Explorez les principales différences entre les bases de données SQL et NoSQL et découvrez quel type de base de données convient le mieux à divers cas d'utilisation.

SQL est une méthode vieille de plusieurs décennies pour accéder aux bases de données relationnelles, et la plupart de ceux qui travaillent avec des bases de données la connaissent bien. En tant que données non structurées , les quantités de puissance de stockage et de traitement et les types d'analyse ont changé au fil des ans, cependant, nous avons vu différentes technologies de base de données devenir disponibles qui conviennent mieux aux nouveaux types de cas d'utilisation. Ces bases de données sont communément appelées NoSQL.

SQL et NoSQL diffèrent selon qu'ils sont relationnels (SQL) ou non relationnels (NoSQL), que leurs schémas sont prédéfinis ou dynamiques, leur mise à l'échelle, le type de données qu'ils incluent et s'ils sont plus adaptés aux transactions multi-lignes ou données non structurées.

Qu'est-ce qu'une base de données SQL ?

SQL, qui signifie «Structured Query Language», est le langage de programmation largement utilisé dans la gestion des données dans les systèmes de gestion de bases de données relationnelles (RDBMS) depuis les années 1970. Dans les premières années, lorsque le stockage était coûteux, les bases de données SQL se concentraient sur la réduction de la duplication des données.

Avance rapide jusqu'à aujourd'hui, et SQL est encore largement utilisé pour interroger les bases de données relationnelles, où les données sont stockées dans des lignes et des tables liées de différentes manières. Un enregistrement de table peut être lié à un autre ou à plusieurs autres, ou plusieurs enregistrements de table peuvent être liés à plusieurs enregistrements d'une autre table. Ces bases de données relationnelles, qui offrent un stockage et une récupération rapides des données, peuvent gérer de grandes quantités de données et des requêtes SQL complexes.

Qu'est-ce qu'une base de données NoSQL ?

NoSQL est une base de données non relationnelle, ce qui signifie qu'elle permet des structures différentes d'une base de données SQL (pas de lignes et de colonnes) et plus de flexibilité pour utiliser un format qui correspond le mieux aux données. Le terme "NoSQL" n'a été inventé qu'au début des années 2000. Cela ne signifie pas que les systèmes n'utilisent pas SQL, car les bases de données NoSQL prennent parfois en charge certaines commandes SQL. Plus précisément, "NoSQL" est parfois défini comme "pas seulement SQL".

Comment fonctionne SQL

Les bases de données SQL sont utiles pour gérer des données structurées ou des données qui ont des relations entre leurs variables et leurs entités.

Évolutivité

En général, les bases de données SQL peuvent évoluer verticalement, ce qui signifie que vous pouvez augmenter la charge sur un serveur en migrant vers un serveur plus grand qui ajoute plus de capacités CPU, RAM ou SSD . Alors que l'évolutivité verticale est utilisée le plus fréquemment, les bases de données SQL peuvent également évoluer horizontalement via une logique de partitionnement ou de partitionnement, bien que cela ne soit pas bien pris en charge.

Structure

Le schéma de base de données SQL organise les données de manière relationnelle et tabulaire, à l'aide de tables avec des colonnes ou des attributs et des lignes d'enregistrements. Étant donné que SQL fonctionne avec un schéma aussi strictement prédéfini, il nécessite d'organiser et de structurer les données avant de commencer avec la base de données SQL.

Propriétés

Les SGBDR, qui utilisent SQL, doivent présenter quatre propriétés, connues sous l'acronyme ACID. Ceux-ci garantissent que les transactions sont traitées avec succès et que la base de données SQL a un haut niveau de fiabilité :

• Atomicité : toutes les transactions doivent réussir ou échouer complètement et ne peuvent pas être laissées partiellement terminées, même en cas de défaillance du système.
• Cohérence : la base de données doit suivre des règles qui valident et empêchent la corruption à chaque étape.
• Isolation : les transactions simultanées ne peuvent pas s'affecter.
• Durabilité : les transactions sont définitives, et même une défaillance du système ne peut pas "annuler" une transaction complète.

Soutien

Parce que les bases de données SQL ont maintenant une longue histoire, elles ont d'énormes communautés et de nombreux exemples de leurs bases de code stables en ligne. De nombreux experts sont disponibles pour prendre en charge SQL et programmer des données relationnelles.

Exemples de bases de données SQL

• Db2
• MySQL
• PostgreSQLName
• YugabyteDB
• CafardDB
• Base de données Oracle
• Microsoft SQL Server
• Base de données SQL Azure

Comment fonctionne NoSQL

Contrairement à SQL, les systèmes NoSQL vous permettent de travailler avec différentes structures de données au sein d'une base de données. Parce qu'ils autorisent un schéma dynamique pour les données non structurées, il est moins nécessaire de préplanifier et de préorganiser les données, et il est plus facile d'apporter des modifications. Les bases de données NoSQL vous permettent d'ajouter de nouveaux attributs et champs, ainsi que d'utiliser une syntaxe variée dans les bases de données.

Évolutivité

Les bases de données NoSQL évoluent mieux horizontalement, ce qui signifie que l'on peut ajouter des serveurs ou des nœuds supplémentaires selon les besoins pour augmenter la charge.

Structure

Les bases de données NoSQL ne sont pas relationnelles, elles ne stockent donc pas uniquement les données dans des lignes et des tables. Au lieu de cela, ils tombent généralement dans l'un des quatre types de structures :

• Orienté colonne, où les données sont stockées dans des cellules regroupées dans un nombre pratiquement illimité de colonnes plutôt que de lignes.
• Les magasins clé-valeur, qui utilisent un tableau associatif (également appelé dictionnaire ou carte) comme modèle de données. Ce modèle représente les données sous la forme d'une collection de paires clé-valeur.
• Les magasins de documents, qui utilisent des documents pour stocker et encoder des données dans des formats standard, notamment XML, YAML, JSON (JavaScript Object Notation) et BSON. Un avantage est que les documents d'une même base de données peuvent avoir différents types de données.
• Bases de données de graphes, qui représentent des données sur un graphique qui montre comment différents ensembles de données sont liés les uns aux autres. Neo4j, RedisGraph (un module graphique intégré à Redis) et OrientDB sont des exemples de bases de données graphiques.

Propriétés

Alors que SQL appelle des propriétés ACID, NoSQL suit la théorie CAP (bien que certaines bases de données NoSQL, telles que DB2 d'IBM, MongoDB, DynamoDB d'AWS et CouchDB d'Apache, puissent également intégrer et suivre les règles ACID).

Le théorème CAP indique que les systèmes de données distribués permettent un compromis qui ne peut garantir que deux des trois propriétés suivantes (qui forment l'acronyme CAP) à la fois :

• Cohérence : chaque requête reçoit soit le résultat le plus récent, soit une erreur. MongoDB est un exemple de système fortement cohérent, alors que d'autres tels que Cassandra offrent une cohérence éventuelle.
• Disponibilité : Chaque demande a un résultat sans erreur.
• Tolérance de partition : tout retard ou perte entre les nœuds n'interrompt pas le fonctionnement du système.

Soutien

Bien que NoSQL ait été rapidement adopté, il a des communautés d'utilisateurs plus petites et, par conséquent, moins de support. Les utilisateurs de NoSQL bénéficient des systèmes open source, contrairement aux nombreux langages SQL propriétaires.

Exemples de bases de données NoSQL

• Redis
• FaunaDB
• CouchDB
• MongoDB
• Cassandre
• Recherche élastique
• Grande table
• Néo4j
• HBase

Quand utiliser SQL vs NoSQL

Quand utiliser SQL

SQL est un bon choix lorsque vous travaillez avec des données connexes. Les bases de données relationnelles sont efficaces, flexibles et facilement accessibles par n'importe quelle application. L'un des avantages d'une base de données relationnelle est que lorsqu'un utilisateur met à jour un enregistrement spécifique, chaque instance de la base de données est automatiquement actualisée et ces informations sont fournies en temps réel.

SQL et une base de données relationnelle facilitent la gestion d'une grande quantité d'informations, évoluent selon les besoins et permettent un accès flexible aux données, il suffit de mettre à jour les données une seule fois au lieu de modifier plusieurs fichiers, par exemple. Il est également préférable d'évaluer l'intégrité des données. Étant donné que chaque élément d'information est stocké à un seul endroit, il n'y a aucun problème avec les anciennes versions qui confondent l'image.

La plupart des grandes entreprises technologiques utilisent SQL, notamment Uber, Netflix et Airbnb. Même les grandes entreprises comme Google, Facebook et Amazon, qui construisent leurs propres systèmes de base de données, utilisent SQL pour interroger et analyser les données.

Quand utiliser NoSQL

Alors que SQL est apprécié pour garantir la validité des données, NoSQL est bon lorsqu'il est plus important que la disponibilité des données volumineuses soit rapide. C'est également un bon choix lorsqu'une entreprise doit évoluer en raison de l'évolution des exigences. NoSQL est facile à utiliser, flexible et offre des performances élevées.

NoSQL est également un bon choix lorsqu'il existe de grandes quantités d'ensembles de données (ou en constante évolution) ou lorsque vous travaillez avec des modèles de données flexibles ou des besoins qui ne correspondent pas à un modèle relationnel. Lorsque vous travaillez avec de grandes quantités de données non structurées, les bases de données de documents (par exemple, CouchDB, MongoDB et Amazon DocumentDB) conviennent parfaitement. Pour un accès rapide à un magasin clé-valeur sans garanties d'intégrité solides, Redis peut être le meilleur choix. Lorsqu'une recherche complexe ou flexible sur un grand nombre de données est nécessaire, Elastic Search est un bon choix.

L'évolutivité est un avantage important des bases de données NoSQL. Contrairement à SQL, leurs exigences de partitionnement intégré et de haute disponibilité permettent une mise à l'échelle horizontale. De plus, les bases de données NoSQL comme Cassandra, développées par Facebook, gèrent des quantités massives de données réparties sur de nombreux serveurs, n'ayant aucun point de défaillance unique et offrant une disponibilité maximale.

Amazon, Google et Netflix sont d'autres grandes entreprises qui utilisent des systèmes NoSQL parce qu'elles dépendent de gros volumes de données non adaptées à une base de données relationnelle. En général, plus l'ensemble de données est étendu, plus il est probable que NoSQL soit un meilleur choix.

Conclusion

La sélection ou la suggestion d'une base de données est une responsabilité clé pour la plupart des experts en bases de données, et "SQL vs. NoSQL" est une rubrique utile pour une prise de décision éclairée. Lors de l'examen de l'une ou l'autre des bases de données, il est également important de prendre en compte les besoins en données critiques et les compromis acceptables propices à la réalisation des objectifs de performances et de disponibilité.

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