Il existe de nombreuses bases de données disponibles sur le marché, et il peut être extrêmement difficile de savoir laquelle choisir. Une excellente façon de commencer à exclure certaines options est de bien comprendre principales différences entre les bases de données SQL et NoSQL.
Dans cet article, nous présentons une comparaison détaillée entre ces deux types de bases de données en ce qui concerne la structure, le schéma, l'évolutivité, les requêtes et les transactions.
De plus, nous expliquons quand utiliser SQL ou NoSQL bases de données et fournissent en outre un contexte historique à ceux qui souhaitent savoir comment cette dichotomie a commencé.
SQL est un langage de programmation ; cependant, il ne s'agit pas d'un langage de programmation à usage général comme Java, Javascript, ou Python. SQL poursuit plutôt un objectif précis : accéder aux données et les manipuler.
Pour être plus précis, SQL est l'abréviation de Langage de requêtes structuré. Il s'agit d'un langage de requête qui permet de récupérer des données spécifiques à partir de bases de données et, en ce sens, il est conçu pour accéder, stocker et manipuler des bases de données relationnelles.
Une base de données relationnelle est un type de base de données (généralement organisée en tableaux) qui permet reconnaissance et accès aux données en relation vers une autre donnée de la même base de données. En d'autres termes, il stocke les données associées dans plusieurs tables, organisées en colonnes et en lignes, et permet à l'utilisateur d'interroger des données (ou des informations) à partir de différentes tables simultanément.
Une base de données relationnelle est une base de données qui suit les modèle relationnel de données. Pour gérer une base de données relationnelle, Système de gestion de base de données relationnelle (SGBDR) est utilisé. Par conséquent, pour fonctionner sur ce système, de nombreuses bases de données ont tendance à utiliser le langage SQL pour gérer et interroger la base de données. Ainsi, Le SQL est un langage qui permet de communiquer avec des données dans un SGBDR..
Un aspect important à clarifier est que SQL n'est pas un système de base de données en lui-même. À vrai dire, quand comparaison entre SQL et NoSQL, les principales différences évaluées sont bases de données relationnelles et bases de données non relationnelles (ainsi que des bases de données distribuées).
Un autre aspect à prendre en compte est que SQL n'est pas le seul langage de programmation capable d'interroger des bases de données relationnelles, mais qu'il est certainement le plus populaire. Par conséquent, les termes « bases de données SQL » et « bases de données relationnelles » sont souvent utilisés de manière interchangeable. MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server et Base de données Oracle font partie des SGBDR les plus connus utilisant SQL.
NoSQL fait référence aux bases de données non relationnelles et aux bases de données distribuées. NoSQL peut également signifier « Pas seulement SQL » pour souligner que certains systèmes NoSQL peuvent également prendre en charge le langage de requête SQL. En fait, avant de poursuivre, il est important de garder à l'esprit que NoSQL ne signifie pas nécessairement qu'une base de données ne supporte pas le SQL. Au lieu de cela, cela signifie que la base de données n'est pas un SGBDR.
Alors que les SGBDR traditionnels s'appuient sur la syntaxe SQL pour stocker et interroger les données, en revanche, Systèmes de base de données NoSQL utiliser d'autres technologies et langages de programmation pour stocker des données structurées, non structurées ou semi-structurées.
Le modèle relationnel de données a été introduit en 1970 par E.F. Codd. Quatre ans plus tard (1974), Raymond Boyce et Donald Chamberlin ont introduit le langage SQL, initialement développé pour interroger Système R d'IBM, un système de gestion de base de données.
Il n'a pas fallu longtemps pour que SQL devienne un énorme succès parmi les systèmes de bases de données relationnelles en raison de son incroyable praticité et capacité à réduire la duplication des données. Ainsi, bientôt et pendant longtemps, il a été considéré comme le langage prédominant des systèmes de bases de données relationnelles. Mais ensuite, une toute petite chose s'est produite : World Wide Web, en 1989.
Les conséquences ? Plus de données. Beaucoup plus de données. Comme nous le savons, la croissance d'Internet n'a pas été lente, et alors que de nouvelles sources et de nouveaux volumes de données continuaient de bouleverser notre monde, les bases de données relationnelles ont commencé à se heurter à des difficultés.
Au début du 21e siècle, pour gérer cette énorme quantité de données, des systèmes non relationnels, tels que Grande table (par Google, en 2006) et Dynamo (par Amazon, en 2007), ont commencé à faire leur propre chemin. L'accent a été mis sur évolutivité et rapidité d'application.
Au cours de ces années, et alors que de plus en plus de bases de données non relationnelles commençaient à apparaître, le concept de NoSQL est devenu très populaire (même si le terme a été inventé pour la première fois en 1998 par Carlo Strozzi et que des bases de données non relationnelles existent depuis les années 60).
Le début du siècle a-t-il représenté la fin de SQL et, par conséquent, des bases de données relationnelles ? - Non, bien sûr que non. Pour deux raisons :
Le temps nous a appris que les bases de données SQL ne sont ni meilleures ni pires que les bases de données NoSQL. Ils sont simplement préférés et plus adaptés à différentes applications concernant systèmes de gestion de bases de données (SGBD).
Selon le Rapport sur les tendances de persistance des données DZone 2021 (image ci-dessous), les bases de données relationnelles sont les SGBD les plus populaires. Cependant, les bases de données NoSQL font référence à tous les SGBD non relationnels (y compris les bases de données Graph, orientées document, clé-valeur, orientées colonnes, etc.). Par conséquent, combinés, Les bases de données NoSQL sont actuellement plus populaires que les bases de données relationnelles.
En résumé, le bon choix en matière de SQL contre NoSQL dépend avant tout de connaître le type de base de données qui correspond le mieux aux objectifs de chaque entreprise ou organisation. Avant de savoir quand utiliser chacun d'eux, examinons d'abord leurs différences.
Les bases de données SQL organisent et stockent les données par tableaux comportant des colonnes et des lignes fixes. Au contraire, les bases de données NoSQL peuvent être stockées de différentes manières :
Les bases de données SQL nécessitent un schéma prédéfini fixe, et toutes les données doivent suivre une structure similaire. Par conséquent, une grande préparation concernant le système est requise dès le départ. De plus, la flexibilité est compromise, étant donné que les modifications potentielles de la structure peuvent être complexes et très compliquées et peuvent perturber le système.
À leur tour, les bases de données NoSQL suivent une schéma dynamique pour les données non structurées. Comme il ne nécessite pas de structure prédéfinie, les modifications sont plus faciles à exécuter. Par conséquent, les bases de données NoSQL offrent une plus grande flexibilité ; toutefois, la flexibilité peut également compromettre la fiabilité malgré ses avantages.
En ce qui concerne l'évolutivité, Les bases de données SQL suivent une approche verticale, également appelée « scale-up ». Dans les bases de données, cela signifie qu'il est possible d'augmenter la quantité de données sur un seul serveur en ajoutant de la puissance à une machine existante en utilisant, par exemple, un processeur, une RAM ou un SSD.
D'autre part, Les bases de données NoSQL évoluent horizontalement (également appelées « scale-out ») car elles s'adaptent à tous les serveurs standard, ce qui signifie que davantage de serveurs sont ajoutés au pool de ressources et que les données peuvent être distribuées sur ces ressources.
Les opérations JOIN permettent de connecter et de relier des éléments de données. En général, les bases de données NoSQL (peuvent mais) ne sont pas conçues pour prendre en charge les JOINs de manière efficace. Les objets peuvent se trouver sur différents serveurs dans des systèmes de base de données non relationnels sans avoir à vous soucier de joindre des tables provenant de plusieurs serveurs.
Ainsi, NoSQL permet une mise à l'échelle facile en partitionnant les données et en disposant d'une couche de routage qui peut rediriger la requête vers la partition appropriée, ce qui rend les bases de données NoSQL hautement évolutives et rapides à interroger. Cependant, il compromet l'intégrité des données et ne suit pas une approche ACID.
La « mise à l'échelle » dans le SGBDR est généralement plus difficile à mettre en œuvre en raison des concepts ACID que suivent les bases de données relationnelles. Pour qu'un SGBDR multiserveur préserve l'intégrité des données entre les transactions, il aurait besoin d'un canal de communication principal rapide. Ce canal devrait synchroniser toutes les écritures et transactions, ainsi que prévenir d'éventuels blocages.
Même s'il est techniquement possible d'évoluer dans le SGBDR, ces systèmes de base de données évoluent généralement pour garantir l'intégrité des données et les principes ACID au lieu de distribuer les données sur plusieurs serveurs.
Comme mentionné précédemment, SQL existe depuis longtemps ; il est donc largement admiré en tant que langage mature et populaire bénéficiant d'une réputation fiable. Il est incroyablement efficace lorsqu'il s'agit d'interroger des données, de manipuler et de récupérer des données à partir de bases de données relationnelles. De plus, il se distingue également par sa capacité déclarative et sa légèreté.
Un autre avantage important de SQL est qu'il est relativement facile à apprendre, ce qui signifie que les spécialistes du marketing et les analystes commerciaux peuvent l'utiliser sans nécessairement avoir besoin de l'aide du personnel technique.
Quand il s'agit de exécution de requêtes NoSQL, elle n'est peut-être pas aussi simple que les bases de données SQL car elle doit généralement exécuter un traitement de données supplémentaire et ne dispose pas d'un langage de requête déclaratif. Par conséquent, ces tâches sont généralement effectuées par scientifiques des données ou des développeurs.
Dans l'ensemble, comment exécuter des requêtes dans des bases de données NoSQL dépend beaucoup de la base de données en question. Par exemple, dans MongoDB, pour demander des données à la base de données de documents JSON, il est nécessaire de spécifier les documents dont les propriétés doivent correspondre aux résultats et d'appliquer la fonction suivante : db.collection.find (). D'autres solutions populaires peuvent inclure la création de la fonctionnalité de requête directement dans la couche application (et non dans la couche base de données) ou la mise en œuvre MapReduce.
Les bases de données SQL suivent généralement Propriétés de l'ACIDE concernant les transactions. ACID est l'acronyme de Atomic, Cohérent, Isolated, and Durable. Regardons de plus près pour comprendre plus précisément ce que cela signifie :
Comme on peut le constater, Le modèle ACID garantit la fiabilité et la cohérence d'une transaction. Par conséquent, les bases de données qui suivent ce modèle sont les mieux adaptées aux organisations et aux entreprises qui ne peuvent pas risquer des transactions de données invalides et interrompues ou toute autre erreur (par exemple, les institutions financières).
Les systèmes de gestion de bases de données relationnelles (tels que MySQL, SQLite, PostgreSQL, etc.) sont conformes à l'ACID. Cependant, même si l'approche des bases de données NoSQL va généralement à l'encontre des principes ACID, certaines bases de données NoSQL (par exemple, MongoDB, Db2 d'IBM et CouchDB d'Apache) peuvent également intégrer et suivre les règles ACID.
Dans les bases de données non relationnelles, la fiabilité et la cohérence des données liées à la conformité ACID ne constituent généralement pas une priorité absolue, étant donné que cela peut compromettre la vitesse et la haute disponibilité.
Pour les bases de données NoSQL, la priorité tend à se concentrer sur la flexibilité et sur un taux de transactions élevé. Pour cette raison, le Modèle BASE est suivi dans de nombreux systèmes de base de données NoSQL. Il signifie Basically Available, Soft state et Eventually consistent.
Les bases de données NoSQL suivent généralement le modèle BASE, qui offre plus d'élasticité que le modèle ACID. Comme mentionné, ACID convient mieux aux entreprises et aux organisations qui doivent garantir la cohérence, la prévisibilité et la fiabilité de chaque transaction.
Au contraire, le modèle BASE est plus adapté aux entreprises qui priorisent haute disponibilité, évolutivité et flexibilité des transactions de données. Par exemple, une application de réseau social gère d'énormes quantités de données qui ne sont souvent pas très bien structurées ; ainsi, dans ce cas, un modèle BASE peut faciliter (et accélérer) le stockage des données.
Maintenant que nous avons couvert le principales différences entre SQL et NoSQL, il est temps d'expliquer quand utiliser l'un ou l'autre. Avant de prendre une décision finale, il est essentiel de prendre en compte les aspects suivants :
En ce qui concerne le premier aspect, les bases de données SQL sont une option plus appropriée que NoSQL lorsque les données intégrité et cohérence est essentiel au sein d'une organisation.
On pense souvent à tort que les bases de données relationnelles ne sont pas une bonne option pour gérer de grandes quantités de données. Ce n'est pas tout à fait vrai. De nombreuses bases de données SQL, telles que PostgreSQL et MySQL, peuvent en effet gérer des quantités de données très respectueuses.
Cependant, étant donné que les SGBDR qui utilisent SQL ont un schéma fixe et nécessitent que les données soient structurées, il sera probablement très difficile de maintenir la maintenance, l'agilité et les performances requises, par exemple, pour une entreprise qui gère des mégadonnées.
À première vue, il peut sembler que le fait d'avoir un schéma fixe est limitant. Eh bien, encore une fois, cela dépend de l'objectif. Disposer d'une base de données de schémas prédéfinie permet également Les bases de données SQL sont l'option la plus appropriée pour gérer les systèmes de gestion de la paie ou même pour traiter les réservations de vols. En fait, la plupart des institutions bancaires s'appuient sur un système de base de données SQL.
Comme nous l'avons expliqué précédemment, les bases de données relationnelles sont généralement conformes à l'ACID, ce qui signifie que les transactions de données garantissent l'intégrité, la validité et la fiabilité. De plus, SQL peut limiter certaines fonctionnalités, mais il s'agit également d'une technologie très mature.
De plus, une base de données relationnelle et SQL offrent un support important en ce qui concerne requêtes ad hoc. Ce type de base de données est généralement plus facile à gérer. Le SQL étant un langage de requête populaire et relativement facile à apprendre, il ne nécessite pas nécessairement une grande équipe d'ingénieurs pour le maintenir.
Les bases de données NoSQL sont capables de stocker différents types de données et n'ont pas besoin d'être aussi structurées que les bases de données SQL. Les bases de données non relationnelles offrent donc une grande adaptabilité et flexibilité, ce qui en fait un choix plus approprié lorsque gestion de grands ensembles de données non structurées et non liées.
En général, plus l'ensemble de données est complet, plus une base de données NoSQL est susceptible d'être une meilleure option. Les bases de données non relationnelles ont tendance à exceller dans exigences en matière d'évolutivité et de disponibilité, étant idéal pour les réseaux sociaux et les applications en temps réel (par exemple, les jeux en ligne, la messagerie instantanée), par exemple.
Les bases de données NoSQL nécessitent des connaissances en programmation. Contrairement au SQL, qui peut également être appris par le personnel d'autres domaines tels que la gestion et le marketing, les bases de données NoSQL ont généralement besoin d'une personne ayant une formation en codage et capable d'acquérir d'autres langages en fonction des systèmes de base de données utilisés.
Le choix de la base de données appropriée n'est pas une décision simple et précise, même pour les experts. Décider d'opter pour des bases de données relationnelles ou non relationnelles est un excellent point de départ. Néanmoins, il est également essentiel de prendre en compte les nombreux Options SQL et NoSQL disponibles sur le marché.
Par exemple, pour de nombreuses données non structurées, CouchDB ou MongoDB peuvent être une bonne option, mais peut-être pour des raisons de haute disponibilité, Redis et Cassandre pourrait être plus approprié. Et ce sont tous des systèmes de bases de données non relationnels !
D'autre part, Les bases de données SQL offrent de nombreux avantages concernant les transactions de données et l'intégrité globale des données. De plus, les relations entre les bases de données relationnelles peuvent être facilement identifiées et définies, ce qui facilite l'identification des informations critiques.
Stagiaire en marketing avec un intérêt particulier pour la technologie et la recherche. Pendant mon temps libre, je joue au volley-ball et je gâte mon chien autant que possible.
CEO @ Imaginary Cloud et co-auteur du livre Product Design Process. J'aime la nourriture, le vin et le Krav Maga (pas nécessairement dans cet ordre).
People who read this post, also found these interesting:
%20(1).webp)
.webp)
