La plupart des bases de données sont classées comme relationnelles ou non relationnelles. Les bases de données non relationnelles sont également connues sous le nom de "NoSQL", qui signifie Not Only SQL, et la principale différence entre elles réside dans la manière dont elles stockent les informations. Une base de données non relationnelle stocke les données dans un format non tabulaire et est plus polyvalente que les conceptions de bases de données relationnelles typiques basées sur SQL. Il n'adhère pas au modèle relationnel typique fourni par les systèmes de gestion de bases de données relationnelles. Ici, vous comprendrez comment fonctionne une base de données non relationnelle avec des exemples, ainsi que les différents types.
Qu'est-ce qu'une base de données non relationnelle ?
Les bases de données non relationnelles (également appelées bases de données NoSQL) diffèrent des bases de données relationnelles standard en ce que leurs données sont stockées dans un format non tabulaire. Un document peut être assez complet tout en incluant une variété de différents types d'informations dans différents formats. Les bases de données non relationnelles sont beaucoup plus flexibles que les bases de données relationnelles en raison de leur capacité à ingérer et à organiser simultanément de nombreux types d'informations.
Les bases de données non relationnelles sont fréquemment utilisées pour organiser de grandes quantités de données complexes et diverses. Un grand magasin, par exemple, peut avoir une base de données où chaque client a son propre document avec toutes ses informations, du nom et de l'adresse à l'historique des commandes et aux informations de carte de crédit. Malgré leurs différents formats, toutes ces informations peuvent être enregistrées dans un même document.
Les bases de données non relationnelles sont souvent plus rapides car une requête n'a pas besoin d'examiner plusieurs tables pour obtenir une réponse, contrairement aux bases de données relationnelles. Les bases de données non relationnelles conviennent donc au stockage de données évoluant rapidement ou aux applications qui traitent un large éventail de types de données. Ils peuvent être utilisés pour prendre en charge des applications à développement rapide qui nécessitent une base de données dynamique qui peut changer rapidement et accueillir d'énormes quantités de données complexes et non structurées.
Au début d'un projet, évaluez les différences entre une base de données relationnelle et non relationnelle pour mieux connaître la meilleure solution pour le projet. Vous pouvez également penser à des applications distinctes pour les deux et quand vous choisiriez l'une plutôt que l'autre.
Types de base de données non relationnelle
Le terme « base de données non relationnelle » fait en fait référence à quatre types distincts de bases de données. Les quatre types sont les suivants :
#1. Base de données graphique
Chaque élément de données est conservé en tant que nœud et les relations entre les nœuds, appelées arêtes, sont tout aussi importantes. Les bases de données de graphes sont particulièrement adaptées à l'évaluation d'un vaste volume de points de données apparemment non connectés et à la découverte des liens entre ces points. Certaines applications incluent les sociétés financières qui doivent détecter la fraude, les professionnels de la santé qui doivent mieux comprendre la progression de la maladie et, bien sûr, les réseaux sociaux qui doivent gérer les interactions des utilisateurs.
#2. Magasin de valeur clé
Chaque élément de données a une clé distincte qui correspond à une certaine valeur. La structure de cette base de données est conceptuellement assez similaire à un objet Javascript ou à un dictionnaire Python. Les bases de données clé-valeur sont souvent assez rapides ; nous les utilisons pour stocker des données susceptibles d'être très diverses et dépourvues de tout type de schéma. Étant donné que les bases de données clé-valeur ont une latence si faible, elles sont idéales pour la mise en cache, la mise en file d'attente des messages et la gestion des profils utilisateur, pour ne citer que quelques applications. Les bases de données clé-valeur populaires incluent Redis et Amazon DynamoDB.
#3. Magasin orienté documents
Les bases de données documentaires sont probablement les plus polyvalentes de ces quatre. Chaque donnée est enregistrée sous forme de document, généralement au format JSON, avec les clés disponibles pour l'interrogation. Chaque document peut avoir une forme unique. De plus, chaque document peut avoir une structure distincte, mais il est également possible de constituer des collections de documents. Ces collections peuvent être structurées de manière hiérarchique, permettant des requêtes relationnelles sans sacrifier la flexibilité.
Les bases de données de documents sont utilisées dans divers contextes, notamment les paniers d'achat en ligne, les jeux et la gestion de contenu. Les bases de données orientées document telles que MongoDB et Amazon DynamoDB sont des exemples bien connus. Étant donné qu'Amazon DynamoDB est un hybride, il est classé à la fois comme une clé-valeur et une base de données orientée document.
#4. Base de données à large colonne
Chaque point de données est enregistré dans une structure semblable à un tableau. Les bases de données relationnelles sont les plus similaires aux bases de données à colonnes larges. Cependant, les données peuvent être non structurées et n'ont pas besoin de suivre un schéma strict. Les bases de données à colonnes larges sont un croisement entre une clé-valeur et une base de données relationnelle. Chaque élément de données se voit attribuer une clé unique qui correspond à un ensemble de types de colonnes pouvant différer d'une ligne à l'autre.
Lorsqu'il existe un grand nombre de points de données avec divers types de colonnes, cette forme de base de données est généralement utilisée. Les enregistrements d'un appareil IoT, par exemple, contiendront des entrées fréquentes mais potentiellement différents types de données. Cassandra et HBase sont d'importantes alternatives de bases de données à larges colonnes.
Les avantages d'utiliser une base de données non relationnelle
Les applications d'aujourd'hui capturent et stockent des quantités massives de données client et utilisateur de plus en plus complexes. Bien sûr, la valeur de ces données pour les entreprises réside dans leur potentiel analytique. L'utilisation d'une base de données non relationnelle peut révéler des modèles et de la valeur même dans des quantités massives de données disparates.
Les bases de données non relationnelles présentent divers avantages, notamment :
#1. Organisation de jeux de données massifs
Les bases de données non relationnelles, à l'ère du Big Data, peuvent non seulement stocker de grandes quantités d'informations, mais elles peuvent également interroger facilement de grands ensembles de données. Les bases de données non relationnelles présentent des avantages significatifs en termes d'échelle et de vitesse.
#2. Extension de base de données adaptable
Les données ne sont pas fixes. Au fur et à mesure que davantage de données sont collectées, une base de données non relationnelle peut absorber ces nouveaux points de données, enrichissant la base de données existante avec de nouveaux niveaux de granularité même s'ils ne conviennent pas aux types de données des données existantes.
#3. Plusieurs structures de données
Les données collectées auprès des utilisateurs prennent aujourd'hui de nombreuses formes, allant des chiffres et des chaînes aux photos et vidéos et à l'historique des messages. Une base de données doit être capable de stocker ces différents formats d'informations, de comprendre leurs relations et d'effectuer des requêtes détaillées. Les bases de données non relationnelles peuvent combiner différents types d'informations dans le même document, quel que soit le format dans lequel elles sont stockées.
#4. Adapté au cloud
Une base de données non relationnelle peut être extrêmement volumineuse. Et, comme ils peuvent se développer de manière exponentielle dans certaines situations, ils nécessitent un environnement d'hébergement qui peut grandir et se développer avec eux. En raison de son évolutivité inhérente, le cloud est un lieu idéal pour les bases de données non relationnelles.
Quelle est la différence entre une base de données relationnelle et une base de données non relationnelle ?
Pour mieux comprendre ce qu'est une base de données non relationnelle, définissez d'abord une base de données relationnelle. Les bases de données relationnelles sont un type de stockage de données qui nécessite que chaque élément de données soit organisé d'une manière spécifiée (généralement à l'aide de tableaux, comme dans notre hypothétique tableur de crème glacée ci-dessus). Chaque élément de données est analogue à une ligne dans une feuille de calcul, où nous définissons les types de colonne à l'avance et normalisons les données, de sorte que chaque ligne ait soit une entrée, soit une valeur nulle pour chaque colonne.
Chaque type de données dans une base de données relationnelle nécessite sa propre table. Un hôtel, par exemple, aurait une table pour les clients et une autre pour les réservations. Chaque entrée de la table des invités contiendrait un ensemble identique de propriétés, telles que guest_ID, nom et adresse. Pendant ce temps, chaque enregistrement de réservation dans la table aurait les attributs ID, stay_date et guest_id.
Il convient de noter que la propriété finale de la table des réservations (guest_id) est en fait une référence à une ligne dans la base de données des invités. Ce type de lien entre les données de plusieurs tables permet de connecter des types de données différents. SQL (Structured Query Language) fonctionne dans les bases de données relationnelles en raison de ces types de relations ainsi que de l'architecture de table inflexible.
Si l'hôtel voulait connaître toutes les réservations d'un visiteur spécifique, la recherche nécessiterait l'accès aux deux tables. Une base de données non relationnelle, en revanche, peut contenir toutes les données relatives à un client (y compris les réservations) dans une seule entrée, ce qui accélère les recherches dans de nombreuses circonstances.
Quand utiliser une base de données non relationnelle
Si vos systèmes nécessitent l'un des éléments suivants, vous devez envisager une base de données non relationnelle :
#1. Simplicité
Les bases de données relationnelles sont un ensemble de lignes et de tables qui doivent être assemblées pour répondre à une requête. En ayant besoin de reconstituer des tables à partir de nœuds distincts, vous ajoutez une nouvelle couche de complexité à votre cluster de données distribuées. Cela augmente la latence, réduit les performances et rend le système plus complexe.
Les bases de données non relationnelles contiennent toutes les informations dont vous avez besoin dans un seul document, avec des liens vers des informations spécifiques. Cela supprime une couche de complexité ainsi qu'une quantité importante de retard et de débit, ce qui rend les données distribuées un jeu d'enfant.
#2. Disponibilité et évolutivité
La possibilité d'ajouter et de supprimer des nœuds à la demande est l'un des avantages d'un réseau de données distribué. Cela se fait automatiquement sur les plateformes cloud. Lorsque vous avez besoin de plus, le système construira un nouveau nœud, y répliquera les données et vous aurez une caisse enregistreuse supplémentaire pour accueillir vos lignes en expansion.
Dans le même temps, vos données doivent être opérationnelles 99.999 % du temps. Avec le basculement d'affectation, vous pouvez immédiatement lancer un nœud de remplacement en cas de défaillance, tout en maintenant le nombre de points de service constant. Cela garantit les performances, vous permet de rester ouvert 24 heures sur XNUMX et rend le consommateur très heureux.
#3. Performances des cycles de démontage rapide
La structure de la base de données pourrait être l'un des obstacles les plus importants à votre prochaine version. Vous devez le configurer au début de votre projet lorsque vous en savez le moins sur ses exigences. La modification des fondations de vos données nécessite le même temps et les mêmes efforts que la modification des fondations d'un bâtiment. Cela pourrait mettre un coup d'arrêt à votre futur projet.
Un modèle de données sans schéma offre le plus de flexibilité. Vous pouvez commencer à utiliser votre base de données immédiatement et passer à la version suivante beaucoup plus rapidement.
#4. Architecture d'applications dynamiques
Les bases de données non relationnelles offrent une prise en charge transparente des documents, des valeurs clés, des compteurs, des séries chronologiques, des graphiques et d'autres modèles. Cela vous permet de collecter des données de la manière dont vous avez besoin. Vous pouvez utiliser un document pour passer des commandes, un graphique pour recommander des produits ou du contenu, et une série chronologique pour collecter des données IoT. Cette adaptabilité est idéale pour une conception de microservices ou simplement pour adapter votre application à ses besoins en données.
#5. Cohérence des données ACID
L'élément Marquis des bases de données relationnelles est entièrement transactionnel. Comment pouvez-vous utiliser ce que les bases de données non relationnelles ont à offrir si vous ne pouvez pas faire confiance aux données ? Les données de compromis peuvent fausser tous les agrégats, ce qui rend les mesures sur lesquelles vous vous basez incorrectes et les jugements que vous portez sur la base de ces informations sont dangereux.
Les bases de données non relationnelles ACID fournissent tout sauf l'évier de la cuisine. ..et ça aussi ! L'objectif est de s'assurer que profiter d'ACID ne nuit pas à vos performances. Seules les bases de données non relationnelles les plus élitistes en sont capables.
SQL est-il une base de données non relationnelle ?
Non, SQL n'est pas une base de données non relationnelle.
MYSQL est-il une base de données ou une base de données non relationnelle ?
Non, MySQL est un système de gestion de base de données relationnelle basé sur SQL.
MongoDB est-il une base de données non relationnelle ?
Oui, MongoDB est une base de données de documents non relationnelle qui peut stocker des données au format JSON.
Dois-je utiliser NoSQL ou SQL ?
Les bases de données SQL sont mieux adaptées aux données structurées, tandis que les bases de données NoSQL peuvent gérer des données structurées, semi-structurées et non structurées. Par conséquent, les bases de données NoSQL n'ont pas de schéma prédéfini et utilisent à la place des structures plus flexibles pour s'adapter à leurs types de données.
En conclusion,
Un élément de données stockées dans une base de données non relationnelle peut avoir des champs ou des attributs différents de ceux des données adjacentes dans la même base de données. Si vous imaginez une feuille de calcul sur les arômes de crème glacée, vous savez que chaque ligne apparaîtra à peu près la même. Il y aura des colonnes pour le nom de la saveur de la crème glacée, la marque, les ingrédients, etc. Chaque ligne de la feuille de calcul comprendra une valeur pour l'une de ces colonnes.
Une base de données non relationnelle n'a pas à adopter cette forme. Une entrée de saveur de crème glacée pourrait inclure des informations sur sa recette primée, une autre pourrait inclure une liste de célébrités qui ont déclaré que la saveur est leur préférée, et une troisième pourrait inclure des notes de dégustation. En bref, stocker des données dans une base de données non relationnelle offre beaucoup plus de liberté.
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Bibliographie
