Qu’est-ce qu’une base de données non relationnelle ?
Dans le domaine complexe du stockage des données, les bases de données jouent un rôle crucial dans la gestion et l'accès à l'information. Traditionnellement, ce sont les bases de données relationnelles basées sur le langage SQL qui ont largement prédominé. L'émergence de grandes quantités de données a toutefois popularisé les bases de données non relationnelles, ou NoSQL.
Ces systèmes offrent une plus grande flexibilité et une meilleure évolutivité, ce qui ouvre la voie à de nouveaux cas d'utilisation et à une amélioration des performances. Cet article explore les bases de données non relationnelles, leurs différences avec les bases de données relationnelles, et présente quelques-unes des principales solutions disponibles aujourd'hui.
Qu'est-ce qu'une base de données non relationnelle ?
Les bases de données non relationnelles (souvent appelées bases de données NoSQL) diffèrent des bases de données relationnelles traditionnelles en ce sens qu'elles stockent leurs données sous une forme non tabulaire. Les bases de données non relationnelles peuvent être basées sur des structures de données telles que des documents.
Un document peut être très détaillé, tout en contenant des types de données différents dans des formats différents. Cette capacité à assimiler et à organiser différents types de données côte à côte rend les bases de données non relationnelles beaucoup plus flexibles que les bases de données relationnelles.
Les bases de données non relationnelles sont souvent utilisées pour organiser de grandes quantités de données complexes et diverses. Par exemple, un grand magasin peut disposer d'une base de données dans laquelle chaque client possède son propre document contenant tout, du nom et de l'adresse à l'historique des commandes et aux informations relatives à la carte de crédit. Malgré leurs formats différents, toutes ces informations peuvent être stockées dans le même document.
Les bases de données non relationnelles sont souvent plus rapides, puisque les requêtes n'ont pas besoin d'afficher plusieurs tables pour obtenir une réponse, comme c'est souvent le cas avec les ensembles de données relationnelles.
Les bases de données non relationnelles sont donc idéales pour le stockage de données susceptibles d'être modifiées fréquemment ou pour les applications qui traitent de nombreux types de données différents. Elles peuvent prendre en charge des applications en développement rapide qui nécessitent une base de données dynamique capable de changer rapidement et d'accueillir de grandes quantités de données complexes et non structurées.
Au début d'un projet, il est utile d'examiner les différences entre les bases de données relationnelles et les bases de données non relationnelles, afin de mieux comprendre quelle est la bonne solution pour votre projet. Vous pouvez également étudier différents exemples d'utilisation de ces deux types de bases de données et déterminer quand vous pourriez choisir l'une ou l'autre.
Qu'est-ce qu'une base de données dans le cloud ?
Une base de données cloud est un système de gestion de données hébergé sur une infrastructure de cloud computing. Contrairement aux bases de données sur site, elles sont accessibles via Internet et leur infrastructure est gérée par un prestataire de service.
Les bases de données cloud offrent une grande flexibilité en termes de capacité de stockage et de puissance de calcul, ce qui permet aux entreprises de s'adapter rapidement aux fluctuations de la demande. Elles évitent également aux entreprises de devoir entretenir leur propre infrastructure hardware, ce qui réduit les coûts opérationnels et simplifie la gestion des ressources informatiques.
Historique des bases de données non relationnelles
Les bases de données relationnelles sont apparues en premier, fournissant une comparaison utile pour comprendre les bases de données non relationnelles. Inventée par Edgar F. Codd en 1970, la base de données relationnelle organise les données en lignes et en colonnes, en associant une clé spécifique à chaque ligne.
Presque tous les systèmes de bases de données relationnelles utilisent le langage SQL et sont remarquablement complexes. Ils ont généralement plus rigides ou contrôlés. Leur capacité à traduire des données complexes est cependant assez limitée.
Cela dit, les systèmes SQL sont encore largement utilisés et sont très utiles pour maintenir des enregistrements transactionnels précis, des sources de données héritées et de nombreux autres cas d'utilisation au sein d'entreprises de toutes tailles.
Au milieu des années 90, alors que l'internet gagnait en popularité, les bases de données relationnelles ne parvenaient plus à répondre aux besoins des utilisateurs en matière de traitement des données et à la plus grande variété de types de données résultant de cette évolution.
Cela a conduit au développement de bases de données non relationnelles. Les bases de données NoSQL peuvent rapidement traduire des données inhabituelles et éviter la rigidité de SQL en remplaçant le stockage « organisé » par une approche plus flexible.
L'évolution de NoSQL
L'acronyme NoSQL a été utilisé pour la première fois en 1998 par Carlo Strozzi pour désigner sa base de données « relationnelle » qui n'utilisait pas SQL. Le nom est réapparu en 2009, lorsque Eric Evans et Johan Oskarsson l'ont utilisé pour décrire les bases de données non relationnelles. Les bases de données relationnelles sont souvent appelées systèmes SQL.
La traduction communément acceptée pour le terme NoSQL est « Pas seulement SQL ». Elle souligne le fait que certains systèmes peuvent prendre en charge des langages d'interrogation différents, mais semblables à SQL.
NoSQL s'est développé, au moins dans un premier temps, en réponse au besoin de traiter des données non structurées et à la nécessité d'un traitement plus rapide. Le modèle NoSQL utilise un système de base de données distribué, c'est-à-dire un système composé de plusieurs ordinateurs.
Le système non relationnel est plus rapide, utilise une approche ad hoc de l'organisation des données et gère de grandes quantités de données de différents types. Pour la recherche générale, les bases de données NoSQL constituent un meilleur choix que les bases de données relationnelles pour les grands ensembles de données non structurées, en raison de leur rapidité et de leur flexibilité.
Les systèmes NoSQL ont permis non seulement de gérer des data structurées, mais aussi de traiter rapidement des données non structurées (aujourd'hui connues sous le nom de big data). C'est ce qui a conduit des entreprises telles que Facebook et Twitter à adopter les systèmes NoSQL.
Ces entreprises traitent d'énormes quantités de données non structurées, qu'elles coordonnent pour trouver des modèles et obtenir des informations commerciales. Le terme big data est devenu un terme officiel en 2005.
Pourquoi utiliser une base de données NoSQL ?
Les applications modernes collectent et stockent des quantités de data de plus en plus importantes et complexes sur leurs utilisateurs. Les avantages de ces données pour les entreprises résident évidemment dans leur potentiel analytique. Une base de données non relationnelle vous permet d'identifier des modèles et des valeurs au sein de volumes de données variés.
L'utilisation de bases de données non relationnelles présente plusieurs avantages, notamment :
Organisation d'ensembles de données massives
En cette époque de big data, les bases de données non relationnelles permettent non seulement de stocker des quantités de données massives, mais aussi d'interroger ces ensembles de data avec grande facilité. La capacité et la vitesse de traitement sont ici des avantages importants.
Extension flexible des bases de données
Les données ne sont pas statiques. Une base de données non relationnelle est capable d'absorber les nouvelles données collectées et d'enrichir la base de données existante avec de nouvelles valeurs, même si elles ne correspondent pas aux types de données existantes.
Structures de données multiples
Les données collectées auprès des utilisateurs prennent aujourd'hui une multitude de formes : chiffres, chaînes de caractères, photos, vidéos, historique des messages, etc. Une base de données doit être capable de stocker ces différents formats d'information, de comprendre les relations entre eux et d'effectuer des requêtes détaillées.
Une combinaison parfaite avec le cloud
Les bases de données non relationnelles peuvent être énormes. Et comme elles peuvent, dans certains cas, croître de manière exponentielle, elles ont besoin d'un environnement d'hébergement capable de faire face à leur croissance. L'évolutivité inhérente au cloud en fait l'environnement idéal pour les bases de données non relationnelles.
Différences entre SQL et NoSQL
Les bases de données NoSQL et SQL présentent de nombreuses similitudes. En plus de prendre en charge le stockage des data et les requêtes, elles permettent toutes deux d'extraire, de mettre à jour et de supprimer les data stockées.
Sous la surface se cachent toutefois des différences significatives qui affectent les performances, l'évolutivité et la flexibilité des bases de données NoSQL par rapport aux bases de données SQL. Voici quelques-unes des principales différences entre ces bases de données :
Différente structure
Les bases de données SQL sont basées sur des tables, tandis que les bases de données NoSQL peuvent être orientées vers des documents, des paires clé-valeur ou des structures de graphiques. Dans une base de données NoSQL, un document peut contenir des paires clé-valeur, qui peuvent ensuite être ordonnées et imbriquées.
Différente évolutivité
Les bases de données SQL s'échelonnent verticalement, généralement sur un seul serveur, ce qui oblige les utilisateurs à mettre à niveau le hardware physique pour augmenter la capacité de stockage. Les bases de données SQL ont souvent un coût prohibitif pour les entreprises lorsqu'elles traitent de grandes quantités de big data.
Les bases de données NoSQL offrent une évolutivité horizontale, ce qui signifie qu'il suffit d'ajouter des serveurs pour augmenter la charge de données. Cela signifie que les bases de données NoSQL sont mieux adaptées aux infrastructures modernes.
Un langage différent
Les bases de données NoSQL utilisent JSON (JavaScript Object Notation), XML, YAML ou un schéma binaire, facilitant les données non structurées. Les bases de données SQL ont un schéma fixe, tandis que les bases de données NoSQL sont plus flexibles.
Différences en matière d'assistance
SQL est un langage standard populaire qui est bien pris en charge par de nombreux systèmes de bases de données, tandis que NoSQL est plus ou moins bien pris en charge.
En ce qui concerne une potentielle assistance, vous trouverez généralement plus d'aide pour les bases de données SQL que pour les bases de données NoSQL. Cela s'explique par le fait que SQL est une technologie plus établie, et qu'elle compte donc beaucoup plus d'utilisateurs et de développeurs qui peuvent vous aider à résoudre vos problèmes.
NoSQL, en revanche, est encore relativement nouveau, et l'aide disponible sur les forums ou par l'intermédiaire de la communauté est moins importante. Vos options d'assistance peuvent être limitées si vous rencontrez des difficultés lors de son utilisation.
Les différentes bases de données non relationnelles
MongoDB
MongoDB est l'une des bases de données non relationnelles les plus populaires et les plus utilisées. Elle appartient à la catégorie des bases de données orientées documents. MongoDB est particulièrement prisée pour sa capacité à gérer des charges de travail intensives en données, son évolutivité horizontale et sa facilité d'utilisation. Elle est souvent utilisée dans des domaines tels que l'e-commerce ou les jeux vidéo.
Valkey
Valkey est une base de données NoSQL en mémoire, ce qui signifie qu'elle stocke les données principalement dans la mémoire RAM pour un accès ultra-rapide. Elle est souvent utilisée pour la mise en cache, la messagerie en temps réel et d'autres cas d'utilisation nécessitant une latence extrêmement faible.
Valkey prend en charge différents types de structures de données, telles que les chaînes, les listes, les ensembles et les hachages, ce qui en fait un choix polyvalent pour de nombreux scénarios. Sa simplicité, ses performances élevées et son évolutivité en font un outil populaire pour les applications nécessitant une réponse rapide et en temps réel.
Cassandra
Cassandra est une base de données distribuée conçue pour gérer de grandes quantités de données sur plusieurs centres de données. Contrairement à d'autres bases de données NoSQL, Cassandra est particulièrement bien adaptée aux applications nécessitant une haute disponibilité et une tolérance aux défaillances, car elle utilise un modèle de données distribuées avec réplication automatique.
Elle est très utilisée dans le cadre d'applications nécessitant une mise à l'échelle transparente, une faible latence et une haute disponibilité, telles que les réseaux sociaux et l'analyse en temps réel.
OpenSearch
OpenSearch, autrefois connu sous le nom d'Elasticsearch, est une base de données de recherche distribuée développée à l'origine pour la recherche en texte intégral. Elle est conçue pour indexer de grands volumes de données et permettre des recherches complexes en temps réel.
La puissance de recherche d'OpenSearch signifie qu'il peut être utilisé pour de nombreuses applications, y compris la recherche de logs, la recherche de produits, l'analyse de données, la surveillance et bien plus encore.
OpenSearch offre également une multitude de fonctionnalités telles que la gestion des clusters, la sécurité des données et la visualisation.
OVHcloud et les bases de données non relationnelles
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FAQ
Qu'est-ce qu'une base de données NoSQL ?
NoSQL est une approche de la gestion des bases de données qui peut s'adapter à une grande variété de modèles de données, y compris les valeurs clés, les documents, les colonnes et les diagrammes.
Que signifie NoSQL ?
Certains disent que le terme « NoSQL » signifie « No SQL » (Pas de SQL), tandis que d'autres disent qu'il signifie « Not only SQL » (Pas seulement SQL). Quoi qu'il en soit, la plupart s'accordent à dire que les bases de données NoSQL sont des bases de données qui stockent les données dans un format autre que les tables relationnelles.
Pourquoi utiliser une base de données NoSQL ?
Par rapport aux bases de données relationnelles, les bases de données NoSQL sont souvent plus évolutives et offrent des performances supérieures. Ajoutons que la flexibilité et la facilité d'utilisation de leurs modèles de données peuvent accélérer le développement par rapport au modèle relationnel, en particulier dans l'environnement du cloud computing.