Les 5 raisons pour lesquelles PostgreSQL fonctionne pour l'analyse de données (et les analystes de données !)

Pourquoi les analystes aiment-ils PostgreSQL pour l'analyse de données ? Découvrez pourquoi ce système de gestion de base de données est si apprécié des professionnels des bases de données et des data scientists !

Si vous travaillez avec des données, vous savez que l'analyse des données nécessite le stockage, la gestion et la récupération efficaces de grands ensembles de données. C'est pourquoi les analystes de données préfèrent utiliser des bases de données relationnelles, réputées pour leur robustesse, leur efficacité et leur stabilité.

Les bases de données relationnelles fonctionnent avec un système de gestion de base de données (SGBD), qui permet la création, la gestion et la manipulation des bases de données relationnelles. Les SGBD garantissent également que les données sont organisées, sécurisées et accessibles en cas de besoin. Pour en savoir plus, lisez l'excellent article de Luke Hande intitulé Qu'est-ce qu'une base de données SQL ?

Les SGBD les plus populaires aujourd'hui sont, entre autres, MySQL, Microsoft SQL Server, Oracle, SQLite et PostgreSQL. Dans le contexte de l'analyse de données, PostgreSQL est un choix populaire parmi les analystes de données. Dans cet article, je vais montrer pourquoi de nombreux professionnels des données choisissent PostgreSQL pour l'analyse des données.

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PostgreSQL pour l'analyse de données : Un choix judicieux

Il y a 5 raisons principales pour lesquelles les analystes de données préfèrent PostgreSQL :

1. Fiabilité et stabilité

Que se passerait-il si certaines transactions sur une base de données échouaient sans avertissement ? Que se passerait-il si nous ne pouvions pas attendre des bases de données qu'elles enregistrent de manière fiable chaque bit de données qu'elles reçoivent ? Pour la plupart des entreprises, il s'agirait d'un problème critique. Imaginez que vous exploitiez un site de commerce électronique. Un client effectue un achat, sa banque approuve la transaction, mais votre système central n'enregistre qu'une partie du paiement. Pire encore, imaginez le même problème avec une application bancaire, c'est-à-dire qu'un client effectue un dépôt et que votre base de données ne le stocke pas. Les conséquences pour le client et la banque pourraient être énormes !

L'intégrité et la fiabilité des données étant essentielles, la plupart des bases de données relationnelles sont conçues pour respecter la norme ACID. ACID signifie que les informations sont

• Atomique - Chaque transaction est une unité unique qui réussit complètement ou n'est pas exécutée du tout. Cela garantit qu'aucune commande n'est partiellement traitée et maintient l'intégrité des données en cas de défaillance du système ou de panne de courant.
• Cohérence - Les données stockées dans une base de données doivent répondre à certaines règles définies et être stockées dans un état stable.
• Isolées - Si la base de données traite plusieurs transactions en même temps (ce qui est souvent le cas), chaque transaction n'a d'impact que sur le ou les enregistrements directement impliqués dans la transaction. Plusieurs transactions peuvent avoir lieu simultanément et indépendamment.
• Durabilité - Les données d'une base de données sont stables ; elles ne se dégradent pas et ne changent pas avec le temps (sauf, bien sûr, si l'opérateur de la base de données effectue le changement).

Ces propriétés contribuent à garantir la fiabilité du traitement des transactions dans un système de gestion de base de données (SGBD). Dans le contexte de l'analyse des données, PostgreSQL est l'un des SGBD relationnels préférés car il est entièrement compatible avec la norme ACID ; il garantit que les transactions sont traitées de manière fiable, même en cas de défaillance du système.

2. Fonctionnalités avancées

Saviez-vous que la majorité des SGBD relationnels permettent la création de types de données personnalisés? Vous devez d'abord déclarer le nouveau type et vous pouvez ensuite l'utiliser comme un type de données standard. PostgreSQL est très extensible ; il permet aux utilisateurs de créer de nombreux types de données personnalisés. Cela inclut les types composites, les types de plage et les types énumérés, entre autres.

Imaginons que nous voulions stocker des couleurs RVB (rouge, vert, bleu) dans une base de données PostgreSQL. Tout d'abord, nous déclarons le nouveau type personnalisé, puis nous l'utilisons lorsque nous créons la table des couleurs. Ensuite, chaque fois que nous ajoutons une nouvelle ligne à cette table (ou à toute autre table de la même base de données), nous pouvons insérer de nouvelles valeurs qui utilisent ce type de données spécial.

CREATE TYPE rgb_color AS (
    red   INT,
    green INT,
    blue  INT
);

CREATE TABLE colors (
    name TEXT,
    value rgb_color
);

INSERT INTO colors (name, value) 
VALUES (French Flag Blue', ROW(0, 35, 149));

C'est aussi simple que cela ! D'ailleurs, si vous souhaitez voir des requêtes similaires, consultez l'article de Nico le Darnley intitulé Top 7 SQL avancé Queries for Data Analysis (Les 7 meilleures requêtes pour l'analyse des données).

De la même manière, PostgreSQL autorise les fonctions personnalisées ou définies par l'utilisateur (UDF). Celles-ci sont comme des fonctions normales, mais vous pouvez créer les vôtres en utilisant un processus similaire à celui des types de données personnalisés. Selon la façon dont vous la créez, cette fonction est disponible dans le schéma courant ou dans tous les schémas.

Pour créer votre propre fonction, vous devez d'abord définir la fonction personnalisée et ses paramètres. Pour utiliser votre fonction personnalisée, il vous suffit de l'appeler dans une clause SELECT.

Imaginez que vous ayez besoin d'une fonction personnalisée qui calcule un prix total, y compris un taux d'imposition. Voici comment vous pourriez le faire en utilisant PL/pgSQL (le langage procédural de PostgreSQL) :

CREATE OR REPLACE FUNCTION calculate_total_price(price NUMERIC, tax_rate NUMERIC)
RETURNS NUMERIC AS $$
BEGIN
    RETURN price + (price * tax_rate);
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

SELECT calculate_total_price(100, 0.08) AS total;

Génial, n'est-ce pas ? Allons plus loin avec les opérateurs personnalisés! Si vous avez étudié l'algèbre mathématique pure, vous savez peut-être que les opérateurs arithmétiques courants que nous utilisons dans la vie de tous les jours (addition, soustraction, multiplication et division) ne sont que la partie émergée de l'iceberg ! Il existe de nombreux autres opérateurs mathématiques - vous pouvez même définir des opérateurs personnalisés.

La plupart des SGBD relationnels offrent une fonction similaire : ils permettent aux utilisateurs de créer des opérateurs personnalisés pour des types de données existants ou personnalisés. Cette fonctionnalité est particulièrement utile lorsque vous travaillez avec des types de données complexes ou lorsque vous avez besoin d'opérations spécialisées qui ne sont pas couvertes par les opérateurs standard. PostgreSQL est l'un des SGBD relationnels les plus flexibles et les plus extensibles en ce qui concerne les opérateurs personnalisés.

Prenons l'exemple suivant. Nous voulons créer un nouvel opérateur '#>' qui compare les longueurs de deux chaînes de caractères. Nous commençons par déclarer une nouvelle fonction personnalisée et son opérateur :

–-Create the function
CREATE OR REPLACE FUNCTION length_greater_than(text, text)
RETURNS BOOLEAN AS $$
BEGIN
    RETURN length($1) > length($2);
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

–-Create a custom operator for the function
CREATE OPERATOR #> (
    LEFTARG = text,
    RIGHTARG = text,
    PROCEDURE = length_greater_than
);

Nous pouvons maintenant utiliser le nouvel opérateur dans une requête :

SELECT 'learnpython' #> 'learnsql' AS result;

Vous avez toujours envie d'en savoir plus sur les requêtes PostgreSQL ? Mettez vous au défi avec les exercices de Gustavo du Mortier dans son livre 19 PostgreLa pratique du SQL Exercises with Detailed Solutions!

3. La communauté et l'écosystème

PostgreSQL possède l'une des communautés les plus fortes et les plus actives de tous les SGBD. Les membres très motivés de la communauté PostgreSQL sont très productifs : ils fournissent des tonnes de contenu de qualité (tutoriels, articles, cours, etc.). Partout dans le monde, vous pouvez trouver des UGs (User Groups) qui organisent des rencontres, des ateliers et des conférences sur Postgres. Les événements les plus importants sont la PostgreSQL Conference Europe et la PGConf US.

Il est également important de mentionner la documentation officielle de PostgreSQL. C'est l'une des ressources les plus détaillées et les plus complètes sur PostgreSQL. Elle couvre tout, de l'installation et de la configuration aux sujets avancés comme les fonctions personnalisées. De plus, la documentation comprend de nombreux tutoriels et guides qui aident les utilisateurs à tous les niveaux, des débutants qui mettent en place leur première base de données aux développeurs expérimentés qui implémentent des requêtes complexes.

Vous pouvez également trouver d'excellents livres sur PostgreSQL ! Je vous recommande de lire l'article de Jakub Romanowski Best Books for Learning PostgreSQL pour des choix de qualité.

Enfin, il y a l'écosystème PostgreSQL, qui supporte une large gamme d'extensions qui améliorent les fonctionnalités de Postgres. Des extensions populaires comme PostGIS (pour les données géospatiales), pgAudit (pour l'audit) et Citrus (pour la mise à l'échelle) sont développées et maintenues par la communauté et des entités commerciales.

L'écosystème PostgreSQL comprend également de nombreux outils tiers pour la sauvegarde, la surveillance et la gestion des bases de données. Des outils comme pgAdmin, DBeaver et pgBackRest sont largement utilisés et bien supportés. PostgreSQL bénéficie également d'un fort support de la part des fournisseurs de Cloud comme Amazon (avec RDS pour PostgreSQL), Google (Cloud SQL pour PostgreSQL), et Microsoft (Azure Database pour PostgreSQL). Ces intégrations fournissent des services gérés qui facilitent le déploiement et l'évolution de PostgreSQL dans le Cloud.

Pour illustrer cette section, laissez-moi vous parler de l'enquête Stack Overflow 2024. Parmi les pros des bases de données, PostgreSQL est sans aucun doute la base de données la plus populaire pour 2024. Et elle progresse : de 33 % en 2018 à près de 50 % en 2024, PostgreSQL a un bel avenir !

Enquête Stack Overflow 2024

Jakub Romanowski a parcouru l'enquête Stack Overflow 2024 dans son article 2024 Database Trends : Is SQL Still the King ? Sa conclusion ? Les bases de données relationnelles sont toujours à la mode et PostgreSQL est le roi.

4. Performance et évolutivité

PostgreSQL est le SGBD préféré des analystes de données en termes de performances et d'évolutivité.

Tout d'abord, il y a le moteur de stockage optimisé de Postgres, qui est conçu pour gérer efficacement de grands volumes de données. Il utilise un système avancé de stockage au niveau de la page, avec des fonctionnalités telles que le contrôle de concurrence multiversion (MVCC) qui permet un débit de transaction élevé sans verrouiller les lignes pendant la lecture. Le MVCC assure la cohérence et l'isolation des données dans un environnement concurrent où plusieurs transactions sont exécutées simultanément.

Ensuite, PostgreSQL supporte le partitionnement des tables. Il s'agit d'une technique de conception de base de données qui permet de gérer les grandes tables en les divisant en éléments plus petits appelés partitions. Chaque partition est un sous-ensemble des données de la table et est considérée comme une entité individuelle par le système de base de données. Le partitionnement peut améliorer les performances, la gestion et la disponibilité des grands ensembles de données. PostgreSQL supporte plusieurs stratégies de partitionnement, y compris les partitions de plage, de liste et de hachage.

Enfin, PostgreSQL autorise les requêtes parallèles, ce qui améliore les performances de la base de données en utilisant plusieurs cœurs de CPU pour traiter les requêtes complexes et volumineuses. Cette fonctionnalité est particulièrement utile pour l'analyse des données, car elle permet de traiter les opérations qui impliquent l'analyse de grandes tables ou l'exécution de jointures complexes.

5. Sécurité et conformité

PostgreSQL est connu pour ses fortes fonctionnalités de sécurité et de conformité, ce qui en fait un choix parfait pour les organisations qui exigent une protection stricte des données et une conformité réglementaire.

Le contrôle d'accès basé sur les rôles (RBAC) est l'une des fonctions de sécurité fondamentales de Postgres ; il permet aux administrateurs de gérer les permissions et de contrôler l'accès à la base de données. Il existe différents rôles et privilèges qui peuvent être attribués. Dans PostgreSQL, un rôle peut représenter un utilisateur ou un groupe d'utilisateurs. Les rôles peuvent se voir attribuer des privilèges spécifiques pour effectuer des actions sur des objets de la base de données comme les tables, les vues et les fonctions. Les privilèges déterminent les actions qu'un rôle peut effectuer, par exemple SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, ou EXECUTE.

PostgreSQL dispose également d'un système de cryptage des données, qui permet de protéger les données sensibles à la fois au repos (données stockées dans la base de données) et en transit. Pour le cryptage au repos, le module pgcrypto peut être utilisé pour permettre le cryptage et le décryptage des données au niveau de la colonne. De cette façon, les données sensibles peuvent être cryptées directement dans la base de données.

En savoir plus sur PostgreSQL pour l'analyse de données

Dans cet article, nous avons vu pourquoi les analystes de données choisissent fréquemment PostgreSQL pour l'analyse de données. Si vous avez l'occasion de travailler avec PostgreSQL, je vous encourage à explorer les fonctionnalités que nous avons mentionnées ; elles sont fascinantes !

Si vous souhaitez vous lancer dans une carrière d'analyste de données, ne manquez pas la feuille de route de Kateryna Koidan pour devenir analyste de données. Si vous avez besoin d'apprendre PostgreSQL, nous vous recommandons de passer par Le SQL de A à Z in PostgreSQL. Il vous suffit de créer un compte gratuit et de faire les premiers exercices pour voir à quoi cela ressemble et comment vous vous sentez. Vous pourrez ensuite décider s'il répond à vos besoins.

Merci d'avoir lu cet article ; j'espère qu'il vous a plu ! A bientôt dans le prochain !