Lorsqu'elles prennent des mesures pour préserver et améliorer leur infrastructure informatique, les organisations doivent composer avec de nombreux enjeux : assurer la continuité d'activité, remédier à un financement technologique insuffisant, former le personnel et améliorer les performances. L'une des grandes décisions qu'elles doivent prendre est la suivante : quelle base de données convient le mieux à leur entreprise, SQL ou NoSQL ?
Nous comparerons ci-dessous les bases de données SQL et les bases de données NoSQL et vous aiderons à déterminer laquelle convient à votre entreprise dans le cadre de votre transformation numérique.
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Qu'est-ce que SQL ?
SQL est l'acronyme de Structured Query Language, ou langage de requête structuré. Il a été conçu dans lesannées 1970 par IBM pour interroger, mettre à jour et manipuler les données stockées dans des bases de données relationnelles. SQL est rapidement devenu la norme du secteur et est encore utilisé aujourd'hui par de nombreuses organisations.
Qu'est-ce que NoSQL ?
Les bases de données NoSQL ont été conçues pour remédier aux limites de SQL, notamment en matière d'évolutivité et de performances. Les bases de données NoSQL sont également appelées bases de données non relationnelles ou distribuées. Elles n'utilisent pas la structure traditionnelle en tables des bases de données SQL. Elles reposent plutôt sur un magasin clé-valeur, un magasin de documents, un magasin en colonnes ou un format en graphe.
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Principales différences entre SQL et NoSQL
SQL et NoSQL présentent plusieurs différences essentielles.
Langages de requête
La différence la plus importante concerne peut-être le langage de requête. SQL (Structured Query Language) est un langage de programmation déclaratif standard largement utilisé pour interroger les bases de données relationnelles. À l'inverse, les bases de données NoSQL utilisent généralement des langages de requête plus spécialisés.
Par exemple, MongoDB utilise son propre langage de requête basé sur JavaScript. Parmi les autres langages de requête populaires pour les bases de données NoSQL figurent le langage de requête d'Apache Cassandra (CQL) et celui d'Amazon DynamoDB.
Chaque langage de requête possède sa propre syntaxe et ses propres fonctionnalités, mais tous permettent aux utilisateurs d'envoyer des requêtes pour récupérer des données dans la base. En général, les langages de requête des bases de données NoSQL sont conçus pour être simples et faciles à utiliser, afin que les utilisateurs puissent obtenir les informations dont ils ont besoin sans devoir apprendre une syntaxe complexe.
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Structures de données
Une autre différence essentielle réside dans la manière dont les données sont organisées. Les bases de données SQL utilisent généralement une structure tabulaire, avec des lignes et des colonnes de données. Les bases de données NoSQL, en revanche, utilisent souvent une structure plus flexible, par exemple orientée documents ou fondée sur des paires clé-valeur. Cette différence peut faciliter la mise à l'échelle d'une base de données NoSQL, puisqu'il est plus facile de l'étendre pour intégrer de nouveaux points de données.
Transactions
Les bases de données SQL prennent en charge les transactions, ce qui signifie que plusieurs instructions SQL peuvent être regroupées et traitées comme une seule unité. Cette fonctionnalité permet de mettre à jour les données de manière atomique, ce qui est essentiel pour préserver l'intégrité de la base de données. Les bases de données NoSQL ne prennent généralement pas en charge les transactions, même si certaines ont ajouté une prise en charge limitée ces dernières années.
Indexation
L'indexation est l'une des principales différences entre SQL et NoSQL. SQL utilise un index B-tree, qui s'appuie sur une structure hiérarchique pour stocker les données. À l'inverse, NoSQL utilise un index de hachage, qui stocke les données dans un magasin clé-valeur. Avec un index B-tree, les données sont stockées dans un ordre précis, ce qui facilite la récupération de valeurs spécifiques en fonction de leur position dans l'arbre. Toutefois, les mises à jour et les insertions peuvent alors prendre davantage de temps, car il faut parcourir l'arbre entier pour trouver l'emplacement adéquat des nouvelles données.
Un index de hachage permet en revanche de stocker les données dans n'importe quel ordre. Cette fonctionnalité peut accélérer les insertions et les mises à jour, puisqu'il suffit de trouver la clé concernée. Elle peut toutefois compliquer la récupération des données, car celles-ci ne sont pas triées selon un ordre particulier. Chaque type d'index présente donc des avantages et des inconvénients.
En définitive, le choix de l'index dépendra des besoins spécifiques de l'application.
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Évolutivité et performances
Les bases de données relationnelles traditionnelles utilisent une mise à l'échelle verticale : lorsque le nombre d'utilisateurs augmente ou que les jeux de données grossissent, le serveur de base de données est remplacé par une machine plus puissante (CPU et RAM).
Les bases de données NoSQL utilisent quant à elles une mise à l'échelle horizontale. Lorsque le nombre d'utilisateurs augmente ou que les jeux de données grossissent, des serveurs de base de données supplémentaires sont ajoutés au système.
En outre, les bases de données NoSQL sont généralement plus évolutives que les bases de données SQL, car elles sont conçues pour fonctionner sur des systèmes distribués. Elles peuvent ainsi tirer parti de la puissance de calcul de plusieurs machines.
En matière de performances, les bases de données SQL ont généralement l'avantage. Cela tient au fait qu'elles sont conçues pour traiter des données structurées et qu'elles utilisent un langage de requête déclaratif. Les développeurs peuvent ainsi rédiger des requêtes concises et efficaces.
Les bases de données NoSQL, en revanche, sont conçues pour traiter de grands ensembles de données non structurées. Leurs langages de requête ont donc tendance à être moins efficaces. Toutefois, cette différence de performances est souvent compensée par le fait que les bases de données NoSQL peuvent être mises à l'échelle plus facilement.
Conformité ACID
Toute discussion sur les différences entre les bases de données SQL et NoSQL serait incomplète sans mentionner la conformité ACID. Pour être conforme à ACID, une base de données doit garantir que chaque transaction est atomique, cohérente, isolée et durable.
- Atomique : une transaction atomique signifie que toutes les sous-transactions de la transaction globale doivent soit 1) être toutes exécutées, soit 2) ne pas l'être du tout.
- Cohérente : une transaction cohérente signifie que les données sont valides au regard de l'ensemble des règles et contraintes.
- Isolée : dans une transaction isolée, les résultats de la transaction ne sont pas visibles par les autres transactions tant que la transaction en cours n'a pas été validée.
- Durable : enfin, une transaction durable ne peut pas être annulée une fois qu'elle a été validée.
Les bases de données SQL sont généralement conformes à ACID, contrairement aux bases de données NoSQL.
Choisir la structure de votre base de données
Dans ce contexte, comment choisir la structure de votre base de données ? SQL, NoSQL ou une combinaison des deux ?
Comme souvent dans le monde de la technologie, la réponse est : cela dépend. Tout dépend de vos besoins et exigences spécifiques.
Si vous avez besoin d'une base de données capable de gérer de grandes quantités de données non structurées, facilement évolutive et offrant des fonctions d'analyse avancées, une base de données NoSQL peut être le bon choix.
Si vous avez besoin d'une base de données prenant en charge les transactions, facilement interrogeable et conforme à ACID, une base de données SQL peut être l'option la plus intéressante.
Il est toutefois également possible de combiner les concepts relationnels et NoSQL pour tirer le meilleur parti des deux approches. L'important est d'examiner attentivement vos besoins spécifiques avant de prendre une décision.
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