Les bases de données relationnelles et non relationnelles : deux approches distinctes du stockage et de la gestion des données.

Les bases de données relationnelles les données sous forme de tables avec des lignes et des colonnes fixes, en utilisant SQL pour établir des relations entre plusieurs tables. Elles sont particulièrement adaptées aux données structurées, comme les registres financiers et les systèmes de gestion des stocks.

Les bases de données non relationnelles adoptent une approche différente. Elles offrent des formats de données flexibles permettant de gérer divers types d’informations, allant des documents et paires clé-valeur aux bases orientées graphes et colonnes. Cette flexibilité les rend plus adaptées aux données non structurées, telles que les contenus des réseaux sociaux, les fichiers multimédias ou encore les flux XML et JSON.

Les principales différences entre ces deux approches concernent :

• La structure: Les bases relationnelles utilisent des tables fixes, tandis que les bases non relationnelles reposent sur d’autres structures et formats flexibles
• Les types de données: Les bases relationnelles sont optimisées pour les données structurées, alors que les bases non relationnelles prennent en charge une grande diversité de formats
• La cohérence: Les bases relationnelles garantissent une cohérence immédiate, tandis que les bases non relationnelles privilégient souvent la rapidité et la flexibilité, parfois au détriment de la cohérence.

Dans cet article, nous analyserons en détail les forces, les faiblesses et les cas d’usage de chaque type de base de données.

Les entreprises d’aujourd’hui manipulent trois principaux types de données, chacun nécessitant des approches spécifiques de stockage et de gestion :

1. Données structurées : Il s’agit de la forme traditionnelle des informations d’entreprise, stockées dans des tables organisées avec des lignes et des colonnes définies (bases de données relationnelles). Exemples : enregistrements de ventes, bases de données clients et données financières. Ces données sont idéales pour les opérations métier essentielles et les rapports.
2. Données semi-structurées : Ces données comportent des éléments organisationnels mais ne s’intègrent pas parfaitement dans des tables rigides (mieux gérées par un modèle relationnel). Exemples : emails, fichiers XML et données de capteurs IoT. Elles combinent des éléments organisés et libres tout en conservant une structure suffisante pour une analyse efficace.
3. Données non structurées : Ce type de données, en forte croissance, comprend des informations sans organisation pré-définie, comme les publications sur les réseaux sociaux, les images, les vidéos et les avis clients. Leur gestion nécessite des solutions de stockage spécialisées et un modèle de données flexible (généralement non relationnel) pour en extraire des insights pertinents.

Un système de gestion de base de données (SGBD) est un logiciel permettant de contrôler une base de données en gérant le stockage, l'accès et la sécurité des données.

Une base de données en elle-même n’est qu’un ensemble organisé de données stockées sur un disque – elle n’est pas directement exploitable. Imaginez un classeur enfermé dans une pièce verrouillée : sans moyen d’y accéder, son contenu reste inutilisable. C’est là qu’intervient le SGBD.

Le SGBD vous permet de :

• Visualiser les données (comme ouvrir un classeur)
• Manipuler 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 SGBD se déclinent en deux grandes catégories :

• Les SGBD relationnels, qui utilisent SQL (Structured Query Language) pour gérer des données structurées sous forme de tables.
• Les SGBD non relationnels (NoSQL), qui adoptent des méthodes de requêtage adaptées à leur modèle de données, allant des requêtes documentaires aux parcours de graphes.

InterSystems IRIS, par exemple, prend en charge plusieurs approches et offre :

• Des requêtes SQL pour les opérations classiques sur les données relationnelles
• Des requêtes documentaires pour les données au format document
• Des requêtes orientées objet pour les modèles basés sur la programmation objet
• Des requêtes vectorielles et en colonnes adaptées aux types de données spécifiques
• Un traitement analytique haute performance
• Un support natif multi-modèle

Le choix du bon SGBD dépend du type de données, des besoins en évolutivité et des exigences de performance. Certains systèmes, comme InterSystems IRIS, offrent une flexibilité optimale en prenant en charge à la fois les modèles relationnels et non relationnels.

Comme nous l’avons vu, les bases de données relationnelles stockent les données sous forme de tables et gèrent les relations entre elles. Elles s’appuient sur une structure rigoureuse qui permet d’organiser et de récupérer efficacement les informations.

Le modèle relationnel constitue le socle des bases de données relationnelles. Il organise les données sous forme de tables composées de lignes et de colonnes, à l’image d’un tableau Excel.

• Chaque ligne représente un enregistrement.
• Chaque colonne définit un attribut spécifique de cet enregistrement.
• Les tables sont liées par des clés :
  
  • La clé primaire identifie de manière unique chaque ligne d’une table.
  • La clé étrangère établit des relations entre différentes tables.

Ce modèle permet d’organiser des données complexes et d’exécuter des requêtes efficaces. Il favorise également la normalisation des données, un processus qui réduit la redondance et améliore l' intégrité en divisant les grandes tables en plus petites unités logiques.

Le SQL (Structured Query Language) est le langage standard permettant d’interagir avec une base de données relationnelle. Il offre des commandes essentielles comme :

• SELECT : récupérer des données d’une ou plusieurs tables
• INSERT : ajouter de nouveaux enregistrements
• UPDATE : modifier des données existantes
• DELETE : supprimer des enregistrements

SQL prend également en charge des opérations avancées :

• Jointures entre plusieurs tables
• Filtrage des données avec des clauses WHERE
• Tri des résultats avec ORDER BY
• Regroupement des données avec GROUP BY

Les bases de données relationnelles garantissent la fiabilité des transactions grâce aux propriétés ACID :

• Atomicité : Une transaction est traitée en entier ou pas du tout. En cas d’échec, toutes les modifications sont annulées.
• Cohérence : Les règles et contraintes définies sont respectées pour garantir la validité des données.
• Isolation : Les transactions concurrentes s’exécutent indépendamment, évitant les conflits.
• Durabilité : Une transaction validée est sauvegardée définitivement, même en cas de panne système.

Ces garanties assurent l’intégrité des données et préviennent la corruption dans des environnements multi-utilisateurs.

Les organisations peuvent choisir entre des solutions open-source et des plateformes d’entreprise :
SGBD relationnels open-source :

• PostgreSQL : connu pour ses fonctionnalités avancées et sa fiabilité.
• MySQL : très utilisé dans le développement web.

Bien que ces solutions répondent aux besoins de base, les entreprises modernes recherchent des plateformes plus complètes.
InterSystems IRIS : au-delà des bases relationnelles
InterSystems IRIS dépasse les capacités traditionnelles des SGBD relationnels en intégrant :

• Une prise en charge multi-modèle (relationnel et non relationnel).
• Des capacités transanalytiques combinant OLTP (transactions) et OLAP (analytique).
• Un moteur d’analyse haute performance intégré.
• Une gestion avancée des données de santé.
• Une évolutivité adaptée aux environnements d’entreprise.
• Une plateforme de développement unifiée.
• Des fonctionnalités natives d’interopérabilité.

Alors que les bases relationnelles classiques nécessitent souvent plusieurs outils complémentaires, InterSystems IRIS offre une solution complète permettant de gérer à la fois le stockage, l’analyse et l’interconnexion des données au sein d’un environnement unique et fiable.

Les bases de données non relationnelles offrent des solutions de stockage de données flexibles, différentes des modèles traditionnels basés sur des tables. Elles permettent de gérer divers types de données et s’adaptent bien aux ensembles de données volumineux.

Les bases de données non relationnelles, également appelées bases NoSQL, stockent les données dans des formats autres que des tables. Elles sont particulièrement adaptées aux données non structurées, comme les e-mails, les vidéos et les images.

Contrairement aux bases relationnelles, les bases NoSQL ne nécessitent pas de schéma fixe. Cela signifie que chaque enregistrement peut contenir des champs différents sans qu’il soit nécessaire de modifier l’ensemble de la base de données, un peu comme si vous pouviez ajouter une colonne à une seule ligne d’un fichier Excel sans impacter les autres lignes.

Ces bases de données sont idéales pour la gestion du Big Data et des sites web à fort trafic, où elles permettent de traiter rapidement et efficacement de grands volumes d’informations.

Il existe plusieurs types de bases de données non relationnelles:

Stockage clé-valeur
Les bases de données clé-valeur sont les plus simples des bases non relationnelles. Elles fonctionnent comme un dictionnaire, où chaque clé unique est associée à une valeur spécifique.

Elles sont idéales pour les recherches rapides et sont souvent utilisées pour gérer des sessions utilisateur, stocker des préférences ou mettre en cache des données.

Bases de données documentaires
Les bases documentaires stockent les données sous forme de documents de type JSON ou BSON. Contrairement aux structures de tables rigides, chaque document peut contenir des champs et des informations imbriquées qui varient d’un enregistrement à l’autre.

Elles sont particulièrement adaptées aux systèmes de gestion de contenu, aux profils utilisateur et aux catalogues de produits, où la structure des données peut être différente selon les entrées.

Bases de données orientées graphe
Les bases de données graphiques sont conçues pour gérer des informations fortement connectées à l’aide de nœuds et de relations. Elles sont particulièrement utiles pour les réseaux sociaux, les moteurs de recommandation et les systèmes de gestion de liens complexes, où la compréhension des connexions entre les données est essentielle.

Les bases de données non relationnelles suivent souvent le modèle BASE, qui repose sur trois principes :

• Basically Available (disponibilité maximale) : La base de données continue de fonctionner même si certaines parties du système tombent en panne, en privilégiant la disponibilité sur la cohérence immédiate.
• Soft State (état flexible) : Les valeurs stockées peuvent changer au fil du temps, même sans nouvelle entrée, car les mises à jour ne sont pas instantanées sur l’ensemble du système.
• Eventually Consistent (cohérence éventuelle) : Bien que les données puissent être temporairement incohérentes entre différentes parties de la base, elles finissent par se synchroniser après un certain délai.

Ce modèle diffère du modèle ACID utilisé dans les bases relationnelles. Alors qu’ACID garantit une cohérence stricte, le modèle BASE privilégie la disponibilité et la tolérance aux pannes dans les systèmes distribués.

Le modèle BASE convient aux applications pouvant tolérer un léger décalage dans la synchronisation des données, comme les réseaux sociaux ou les moteurs de recherche. En revanche, il est moins adapté aux systèmes nécessitant une cohérence stricte en temps réel, comme les transactions bancaires.

L'un des plus grands défis de la gestion des données en entreprise est de garantir précision et rapidité à mesure que le volume de données augmente. Les systèmes de bases de données doivent être capables de gérer efficacement la croissance des données et l'augmentation du nombre d’utilisateurs. Différentes stratégies d’optimisation et d’extension peuvent influencer les performances du système.

• Scalabilité verticale : Ajouter de la puissance à un serveur unique, comme améliorer un ordinateur en lui ajoutant un processeur plus rapide et plus de mémoire. Cette méthode permet une croissance rapide, mais atteint rapidement des limites physiques et devient coûteuse, un peu comme essayer de rendre un seul ordinateur infiniment puissant.
• Scalabilité horizontale : Répartir les données sur plusieurs serveurs, chacun gérant une partie de la charge. Au lieu d’un serveur ultra-performant, plusieurs machines standard travaillent ensemble. Cette approche offre un potentiel de croissance quasi illimité, car il est possible d’ajouter des serveurs au fur et à mesure des besoins. Elle est particulièrement adaptée aux systèmes gérant de grands volumes de données ou un grand nombre d’utilisateurs simultanés.

Les bases de données non relationnelles sont particulièrement adaptées à la scalabilité horizontale, car elles sacrifient souvent la cohérence transactionnelle stricte pour privilégier les performances et la disponibilité.

Les bases relationnelles peuvent également gérer un stockage distribué grâce à des techniques comme le sharding (répartition des données entre plusieurs serveurs). Cependant, cette approche est plus complexe à mettre en œuvre et à gérer.

InterSystems IRIS propose non seulement le sharding, mais aussi d’autres méthodes comme le mirroring (synchrone et asynchrone) et une technologie unique permettant de synchroniser les caches distribués, appelée Enterprise Cache Protocol (ECP).

La capacité à évoluer horizontalement est de plus en plus essentielle à mesure que les applications grandissent, notamment pour les cas d’usage impliquant le Big Data ou des applications à fort trafic, où la charge doit être répartie sur plusieurs machines.

L' intégrité des données est essentielle pour garantir la fiabilité des informations stockées dans les bases de données.
Dans les bases relationnelles, des contraintes permettent d’appliquer des règles et d’assurer l’exactitude des données, notamment :

• Contraintes de clé primaire : garantissent un identifiant unique pour chaque enregistrement.
• Contraintes de vérification (Check Constraints) : valident les données avant leur insertion.
• Contraintes Not Null : imposent la présence d’une valeur dans certains champs.

Les bases de données non relationnelles gèrent l’exactitude des données autrement. Elles reposent souvent sur des vérifications au niveau de l’application, plutôt que sur des contraintes intégrées à la base de données.
Certaines bases NoSQL offrent toutefois des opérations atomiques qui garantissent la cohérence des données lors des mises à jour, évitant ainsi des modifications partielles ou incomplètes.

L’intégrité référentielle est une caractéristique clé des bases relationnelles, permettant de maintenir la cohérence entre plusieurs tables grâce aux clés étrangères. Cela garantit que :

• Les relations entre les tables restent cohérentes.
• Les enregistrements orphelins sont évités.
• Les mises à jour et suppressions sont correctement propagées dans les tables associées.

Les bases de données non relationnelles n’appliquent généralement pas l’intégrité référentielle au niveau de la base de données. À la place, elles peuvent utiliser :

• Une gestion au niveau de l’application pour assurer la cohérence des relations.
• Des structures de données dénormalisées afin de réduire le besoin de relations complexes.

Cette approche offre plus de flexibilité, mais nécessite une gestion rigoureuse pour 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, allant des plateformes de commerce électronique aux systèmes d'analytique 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 l'inventaire, tandis que les bases de données non relationnelles gèrent les catalogues de produits et les données de comportement des utilisateurs.
Les applications de Big Data privilégient souvent les bases de données non relationnelles. Ces bases peuvent traiter rapidement d'énormes volumes de données non structurées. Elles sont utilisées pour :

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

Les outils de Business Intelligence 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 la génération de rapports et de tableaux de bord.

Pour l'analytique en temps réel, les bases de données non relationnelles sont souvent préférées. Elles peuvent ingérer et traiter des flux de données rapidement, ce qui est utile pour :

• Systèmes de surveillance
• Données des appareils IoT
• Analyse des sentiments sur les réseaux sociaux

Certaines entreprises utilisent une combinaison des deux. Elles peuvent stocker les 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 complexes de données 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 plateforme unifiée.
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