Bases de données SQL et NoSQL : quelle différence ?

SQL (« Structured Query Language », qui signifie langage de requête structuré), est un langage de programmation largement utilisé pour gérer les données dans les systèmes de gestion de bases de données relationnelles (SGBDR) depuis les années 1970. Au début, lorsque le stockage était coûteux, les bases de données SQL visaient à réduire la duplication des données.

Aujourd’hui, le langage SQL est encore largement utilisé pour interroger les bases de données relationnelles, au sein desquelles les données sont stockées dans des lignes et des tables liées de diverses manières. Un enregistrement de table peut être lié à un ou à plusieurs autres enregistrements, ou de nombreux enregistrements de table peuvent être liés à de nombreux enregistrements d’une autre table. Ces bases de données relationnelles, qui permettent un stockage de données et une récupération rapides, peuvent gérer de grandes quantités de données et des requêtes SQL complexes.

NoSQL est une base de données non relationnelle, qui permet donc des structures différentes de celle d’une base de données SQL (pas de lignes ni de colonnes), et plus de flexibilité pour utiliser le format qui correspond le mieux aux données. Le terme « NoSQL » n’a été inventé qu’au début des années 2000. Cela ne signifie pas que les systèmes n’utilisent pas SQL, car les bases de données NoSQL prennent parfois en charge certaines commandes SQL. Plus précisément, « NoSQL » est parfois défini comme « non seulement SQL ».

Pour préparer le terrain, regardez la vidéo suivante de Jamil Spain :

Les bases de données SQL sont très utiles pour gérer les données structurées, ou les données qui ont des relations entre leurs variables et leurs entités.

En général, les bases de données SQL peuvent évoluer verticalement, ce qui signifie que vous pouvez augmenter la charge sur un serveur en migrant vers un serveur plus grand, qui ajoute des capacités de processeur, de RAM ou de disque SSD. Si l’évolutivité verticale est la plus utilisée, les bases de données SQL peuvent également être redimensionnées horizontalement selon une logique de partitionnement, bien que cela ne soit pas bien pris en charge.

Le schéma de la base de données SQL organise les données de manière relationnelle et tabulaire, en utilisant des tables avec des colonnes ou des attributs et des lignes d’enregistrements. Comme SQL fonctionne selon un schéma strictement prédéfini, il faut organiser et structurer les données avant d’utiliser la base de données SQL.

Les SGBDR, qui utilisent SQL, doivent présenter quatre propriétés, connues sous l’acronyme ACID. Ils garantissent un traitement efficace des transactions et un niveau élevé de fiabilité pour ce qui est de la base de données SQL :

• Atomicité : toutes les transactions doivent aboutir ou échouer complètement, ne pouvant pas être réalisées partiellement, même en cas de défaillance du système.
• Cohérence : la base de données doit suivre des règles qui vérifient et empêchent la corruption à chaque étape.
• Isolation : les transactions simultanées ne peuvent pas s’affecter mutuellement.
• Durabilité : les transactions sont finales ; ni même une défaillance du système ne peut « annuler » une transaction achevée.

Les bases de données SQL ayant une longue histoire, elles bénéficient de vastes communautés, et de nombreux exemples de leurs bases de code stables sont disponibles en ligne. De nombreux experts proposent une assistance pour la programmation SQL et la gestion de données relationnelles.

• Db2
• MySQL
• PostgreSQL
• YugabyteDB 
• CockroachDB 
• Oracle Database
  
• Azure SQL Database

Contrairement à SQL, les systèmes NoSQL vous permettent de travailler avec différentes structures de données au sein d’une base de données. Comme ils permettent un schéma dynamique pour les données non structurées, il est moins nécessaire de pré-planifier et de pré-organiser les données, et il est plus facile d’apporter des modifications. Les bases de données NoSQL vous permettent d’ajouter de nouveaux attributs et champs, et d’utiliser une syntaxe variée à travers les bases de données.

Les bases de données NoSQL évoluent mieux horizontalement, ce qui signifie que l’on peut ajouter des serveurs ou des nœuds supplémentaires selon les besoins pour augmenter la charge.

Les bases de données NoSQL ne sont pas relationnelles ; elles ne stockent donc pas les données uniquement dans des lignes et des tables. Elles appartiennent généralement à l’un des quatre types de structures suivants :

• Orientées colonnes, où les données sont stockées dans des cellules regroupées en un nombre pratiquement illimité de colonnes plutôt que de lignes.
• Magasins clé-valeur, qui utilisent un tableau associatif (également appelée dictionnaire ou carte) comme modèle de données. Ce modèle représente les données sous la forme d’un ensemble de paires clé-valeur.
• Les magasins de documents, qui utilisent des documents pour contenir et encoder les données aux formats standard, notamment XML, YAML, JSON (JavaScript Object Notation) et BSON. L’un des avantages est que les documents d’une même base de données peuvent avoir différents types de données.
• Les bases de données de type graphe, qui représentent les données sur un graphique montrant comment les différents jeux de données sont liés les uns aux autres. Neo4j, RedisGraph (un module de graphe intégré à Redis) et OrientDB sont des exemples de bases de données de type graphe.

Alors que SQL exige des propriétés ACID, NoSQL suit le théorème CAP (bien que certaines bases de données NoSQL, telles que DB2 d’IBM, MongoDB, DynamoDB d’AWS et CouchDB d’Apache, puissent également intégrer et suivre les règles ACID).

Le théorème CAP affirme que les systèmes de données distribués permettent un compromis qui ne peut garantir que deux des trois propriétés suivantes (qui forment l’acronyme CAP) à un moment donné :

• Cohérence : chaque requête reçoit soit le résultat le plus récent, soit une erreur. MongoDB est un exemple de système fortement cohérent, tandis que d’autres, comme Cassandra, offrent une cohérence finale.
• Disponibilité : le résultat de chaque requête est exempt d’erreur.
• Tolérance au partitionnement : ni les retards ni les pertes entre nœuds n’interrompent le fonctionnement du système.

Bien que le NoSQL ait été rapidement adopté, ses communautés d’utilisateurs sont plus restreintes et, par conséquent, son support est moins important. Les utilisateurs NoSQL bénéficient de systèmes open source, contrairement aux nombreux langages SQL qui sont propriétaires.

• Redis
• CouchDB
• MongoDB
• Cassandra
• Elasticsearch
• BigTable
• Neo4j
• HBase

SQL est un bon choix lorsque vous travaillez avec des données connexes. Les bases de données relationnelles sont efficaces, flexibles et facilement accessibles, quelle que soit l’application utilisée. L’un des avantages est que, lorsque l’utilisateur met à jour un enregistrement, chaque instance de la base de données est automatiquement actualisée, et ces informations sont fournies en temps réel.

SQL et les bases de données relationnelles facilitent le traitement de grandes quantités d’informations, évoluent selon les besoins et offrent un accès flexible aux données (par exemple, il suffit de mettre à jour une fois les données, au lieu de modifier plusieurs fichiers). C’est également le meilleur moyen d’évaluer l’intégrité des données. Comme chaque information est stockée au même endroit, il n’y a aucun risque de confusion quant aux anciennes versions.

La plupart des grandes entreprises technologiques utilisent SQL, notamment Uber, Netflix et Airbnb. Même les grandes entreprises comme Google, Facebook et Amazon, qui construisent leurs propres systèmes de base de données, utilisent SQL pour interroger et analyser les données.

Alors que SQL est privilégié pour garantir la validité des données, NoSQL est utile lorsque la disponibilité des big data compte le plus. C’est également un bon choix lorsque l’entreprise doit s’adapter à l’évolution de ses besoins. NoSQL est facile à utiliser, flexible et offre un haut niveau de performance.

NoSQL est également intéressant pour traiter les jeux de données volumineux (ou en constante évolution), lorsque les modèles de données utilisés sont flexibles ou que les besoins ne correspondent pas à un modèle relationnel. Lorsque vous travaillez avec de grandes quantités de données non structurées, les bases de données orientées documents (par exemple, CouchDB, MongoDB et Amazon DocumentDB) constituent une bonne solution. Pour accéder rapidement à un magasin clé-valeur sans garanties d’intégrité solides, Redis est probablement le meilleur choix. Lorsqu’une recherche complexe ou flexible sur un grand nombre de données est requise, Elastic Search est un bon choix.

L’évolutivité est un avantage important des bases de données NoSQL. Contrairement à SQL, leurs exigences intégrées en matière de partitionnement et de disponibilité permettent une mise à l’échelle horizontale. En outre, les bases de données NoSQL comme Cassandra, développées par Facebook, gèrent des quantités massives de données réparties sur de nombreux serveurs, sans point de défaillance unique, et avec une disponibilité maximale.

Parmi les autres grandes entreprises qui utilisent des systèmes NoSQL pour leurs gros volumes de données non adaptés à une base de données relationnelle, citons Amazon, Google et Netflix. En général, plus le jeu de données est vaste, plus NoSQL sera préférable.

Choisir ou recommander une base de données est l’une des principales responsabilités de la plupart des experts en bases de données ; « SQL et NoSQL » est une rubrique utile pour la prise de décision. Quelle que soit la base de données, il est également important de prendre en compte les besoins en données critiques et les compromis acceptables pour atteindre les objectifs en matière de performance et de temps de fonctionnement.

IBM Cloud prend en charge les versions hébergées dans le cloud de plusieurs bases de données SQL et NoSQL avec ses bases de données cloud natives. Pour vous aider à choisir l’option qui vous convient le mieux, consultez les articles « A Brief Overview of the Database Landscape » et « How to Choose a Database on IBM Cloud ».

Vous souhaitez en savoir plus sur les différentes bases de données ? Consultez notre série d’articles de blog « Database Deep Dives ».