SQL contre NoSQL : lequel choisir ?

Les données sont l’épine dorsale de tous les sous-domaines de la science des données. Peu importe la taille ou l’application du projet que vous construisez, vous devrez obtenir et analyser des données. Le plus souvent, les données dont vous avez besoin sont stockées dans un SGBD (système de gestion de base de données).

Pour interagir et communiquer avec le SGBD, vous devez utiliser son langage ou un langage qu’il comprend. Le langage utilisé pour interagir avec les SGBD est SQL (Structured Query Language).

Depuis quelques années, un autre terme a fait son apparition dans le domaine des bases de données : les bases de données NoSQL. Si vous débutez dans la science des données, vous avez peut-être entendu parler des bases de données SQL et NoSQL.

Mais quelle est la différence et comment choisissez-vous lequel utiliser ?

Commençons par le début absolu. Pourquoi avons-nous deux approches pour interagir avec les bases de données ?

Simple : SQL et NoSQL interagissent avec différents types de bases de données. SQL est l’approche utilisée pour interagir avec les bases de données relationnelles, tandis que NoSQL est utilisé pour interagir avec les bases de données non relationnelles.

SQL contre NoSQL : quelle est la différence ?

Les bases de données SQL sont plus anciennes, elles ont donc une conception et une structure de schéma fixe plus établies. Les bases de données NoSQL sont facilement évolutives, flexibles et relativement simples à utiliser en raison de leur schéma flexible. SQL est l’approche utilisée pour interagir avec les bases de données relationnelles, tandis que NoSQL est utilisé pour interagir avec les bases de données non relationnelles.

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Bases de données relationnelles

Dans les bases de données relationnelles, les données sont stockées dans différentes tables, chacune contenant plusieurs enregistrements (lignes). Ces tables sont reliées entre elles par une ou plusieurs relations.

Les clés définissent la relation entre les tables. Une clé est le champ de table (colonne) qui contient des valeurs uniques pour chaque enregistrement. Si un champ est défini comme clé primaire d’une table, ce champ peut être inclus dans plusieurs tables et peut être utilisé pour accéder simultanément à différentes tables. Une fois qu’une clé primaire connecte une table à une autre, elle deviendra connue dans l’autre table comme une clé étrangère.

Par exemple, l’image ci-dessous montre une partie de la base de données d’une compagnie aérienne. Nous avons deux tables : la table des pilotes et la table des vols. Ces deux tables sont connectées et utilisées comme clé primaire dans la table des pilotes “PilotId”. Je peux utiliser l’ID des pilotes pour accéder aux informations sur le pilote pour la table des pilotes et les vols que ce pilote gère à partir de la table des vols.

SQL contre  NoSQL : lequel choisir ?

Ainsi, dans la table des pilotes, PilotId est la clé primaire, alors qu’il s’agit d’une clé étrangère dans la table des vols. PilotId est utilisé ici pour établir une relation entre les deux tables.

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Bases de données non relationnelles

Contrairement aux bases de données relationnelles, les bases de données non relationnelles (bases de données NoSQL) ne stockent pas les données dans des tables et des enregistrements. Au lieu de cela, dans ces types de bases de données, la structure de stockage des données est conçue et optimisée pour des besoins spécifiques.

Au lieu de SQL, qui est ce qu’utilisent les bases de données relationnelles, les bases de données NoSQL utilisent le mappage objet-relationnel (ORM) pour faciliter la communication avec ses données.

Les quatre types populaires de bases de données NoSQL sont : les bases de données orientées colonne, orientées document, paires clé-valeur et graphiques. Vous pouvez utiliser ces types individuellement ou vous pouvez les combiner. Le choix dépendra de votre application et du type de données que vous devez stocker.

SQL contre NoSQL, expliqué

Bases de données orientées colonnes

Comme son nom l’indique, dans une base de données orientée colonnes, les données sont stockées et organisées en colonnes. Ce type de base de données est avantageux si vous avez besoin de stocker des données éparses.

Base de données orientée documents

Dans une base de données orientée document, la structure des données triées n’est pas si rigide. Au lieu de cela, les données sont stockées sous la forme d’un ensemble de champs et de valeurs de données réunis dans la structure d’un document. Ces bases de données orientées document sont souvent stockées sous forme de chaînes JSON et peuvent être encodées à l’aide de YAML, XML ou sous forme de texte brut pour protéger les données.

L’un des avantages de l’utilisation d’une base de données orientée document est que vos documents n’ont pas tous besoin d’avoir la même structure. Cela signifie que le développeur a la liberté de trier différents types de données dans la même base de données. En Python, MongoDB est un exemple de bases de données orientées document.

Bases de données clé-valeur

Si vous êtes familier avec Python, vous pouvez considérer une base de données clé-valeur comme un dictionnaire Python. Chaque objet de données de la base de données sera stocké sous la forme d’une paire : une clé et une valeur.

Bases de données de graphes

Lorsque vos données sont fortement interconnectées, vous aurez besoin d’utiliser une base de données qui vous permette de mettre en œuvre l’interconnexion des données de manière efficace. Les bases de données de graphes sont considérées comme la base de données NoSQL la plus complexe. Cependant, les bases de données de graphes sont polyvalentes, ce qui les rend parfaitement adaptées à de nombreuses applications.

SQL-vs-NoSQL

Comment choisir entre SQL et NoSQL

Alors, comment choisir entre les bases de données SQL et NoSQL ?

Quatre aspects doivent être pris en compte pour répondre à cette question : la flexibilité, l’évolutivité, la cohérence et la technologie disponible.

1. Flexibilité

Parfois, vos données ont des structures et des types différents. Par définition, les bases de données NoSQL vous donnent plus de liberté pour concevoir votre schéma et stocker différentes structures de données dans la même base de données. Les bases de données SQL, en revanche, ont une structure et un schéma plus rigides.

2. Évolutivité

Avez-vous déjà vu un ascenseur de parking japonais ? Il permet de garer les voitures les unes sur les autres. Maintenant, posez-vous la question : qu’est-ce qui sera le plus efficace, ajouter des niveaux à l’ascenseur ou construire de nouveaux ascenseurs ? Les bases de données SQL sont évolutives verticalement, ce qui signifie que vous pouvez y ajouter des niveaux (augmenter la charge) tandis que les bases de données NoSQL sont évolutives horizontalement, ce qui signifie que vous pouvez augmenter sa charge en divisant le travail sur plusieurs serveurs.

3. Cohérence

Les bases de données SQL ont une conception très cohérente. Cependant, une base de données NoSQL peut être cohérente (ou non) basée sur un SGBD. Par exemple, MongoDB est cohérent, alors qu’une base de données comme Cassandra ne l’est pas.

4. Technologie disponible

Un aspect que vous pourriez considérer est le stade actuel de développement de la technologie de la base de données. Comme les bases de données SQL existent depuis plus longtemps, elles sont plus développées que les bases de données NoSQL. Ainsi, pour les débutants, commencer par SQL puis passer à NoSQL pourrait être le meilleur choix.

En règle générale, SQL est un meilleur choix si vous avez affaire à un SGBDR (système de gestion de base de données relationnelle) et que vous souhaitez analyser le comportement des données ou créer des tableaux de bord personnalisés. En outre, SQL permet souvent un stockage et une récupération des données plus rapides et fonctionne mieux avec des requêtes complexes.

D’un autre côté, les bases de données NoSQL sont le meilleur choix si vous souhaitez développer la structure standard du SGBDR ou si vous avez besoin de créer un schéma flexible. Les bases de données NoSQL sont également meilleures lorsque les données que vous stockez et enregistrez proviennent de sources distribuées, ou que vous avez simplement besoin de les stocker temporairement.

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Les plats à emporter

En fin de compte, je ne peux pas dire que SQL est absolument meilleur que NoSQL ou l’inverse. Chacun a ses propres avantages et inconvénients, et vous devez faire votre choix en fonction de vos données, de son application et de ce qui facilite le processus de développement pour vous.

Les bases de données SQL sont plus anciennes, elles ont donc une conception et une structure de schéma fixe plus établies. Les bases de données NoSQL sont facilement évolutives, flexibles et relativement simples à utiliser en raison de leur schéma flexible.

Alors, quelles sont les exigences de vos données ? Vos données sont-elles bien structurées ? Vous traitez une grande quantité de données ?

Écoutez vos données et vous ferez le meilleur choix.

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