Bases de données SQL vs NoSQL : Différences essentielles et perspectives pratiques

Le choix de la base de données est crucial pour la science des données et le développement d'applications, car il a un impact direct sur les performances, l'évolutivité et la capacité à traiter les données utilisées pour l'application. Le choix entre NoSQL vs. Les bases de données SQL ont un impact sur l'efficacité de la recherche, du stockage et du traitement des données, ce qui est essentiel au succès et à la réactivité des applications basées sur les données pour répondre à des besoins spécifiques.

SQL et NoSQL sont deux technologies de base de données différentes, les bases de données SQL mettant l'accent sur des modèles relationnels structurés, et les bases de données NoSQL adoptant une approche flexible, sans schéma, pour traiter des données diverses et dynamiques en mettant davantage l'accent sur l'évolutivité et la vitesse.

Cet article présente les différences entre les deux systèmes de base de données. Toutefois, nous ne couvrirons pas les principes fondamentaux de l'un ou l'autre. Veuillez consulter notre parcours d'apprentissage SQL Fundamentals pour apprendre à accéder aux données des bases de données SQL.

Qu'est-ce que SQL ?

La genèse des bases de données SQL

En 1970, le modèle relationnel pour les bases de données, un modèle permettant d'organiser et de stocker efficacement des données dans des tableaux selon une structure en colonnes et en lignes, a été exposé par le Dr. Edgar Codd dans son article de référence, "A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks" (Un modèle relationnel de données pour les grandes banques de données partagées). En 1974, IBM a développé le système R, le premier projet à mettre en œuvre le modèle relationnel pour le stockage des données, et a développé le langage SQL pour interagir avec ces bases de données relationnelles.

Au fil des ans, de nouvelles normes pour SQL ont été élaborées et Oracle, IBM et Microsoft ont chacun développé des systèmes de gestion de bases de données relationnelles (SGBDR) permettant d'utiliser SQL de manière efficace, sûre et pratique pour interagir avec les bases de données SQL.

Ensuite, des langages libres comme MySQL ont commencé à rendre SQL et les bases de données relationnelles plus accessibles au grand public. SQL est désormais largement accessible à la fois sur des systèmes physiques et sur des systèmes cloud tels que AWS, Azure et Google Cloud.

Caractéristiques des bases de données SQL

Dans les bases de données SQL, le modèle relationnel sert de base conceptuelle, organisant les données en tableaux structurés et interconnectés. Les bases de données SQL sont constituées de schémas et de tableaux :

• Schéma : définit la structure de la base de données, y compris les tableaux, leurs champs, les types de données, les valeurs disponibles et les relations.
• Tableaux : Les unités fondamentales d'une base de données, représentant des entités (par exemple, des informations sur les clients, les produits ou les transactions), avec des lignes contenant des enregistrements individuels pour chaque entité (par exemple, un client spécifique) et des colonnes stockant des attributs spécifiques de l'entité (par exemple, le nom ou l'adresse électronique du client).

Le modèle relationnel assure la cohérence grâce à deux types de clés : (1) des clés primaires identifiant chaque enregistrement de manière unique et (2) des clés étrangères établissant des relations entre les tableaux. Pour en savoir plus sur les bases de données relationnelles, consultez notre cours Introduction à SQL.

Le langage SQL (Structured Query Language) sert d'interface pour la gestion de ces bases de données, permettant la création, l'extraction, la mise à jour et la suppression de données par le biais de commandes standardisées. Vous trouverez une liste de ces commandes et des possibilités de SQL dans notre aide-mémoire sur les bases de SQL. Ce modèle et ses composants fournissent un cadre puissant et flexible pour organiser et interroger les données de manière à garantir l'intégrité et la cohérence de la base de données.

Un coup d'œil à notre aide-mémoire sur les bases de SQL

Avantages de SQL

SQL fournit un ensemble standard de commandes pour définir, interroger, mettre à jour et administrer des données dans un système de gestion de base de données relationnelle (SGBDR). Les principales opérations SQL sont SELECT (interrogation des données), INSERT (ajout de nouveaux enregistrements), UPDATE (modification d'enregistrements existants) et DELETE (suppression d'enregistrements).

Lorsque vous utilisez ces commandes, SQL s'assure que les propriétés ACID (Atomicité, Cohérence, Isolation et Durabilité) sont maintenues. Cela garantit la fiabilité et la cohérence des modifications apportées à la base de données.

1. Atomicité: Cette propriété garantit que chaque tentative de modification d'une base de données est traitée comme une unité de travail unique et indivisible. Soit toute l'unité est enregistrée dans la base de données, soit aucune ne l'est si une partie de la transaction échoue.
2. Cohérence: Assure qu'une transaction se termine avec la base de données dans un état valide. La base de données doit satisfaire à un ensemble de contraintes d'intégrité avant et après la transaction.
3. L'isolement: Veille à ce que des transactions simultanées n'entraînent pas d'incohérences dans la base de données. Chaque transaction semble s'exécuter de manière isolée, sans tenir compte des autres transactions en cours. L'isolation permet d'éviter les interférences entre les transactions et de préserver leur intégrité.
4. Durabilité: La durabilité garantit qu'une fois qu'une transaction est validée, ses effets persistent même en cas de défaillance du système. Les modifications apportées par la transaction sont stockées de manière permanente dans la base de données et survivent aux pannes de système ou aux coupures de courant.

Ces propriétés fondamentales des bases de données SQL garantissent la fiabilité et la cohérence des systèmes de bases de données, même en cas d'événements inattendus ou de défaillances du système.

Systèmes de base de données SQL courants

Il existe trois SGBDR couramment utilisés :

1. MySQL: MySQL est un SGBDR open-source, aujourd'hui propriété d'Oracle, connu pour sa rapidité, sa fiabilité et sa facilité d'utilisation. MySQL est souvent utilisé dans les environnements LAMP (Linux, Apache, MySQL, PHP/Python/Perl) pour les applications web de petite et moyenne taille.
2. PostgreSQL: Système de base de données objet-relationnel open-source doté de fonctionnalités avancées (par exemple, prise en charge des fonctions et procédures personnalisées ainsi que des requêtes complexes, de l'indexation et des transactions). PostgreSQL est idéal pour les applications à grande échelle, les entrepôts de données et les données géospatiales.
3. Microsoft SQL Server: Un SGBDR propriétaire de Microsoft, qui fait partie d'une suite avec des éditions comme Express, Standard et Enterprise. Microsoft SQL Server s'intègre bien à l'écosystème de Microsoft et convient à diverses applications, qu'il s'agisse de petites ou de grandes entreprises.

Consultez notre tutoriel MySQL en Python pour en savoir plus sur la prise en main de ce SGBDR, ainsi que notre Guide du débutant pour PostgreSQL.

Qu'est-ce que NoSQL ?

Vous pouvez lire notre guide complet sur Qu'est-ce que le NoSQL pour comprendre en profondeur les bases de données Not Only SQL. Vous trouverez ci-dessous un résumé de nos conclusions.

L'essor des bases de données NoSQL

Les bases de données NoSQL(Not Only SQL) ont été créées en réponse aux défis posés par l'expansion du big data et le besoin croissant d'évolutivité des systèmes de base de données. Les bases de données relationnelles traditionnelles ont du mal à gérer efficacement les grandes quantités de données non structurées et semi-structurées que l'on rencontre couramment dans les big data modernes. Les bases de données NoSQL représentent une alternative plus flexible et évolutive aux bases de données relationnelles.

Ils gèrent efficacement divers types de données, s'adaptent à une croissance rapide des données et distribuent efficacement les données sur plusieurs serveurs.

Les solutions NoSQL telles que MongoDB, Cassandra et Couchbase n'utilisent pas les mêmes structures rigides que le modèle relationnel. Ces systèmes favorisent la flexibilité des schémas et la mise à l'échelle horizontale, ce qui permet aux organisations de s'adapter à la nature dynamique des données volumineuses tout en maintenant les performances et la fiabilité. La corrélation entre NoSQL, big data et évolutivité souligne une évolution charnière dans la gestion des bases de données, donnant aux entreprises les moyens de relever les défis posés par la récente croissance exponentielle des données.

Caractéristiques des bases de données NoSQL

Contrairement aux bases de données SQL, les bases de données NoSQL utilisent des schémas dynamiques et prennent en charge différents modèles de données pour répondre aux divers besoins des applications.

L'une des caractéristiques des bases de données non relationnelles est l'utilisation de schémas dynamiques. Contrairement aux schémas prédéfinis et fixes des bases de données relationnelles, les bases de données non relationnelles permettent une certaine flexibilité. Différents enregistrements d'une même base de données peuvent avoir des champs différents. Par exemple, dans une base de données clients, un client peut avoir un champ de nom et d'âge, tandis que l'autre a un champ de nom et d'adresse électronique.

Il existe différents types de bases de données NoSQL :

1. Magasins de documents: Utilisez une structure flexible de type JSON pour stocker des données sous forme de documents. Ils sont utiles pour traiter des données complexes et hiérarchiques et prennent en charge les schémas dynamiques. Ils sont le plus souvent utilisés dans les systèmes de gestion de contenu, les plateformes de commerce électronique et les applications en temps réel. Un exemple courant de ce système est MongoDB.
2. Base de données clé-valeur: Il s'agit de la forme la plus simple de base de données NoSQL, où chaque unité de données est stockée sous la forme d'une paire clé-valeur. Ces systèmes sont efficaces et utiles dans les scénarios où de nombreuses données doivent être consultées rapidement avec des temps de réponse courts. Redis et Amazon DynamoDB sont deux exemples populaires de bases de données NoSQL à base de valeurs clés.
3. Base de données graphique: Ces bases de données représentent les relations entre les entités de données. Ils sont donc particulièrement utiles dans les scénarios où les relations sont importantes, comme dans les réseaux sociaux ou les systèmes de recommandation. Neo4j et Amazon Neptune sont deux exemples populaires de bases de données graphiques.
4. Base de données des familles à colonnes: Les bases de données de la famille Colonne représentent les données en colonnes plutôt qu'en lignes. Ils conviennent mieux aux systèmes distribués à grande échelle et aux systèmes qui lisent et écrivent souvent, tels que les applications de séries temporelles et les applications IoT. Les bases de données de la famille des colonnes les plus couramment utilisées sont Apache Cassandra et HBase.

Vous pouvez en apprendre davantage sur MongoDB dans notre cours Introduction à MongoDB en Python.

Le choix de l'une ou l'autre dépend de l'application pour laquelle vous utilisez une base de données NoSQL.

Avantages de NoSQL

Les bases de données NoSQL offrent plusieurs avantages, avec des points forts notables en matière d'évolutivité, de flexibilité et de performance lorsqu'il s'agit de traiter des données non structurées.

Les bases de données NoSQL offrent une évolutivité sous forme d'extensibilité horizontale et d'élasticité. Ils sont conçus pour évoluer horizontalement, ce qui permet aux organisations de traiter des quantités croissantes de données en ajoutant des serveurs à un système distribué. Ils sont donc bien adaptés aux applications dont la charge de travail est croissante ou imprévisible.

De nombreuses bases de données NoSQL proposent également des fonctions automatiques de sharding et d'équilibrage de charge, répartissant les données sur plusieurs nœuds afin de garantir une utilisation efficace des ressources et d'améliorer les performances. Cette capacité permet aux systèmes d'augmenter ou de diminuer dynamiquement en fonction de la demande, c'est ce qu'on appelle l'élasticité.

Ils offrent également une certaine souplesse au niveau des schémas. Les bases de données NoSQL utilisent des schémas dynamiques, ce qui permet une certaine flexibilité dans la représentation des données. Cela signifie que les champs d'un enregistrement peuvent varier d'un document à l'autre, s'adaptant ainsi à la diversité et à l'évolution des structures de données couramment rencontrées dans les applications modernes.

Ils sont également performants pour les types de données non structurées et semi-structurées comme JSON et XML. Aujourd'hui, les données sont souvent imprévisibles, surtout lorsqu'elles sont générées par les utilisateurs, et NoSQL gère bien le stockage de ces données.

Les avantages de NoSQL de notre article

Systèmes de base de données NoSQL courants

Voici quelques-uns des systèmes de base de données NoSQL les plus couramment utilisés :

1. MongoDB: base de données NoSQL populaire orientée documents qui stocke les données dans des documents BSON flexibles de type JSON, offrant une évolutivité et des performances élevées pour divers types de données.
2. Cassandra: Une base de données NoSQL distribuée et hautement évolutive conçue pour traiter de grandes quantités de données sur plusieurs serveurs avec une architecture décentralisée, ce qui la rend adaptée aux applications à grande vitesse et à grand volume.
3. Redis: Un magasin de structures de données en mémoire connu pour sa rapidité et sa polyvalence, servant de mécanisme de mise en cache, de courtier de messages et de magasin de valeurs clés, avec prise en charge de diverses structures de données telles que les chaînes de caractères, les hachages et les ensembles.

Principales différences entre SQL et NoSQL

Comparons SQL et NoSQL pour mieux comprendre leurs points communs et leurs différences :

Structure des données

Les bases de données SQL, caractérisées par des modèles de données structurés, appliquent un schéma prédéfini où les données doivent s'insérer dans des tableaux avec des colonnes et des types de données spécifiques. Cette structure rigide garantit la cohérence et fonctionne bien pour les applications dont les besoins en données sont stables et prévisibles.

En revanche, les bases de données NoSQL adoptent des modèles de données flexibles, permettant un stockage de données dynamique et sans schéma. Cette flexibilité permet aux développeurs d'insérer des données sans schéma prédéfini. Les bases de données NoSQL sont particulièrement utiles dans les scénarios où les structures de données peuvent être indéfinies ou changer fréquemment.

Évolutivité

Les serveurs SQL et NoSQL présentent, de par leur conception, des atouts différents en matière de mise à l'échelle. Les systèmes SQL s'appuient généralement sur la mise à l'échelle verticale, qui consiste à améliorer et à ajouter des ressources au même serveur pour faire face à une charge accrue. La mise à l'échelle horizontale, généralement observée dans les systèmes NoSQL, est obtenue en ajoutant davantage de serveurs ou de nœuds à un système distribué, ce qui permet alors d'augmenter la capacité.

Dans les systèmes NoSQL, les nœuds communiquent entre eux et répartissent la charge, de sorte que l'ajout de nœuds permet d'augmenter la capacité globale du système. Il s'agit d'une solution plus évolutive et plus rentable pour gérer une base de données croissante et un trafic de base de données accru.

Flexibilité du schéma

Les bases de données SQL utilisent des schémas prédéfinis, imposant une structure rigide pour l'organisation des données et exigeant que les tableaux respectent une structure prédéfinie de lignes et de colonnes. En revanche, les bases de données NoSQL adoptent des schémas dynamiques, offrant ainsi une certaine flexibilité dans la représentation des données. Ces bases de données permettent l'insertion de données sans structure prédéfinie, ce qui permet aux développeurs d'adapter les schémas à la volée.

Cette flexibilité est particulièrement utile pour traiter des types de données divers, évolutifs et imprévisibles. Ainsi, les bases de données NoSQL fonctionnent bien pour les scénarios où les structures de données peuvent ne pas être entièrement connues à l'avance ou sont sujettes à des changements fréquents, tandis que les bases de données SQL fonctionnent bien lorsque les données sont bien structurées et prévisibles.

Intégrité transactionnelle

Les systèmes de gestion de bases de données SQL et NoSQL adoptent des approches différentes pour garantir la fiabilité. Le langage SQL repose sur les propriétés ACID (Atomicité, Cohérence, Isolation, Durabilité) qui, comme nous l'avons vu plus haut, garantissent une cohérence immédiate et stricte dans la base de données. Les requêtes SQL garantissent que toutes les modifications effectuées au cours d'une transaction sont enregistrées dans la base de données ou qu'aucune d'entre elles ne l'est. Elles comportent des règles sur la manière de gérer les transactions simultanées et les événements inattendus.

D'autre part, les bases de données NoSQL, qui mettent l'accent sur l'évolutivité et les architectures distribuées, adoptent le concept de cohérence éventuelle. La cohérence éventuelle reconnaît que, dans un système distribué, il peut s'écouler un certain temps avant que tous les nœuds ne convergent vers un état cohérent après une mise à jour. Si les bases de données NoSQL sacrifient la cohérence immédiate au profit de l'évolutivité et de la tolérance aux pannes, elles garantissent que, si l'on dispose de suffisamment de temps, toutes les répliques des données finiront par converger vers le même état.

Ce compromis permet aux systèmes NoSQL de gérer des environnements distribués à grande échelle où la cohérence en temps réel peut être difficile à obtenir de manière efficace.

Choisir entre SQL et NoSQL

Si vous n'êtes pas sûr de la base de données à utiliser, nous avons présenté quelques-unes des façons de choisir entre NoSQL et SQL :

Scénarios de cas d'utilisation

Les bases de données SQL fonctionnent le mieux lorsque les données sont structurées et prévisibles, que des relations complexes doivent être saisies avec précision et que l'intégrité immédiate des données est importante.

Les structures rigides et les propriétés ACID du langage SQL le rendent bien adapté à ce type d'applications.

Voici quelques cas d'utilisation courants où les bases de données SQL fonctionnent bien :

• les applications financières où une cohérence stricte est très importante et où les données sont généralement bien structurées et représentables sous forme de tableaux
• Les systèmes de gestion de la relation client (CRM) dans lesquels les données sont généralement bien structurées et où il peut y avoir de nombreuses relations qui doivent être représentées avec précision.

Les bases de données NoSQL fonctionnent mieux lorsqu'il est utile d'avoir des structures de données flexibles qui peuvent s'adapter dynamiquement à de nouvelles informations et à de nouveaux schémas, lorsque l'évolutivité et les performances sont importantes, et pour les données non structurées. Les schémas dynamiques et la mise à l'échelle horizontale de NoSQL en font un outil idéal pour ce type de cas d'utilisation, que l'on retrouve dans des scénarios tels que :

• Analyse de données en temps réel (big data) où la rapidité et l'évolutivité des performances sont importantes.
• Les bases de données des médias sociaux où la plupart des données entrantes sont non structurées et imprévisibles.

SQL vs NoSQL dans l'industrie

Utilisations de la base de données SQL

Voici quelques exemples d'industries qui s'appuient sur des bases de données SQL :

1. Finances: De nombreuses institutions financières gèrent des données transactionnelles et des dossiers clients. Les propriétés ACID de SQL garantissent que les données sont exactes et que les transactions aboutissent à une base de données immédiatement cohérente une fois traitées.
2. Vente au détail: De nombreuses entreprises de vente au détail utilisent des bases de données SQL, car elles doivent gérer des relations complexes liées aux produits, aux expéditions, aux ventes, aux clients et aux informations sur les fournisseurs. Leurs données sont aussi généralement bien structurées et prévisibles.
3. Gouvernement et secteur public: Les agences gouvernementales gèrent un grand nombre de dossiers de citoyens et de services publics qui sont soumis à des exigences réglementaires. La nature structurée de SQL facilite le respect de la réglementation.

Utilisations des bases de données NoSQL

Voici quelques exemples d'industries qui s'appuient sur les bases de données NoSQL :

1. Médias sociaux: Les plateformes de médias sociaux gèrent d'importants volumes de données non structurées, telles que les profils d'utilisateurs, les messages et les interactions. La flexibilité de NoSQL s'adapte à la nature dynamique du contenu et des données des médias sociaux.
2. Logistique et chaîne d'approvisionnement: Ils utilisent les bases de données NoSQL pour le suivi en temps réel des expéditions, la gestion des stocks et d'autres sources de données diverses et dynamiques dans la chaîne d'approvisionnement. Les performances et l'évolutivité de NoSQL pour les données en temps réel en font un outil bien adapté à ce secteur.
3. Jeux: L'industrie du jeu exploite les bases de données NoSQL pour gérer les données des joueurs, les classements et les analyses en jeu. La capacité d'évoluer horizontalement est essentielle pour traiter les quantités massives de données générées par les jeux multijoueurs en ligne.

Conclusion

Le choix entre les bases de données SQL et NoSQL joue un rôle central dans l'efficacité et la réussite de la science des données et du développement d'applications. L'impact sur les performances, l'évolutivité et l'adaptabilité aux types de données influence directement la réactivité des applications basées sur les données.

SQL, avec son modèle relationnel structuré, excelle dans les scénarios où les données sont bien définies et où les relations sont cruciales, garantissant une cohérence immédiate grâce aux propriétés ACID.

À l'inverse, les bases de données NoSQL offrent flexibilité et évolutivité, et s'adaptent aux types de données dynamiques et non structurées qui prévalent dans les applications modernes.

Avec l'évolution des industries, la compréhension des nuances entre ces technologies de base de données fondamentales devient essentielle pour les architectes et les développeurs qui naviguent dans le paysage diversifié de la gestion des données.

Si vous souhaitez en savoir plus sur le langage sous-jacent permettant d'accéder aux données dans les bases de données relationnelles, veuillez consulter notre cours SQL intermédiaire.