Types de bases de données : Relationnel, NoSQL, Cloud, Vecteur

Dans le monde actuel, dominé par les données, nous sommes confrontés à un défi de taille : comment stocker, gérer et extraire efficacement des informations significatives à partir des données ? Les bases de données offrent une solution, en fournissant des référentiels structurés pour l'organisation et l'accès à l'information.

Cependant, différents types de bases de données sont apparus pour répondre aux exigences uniques des différentes structures de données et des différents cas d'utilisation.

Dans cet article, nous allons explorer les quatre principaux types que vous rencontrerez dans le monde de la science des données : les bases de données relationnelles, les bases de données NoSQL, les bases de données cloud et les bases de données vectorielles.

Si vous voulez en savoir plus sur la conception des bases de données, consultez ce cours sur la conception des bases de données.

L'importance des bases de données

Les bases de données sont des outils essentiels dans le monde numérique. Il s'agit de collections organisées de données qui facilitent le stockage, l'extraction, la gestion et la manipulation des informations.

À la base, les bases de données sont conçues pour contenir des données dans un format structuré, permettant aux utilisateurs et aux applications d'accéder efficacement aux informations et de les mettre à jour en fonction des besoins.

L'importance des bases de données s'étend à presque tous les domaines, mais elle est particulièrement cruciale dans la science des données. Les projets de science des données impliquent souvent l'analyse de grands volumes de données afin d'obtenir des informations, de faire des prédictions ou d'éclairer la prise de décision.

Sans bases de données, la gestion de ces données, en particulier au fur et à mesure qu'elles augmentent en taille et en complexité, serait fastidieuse et sujette aux erreurs. Les bases de données constituent un moyen systématique de stocker des données et de garantir leur intégrité, leur sécurité et leur accessibilité.

Prenons l'exemple d'une entreprise de vente au détail qui assure le cursus des ventes, des interactions avec les clients, des stocks et des informations sur les fournisseurs. Une base de données constitue l'épine dorsale des opérations de l'entreprise, lui permettant d'analyser les tendances, de prévoir la demande, d'optimiser les niveaux de stock et d'améliorer l'expérience des clients.

Sans base de données, l'entreprise aurait du mal à gérer les grandes quantités de données générées quotidiennement, sans parler de l'utilisation de ces données pour prendre des décisions commerciales éclairées.

Types de bases de données : Un aperçu rapide

Les différents types de bases de données reflètent les besoins variés des cas d'utilisation et la complexité des données qu'elles traitent. Différents types de bases de données sont développés pour optimiser les performances, améliorer les fonctionnalités et répondre à des cas d'utilisation spécifiques.

Cette diversité n'est pas seulement une question d'abondance technologique, mais aussi une nécessité pour relever les défis et répondre aux exigences uniques qui se posent dans les différents cas d'utilisation. La nécessité de disposer de différents types de bases de données découle des différences dans les structures de données, les schémas d'accès, les exigences d'évolutivité et les exigences de cohérence.

Par exemple, les applications commerciales traditionnelles reposent souvent sur des données structurées qui s'intègrent bien dans des tableaux aux schémas prédéfinis, ce qui fait des bases de données relationnelles un choix idéal.

Toutefois, avec l'essor du big data, des réseaux sociaux et de l'analyse en temps réel, les limites des bases de données relationnelles en matière de traitement des données non structurées, d'évolutivité horizontale ou de gestion des données hautement connectées sont devenues évidentes.

Cela a conduit à l'émergence des bases de données NoSQL, conçues pour offrir des avantages en termes de flexibilité, d'évolutivité et de performance pour certains types de données qui ne se conforment pas à la structure rigide des bases de données traditionnelles. Si vous souhaitez en savoir plus sur la comparaison entre les bases de données SQL et NoSQL, consultez ce tutoriel sur les bases de données SQL vs NoSQL.

De même, l'avènement de l'IdO et des applications sensibles au temps a nécessité le développement de bases de données de séries temporelles optimisées pour traiter efficacement les données temporelles.

Les bases de données cloud ont également gagné en importance, offrant évolutivité et accessibilité en hébergeant les données sur des serveurs distants.

En outre, des bases de données vectorielles sont apparues pour répondre aux besoins spécifiques des applications d'apprentissage automatique, en stockant et en interrogeant efficacement des vecteurs à haute dimension.

Systèmes de gestion de bases de données populaires

Le classement DB-Engines de mai 2024 dresse la liste des meilleurs systèmes de gestion de bases de données (SGBD) en fonction de leur popularité. Ce classement est mis à jour mensuellement et comprend 420 systèmes. En mai 2024, les quatre premières bases de données seront toutes relationnelles : Oracle, MySQL, Microsoft SQL et PostgreSQL.

Source : db-engines

Il convient de noter que les bases de données NoSQL telles que MongoDB et Redis occupent également une place de choix dans le classement, ce qui reflète la demande croissante de solutions flexibles et évolutives capables de gérer des données non structurées et des applications à fort trafic. Ces systèmes NoSQL ont connu une croissance importante d'une année sur l'autre, ce qui indique une évolution vers des architectures de bases de données plus diversifiées.

Le classement révèle également la popularité croissante des bases de données basées sur le cloud, comme Snowflake, qui offre une solution d'entrepôt de données entièrement gérée et évolutive. Elasticsearch, un puissant moteur de recherche et une plateforme d'analyse, a également grimpé dans le classement, soulignant l'importance des capacités de recherche et d'analyse dans la gestion moderne des données.

Tendances de la popularité des bases de données

Examinons maintenant le graphique ci-dessous, qui illustre le paysage dynamique de la popularité des bases de données entre 2014 et 2024.

Source : db-engines

L'un des principaux enseignements est la domination durable des systèmes de gestion de bases de données relationnelles (SGBDR) tels qu'Oracle, MySQL, Microsoft SQL Server et PostgreSQL. Ces derniers ont conservé leur position de tête tout au long de la décennie, soulignant leur importance dans le traitement des données structurées et la prise en charge de requêtes complexes dans diverses applications.

Toutefois, le graphique révèle également une évolution notable au cours des dernières années. Alors que les systèmes SGBDR ont vu leur popularité décliner progressivement, les bases de données NoSQL telles que MongoDB et Redis ont connu une croissance significative. Cette trajectoire ascendante reflète l'adoption croissante de ces solutions flexibles et évolutives pour gérer les données non structurées et accueillir les applications à fort trafic.

Une autre tendance intéressante est l'essor des bases de données basées sur le cloud. Databricks, une plateforme d'ingénierie des données et d'apprentissage automatique basée sur le cloud, a connu une popularité fulgurante, mettant en évidence la demande croissante de solutions basées sur le cloud qui offrent une évolutivité, une facilité d'utilisation et de puissantes capacités d'analyse.

De même, Snowflake, un entrepôt de données dans le cloud entièrement géré, a connu une croissance significative, soulignant l'attrait de son architecture évolutive et facile à utiliser.

Bases de données relationnelles

Les bases de données relationnelles stockent les données dans des tableaux structurés en lignes et en colonnes. Chaque ligne représente un enregistrement unique et chaque colonne représente un attribut spécifique de cet enregistrement.

Imaginez-les comme des feuilles de calcul méticuleusement organisées, où les données sont stockées dans des tableaux composés de lignes (enregistrements) et de colonnes (attributs). Chaque ligne représente une entité distincte, comme un client ou un produit, tandis que chaque colonne capture une caractéristique spécifique, comme un nom, une adresse ou un prix.

La véritable puissance des bases de données relationnelles réside dans leur capacité à relier ces tableaux entre eux à l'aide de relations. Ces relations, établies par le biais de clés étrangères, nous permettent de relier des données provenant de différents tableaux, créant ainsi une vue unifiée des informations.

Par exemple, dans un système de gestion de la relation client (CRM), un tableau "clients" peut être lié à un tableau "commandes", ce qui permet de suivre l'historique des achats d'un client.

Langage de requête structuré (SQL)

Pour interagir avec les bases de données relationnelles, nous utilisons le langage de requête structuré (SQL). Ce langage puissant nous permet d'interroger, d'insérer, de mettre à jour et de supprimer des données, ainsi que d'effectuer des opérations complexes telles que l'assemblage de données provenant de plusieurs tableaux. La nature structurée de SQL garantit l'intégrité et la cohérence des données grâce aux propriétés ACID :

• Atomicité: Toutes les opérations au sein d'une transaction sont traitées comme une seule unité, ce qui garantit que toutes les modifications sont validées ou qu'aucune ne l'est.
• Cohérence: Les données restent valides tout au long d'une transaction, en respectant des contraintes et des règles prédéfinies.
• L'isolement: Les transactions sont exécutées de manière indépendante, comme s'il s'agissait de la seule opération effectuée sur la base de données.
• Durabilité: Une fois qu'une transaction est validée, ses modifications sont permanentes, même en cas de défaillance du système.

Si vous souhaitez en savoir plus sur SQL, consultez ce cursus de sept cours sur les principes fondamentaux de SQL.

Quand utiliser les bases de données relationnelles ?

Les bases de données relationnelles sont idéales lorsque nous en avons besoin :

• Forte cohérence: Veiller à ce que tous les utilisateurs voient les mêmes données simultanément.
• Requêtescomplexes: Joindre des données provenant de plusieurs tableaux pour obtenir des informations.
• Conformité à l'ACID: Garantir un traitement fiable des transactions pour les applications critiques.

Cependant, il se peut qu'ils ne soient pas les mieux adaptés à votre situation :

• Donnéesnon structurées: Traiter des données qui ne peuvent pas être présentées sous forme de tableaux (par exemple, les messages des médias sociaux, les données des capteurs).
• Évolutivitémassive: Lorsque votre application doit évoluer horizontalement sur de nombreux serveurs.

Bases de données relationnelles populaires

Parmi les options de SGBDR les plus courantes, citons

• MySQL: Open-source et connu pour sa facilité d'utilisation, sa rapidité et sa fiabilité, souvent utilisé dans les applications web.
• PostgreSQL: Open-source et hautement extensible, offrant des fonctionnalités avancées et une forte conformité avec les standards SQL.
• Base de donnéesOracle: Une solution complète, de niveau entreprise, reconnue pour ses performances, son évolutivité et sa sécurité.
• Microsoft SQL Server: Étroitement intégré à l'écosystème Microsoft, il offre une large gamme d'outils de veille stratégique et d'analyse.

Si vous souhaitez apprendre à utiliser les bases de données relationnelles en Python, consultez ce cours gratuit sur l'introduction aux bases de données en Python.

Bases de données NoSQL

Les bases de données NoSQL, abréviation de "not only SQL", se sont imposées comme une alternative puissante aux bases de données relationnelles, en particulier dans les scénarios où la flexibilité, l'évolutivité et les performances élevées sont primordiales.

Contrairement à leurs homologues relationnels, les bases de données NoSQL peuvent gérer des données non structurées ou semi-structurées sans les contraintes d'un schéma fixe. Cela signifie que nous pouvons stocker des données dans différents formats, tels que des documents JSON, des paires clé-valeur ou des structures de graphe, sans avoir à définir une structure rigide au préalable.

Ces bases de données offrent souvent des fonctionnalités permettant de s'étendre sur plusieurs serveurs et grappes, ce qui les rend adaptées aux environnements de données distribuées.

Interroger les bases de données NoSQL

Contrairement aux bases de données relationnelles, qui utilisent le langage de requête structuré (SQL), les bases de données NoSQL ne disposent pas d'un langage de requête universel. Au lieu de cela, chaque type de base de données NoSQL possède généralement son propre langage de requête ou API, adapté à son modèle de données et à sa structure spécifiques.

Si les bases de données NoSQL donnent la priorité à la flexibilité et à l'évolutivité, elles relâchent souvent certaines des propriétés ACID que l'on trouve dans les bases de données relationnelles. Par exemple, certaines bases de données NoSQL privilégient la cohérence à terme plutôt que la cohérence immédiate, ce qui signifie que les modifications peuvent ne pas être répercutées instantanément sur tous les nœuds. Ce compromis permet d'améliorer les performances et l'évolutivité, mais nécessite une attention particulière lors de la conception d'applications qui dépendent d'une cohérence stricte des données.

Si vous souhaitez apprendre à interroger les bases de données NoSQL, consultez ce cours d'introduction à NoSQL.

Quand utiliser les bases de données NoSQL ?

Les bases de données NoSQL sont particulièrement bien adaptées aux scénarios où :

• L'agilité est essentielle: Cycles de développement rapides et modèles de données évolutifs.
• L'échelle est une priorité: Applications avec une croissance exponentielle des données ou un trafic élevé.
• La performance est importante: Applications en temps réel nécessitant des opérations de lecture/écriture rapides.
• La variété est la norme: Divers types de données (par exemple, messages sur les médias sociaux, données de capteurs).

Les cas d'utilisation les plus courants sont les suivants :

• L'analyse de données massives (big data): Traitement d'ensembles de données volumineux.
• Applications en temps réel: Fournir des informations de dernière minute.
• Systèmes de gestion de contenu: Stockage et gestion de contenus divers.
• Internet des objets (IoT): Traitement de flux de données continus.
• Moteurs de personnalisation: Adapter l'expérience de l'utilisateur.

Bien qu'elles offrent des avantages considérables, les bases de données NoSQL ne sont peut-être pas idéales pour les applications nécessitant de solides garanties transactionnelles ou des requêtes relationnelles complexes. De nombreuses organisations adoptent une approche hybride, utilisant à la fois des bases de données relationnelles et NoSQL pour tirer parti de leurs atouts respectifs.

Bases de données NoSQL populaires

Parmi les bases de données NoSQL les plus populaires, on peut citer :

• MongoDB: Une base de données orientée documents qui est idéale pour stocker des documents de type JSON avec des schémas dynamiques.
• Redis: Un magasin de valeurs clés souvent utilisé pour la mise en cache et comme magasin de données rapide en mémoire.
• Cassandra: Un magasin en colonnes connu pour son évolutivité et sa tolérance aux pannes.
• Neo4j: Une base de données graphique qui excelle dans la gestion et l'interrogation de données hautement connectées.

Si vous souhaitez en savoir plus sur les quatre principales bases de données NoSQL, consultez ce cours sur les concepts NoSQL.

Bases de données en nuage

Les bases de données en nuage ont révolutionné la gestion des données en tirant parti des vastes ressources et de l'évolutivité des plateformes informatiques en nuage. Ces bases de données résident sur des serveurs distants et sont accessibles via l'internet, ce qui évite aux organisations d'investir dans leur propre matériel et infrastructure et d'en assurer la maintenance.

Les bases de données en nuage fonctionnent selon un modèle de paiement à l'utilisation, où nous ne payons que pour les ressources que nous utilisons réellement. Cela élimine les coûts initiaux et les frais de maintenance permanents associés aux bases de données traditionnelles sur site. Les fournisseurs de cloud gèrent l'infrastructure sous-jacente, notamment les serveurs, le stockage et le réseau, tandis que vous vous concentrez sur la création et la gestion de vos applications.

Si vous voulez en savoir plus sur le cloud computing, consultez ce cours sur la compréhension de l'informatique en nuage.

Interroger les bases de données du cloud

L'interrogation des bases de données du cloud implique généralement l'utilisation des mêmes outils et langages que ceux utilisés pour les bases de données sur site. Pour les bases de données relationnelles dans le cloud, nous utiliserions SQL pour interagir avec les données. Les bases de données NoSQL dans le cloud disposent généralement de leurs propres langages de requête ou API, à l'instar de leurs homologues sur site.

Les fournisseurs de cloud proposent souvent des outils et des services supplémentaires pour simplifier la gestion et l'interrogation des bases de données. Il peut s'agir de consoles basées sur le web, d'interfaces de ligne de commande et de SDK pour différents langages de programmation.

Quand utiliser les bases de données en nuage ?

Les bases de données cloud constituent un excellent choix lorsque :

• L'évolutivité est cruciale: S'adapter facilement à l'évolution de la demande.
• La flexibilité est une priorité : Une large gamme d'options de base de données est disponible.
• L'accessibilité mondiale est importante : Accès à faible latence pour les utilisateurs du monde entier.
• Le rapport coût-efficacité est un sujet de préoccupation: Modèle de paiement à l'utilisation et ressources évolutives.

Bases de données populaires dans le cloud

Les principaux fournisseurs de cloud proposent une gamme de services de base de données, chacun ayant ses propres atouts et spécialités :

• Amazon RDS: Prend en charge plusieurs moteurs de base de données tels que MySQL, PostgreSQL et Oracle, et offre des services de gestion de bases de données relationnelles.
• Google Cloud SQL: Un service entièrement géré qui permet d'exécuter des bases de données MySQL, PostgreSQL et SQL Server dans le cloud.
• Azure SQL Database: Fournit des services de base de données évolutifs, intelligents et entièrement gérés dans le cloud Microsoft Azure.

Vous pouvez en savoir plus sur les bases de données dans le cloud dans ce cours sur la technologie et les services cloud AWS.

Base de données vectorielle

Les bases de données vectorielles sont devenues un outil spécialisé pour répondre aux exigences particulières des applications d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique.

Les bases de données vectorielles sont conçues pour stocker, indexer et gérer les intégrations vectorielles, qui sont des représentations de données à haute dimension souvent utilisées dans les modèles d'apprentissage automatique. Cela permet une recherche de similarité efficace, où la base de données peut rapidement identifier les vecteurs qui sont "proches" d'un vecteur d'interrogation donné sur la base de mesures de distance telles que la similarité de cosinus ou la distance euclidienne.

Ces caractéristiques les destinent à des applications telles que la reconnaissance d'images, les systèmes de recommandation et le traitement du langage naturel. Ils utilisent des structures d'indexation qui optimisent la recherche de vecteurs similaires sur la base de mesures de distance.

Si vous souhaitez en savoir plus sur les bases de données vectorielles, vous pouvez lire cet article : Introduction aux bases de données vectorielles pour l'apprentissage automatique.​

Interroger les bases de données vectorielles

L'interrogation d'une base de données vectorielles comporte généralement les étapes suivantes :

1. Intégrer la requête: La requête d'entrée (par exemple, une image, un morceau de texte) est convertie en un vecteur intégré à l'aide d'un modèle d'intégration approprié.
2. Recherche de similitude: La base de données vectorielle effectue une recherche de similarité pour trouver les voisins les plus proches de l'intégration de la requête dans l'espace vectoriel. Cette opération est souvent réalisée à l'aide d'algorithmes d'approximation du plus proche voisin (ANN) afin de garantir l'efficacité à grande échelle.
3. Renvoi des résultats: La base de données renvoie les plus proches voisins identifiés ainsi que les métadonnées associées ou les objets de données originaux.

Différentes bases de données vectorielles peuvent offrir diverses options et paramètres d'interrogation, tels que la spécification du nombre de plus proches voisins à renvoyer ou la définition d'un seuil de distance. Certaines bases de données permettent également le filtrage basé sur les métadonnées ou la combinaison de la recherche vectorielle avec le filtrage scalaire traditionnel.

Quand utiliser les bases de données vectorielles ?

Les bases de données vectorielles sont particulièrement bien adaptées aux scénarios dans lesquels :

• La recherche de similitudes est essentielle : Applications telles que la reconnaissance d'images ou les systèmes de recommandation.
• Il s'agit de données à haute dimension: Inefficace pour les bases de données traditionnelles.
• Des performances en temps réel sont requises : Les applications d'intelligence artificielle telles que les systèmes de recommandation.

Bases de données vectorielles populaires

• Faiss: Développé par Facebook AI Research, il permet de rechercher efficacement des similitudes et de regrouper des vecteurs denses.
• Milvus: Une base de données vectorielles open-source qui prend en charge la recherche de similarités évolutive et les applications d'intelligence artificielle.
• Pomme de pin: Un service de base de données vectorielles qui simplifie le déploiement et la mise à l'échelle de la recherche de similarités dans les environnements de production.

Si vous souhaitez en savoir plus sur les bases de données les plus populaires, consultez cet article sur les 5 meilleures bases de données vectorielles.

Autres types de bases de données

Si les bases de données relationnelles, NoSQL, cloud et vectorielles couvrent un large éventail de cas d'utilisation, il existe plusieurs autres types de bases de données, chacun adapté à des modèles de données et des schémas d'accès spécifiques. Examinons brièvement quelques-unes de ces solutions spécialisées.

Bases de données chronologiques

Les bases de données chronologiques sont optimisées pour le stockage et l'analyse de données horodatées, telles que les relevés de capteurs, les cours de la bourse ou les journaux de serveurs. Ils excellent dans la gestion de l'ingestion de gros volumes de données et dans l'interrogation efficace de points de données sur la base de plages temporelles. Les options les plus courantes sont InfluxDB, TimescaleDB et Prometheus.

Bases de données orientées objet

Les bases de données orientées objet (BDO) stockent les données sous forme d'objets, à l'instar de la programmation orientée objet. Cela peut simplifier la modélisation de structures de données et de relations complexes. Cependant, l'adoption des OODB ne s'est pas généralisée en raison des difficultés liées à la normalisation et à l'optimisation des requêtes. Les options les plus courantes sont ObjectDB et Versant Object Database.

Bases de données graphiques

Les bases de données graphiques excellent dans la représentation et l'interrogation des relations entre les entités. Ils stockent les données sous forme de nœuds (entités) et d'arêtes (relations), ce qui les rend bien adaptés aux réseaux sociaux, aux moteurs de recommandation, aux systèmes de détection des fraudes et aux graphes de connaissances. Les options les plus populaires sont Neo4j, Amazon Neptune et JanusGraph.

Bases de données hiérarchiques

Les bases de données hiérarchiques organisent les données dans une structure arborescente, avec des relations parent-enfant entre les enregistrements. Cette structure convient à certaines applications spécialisées, mais peut manquer de souplesse pour les modèles de données complexes. Bien qu'historiquement importantes, les bases de données hiérarchiques sont moins courantes dans les applications modernes.

Bases de données du réseau

Les bases de données en réseau sont similaires aux bases de données hiérarchiques, mais elles permettent d'établir des relations plus complexes entre les enregistrements. S'ils offrent une certaine flexibilité, ils peuvent aussi être plus difficiles à gérer et à interroger. Les bases de données en réseau ont été largement remplacées par des bases de données relationnelles et graphiques dans la plupart des applications.

Conclusion

Dans cet aperçu, nous avons exploré le paysage varié des bases de données, chaque type étant conçu pour répondre à des défis spécifiques en matière de données. Des données structurées dans les bases de données relationnelles à la flexibilité de NoSQL, en passant par l'évolutivité des solutions cloud et les capacités spécialisées des bases de données vectorielles, nous avons vu comment ces outils sous-tendent la gestion moderne des données.

Le choix de la bonne base de données est une décision cruciale, qui dépend de la compréhension des points forts et des compromis propres à chaque type de base de données. En évaluant soigneusement vos besoins et contraintes spécifiques, vous pouvez sélectionner la base de données qui vous permettra d'exploiter au mieux vos applications et initiatives basées sur les données.

Si vous souhaitez approfondir les bases de données, vous pouvez essayer ce cursus de quatre cours sur le langage SQL pour les administrateurs de bases de données.