Comment décider entre des bases de données relationnelles et non-relationnelles pour un projet

Comment abordez-vous le traitement des données ? Quels aspects méritent une attention spéciale ? Trouvez la différence entre les bases de données relationnelles et non relationnelles pour prendre des décisions informées et apprenez comment choisir une base de données en fonction de vos besoins de projet.

Qu’est-ce qu’une base de données relationnelle vs non relationnelle ?

C’est clairement la première question à aborder lors de la sélection d’une base de données pour votre projet. Connaître la différence entre les bases de données relationnelles et non relationnelles vous permet de spécifier vos exigences de manière plus précise et d’exploiter les bonnes solutions.

En usage depuis des décennies, les bases de données ont connu beaucoup de changements et d’avancées. Cependant, la plupart des représentants peuvent être référencés comme une ou l’autre type. Chaque équipe communément fait face à la chose en choisissant entre une base de données non relationnelle et une base de données relationnelle. Voyons les caractéristiques principales de chacune des solutions pour prendre des décisions plus informées. Et bien sûr, nous commencerons la comparaison des bases de données relationnelles et non relationnelles par les définitions.

• Les bases de données relationnelles sont utilisées pour stocker des données de manière structurée dans des tables. Toutes les données demeurent facilement accessibles, liées et relatives pour soutenir les relations.
• Les bases de données non relationnelles fonctionnent de manière complètement différente pour stocker des données semi-structurées. Elles n’appliquent pas une structure rigide, ce qui permet d’introduire des schémas plus dynamiques pour le traitement de données non structurées.

Dans les plus simples termes, les bases de données sont diversifiées par des structures de données. Les solutions relationnelles se concentrent sur des schémas prédéfinis pour définir et manipuler les données. En comparaison, les non-relationnelles sont connues pour une meilleure flexibilité car elles peuvent traiter n’importe quelle type de données sans modifier l’architecture.

La caractéristique distincte d’une base de données relationnelle est qu’elle stocke toujours les données dans des tables en utilisant des lignes et des colonnes. Par conséquent, elle apporte une manière simple et intuitive de présenter les données. En même temps, elle permet aux équipes de former des relations en fonction de entités spécifiques. La plupart des bases de données relationnelles utilisent le Langage de Requête Structuré (Structured Query Language); par conséquent, elles sont souvent appelées bases de données SQL.

Les bases de données non-relationnelles sont considérées comme une solution viable alternative car pas toutes les données peuvent être stockées sous forme de tableau. Cette catégorie englobe tous les types de bases de données qui ne peuvent suivre la structure relationnelle et la syntaxe traditionnelle de SQL. Cela ne signifie pas qu’elles n’utilisent pas le langage SQL. De plus, la plupart d’entre elles utilisent à la fois SQL et UnQL (Unstructured Query Language). Par conséquent, ce type peut également être appelé bases de données NoSQL (pas seulement SQL).

Si les bases de données SQL s’inscrivent dans la catégorie des tables, les bases de données NoSQL peuvent être divisées en plusieurs catégories. Les types les plus courants de bases de données NoSQL incluent :

• Les bases de données documentaires collectent, traite et récupèrent les données sous forme de documents JSON-like.
• Les stockages de clés-valeurs arrange les données dans un format clé-valeur où les clés servent d’identifiants uniques.
• Les bases de données graphes sont des plateformes mono-objectif pour créer et manipuler des graphes où les données sont présentées sous forme de nœuds, de liens et de propriétés.
• Les magasins à colonnes larges organisent les données en colonnes flexibles qui peuvent être réparties sur plusieurs nœuds de base de données et sur plusieurs serveurs. Ils permettent de varier le format de colonne indépendamment des lignes dans la même table.

En ce qui concerne les différences entre les bases de données relationnelles et les bases de données non relationnelles, les équipes ont la possibilité de trouver des solutions raisonnables à leurs besoins. Les entreprises d’aujourd’hui collectent et traitent une quantité énorme de données, y compris la gestion de requêtes complexes. Des exigences de projet clairement définies constituent la base pour prendre des décisions informées.

L’idée principale est qu’il leur faut choisir une base de données qui permet de requêter les données efficacement et de soutenir des résultats instantanés. Si le projet utilise des données structurées et suit la conformité ACID, les bases de données relationnelles sont une bonne option. Si les données restent non structurées et ne correspondent pas aux critères prédéfinis, il est préférable de choisir une base de données non relationnelle. Ainsi, passons aux autres détails essentiels qui sont déterminants pour la dernière chose.

Avantages et Inconvénients des Bases de Données Relationnelles et Non Relationnelles

En discutant des différences entre les bases de données relationnelles et les bases de données non relationnelles, nous voulons attirer l’attention sur les principaux avantages et inconvénients de ces types de bases de données. Cela aide grandement les équipes à faire un choix et à sélectionner une base de données compatible avec les exigences établies. L’idée principale est qu’il leur permet de faire une recherche approfondie et de rester spécifique au business. La sélection de la base de données peut sembler difficile au premier abord, mais en considérant plus de détails, l’objectif est de simplifier la décision finale. Alors, passons aux types de bases de données mentionnés pour trouver leurs avantages et inconvénients.

Avantages des Bases de Données Relationnelles

Conformité à la norme ACID

Les propriétés ACID distinguent une base de données relationnelle et la font atteindre une position dominante sur le marché. Elle englobe toutes les normes nécessaires pour garantir la fiabilité des transactions dans une base de données.

Simplicité

En raison du schéma prédéfini et de la structure simple, la base de données relationnelle est une solution relativement aisée. Elle n’exige pas beaucoup d’efforts architecturaux car l’équipe utilise le langage de requête structuré.

Précision des données

Par rapport aux autres types de bases de données, les bases de données relationnelles offrent une plus grande précision des données. Elles se concentrent sur la prévention de la redondance des données car il n’y a pas d’information répétée ou dupliquée.

Sécurité

Le modèle basé sur des tables rend plus facile le contrôle de l’accès aux données confidentielles et réduit significativement les chances d’erreurs.

Inconvénients des bases de données relationnelles

Scalabilité

Being vertically scalable, the relational database has a distinct disadvantage: low scalability. Strict consistency requirements restrict horizontal scaling, whereas vertical scaling comes with certain limits and greatly depends on supported hardware.

Flexibilité

Rigid schemas and constraints could become pros and cons at the same time.

Though it’s easy to interpret the data and identify the relationships, it remains complex to implement changes to the data structure. Relational databases aren’t suitable for huge or unstructured data.

Performance

La performance de la base de données relationnelle est fortement tributaire de la quantité de données, de la complexité des tables et du nombre de celles-ci. Tout augmentation dans ces domaines entraîne une augmentation du temps de traitement des requêtes.

Avantages des bases de données non relationnelles

L’échelle horizontale

La gestion de jeux de données importants s’est simplifiée avec l’arrivée des bases de données non relationnelles. De plus, l’échelle horizontale permet à une équipe d’accueillir, gérer et stocker plus de données tout en maintenant des coûts plus bas.

Flexibilité

Avec leur schéma de données flexible et leur structure non rigide, les bases de données non relationnelles peuvent combiner, traiter et stocker tout type de données. C’est une caractéristique distincte qui les différencie d’une base de données relationnelle qui ne gère que des données structurées. Les bases de données non relationnelles appliquent des schémas dynamiques pour les données non structurées.

Requêtes rapides

Si les bases de données relationnelles peuvent être utilisées pour des requêtes complexes, les requêtes dans les bases de données non relationnelles restent plus rapides. L’avantage principal est qu’elles adoptent une méthode de stockage initialement optimisée pour les requêtes. De plus, les requêtes n’ont pas besoin des joints typiques des types de base de données relationnelles.

Maintenance plus aisée

Les bases de données non relationnelles sont plus simples et plus rapidement à installer et à maintenir. Certaines d’entre elles permettent aux développeurs de mapper la structure des données similaire aux langages de programmation. Cela supporte ainsi un temps de développement plus court et moins d’erreurs.

Inconvénients des bases de données non relationnelles

Intégrité des données

La conservation de l’intégrité des données dépend grandement de la construction de relations entre les éléments de données. Le manque de méthodes d’intégrité dans les bases de données non relationnelles pourrait réduire la fiabilité, l’exactitude et la complétude globales des données. Il devient responsabilité des développeurs de assurer une extraction de données précises et sans erreurs d’une étape à l’autre.

La cohérence

En mettant l’accent sur la scalabilité et les performances, les bases de données non relationnelles optent pour des problèmes de cohérence. Elles n’ont pas de mécanismes obligatoires pour éviter la redondance des données et font appel à une cohérence eventuelle. Par conséquent, elles ne sont pas très efficaces pour gérer de grandes quantités de données. De plus, lorsque les catégories de bases de données varient, il est difficile de répondre à tous les cas d’utilisation avec une seule base de données.

Analyse des données

Au regard de la comparaison entre les bases de données relationnelles et les bases de données non relationnelles, celles-ci offrent moins d’installations pour l’analyse des données. De plus, traiter l’analyse des données nécessite souvent des compétences en programmation, même pour les requêtes les plus simples. Par ailleurs, beaucoup d’entre elles manquent de l’intégration avec les outils BI les plus populaires.

Quand utiliser des bases de données relationnelles ou non relationnelles

Au regard de la comparaison entre les bases de données relationnelles et les bases de données non relationnelles, il est important de mentionner les cas d’utilisation communs. Apprendre les pratiques du marché et l’expérience des autres peut fournir des informations supplémentaires sur la manière de choisir une base de données pour votre projet. Clairement, l’une ou l’autre catégorie convient souvent mieux à certaines besoins et exigences. La tâche de l’équipe est de prendre connaissance des détails, en référence aux plus petits détails.

En même temps, vous ne trouverez pas une distinction stricte sur les cas d’utilisation. Des types différents de bases de données ont été implémentés avec succès pour divers types de projets. Il convient de dire que connaître les avantages et les inconvénients des bases de données relationnelles et non relationnelles est indispensable. La choix informée peut être soutenue par une analyse détaillée des spécifications de projet et de la disponibilité des solutions. Alors, voyons quelques conseils utiles sur où utiliser les bases de données relationnelles ou non relationnelles.

Cas d’utilisation d’une base de données relationnelle

Données fortement structurées

Une structure de données stable devient nécessaire à moins que le projet ne nécessite des modifications constantes. Il est une excellente option d’exploiter des schémas stricts, prévus et prédéfinis pour gérer les données distribuées sur différentes tables. De plus, cela permet d’accéder à plus d’outils pour tester et analyser les données. La nature organisée et spécifique permet une manipulation et une recherche de données plus faciles.

Environnement sécurisé et cohérent

Lorsque la sécurité et la cohérence sont les priorités numéro 1, les équipes doivent prendre les bonnes décisions. Les bases de données relationnelles sont devenues une solution raisonnable ici. Les principes ACID appuient toutes les fonctionnalités nécessaires pour gérer les données en conformité avec les dernières réglementations de conformité. Ce type est souvent un choix pour les secteurs de la santé, du financement technologique, des entreprises, etc.

Support

La large disponibilité de support est expliquée par la durée de présence sur le marché. Il est souvent plus rapide de trouver une équipe avec les compétences requises, car la plupart des bases de données relationnelles suivent des principes similaires. De plus, ils sont plus efficaces pour l’intégration des données provenant d’autres systèmes et l’utilisation d’outils additionnels. L’équipe a davantage de choix de produits lors de l’utilisation de ces types de bases de données, y compris les outils de business intelligence.

Cas d’utilisation d’une base de données non relationnelle

Gros volumes de données non structurées

Une des principales raisons d’appliquer une base de données non relationnelle est que pas toutes les données peuvent rentrer dans des tables simples. Par exemple, le projet a besoin d’une solution efficace pour accueillir divers types de données telles que les vidéos, les articles ou le contenu des réseaux sociaux. Par conséquent, beaucoup de données restent non structurées malgré son support à l’échelle horizontale. Cela aide à couvrir la diversité et à apporter les modifications appropriées si nécessaire.

Environnement de développement flexible

Les taux d’accumulation rapides sont expliqués par la capacité de collecter rapidement et facilement des données sans les prédéfinir. Les données ne sont souvent pas limitées à certains formats et peuvent être traitées ultérieurement. Pour de nombreuses équipes, une base de données non relationnelle est une excellente option, en particulier lorsque les besoins du projet ne sont pas complètement clairs ou qu’ils prévoient des modifications ou des mises à jour continues.

Priorités de timing

Le environnement de développement rapide permet une livraison plus rapide et plus facile du produit. Les approches moins méthodiques éliminent toute préparation, planification, préparation ou conception préalable des bases de données non relationnelles. Les équipes peuvent passer à la phase de développement immédiat. Cela convient couramment aux besoins de MVP ou à certaines sorties de produit urgentes.

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Grâce à la variété de types de bases de données disponibles sur le marché, il existe toujours une approche adaptée pour satisfaire aux besoins de projets. Bien sûr, la sélection de la base de données varie d’un projet à un autre. De plus, certains équipes trouvent efficient de combiner plusieurs bases de données pour couvrir tous les cas d’utilisation.

Base de données populaires : l’état actuel du marché

La question de la sélection d’une base de données ne peut être complètement répondue sans vérifier la disponibilité du marché. Il est un fait que la sélection de la base de données est également impactée par l’état du marché et la popularité de certaines bases de données. De plus, l’expérience réussie d’autres équipes peut devenir une bonne pratique à suivre. Aussi longtemps que l’équipe définit les spécifications du projet, elle est prête à en apprendre davantage sur les bases de données disponibles sur le marché.

Suivre les tendances du marché permet de rester à jour et d’augmenter l’efficacité des solutions utilisées. La croissance rapide du marché a amené une grande variété de bases de données à adopter. Aujourd’hui, le nombre de bases de données disponibles a dépassé 300. Donc, de même que nous pouvons diversifier les bases de données selon les types ou les fonctionnalités, il est courant de les classer selon leur popularité.

Lorsque nous comparons les bases de données relationnelles aux non-relationnelles, il convient de mentionner que les représentants de chacun des types de bases de données occupent des positions fortes. En se basant sur les résultats du dernier sondage de Stack Overflow pour les développeurs, regardons les bases de données les plus populaires.

Base de données populaires

MySQL

MySQL est l’une des bases de données relationnelles les plus connues. Publié en 1995, il a gagné une popularité considérable en raison de ses fonctionnalités et de ses approches utilisées. La base de données open source bénéficie d’une grande assistance et est compatible avec la plupart des bibliothèques et des frameworks. Elle est adaptée pour fournir des solutions multiplateformes, et même si elle est principalement utilisée pour les requêtes SQL, elle offre également un support NoSQL si nécessaire.

PostgreSQL

PostgreSQL est une autre puissante base de données relationnelles open source, publiée pour la première fois en 1996. Une de ses caractéristiques distinctes est qu’elle présente les données sous forme d’objets plutôt que sous forme de colonnes et de lignes. PostgreSQL est hautement extensible, ce qui le rend adapté aux besoins de grandes solutions logicielles. Il n’est pas nécessaire de recompiler la base de données car les développeurs peuvent écrire le code en utilisant diverses langages de programmation.

SQLite

SQLite est également un système de gestion de base de données relationnelles publié en 2000. Il possède une caractéristique distincte car il s’agit d’une base de données côté serveur. Cela le rend souvent plus rapide car les requêtes sont sérialisées par le serveur. De plus, il dispose de liaisons pour différentes langages de programmation et est utilisé pour une variété de solutions, y compris les IoT et les systèmes embarqués.

Microsoft SQL Server

Microsoft SQL Server est un système de gestion de base de données relationnelles connu mis au point par Microsoft en 1989. Ils ont amélioré grandement la solution avec de nombreuses fonctionnalités uniques telles que la personnalisation, l’analyse en mémoire, les intégrations, etc. De plus, il supporte différents outils de développement et services cloud ; cependant, il ne fonctionne qu’sur des serveurs basés sur Windows.

Base de données non relationnelles populaires

MongoDB

MongoDB est classé comme une solution non relationnelle, en particulier une base de données orientée document publiée en 2009. Elle permet de stocker différents types de données car elle utilise des objets ressemblant à du JSON. Cette technologie de solution fonctionne beaucoup plus rapidement que les relations car elle n’a pas besoin de traiter les données collectées. Elle est généralement non structurée et adaptée pour gérer de vastes ensembles de données.

Redis

Redis est un stockage en mémoire populaire également utilisé comme base de données de type clé-valeur introduit en 2009. Cette solution non relationnelle open source utilise des structures de données en mémoire pour soutenir l’extensibilité et le clustering. Elle permet aux équipes de stocker des jeux de données importants sans structure complexe. Redis est souvent combiné pour tirer parti d’autres solutions de stockage de données car il peut être utilisé comme couche de cache.

DynamoDB

DynamoDB est une base de données non relationnelle introduite par Amazon en 2012. La technologie se concentre sur le support de structures de données, de documents et de services cloud de type clé-valeur. La haute scalabilité et les performances restent les principaux avantages de ce choix de base de données, car elle permet de faire fonctionner des applications haute performance à toutes les échelles.

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A cause de sa bonne fonctionnalité et du fait d’avoir été le premier sur le marché, les solutions relationnelles touchent toujours une part considérable du marché. En effet, l’introduction de nouveaux représentants force chacun à renforcer les approches disponibles et à continuer d’innover dans les nouvelles solutions.

Comment Choisir une Base de Données : Base de Données relationnelles vs Non relationnelles

Rassembler toutes les informations essentielles sur les différents types de bases de données est nécessaire pour faire un bon choix. Avec des exigences de projet clairement définies, l’équipe cherche une base de données qui correspond à leurs besoins et appuie l’efficacité de la solution. L’importance du fait que les deux types de bases de données soient des options viables ne doit pas être négligée. La connaissance des principales différences est essentielle pour la sélection.

Il n’y a pas de mauvais choix ; c’est plutôt question de répondre mieux aux exigences et de recevoir davantage de résultats. En tenant compte des aspects mentionnés ci-dessus, nous avons également décidé de nous concentrer sur les principaux aspects de la sélection d’une base de données.

Schéma des données

La principale différence entre les bases de données non relationnelles et les bases de données relationnelles demeure les schémas de données appliqués. Si les solutions relationnelles utilisent des schémas prédéfinis et traitent des données structurées, les solutions non relationnelles appliquent des schémas flexibles pour traiter des données non structurées de diverses manières. Il est important de se souvenir que ce facteur explique souvent d’autres spécifications distinctes de la sélection de la base de données.

Structure des données

La structure soutient la manière de localiser et d’accéder aux données. Si l’équipe choisit l’architecture relationnelle, elle proceed avec la structure basée sur des tables. Le format tabulaire se concentre sur le lien et la relation basées sur des données communes. Les solutions non relationnelles peuvent différer par plusieurs structures, y compris la structure clé-valeur, documentaire, graphique ou de grands colonnes. En d’autres termes, elles offrent des alternatives pour structurer les données impossibles à traiter dans les bases de données relationnelles.

Scalabilité

La sélection de la base de données peut également être impactée par les propriétés de scalabilité de votre base de données non relationnelle par rapport à la base de données relationnelle. La base de données relationnelle est scalaire verticalement lorsque l’augmentation de la charge doit être complétée sur un seul serveur. Les solutions non relationnelles sont connues pour être plus efficaces ici car la scalabilité horizontale permet d’ajouter plus de serveurs, ce qui permet de gérer un trafic plus élevé.

Sécurité

Il a toujours été crucial de tirer parti de solutions bien protégées et hautement sécurisées. La conformité à ACID pour les bases de données relationnelles les rend plus sécurisées et plus faciles à restreindre l’accès aux données confidentielles. Les types de bases de données non relationnelles sont considérées comme moins sécurisées, bien que known for great performance and scalability.

Capacités d’analyse

Les bases de données relationnelles sont considérées plus efficaces pour exploiter l’analyse des données et les rapports. La plupart des outils BI ne permettent pas de faire des requêtes sur des bases de données non relationnelles, mais fonctionnent très bien avec des données structurées. Bien sûr, il est important de vérifier la fonctionnalité actuelle de la base de données, car beaucoup d’entre elles continuent à présenter de nouvelles alternatives.

Intégration

Un autre aspect à considérer lors de la sélection d’une base de données relationnelle par opposition à une base de données non relationnelle est l’opportunité de l’intégrer avec d’autres outils et services. Les équipes doivent toujours vérifier sa compatible avec d’autres solutions technologiques appliquées au projet. Les exigences d’intégration sont drastiquement croissantes pour soutenir la cohérence de toutes les solutions商业lles.

Considération du support

Faisons attention au point de savoir comment chaque représentant est soutenu. Il s’agit de l’avancement constant de la base de données et de sa popularité sur le marché. Le manque de support aboutit toujours à des résultats imprévus et souvent à des échecs. Assurez-vous de choisir des bases de données qui ont acquis une bonne part du marché, disposent d’un fort soutien communautaire et répondent aux besoins du projet.

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Il est évident que la sélection de la base de données varie d’un projet à un autre, mais ce qui compte est qu’elle corresponde aux besoins énoncés. Il n’y aura pas de mauvais choix car chaque projet peut être traité sous différents angles. L’idée principale est de choisir une base de données qui peut apporter l’efficacité et répondre aux exigences spécifiques du projet énoncées.

Conclusion

Un excellent moyen de comparer les bases de données relationnelles et les bases de données non relationnelles consiste à effectuer une analyse approfondie de leurs aspects fondamentaux, de leurs avantages principaux et de leurs inconvénients, ainsi que de leurs cas d’utilisation typiques. En tenant compte de tous les détails rassemblés dans cet article, nous pouvons conclure que les bases de données relationnelles sont une bonne option lorsque les équipes recherchent des requêtes dynamiques, une haute sécurité et un support multi-plateformes. Si la scalabilité, la performance et la flexibilité demeurent les priorités principales, il est préférable d’opter pour des bases de données non relationnelles.