Qu'est-ce qu'une base de données relationnelle et pourquoi en avez-vous besoin ?

Les bases de données sont les piliers qui alimentent pratiquement toutes les entreprises modernes. Des petites entreprises aux multinationales, elles sont si omniprésentes que nous avons tendance à les considérer comme acquises.

Pourtant, comprendre leur fonctionnement et leur importance est essentiel pour en exploiter tout le potentiel. Cet article vise à démystifier l'un des types de bases de données les plus courants : la base de données relationnelle. Nous explorerons ses principes fondamentaux, ses avantages et les raisons pour lesquelles elle reste une pierre angulaire de la gestion des données pour les entreprises du monde entier.
Une base de données relationnelle est un type de base de données qui organise les données en tables structurées avec des lignes et des colonnes. Chaque table, également appelée relation, représente une entité spécifique, telle qu’une personne ou un concept. Les lignes d'une table correspondent aux enregistrements individuels, tandis que les colonnes en définissent les attributs.

Les bases de données relationnelles offrent un moyen structuré et efficace de stocker, récupérer et gérer de grands volumes de données. Elles garantissent l'intégrité et la cohérence des données grâce aux relations entre les tables et à l'utilisation de clés primaires et étrangères. De plus, leur utilisation du langage SQL (Structured Query Language) permet d'exécuter des requêtes puissantes, simplifiant ainsi la gestion et l'analyse de données complexes. Cela signifie que les entreprises peuvent stocker leurs données en toute confiance, y accéder rapidement et prendre des décisions plus éclairées.

Si vous perdez du temps et de l'argent à rechercher des informations parmi une multitude de données dispersées, vous pourriez être un candidat idéal pour une base de données relationnelle. Ce guide expliquera en détail les avantages des bases de données relationnelles et comment elles peuvent aider votre entreprise à rester compétitive.

Si vous souhaitez comprendre la puissance d'un modèle de données relationnel, prenez l'exemple d'un tableur. Si vous êtes à l'aise avec l'utilisation des tableurs pour trier des lignes de données, vous avez déjà une idée de l'efficacité des modèles de bases de données relationnelles.

De la même manière, les bases de données relationnelles fonctionnent en divisant différents types de données en tables intuitives afin de structurer l'information. Elles offrent une méthode standardisée de représentation et d'interrogation des données, utilisable par n'importe quelle application. Le langage SQL (Structured Query Language) est le plus couramment utilisé pour effectuer des requêtes sur ces bases de données.

Dans le modèle relationnel, les structures de données (telles que les tables, les index et les vues) restent également distinctes des structures physiques de stockage.

Bien qu'elles ressemblent à un tableur en termes d'organisation, les bases de données relationnelles sont bien plus complexes. Ces structures permettent aux entreprises d'obtenir des informations précieuses sur leur performance et d'établir des relations entre de grands volumes de données.

Les bases de données relationnelles organisent fréquemment les données sous forme de tables (parfois appelées "relations"). Chaque table représente une entité spécifique de l'entreprise, comme des clients ou des commandes.

Par exemple, une entreprise spécialisée dans les soins de la peau peut avoir plusieurs tables dédiées à ses clients et à leurs commandes. Ces tables peuvent contenir des informations sur la quantité de commandes ou les clients achetant un produit spécifique. Elles sont structurées en lignes et colonnes (également appelées enregistrements et attributs, respectivement). Chaque ligne représente un enregistrement unique, tandis que chaque colonne contient un attribut spécifique.

Pour reprendre cette analogie, une entreprise de soins de la peau pourrait avoir une table regroupant ses clients. Cette table pourrait inclure des colonnes indiquant l’historique d’achats de produits pour l’acné, l’eczéma ou la peau sèche. Chaque ligne correspondrait à un enregistrement unique, comme une demande de remboursement.

L’un des principaux atouts des systèmes de bases de données avancés est leur capacité à récupérer rapidement des informations. SQL est aujourd’hui le langage standard pour interagir avec une base de données relationnelle.

Connu sous le nom de Structured Query Language, ce langage permet aux administrateurs de bases de données d’effectuer des opérations telles que la mise à jour, la gestion et l’interrogation des données. SQL est normalisé par l’ANSI et l’ISO, garantissant ainsi sa compatibilité entre différents systèmes de gestion de bases de données relationnelles (SGBDR).

Les données brutes peuvent être difficiles à exploiter et leur traitement peut s'avérer chronophage. Les clés primaires et étrangères permettent d’identifier les enregistrements et d’éviter toute confusion entre différentes données. Elles contribuent également à réduire la redondance des données, c'est-à-dire la duplication inutile des informations.

Une clé primaire est un identifiant unique pour chaque enregistrement d’une table, garantissant qu’aucune ligne ne possède la même valeur de clé primaire. Elle permet de distinguer chaque enregistrement de manière unique.

Une clé étrangère est un champ (ou un ensemble de champs) dans une table qui fait référence à un enregistrement d'une autre table. Elle permet d'établir un lien entre les deux tables. La clé étrangère doit correspondre à une valeur de clé primaire dans la table de référence, garantissant ainsi l’intégrité des relations entre les données.

Un concept clé des bases de données relationnelles est la transaction. En termes de bases de données, une transaction est une séquence d’une ou plusieurs opérations exécutées comme une unité de travail. Elle fonctionne comme un ensemble d’instructions qui doivent être exécutées ensemble pour garantir l’exactitude et la cohérence des données.

Qu’est-ce qu’une transaction en base de données ?
Imaginons que vous transfériez de l’argent de votre compte épargne vers votre compte courant. Ce processus implique deux étapes :

1. Débiter le montant de votre compte épargne
2. Ajouter ce même montant à votre compte courant

Dans une base de données relationnelle, ces deux étapes seraient exécutées comme une seule transaction. Cela garantit que soit les deux étapes sont réalisées avec succès, soit aucune des deux ne l'est. Vous ne voudriez pas que l'argent soit débité de votre compte épargne sans apparaître sur votre compte courant, ou inversement !

Pourquoi les transactions sont-elles importantes ?
Les transactions jouent un rôle crucial dans le maintien de l’intégrité et de l’exactitude des données. Elles garantissent que la base de données reste dans un état cohérent, même lorsque plusieurs opérations sont exécutées simultanément ou en cas de problème lors du processus.
Voici quelques avantages des transactions dans les bases de données relationnelles :

• Intégrité des données : les transactions garantissent la précision et la cohérence des données. Si une partie de la transaction échoue, l’ensemble de la transaction est annulé, empêchant ainsi des mises à jour partielles pouvant entraîner des incohérences.
• Contrôle de la concurrence : les transactions permettent à plusieurs utilisateurs de manipuler les mêmes données en même temps sans interférer les uns avec les autres. Ceci est particulièrement important pour les systèmes où de nombreux utilisateurs doivent accéder et modifier les données simultanément.
• Récupération en cas d’erreur : en cas de panne du système au milieu d’une transaction, la base de données peut être restaurée à son état précédent cohérent. Cela empêche la perte de données et garantit la fiabilité du système.
• Simplification des opérations complexes : les transactions permettent de regrouper plusieurs opérations en une seule unité de traitement, simplifiant ainsi les processus complexes et garantissant leur exécution correcte.

Grâce aux transactions, les bases de données relationnelles offrent un moyen robuste et fiable de gérer les données, en garantissant leur exactitude et leur cohérence, même dans des environnements complexes et à fort trafic.

Alors qu'une base de données relationnelle stocke les informations sous forme de tables, de colonnes et de lignes, une base de données non relationnelle (parfois appelée base de données NoSQL) est moins structurée. Toutefois, cela ne signifie pas nécessairement qu’elle est une meilleure ou une moins bonne option pour votre entreprise.

Commençons par la base. Les bases de données relationnelles sont fortement structurées et garantissent un haut niveau d'intégrité des données. Elles sont particulièrement efficaces pour éviter la duplication, la perte ou la mauvaise utilisation des données. Elles offrent également un niveau de sécurité élevé et des temps de réponse très rapides. De plus, elles reposent sur un schéma fixe. Pour toute application nécessitant un grand nombre de requêtes complexes ou de transactions, elles sont le choix idéal.

Une base de données non relationnelle peut également stocker d'importants volumes de données, mais avec une organisation plus souple. Cette approche permet une flexibilité et une évolutivité accrues, particulièrement adaptées aux entreprises en forte croissance qui ne peuvent se permettre les contraintes d’un schéma rigide. Les bases de données non relationnelles stockent les données sous divers formats, tels que des paires clé-valeur, des documents, des bases de colonnes larges ou des bases orientées graphes, selon le type spécifique de base NoSQL utilisé.

Cette flexibilité leur permet de gérer efficacement des données non structurées ou semi-structurées. Contrairement aux bases relationnelles, les bases NoSQL peuvent facilement évoluer horizontalement en ajoutant des serveurs pour gérer des charges croissantes, ce qui les rend idéales pour les applications de grande envergure. De plus, elles permettent de concevoir un modèle de données qui évolue au fur et à mesure des besoins. Cela est particulièrement avantageux pour le développement rapide et les environnements où les données changent fréquemment.

Une base de données non relationnelle est particulièrement adaptée aux entreprises qui traitent d’importants volumes de données de types variés, comme les plateformes de réseaux sociaux, les sites e-commerce ou les systèmes de gestion de contenu (CMS).

Par exemple, une entreprise de commerce en ligne qui doit stocker des profils clients, des catalogues de produits, du contenu généré par les utilisateurs et des données transactionnelles peut tirer un grand bénéfice d’une base NoSQL.

Grâce à son schéma dynamique et à son évolutivité horizontale, une base NoSQL permet à l’entreprise de gérer efficacement un grand volume de lectures et d’écritures, de prendre en charge une large variété de formats de données et de s’adapter rapidement aux évolutions des besoins métier, sans nécessiter d’interruptions majeures ni de restructuration complexe.

Les bases de données relationnelles et les bases vectorielles présentent certaines similitudes, notamment dans leur capacité à établir des relations entre de vastes ensembles de données. Cependant, elles se distinguent principalement par leur mode d’organisation des données et le type de données qu’elles traitent.

Les bases de données vectorielles fonctionnent aussi bien avec des données structurées qu’avec des données non structurées (bien que ces dernières soient plus courantes). Grâce aux représentations vectorielles (vector embeddings), les utilisateurs peuvent rapidement interroger et récupérer des données, tout en identifiant des connexions pertinentes entre différents points de données.

Contrairement aux bases relationnelles qui reposent sur une structure en tableaux, les bases vectorielles transforment les données en représentations numériques. Cette approche les rend particulièrement adaptées aux applications d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique, où elles permettent d’analyser des données complexes pour affiner la compréhension des comportements humains et améliorer les outils numériques.

Les bases de données sont des outils polyvalents qui peuvent être exploités dans différents contextes pour répondre à des enjeux variés de gestion des données. Voici quelques modèles d’application courants :

1. Systèmes transactionnels (OLTP) : Les bases OLTP (Online Transaction Processing) sont conçues pour gérer des applications transactionnelles en temps réel. Elles sont essentielles aux opérations quotidiennes nécessitant un traitement rapide de nombreuses petites transactions, comme les systèmes bancaires, les plateformes e-commerce et les systèmes de réservation.
2. Systèmes analytiques (OLAP) : Les bases OLAP (Online Analytical Processing) sont optimisées pour exécuter des requêtes complexes et analyser de grands volumes de données historiques. Elles sont largement utilisées dans les solutions de Business Intelligence pour identifier des tendances et extraire des insights stratégiques. Les entrepôts de données (Data Warehouses) en font partie.
3. Systèmes de gestion de contenu (CMS) : Les bases de données jouent un rôle fondamental dans les CMS, en stockant des articles, des fichiers multimédias, des informations utilisateur et des métadonnées. Ce modèle est largement adopté dans les plateformes de publication, les wikis et les systèmes de gestion documentaire.
4. Moteurs de recherche : Bien qu’ils ne reposent pas toujours sur des bases relationnelles classiques, les moteurs de recherche utilisent des bases de données spécialisées pour indexer et traiter de vastes ensembles de données, permettant d’obtenir des résultats pertinents en un temps réduit.
5. Systèmes de mise en cache : Certaines bases de données sont utilisées comme des caches haute performance pour stocker les données fréquemment consultées. Cette approche réduit la charge sur les bases de données principales et améliore les performances des applications.
6. Bases de données séries chronologiques : Ces bases sont conçues pour traiter de grands volumes de données horodatées, comme celles issues des capteurs IoT, des systèmes de trading financier ou des outils de surveillance et de monitoring.
7. Bases de données orientées graphes : Ces bases sont optimisées pour stocker et interroger des données interconnectées. Elles sont particulièrement utilisées dans les réseaux sociaux, les moteurs de recommandation et les systèmes de détection de fraudes.

Comprendre ces modèles d’application vous aidera à choisir la solution de base de données la plus adaptée à vos besoins spécifiques. De nombreuses plateformes modernes de gestion des bases de données, comme InterSystems IRIS, sont conçues pour prendre en charge plusieurs modèles simultanément, offrant ainsi une gestion des données flexible et efficace pour divers cas d’usage.

Les bases de données relationnelles sont un atout majeur pour les entreprises en raison de leur capacité à stocker et organiser les données de manière efficace. Elles permettent d’obtenir des informations approfondies sur les clients, facilitant ainsi la prise de décisions stratégiques. Voici quelques-uns des principaux avantages qu’offre un système de gestion de base de données relationnelle (RDBMS).

Les bases de données relationnelles garantissent une cohérence et une précision optimales des données sur l’ensemble du système. Dans un contexte où la perte ou l’inexactitude d’une seule donnée peut avoir des conséquences importantes, ces bases assurent un cadre structuré qui préserve l’intégrité des informations, permettant ainsi de gagner du temps et de réduire les coûts.

L’intégrité des données est assurée par des contraintes et des règles qui régissent la manière dont les données sont insérées, mises à jour ou supprimées.

Elles s’appuient également sur un principe clé appelé intégrité référentielle. Ce concept garantit que les relations logiques entre les tables sont toujours maintenues : les clés étrangères (foreign keys) pointent correctement vers les clés primaires (primary keys). Cela permet d’établir des liens fiables entre différentes données et d’éviter toute incohérence.

Un autre avantage majeur des bases relationnelles réside dans la puissance et la flexibilité des requêtes qu’elles permettent d’exécuter. Grâce au langage SQL, il est possible de :

• Exécuter des requêtes complexes qui combinent plusieurs tables.
• Agréger et filtrer les données selon divers critères.
• Effectuer des analyses avancées et en temps réel.

De plus, les utilisateurs peuvent créer des requêtes personnalisées à la demande, ce qui optimise l’accès aux informations et permet d’améliorer l’efficacité des opérations métiers.
Les bases relationnelles s’intègrent avec un large éventail d’outils d’analyse et de visualisation de données. Parmi les solutions open-source les plus populaires :

• Apache Superset : Plateforme de business intelligence pour l’exploration et l’analyse des données.
• Grafana : Outil de visualisation de données pour générer des dashboards interactifs.
• Apache NiFi : Solution ETL (Extract, Transform, Load) pour transformer et structurer les données.

Ces outils permettent aux entreprises d’exploiter pleinement leurs bases de données, en transformant les données brutes en insights exploitables, et ce, sans nécessiter de compétences avancées en SQL.

Lorsqu’une entreprise connaît une croissance rapide, trouver des solutions de stockage adaptées peut s’avérer chronophage et complexe. Heureusement, les bases de données relationnelles sont conçues pour gérer de grands volumes de données et supporter de nombreux utilisateurs simultanés sans dégradation des performances.

Les bases relationnelles optimisent également la vitesse d’exécution des requêtes, grâce à des mécanismes avancés tels que :

• L’indexation : Accélère la recherche et l’accès aux données.
• La mise en cache : Réduit les temps de latence en stockant temporairement les résultats de requêtes fréquentes.
• L’optimisation des requêtes : Améliore l’efficacité du traitement des données pour réduire les temps de réponse.

Ainsi, ces bases de données garantissent une gestion fluide et efficace des données, même à grande échelle.

Des études récentes ont montré que les coûts liés aux violations de données ont augmenté, passant de 3,86 millions de dollars à 4,24 millions de dollars, une tendance qui ne semble pas ralentir de sitôt. Les systèmes de gestion de bases de données relationnelles offrent un niveau de sécurité supérieur, apportant ainsi tranquillité d'esprit à vos utilisateurs et clients.

Le modèle relationnel propose des systèmes de contrôle d'accès granulaires qui permettent aux administrateurs de définir plus clairement les rôles et les permissions des utilisateurs, en limitant l'accès aux données sensibles.

De plus, des fonctionnalités de chiffrement des données aident à protéger les données, qu'elles soient au repos ou en transit. Que les données soient inactives ou en cours d'interrogation, vous pouvez être assuré qu'elles sont protégées contre tout accès non autorisé.

Enfin, le modèle relationnel offre une indépendance des données, ce qui permet de réduire les erreurs coûteuses. Il existe deux types d’indépendance des données qui profiteront à votre entreprise : l’indépendance des données logiques et l’indépendance des données physiques.

L’indépendance des données logiques garantit que les modifications du schéma logique n’affecteront pas le stockage physique des données. D’autre part, l’indépendance des données physiques assure que les modifications du stockage physique n’affecteront pas le schéma logique. Cette approche offre une plus grande flexibilité lors de la gestion des données et des changements dans la base de données. En cas d'erreur, vous pourrez en limiter les conséquences plus facilement.

Bien que les systèmes de gestion de bases de données relationnelles soient très utiles pour les entreprises traitant de grandes quantités de données, ils ne sont pas exempts d'inconvénients. Les petites entreprises et les start-ups peuvent rencontrer des défis liés à la complexité et à la scalabilité de ces systèmes.

Les bases de données relationnelles possèdent un schéma complexe qui nécessite une planification minutieuse pour fonctionner efficacement.

En comparaison avec une approche plus simple, comme celle d'un data lake (un ensemble de données non structuré), le modèle relationnel peut devenir chronophage et difficile à gérer, notamment pour les petites entreprises.

Assurer l'intégrité des données, éviter les tables normalisées inutiles et garantir la cohérence des données peuvent aussi s'avérer complexes.

Les bases de données relationnelles ne sont pas optimisées pour le stockage et l'interrogation de données non structurées. Par conséquent, elles ne sont pas idéales pour des types de données comme les documents texte, les images ou le contenu multimédia.
Si votre entreprise gère régulièrement de grands volumes de données variées, un data lake ou une base de données vectorielle pourrait être plus adapté à vos besoins.

Bien que les bases de données relationnelles ne soient pas impossibles à scaler, elles ne conviennent pas toujours aux entreprises en forte évolution. Les bases de données relationnelles peuvent se scaler verticalement (en ajoutant des ressources à une machine), mais elles rencontrent des limitations lorsqu'il s'agit de les scaler horizontalement (en répartissant les données sur plusieurs machines).

Il existe de nombreux systèmes de gestion de bases de données relationnelles parmi lesquels vous pouvez choisir, mais certains sont plus adaptés à des modèles d’affaires spécifiques.

• MySQL : Ce RDBMS open-source est populaire pour sa fiabilité, sa performance et sa facilité d'utilisation.
• PostgreSQL : Ce RDBMS open-source est bien connu pour ses fonctionnalités avancées et sa conformité stricte avec les standards SQL.
• InterSystems IRIS : Notre système de gestion de bases de données propose une approche multimodale, idéale pour soutenir les entreprises à grande échelle.

InterSystems IRIS vous offre bien plus que de simples bases de données relationnelles. Notre système de gestion de bases de données multimodal prend en charge divers modèles de données tels que relationnel, document, clé-valeur et graphes.

Cela signifie qu'InterSystems IRIS permet non seulement la création de bases de données relationnelles, mais aussi la gestion de différents types de données, le tout au sein d'une seule plateforme.

Avec un soutien robuste pour SQL et des capacités de requêtes avancées, InterSystems IRIS permet aux entreprises de définir et de gérer efficacement les données relationnelles.

La flexibilité de la gestion des schémas de la plateforme permet des ajustements fluides au fur et à mesure que les besoins de l'entreprise évoluent, garantissant que la structure de la base de données reste alignée avec vos objectifs organisationnels.

Un des principaux avantages d'InterSystems IRIS réside dans son accent sur l'optimisation des performances, en particulier pour les données à grande échelle. Contrairement à des solutions comme PostgreSQL, qui peuvent avoir des difficultés avec des ensembles de données en croissance rapide,

InterSystems IRIS maintient une haute performance, même lors du traitement de téraoctets de données. Grâce à des fonctionnalités telles que le sharding de données intelligent et l'exécution optimisée des requêtes, InterSystems IRIS garantit que les performances de votre base de données s'adaptent linéairement à la croissance des données.

Cet accent sur la performance est complété par de solides fonctionnalités de haute disponibilité, incluant le clustering et la réplication des données. Ces fonctionnalités garantissent un minimum de temps d'indisponibilité et permettent un accès sans interruption aux données importantes.

InterSystems IRIS propose également des mesures de sécurité complètes, avec un contrôle d'accès basé sur les rôles et le chiffrement des données. Ces mesures protègent vos informations sensibles et vous aident à respecter les exigences réglementaires.