NoSQL vs SQL : principales différences et quand choisir chacune d’elles

Jusqu’à récemment, le modèle utilisé par défaut pour le développement d’applications était SQL. Cependant, ces dernières années, NoSQL est devenu une alternative populaire.

La grande variété de données stockées aujourd’hui et la charge de travail que doivent supporter les serveurs obligent les développeurs à envisager d’autres options plus flexibles et évolutives. Les bases de données NoSQL fournissent un développement agile et une facilité d’adaptation aux changements. Pourtant, ils ne peuvent pas être considérés comme un remplacement de SQL et ne sont pas le choix le plus judicieux pour tous les types de projets.

Choisir entre NoSQL vs SQL est une décision importante, si vous voulez éviter que des difficultés techniques n’apparaissent lors du développement d’une application. Dans cet article, nous proposons d’explorer les différences entre ces deux systèmes de gestion de base de données et d’orienter le lecteur sur l’utilisation de chacun d’eux, en tenant compte des besoins du projet et du type de données à gérer.

Qu’est-ce que NoSQL ?

Le terme NoSQL est l’abréviation de “Not only SQL” et se réfère à une catégorie de SGBD qui n’utilise pas SQL comme langage de requête principal.

Le boom des bases de données NoSQL a commencé en 2000, coïncidant avec l’arrivée du web 2.0. Par la suite, les applications sont devenues plus interactives et ont commencé à gérer de gros volumes de données, souvent non structurées. Bientôt, les bases de données traditionnelles se sont avérées insuffisantes en termes de performance et d’évolutivité..

Les grandes entreprises technologiques de l’époque ont décidé de chercher des solutions pour répondre à leurs besoins spécifiques. Google a été le premier à lancer un SGBD distribué et hautement évolutif : BigTable, en 2005. Deux ans plus tard, Amazon annonce le lancement de Dynamo DB (2007). Ces bases de données (et d’autres qui sont apparues) n’utilisaient pas de tables ni de langage structuré, ils étaient donc beaucoup plus rapides dans le traitement des données.

Actuellement, l’approche NoSQL est devenue très populaire en raison de l’essor du Big Data et des appareils IdO, qui génèrent d’énormes quantités de données, à la fois structurées et non structurées.

Grâce à ses performances et à sa capacité à gérer différents types de données, NoSQL a réussi à surmonter de nombreuses limitations présentes dans le modèle relationnel. Netflix, Meta, Amazon ou LinkedIn sont des exemples d’applications modernes qui utilisent des bases de données NoSQL pour gérer des informations structurées (transactions et paiements), ainsi que non structurées (commentaires, recommandations de contenu et profils d’utilisateurs).

Différence entre NoSQL et SQL

NoSQL et SQL sont deux systèmes de gestion de base de données (DBMS) qui diffèrent dans la façon de stocker, d’accéder et de modifier les informations.

Le système SQL

SQL suit le modèle relationnel, formulé par E.F. Codd en 1970. Ce scientifique anglais a proposé de remplacer le système hiérarchique utilisé par les programmeurs de l’époque par un modèle dans lequel les données sont stockées dans des tableaux et reliées entre elles par un attribut commun appelé « clé primaire ». Sur la base de ses idées, IBM a créé SQL (Structured Query Language), le premier langage spécialement conçu pour les bases de données relationnelles. La société a essayé sans succès de développer son propre RDBMS, il a donc fallu attendre 1979, année du lancement de Oracle DB.

Les bases de données relationnelles se sont avérées beaucoup plus flexibles que les systèmes hiérarchiques et ont résolu le problème de la redondance, suivant un processus connu sous le nom de « normalisation » qui permet aux développeurs d’étendre ou de modifier les bases de données sans avoir à changer toute leur structure. Par exemple, une fonction importante dans SQL est JOIN, qui permet aux développeurs de faire des requêtes complexes et de combiner des données de différentes tables pour leur analyse.

Le système NoSQL

Les bases de données NoSQL sont encore plus flexibles que les bases relationnelles car elles n’ont pas de structure fixe. Au lieu de cela, ils utilisent une grande variété de modèles optimisés pour les exigences spécifiques des données qu’ils stockent : feuilles de calcul, documents texte, courriels, publications sur les réseaux sociaux, etc.

Certains modèles de données utilisés par NoSQL sont :

• Clé-valeur: Redis, Amazon DynamoDB, Riak. Ils organisent les données en paires de clés et de valeurs. Ils sont très rapides et évolutifs.
• Documentaires : MongoDB, Couchbase, CouchDB. Ils organisent les données dans des documents, généralement au format JSON.
• Orientées graphes : Amazon Neptune, InfiniteGraph. Ils utilisent des structures de graphe pour effectuer des requêtes sémantiques et représentent des données telles que des nœuds, des bordures et des propriétés.
• Colonnes orientées : Apache Cassandra. Elles sont conçues pour stocker des données dans des colonnes plutôt que des lignes comme dans SQL. Les colonnes sont organisées de manière contiguë pour améliorer la vitesse de lecture et permettre une récupération efficace du sous-ensemble de données.
• Bases de données en mémoire : Ils éliminent le besoin d’accéder aux disques. Ils sont utilisés dans des applications qui nécessitent des temps de réponse de microsecondes ou qui ont des pics de trafic élevés.

En résumé, pour travailler avec des bases de données SQL, les développeurs doivent d’abord déclarer la structure et les types de données qu’ils utiliseront. En revanche, NoSQL est un modèle de stockage ouvert qui permet d’intégrer de nouveaux types de données sans que cela implique la restructuration du projet.

Base de données relationnelle vs. non relationnelle

Pour choisir entre un système de gestion de base de données SQL ou NoSQL, vous devez étudier attentivement les avantages et les inconvénients de chacun d’eux.

Avantages des bases de données relationnelles

• Intégrité des données : Les bases de données SQL appliquent une grande variété de restrictions afin de s’assurer que les informations stockées sont exactes, complètes et fiables à tout moment.
• Possibilité d’effectuer des consultations complexes : SQL offre aux programmeurs une grande variété de fonctions qui leur permettent d’effectuer des requêtes complexes impliquant des conditions multiples ou des sous-requêtes.
• Support : Les SGBDR existent depuis des décennies ; Ils ont fait l’objet de tests approfondis et disposent d’une documentation détaillée et complète décrivant leurs fonctions.

Désavantages des bases de données relationnelles

• Difficultés à manipuler des données non structurées : Les bases de données SQL sont conçues pour stocker des données structurées dans une table relationnelle. Cela signifie qu’ils peuvent avoir des difficultés à gérer des données non structurées ou semi-structurées telles que des documents JSON ou XML.
• Performances limitées : Ils ne sont pas optimisés pour effectuer des requêtes complexes et rapides sur des jeux de données volumineux. Cela peut entraîner de longs temps de réponse et des périodes de latence.
• Investissement supérieur : Travailler avec SQL c’est assumer le coût des licences. De plus, les bases de données relationnelles évoluent, ce qui signifie qu’au fur et à mesure qu’un projet se développe, il est nécessaire d’investir dans des serveurs plus puissants avec plus de RAM pour augmenter la charge de travail.

Avantages des bases de données non-relationnelles

• Flexibilité : Les bases de données NoSQL vous permettent de stocker et de gérer des données structurées, semi-structurées et non structurées. Les développeurs peuvent modifier le modèle de données de manière agile ou travailler avec différents schémas en fonction des besoins du projet.
• Haute performance : Ils sont optimisés pour les requêtes rapides et le travail avec de grands volumes de données dans des contextes où les bases de données relationnelles rencontrent des limitations. Un paradigme de programmation largement utilisé dans les bases de données NoSQL telles que MongoDB est “MapReduce” wqui permet aux développeurs de traiter d’énormes quantités de données par lots, en les divisant en plus petits morceaux sur différents nœuds du cluster pour une analyse ultérieure.
• Disponibilité : NoSQL utilise une architecture distribuée. Les informations sont répliquées sur différents serveurs distants ou locaux pour s’assurer qu’elles seront toujours disponibles.
• Éviter les goulets d’étranglement : Dans les bases de données relationnelles, chaque décision doit être analysée et optimisée avant d’être exécutée. S’il y a beaucoup de demandes à la fois, un goulot d’étranglement peut se produire, ce qui limite la capacité du système à continuer à traiter de nouvelles demandes. En revanche, les bases de données NoSQL répartissent la charge de travail sur plusieurs nœuds du cluster. En l’absence d’un point d’entrée unique pour les consultations, la possibilité de goulots d’étranglement est très faible.
• Meilleure rentabilité : NoSQL offre une évolutivité rapide et horizontale grâce à son architecture distribuée. Au lieu d’investir dans des serveurs coûteux, d’autres nœuds sont ajoutés au cluster pour augmenter la capacité de traitement des données. De plus, de nombreuses bases de données NoSQL sont open source, ce qui permet d’économiser les coûts de licences.

Désavantages des bases de données NoSQL

• Limitation lors de consultations complexes : Les bases de données NoSQL n’ont pas de langage de requête standard et peuvent avoir des difficultés à effectuer des requêtes complexes ou nécessitant la combinaison de plusieurs ensembles de données.
• Moins de cohérence : NoSQL assouplit certaines des contraintes de cohérence des bases de données relationnels pour plus de performance et d’évolutivité.
• Moins de ressources et de documentation : Bien que NoSQL soit en croissance constante, la documentation disponible est faible par rapport à celle des bases de données relationnelles qui fonctionnent depuis plus d’années.
• Entretien complexe : Certains systèmes NoSQL peuvent nécessiter une maintenance complexe en raison de leur architecture distribuée et de la variété des configurations. Cela implique d’optimiser la distribution des données, d’équilibrer la charge ou de résoudre des problèmes de réseau.

Quand utiliser des bases de données SQL et quand utiliser NoSQL ?

La décision d’utiliser une base de données relationnelle ou non relationnelle dépendra du contexte. Tout d’abord, nous devons étudier les exigences techniques de l’application telles que la quantité et le type de données à utiliser.

D’une manière générale, il est recommandé d’utiliser des bases de données SQL dans les cas suivants :

• Si vous allez travailler avec des structures de données bien définies, par exemple un CRM ou un système de gestion des stocks.
• Si vous développez des applications d’entreprise où l’intégrité des données est la chose la plus importante : programmes de comptabilité, systèmes bancaires, etc.

En revanche, NoSQL est l’option la plus intéressante dans ces situations :

• Si vous allez travailler avec des données non structurées ou semi-structurées telles que des fichiers JSON ou XML.
• Si vous devez créer des applications qui traitent des données en temps réel et nécessitent une faible latence, par exemple des jeux en ligne.
• Lorsque vous voulez stocker, gérer et analyser de gros volumes de données dans des environnements de Big Data Dans ces cas, les bases de données NoSQL vous offrent une évolutivité horizontale et la possibilité de répartir la charge de travail sur plusieurs serveurs.
• Lorsque vous allez lancer un prototype d’application NoSQL, il vous offre un développement rapide et agile.

Dans la plupart des cas, les développeurs back-end décident d’utiliser une base de données relationnelle, sauf si cela n’est pas faisable car l’application gère une grande quantité de données dénormalisées ou a des besoins de performance très élevés.

Dans certains cas, il est possible d’adopter une approche hybride et d’utiliser les deux types de bases de données.

Comparaison SQL vs NoSQL

Le CTO Mark Smallcombe a publié un article intitulé « SQL vs NoSQL: 5 Critical Differences » où il détaille les différences entre ces deux SGBD.

Ci-dessous, nous présentons un résumé des points essentiels de votre article, ainsi que d’autres considérations importantes dans la comparaison SQL vs NoSQL.

Comment stocker les données

Dans les bases de données relationnelles, les données sont organisées en un ensemble de tableaux formellement décrits et reliés entre elles par des identifiants communs qui facilitent l’accès, la consultation et la modification.
Les bases de données NoSQL stockent les données dans leur format d’origine. Ils n’ont pas de structure prédéfinie et peuvent utiliser des documents, des colonnes, des graphes ou un schéma clé-valeur.

Langage

Les bases de données relationnelles utilisent le langage de requête structuré SQL.
Les bases de données relationnelles utilisent ses propres langages de requête et APIs. Par exemple, MongoDB utilise MongoDB Query Language (MQL) qui est similaire à JSON et Cassandra utilise Cassandra Query Language (CQL) qui ressemble à SQL, mais est optimisé pour travailler avec des données en colonnes.

Conformité aux propriétés ACID

Les bases de données relationnelles suivent les directrices ACID (atomicity, consistency, isolation, durability) qui garantissent l’intégrité et la validité des données, même en cas d’erreurs inattendues. Adopter l’approche ACID est une priorité dans les applications qui traitent des données critiques, mais cela a un coût en termes de performances car les données doivent être écrites sur disque avant d’être accessibles.
Les bases de données NoSQL optent plutôt pour le modèle BASE (basic availability, soft state, eventual consistency), qui privilégie les performances par rapport à l’intégrité des données. Un concept clé est celui de « consistance éventuelle ». Au lieu d’attendre que les données soient écrites sur disque, un certain degré d’incohérence temporelle est toléré en supposant que, bien qu’il puisse y avoir un retard dans la propagation des modifications, une fois l’opération d’écriture terminée, tous les nœuds auront la même version des données. Cette approche garantit une plus grande rapidité dans le traitement des données et est idéale dans les applications où la performance est plus importante que la cohérence.

Évolutivité verticale ou horizontale

Les bases de données relationnelles évoluent verticalement en augmentant la puissance du serveur.
Les bases de données non relationnelles ont une architecture distribuée et évoluent horizontalement en ajoutant des serveurs au cluster. Cette fonctionnalité fait de NoSQL une option plus durable pour le développement d’applications qui gèrent un grand volume de données.

Flexibilité et capacité d’adaptation aux changements

Les bases de données SQL suivent des schémas de programmation rigides et nécessitent une planification détaillée car les modifications ultérieures sont souvent difficiles à mettre en œuvre.
Les bases de données NoSQL fournissent un modèle de développement plus flexible, permettant une adaptation simple aux changements sans avoir à effectuer de migrations complexes. Ils sont une option pratique dans les environnements agiles où les exigences changent fréquemment.

Rôle de Pandora FMS dans la gestion de bases de données

Pandora FMS fournit aux équipes informatiques des capacités avancées pour superviser les bases de données SQL et NoSQL, y compris MySQL, PostgreSQL, Oracle et MongoDB, entre autres. De plus, il prend en charge les environnements de virtualisation et de Cloud Computing (par exemple, Azure) pour gérer efficacement les services et les applications dans le cloud.

Quelques exemples pratiques de l’utilisation de Pandora FMS dans les bases de données SQL et NoSQL :

• Il optimise la distribution des données dans NoSQL : Il supervise les performances et la charge de travail sur les nœuds du cluster en évitant les surcharges sur les nœuds individuels.
• Il garantit la disponibilité des données : Il réplique les informations sur différents nœuds, minimisant ainsi le risque de perte.
• Il envoie des alertes de performance : Il supervise les ressources du serveur et envoie des alertes aux administrateurs lorsqu’il détecte des erreurs de requête ou des temps de réponse lents. Ceci est particulièrement utile dans les bases de données SQL dont les performances dépendent de la puissance du serveur où les données sont stockées.
• Il réduit la latence : Il aide les administrateurs à identifier et à résoudre les problèmes de latence dans les applications qui travaillent avec des données en temps réel. Par exemple, il permet d’ajuster les paramètres des bases de données NoSQL, tels que le nombre de connexions simultanées ou la taille du tampon réseau, améliorant ainsi la rapidité des requêtes.
• Il favorise l’évolutivité: Il permet d’ajouter ou de supprimer des nœuds du cluster et d’ajuster les exigences du système à la charge de travail dans les applications fonctionnant avec des bases de données NoSQL.

Conclusion

Faire le bon choix du type de base de données est essentiel pour éviter les revers lors du développement d’un projet et élargir les possibilités de croissance à l’avenir.

Historiquement, les bases de données SQL étaient la pierre angulaire de la programmation d’applications, mais l’évolution d’Internet et la nécessité de stocker de grandes quantités de données structurées et non structurées ont poussé les développeurs à chercher des alternatives en dehors du modèle relationnel. Les bases de données NoSQL se distinguent par leur flexibilité et leurs performances, bien qu’elles ne soient pas une bonne alternative dans les environnements où l’intégrité des données est primordiale.

Il est important de prendre le temps d’étudier les avantages et les inconvénients de ces deux SGBD. En outre, nous devons comprendre que les bases de données SQL et NoSQL nécessitent une maintenance continue pour optimiser leurs performances.

Pandora FMS fournit aux administrateurs les outils nécessaires pour améliorer le fonctionnement de tout type de base de données, rendant les applications plus rapides et plus sûres, ce qui se traduit par une bonne expérience pour les utilisateurs.