caractéristiques principales des logiciels de bases de données de documents qui peuvent aider les utilisateurs de plusieurs façons : **Les logiciels de bases de données de documents sont NoSQL :** Les logiciels de bases de données NoSQL ont été créés pour répondre aux besoins de l'ère Internet, avec la montée des données non structurées. Les bases de données de documents NoSQL ont été attribuées à l'augmentation de la vitesse de développement des applications et au soutien de la mise à l'échelle des données et des nouvelles structures et paradigmes d'application. Étant donné que les bases de données de documents sont de nature NoSQL, plusieurs éléments peuvent être indexés et appelés plus rapidement par les développeurs d'applications. La structure des données dans ce logiciel est conçue pour les données non structurées ou les big data, lui permettant de traiter de grandes quantités de données tout en étant capable de maintenir son efficacité et sa flexibilité.  **Support de schéma :** Les logiciels de bases de données de documents peuvent prendre en charge plusieurs schémas de données différents car il n'y a pas de restrictions dans la structure des données. Le schéma est flexible et peut être utilisé pour différents types de formats de documents pour traiter les requêtes plus rapidement. **Richesse de l'indexation :** Plusieurs bases de données de documents prennent en charge les requêtes ad hoc, l'indexation, la recherche en texte intégral et les collections de données en temps réel pour garantir que les utilisateurs peuvent accéder, analyser et transformer les données selon les besoins.  **Base de données distribuée :** Les logiciels de bases de données de documents sont distribués comme leur principe central, contrairement aux bases de données relationnelles monolithiques. Étant donné que les documents sont individuels et indépendants, ils peuvent être localisés ou distribués sur plusieurs serveurs à travers le monde. Cela est très utile pour les entreprises telles que le commerce électronique qui ont des emplacements à travers le monde. Il prend également en charge les capacités de réplication et d'auto-guérison pour garantir que toutes les applications prennent en charge une haute disponibilité. Le logiciel prend également en charge le sharding de données (une technique de partitionnement de données) pour garantir la mise à l'échelle sur de nombreux serveurs indépendants. ### Quels sont les avantages des bases de données de documents ? L'inclusion de logiciels de bases de données de documents au sein d'une entreprise peut aider à gérer des milliers de documents qui existent au sein d'une entreprise. Certains des principaux avantages des logiciels de bases de données de documents incluent : **Disponibilité facile :** Les données ne sont pas réparties ou liées sur différentes bases de données mais sont plutôt disponibles dans une seule base de données. C'est l'un des principaux avantages des bases de données de documents. Bien que l'interconnexion des documents soit possible, elle n'est généralement pas recommandée car elle rendrait la base de données relationnelle par nature et ajouterait également à la complexité de la gestion de la base de données.  **Pas de clés étrangères :** Ne pas avoir de clés étrangères indique qu'il n'y a pas de relation formée entre les données. Sans l'existence de cette dynamique, les documents peuvent être créés, gérés et supprimés indépendamment, ce qui rend le traitement des données beaucoup plus rapide pour plusieurs applications les interrogeant. **Formats ouverts :** L'un des principaux avantages de l'utilisation des bases de données de documents est qu'elles prennent en charge plusieurs formats ouverts. Le processus peut utiliser XML, JSON et plusieurs autres formats pour les données. **Prend en charge la mise à l'échelle :** À mesure que la quantité de données générées augmente chaque minute, le logiciel de base de données utilisé par les clients doit également garantir flexibilité et évolutivité. Les bases de données de documents permettent aux utilisateurs d'ajouter facilement des ensembles de données pour évoluer, ce qui signifie des fonctionnalités plus pérennes. **Prise en charge de nouvelles intégrations :** Étant donné que les bases de données de documents sont beaucoup plus flexibles et évolutives par rapport aux bases de données relationnelles traditionnelles, l'intégration de nouvelles données dans le logiciel de base de données est facile. Il n'est pas nécessaire d'avoir une cohérence dans les formats de données, et de grandes quantités de données non structurées ou de big data peuvent être stockées. **Nature rapide des requêtes :** L'une des caractéristiques clés des logiciels de bases de données de documents est sa nature à améliorer la vitesse des requêtes. L'utilisation de bases de données de documents peut permettre à plusieurs développeurs d'applications de stocker et d'interroger les données demandées dans le même format de modèle de document utilisé dans le code en cours de développement. Par exemple, dans le domaine de la santé où le temps est essentiel, un utilisateur peut accéder immédiatement aux dossiers de santé au lieu de faire face à des retards ou à des problèmes.  ### Qui utilise les logiciels de bases de données de documents ? Certains des principaux utilisateurs de logiciels de bases de données de documents ont été listés ci-dessous : **Administrateur de base de données (DBA) :** Personnage clé gérant le logiciel. Le schéma est déterminé par le DBA. Ils sont également responsables de la configuration des différents identifiants et droits d'utilisateur pour ceux qui peuvent accéder à la base de données. Ce personnage surveille également la base de données, garantit que la sécurité est maintenue, garantit que les plans de sauvegarde et de récupération sont actifs, suit les erreurs ou les échecs, fournit un support de base de données, et plusieurs autres exigences. **Développeurs de logiciels :** Les programmeurs et les développeurs de logiciels auraient besoin d'accéder aux données lors du développement d'une application logicielle ou de la modification d'une application. Ce personnage aura accès à la base de données de documents pour garantir que le processus de développement de l'application logicielle se déroule sans heurts. De plus, les bases de données de documents ont une longue liste de langages de programmation pris en charge, notamment Perl, Java, C, C++, Python et Javascript. **Managers :** Les managers peuvent utiliser la base de données temporairement ou chaque fois qu'ils ont besoin de nouvelles informations. Ce personnage ne l'utilise pas quotidiennement comme les autres personnages, seulement lorsque le besoin se fait sentir.  **Autres utilisateurs :** Cela inclut des utilisateurs tels que des analystes et des scientifiques qui n'écrivent pas de code, mais utilisent le logiciel de bases de données de documents pour interroger certaines informations selon les besoins. Ils ont des interactions avec la base de données en fonction de leurs besoins en données. #### Logiciels liés aux logiciels de bases de données de documents Les solutions connexes qui peuvent être utilisées avec les logiciels de bases de données de documents incluent d'autres bases de données de documents NoSQL clés comme suit : [Logiciels de bases de données XML](https://www.g2.com/categories/xml-databases) **:** Les logiciels de bases de données XML sont une sous-classe de bases de données de documents, où la base de données fonctionne principalement avec des documents XML. [Bases de données graphiques](https://www.g2.com/categories/graph-databases) **:** Les bases de données graphiques utilisent des graphes et des structures de graphes pour les requêtes de base de données. Le graphe est utilisé pour connecter les magasins de données aux nœuds et aux arêtes, où les arêtes forment la relation entre les nœuds. [Logiciels de bases de données en colonnes](https://www.g2.com/categories/columnar-databases) **:** Sous ce type de logiciel de base de données, un magasin de colonnes est utilisé pour stocker les données. Les données peuvent être lues rapidement lorsqu'elles sont dans un format en colonnes. Étant donné que les données dans la colonne sont d'un type uniforme, cela offre des opportunités de stockage et des optimisations de stockage au sein de la base de données. ### Défis avec les logiciels de bases de données de documents Les solutions de bases de données de documents peuvent présenter leur propre ensemble de défis.  **Problèmes de cohérence :** Un défi majeur qui accompagne les bases de données de documents est la cohérence des données et les limitations du processus de vérification. Étant donné que les données ne sont pas liées à d'autres points de données comme dans le service de base de données relationnelle, il y a des chances de données dupliquées, de données redondantes, de données non liées collectées ensemble, parmi plusieurs autres possibilités. Cela pourrait nuire aux performances de la base de données. **Défis de sécurité :** Étant donné que les bases de données de documents se concentrent principalement sur les nombreux magasins de données non structurées disponibles à partir de plusieurs sources, y compris les applications Web, cela conduit à plusieurs points à être exposés où les pirates de données peuvent pénétrer et violer la sécurité du système. Cela pourrait entraîner des fuites de données et des personnes non autorisées mettant la main sur des données critiques. **Problème avec l'atomicité :** Dans [les logiciels de systèmes de gestion de bases de données (DBMS)](https://www.g2.com/categories/database-management-systems-dbms), l'atomicité est l'une des transactions ACID. L'atomicité est la garantie que chaque transaction de données est traitée comme une unité unique qui réussit ou échoue complètement ; il n'y a pas d'entre-deux. Une seule commande est donnée pour apporter des modifications aux données, et toutes les requêtes ultérieures refléteront également ces modifications. Cependant, dans les bases de données de documents, une modification qui affecte deux collections de données devra être exécutée deux fois, ce qui ne suit pas le principe de l'atomicité. **Problèmes de perte de données :** Un défi clé avec les bases de données de documents est la perte de données. Les problèmes de perte de données pourraient survenir en raison de mauvaises configurations, car un seul nœud n'est pas utilisé. ### Comment acheter des logiciels de bases de données de documents #### Collecte des exigences (RFI/RFP) pour les logiciels de bases de données de documents Lors du choix d'un logiciel de bases de données de documents, certains critères importants doivent être pris en compte. Des facteurs tels que la flexibilité, l'utilisabilité, la fonctionnalité, la sécurité sont des critères clés qui ne peuvent être compromis. Avoir des fonctionnalités telles que des tableaux de bord et des visualisations est un grand avantage pour garantir la facilité d'analyse du stockage des données et le suivi de plusieurs requêtes. D'autres fonctionnalités importantes à rechercher sont le support et le développement—les heures de disponibilité du support client, s'ils sont ouverts à résoudre les requêtes, et des informations continues sur les mises à jour des dernières nouvelles additions et développements dans le logiciel de bases de données de documents, parmi plusieurs autres fonctionnalités. À mesure qu'une entreprise se développe, l'évolutivité est un critère important à garder à l'esprit. Avec des tonnes de données non structurées ou de big data générées, le logiciel de bases de données de documents devrait être capable de gérer des millions de colonnes de données. Une autre caractéristique clé pour garantir que le logiciel de bases de données de documents possède est le support d'intégration. Les développeurs d'applications avec plusieurs logiciels différents et ce logiciel devraient être capables d'appeler facilement les données de la base de données de documents selon les besoins. La façon dont ces intégrations sont gérées et comment l'entreprise garantit que tous ces logiciels se connectent au logiciel de bases de données de documents est crucial pour le bon flux de données. Vérifier quels langages de programmation sont pris en charge par la base de données de documents est un bon facteur à examiner. #### Comparer les produits de logiciels de bases de données de documents **Créer une longue liste** À cette étape, les acheteurs devraient garder leurs options ouvertes pour considérer la gamme complète de produits. Les acheteurs ont la liberté d'explorer de nombreuses offres que ce marché de logiciels a. La longue liste peut être rendue beaucoup plus concise et plus petite en abordant les objectifs. **Créer une liste restreinte** Les acheteurs peuvent faire des comparaisons beaucoup plus granulaires à cette étape. En plus de cela, les acheteurs peuvent utiliser les avis G2 pour affiner encore cette liste. **Conduire des démonstrations** Une fois que la liste a été réduite à quelques fournisseurs, les acheteurs peuvent commencer à demander une démonstration. Pendant la démonstration, les acheteurs devraient rechercher des informations liées à leurs termes non négociables. C'est une bonne étape où l'acheteur peut approfondir la compréhension de la sécurité de leur base de données de documents, de la disponibilité du support haute performance, des fonctionnalités—latence dans le chargement des bases de données de documents, support après-vente, formation du personnel, et d'autres fonctionnalités supplémentaires qui peuvent être fournies lors du choix de leur solution de bases de données de documents.  #### Sélection du logiciel de bases de données de documents **Choisir une équipe de sélection** Choisir la bonne équipe pour travailler ensemble pour décider du bon logiciel de bases de données de documents est une partie critique du processus car plusieurs personnages auraient besoin d'accéder aux applications de base de données selon les besoins. L'équipe devrait inclure un mélange de différents personnages qui ont les compétences requises, l'intérêt et le temps. Certains rôles incluent des administrateurs de bases de données, des développeurs d'applications, des leaders clés de la gestion, des responsables informatiques, et d'autres. **Négociation** Un acheteur peut choisir de négocier pour réduire les coûts. L'acheteur doit noter que si à l'avenir il y a un besoin de mise à l'échelle, il y aurait des coûts supplémentaires ou une augmentation du prix de l'abonnement. Il est bon de vérifier avec le fournisseur de bases de données de documents s'ils offrent un support cloud, une formation, et d'autres facteurs. Garder de tels facteurs à l'esprit aidera l'acheteur à mettre en avant de meilleures tactiques de négociation pour les fonctions spécifiques qui comptent. **Décision finale** Une fois que toutes les étapes sont terminées, la décision finale est prise en pesant tous les facteurs et scénarios. Avoir un essai du logiciel est un bon point de départ en utilisant de plus petites bases de données de documents. Un petit groupe d'administrateurs de bases de données peut transmettre leurs avis à l'équipe prenant la décision finale.