SQL vs NoSQL : 5 principales différences

En tant que développeur, l'un des choix les plus fondamentaux que vous faites est la base de données à utiliser pour votre application. Les deux options les plus populaires sont les bases de données SQL et NoSQL. Alors que les bases de données SQL dominent depuis des décennies, l'essor du Big Data et le besoin d'une plus grande flexibilité ont conduit à la popularité croissante des bases de données NoSQL. Cependant, les différences entre SQL et NoSQL sont importantes et le choix entre eux dépend entièrement de vos besoins.

Cet article décrit les cinq principales différences entre les bases de données SQL et NoSQL pour vous aider à déterminer celle qui convient à votre projet. En comprenant les principales distinctions dans la manière dont ils stockent les données, évoluent, gèrent l'intégrité des données, fournissent des fonctionnalités de requête et sécurisent les données, vous serez en mesure de choisir une base de données qui répond à vos besoins. Le choix que vous ferez aura un impact majeur sur la façon dont vous créez et maintenez votre application, alors prenez le temps de bien peser les options en fonction de vos priorités.

Qu'est-ce que la base de données SQL ?

Une base de données SQL est une base de données relationnelle qui organise les données dans des tableaux avec des lignes et des colonnes. SQL signifie Structured Query Language, qui est le langage standard utilisé pour interroger et manipuler des données dans une base de données relationnelle.

Certaines caractéristiques clés d'une base de données SQL incluent :

• Les données sont stockées dans des tables contenant des lignes et des colonnes. Chaque ligne représente un enregistrement et chaque colonne représente un attribut de cet enregistrement.
• Il existe des relations entre les tables qui sont appliquées grâce à l'utilisation de clés étrangères. Cela garantit l'intégrité des données et réduit la redondance.
• Le langage SQL est utilisé pour interroger et manipuler des données. SQL fournit des commandes telles que SELECT, INSERT, UPDATE et DELETE pour interagir avec la base de données.
• Les propriétés ACID (atomicité, cohérence, isolation, durabilité) sont appliquées pour garantir la fiabilité et l'intégrité des données. Les transactions se terminent complètement ou pas du tout.

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

Une base de données NoSQL est une base de données non relationnelle qui stocke les données dans un format autre que les lignes et les colonnes. Les bases de données NoSQL sont disponibles dans une variété de types en fonction de leur modèle de données. Les types principaux sont :

• Magasins clé-valeur : les données sont stockées dans un format non structuré avec une clé unique pour récupérer les valeurs. Les exemples sont Redis et DynamoDB.
• Bases de données de documents : les données sont stockées au format de document, tel que JSON. Les exemples sont MongoDB et CouchDB.
• Bases de données de graphes : les données sont stockées dans des nœuds et des arêtes, optimisées pour les relations de données. Les exemples sont Neo4j et JanusGraph.
• Bases de données en colonnes : les données sont stockées dans des colonnes au lieu de lignes. Les exemples sont Cassandra et HBase.

Différences entre SQL et NoSQL

Différences de langue

L'une des principales différences entre SQL et NoSQL est le langage utilisé. SQL signifie Structured Query Language, évoluant depuis les années 1970 en un langage puissant pour interroger des données structurées. NoSQL est un système de base de données plus récent qui n'utilise pas de langage de requête standard mais utilise des documents JSON pour le stockage des données. NoSQL offre divers modèles d'interaction, des magasins clé-valeur aux bases de données à colonnes larges, permettant différentes façons d'interagir avec les données.

Cela signifie que lorsque vous travaillez avec des bases de données SQL, vous devez comprendre comment utiliser son langage de requête afin de lire et d'écrire des données. Avec les bases de données NoSQL, vous pouvez interagir avec la base de données en utilisant différentes méthodes. Cela permet plus de flexibilité et de créativité dans la gestion de vos données.

Évolutivité et performances

Avec l'émergence du Big Data, les besoins en base de données ont rapidement dépassé les capacités des bases de données SQL. En conséquence, la technologie NoSQL a été créée pour résoudre les problèmes d'évolutivité.

La mise à l'échelle d'une base de données SQL implique généralement d'augmenter la puissance de traitement du matériel actuel, tandis que la mise à l'échelle d'une base de données NoSQL implique souvent l'ajout de serveurs ou de nœuds supplémentaires en raison de son architecture primaire-secondaire.

Les bases de données SQL utilisent généralement une évolutivité horizontale, qui inclut le partitionnement, où elles divisent les tables en partitions plus petites et les distribuent sur plusieurs serveurs. Amazon Relational Database Service et d'autres fournisseurs utilisent cette forme populaire de mise à l'échelle des bases de données relationnelles.

Les bases de données NoSQL utilisent l'évolutivité verticale pour augmenter les performances en ajoutant des ressources à un serveur. Avec NoSQL, vous pouvez augmenter ou réduire votre base de données en fonction de vos besoins, ce qui vous donne plus de flexibilité. L'évolutivité verticale est populaire pour les applications basées sur le cloud qui permettent de gérer plus efficacement des ressources telles que la puissance de calcul et le stockage. En prime, ce type de mise à l'échelle est moins coûteux que l'évolutivité horizontale fournie par la plupart des bases de données SQL.

En fin de compte, l'efficacité des structures de données utilisées peut avoir un impact significatif sur l'évolutivité plus que les différences entre les bases de données SQL et NoSQL, il est donc crucial de comprendre le cas d'utilisation spécifique et de planifier en conséquence.

Différences structurelles

Les bases de données SQL et NoSQL ont des propriétés et des structures assez différentes. Une base de données SQL est essentiellement un format tabulaire qui ressemble un peu à une feuille de calcul Excel, où chaque ligne représente essentiellement un enregistrement dans la base de données et chaque colonne est un champ de données. Les relations entre les champs de données sont établies par des tables dans la base de données.

Bien que NoSQL puisse ressembler à l'opposé de SQL, il s'agit en fait d'un terme générique qui signifie « Not Only SQL » et fait référence à des bases de données qui ne sont pas basées sur des relations tabulaires. Les bases de données NoSQL stockent activement les données sous forme de documents, constituant des enregistrements composés d'ensembles de clés ou de propriétés avec des valeurs. Ils possèdent une structure plus flexible qui permet le stockage d'éléments liés ensemble sans nécessiter la création de tables, comme cela est nécessaire dans une base de données SQL.

Les bases de données SQL sont plus rigides dans leur utilisation d'un schéma, ce qui les rend plus rapides à utiliser pour les applications transactionnelles. En revanche, les bases de données NoSQL n'ont pas de schéma prédéfini. Ils peuvent être facilement adaptés à différents types d'ensembles de données, ce qui les rend idéaux pour les grands ensembles de données et analyses en temps réel.

Propriétés de la base de données

Chaque type de base de données possède son propre ensemble de propriétés qui le rendent adapté à certains cas d'utilisation. Les bases de données SQL respectent les propriétés ACID (atomicité, cohérence, isolation et durabilité), qui garantissent que les transactions sont traitées avec précision et fiabilité. En revanche, les bases de données NoSQL suivent le théorème CAP (cohérence, disponibilité et tolérance de partition), mettant l'accent sur la disponibilité et la tolérance de partition plutôt que sur la cohérence.

Lors du choix d'un type de base de données, il est crucial d'examiner attentivement les propriétés qui conviennent à votre cas d'utilisation spécifique. Si l'exactitude et la fiabilité des transactions sont essentielles, alors un base de données SQL avec des propriétés ACID est la voie à suivre. Cependant, si la disponibilité et la tolérance de partition sont essentielles, une base de données NoSQL suivant le théorème CAP est le meilleur choix. Comprendre ces différences dans les propriétés de la base de données peut vous aider à prendre une décision éclairée qui correspond aux besoins de votre entreprise entre SQL et NoSQL.

Assistance et Communautés

En ce qui concerne le support et les communautés, les bases de données SQL et NoSQL disposent de ressources suffisantes. Cependant, en raison de sa popularité et du fait qu'il existe depuis les années 1970, SQL bénéficie d'un support plus large et d'une communauté plus large. Par conséquent, trouver des professionnels expérimentés capables de travailler avec SQL peut être plus facile que de trouver des professionnels expérimentés avec les bases de données NoSQL. De plus, de nombreuses universités enseignent le SQL dans leur programme d'informatique, alors que très peu enseignent le NoSQL.

D'autre part, de nombreuses bases de données NoSQL sont open-source ou propriétaires, offrant une richesse de documentation précieuse. Cette documentation riche permet aux développeurs et aux ingénieurs de se familiariser plus facilement avec NoSQL. Au fur et à mesure que le temps passe et que de plus en plus de projets utilisent des bases de données NoSQL, l'industrie verra une croissance de professionnels expérimentés. Les grandes entreprises technologiques comme MongoDB offrent des services d'experts, et d'autres entreprises proposent des programmes de formation pour combler les lacunes en matière de connaissances lors du changement de technologie.

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Types de bases de données SQL et NoSQL populaires

Certains types populaires de bases de données SQL :

• Oracle: Un système de gestion de base de données commercial propriétaire largement utilisé dans les environnements d'entreprise. Oracle Database fournit des fonctionnalités telles que la conformité ACID, la prise en charge de SQL et la capacité de gérer de gros volumes de données.
• Microsoft SQL Server: Un système de gestion de base de données relationnelle couramment utilisé dans les environnements Windows. Microsoft SQL Server offre des fonctionnalités telles que la conformité ACID, la prise en charge de SQL et l'intégration avec d'autres produits Microsoft comme Excel et SharePoint.
• PostgreSQL: Un puissant système de gestion de base de données relationnelle open source souvent utilisé pour les applications Web. PostgreSQL fournit des fonctionnalités telles que Conformité ACID, la prise en charge de SQL et l'extensibilité via des fonctions définies par l'utilisateur et des procédures stockées.
• MySQL: Un système de gestion de base de données relationnelle open source couramment utilisé dans les applications Web. MySQL offre des fonctionnalités telles que la conformité ACID, la prise en charge de SQL et des performances élevées pour les charges de travail à lecture intensive. Oracle Corporation est désormais propriétaire de MySQL.

Certains types populaires de bases de données NoSQL :

• Magasins de documents: Les exemples incluent MongoDB, Couchbase et Apache CouchDB. Ceux-ci stockent des données semi-structurées ou non structurées dans un format orienté document, où chaque document contient un ensemble de paires clé-valeur ou paires clé-tableau.
• Magasins de graphiques: les exemples incluent Neo4j, JanusGraph et Amazon Neptune. Ils utilisent activement des bases de données de graphes pour stocker et interroger des données de graphes. Les éléments de données sont représentés sous forme de nœuds, d'arêtes et de propriétés. Les relations entre eux sont explorées à l'aide d'algorithmes de graphes.
• Magasins de valeur-clé: les exemples incluent Redis, Amazon DynamoDB et Riak. Ceux-ci stockent activement des données simples dans un format clé-valeur, permettant la récupération des valeurs de données à l'aide d'une clé unique.

Il convient de noter que d'autres types de bases de données NoSQL, telles que les magasins de familles de colonnes et les magasins orientés objet, répondent à des cas d'utilisation spécifiques.

Avantages et inconvénients des bases de données SQL

Lorsqu'il s'agit de choisir entre SQL, il y a quelques avantages et inconvénients à considérer.

Avantages de SQL :

• Requêtes bien structurées: Les bases de données SQL utilisent un langage de requête structuré, ce qui le rend idéal pour les tâches de traitement de données complexes.
• Facilité d’utilisation: SQL est facile à apprendre et à utiliser pour les débutants.
• Schéma flexible: Les bases de données SQL ont un schéma très flexible qui peut gérer différents types de données.
• Compatible avec les langages de programmation populaires: SQL est compatible avec les langages de programmation populaires tels que Java, Python et C#.

Inconvénients de SQL :

• Évolutivité limitée: Les bases de données SQL ont tendance à avoir du mal à évoluer horizontalement, et il peut être coûteux d'évoluer verticalement avec des serveurs plus volumineux.
• Données structurées : Les bases de données SQL ne fonctionnent bien qu'avec des données structurées, donc si vous avez des données non structurées ou des données qui changent fréquemment, cela peut être difficile à gérer.
• Flexibilité limitée: Les bases de données SQL ont un schéma fixe, ce qui rend difficile la modification de la structure des données.

Avantages et inconvénients des bases de données NoSQL

Avantages de NoSQL :

• Évolutivité horizontale plus facile: Les bases de données NoSQL peuvent facilement évoluer horizontalement, ce qui est plus rentable que la mise à l'échelle verticale d'un grand serveur en SQL, ce qui est important.
• Mises à jour et requêtes rapides: NoSQL vous permet de mettre à jour ou d'interroger rapidement de grands ensembles de données sans avoir à recharger toute la base de données.
• Schémas flexibles: Les bases de données NoSQL ont des schémas flexibles, ce qui facilite la gestion de structures de données complexes.
• Prend en charge les données non structurées: Les bases de données NoSQL prennent en charge différents types de données non structurées comme les enregistrements audio/vidéo et les textes en langage naturel.

Inconvénients de NoSQL :

• Moins mature: Par rapport à SQL vs NoSQL, les bases de données sont moins matures et moins connues.
• Requêtes plus complexes: Les requêtes dans les bases de données NoSQL peuvent être plus complexes à écrire que dans les bases de données SQL.
• Moins de support pour les transactions: Les transactions sont essentielles pour assurer la cohérence des données. Les bases de données NoSQL ne les prennent souvent pas en charge aussi bien que les bases de données SQL.

Le type de base de données qui vous convient dépend également de votre cas d'utilisation. Les entreprises utilisent activement NoSQL à diverses fins, telles que le stockage rapide et efficace des données non structurées des publications des utilisateurs sur les sites Web de médias sociaux, la gestion d'énormes commandes de clients sur les magasins de commerce électronique en ligne et l'activation d'analyses rapides en temps réel dans les applications d'IA.

Conclusion

Pour résumer, les bases de données SQL et NoSQL offrent différents types d'approches et de capacités de gestion des données, chacune avec ses forces et ses faiblesses. En fin de compte, le choix entre les bases de données SQL et NoSQL dépend des cas d'utilisation et des objectifs commerciaux. Que vous choisissiez SQL ou NoSQL, la gestion de grands ensembles de données et la rationalisation de l'intégration et de la gestion des données peuvent être difficiles. Avec la bonne solution comme Astera Centerprise, les entreprises peuvent exploiter la puissance des bases de données SQL et NoSQL pour l'informatique décisionnelle et la croissance. Le choix entre SQL ou NoSQL dépend finalement de votre cas d'utilisation, mais Astera Centerprise simplifie et améliore l'efficacité du travail. Inscription pour l'essai gratuit aujourd'hui !

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