Guinguette Marais Poitevin

Les cinq différences critiques de SQL vs NoSQL:

1. Les bases de données SQL sont relationnelles, NoSQL sont non relationnelles.
2. Les bases de données SQL utilisent un langage de requête structuré et ont un schéma prédéfini. Les bases de données NoSQL ont des schémas dynamiques pour les données non structurées.
3. Les bases de données SQL sont évolutives verticalement, les bases de données NoSQL sont évolutives horizontalement.
4. Les bases de données SQL sont basées sur des tables, tandis que les bases de données NoSQL sont des magasins de documents, de valeurs clés, de graphes ou de colonnes larges.
5. Les bases de données SQL sont meilleures pour les transactions à plusieurs lignes, les bases de données NoSQL sont meilleures pour les données non structurées comme les documents ou JSON.

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Lorsqu’il s’agit de choisir une base de données moderne, l’une des plus grandes décisions est de choisir une structure de données relationnelle (SQL) ou non relationnelle (NoSQL). Bien que les deux soient des options viables, il existe des différences clés entre les deux que les utilisateurs doivent garder à l’esprit lorsqu’ils prennent une décision.

Ci-après, nous décomposons les distinctions les plus importantes et discutons des meilleurs systèmes de bases de données SQL et NoSQL disponibles.

Table des matièresSQL vs NoSQLes meilleurs systèmes de bases de données SQLSystèmes de bases de données non relationnelles NoSQL

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Keith Slater

Développeur principal chez Creative Anvil

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Les grandes différences entre SQL et NoSQL

Le langage

Pensez à une ville – nous l’appellerons la ville A – où tout le monde parle la même langue. Toutes les entreprises sont construites autour d’elle, chaque forme de communication l’utilise. En bref, c’est le seul moyen pour les habitants de comprendre et d’interagir avec le monde qui les entoure. Changer cette langue en un seul endroit serait déroutant et perturbant pour tout le monde.

Maintenant, pensez à une autre ville, la ville B, où chaque maison peut parler une langue différente. Chacun interagit avec le monde différemment, et il n’y a pas de compréhension « universelle » ou d’organisation établie. Si une maison est différente, cela n’affecte pas du tout les autres.

Cela permet d’illustrer l’une des différences fondamentales entre les bases de données SQL (relationnelles) et NoSQL (non relationnelles), et cette distinction a de grandes implications. Expliquons :

Les bases de données SQL : Les bases de données SQL utilisent un langage d’interrogation structuré (SQL) pour définir et manipuler les données. D’un côté, cela est extrêmement puissant : SQL est l’une des options les plus polyvalentes et les plus utilisées qui soient, ce qui en fait un choix sûr et particulièrement idéal pour les requêtes complexes. D’autre part, il peut être restrictif. SQL exige que vous utilisiez des schémas prédéfinis pour déterminer la structure de vos données avant de travailler avec elles. En outre, toutes vos données doivent suivre la même structure. Cela peut nécessiter une préparation initiale importante et, comme pour la ville A, cela peut signifier qu’un changement de structure serait à la fois difficile et perturbant pour l’ensemble de votre système.

Bases de données NoSQL : Les bases de données NoSQL, en revanche, ont des schémas dynamiques pour les données non structurées, et les données sont stockées de nombreuses façons : Elles peuvent être orientées colonnes, orientées documents, basées sur des graphes ou organisées comme un magasin de valeurs clés. Cette flexibilité signifie que :

• Vous pouvez créer des documents sans avoir à définir au préalable leur structure
• Chaque document peut avoir sa propre structure unique
• La syntaxe peut varier d’une base de données à l’autre, et
• Vous pouvez ajouter des champs au fur et à mesure.

L’évolutivité

Dans la plupart des situations, les bases de données SQL sont évolutives verticalement, ce qui signifie que vous pouvez augmenter la charge sur un seul serveur en augmentant des éléments comme le CPU, la RAM ou le SSD. Les bases de données NoSQL, en revanche, sont extensibles horizontalement. Cela signifie que vous pouvez gérer un trafic plus important en partageant ou en ajoutant des serveurs supplémentaires dans votre base de données NoSQL. C’est comme ajouter plus d’étages à un même bâtiment ou ajouter plus de bâtiments dans le quartier. Ces derniers peuvent finalement devenir plus grands et plus puissants, ce qui fait des bases de données NoSQL le choix privilégié pour les ensembles de données volumineux ou en constante évolution.

La structure

Les bases de données SQL sont basées sur des tables, tandis que les bases de données NoSQL sont soit basées sur des documents, des paires clé-valeur, des bases de données graphiques ou des magasins à colonnes larges. Cela fait des bases de données relationnelles SQL une meilleure option pour les applications qui nécessitent des transactions à plusieurs lignes – comme un système comptable – ou pour les systèmes hérités qui ont été construits pour une structure relationnelle.

Plusieurs exemples de bases de données SQL incluent MySQL, Oracle, PostgreSQL et Microsoft SQL Server. Les exemples de bases de données NoSQL incluent MongoDB, BigTable, Redis, RavenDB Cassandra, HBase, Neo4j et CouchDB.

Lecture connexe : PostgreSQL vs MySql – Lequel est le meilleur ?

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Les meilleurs systèmes de base de données SQL

Maintenant que nous avons établi les principales différences structurelles entre les bases de données SQL et NoSQL, approfondissons un peu ce sujet en passant en revue les meilleures options de base de données SQL et NoSQL disponibles à l’heure actuelle.

Nous commencerons par les systèmes de base de données SQL. Gardez à l’esprit que les meilleurs systèmes de base de données SQL offrent désormais une compatibilité avec NoSQL. Néanmoins, ils fonctionnent toujours mieux avec des structures SQL relationnelles.

MySQL

Voici quelques avantages et points forts de MySQL :

• Propriété d’Oracle : Bien que MySQL soit gratuit et open-source, le système de base de données est détenu et géré par Oracle.
• Maturité : MySQL est une base de données extrêmement établie, ce qui signifie qu’il y a une énorme communauté, des tests approfondis et pas mal de stabilité.
• Compatibilité : MySQL est disponible pour toutes les principales plateformes, notamment Linux, Windows, Mac, BSD et Solaris. Il dispose également de connecteurs pour des langages comme Node.js, Ruby, C#, C++, Java, Perl, Python et PHP, ce qui signifie qu’il n’est pas limité au langage de requête SQL.
• Rentabilité : La base de données est open-source et gratuite.
• Réplicable : La base de données MySQL peut être répliquée sur plusieurs nœuds, ce qui signifie que la charge de travail peut être réduite et que l’évolutivité et la disponibilité de l’application peuvent être augmentées.
• Sharding : Alors que le sharding ne peut pas être effectué sur la plupart des bases de données SQL, il peut l’être sur les serveurs MySQL. Cela est à la fois rentable et bon pour les affaires.
• Qui devrait l’utiliser ? MySQL est un choix solide pour toute entreprise qui bénéficiera de sa structure prédéfinie et de ses schémas définis. Par exemple, les applications qui nécessitent des transactions à plusieurs lignes – comme les systèmes de comptabilité ou les systèmes qui surveillent les stocks – ou qui fonctionnent sur des systèmes hérités prospéreront avec la structure MySQL.

Oracle Database

Un autre système de base de données SQL populaire, en particulier auprès des organisations de niveau entreprise, est Oracle Database. Oracle Database offre les forces et les avantages suivants :

• Développement et gestion professionnels : Oracle développe et gère le système Oracle Database. En tant qu’option commerciale, ce système de gestion de base de données relationnelle bénéficie de fréquentes mises à jour et d’un excellent support client.
• Un « dialecte » SQL unique : Oracle Database utilise son propre dialecte de SQL connu sous le nom de PL/SQL (Procedural Language/SQL). Ce langage diffère par petites touches du SQL traditionnel, principalement dans la façon dont il traite les procédures stockées, les fonctions intégrées et les variables.
• Coûtant : En tant que système de base de données développé et géré par des professionnels, Oracle est l’une des options les plus coûteuses disponibles.
• Compatibilité : La base de données Oracle est disponible pour tout système d’exploitation.
• Organisation du SGBD : Oracle regroupe ses objets par schémas qui sont un sous-ensemble d’objets de base de données.
• Grandes tailles de bases de données : Oracle peut gérer des bases de données extrêmement volumineuses, ce qui en fait un excellent choix pour les entreprises ayant des besoins importants en matière de données.
• Facile à mettre à niveau : Avec Oracle Database, vous pouvez effectuer une mise à niveau sans avoir besoin de remanier complètement le système.
• Contrôle des transactions : Avec Oracle, les nouvelles connexions à la base de données sont de nouvelles transactions. Vous pouvez effectuer des rollbacks et des modifications car les valeurs ne changeront pas avant le commit.
• Autres avantages : Oracle propose l’indexation bitmap, le partitionnement, l’indexation basée sur les fonctions, l’indexation par clé inverse et l’optimisation des requêtes en étoile.
• Qui devrait l’utiliser ? Oracle Database est un excellent choix de base de données, mais les coûts pourraient empêcher les petites et moyennes entreprises d’en profiter. Pour une entreprise qui a de gros besoins en matière de données et un budget généreux, cette solution pourrait correspondre.

Microsoft SQL Server

Microsoft SQL Server est une option populaire pour les petites et moyennes entreprises. Il offre les avantages et bénéfices suivants :

• Développement et gestion professionnels : Microsoft développe et gère le système de base de données Microsoft SQL Server. En tant que système commercial de gestion de bases de données relationnelles, les clients bénéficient de mises à jour fréquentes et d’un excellent support utilisateur.
• Un « dialecte » SQL unique : SQL Server emploie son propre dialecte de SQL, appelé T-SQL (Transact SQL). Comme Oracle, celui-ci diffère du SQL traditionnel par la façon dont il gère les fonctions intégrées, les procédures stockées et les variables.
• Compatibilité : SQL Server fonctionne uniquement avec les systèmes basés sur Windows et Linux.
• Contrôle des transactions : Comme SQL Server a une exécution séparée de chaque commande, il est difficile de faire des ajustements en cours de processus lorsque des erreurs sont trouvées.
• Organisation du SGBD : SQL Server organise les tables, les procédures et les vues en fonction des noms de bases de données.
• Facile à utiliser : SQL Server a la réputation d’être facile à utiliser. Selon cet examinateur : « L’interface est facile à comprendre, la vérification des erreurs est forte (et elle vous dit réellement ce qui ne va pas). »
• Excellent support : En tant que produit Microsoft, SQL Server inclut un support produit en direct, et une excellente documentation.
• Autres fonctionnalités : SQL Server présente des outils et des fonctionnalités formidables comme les outils de BI, Database Tuning Advisor, SQL Server Management Studio et SQL Server Profiler.
• Qui devrait l’utiliser ? Microsoft SQL Server est un excellent choix pour les petites et moyennes entreprises qui ont besoin d’un système de base de données de haute qualité, géré par des professionnels, avec un excellent support, mais qui n’ont pas besoin du coût ou de l’évolutivité d’une solution d’entreprise comme Oracle.

PostgreSQL

Nous avons listé PostgreSQL en dernier parmi les SGBD SQL car c’est un système de base de données hybride SQL/NoSQL qui trouve un terrain d’entente entre ces deux options. PostgreSQL offre les forces et les avantages suivants :

• Réduction des coûts : PostgreSQL est un système de base de données gratuit et open-source. Le groupe de développement mondial PostgreSQL développe et gère le système.
• Compatibilité : PostgreSQL est disponible pour une variété de systèmes d’exploitation, notamment HP-UX, FreeBSD, Linux, OpenBSD, NetBSD, OS X, Unix, Solaris et Windows. Il offre également un support pour les langages .Net, C++, C, Java, Delphi, Perl, PHP, JavaScript (Node.js), Python et Tsl.
• SGBD : PostgreSQL est un  » système de gestion de base de données orienté objet  » (SGBD), et pas simplement un  » système de gestion de base de données relationnel  » (SGBDR). Cela signifie qu’il sert d’hybride entre un modèle strictement relationnel (SQL) et un modèle strictement orienté objet (NoSQL).
• Support utilisateur : PostgreSQL ne dispose pas de son propre support client, à proprement parler, mais il existe une communauté active qui fournira volontiers un support gratuit. De plus, d’excellentes options de support payant sont disponibles auprès de fournisseurs de services tiers.
• Haute conformité ACID : PostgreSQL est connu pour offrir les plus hauts niveaux d’atomicité, de cohérence, d’isolation et de durabilité. Ce sont les quatre normes que les experts utilisent pour juger de la qualité de la conception d’une base de données. En savoir plus sur la conformité ACID ici.
• SQL pur : Un autre avantage de PostgreSQL est le fait qu’il utilise l’une des formes les plus pures de SQL disponibles, par opposition à d’autres systèmes de base de données qui présentent souvent des variantes uniques.
• Qui devrait l’utiliser ? En tant qu’hybride entre une base de données relationnelle et une base de données orientée objet, PostgreSQL est excellent lorsque vos données ne s’intègrent pas bien dans un modèle parfaitement relationnel. Il fonctionne parfaitement pour les bases de données extra-larges et pour effectuer des requêtes compliquées.

Systèmes de bases de données non relationnelles NoSQL

Maintenant, passons aux différents systèmes de bases de données non relationnelles NoSQL. Ces systèmes nécessitent un peu plus d’expertise technique pour être compris. Nous allons commencer par MongoDB.

MongoDB

Voici quelques-uns des avantages et des points forts de MongoDB :

• La gratuité d’utilisation : Depuis octobre 2018, les mises à jour de MongoDB ont été publiées sous la Server Side Public License (SSPL) v1, et la base de données est libre d’utilisation.
• Schéma dynamique : Comme mentionné, cela vous donne la flexibilité de changer votre schéma de données sans modifier aucune de vos données existantes.
• Évolutivité : MongoDB est évolutif horizontalement, ce qui permet de réduire la charge de travail et de faire évoluer votre entreprise en toute simplicité.
• Gestionnabilité : La base de données ne nécessite pas d’administrateur de base de données. Comme elle est assez conviviale de cette manière, elle peut être utilisée à la fois par les développeurs et les administrateurs.
• Vitesse : Elle est très performante pour les requêtes simples.
• Flexibilité : Vous pouvez ajouter de nouvelles colonnes ou de nouveaux champs sur MongoDB sans affecter les lignes existantes ou les performances de l’application.
• Non conforme à Acid : En tant que base de données NoSQL, MongoDB n’est pas conforme à la norme ACID. Voir PostgreSQL ci-dessus pour en savoir plus sur la conformité ACID.
• MongoDB Atlas (une nouvelle fonctionnalité) : MongoDB a récemment ajouté la technologie de base de données cloud globale MongoDB Atlas à ses offres. Cette fonctionnalité vous permet de déployer MongoDB entièrement gérée via AWS, Azure ou GCP. MongoDB Atlas vous permet d’utiliser des pilotes, des intégrations et des outils pour réduire le temps nécessaire à la gestion de votre base de données. Voici les informations tarifaires d’Atlas.
• Qui devrait l’utiliser ? MongoDB est un bon choix pour les entreprises qui ont une croissance rapide ou des bases de données sans définition claire des schémas (c’est-à-dire que vous avez beaucoup de données non structurées). Si vous ne pouvez pas définir un schéma pour votre base de données, si vous vous retrouvez à dénormaliser les schémas de données, ou si vos exigences en matière de données et vos schémas évoluent constamment – comme c’est souvent le cas avec les applications mobiles, les analyses en temps réel, les systèmes de gestion de contenu, etc. – MongoDB peut être un choix solide pour vous.

Apache Cassandra

Apache Cassandra (ou Cassandra DB) était à l’origine un produit Facebook, mais en 2008, Facebook l’a mis à la disposition du monde en tant que système de base de données NoSQL gratuit et open-source. Voici quelques-uns des avantages et des points forts de Cassandra :

• Libre et open-source : Après que Facebook a rendu Cassandra open-source, Apache a repris le projet en 2010.
• Haute évolutivité : Cassandra bénéficie d’une « conception sans maître ». Cela signifie que tous ses nœuds sont identiques, ce qui crée une simplicité opérationnelle et permet de passer facilement à une architecture de base de données plus importante.
• Actif partout : Les utilisateurs peuvent écrire et lire à partir de tous les nœuds Cassandra.
• Les écritures et les lectures rapides : La conception de Cassandra accélère énormément les commandes de lecture et d’écriture via son organisation distribuée et hautement disponible, même dans le cas de projets massifs.
• Non conforme ACID : En tant que base de données NoSQL, Cassandra n’est pas conforme ACID, au lieu de cela, Cassandra offre des transactions atomiques, isolées et durables avec une cohérence éventuelle.
• Prise en charge de SQL : Même s’il n’est pas conforme à la norme ACID, Cassandra offre une certaine prise en charge de SQL via des instructions DDL, DML et SELECT de type SQL.
• Mauvaise mise à jour et suppression des données : Cassandra n’est pas optimisé pour la mise à jour et la suppression de données.
• Offre une excellente protection des données : Cassandra dispose d’une conception de commit log qui permet de s’assurer que les données ne sont pas perdues. Il dispose également de la sauvegarde/restauration qui ajoute une protection supplémentaire des données.
• Redondance des données et de la fonction des nœuds : Cassandra offre un temps de fonctionnement constant et élimine les points singuliers de défaillance.
• Qui devrait l’utiliser ? Cassandra est le plus populaire pour une utilisation avec la technologie IoT (internet des objets) car il offre des aperçus rapides et en temps réel. Il excelle dans l’écriture d’activités de journal basées sur le temps, la journalisation des erreurs et les données des capteurs. Si vous avez besoin d’un traitement rapide en lecture et en écriture, Cassandra pourrait être votre base de données. Cassandra est également bon pour ceux qui veulent travailler avec des types de données de type SQL sur une base de données NoSQL.

Google Cloud BigTable

En tant que produit Google, Google Cloud BigTable n’est pas gratuit, mais il présente des avantages distincts qui peuvent valoir le prix requis pour l’utiliser. Voyons maintenant les avantages de BigTable:

• La faible latence : Selon Google, BigTable offre une latence constante inférieure à 10 ms.
• Réplication : Grâce à la réplication, BigTable offre une plus grande disponibilité, durabilité et résilience lorsque des défaillances zonales se produisent. La réplication offre également  » une haute disponibilité pour les apps de service en direct, et une isolation de la charge de travail pour le service par rapport à l’analyse. « 
• Apprentissage automatique : BigTable dispose d’un moteur de stockage pour une utilisation avec des applications d’apprentissage automatique.
• Facile à intégrer : S’intègre bien aux outils d’analyse de données open-source.
• Haute évolutivité : Google BigTable peut travailler avec des sources de données massives à l’échelle de centaines de pétaoctets.
• Complètement géré avec des intégrations : Comme MongoDB Atlas, BigTable est entièrement géré, ce qui réduit les exigences de la charge de travail. Il s’intègre également instantanément à de nombreuses plateformes, ce qui rationalise les processus ETL nécessaires au chargement des données.
• Haute compatibilité avec les services Google : En tant que produit Google, BigTable s’intègre bien avec d’autres services sous l’égide de Google.
• Quand l’utiliser ? Selon Google, BigQuery est excellent pour la fintech, l’IoT et la technologie publicitaire, ainsi que d’autres cas d’utilisation. Pour la fintech, vous pouvez créer une vérification des modèles de fraude et regarder les informations de transaction en temps réel. Vous pouvez également enregistrer et consolider les données des marchés financiers, l’activité de négociation, et plus encore. Pour l’IoT, vous pouvez ingérer et comprendre des quantités massives de données de séries temporelles en temps réel enregistrées à partir de capteurs pour créer des tableaux de bord et des analyses précieuses. Pour la publicité, vous pouvez rassembler de grandes quantités de données sur le comportement des clients pour trouver des modèles qui éclairent vos efforts de marketing.

Apache HBase

En tant que base de données modelée sur Google BigQuery, Apache Hbase a été créée pour travailler avec de grands ensembles de données. Voici quelques-uns des avantages et des points forts de HBase:

• Open-source et gratuit : Apache HBase est un système de base de données NoSQL, open-source et gratuit, géré par Apache. Il a été modelé d’après Google Cloud BigTable (ci-dessus), pour offrir des fonctionnalités de type BigTable au-dessus du système de fichiers distribués Hadoop (HDFS).
• Tables massives : HBase a été spécifiquement créé pour gérer de grands ensembles de données.
• Mise à l’échelle sur un cluster : Hbase est excellent pour la mise à l’échelle à travers un cluster. Les clusters sont liés aux algorithmes de clustering, qui sont utilisés pour tirer des enseignements d’apprentissage automatique des données.
• Gestion des données : HBase organise les rangées en « régions ». Les régions déterminent comment la table sera divisée sur plus d’un nœud qui composent un cluster. Si l’une des régions est trop grande, HBase la fragmente automatiquement pour répartir uniformément la charge sur plus d’un serveur.
• Fonctionne avec des données non structurées et semi-structurées : En tant que base de données NoSQL, HBase est idéal pour stocker des informations semi-structurées et structurées.
• Consistance : HBase offre un traitement rapide et cohérent des commandes de lecture et d’écriture. Après avoir effectué une écriture, toutes les demandes de lecture sur les données produiront la même réponse.
• Failover : HBase utilise la réplication pour offrir un basculement, ce qui réduit ou élimine l’impact négatif d’une panne du système sur les utilisateurs.
• Sharding : HBase offre un sharding automatique et configurable pour les tables.
• Quand faut-il l’utiliser ? Le site web d’Apache HBase conseille d’utiliser HBase « lorsque vous avez besoin d’un accès aléatoire et en temps réel en lecture/écriture à vos big data. » La base de données est conçue pour héberger des tableaux massifs d’informations qui comprennent des milliards de lignes et des millions de colonnes.

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