Les bases de données sont essentielles pour presque toutes les applications modernes, et leurs différents types ne cessent de se multiplier. En termes simples, une base de données est un ensemble organisé de données qui facilite le stockage, la récupération et la gestion efficaces des informations. Les entreprises utilisent différents types de bases de données pour répondre à leurs besoins commerciaux uniques.

Dans ce blog, nous examinerons tous les types courants de bases de données avec des exemples, ainsi que les avantages et les inconvénients de chacun, et discuterons également de la manière de sélectionner celui à utiliser pour votre cas d'utilisation spécifique.

Qu'est-ce qu'une base de données?

Une base de données n'est pas simplement une collection aléatoire de données. Ce qui la distingue des notes Post-it sur votre réfrigérateur, c'est que la collection de données dans une base de données est structuré pour un stockage efficace et une récupération facile.

Schéma de base de données décrit comment les données sont organisées, structurées et liées les unes aux autres. Les utilisateurs accèdent généralement à ces données avec langage de requête structuré (SQL) en utilisant logiciel de gestion de base de données (SGBD).

En savoir plus: Qu'est-ce qu'une base de données ? Définition, types, avantages

Caractéristiques principales d'une base de données

Voici les quatre caractéristiques clés de chaque base de données :

• Organisation: Organisation des données pour une gestion et un accès faciles.
• Rendement : Capacité à récupérer et à mettre à jour rapidement les données.
• Évolutivité: Peut gérer des volumes croissants de données.
• Sécurité : Contrôles d'accès robustes et fonctionnalités de sécurité pour protéger les données sensibles.

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Quels sont les différents types de bases de données ?

Les bases de données peuvent être classées en différents types en fonction de leur utilisation, de leur structure et de leurs méthodes de stockage. La classification la plus importante concerne le type de modèle de données, selon lequel il existe trois principaux types de bases de données : relationnel, Hiérarchique et réseau .

Dans ce blog, nous examinerons les types de bases de données suivants :

1. Bases de données hiérarchiques
2. Bases de données relationnelles ou SQL
3. Bases de données non relationnelles ou NoSQL
4. Bases de données orientées objet
5. Bases de données du réseau.

1. Bases de données hiérarchiques

Comme son nom l'indique, une base de données hiérarchique ressemble beaucoup à un arbre généalogique. Développé dans les années 1960, ce type structure les données à l'aide d'une relation parent-enfant. Cela signifie que chaque enregistrement parent possède un ou plusieurs enregistrements enfants, mais chaque enregistrement enfant ne sera lié qu'à un seul enregistrement parent.

Exemples : Registre Windows, IBM Information Management System (IMS), fichiers de navigation, plans de site, XML, XAML, etc.

Avantages:

• Récupération de données rapide et efficace.
• Structure de base de données prévisible.
• Ajout et suppression d'informations faciles.

Inconvénients:

• Les relations parent-enfant rigides rendent les structures de données complexes telles que les relations plusieurs-à-plusieurs peu flexibles.
• Structure plus difficile à mettre à l'échelle et à modifier, ce qui limite leurs applications.

2. Bases de données relationnelles ou SQL

Bases de données relationnelles Les bases de données relationnelles ont été conçues dans les années 1970 et sont considérées comme le type de base de données le plus abouti aujourd'hui. Dans les bases de données relationnelles, les données sont stockées sous forme de tables discrètes avec des champs de données uniques identifiables via une clé primaire.

Ces tables peuvent également être liées entre elles à l'aide de clés étrangères, c'est-à-dire qu'elles sont liées entre elles. Par exemple, une table contenant des informations sur les clients peut être liée à une autre table contenant l'historique des achats de chaque client.

En savoir plus: Clé primaire et clé étrangère : 9 différences importantes

Les utilisateurs peuvent interagir avec les données à l'aide de requêtes simples (SQL) et effectuer des opérations telles que la création, la lecture, la mise à jour et la suppression (CRUD) de champs de données. Pour cette raison, ces bases de données sont également appelées de manière informelle bases de données SQL.

Exemples : Les exemples les plus populaires de bases de données relationnelles incluent MySQL, Microsoft SQL Server et Oracle.

Avantages:

• Les bases de données relationnelles garantissent l’intégrité des données en maintenant les relations entre les différentes tables.
• Ils sont faciles à utiliser grâce au format tabulaire convivial.
• Facile à interroger tout en prenant en charge les requêtes pour les bases de données complexes.

Inconvénients:

• L'évolutivité limitée et la rigidité du schéma signifient qu'ils sont moins flexibles.
• Peut ne pas convenir aux ensembles de données plus volumineux ou aux charges de lecture/écriture élevées.

3. Bases de données non relationnelles ou NoSQL

Une base de données non relationnelle ou NoSQL est un terme générique couramment utilisé pour désigner toutes les bases de données qui ne reposent pas sur un modèle relationnel. Les bases de données NoSQL sont devenues incontournables en raison de la complexité croissante des applications Web qui ne pouvaient pas dépendre de modèles relationnels basés sur des tables.

Compte tenu de cela, les bases de données non relationnelles s’appuient sur des modèles flexibles tels que des familles de colonnes, des paires clé-valeur, des documents ou des graphiques pour gérer des données structurées, non structurées ou semi-structurées.

Avantages:

• Leur nature sans schéma facilite la gestion et le stockage de vastes volumes de données. Ils peuvent également être facilement mis à l'échelle horizontalement.
• Les données ne sont pas trop complexes et peuvent être réparties entre plusieurs nœuds distincts pour une meilleure accessibilité.

Inconvénients:

• Puisqu'ils n'ont pas de structure ou de schéma spécifique pour les données stockées, vous ne pouvez pas vous fier à vos données pour un champ particulier car il pourrait ne pas l'avoir.
• L'absence de relations rend difficile la mise à jour des données, car vous devrez mettre à jour chaque détail séparément.

Types de bases de données NoSQL

Les bases de données NoSQL peuvent être classées en quatre types, notamment :

1. Bases de données documentaires : Les bases de données de documents stockent les données dans XML or JSON Les documents de ces bases de données peuvent être imbriqués (un document stocké dans l'autre) et des éléments spécifiques peuvent également être indexés pour une interrogation plus rapide. Certaines des bases de données NoSQL les plus célèbres, à savoir : Couchbase et MongoDB, entrent dans cette catégorie.
2. Bases de données orientées colonnes : Contrairement aux bases de données relationnelles, qui stockent les données en lignes, les bases de données orientées colonnes sont organisées comme une collection de colonnes. Ces bases de données sont utiles pour exécuter des analyses, car seul un petit nombre de colonnes peuvent être lues directement. Chacune de ces colonnes peut agir comme un enregistrement, ce qui permet de mettre à l'échelle des pétaoctets de données. Les exemples les plus courants sont les suivants : scylle, HBase et Cassandra.
3. Bases de données graphiques : Les bases de données graphiques montrent les connexions entre différents points de données. Elles sont utilisées pour analyser différents types de données et leurs relations entre elles. Les bases de données graphiques sont représentées sous la forme d'un réseau d'objets ou de nœuds liés. Les exemples incluent Graphique d'entreprise Datastax et Néo4J.
4. Magasins clé-valeur : Ce type de base de données stocke et fournit uniquement des informations rapides et simples sur les paires clé-valeur. Il s'agit d'un moyen simple et facile de stocker et d'accéder aux données. Voici quelques exemples populaires Amazon DynamoDB et Redis.

4. Bases de données orientées objet

Dans une base de données orientée objet, le système stocke les informations de manière similaire à un objet, selon les principes de la programmation orientée objet. Ces objets contiennent des attributs (c'est-à-dire les données) et des méthodes (c'est-à-dire les fonctions), ce qui les rend faciles à référencer et à manipuler.

Par exemple, un objet « Client » dans la base de données peut inclure des attributs tels que Nom et Adresse de livraison. Dans ce cas, obtenir l'adresse d'expédition () peut être utilisé pour récupérer facilement des informations.

Exemples : Certains exemples populaires incluent ObjetDB, Db4o, Base de données, Base de données Oracle et IBM DB2.

Avantages:

• Les relations de données complexes peuvent être représentées naturellement,
• Les structures de données complexes sont traitées efficacement,
• Vitesse et facilité de développement améliorées pour les applications orientées objet.

Inconvénients:

• Problèmes de performances potentiels pour les ensembles de données plus simples,
• Complexité de mise en œuvre et de maintenance,
• Adoption limitée par rapport aux bases de données relationnelles traditionnelles.

5. Bases de données réseau

La base de données est comme une base de données hiérarchique, mais elle est différente dans le sens où elle connecte l'enregistrement enfant à divers enregistrements parents, permettant des relations bidirectionnelles.

Exemples : Magasin de données intégré (IDS), EDMS par Xerox, etc.

Avantages: Ce type de base de données convient aux frameworks complexes car il peut représenter efficacement des relations plusieurs-à-plusieurs.

Inconvénients: Une base de données réseau dépend fortement de sa structure prédéfinie, ce qui rend les modifications longues et difficiles.

Types de bases de données relationnelles et non relationnelles : comment choisir

Bien que nous ayons passé en revue les cinq types de bases de données les plus populaires, les bases de données relationnelles et non relationnelles ou SQL vs NoSQL restent les options les plus populaires.

Comparons les deux types sur certains des facteurs les plus importants :

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Comment choisir la bonne base de données : facteurs clés à prendre en compte

Le choix de votre base de données est essentiel pour garantir une gestion efficace des données, des performances élevées et une évolutivité. La base de données que vous choisissez doit dépendre de votre activité : gestion des transactions clients, analyse de grands ensembles de données ou création d'applications en temps réel.

Voici les facteurs à prendre en compte lors de la sélection d’une base de données adaptée à vos besoins de données uniques :

1. Comprendre la structure de vos données

La structure de vos données doit être cruciale pour déterminer le type de base de données approprié. Différents types de bases de données sont adaptés à différents types de données :

• Données hautement structurées:Si vos données sont constituées de relations clairement définies (par exemple, des enregistrements clients, des transactions financières), une base de données relationnelle (SQL) telle que MySQL, PostgreSQL ou SQL Server est un choix judicieux. Ces bases de données organisent les données en tables avec des schémas prédéfinis, garantissant ainsi la cohérence et l'intégrité.
• Données semi-structurées ou non structurées:Si vos données varient en format (documents JSON, images ou fichiers multimédias, par exemple), les bases de données non relationnelles (NoSQL) comme MongoDB ou Couchbase offrent la flexibilité nécessaire pour gérer divers types de données.
• Données hautement connectées:Si votre application repose sur des relations complexes, telles que les réseaux sociaux ou les moteurs de recommandation, les bases de données graphiques comme Neo4j ou ArangoDB gèrent efficacement les connexions complexes.

2. Exigences en matière d'évolutivité

Au fur et à mesure que votre entreprise se développe, vos données évoluent également. Il est essentiel de choisir une base de données qui s'adapte à vos besoins :

• Mise à l'échelle verticale (mise à l'échelle vers le haut):Les bases de données relationnelles reposent généralement sur une mise à l'échelle verticale, qui implique l'ajout de CPU, de RAM ou de stockage supplémentaires à un seul serveur. Bien qu'efficace, cette approche présente des limites à mesure que les coûts du matériel augmentent.
• Mise à l'échelle horizontale (mise à l'échelle horizontale):Les bases de données NoSQL sont conçues pour une mise à l'échelle horizontale, ce qui signifie qu'elles peuvent répartir les charges de travail sur plusieurs serveurs. Elles sont donc idéales pour gérer de gros volumes de données et des applications à fort trafic comme les plateformes de commerce électronique ou les réseaux sociaux.

3. Cohérence des données et performances

Le besoin de cohérence et de disponibilité de votre pile de données influencera votre choix de base de données :

• Intégrité et cohérence des données:Si votre système requiert une précision et une intégrité strictes (par exemple, transactions bancaires, gestion des stocks), une base de données relationnelle (conforme ACID) est le meilleur choix. Ces bases de données garantissent la cohérence des données en appliquant les principes d'atomicité, de cohérence, d'isolement et de durabilité (ACID).
• Haute disponibilité et performance:Si votre priorité est la vitesse et l'évolutivité (par exemple, l'analyse en temps réel, le traitement des données IoT), les bases de données NoSQL offrent une cohérence éventuelle, ce qui permet des écritures plus rapides et une plus grande distribution des données sur plusieurs serveurs.

4. Complexité des requêtes et relations entre les données

Différentes bases de données prennent en charge différentes capacités d’interrogation :

• Requêtes et jointures complexes:Si votre application nécessite des jointures fréquentes, des agrégations et des transactions complexes, les bases de données relationnelles avec langage de requête structuré (SQL) offrent une puissance d'interrogation robuste.
• Lectures/écritures simples et requêtes flexibles:Les bases de données NoSQL, telles que les magasins clés-valeurs ou les bases de données de documents, sont optimisées pour les lectures et les écritures à grande vitesse, ce qui les rend idéales pour des applications telles que les systèmes de gestion de contenu ou les analyses en temps réel.

5. Considérations relatives aux performances et à la latence

La vitesse et la réactivité de votre base de données affectent l'expérience utilisateur et l'efficacité du système :

• Lectures/écritures à faible latence et à grande vitesse:Si vous avez besoin d'une récupération rapide des données (par exemple, la mise en cache, le stockage de session), les magasins clés-valeurs comme Redis ou Amazon DynamoDB sont idéaux.
• Analyse et entrepôt de données:Si vous vous concentrez sur l’analyse de Big Data, les bases de données en colonnes comme Amazon Redshift ou Google BigQuery optimisent les requêtes et les rapports à grande échelle.

6. Besoins et cas d'utilisation spécifiques à l'industrie

Différents secteurs et applications nécessitent différentes capacités de base de données :

• Commerce électronique et systèmes financiers:Nécessite des bases de données relationnelles (MySQL, SQL Server) pour les transactions structurées, la détection des fraudes et la gestion des stocks.
• Applications Big Data et IoT : Besoin de bases de données NoSQL (Cassandra, MongoDB) pour gérer l'ingestion de données à grande échelle et en temps réel.
• Applications de recherche et de texte: Bénéficiez des bases de données des moteurs de recherche (Elasticsearch, Solr) pour une indexation et une récupération efficaces de grands ensembles de données textuelles.
• Médias sociaux et moteurs de recommandation : Utilisez des bases de données graphiques (Neo4j, Amazon Neptune) pour gérer les interactions et les relations utilisateur complexes.

7. Facilité de gestion et de maintenance

La gestion des bases de données peut avoir un impact sur l’efficacité opérationnelle :

• Bases de données Cloud gérées : Des services tels qu'Amazon RDS, Google Firebase et Azure Cosmos DB fournissent une mise à l'échelle, des sauvegardes et une maintenance automatisées, réduisant ainsi les frais administratifs.
• Bases de données auto-hébergées : Vous offre un contrôle total sur les configurations et la sécurité, mais nécessite une expertise interne pour la maintenance et l'optimisation.

8. Considérations relatives aux coûts et aux licences

Les contraintes budgétaires jouent un rôle clé dans la sélection de la base de données :

• Bases de données Open Source : Des options telles que PostgreSQL, MySQL et MongoDB offrent des solutions rentables avec un support communautaire actif.
• Bases de données d'entreprise : Oracle et SQL Server offrent des fonctionnalités premium et un support dédié, mais ont des frais de licence plus élevés.
• Modèles de tarification basés sur le cloud : Des services comme AWS DynamoDB, Google Bigtable et Azure SQL Database proposent des tarifs à l'utilisation, ce qui les rend évolutifs pour les startups comme pour les entreprises.

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Conclusion

Le choix du type de base de données approprié nécessite un équilibre délicat entre performances, évolutivité, intégrité des données et coût. Alors que les bases de données relationnelles sont idéales pour les données structurées et les applications transactionnelles, les bases de données NoSQL offrent flexibilité et évolutivité pour les besoins de traitement de données volumineuses et en temps réel.

Avant de prendre une décision, évaluez vos besoins en données, la complexité de vos requêtes et votre stratégie de croissance à long terme. La bonne base de données optimisera les performances de votre système et garantira une gestion transparente des données à mesure que votre entreprise évolue.

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