Base de données relationnelle vs non relationnelle
Une base de données est une collection organisée d'informations, couramment stockée de nos jours électroniquement dans un système informatique. Il est généralement contrôlé par un système de gestion de bases de données (SGBD) qui, avec les applications qui lui sont associées, forme un système de bases de données.
Que sont les bases de données
Les bases de données sont conçues pour faciliter l’accès, la gestion et la mise à jour des données. Elles peuvent contenir différents types de données, notamment des mots, des chiffres, des images, des vidéos et des fichiers. Les entreprises utilisent des bases de données, y compris des bases de données cloud , à de multiples fins, telles que :
Stockage et gestion des données :
Une base de données permet aux entreprises de stocker et de gérer de grandes quantités de données structurées et non structurées, allant des informations client aux enregistrements financiers.
Amélioration des processus métiers :
En analysant les données des bases de données, les entreprises peuvent améliorer leurs processus commerciaux, comme les ventes, le traitement des commandes et le service client.
Suivi des clients :
Les bases de données stockent des informations sur les clients, qui peuvent être utilisées pour améliorer le service client, les efforts marketing et les stratégies de vente.
Prise en charge des opérations internes :
Les bases de données soutiennent les opérations internes des entreprises, en stockant les interactions avec les clients et les informations administratives.
Analyse des données :
Les entreprises utilisent des bases de données pour analyser les données, ce qui peut les aider à prendre des décisions éclairées et à augmenter leur chiffre d'affaires.
Sécurité :
Les bases de données offrent des fonctions de sécurité robustes pour protéger les données sensibles contre les accès non autorisés ou les modifications.
Les bases de données et les solutions de bases de données cloud sont essentielles dans le monde numérique actuel, car elles prennent en charge une large gamme d'applications et de services sur lesquels les entreprises s’appuient au quotidien. Elles sont utilisées dans divers secteurs, notamment la finance, la santé, le commerce électronique et plus encore, pour organiser les produits, les prix, les informations sur les clients et l'historique des achats, entre autres données.
Qu'est-ce qu'une base de données relationnelle (base de données SQL)
Une base de données relationnelle organise les données en tables, composées de lignes et de colonnes. Chaque ligne de la table représente un enregistrement unique et chaque colonne représente un attribut spécifique des données. La principale caractéristique d'une base de données relationnelle est la possibilité de créer des relations entre ces tables, ce qui permet de lier et d'organiser les données de manière structurée.
Les relations dans une base de données relationnelle sont établies à l'aide de clés. Une clé primaire est un identificateur unique pour un enregistrement d'une table, tandis qu'une clé étrangère est un champ d'une table qui correspond à la clé primaire d'une autre table. Ces clés permettent de créer des relations entre les tables, qui peuvent être un-à-un, un-à-plusieurs, plusieurs-à-un ou plusieurs-à-plusieurs.
Le langage SQL (Structured Query Language) est le langage utilisé pour interagir avec une base de données relationnelle. Il permet aux utilisateurs de créer, lire, mettre à jour et supprimer des données dans la base de données. Le langage SQL est utilisé pour écrire des requêtes afin d'extraire des données spécifiques, joindre des tables et effectuer des calculs complexes. Il est également utilisé pour appliquer les règles d'intégrité et de sécurité des données dans la base de données.
Qu’est-ce qu’une base de données non relationnelle (base NoSQL)
Une base de données non relationnelle, également appelée base de données NoSQL (pas seulement SQL), est un type de base de données qui n'utilise pas la structure relationnelle traditionnelle basée sur des tables. Il utilise plutôt divers modèles de données, tels que clé-valeur, document, famille-colonne et graphique. Cela permet une plus grande flexibilité dans le stockage et la gestion des données, en particulier pour les données à grande échelle, complexes et non structurées.
Contrairement aux bases de données relationnelles, qui stockent des données dans des tables avec des lignes et des colonnes, les bases de données non relationnelles stockent les données sous une forme non tabulaire. Il peut s'agir de paires clé-valeur, de documents JSON ou d'un graphique composé d'arêtes et de sommets. Les données des bases de données non relationnelles ne sont pas structurées dans le schéma rigide typique des bases de données relationnelles. Cette flexibilité permet aux bases de données non relationnelles de traiter divers types de données et de grands volumes de données, ce qui les rend adaptées au big data et aux applications web en temps réel.
Le terme NoSQL signifie « Pas seulement SQL », ce qui signifie que ces bases de données ne s’appuient pas uniquement sur le SQL (Structured Query Language) pour interroger et manipuler des données. Bien que certaines bases de données NoSQL prennent en charge des langages de requête de type SQL, elles utilisent généralement leurs propres langages de requête ou API, qui peuvent varier d'un système à l'autre.
Les bases de données non relationnelles constituent une bonne option lorsque de grands volumes de données complexes et diverses doivent être organisés. Ils sont particulièrement utiles pour gérer des données qui ne tiennent pas parfaitement dans une table, comme les données des flux des médias sociaux, des appareils IoT et des données de jeux en temps réel. Ils sont également conçus pour être facilement évolutifs et peuvent gérer des charges d'utilisateurs élevées, ce qui en fait un bon choix pour les applications à grande échelle.
Quand utiliser des bases de données relationnelles ou non relationnelles
Le choix entre les bases de données relationnelles, également appelées bases de données SQL (Structured Query Language), et les bases de données non relationnelles connues sous le nom de bases de données NoSQL (Not Only SQL), dépend des exigences spécifiques de votre projet. Les deux types de bases de données ont leurs points forts et sont mieux adaptés à différents types de tâches.
Les bases de données SQL sont relationnelles, c’est-à-dire qu’elles organisent les données en tables. Chaque table a un schéma prédéfini, ce qui signifie que la structure (colonnes et leurs types) doit être définie avant que vous puissiez stocker des données.
Si vos données s'intègrent bien dans une structure de table et ne changent pas fréquemment, une base de données SQL peut être un bon choix. Les bases de données SQL prennent en charge les propriétés ACID (atomicité, cohérence, isolation, durabilité), ce qui en fait une solution adaptée aux systèmes où les transactions sont complexes et l'intégrité des données critique, comme les systèmes bancaires.
Les bases de données relationnelles sont également un bon choix lorsque l’intégrité des données est une priorité : Les bases de données SQL prennent en charge des contraintes telles que les clés uniques, primaires et étrangères qui permettent de maintenir l'intégrité des données.
Les bases de données NoSQL sont non relationnelles, c’est-à-dire qu’elles ne reposent pas sur une structure de table traditionnelle et disposent de schémas dynamiques pour les données non structurées. Ils peuvent stocker des données de différentes manières : orientées document, orientées colonne, basées sur des graphiques ou des paires clé-valeur.
Les bases de données NoSQL sont idéales pour les situations où les données sont non structurées ou semi-structurées. Si vos données ne tiennent pas bien dans les structures de tables ou si la structure de données change fréquemment, une base de données NoSQL peut être un bon choix. Les bases de données NoSQL sont conçues pour évoluer en ajoutant davantage de serveurs au réseau. Cela en fait une solution adaptée aux besoins de stockage de données à grande échelle.
Les bases de données non relationnelles peuvent fournir des performances plus rapides pour des cas d'utilisation spécifiques, comme le big data et les applications en temps réel.
Le besoin de bases de données NoSQL est apparu principalement en raison des limites des bases de données relationnelles traditionnelles dans le traitement des grandes quantités et des types de données générées par les applications modernes, en particulier dans le contexte de l'Internet et des applications web. À mesure que le volume, la vitesse et la variété des données augmentaient, il est devenu évident que le schéma rigide et les contraintes d’évolutivité des bases de données relationnelles n’étaient pas adaptés aux besoins de nombreux cas d’utilisation contemporains.
Les bases de données relationnelles, qui étaient la norme depuis des décennies, étaient conçues pour des données structurées et avaient un schéma fixe qui exigeait que les données soient stockées dans des tables avec des colonnes prédéfinies. Cette structure rendait difficile l'adaptation aux données non structurées ou semi-structurées qui sont communes aux applications de big data, comme les médias sociaux, les données mobiles et les données de l'Internet des objets (IoT). En outre, l’ampleur des données et la nécessité d’une haute disponibilité et d’une tolérance aux pannes dans les systèmes distribués posaient des défis importants pour les bases de données relationnelles.
Les bases de données NoSQL, en revanche, offrent des modèles de données flexibles. Cette flexibilité permet aux développeurs d'itérer plus rapidement et de gérer une grande variété de types de données sans avoir besoin d'une transformation complexe.
De plus, les bases de données NoSQL sont conçues pour évoluer en distribuant les données sur plusieurs serveurs, ce qui permet de gérer de grands volumes de données et des charges d'utilisateurs élevées tout en maintenant les performances. Cette nature distribuée contribue également à une plus grande disponibilité, car le système peut continuer à fonctionner même en cas de défaillance de certains nœuds.
Bases de données relationnelles/SQL populaires
Le SQL existe depuis des décennies, et bon nombre des bases de données relationnelles les plus populaires en sont issues. Cela dit, au fil des ans, de nombreuses solutions de rechange sont apparues, y compris des solutions non commerciales. Aujourd’hui, les bases de données relationnelles les plus populaires sont les suivantes :
Oracle
Oracle est sans doute le système de gestion de bases de données commercial le plus populaire au monde. Il s’agit d’un système de gestion de base de données relationnelle multimodèle qui prend en charge divers modèles de données, notamment relationnels, documentaires, graphiques, RDF et spatiaux. Oracle est connu pour sa robustesse, son évolutivité et son ensemble complet de fonctionnalités, ce qui le rend adapté aux grandes entreprises ayant des besoins complexes.
MySQL
MySQL est un système de gestion de bases de données relationnelles open source largement utilisé par les startups et les stacks open source, souvent sous la forme de MySQL as a Service . Il est connu pour sa facilité d'utilisation, sa rapidité et sa fiabilité. MySQL est également populaire dans les applications web et est un composant de la pile de développement web LAMP.
Microsoft SQL Server
Développé par Microsoft, SQL Server est un système de gestion de bases de données relationnelles largement utilisé par les grandes entreprises. Il prend en charge un large éventail de types de données, y compris les données primitives, structurées, semi-structurées et non structurées. SQL Server est également disponible dans le cloud Azure de Microsoft en tant qu'Azure SQL Server.
PostgreSQL
PostgreSQL, et Postgresql as a Service , est un système de gestion de bases de données relationnelles open source qui met l’accent sur la conformité aux normes et l’extensibilité. Il prend en charge les requêtes SQL (relationnelles) et JSON (non relationnelles) et est souvent utilisé pour les applications web, mobiles, géospatiales et d'analyse.
SQLite
SQLite est un moteur de base de données autonome, sans serveur et à configuration nulle. Intégré au programme final, il est très populaire dans les environnements où la simplicité et la faible encombrement sont des avantages, comme les applications mobiles et les applications web et de bureau de petite et moyenne taille.
Bases de données non relationnelles / NoSQL les plus populaires
Pour de nombreux cas d'utilisation, une base de données non relationnelle est plus adaptée. Il s’agit d’une catégorie plus récente de SGBD, mais la plupart des solutions sont établies et couramment utilisées dans les piles technologiques du monde entier. Les bases de données NoSQL les plus populaires sont les suivantes :
MongoDB
Base de données NoSQL orientée objet et évolutive basée sur le modèle de magasin de documents. Il stocke des objets en tant que documents séparés au sein d'une collection avec des documents de type JSON et est disponible sous la forme MongoDB as a Service .
Redis
Magasin de structure de données open source et en mémoire, utilisé comme base de données, cache et service Broker pour les messages. Il prend en charge diverses structures de données telles que les chaînes, les hachages, les listes, les ensembles, les ensembles triés avec des requêtes de plage, les bitmaps, les journaux d'hyperlogs et les index géospatiaux avec des requêtes de rayon.
Cassandra
Base de données distribuée hautement évolutive et performante conçue pour gérer de grandes quantités de données sur de nombreux serveurs de base, offrant une haute disponibilité sans point de défaillance unique.
HBase
Base de données distribuée, open source et non relationnelle, modélisée selon le Big Table de Google et écrite en Java. Il est développé dans le cadre du projet Apache Hadoop de la Apache Software Foundation et s'exécute sur HDFS (Hadoop Distributed Filesystem), fournissant des capacités de type Bigtable pour Hadoop.
Neo4j
Système de gestion de base de données graphique développé par Neo4j, Inc. Cette base de données est conforme ACID, ainsi qu'une base de données transactionnelle, qui offre un stockage et un traitement natifs des graphes.
CouchDB
Base de données NoSQL open source orientée document qui utilise JSON pour stocker des données, JavaScript comme langage de requête en utilisant MapReduce et HTTP pour une API.
OVHcloud et base de données relationnelle Vs non relationnelle
Le Database as a Service (DBaaS) offre de nombreux avantages aux entreprises qui cherchent à rationaliser la gestion et l’infrastructure de leurs bases de données. Avec le DBaaS, les entreprises externalisent l’installation et la maintenance des bases de données aux fournisseurs de cloud, réduisant ainsi la complexité et le temps consacré aux tâches d’administration des bases de données.
Pour les organisations qui cherchent à construire une infrastructure de bases de données complète, OVHcloud fournit une plateforme robuste. Notre Public Cloud Databases répond à divers besoins grâce à un environnement de base de données évolutif, sécurisé et hautement disponible. Pour découvrir comment OVHcloud peut transformer la gestion et l'infrastructure de vos bases de données.
