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

Les bases de données sont les bêtes de somme silencieuses qui alimentent pratiquement toutes les organisations modernes. Des petites entreprises aux multinationales, les bases de données sont si omniprésentes que nous les tenons souvent pour acquises.

Pourtant, il est essentiel de comprendre le fonctionnement de ces systèmes cruciaux et de comprendre pourquoi ils sont si importants pour tirer parti de tout leur potentiel. Cet article vise à démystifier l'un des types de bases de données les plus courants : la base de données relationnelle. Nous examinerons ses principes de base, ses avantages et les raisons pour lesquelles elle continue d'être un fondement 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 dans des tableaux, structurés par des lignes et des colonnes. Chaque tableau, également appelé relation, représente une personne ou une idée spécifique. Les lignes d'un tableau correspondent à des enregistrements individuels et les colonnes aux détails de ces enregistrements.

Les bases de données relationnelles constituent un moyen structuré et efficace de stocker, d'extraire et de gérer d'importants volumes de données. Ils garantissent l'intégrité et la cohérence des données grâce aux relations entre les tables et à l'utilisation de clés primaires et étrangères. En outre, l'utilisation du langage de requête structuré (SQL) offre de puissantes capacités d'interrogation, ce qui facilite le traitement d'opérations et d'analyses de données complexes. Cela signifie que les entreprises peuvent stocker des données en toute confiance, les récupérer rapidement et prendre des décisions commerciales plus judicieuses.

Si vous perdez du temps et de l'argent à essayer de passer au crible des données sans fin, vous êtes peut-être un candidat idéal pour une base de données relationnelle. Ce guide présente les avantages des bases de données relationnelles et explique comment elles aideront votre entreprise à rester compétitive.

Si vous voulez voir la puissance d'un modèle de données relationnel, ne cherchez pas plus loin que le puissant tableur. Si vous vous sentez à l'aise avec les feuilles de calcul pour trier des lignes de données, vous savez déjà pourquoi les modèles de bases de données relationnelles sont si efficaces.

De la même manière, les bases de données relationnelles fonctionnent en divisant plusieurs formes de données en tables intuitives pour structurer l'information. Ils fournissent une méthode standard de représentation et d'interrogation des données qui peut être utilisée par n'importe quelle application. Le langage de requête structuré (SQL) est le langage le plus utilisé pour les requêtes de base de données.

Dans le modèle de base de données relationnelle, les structures de données (telles que les tables de données, les index et les vues) restent également séparées des structures de stockage physique.

Bien que similaire à une feuille de calcul en termes d'organisation, une base de données relationnelle est beaucoup plus complexe. Ces structures permettent aux entreprises d'obtenir des informations précieuses sur leurs performances et sur les relations entre de grands volumes de données.

Les bases de données relationnelles organisent souvent les données dans une table (parfois appelée "relation"). Chaque table représente une entité spécifique de l'entreprise, comme des clients ou des commandes spécifiques.
Par exemple, une entreprise qui travaille dans le domaine des soins de la peau peut avoir plusieurs tables consacrées à différents clients et à leurs commandes. Ces tableaux peuvent porter sur la quantité de commandes ou de clients achetant un produit spécifique et se composent de lignes et de colonnes (également appelées respectivement enregistrements et attributs). Chaque ligne aura un enregistrement unique, tandis que chaque colonne aura un attribut spécifique.

Pour poursuivre la métaphore ci-dessus, une entreprise de soins de la peau dispose d'une table dédiée à plusieurs clients. Ce tableau pourrait ensuite comporter des colonnes indiquant l'activité d'achat de produits pour l'acné, l'eczéma et la peau sèche. Chaque ligne peut contenir un enregistrement unique, par exemple une demande de remboursement.

L'attrait principal des systèmes de base de données avancés réside dans la facilité avec laquelle il est possible de retrouver des informations en peu de temps. SQL est actuellement 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 de données. Le langage SQL est normalisé par l'ANSI et l'ISO, ce qui garantit la compatibilité entre les différents systèmes de gestion de bases de données relationnelles.

Les données brutes sont incroyablement difficiles à analyser (et prennent beaucoup de temps). Les clés primaires et étrangères fournissent une identification qui garantit que les données ne sont pas mélangées les unes avec les autres. Elles peuvent également réduire la redondance des données (trop de copies des mêmes données).

Une clé primaire est un identifiant unique pour chaque enregistrement d'une table, garantissant que deux lignes ne peuvent pas avoir la même clé primaire-valeur. Elle distingue de manière unique chaque ligne d'une table.

Une clé étrangère est un champ (ou un groupe de champs) d'une table qui identifie une ligne d'une autre table. Cela permet de relier les deux tableaux. Cette relation fait en sorte que la clé primaire de la table référencée reste la même ; la valeur du champ de la clé étrangère doit correspondre à une valeur de la clé primaire de la table référencée.

La transaction est un concept clé des bases de données relationnelles. En termes de base de données, une transaction est une séquence d'une ou plusieurs opérations effectuées en tant qu'unité de travail. Il s'agit d'un ensemble d'instructions qui doivent être suivies simultanément pour que la base de données reste précise et cohérente

.Qu'est-ce qu'une transaction de base de données ?

Imaginez que vous transfériez de l'argent de votre compte d'épargne à votre compte courant. Ce processus se déroule en deux étapes :

1. Déduction de l'argent de votre compte d'épargne
2. Verser ce même montant sur votre compte courant

Dans une base de données relationnelle, ces deux étapes sont exécutées en une seule transaction. Cela permet de s'assurer que les deux étapes se terminent avec succès, ou qu'aucune ne se termine. Vous ne voudriez pas que l'argent quitte votre compte d'épargne sans apparaître sur votre compte courant, ou vice versa !

Pourquoi les transactions sont-elles importantes ?

Les transactions sont cruciales pour maintenir l'intégrité et l'exactitude de vos données. Elles garantissent que votre base de données reste dans un état cohérent, même lorsque plusieurs opérations sont effectuées simultanément ou si un problème survient au cours du processus.

Voici quelques implications clés des transactions dans les bases de données relationnelles :

1. Intégrité des données: les transactions contribuent à maintenir l'exactitude et la cohérence de vos données. Si une partie d'une transaction échoue, l'ensemble de la transaction est annulée, ce qui évite les mises à jour partielles susceptibles d'entraîner des incohérences dans les données.
2. Contrôle de la concomitance: les transactions permettent à plusieurs utilisateurs de travailler simultanément sur les mêmes données sans interférer les uns avec les autres. Ceci est particulièrement important dans les systèmes où de nombreux utilisateurs doivent accéder aux données et les modifier en même temps.
3. Récupération des erreurs: si une défaillance du système survient au milieu d'une transaction, la base de données peut retrouver son état cohérent antérieur. Cela permet d'éviter les pertes de données et de garantir la fiabilité de votre base de données.
4. Simplification des opérations complexes: les transactions permettent de regrouper plusieurs opérations, ce qui simplifie les processus complexes et garantit qu'ils sont exécutés correctement en tant qu'unité.

En utilisant des transactions, les bases de données relationnelles offrent un moyen robuste et fiable de gérer vos données, garantissant qu'elles restent exactes et cohérentes, même dans des environnements complexes et très fréquentés.

Alors qu'une base de données relationnelle stocke les informations dans des tableaux, des colonnes et des lignes, une base de données non relationnelle (parfois appelée base de données NoSQL) est moins structurée. Toutefois, cela ne signifie pas nécessairement qu'il s'agit d'une moins bonne (ou d'une meilleure) option pour votre entreprise.

Commençons par le haut. Les bases de données relationnelles sont fortement structurées et présentent un degré élevé d'intégrité des données. Ces bases de données permettent de s'assurer que les données ne sont pas dupliquées, perdues ou mal utilisées. Ils offrent aux entreprises un niveau de sécurité élevé et des temps de réponse très rapides. Les bases de données relationnelles utilisent également un schéma fixe. Pour toute application nécessitant un volume important de requêtes ou de transactions complexes, elles sont les mieux adaptées.

Une base de données non relationnelle peut également fournir une grande quantité de données, mais avec moins d'organisation. Cette approche leur permet de rester flexibles et évolutifs pour les entreprises dont la croissance est trop rapide pour être limitée. Les bases de données non relationnelles stockent les données dans différents formats, tels que les paires clé-valeur, les documents, les magasins à colonnes multiples ou les graphiques, en fonction du type spécifique de base de données NoSQL.

Cette flexibilité leur permet de traiter efficacement les données non structurées ou semi-structurées. Contrairement aux bases de données relationnelles, les bases de données NoSQL peuvent facilement évoluer horizontalement, en ajoutant des serveurs supplémentaires pour gérer les charges croissantes, ce qui les rend idéales pour les applications de données à grande échelle. Ils vous permettent également de concevoir votre modèle de données de manière à ce qu'il évolue au fur et à mesure que vous le modifiez. Ceci est particulièrement utile en cas de développement rapide et d'évolution des besoins en matière de données.

Une base de données non relationnelle convient mieux aux entreprises qui traitent de gros volumes de différents types de données, comme les plateformes de médias sociaux, les sites de commerce électronique ou les systèmes de gestion de contenu.

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

Le schéma dynamique et l'évolutivité horizontale permettent à l'entreprise de traiter efficacement un volume élevé de lectures et d'écritures, de prendre en charge un large éventail de formats de données et de s'adapter rapidement à l'évolution des besoins de l'entreprise sans temps d'arrêt ou de restructuration importants.

Une base de données relationnelle ressemble beaucoup à un modèle vectoriel puisqu'il s'agit dans les deux cas de trouver des relations entre de grands volumes de données. Ce qui les différencie, c'est principalement la façon dont elles organisent les points de données ainsi que le type de données.

Les bases de données vectorielles fonctionnent avec des données structurées et non structurées (mais généralement non structurées). Grâce à l'intégration de vecteurs, n'importe quel utilisateur peut retrouver rapidement des données. Plus précisément, ils sont capables de trouver des liens pertinents entre les points de données.

Alors qu'un modèle de base de données relationnelle utilise toujours une structure de type tableur, les bases de données vectorielles transforment les données en représentations numériques. Par conséquent, les bases de données vectorielles sont également utiles pour la formation des programmes d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique. Ces points de données permettent de créer des outils numériques plus subtils dans leur compréhension du comportement humain.

Les bases de données sont des outils polyvalents qui peuvent être utilisés de nombreuses façons pour résoudre différents problèmes de gestion des données. La compréhension de ces modèles d'application peut vous aider à mieux exploiter les bases de données pour vos besoins spécifiques. Voici quelques modèles courants :

1. Systèmes transactionnels (OLTP) : les systèmes de traitement des transactions en ligne (OLTP) sont conçus pour gérer des applications orientées vers les transactions. Ils sont généralement utilisés dans les opérations quotidiennes où le traitement rapide d'un grand nombre de petites transactions est crucial. Les systèmes bancaires, les plateformes de commerce électronique et les systèmes de réservation en sont des exemples.
2. Systèmes analytiques (OLAP) : Les systèmes de traitement analytique en ligne (OLAP) sont optimisés pour les requêtes complexes et l'analyse des données. Ils sont souvent utilisés dans les applications de veille stratégique pour analyser de grands volumes de données historiques afin d'en tirer des enseignements et des tendances. Les entrepôts de données entrent généralement dans cette catégorie.
3. Systèmes de gestion de contenu : les bases de données sont essentielles aux systèmes de gestion de contenu (SGC), car elles permettent de stocker les articles, les fichiers multimédias, les données des utilisateurs et les métadonnées. Ce modèle est courant dans les plateformes de publication, les wikis et les systèmes de gestion de documents.
4. Moteurs de recherche : Bien qu'ils ne soient pas toujours des bases de données relationnelles traditionnelles, les systèmes de base de données spécialisés alimentent les moteurs de recherche. Ils sont conçus pour traiter d'importants volumes de données et fournir des résultats de recherche rapides et pertinents.
5. Systèmes de mise en cache : certaines bases de données sont utilisées comme des caches à grande vitesse pour stocker les données fréquemment consultées. Ce modèle améliore les performances de l'application en réduisant la charge sur les magasins de données primaires.
6. Données de séries temporelles : les bases de données optimisées pour les données de séries temporelles sont utilisées dans des applications qui traitent de grands volumes d'informations horodatées, telles que les capteurs IoT, les systèmes de négociation financière et les outils de surveillance.
7. Bases de données graphiques : ces bases de données spécialisées sont utilisées pour stocker et interroger des données interconnectées. Ils sont particulièrement utiles pour les réseaux sociaux, les moteurs de recommandation et les systèmes de détection des fraudes.

Comprendre ces modèles peut vous aider à choisir la bonne solution de base de données pour vos besoins spécifiques. De nombreux systèmes modernes de gestion de bases de données, comme InterSystems IRIS, sont conçus pour prendre en charge plusieurs modèles, ce qui permet une gestion souple et efficace des données dans divers cas d'utilisation.

Les bases de données relationnelles constituent un atout incroyable pour les entreprises en raison de l'efficacité avec laquelle elles stockent et organisent les données. Les entreprises peuvent mieux connaître leurs clients, ce qui leur permet de prendre des décisions plus avisées. Voici quelques-uns des avantages dont vous bénéficierez en utilisant un système de gestion de base de données relationnelle.

Les bases de données relationnelles sont utiles pour s'assurer que les données sont toujours exactes et cohérentes dans l'ensemble de la base de données. Lorsqu'une seule donnée perdue peut avoir des répercussions sur l'ensemble de l'entreprise, ces bases de données permettent d'économiser du temps et de l'argent. Cette intégrité des données reste constante grâce à des contraintes et des règles.

Elle présente également ce que l'on appelle une "intégrité référentielle". Ce terme fait référence à la manière dont la base de données maintient des relations logiques entre chaque table. Les clés étrangères peuvent référencer correctement les clés primaires, ce qui aide les utilisateurs à tirer des conclusions précises entre les ensembles de données.

Un autre avantage d'un système de base de données relationnel est la complexité et la souplesse des requêtes. Grâce à SQL, vous serez en mesure d'exécuter des requêtes complexes permettant de joindre plusieurs tables, d'agréger des données et de filtrer les résultats. De même, les utilisateurs peuvent créer des requêtes à la volée. Ils peuvent extraire des données spécifiques en cas de besoin, ce qui leur permet de gagner du temps qu'ils peuvent consacrer à d'autres opérations commerciales.

Il existe de nombreux outils pour vous aider à accéder aux bases de données et à analyser les données. Il s'agit notamment de plateformes de veille stratégique à code source ouvert, d'outils de visualisation des données et de solutions d'extraction, de transformation et de chargement (ETL) qui permettent de manipuler les données de diverses manières. Parmi les options open-source les plus populaires, citons Apache Superset pour la business intelligence, Grafana pour la visualisation des données et Apache NiFi pour les processus ETL. Ces outils permettent aux utilisateurs d'interagir plus facilement avec les bases de données, en transformant les données brutes en informations exploitables et en rapports visuellement attrayants, sans nécessiter de connaissances avancées en SQL.

Lorsqu'une entreprise se développe rapidement, il est long et fastidieux de trouver de nouvelles solutions de stockage de données. Les bases de données relationnelles sont capables de gérer de très grands volumes de données ainsi que de nombreux utilisateurs simultanés.

Ses performances rapides rendent également les tâches complexes telles que l'indexation, la mise en cache et l'optimisation des requêtes beaucoup plus efficaces. La récupération des données n'est pas seulement plus précise, elle prend moins de temps.

Des études récentes ont montré que les coûts liés aux violations de données sont passés de 3,86 millions de dollars à 4,24 millions de dollars, un chiffre qui n'est pas près de diminuer. Les systèmes de bases de données relationnelles offrent un niveau de sécurité plus élevé qui peut rassurer vos utilisateurs et vos clients.

Le modèle relationnel offre des systèmes de contrôle d'accès granulaires. Ces fonctions permettent aux administrateurs de définir plus clairement les rôles et les autorisations des utilisateurs, limitant ainsi l'accès aux données sensibles.

De même, les fonctions de cryptage des données permettent de protéger les données au repos et en transit. Que les données soient inutilisées ou qu'elles fassent l'objet d'une requête, vous pouvez être tranquille en sachant qu'elles ne risquent pas de tomber entre de mauvaises mains.

Enfin, le modèle relationnel assure l'indépendance des données, ce qui réduit le risque d'erreurs coûteuses. Votre entreprise bénéficiera de deux types d'indépendance : l'indépendance logique des données et l'indépendance physique des données.

L'indépendance logique des données garantit que les modifications apportées au schéma logique n'affecteront pas le stockage des données physiques. D'autre part, l'indépendance des données physiques garantit que les modifications apportées au stockage physique n'affecteront pas le schéma logique. Cette approche vous offre une plus grande flexibilité pour le stockage des données, la gestion de votre base de données et les modifications à y apporter. En cas d'erreur, il est plus facile de limiter les dégâts.

Si les systèmes de gestion de bases de données relationnelles sont très utiles pour les entreprises disposant de grandes quantités de données, ils ne sont pas parfaits. Les petites entreprises et les start-ups peuvent trouver que la complexité et le manque d'évolutivité constituent un défi.

Les bases de données relationnelles ont un schéma complexe qui nécessite une planification minutieuse pour fonctionner efficacement. Comparez cette approche à celle d'un lac de données, par exemple - une collection simple et non structurée de données brutes.

La nature pratique et chronophage d'une base de données relationnelle peut s'avérer trop importante pour les modèles d'entreprise de petite taille. S'assurer que les tables normalisées ne sont pas inutiles et qu'elles conservent leur intégrité peut également constituer un défi.

Les bases de données relationnelles ne sont pas optimisées pour le stockage et l'interrogation de données non structurées. Vous ne pourrez donc pas stocker de documents textuels, d'images ou de supports multimédias.

Si votre entreprise traite régulièrement de gros volumes de données de nature différente, un lac de données ou une base de données vectorielle peut s'avérer plus intéressant.

S'il n'est pas impossible de faire évoluer les bases de données relationnelles, elles peuvent ne pas convenir à une entreprise qui évolue rapidement. Les bases de données relationnelles peuvent évoluer verticalement (par exemple en ajoutant des ressources supplémentaires à une seule machine). Cependant, ils sont limités lorsqu'il s'agit de s'étendre horizontalement (par exemple en distribuant les données sur plusieurs machines).

Vous avez le choix entre de nombreux systèmes de gestion de bases de données relationnelles, mais certains sont mieux adaptés à certains modèles d'entreprise.

Une très grande entreprise peut préférer un système pour son approche multimodale, tandis qu'une entreprise plus petite peut avoir besoin de flexibilité.

• MySQL: ce SGBDR open-source est apprécié pour sa fiabilité, ses performances et sa facilité d'utilisation.
• PostgreSQL: ce SGBDR avancé à code source ouvert est réputé pour ses fonctionnalités robustes et son respect des normes SQL.
• InterSystems IRIS: notre système de gestion de base de données offre une approche multimodale pour soutenir les entreprises à grande échelle.

InterSystems IRIS vous offre bien plus que des bases de données relationnelles. Notre système de gestion de base de données multimodèle supporte différents modèles de données tels que le modèle relationnel, le modèle documentaire, le modèle clé-valeur et le modèle graphique.

Cela signifie qu'il ne supporte pas seulement la création de bases de données relationnelles, mais qu'il fournit également des capacités pour gérer différents types de données au sein d'une seule et même plateforme.

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

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

L'un des principaux avantages d'InterSystems IRIS est l'accent mis sur l'optimisation des performances, en particulier pour les données à grande échelle. Contrairement à des solutions comme PostgreSQL qui ont du mal à gérer des ensembles de données de plus en plus volumineux, InterSystems IRIS maintient des performances élevées même lors du traitement de téraoctets de données. Grâce à des fonctionnalités telles que le partage intelligent des données et l'exécution optimisée des requêtes, InterSystems IRIS garantit que la performance de votre base de données évolue de manière linéaire avec la croissance des données.

L'accent mis sur les performances est complété par de solides fonctions de haute disponibilité, notamment la mise en grappe et la réplication des données. Ces caractéristiques garantissent que les temps d'arrêt sont limités et que les données importantes peuvent être consultées sans interruption.

InterSystems IRIS offre également des mesures de sécurité complètes, avec un contrôle d'accès basé sur les rôles et un cryptage des données. Ces mesures protègent vos informations importantes et vous aident à respecter les règles.