Qu'est-ce que le NoSQL ?

Une définition du NoSQL

Le terme « NoSQL » désigne les différents types de bases de données non relationnelles. Ces bases de données stockent les données dans un format différent. Toutefois, les bases de données NoSQL peuvent être interrogées à l'aide d'API en langage idiomatique, de langages déclaratifs et de langages de requête par exemple, ce qui explique pourquoi elles sont également considérées comme des bases de données « pas seulement SQL ».

À quoi sert une base de données NoSQL ?

Les bases de données NoSQL sont largement utilisées dans les applications Web et le big data en temps réel, car elles présentent le principal avantage de proposer une évolutivité élevée et une haute disponibilité.

Les bases de données NoSQL sont généralement préférées par les développeurs, car elles se prêtent naturellement à un paradigme de développement agile en s'adaptant rapidement à l'évolution des exigences. Les bases de données NoSQL permettent de stocker les données de manière plus intuitive et plus facile à comprendre, ou plus proche de la façon dont elles sont utilisées par les applications, avec moins de transformations requises lors du stockage ou de l'extraction à l'aide d'API de type NoSQL. De plus, les bases de données NoSQL peuvent tirer pleinement parti du cloud pour éviter tout temps d'inactivité.

Quelle est la différence entre le SQL et le NoSQL ?

Les bases de données SQL sont relationnelles, tandis que les bases de données NoSQL ne le sont pas. Le système de gestion de bases de données relationnelle (SGBDR) est la base du langage SQL (Structured Query Language), qui permet aux utilisateurs d'accéder à des données dans des tables hautement structurées et de les manipuler. Il s'agit d'un modèle fondamental pour les systèmes de base de données tels que MS SQL Server, IBM DB2, Oracle et MySQL. Toutefois, avec les bases de données NoSQL, la syntaxe d'accès aux données peut être différente d'une base de données à l'autre.

Quelle est la différence entre les bases de données relationnelles et les bases de données NoSQL ?

Pour comprendre les bases de données NoSQL, il est important de connaître la différence entre le SGBDR et les types de bases de données non relationnelles.

Les données d'un SGBDR sont stockées dans des objets de base de données appelés tables. Une table est un ensemble d'entrées de données associées, qui se compose de colonnes et de lignes. Ces bases de données nécessitent de définir le schéma à l'avance, c'est-à-dire que toutes les colonnes et leurs types de données associés doivent être connus au préalable afin que les applications puissent écrire des données dans la base. Elles stockent également des informations qui relient plusieurs tables par le biais de clés, créant ainsi une relation entre plusieurs tables. Dans le cas le plus simple, une clé est utilisée pour extraire une ligne spécifique afin de pouvoir l'examiner ou la modifier.

Au contraire, dans les bases de données NoSQL, les données peuvent être stockées sans définir le schéma à l'avance, ce qui signifie que vous avez la possibilité d'avancer rapidement, en définissant le modèle de données au fur et à mesure. Cette approche peut être adapté à des besoins de votre entreprise, qu'il s'agisse de traiter un répertoire de données de graphes, orientées colonne, orientées document ou clé-valeur.

Jusqu'à récemment, les bases de données relationnelles étaient les modèles les plus utilisés. Elles sont encore particulièrement omniprésentes dans de nombreuses entreprises. Toutefois, la diversité, la rapidité et le volume des données accessible aujourd'hui nécessitent parfois une base de données très différente pour compléter la base de données relationnelle. Cette évolution a déclenché l'adoption dans certains domaines des bases de données NoSQL, également appelés « bases de données non relationnelles ». En raison de leur capacité à évoluer horizontalement et rapidement, les bases de données non relationnelles peuvent gérer un trafic élevé, ce qui les rend également très adaptables.

Quand choisir une base de données NoSQL ?

Alors que les entreprises et les organisations ont besoin d'innover rapidement, il est essentiel pour elles de pouvoir rester agiles et continuer à travailler à n'importe quelle échelle. Les bases de données NoSQL proposent des schémas flexibles et prennent également en charge une variété de modèles de données idéaux pour créer des applications qui nécessitent de grands volumes de données et des temps de latence ou de réponse faibles (par exemple, des jeux en ligne et des applications Web d'e-commerce).

Quand ne pas choisir une base de données NoSQL ?

Les bases de données NoSQL reposent généralement sur des données non normalisées, prenant en charge les types d'application qui utilisent moins de tables (ou de conteneurs) et dont les relations de données ne sont pas modélisées à l'aide de références, mais plutôt en tant qu'enregistrements (ou documents). De nombreuses applications métier back-office classiques de la finance, de la comptabilité et de la planification des ressources d'entreprise reposent sur des données hautement normalisées pour prévenir les anomalies de données et les doublons de données. Il s'agit généralement des types d'application qui ne conviennent pas bien à une base de données NoSQL.

La complexité des requêtes est également un facteur à prendre en compte pour les bases de données NoSQL. Elles se révèlent très efficaces pour les requêtes portant sur une seule table. Toutefois, quand les requêtes se complexifient, les bases de données relationnelles constituent un meilleur choix. Les bases de données NoSQL n'offrent généralement pas de jointures complexes, de sous-requêtes et d'imbrication de requêtes dans une clause WHERE.

Cependant, il n'est parfois pas nécessaire de choisir entre les bases de données relationnelles et non relationnelles. De nombreuses entreprises ont opté pour des bases de données qui proposent un modèle convergé dans lequel elles peuvent combiner des modèles de données relationnels et non relationnels. Cette approche hybride offre une plus grande flexibilité dans la gestion de différents types de données, tout en assurant la cohérence en lecture et en écriture sans dégrader les performances.

Qu'est-ce que les bases de données NoSQL offrent de plus que les autres ?

L'un des principaux facteurs de différenciation entre les bases de données NoSQL et d'autres types de base de données est que les bases de données NoSQL utilisent généralement un stockage non structuré. Développées au cours des vingt dernières années, les bases de données NoSQL ont été conçues pour des requêtes rapides et simples, des données volumineuses et des modifications fréquentes des applications. En outre, ces bases de données simplifient également le travail des développeurs.

Un autre facteur de différenciation important est que les bases de données NoSQL s'appuient sur un processus appelé « sharding » pour évoluer horizontalement, ce qui signifie qu'un plus grand nombre de machines peuvent être ajoutées pour gérer les données sur plusieurs serveurs. La mise à l'échelle verticale proposée par d'autres bases de données SQL nécessite l'ajout de puissance et de mémoire à la machine existante, ce qui peut ne pas être durable car de plus en plus de stockage est nécessaire.

La nature horizontale du redimensionnement avec les bases de données NoSQL signifie qu'elles peuvent gérer des quantités extrêmement importantes de données, même en cas d'augmentation de leur volume, de manière plus efficace. Il peut être utile de penser à la mise à l'échelle verticale comme l'ajout d'un nouvel étage à votre maison, alors que la mise à l'échelle horizontale est comme la construction d'une autre maison juste à côté de la première.

Les avantages d'une base de données NoSQL

La rapidité et l'ampleur sans précédent de l'interaction numérique et de la consommation de données constatées au cours des vingt dernières années ont nécessité aux entreprises d'adopter une approche plus moderne et fluide du stockage et de la consommation des données. Alors que les utilisateurs du monde entier exigent un flux ininterrompu de contenus et de fonctions, il n'est pas étonnant que les bases de données aient dû s'adapter rapidement. Dans cette optique, voici quelques-unes des principales raisons pour lesquelles les développeurs choisissent des bases de données NoSQL/non relationnelles :

• Flexibilité

  Avec les bases de données SQL, les données sont stockées dans une structure bien plus rigide et prédéfinie. Toutefois, dans les bases de données NoSQL, les données peuvent être stockées de façon plus libre sans ces schémas rigides. Cette conception permet d'innover et de développer rapidement des applications. Les développeurs peuvent se concentrer sur la création de systèmes pour mieux servir leurs clients sans se soucier des schémas. Les bases de données NoSQL peuvent facilement gérer tous les format de données, tels que des données structurées, semi-structurées et non structurées, dans un seul et même répertoire.

• Évolutivité

  Au lieu d'évoluer en ajoutant d'autres serveurs, les bases de données NoSQL peuvent évoluer en utilisant du matériel de base. Il est donc possible de prendre en charge une augmentation du trafic afin de répondre à la demande sans aucun temps d'arrêt. En évoluant, les bases de données NoSQL peuvent devenir plus volumineuses et plus puissantes, c'est pourquoi elles sont devenues l'option privilégiée pour l'évolution des ensembles de données.

• De hautes performances

  L'architecture évolutive d'une base de données NoSQL peut être particulièrement utile lorsque le volume de données ou le trafic augmente. Comme le montre le graphique ci-dessous, cette architecture garantit des temps de réponse rapides et prévisibles en quelques millisecondes. Les bases de données NoSQL peuvent également ingérer des données et les livrer rapidement et de manière fiable, c'est pourquoi les bases de données NoSQL sont utilisées dans des applications qui collectent des téraoctets de données chaque jour, tout en nécessitant une expérience utilisateur hautement interactive. Dans le graphique ci-dessous, nous affichons un taux entrant de 300 lectures par seconde (ligne bleue) avec une latence du 95e percentile dans la plage des 3 à 4 ms et un taux entrant de 150 écritures par seconde (ligne verte) pour une latence du 95e percentile dans la plage des 4 à 5 ms.
  
  
  

• Disponibilité

  Les bases de données NoSQL répliquent automatiquement les données sur plusieurs serveurs, data centers ou ressources cloud. Dès lors, la latence pour les utilisateurs est réduite, quelle que soit leur localisation. Cette fonctionnalité permet également de réduire le fardeau que représente la gestion de base de données et permet aux équipes informatiques de se concentrer sur d'autres tâches plus importantes.

• Hautement fonctionnel

  Les bases de données NoSQL sont conçues pour créer des répertoires de données distribués permettant le stockage de données extrêmement volumineuses. Le NoSQL constitue donc le choix idéal pour les big data, les applications Web en temps réel, les relations client, l'e-commerce, les jeux en ligne, l'Internet des objets, les réseaux sociaux et les applications de publicité en ligne.

Les types de bases de données NoSQL

Il existe quatre principaux types de base de données NoSQL :

• Valeur clé

  Il s'agit du type de base de données NoSQL le plus flexible, car l'application dispose d'un contrôle total sur ce qui est stocké dans le champ de valeur sans aucune restriction.

• Document

  Également appelées bases de données orientées documents ou répertoires de documents, ces bases de données sont utilisées pour stocker, extraire et gérer des données semi-structurées. Il n'est pas nécessaire de spécifier les champs qu'un document contiendra.

• Graphe

  Ce type de bases de données organise les données en tant que nœuds et relations, qui indiquent les connexions entre ces nœuds. Il prend en charge une représentation plus riche et plus complète des données. Les bases de données de graphes sont utilisées pour les réseaux sociaux, les systèmes de réservation et la détection des fraudes.

• Colonne large

  Ces bases de données stockent et gèrent les données sous forme de tables, de lignes et de colonnes. Elles sont largement déployées dans des applications qui nécessitent un format de colonne pour capturer des données sans schéma.

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