Explication des types de bases de données

En tant qu'étudiant ou spécialiste en informatique, vous pouvez être certain que les bases de données seront un élément clé de votre vie professionnelle. Vous devrez donc comprendre les nombreux types de bases de données disponibles - ce qu'elles font, quand les utiliser et en quoi elles sont différentes. C'est ce que nous allons aborder dans cet article.

Les médias sociaux, les services bancaires en ligne, le commerce électronique, les assistants d'intelligence artificielle et même votre téléphone portable ne pourraient exister sans base de données ! Les bases de données sont essentielles pour garder les données accessibles et sécurisées dans tout produit numérique moderne.

Le volume de données créées et consommées dans le monde entier ne cesse de croître. Nous sommes entrés dans l'ère du zettaoctet, ce qui signifie que le total des données numériques dans le monde a dépassé un zettaoctet, c'est-à-dire un trillion de gigaoctets ! Selon Statista, les volumes de données atteindront 181 zettaoctets d'ici 2025 !

La demande de données augmente et de nouveaux types de bases de données apparaissent progressivement. Dans cet article, j'expliquerai les principaux types de bases de données - relationnelles, NoSQL, Cloud et vectorielles - et leurs caractéristiques.

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Types de bases de données : La base de données relationnelle

Lesbases de données relationnelles sont les plus fiables, la mère de toutes les bases de données ! Leur origine remonte aux années 1970, lorsqu'un informaticien d'IBM, Edgar F. Codd, a présenté le concept de "modèle relationnel" pour la gestion des bases de données. L'idée révolutionnaire de Codd était de structurer les données en tableaux liés les uns aux autres (relations) qui pouvaient être facilement interrogés et manipulés à l'aide d'un langage standardisé. Peu après, ce langage a été baptisé SQL(Structured Query Language) et les bases de données relationnelles sont devenues la principale technologie de base de données.

Comment les bases de données relationnelles sont-elles structurées ?

L'élément central d'une base de données relationnelle est la table; chaque table se compose de lignes et de colonnes (un peu comme dans un tableur). Cette structure tabulaire permet de stocker, d'extraire et de gérer efficacement les données. Elle nous permet également d'établir des relations entre les tables en stockant des références à des tables étrangères dans une colonne.

Chaque table représente une entité spécifique (par exemple, des clients, des commandes ou des produits). Également appelées enregistrements, les lignes contiennent les entrées de données réelles d'une table. Chaque ligne représente une seule instance de l'entité décrite par la table : par exemple, dans une table de customerschaque ligne représente un seul client.

Les colonnes représentent les attributs (détails) des données stockées dans une table. Chaque colonne peut avoir un type de données spécifique (comme un entier, un texte ou une date). Dans le tableau customersles colonnes peuvent contenir les identifiants, les noms, les adresses électroniques et les numéros de téléphone des clients.

Travailler avec des bases de données relationnelles

Il est beaucoup plus facile de travailler directement avec des bases de données relationnelles si vous connaissez le langage SQL. Le langage de requête structuré (SQL) est le langage standard utilisé pour interagir avec les bases de données relationnelles. Il permet aux utilisateurs de communiquer avec les bases de données et d'effectuer des requêtes énormes et complexes sur leurs données. Grâce à SQL, cinq types d'opérations peuvent être effectuées sur les bases de données relationnelles : les requêtes, les mises à jour, les insertions, les suppressions et la gestion des tables.

Les requêtes SQL sont utilisées pour récupérer des données spécifiques dans une ou plusieurs tables. Par exemple, une requête peut trouver tous les clients qui ont effectué un achat au cours du dernier mois. Toutes sortes de filtres peuvent être appliqués à une requête : filtrage pour des attributs spécifiques, définition de limites de taille, tri des résultats, etc.

Ensuite, il y a les mises à jour. Les mises à jour permettent de modifier des données existantes, par exemple en changeant le nom ou l'adresse d'un client ou le statut d'une commande. Les insertions sont utilisées pour ajouter de nouvelles lignes de données à une table, par exemple pour ajouter un nouveau client à la table. customers.

Les données qui peuvent être insérées dans une base de données peuvent également être supprimées. Les suppressions sont des commandes SQL qui suppriment des données des tables, par exemple la suppression d'enregistrements périmés.

Enfin, les opérations de gestion des tables peuvent être effectuées pour modifier la structure de la base de données elle-même en créant, modifiant et supprimant des tables, des colonnes, des lignes et d'autres objets de la base de données.

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Utilisations et atouts des bases de données relationnelles

L'une des principales caractéristiques (et forces) des bases de données relationnelles est leur capacité à fournir des séquences d'opérations fiables, appelées transactions. En fait, les bases de données relationnelles utilisent lespropriétés ACID (atomicité, cohérence, isolation et durabilité) pour garantir l'intégrité des données.

Les bases de données relationnelles sont robustes et peuvent gérer des requêtes et des transactions complexes ; c'est pourquoi elles sont devenues les bases de données préférées dans de nombreux secteurs. Dans le secteur financier, les bases de données relationnelles sont privilégiées pour gérer de grandes quantités de données transactionnelles avec une grande fiabilité. Dans le secteur de la santé, les bases de données relationnelles garantissent la cohérence et la sécurité des dossiers des patients. Dans les plateformes de commerce électronique, elles gèrent des modèles de données complexes qui équilibrent les stocks de produits, les données des clients et le traitement des commandes (entre autres domaines d'activité).

Les bases de données relationnelles sont également très efficaces pour protéger et préserver les données. Leur modèle relationnel assure l'intégrité des données grâce aux clés primaires, aux clés étrangères, aux contraintes uniques et à d'autres caractéristiques. Ainsi, les données stockées restent exactes et cohérentes.

L'adoption précoce des bases de données relationnelles et leurs améliorations constantes en font un acteur essentiel de la gestion des données et du monde informatique en général. Si vous souhaitez en savoir plus, je vous recommande de lire l'excellent article de Luke Hande intitulé Qu'est-ce qu'une base de données SQL ?

Types de bases de données : Bases de données NoSQL

Les bases de donnéesNoSQL - également connues sous le nom de bases de données non SQL, Not Only SQL ou non relationnelles - sont apparues au début des années 2000 en réponse aux limites des bases de données relationnelles traditionnelles.

Avec la naissance du Web 2.0, c'est toute l'industrie technologique qui a changé. De nouveaux matériels, langages de programmation et modèles d'architecture sont apparus. Les services en nuage ont commencé à émerger, et le volume, la vitesse et la variété des données ont augmenté de manière exponentielle. En conséquence, les bases de données relationnelles traditionnelles ont eu du mal à répondre à la flexibilité et à la demande à grande échelle des applications modernes. C'est ce qui a conduit au développement des bases de données NoSQL.

Les bases de données NoSQL traitent les données non structurées à l'aide d'un schéma flexible ; les entrées de la base de données peuvent avoir une structure différente. Imaginez que vous souhaitiez permettre aux utilisateurs de votre jeu numérique de sauvegarder des informations cruciales : points, niveaux, points de contrôle, objets trouvés, etc. La taille et le type de données varient pour chaque joueur, ce qui correspond parfaitement à une base de données NoSQL. Mais il existe plusieurs types de bases de données NoSQL, comme nous allons le voir.

Types de bases de données NoSQL

Il existe quatre types de bases de données NoSQL :

Les bases de données clé-valeur sont le type le plus simple de base de données NoSQL. Dans ce type de base de données, les données sont stockées sous la forme d'une collection de paires clé-valeur. Chaque clé est unique et sa valeur associée peut être une chaîne, un nombre, un objet JSON ou même un objet binaire. Les bases de données clé-valeur sont idéales pour la mise en cache, la gestion des sessions et les préférences des utilisateurs. Les bases de données clé-valeur les plus connues sont Redis, Amazon DynamoDB et Riak, entre autres.

Les bases de données documentaires gèrent les données dans des formats de document - principalement JSON, BSON et XML. Dans ce contexte, un document est une unité contenant des données hiérarchiques de structure et de taille variables. Les bases de données documentaires sont idéales pour les applications qui nécessitent des schémas flexibles, comme les systèmes de gestion de contenu, les plateformes de blogs et les outils d'analyse en temps réel. MongoDB, Apache CouchDB et Amazon DocumentDB sont des bases de données documentaires bien connues.

Lesbases de données à colonnes organisent les données en lignes et en colonnes. Mais contrairement aux bases de données relationnelles, les colonnes sont regroupées en familles. Chaque famille de colonnes peut contenir un nombre illimité de colonnes, et les lignes peuvent avoir différentes colonnes. Les bases de données en colonnes conviennent aux applications analytiques, aux données chronologiques et aux entrepôts de données où les opérations de lecture et d'écriture doivent être très efficaces. Apache Cassandra, Apache HBase et ScyllaDB sont des exemples de bases de données à colonnes.

Lesbases de données graphiques utilisent des structures graphiques avec des nœuds, des arêtes et des propriétés pour représenter et stocker les données. Les bases de données graphiques sont parfaites pour les applications comportant des relations et des réseaux complexes, telles que les réseaux sociaux, les moteurs de recommandation et les systèmes de détection des fraudes. Les bases de données graphiques les plus populaires sont Neo4j, Amazon Neptune et OrientDB.

Cas d'utilisation des bases de données NoSQL

Les bases de données NoSQL conviennent parfaitement aux applications en temps réel qui nécessitent une faible latence et un débit élevé. Par exemple, les plateformes de jeux en ligne utilisent les bases de données NoSQL pour garantir un accès rapide aux données et des mises à jour pour les sessions des utilisateurs et les classements.

Comme elles peuvent gérer de grandes quantités de données non structurées, les bases de données NoSQL sont idéales pour l'analyse des données massives (Big Data). Elles peuvent stocker et traiter des données provenant de sources multiples (telles que les médias sociaux, les capteurs et les journaux), ce qui permet aux entreprises d'obtenir des informations et de prendre des décisions fondées sur les données.

Types de bases de données : Bases de données en nuage

Depuis le début des années 2000, l'informatique en nuage a connu une croissance exponentielle. Les services en nuage tels que Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure et Google Cloud Platform couvrent désormais presque tous les aspects du développement technologique, y compris les bases de données. Les bases de données en nuage, ou les bases de données fonctionnant sur des plateformes d'informatique en nuage, sont devenues essentielles pour les entreprises qui souhaitent migrer leurs activités vers le nuage.

Avantages des bases de données en nuage

Les bases de données en nuage présentent de nombreux avantages, l'évolutivité venant en tête de liste. L'évolutivité permet d'augmenter ou de réduire les ressources en fonction de la demande. Elle permet de gérer les pics de charge lors d'un événement particulier (par exemple, un événement viral, une campagne de marketing, etc.) sans interruption de service, tout en réduisant les coûts pendant les heures de moindre utilisation. En outre, de nombreuses bases de données en nuage offrent des fonctions de mise à l'échelle automatique qui ajustent les ressources pendant les périodes creuses (pour les entreprises, il s'agit souvent des nuits ou des week-ends), évitant ainsi toute intervention manuelle pendant les heures de forte demande.

Les bases de données en nuage offrent également une grande flexibilité. Les plateformes en nuage prennent en charge les bases de données relationnelles, NoSQL et vectorielles, entre autres. En outre, les services en nuage permettent de déployer une base de données donnée dans diverses configurations (région, zone) et prennent en charge les sauvegardes et les répliques.

Les bases de données en nuage sont également rentables. Elles fonctionnent selon un modèle de tarification "pay-as-you-go", où les entreprises ne paient que pour les ressources qu'elles utilisent. Il n'est donc pas nécessaire d'effectuer d'énormes investissements initiaux dans le matériel et l'infrastructure. La maintenance, les correctifs et les mises à jour sont pris en charge par le fournisseur de services en nuage, ce qui réduit la charge opérationnelle et les coûts pour les entreprises.

Enfin, l'un des grands avantages de l'utilisation des bases de données en nuage est l'accessibilité. Les fournisseurs de services en nuage proposent des centres de données dans le monde entier, ce qui permet aux entreprises de déployer des bases de données à proximité de leurs utilisateurs pour réduire les temps de latence et améliorer les performances. Les bases de données en nuage sont accessibles depuis n'importe quel endroit disposant d'une connexion Internet, ce qui facilite le travail à distance et la collaboration pour les équipes techniques internationales.

Types de bases de données : Bases de données vectorielles

Lesbases de données vectorielles sont spécifiquement conçues pour gérer des vecteurs de données à haute dimension et des types de données complexes (tels que des images ou des données audio) ou tout type de données pouvant être vectorisées. Les bases de données vectorielles sont principalement utilisées dans les domaines de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle.

Bases de données vectorielles et bases de données traditionnelles

Contrairement aux bases de données traditionnelles, les bases de données vectorielles sont utilisées pour gérer et interroger les données vectorielles. Cette fonction est cruciale pour les tâches d'intelligence artificielle telles que la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel et les systèmes de recommandation.

Les bases de données vectorielles diffèrent des bases de données traditionnelles à bien des égards. La principale est la structure des données. Les bases de données traditionnelles gèrent généralement des données structurées organisées en tableaux avec des lignes et des colonnes ; les bases de données vectorielles sont conçues pour gérer et stocker des données non structurées sous la forme de vecteurs à haute dimension. Ces vecteurs représentent souvent des enchâssements de données, tels que des images ou des sons générés par des modèles d'apprentissage automatique.

Le mécanisme d'interrogation constitue une autre différence importante. Les bases de données traditionnelles utilisent SQL pour interroger les données ; les bases de données vectorielles utilisent des algorithmes de recherche des plus proches voisins et d'autres mesures de similarité vectorielle pour trouver et récupérer les données les plus similaires à un vecteur donné. Ceci est crucial pour des tâches telles que la recherche sémantique et l'appariement de similarités.

Enfin, il y a la façon dont les bases de données sont optimisées. Les bases de données traditionnelles sont optimisées pour les opérations CRUD (Create, Read, Update, Delete) et la conformité ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) afin de garantir l'intégrité et la fiabilité des données. Les bases de données vectorielles sont optimisées pour des recherches rapides et évolutives et des comparaisons de similitudes dans de grands ensembles de données de vecteurs à haute dimension.

SQL : Une compétence fondamentale pour tous les types de bases de données

Malgré les différences entre les différents types de bases de données, une chose reste constante : l 'importance du langage SQL !

Développé à l'origine pour les bases de données relationnelles, le langage SQL a évolué pour devenir un outil polyvalent qui permet également d'interroger et de gérer des données dans divers autres systèmes de base de données. Si vous souhaitez poursuivre une carrière dans la gestion ou l'analyse de données, vous devez maîtriser le langage SQL.

Certaines bases de données NoSQL, comme Amazon DynamoDB et Google Cloud Bigtable, offrent des capacités d'interrogation similaires à SQL. Ces systèmes permettent aux utilisateurs d'effectuer des opérations familières sur les structures de données NoSQL à l'aide de SQL. Dans Amazon DynamoDB, par exemple, vous pouvez utiliser l'API DynamoDB ou PartiQL (un langage de requête compatible avec SQL) pour interroger un élément d'une table.

De même, certaines bases de données vectorielles fournissent des extensions SQL ou des capacités d'interrogation de type SQL pour faciliter l'interaction avec les données vectorielles. Cela permet aux scientifiques et aux ingénieurs de données d'utiliser des commandes SQL familières pour gérer et interroger des vecteurs de données à haute dimension.

Quelle que soit la manière dont vous découpez les données, SQL est largement utilisé. Selon l'enquête Stack Overflow Developer Survey 2023, les développeurs professionnels sont plus susceptibles d'utiliser SQL que d'autres technologies de base de données : sur les 10 technologies de base de données les plus utilisées en 2023, 6 sont des bases de données relationnelles.

Source : Stack Overflow Developer Survey 2023 Enquête Stack Overflow sur les développeurs 2023

Malgré la diversité des technologies de base de données, SQL reste une compétence fondamentale pour toute personne travaillant dans la gestion ou l'analyse de données. La maîtrise du langage SQL ouvre également un large éventail d'opportunités de carrière dans un monde axé sur les données. Les bases de données continuant à jouer un rôle essentiel dans la technologie, SQL restera un outil vital permettant aux experts d'effectuer des opérations sur leurs données.

Si je ne vous ai pas encore convaincu de l'intérêt d'apprendre le langage SQL, Jill Thornhill le fera dans son excellent article The Future of SQL.

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