Il y avait presque 2 milliards de sites web en 2022 seul. Alors que les sites Web et les plates-formes se développent rapidement, la demande de bases de données fiables, évolutives et personnalisables devient primordiale.
C’est là qu’interviennent les bases de données NoSQL, offrant une solution robuste de stockage et de gestion des données. IBM définit les bases de données NoSQL comme :
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« … une approche de la conception de bases de données qui permet le stockage et l’interrogation de données en dehors des structures traditionnelles des bases de données relationnelles. » |
Dans cet article, vous aurez une meilleure compréhension des bases de données NoSQL, y compris quels sont leurs avantages et ce qui les distingue.
Découvrez pourquoi une base de données NoSQL peut être la solution parfaite pour vos besoins de stockage et de gestion de données.
Comprendre le concept d’une base de données
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???? Définition Dans les technologies de l’information, bases de données sont des collections de données organisées qui sont stockées et accessibles électroniquement. Cela se fait via un système de gestion de base de données, comme MySQL ou PostgreSQL. |
Les bases de données sont conçues pour faciliter l’accès, la gestion et la mise à jour des données et des ensembles de données. Les données, le système de gestion de base de données et les applications associées font tous partie du système de base de données.
Les bases de données à plus petite échelle peuvent souvent être exploitées à partir d’une seule machine, que ce soit pour des projets passionnés ou des sites Web personnels. Ils peuvent également être utilisés par les petites entreprises pour stocker les données essentielles de l’entreprise.
Pour les bases de données à plus grande échelle, les clusters de serveurs sont souvent utilisés via des solutions de rack internes physiques ou un système basé sur le cloud.
Gestion des données dans le cloud peut être plus facile pour certaines organisations et offre une plus grande redondance pour les données stockées.
Différents types de bases de données
Les solutions de base de données sont classées en fonction de leur structure ou modèle de données. Ils appartiennent tous à des types différents. Certains des types les plus courants incluent:
1. Bases de données hiérarchiques
Cette base de données utilise une structure arborescente de rangs ou de niveaux pour organiser et organiser les données de manière systématique.
Les données sont classées en fonction d’un point commun de lien. Cela signifie que deux entités de données seront placées plus bas dans la hiérarchie tandis que les points communs entre elles seront placés plus haut.
Une autre version de la façon dont les bases de données hiérarchiques organisent et organisent les données est à travers un relation parent-enfant— où l’ajout de plusieurs éléments de données donne lieu à une structure arborescente.
Les données enfant sont liées au parent par le biais d’un champ, permettant plusieurs enregistrements enfant en dessous. Cependant, avec les bases de données hiérarchiques traditionnelles, l’inverse n’est pas possible.
Un inconvénient inhérent à une base de données hiérarchique est qu’il peut devenir compliqué de naviguer à l’aide d’ensembles de données plus volumineux. L’ajout d’éléments de données supplémentaires complique la recherche de l’ensemble.
2. Bases de données réseau
Une base de données réseau est un type de base de données hiérarchique qui utilise une structure parent-enfant. Cependant, il convient de noter qu’elle diffère des bases de données hiérarchiques traditionnelles d’une manière.
Dans les bases de données réseau, chaque enregistrement ou fichier peut être lié à plusieurs enregistrements parent et enfant et vice versa. Il en résulte une structure de type graphique plus généralisée.
Ayant un cadre plus complexe, ce type de base de données peut mieux représenter les relations multidirectionnelles entre plusieurs points de données.
Cependant, un inconvénient de cette solution est sa complexité globale et sa dépendance à la structure par rapport aux autres solutions.
3. Bases de données orientées objet
Ce type est conçu avec programmation orientée objet à l’esprit, permettant aux développeurs de conserver un modèle objet cohérent à la fois dans leurs applications et leurs bases de données.
Les informations stockées dans cette base de données sont représentées sous forme d’objets comme ceux couramment utilisés dans les langages de programmation orientés objet.
Ce type de base de données diffère des bases de données relationnelles plus courantes, qui utilisent une conception orientée table. Il existe une solution connue sous le nom de bases de données relationnelles objet, qui agissent comme un modèle hybride fonctionnel des deux types.
4. Bases de données relationnelles
Il s’agit de la solution de base de données la plus courante dans le domaine informatique aujourd’hui. Les bases de données relationnelles stockent et autorisent l’accès aux points de données liés les uns aux autres.
Il est basé sur le modèle de données relationnelles développé en 1970 par Edgar Frank Codd chez IBM. La plupart de ces systèmes utilisent le langage SQL (Structured Query Language) pour interroger et mettre à jour la base de données selon les besoins.
Les bases de données relationnelles organisent les données dans une structure de table à l’aide de lignes et de colonnes, les données étant généralement structurées sur plusieurs tables, qui peuvent être jointes à l’aide d’une clé primaire ou étrangère.
Ces identifiants présentent les relations entre les données de ces tables, et les relations entre elles sont représentées sous forme de modèles de données.
5. Bases de données NoSQL
Contrairement aux bases de données relationnelles, une base de données NoSQL est un base de données non relationnelle.
En tant que bases de données non tabulaires, les bases de données NoSQL sont capables de stocker, d’accéder et de gérer de grands ensembles avec lesquelles les bases de données relationnelles traditionnelles utilisant SQL peuvent avoir du mal.
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???? Remarque NoSQL est pas un langage de programmation comme SQL. Le terme NoSQL ne signifie pas non plus que c’est le contraire de SQL. Au lieu de cela, certaines personnes pensent que le terme signifie « Pas SQL », mais il signifie en fait « pas seulement SQL », notant qu’ils peuvent prendre en charge des langages de type SQL ou s’asseoir à côté de bases de données SQL dans un environnement en direct. |
Bases de données NoSQL : un aperçu
En tant que base de données non relationnelle, les bases de données NoSQL sont couramment déployées pour exécuter des applications Web en temps réel et prendre en charge de grands ensembles de données.
Une base de données NoSQL peut stocker des données dans une structure unique, contrairement aux bases de données relationnelles tabulaires. Étant donné que cette conception de base de données ne nécessite pas de schéma, elle peut facilement évoluer et gérer des ensembles de données volumineux et non structurés.
Découvrez l’explication simplifiée d’IBM sur ce qu’est une base de données NoSQL dans la vidéo ci-dessous :
Bien qu’elles constituent une alternative fiable aux bases de données relationnelles dépendantes de SQL dans des scénarios spécifiques, les bases de données NoSQL ne sont pas destinées à remplacer purement et simplement ces dernières.
Au lieu de cela, ils fonctionnent mieux dans des situations spécifiques, comme le traitement de grands ensembles de données. Ils peuvent même être déployés avec des bases de données SQL.
Développer et exécuter une solution NoSQL n’est pas non plus bon marché. Les entreprises peuvent s’attendre à payer un développeur backend indépendant plus de 60 $ de l’heure pour faire la tâche.
Types, exemples et cas d’utilisation des bases de données NoSQL
Il existe plusieurs types de bases de données NoSQL. Chaque type a ses propres meilleures utilisations, structures, avantages et inconvénients.
N’oubliez pas que la meilleure base de données pour votre situation dépend fortement du type de données et de ce que vous essayez d’en faire.
Vous trouverez ci-dessous certains des types de bases de données NoSQL les plus connus, ainsi que des exemples et des cas d’utilisation pour chacun.
Magasins de valeurs-clés
Cette base de données NoSQL est la plus simple des options disponibles. C’est un excellent choix pour les situations où la mise à l’échelle horizontale est importante (par exemple, la gestion de données volumineuses).
Chaque élément de la base de données est stocké en tant qu’attribut ou « clé » avec sa valeur.
Un scénario clé où il est logique d’utiliser une base de données clé-valeur serait le stockage de session. Un ID de session agit comme une clé, tandis que les données associées de l’utilisateur sont stockées comme valeur.
Des exemples bien connus de bases de données Key-Value Store sont DynamoDB d’Amazon et Redis— qui est une solution open source simple mais robuste.
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????Le saviez-vous ? DynamoDB peut gérer plus de 10 billions de requêtes tous les jours. D’autre part, Redis gère les demandes en fonction du matériel, de la configuration et de la complexité. |
Magasins à colonnes larges
Ce type de base de données NoSQL stocke les données dans des tables, des lignes et des colonnes dynamiques pour faciliter l’accès et la gestion des données, à l’instar des bases de données SQL.
Cependant, une base de données de magasin à colonnes larges peut comporter des tables avec des colonnes de chaque ligne qui ne partagent pas de noms ou un format standard.
De plus, chaque ligne peut avoir un nombre différent de colonnes. Vous pouvez également ajouter une colonne à une ligne à tout moment sans faire de même pour les autres.
Un cas d’utilisation populaire pour les bases de données de magasins à colonnes larges est l’analyse en temps réel, car ce type de base de données peut facilement traiter de grandes quantités de données et effectuer des analyses complexes à la volée.
Deux exemples populaires de bases de données de magasins à larges colonnes incluent Cassandre de Facebook et Bigtable de Google. Les deux sont de puissantes bases de données soutenues par certaines des plus grandes entreprises technologiques du secteur.
Bases de données de graphes
Comme les bases de données relationnelles, les bases de données basées sur des graphes mettent l’accent sur la valeur de des relations entre les points de données.
Alors que d’autres bases de données associent différentes données à des connexions sous-jacentes, les solutions graphiques utilisent des dépendances pour nommer, gérer et attribuer des propriétés aux relations.
Ce type de solution NoSQL est mieux utilisé sur des ensembles de données qui comportent des éléments interconnectés et sont mieux représentés sous forme de graphique avec une quantité indéterminée de relations entre eux.
Les bases de données de graphes sont également idéales pour créer des graphes de connaissances. Ces graphiques sont souvent utilisés dans les moteurs de recherche stockant des entités et leurs interrelations, permettant des résultats de recherche plus contextuels.
Un exemple courant de base de données de graphes est Néo4j, qui est une option open source implémentée en Java. Neptune d’Amazon est également un service de base de données graphique entièrement géré.
Voici un exemple de la façon dont les données ressemblent à une base de données graphique comme Neo4j :
Bases de données documentaires
Les bases de données NoSQL orientées document stockent les données dans des documents, généralement JSON, BSON ou XML. Ce type convient mieux aux structures de données imbriquées et plus complexes.
Dans cette configuration, toutes les métadonnées d’un élément particulier sont stockées dans un emplacement unique. La base de données peut regrouper des documents distincts dans une seule collection et les indexer à l’aide de leur identifiant et de leurs propriétés.
Ce type de base de données NoSQL est une excellente option pour gérer des ensembles de données divers et complexes comme les profils d’utilisateurs. Avec une base de données de documents, vous pouvez stocker et accéder efficacement aux données utilisateur via ses structures imbriquées qui peuvent facilement gérer toutes les modifications.
Des exemples populaires de bases de données orientées documents incluent MongoDB et CouchDBqui sont deux excellentes options open source.
Pour mieux comprendre le fonctionnement des bases de données de documents, découvrez comment MongoDB fonctionne à travers la vidéo ci-dessous :
L’histoire de NoSQL
Alors que les concepts de bases de données non relationnelles existaient depuis la fin des années 1960, le terme NoSQL n’a été inventé qu’à la fin des années 2000.
Ces bases de données sont nées de la nécessité alors que les besoins en stockage de données ont commencé à monter en flèche entre le début et le milieu des années 2000 pour répondre aux besoins des entreprises Web 2.0 à croissance rapide.
Grâce à l’utilisation d’une mise à l’échelle horizontale, d’une conception plus simple et de la possibilité d’utiliser efficacement des clusters de machines, les bases de données NoSQL ont pu surmonter bon nombre des problèmes d’évolutivité et d’accès aux données des bases de données relationnelles traditionnelles.
Cela a fait des bases de données NoSQL un choix de premier plan pour gérer des ensembles de données volumineux et complexes, qui sont souvent non structurés.
Le terme « NoSQL» a été inventé par Carlo Strozzi en 1998 pour son base de données relationnelle open source qui n’utilisait pas d’interface SQL. Ce premier concept est assez distinct du concept moderne des bases de données NoSQL, qui ont tendance à éviter une structure relationnelle.
Le concept contemporain des bases de données NoSQL est apparu au premier plan en 2009, sous la direction de Johan Oskarsson, développeur chez Last.fm.
Le nom est venu pour étiqueter l’essor des bases de données open source, distribuées et non relationnelles. Cela comprenait Grande table par Google et DynamoDB d’Amazon, développé en 2004 et 2006. Les deux ont contribué à façonner le mouvement NoSQL moderne.
Une base de données NoSQL vous convient-elle ?
Les bases de données NoSQL peuvent être une excellente alternative ou un compagnon aux bases de données relationnelles traditionnelles et aux solutions similaires.
Ces bases de données sont d’une grande aide, en particulier dans les situations où l’évolutivité est essentielle, par exemple lorsque vous devez gérer de gros volumes de données ou si vous recherchez des réponses plus rapides aux requêtes.
Bien qu’il s’agisse d’une solution robuste pour de nombreux types de données, ce n’est pas un fourre-tout parfait. Différentes solutions peuvent mieux convenir à certains ensembles de données.
Assurez-vous d’examiner attentivement votre cas d’utilisation particulier. Évaluez le type de données stockées et ce que vous essayez d’en faire avant de vous engager complètement dans une solution NoSQL particulière.