Les bases de données relationnelles et non relationnelles représentent deux façons distinctes de stocker et de gérer les données.

Les bases de données relationnelles organisent les données dans des tableaux avec des lignes et des colonnes fixes, en utilisant le langage SQL pour relier des données connexes dans plusieurs tableaux. Elles excellent dans le traitement de données structurées telles que les dossiers financiers et les systèmes d'inventaire.

Les bases de données non relationnelles adoptent une approche différente. Ils offrent des formats de données flexibles qui peuvent gérer divers types d'informations - des documents et des paires clé-valeur aux graphiques et aux colonnes. Ils sont donc mieux adaptés aux données non structurées telles que le contenu des médias sociaux, les fichiers multimédias et les flux de contenu XML et JSON.

Les principales distinctions se résument à ce qui suit :

• Structure: le relationnel utilise des tables fixes ; le non-relationnel utilise d'autres structures et d'autres formats flexibles
• Types dedonnées: le relationnel fonctionne mieux avec les données structurées ; le non-relationnel gère des types de données variés
• Cohérence: les systèmes relationnels garantissent une cohérence immédiate ; les systèmes non relationnels peuvent échanger une certaine cohérence contre de la rapidité et de la flexibilité

Dans cet article, nous analyserons les forces, les faiblesses et les cas d'utilisation de chaque type de base de données.

Les entreprises d'aujourd'hui travaillent avec trois principaux types de données, chacun nécessitant des approches spécifiques en matière de stockage et de gestion :

1. Données structurées : la forme la plus traditionnelle d'informations commerciales qui s'inscrivent dans des tableaux organisés avec des lignes et des colonnes définies (bases de données relationnelles). Il s'agit par exemple de dossiers de vente, de bases de données clients et de données financières, ce qui en fait un outil idéal pour les opérations et les rapports de l'entreprise.
2. Données semi-structurées : informations qui comportent certains éléments organisationnels mais qui ne s'intègrent pas parfaitement dans des tables de base de données rigides (mieux gérées par le modèle de base de données relationnelle). Pensez aux messages électroniques, aux fichiers XML et aux données des capteurs IoT - ce type de données combine à la fois des éléments organisés et des éléments libres, tout en conservant une structure suffisante pour une analyse efficace.
3. Données non structurées : la catégorie qui connaît la croissance la plus rapide et qui comprend les informations sans organisation prédéfinie, comme les messages sur les médias sociaux, les images, les vidéos et les commentaires des clients. Ce type de données nécessite des solutions de stockage spécialisées et un modèle de données flexible (généralement non relationnel) afin d'en extraire des informations pertinentes.

Un système de gestion de base de données (SGBD) est un logiciel qui contrôle les bases de données, s'occupant du stockage, de l'extraction et de la sécurité des données.

Une base de données elle-même n'est qu'une organisation de données stockées sur un disque - vous ne pouvez pas la "voir" directement. Pensez-y comme au contenu d'un classeur enfermé dans une pièce scellée. C'est là qu'intervient le système de gestion de base de données (SGBD).

Le SGBD vous permet de.. :

• Visualiser les données (comme ouvrir un classeur)
• Travailler avec les données (comme ajouter, modifier ou supprimer des fichiers)
• Protéger les données (comme un cadenas et une clé)
• Organiser les données (comme des étiquettes et des dossiers)

Les systèmes de gestion de base de données (SGBD) se présentent sous deux formes principales. Les SGBD relationnels utilisent le langage SQL (Structured Query Language) pour traiter les données structurées dans les tables. Les SGBD non relationnels, également appelés NoSQL, utilisent des méthodes d'interrogation spécialisées basées sur leur modèle de données - des requêtes documentaires aux opérations de traversée de graphe.

InterSystems IRIS, par exemple, prend en charge plusieurs approches, offrant :

• Requêtes SQL pour les opérations traditionnelles sur les données
• Requêtes sur les documents pour les données de type document
• Requêtes sur les objets pour les données orientées objet
• Requêtes vectorielles et en colonnes sur des types de données spécifiques
• Traitement analytique à grande vitesse
• Prise en charge native de plusieurs modèles

Le choix du SGBD approprié dépend des types de données, des besoins d'évolutivité et des exigences de performance. Il existe un petit nombre de systèmes, tels que InterSystems IRIS, qui prennent en charge les modèles de bases de données relationnelles et non relationnelles pour plus de flexibilité.

Comme nous l'avons vu, les bases de données relationnelles utilisent des tables pour stocker les données et gérer les relations entre les éléments d'information. Ils s'appuient sur une approche structurée pour organiser et extraire efficacement les données.

Le modèle relationnel est le fondement des bases de données relationnelles. Il organise les données dans des tableaux avec des lignes et des colonnes, à l'instar d'une feuille de calcul Excel. Chaque ligne représente un enregistrement, tandis que chaque colonne représente un attribut spécifique de cet enregistrement. Les tableaux sont liés par des clés. Les clés primaires identifient de manière unique chaque ligne d'une table, tandis que les clés étrangères établissent des connexions entre les tables. Cette structure permet d'établir des relations complexes entre les données et d'effectuer des recherches efficaces.

Les bases de données relationnelles prennent en charge la normalisation des données, un processus qui réduit la redondance des données et améliore l' intégrité des données en divisant les grandes tables en tables plus petites et plus ciblées.

SQL est le langage standard pour travailler avec des bases de données relationnelles. Il permet aux utilisateurs de créer, lire, mettre à jour et supprimer des données dans les tables.

Voici quelques commandes SQL courantes :

• SELECT : Récupérer des données dans une ou plusieurs tables
• INSERT : Ajouter de nouveaux enregistrements à une table
• UPDATE : Modifier les enregistrements existants
• DELETE : supprimer des enregistrements d'une table

SQL prend également en charge des opérations complexes telles que :

• Joindre des tables
• Filtrer les données avec des clauses WHERE
• Trier les résultats avec ORDER BY
• Regrouper des données avec GROUP BY

Les propriétés ACID sont des caractéristiques essentielles des bases de données relationnelles qui garantissent la fiabilité des données :

• Atomicité : toutes les parties d'une transaction réussissent ou échouent ensemble. Cela signifie que si une partie d'une opération de base de données échoue, l'opération entière est annulée comme si elle n'avait jamais eu lieu.
• Cohérence : les données restent valables conformément aux règles définies. Cela signifie que toutes les opérations de la base de données doivent respecter des contraintes, des formats et des relations prédéfinis, afin que les données restent exactes et logiques.
• Isolation : les transactions simultanées n'interfèrent pas les unes avec les autres. Cela signifie que lorsque plusieurs utilisateurs ou processus accèdent simultanément à la base de données, leurs opérations sont traitées comme si elles se produisaient l'une après l'autre, ce qui permet d'éviter les conflits de données.
• Durabilité : les transactions effectuées sont permanentes, même en cas de défaillance du système. Cela signifie qu'une fois qu'une transaction est confirmée comme étant terminée, les modifications sont enregistrées de manière permanente et ne seront pas perdues, même si le système tombe en panne immédiatement après.

Ces propriétés permettent de maintenir l'intégrité des données et d'éviter leur corruption dans les environnements multi-utilisateurs.

Lorsqu'elles envisagent d'opter pour un système de gestion de base de données relationnelle (SGBDR), les organisations ont le choix entre des solutions à code source ouvert et des plateformes d'entreprise :

SGBDR à code source ouvert :

• PostgreSQL: Fonctionnalités avancées et fiabilité robuste
• MySQL: largement utilisé pour les applications web

Ces systèmes offrent de solides fonctionnalités pour les besoins de base des bases de données. Cependant, les entreprises modernes ont souvent besoin de solutions plus complètes.

InterSystems IRIS va au-delà des capacités des SGBDR traditionnels en offrant :

• Prise en charge de bases de données multi-modèles (relationnelles et non relationnelles)
• Capacité translytique pour OLTP et OLAP (transaction et analyse)
• Analyse performante intégrée
• Traitement avancé des données de santé
• Évolutivité au niveau de l'entreprise
• Plate-forme de développement unifiée
• Fonctionnalités d'interopérabilité natives

Alors que les solutions open-source répondent bien aux besoins de base, InterSystems IRIS fournit une plate-forme complète qui élimine la nécessité de maintenir plusieurs systèmes de base de données.

Il gère tout, du simple stockage de données à l'analyse complexe, le tout dans un environnement unique et fiable.

Les bases de données non relationnelles offrent des solutions de stockage de données flexibles qui diffèrent des modèles traditionnels basés sur des tables. Ces systèmes gèrent divers types de données et s'adaptent bien aux grands ensembles de données.

Les bases de données non relationnelles, également appelées bases de données NoSQL, stockent les données dans des formats autres que des tableaux. Ils peuvent gérer des données non structurées telles que des courriels, des vidéos et des images.

Les systèmes NoSQL ne nécessitent pas de schéma fixe, ce qui signifie que différents enregistrements peuvent avoir des champs ou des structures différents sans qu'il soit nécessaire de mettre à jour l'ensemble de la base de données, un peu comme vous pouvez ajouter une nouvelle colonne à une seule ligne Excel sans modifier toutes les autres lignes.

Ces bases de données sont parfaites pour gérer les données volumineuses et les sites web à fort trafic, traitant souvent de grands volumes d'informations de manière rapide et efficace.

Il existe plusieurs types de bases de données non relationnelles:

Key-value stores

Les Key-value stores constituent le type le plus simple de base de données non relationnelle. Elles fonctionnent comme un dictionnaire de base, stockant les données par paires où chaque clé unique est reliée à une valeur spécifique.

Vous pouvez les considérer comme une table de recherche géante - parfaite pour les opérations rapides telles que la gestion des sessions utilisateur, le stockage des préférences ou le traitement des données mises en cache.

Bases de données documentaires

Les bases de données documentaires adoptent une approche plus souple en stockant les données dans des enregistrements de type JSON. Contrairement aux structures de tableaux rigides, chaque document peut contenir différents champs et des informations imbriquées.

Elles sont donc idéales pour les systèmes de gestion de contenu, les profils d'utilisateurs et les catalogues de produits, où les structures de données peuvent varier d'une entrée à l'autre.

Bases de données graphiques

Les bases de données graphiques sont idéales pour gérer des informations connectées en utilisant des nœuds et des relations. Ils sont conçus spécifiquement pour les données qui impliquent des relations complexes, ce qui les rend parfaits pour les réseaux sociaux ou les systèmes de recommandation où la compréhension des connexions entre les points de données est cruciale.

Les bases de données non relationnelles suivent souvent le modèle BASE :

• Disponible en permanence : la base de données continue de fonctionner même si certaines parties tombent en panne, ce qui donne la priorité à la durée de fonctionnement plutôt qu'à la cohérence parfaite.
• État mou : les valeurs de la base de données peuvent changer au fil du temps, même en l'absence de nouvelles entrées, car les mises à jour peuvent se produire à différents moments dans le système.
• Cohérence à terme : si les données peuvent temporairement différer d'une partie à l'autre de la base de données, elles se synchroniseront et deviendront cohérentes avec le temps - comme votre boîte de réception peut afficher des nombres différents de messages sur votre téléphone et votre ordinateur avant la synchronisation.

Cette approche diffère du modèle ACID utilisé dans les bases de données relationnelles. BASE donne la priorité à la disponibilité et à la tolérance aux partitions plutôt qu'à une cohérence stricte. Dans les systèmes BASE, les données peuvent ne pas être immédiatement cohérentes entre tous les nœuds. Elle devient cohérente au fil du temps. Ce compromis permet d'améliorer l'évolutivité et les performances des systèmes distribués.

Le modèle BASE convient aux applications qui peuvent tolérer un certain décalage des données. Elle est moins idéale pour les systèmes nécessitant une cohérence en temps réel, comme les transactions bancaires.

L'un des plus grands défis de la gestion des données d'entreprise est de rester précis et rapide au fur et à mesure que les données augmentent. Les systèmes de base de données doivent gérer efficacement des volumes de données croissants et des charges d'utilisateurs. Différentes approches de la mise à l'échelle et de l'optimisation des performances peuvent avoir un impact sur les capacités du système.

La mise à l'échelle verticale consiste à augmenter la puissance d'un serveur unique, comme on le ferait pour un ordinateur en le dotant de meilleurs processeurs et d'une mémoire plus importante. Si cette approche fonctionne bien pour une croissance immédiate, elle finit par atteindre des limites physiques et devient de plus en plus coûteuse, un peu comme si l'on essayait de rendre un ordinateur infiniment puissant.

La mise à l'échelle horizontale adopte une approche différente en répartissant les données sur plusieurs serveurs, chacun gérant une partie de la charge de travail. Au lieu d'une machine surpuissante, vous avez plusieurs machines ordinaires qui travaillent ensemble. Cette approche offre un potentiel de croissance quasi illimité, car vous pouvez ajouter des serveurs au fur et à mesure des besoins. Elle est particulièrement utile pour traiter de grandes quantités de données ou de nombreux utilisateurs simultanés.

Les bases de données non relationnelles peuvent exceller dans la mise à l'échelle horizontale en renonçant à la cohérence transactionnelle.

Bien que les bases de données relationnelles puissent réaliser un stockage de données distribué grâce à des techniques telles que le sharding (division des données entre les serveurs), ce processus est souvent plus complexe et plus difficile à gérer. InterSystems IRIS dispose du sharding et d'autres méthodes telles que le mirroring (à la fois synchrone et asynchrone) et la caractéristique unique et puissante de maintenir les caches distribués en synchronisation. C'est ce qu'on appelle le protocole Enterprise Cache Protocol (ECP).

La capacité d'évoluer horizontalement devient de plus en plus importante au fur et à mesure que les applications se développent, en particulier pour les cas d'utilisation impliquant des données volumineuses (big data) ou des applications à fort trafic où la charge de travail doit être répartie sur de nombreuses machines.

L' intégrité des données est essentielle pour maintenir des informations fiables dans les bases de données.

Une base de données relationnelle utilise des contraintes pour appliquer des règles et maintenir l'exactitude des données. Il s'agit notamment de

• Contraintes de clé primaire : garantir des identifiants uniques pour chaque enregistrement
• Contrôler les contraintes : valider les données avant qu'elles ne soient ajoutées à la base de données
• Contraintes non nulles : Exiger que certains champs aient une valeur

Les bases de données non relationnelles traitent différemment l'exactitude des données. Elles s'appuient souvent sur des contrôles au niveau de l'application plutôt que sur des contraintes intégrées.

Certaines bases de données NoSQL proposent des opérations atomiques pour maintenir l'exactitude des données lors des mises à jour, empêchant ainsi les modifications partielles ou incomplètes des données.

L'intégrité référentielle est une caractéristique essentielle des bases de données relationnelles, qui permet de maintenir les relations entre les tables à l'aide de clés étrangères. Cela permet de s'assurer que

• Les données des tableaux connexes restent cohérentes
• Les enregistrements orphelins sont évités
• Les mises à jour et les suppressions sont gérées correctement dans les tables connexes

Les bases de données non relationnelles n'appliquent généralement pas l'intégrité référentielle au niveau de la base de données. Au lieu de cela, ils peuvent utiliser :

• Logique d'application pour maintenir les relations
• Structures de données dénormalisées pour réduire le besoin de relations complexes

Cette approche peut offrir une plus grande flexibilité, mais nécessite une gestion attentive afin d'éviter les incohérences dans les données.

Les bases de données relationnelles et non relationnelles répondent à des besoins différents dans la gestion moderne des données. Chaque type est mieux adapté à des scénarios spécifiques, qu'il s'agisse de plateformes de commerce électronique ou de systèmes d'analyse complexes.

Les plateformes de commerce électronique utilisent souvent les deux types de bases de données. Les bases de données relationnelles gèrent les commandes, les paiements et les stocks. Les bases de données non relationnelles gèrent les catalogues de produits et les données sur le comportement des utilisateurs.

Les applications de big data favorisent souvent les bases de données non relationnelles. Ils peuvent traiter rapidement de grandes quantités de données non structurées. Ils sont utilisés pour :

• Analyse du comportement des clients
• Moteurs de recommandation
• Systèmes de détection de la fraude

Les outils de veille stratégique utilisent souvent des bases de données relationnelles en raison de leur capacité à exécuter des requêtes complexes et à maintenir l'intégrité des données. Elles sont également idéales pour générer des rapports et des tableaux de bord.

Pour les analyses en temps réel, les bases de données non relationnelles sont souvent préférées. Ils peuvent ingérer et traiter rapidement des flux de données. Ceci est utile pour :

• Systèmes de surveillance
• Données des appareils IoT
• Analyse des sentiments dans les médias sociaux

Certaines entreprises utilisent un mélange des deux. Ils peuvent stocker des données brutes dans une base de données non relationnelle, puis transférer les données traitées dans une base de données relationnelle pour une analyse plus approfondie.

La gestion des besoins en données complexes d'aujourd'hui nécessite une solution qui va au-delà des bases de données traditionnelles. InterSystems IRIS combine le meilleur des approches relationnelles et non relationnelles dans une plate-forme unifiée.

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