Dans le contexte actuel, le Big Data prend de plus en plus d’ampleurs et s’invite dans tous les écosystèmes informatiques. Dans ce domaine, ou dans le développement informatique en général, le choix du système de gestion de bases de données à utiliser est crucial. Pour ce dernier, deux options sont envisageables à savoir le SQL et le NoSQL.
Dans cet article, nous allons effectuer une comparaison complète de ces deux systèmes afin que vous puissiez opter pour celui qui convient le plus à votre projet.
SQL vs NoSQL : définition
Le NoSQL est le plus récent des deux, car il n’a été popularisé que depuis l’avènement du Big Data, c’est-à-dire depuis seulement une dizaine d’années. Cependant, son invention date des années 60. Pour certains, NoSQL veut dire l’absence ou plutôt le renversement du SQL. Pour d’autres, il fait référence à Not Only SQL, c’est-à-dire une autre manière d’utiliser ou de combiner le SQL avec un autre système.
En réalité, il s’agit tout simplement d’un système de bases de données non relationnel. Ce que cela laisse entendre est qu’il n’y a pas de structure ni de formats imposés lorsque l’on récupère et stocke les données dans ce type de système.
En effet, plusieurs formats de données sont acceptés dans une base de données NoSQL tels que les documents, les images, les graphiques, etc. Cela offre plus de flexibilité et de scalabilité au système nécessitant un énorme volume de stockage. C’est d’ailleurs la raison pour laquelle les géants tels que Google, Twitter, Facebook ou encore Amazon ont adopté ce SGBD.
SQL ou Structured Query Language, quant à lui, est de loin le système de gestion de bases de données le plus âgé, car il existe et perdure depuis maintenant plus de 40 ans. Contrairement à NoSQL, il s’agit d’un système de gestion de base de données et en même temps d’un langage dit relationnel.
Il se base sur une structure tabulaire, c’est-à-dire que tout est organisé en lignes et colonnes. Fondé sur un SGBD nommé Système R, il est utilisé depuis sa création et jusqu’à maintenant sur plusieurs types de projets allant d’un site web à un logiciel quelconque. Sa facilité, sa flexibilité et sa structure ont fait que les développeurs l’ont très vite adopté.
SQL vs NoSQL : cas d’utilisation
En théorie, NoSQL s’utilise lorsque, dans votre projet, vous prévoyez de stocker et de traiter des données :
- Disposant d’une haute volumétrie, c’est-à-dire que la quantité de données que vous souhaitez manipuler est relativement élevée ;
- Avec des formats divers, vous prévoyez peut-être stocker des images, des documents, des vidéos, etc. ;
- À une vitesse plus haute, vous souhaitez obtenir les résultats de vos requêtes le plus vite possible ;
- Qui va servir à l’intelligence artificielle ou à l’apprentissage automatique.
Voici quelques exemples de cas d’utilisation dans la vie quotidienne :
- Dans le domaine de la finance à savoir dans les systèmes bancaires, de paiement, etc. où l’existence de plusieurs formats de données à traiter est nécessaire. Ce genre d’entreprise doit interagir avec leurs systèmes de gestion de bases de données de manière performante afin d’éviter les éventuelles fraudes et ainsi garantir la sécurité de ses clients ;
- Dans le domaine du commerce en ligne où plusieurs produits doivent apparaitre sur le site en quelques instants. La gestion des stocks de ses produits nécessite également l’utilisation de NoSQL ;
- Dans le cas où une application nécessiterait une interaction en temps réel, c’est-à-dire qu’elle doit offrir une haute disponibilité et répondre aux demandes des utilisateurs immédiatement.
En revanche, vous utilisez les SGBD SQL si vous élaborez des applications orientées clients. Si vous avez besoin d’un système de gestion dans lequel vous pouvez effectuer des jointures entre plusieurs tables ou plusieurs types d’informations, c’est celui qui vous conviendra le mieux. Il est assez solide pour être facilement transportable, donc si ce critère est important pour vous et pour les besoins de votre projet, vous devez donc vous diriger vers SQL.
Les cas réels d’utilisation sont nombreux, de par son ancienneté et de sa fiabilité durant sa durée d’existence. On peut donc le retrouver dans de nombreux sites tels que les blogs, les sites de e-commerce, les applications web, les logiciels de bureau, certaines applications d’apprentissage automatique et financières et bien d’autres encore.
SQL vs NoSQL : structure
NoSQL est, comme nous l’avons énoncé dans sa définition, est un système de gestion de base de données non relationnel. Cela veut dire que l’on n’utilise pas forcément les mêmes structures pour les différents formats de données que l’on peut y stocker. Néanmoins, on peut identifier quatre grands types de bases de données NoSQL à savoir :
- Les bases de données orientées documents dans lesquelles on stocke des objets semi-structurés. Ces objets peuvent ne pas avoir de relations ou même être complètement différents. Ce type de base de données NoSQL peut également contenir des documents imbriqués ou encore des paires clé/valeur ou clé/tableau ;
- Les bases de données orientées clé/valeur dans lesquelles les données sont accessibles via des clés qui possèdent leurs valeurs respectives. Dans ce type de base de données, la clé doit être absolument unique ;
- Les bases de données orientées graphe qui servent à stocker des données de type graphique, comme son nom l’indique. En réalité, il s’agit du type de structure permettant de relier des objets. C’est par exemple là où l’on stocke les réseaux de données qui sont présents sur les réseaux sociaux ;
- Les bases de données orientées colonnes qui permettent de stocker des objets ou des données en ligne. C’est très pratique pour transporter d’énormes quantités de données stockées en ligne comme les systèmes de gestion de base de données relationnelle.
Pour SQL, comme il s’agit d’une base de données relationnelle, il y a une structure préétablie qu’il faut respecter. Les bases de données SQL sont toujours constituées de tables composées de lignes et de colonnes. Une table peut avoir des contraintes ainsi que des dépendances à d’autres tables que l’on nomme également des jointures.
SQL vs NoSQL : différences
Malgré que ces deux systèmes permettent de stocker efficacement des données, ils présentent cependant plusieurs aspects qui les différencient. Voyons tous ces points un à un :
- Tout d’abord, comme nous l’avons vu dans la section précédente, leurs structures ne sont pas du tout pareilles. En effet, celle de SQL est fixe et préétablie tandis que celle de NoSQL est dynamique, évolutive et adaptable selon le type de données à stocker ;
- Pour l’accès aux données, le langage SQL utilise des requêtes pour les CRUD et NoSQL utilise des API ;
- Les formats acceptés est limité dans SQL alors qu’il est plus varié dans NoSQL ;
- Les bases de données SQL sont dans la plupart du temps stockées sur un seul et même serveur. Quelques contraintes peuvent survenir par rapport à cela. Par exemple, pour étendre la base de données, il faut augmenter les espaces de stockage du serveur. La disponibilité est également réduite à cause de cette architecture.
Du côté de NoSQL, on adopte une architecture distribuée, c’est-à-dire que lorsque nous avons besoin d’étendre la base de données, il nous suffit d’ajouter un autre serveur, une autre machine ou un autre nœud de cluster. Grâce à cette architecture, les bases de données offrent une plus haute disponibilité et une plus haute évolutivité ;
- La vitesse des deux systèmes va dépendre de la structure et du volume de données à traiter ;
- SQL est facile à appréhender, la syntaxe reste la même, peu importe l’outil que vous allez utiliser. NoSQL est plus technique et requiert un certain niveau de compétence afin de bien l’utiliser ;
- Toutes les plateformes de développement NoSQL sont open source. Pour SQL, on peut trouver des open sources tout comme des logiciels payants ;
- Si vous souhaitez utiliser SQL, vous avez le choix entre les bases de données MySQL, SQL Server, PostgreSQL, Access, SQLite ou encore Oracle DB. Et si vous voulez utiliser NoSQL, il y a par exemple MongoDB, Cassandra, MariaDB, Redis, ArangoDB ou encore Neo4j.
Maintenant, vous avez le comparatif entre ces deux systèmes de gestion de base de données. Si vous devez faire un choix, il faut que vous pensiez tout d’abord à vos besoins et à l’architecture globale que peuvent avoir votre projet et le but que vous souhaitez atteindre. Dès que vous avez toutes ces informations, regardez ce que propose chacun de ces systèmes et optez pour celui qui convient le mieux à vos attentes.
