Les bases de données NoSQL sont largement reconnues pour leurs fonctionnalités, leur facilité de développement et leur évolutivité. Elles sont de plus en plus utilisées dans le big data et les applications web en temps réel, grâce à leur rapidité et à leur flexibilité dans la gestion de grandes quantités de données.
Mais cela ne signifie pas que passer à NoSQL est toujours le bon choix. Certaines bases de données sont conçues pour de petites quantités d’informations et des lectures rapides, tandis que d’autres conviennent à de plus grandes collections de données et à des temps de traitement plus courts.
Cet article présente les différences entre les bases de données SQL et NoSQL, les raisons de la création de NoSQL et la manière de déterminer laquelle répond le mieux à vos besoins.
Qu’est-ce qu’une base de données SQL ?
Un langage de requête structuré (SQL) stocke et traite les données dans des bases de données relationnelles. Divers attributs et leurs relations sont définis dans les lignes et les colonnes des bases de données relationnelles.
Dans les années 1970, IBM a développé SQL pour se connecter à son système de base de données System R. Tout au long de l’ère numérique, la base de données SQL a été le pilier des systèmes back-end des entreprises.
Une base de données relationnelle utilise SQL pour créer, stocker, mettre à jour et récupérer des données. MySQL, Oracle et Sybase sont tous des systèmes de gestion de bases de données relationnelles (SGBDR) qui utilisent SQL comme langage de programmation principal.
Cependant, les bases de données SQL manquent d’évolutivité et de flexibilité, ce qui les rend inadaptées au traitement en temps réel et à l’analyse du big data.
Qu’est-ce qu’une base de données NoSQL ?
Les bases de données NoSQL constituent une nouvelle catégorie de systèmes de gestion de bases de données qui n’utilise pas le modèle relationnel. Elles ont été développées pour gérer les ensembles de données toujours plus volumineux et complexes auxquels sont confrontées de nombreuses entreprises modernes.
Dans NoSQL, les données sont stockées dans des schémas flexibles conçus pour une évolutivité horizontale, contrairement aux tables composées de lignes et de colonnes du modèle relationnel. Ces schémas comprennent les documents JSON, les magasins clé-valeur, les bases de données en colonnes larges et les bases de données orientées graphe.
Comparaison des bases de données NoSQL et SQL
Les bases de données SQL et NoSQL présentent plusieurs différences fondamentales, notamment en matière de structure, de schéma et d’évolutivité.
| SQL | NoSQL | |
|---|---|---|
| Structure | Structurée | Non structurée |
| Schéma | Fixe | Dynamique |
| Évolutivité | Verticale | Horizontale |
| Requêtes | Requêtes complexes utilisant JOIN | Non prises en charge |
| Transactions de base de données | ACID | BASE |
Structure
Les bases de données SQL sont des bases de données relationnelles qui utilisent des tables structurées et des JOIN pour travailler avec les données. Elles sont plus lentes que les bases de données NoSQL, car elles doivent convertir chaque requête en plusieurs requêtes visant différentes tables avant de pouvoir renvoyer les résultats. Malgré cela, elles sont bien plus faciles à comprendre et à gérer.
Les bases de données NoSQL ne sont pas vraiment des bases de données « sans » SQL, mais des bases « pas seulement » SQL. En d’autres termes, NoSQL peut prendre en charge des langages semblables à SQL ou coexister avec des bases de données SQL, mais utilise des modèles de données et des langages de requête différents.
Par exemple, une base de données NoSQL orientée documents qui utilise des documents semblables au JSON avec des schémas dynamiques peut contenir un nombre quelconque de champs : il n’est donc pas nécessaire d’utiliser des tables ou des JOIN pour travailler avec les données. Les requêtes y sont très rapides et la mise à l’échelle horizontale est facile, mais le tri peut aussi s’avérer difficile si l’on est habitué à la structure simple des tables SQL.
Schéma
Les bases de données NoSQL proposent une approche sans schéma ou à schéma dynamique, qui permet aux développeurs de stocker des données sans définir au préalable une structure stricte. Il est plus facile d’ajouter de nouveaux champs sans casser le code existant.
Cette flexibilité permet de gérer plus efficacement les modèles de données complexes et évolutifs que les bases de données relationnelles traditionnelles. En revanche, interroger et analyser des données non structurées est difficile.
Les tables des bases de données SQL doivent respecter des schémas rigides. Cela permet d’interroger facilement des données relationnelles simples, mais montre ses limites lorsqu’il faut récupérer de grandes quantités de données complexes.
Évolutivité
Les bases de données NoSQL évoluent horizontalement par l’ajout de nœuds, plutôt que verticalement par l’ajout de ressources (RAM et CPU) à un seul nœud d’un cluster. Elles peuvent ainsi répartir les données de manière transparente entre plusieurs serveurs. Dans les applications à fort trafic et avec de gros volumes de données, cette fonctionnalité améliore les performances et la disponibilité.
À l’inverse, les bases de données SQL évoluent verticalement par l’ajout de mémoire et de puissance de calcul aux nœuds individuels d’un cluster. Elles sont donc mieux adaptées aux grands ensembles de données structurées dans lesquels chaque information doit être accessible rapidement.
Requêtes
Comme son nom l’indique, SQL utilise un langage de requête structuré associé à des opérations JOIN pour traiter efficacement les requêtes entrantes, quelle que soit leur taille ou leur complexité, à condition qu’elles respectent la structure prédéfinie.
NoSQL ne prend pas en charge les JOIN, car ses données ne sont pas organisées en tables. Il propose à la place une variété de langages et de méthodes de requête adaptés au modèle de données utilisé. Lorsqu’ils travaillent avec des structures de données complexes, les développeurs peuvent ainsi accéder aux données, les manipuler et les analyser plus efficacement qu’avec les requêtes SQL traditionnelles.
Transactions de base de données : ACID ou BASE
Une autre différence importante entre les bases de données SQL et NoSQL concerne leur approche des transactions. Les bases de données SQL utilisent le modèle ACID (atomicité, cohérence, isolation, durabilité), qui garantit une forte cohérence et une forte intégrité transactionnelles.
À l’inverse, les bases de données NoSQL utilisent le modèle BASE (Basically Available, Soft-state, Eventual consistency), qui privilégie la disponibilité et la tolérance au partitionnement à une forte cohérence.
Pourquoi NoSQL a-t-il été créé ?
Les bases de données NoSQL ont été créées en réponse aux énormes quantités de données non structurées générées par les applications modernes.
À mesure que les entreprises accumulaient plus rapidement des ensembles de données toujours plus volumineux, les données structurées et les schémas relationnels ne convenaient pas toujours. Il est devenu nécessaire d’utiliser des données non structurées et des objets de grande taille pour mieux capturer ces informations.
Le temps de réponse de tout SGBDR peut ralentir lorsqu’il doit gérer d’énormes quantités de données. Pour résoudre ce problème, ces systèmes d’information peuvent être « mis à l’échelle verticalement » par la mise à niveau du matériel existant, ce qui est très coûteux. NoSQL offre une meilleure mise à l’échelle horizontale et une solution plus économique.
NoSQL est extrêmement utile pour les objets de données non structurés ou très volumineux, tels que les journaux de conversation, les vidéos ou les images. C’est pourquoi NoSQL est devenu particulièrement populaire auprès des géants d’Internet comme Microsoft, Google, Amazon et Meta.
Quand utiliser NoSQL ou SQL
Le choix de NoSQL ou de SQL pour un projet donné dépend des exigences de l’application, de la structure des données et des besoins en matière d’évolutivité. Voici dans quels cas utiliser chacun d’eux :
Quand utiliser NoSQL
Vous pouvez utiliser NoSQL dans les cas suivants :
- Analyse du big data : les bases de données NoSQL gèrent efficacement l’échelle et la variété considérables des données générées dans le cadre de l’analyse du big data, en offrant des capacités rapides d’interrogation et de traitement pour tirer des enseignements et prendre des décisions.
- Systèmes de gestion de contenu (CMS) : les bases de données NoSQL offrent la flexibilité et l’adaptabilité nécessaires à la gestion de différents types de contenus et de métadonnées dans les systèmes de gestion de contenu, garantissant le stockage et la récupération efficaces des ressources multimédias.
- Réseaux sociaux : la capacité des bases de données NoSQL à gérer les données non structurées et les relations complexes les rend idéales pour alimenter les réseaux sociaux, où les contenus générés par les utilisateurs, les connexions et les interactions évoluent en permanence.
- Applications de l’Internet des objets (IoT) : les bases de données NoSQL peuvent stocker et traiter efficacement les données de l’IoT, en garantissant des informations en temps réel et une grande réactivité.
- Applications en temps réel : grâce à leurs hautes performances en écriture et en lecture, les bases de données NoSQL prennent en charge les applications en temps réel qui nécessitent un traitement et une analyse immédiats des données, comme la messagerie instantanée, les jeux vidéo ou les services de diffusion en direct.
Quand utiliser SQL
SQL peut rester supérieur dans les cas d’usage suivants :
- Plateformes de commerce électronique : les bases de données SQL fournissent la structure, la cohérence et la fiabilité nécessaires aux plateformes de commerce électronique pour gérer d’importants volumes de données transactionnelles, les catalogues de produits et les informations clients, tout en garantissant l’exactitude et la sécurité des données.
- Systèmes de gestion des ressources humaines : les bases de données SQL offrent l’intégrité et la cohérence nécessaires pour gérer les données sensibles des employés, comme les salaires et les avantages sociaux.
- Systèmes de gestion de la relation client (CRM) : les bases de données SQL sont idéales pour gérer les données clients, comme les contacts, les prospects et les ventes, et permettent d’interroger et d’analyser efficacement les données afin d’en tirer des informations utiles et d’améliorer les interactions avec les clients.
- Systèmes de gestion de la chaîne d’approvisionnement : les bases de données SQL permettent de suivre et de gérer efficacement les données de la chaîne d’approvisionnement, notamment les niveaux de stock, les expéditions et les informations sur les fournisseurs, afin de garantir la livraison rapide et précise des produits et services.
- Systèmes de gestion des stocks : grâce à leurs solides capacités d’interrogation, les bases de données SQL fournissent la structure et la cohérence nécessaires à la gestion des données d’inventaire, comme les niveaux de stock, les détails des produits et le suivi des commandes, pour garantir des opérations efficaces et une gestion des stocks économique.
En résumé : les bases de données NoSQL résolvent certains problèmes modernes, mais pas tous
De nombreux problèmes modernes de gestion des données ne peuvent pas être traités par les bases de données SQL standard. Parce qu’elles sont flexibles, évolutives et capables de gérer d’énormes quantités de données non structurées, les bases de données NoSQL sont idéales pour des applications comme les réseaux sociaux, le commerce électronique et l’IoT.
En bref, NoSQL offre un stockage économique, ainsi que flexibilité et évolutivité dans les magasins de données.
Malgré tous ses avantages, SQL garde toutefois l’avantage lorsqu’il s’agit de besoins en données structurées, comme les systèmes de gestion des stocks, du personnel et de la relation client.
En définitive, le choix de la solution de base de données adaptée dépend des besoins de votre entreprise.
Al Mahmud Al Mamun a contribué à ce guide.
Pour en savoir plus sur la manière de mettre à l’échelle verticalement ou horizontalement dans votre centre de données.