NoSQL : la tendance au stockage structuré de données

Les exigences de développement d’applications moderne ont connu une profonde révolution ces 15 dernières années. Des volumes de données croissants doivent être enregistrés, traités et mis à jour de plus en plus rapidement. Pour ce qui est de la gestion de gros volumes de données, les bases de données NoSQL ou non relationnelles font depuis longtemps parler d’elles. Mais qu’est-ce que le NoSQL au juste ? Et quels sont les avantages de cette base de données moderne ?

Que recouvre l’acronyme NoSQL ?

NoSQL correspond à « not only SQL » et c’est en effet ce que ce modèle de base de données veut être : non pas une contrepartie, mais bien un enrichissement et complément utile des bases de données SQL relationnelles traditionnelles. Ce faisant, les bases de données NoSQL dépassent les limites des systèmes relationnels et exploitent un modèle de base de données alternatif. Cela ne veut toutefois pas dire qu’aucun système SQL n’est utilisé. Il existe de nombreuses variantes combinées au sein desquelles les deux solutions peuvent être utilisées et qui restent toutefois englobées sous l’étiquette NoSQL.

Jusqu’à la fin des années 2000, les bases de données SQL formaient le nec-plus-ultra en matière de développement d’applications. D’autres approches, telles que les bases de données orientées sur l’objet n’ont jamais atteint de niveau d’importance élevé en raison de la complexité de leur gestion et de leur mise en œuvre. Une réelle alternative est née du développement des bases de données NoSQL : une solution aux restrictions et problèmes liés aux bases de données relationnelles. En effet, bien souvent, les bases de données relationnelles n’ont pas su s’adapter aux exigences du développement d’applications moderne. À l’inverse les systèmes NoSQL exploitent des nouveautés, telles que les serveurs Cloud pour proposer un modèle de données alternatif au sein duquel il est possible d’enregistrer et traiter de nombreuses données diverses. Les structures de données en résultant sont puissantes et flexibles et peuvent rapidement réagir en fonction de l’évolution des exigences.

Les systèmes NoSQL sont souvent décrits comme des mémoires structurées de stockage de données, ce qui met en évidence leur différence significative avec les bases de données SQL : contrairement à ces dernières, les bases de données NoSQL n’exploitent pas de schéma de tableau fixe dans lequel les données doivent être définies avant l’enregistrement. Elles utilisent des méthodes plus flexibles leur permettant d’enregistrer facilement de nouveaux jeux de données et d’assurer leur mise à jour en continu au sein de l’application. Les solutions NoSQL sont également adaptées au traitement de données non structurées ou inconnues, ce qui serait totalement impossible avec une base de données relationnelle.

Comment fonctionnent les bases de données NoSQL ?

À l’inverse des bases de données SQL relationnelles, les bases de données NoSQL n’utilisent pas de tableaux traditionnels (lignes et colonnes) pour le stockage des données. Elles organisent les gros volumes de données au moyen de techniques flexibles, tels que des documents, graphiques, paires de valeurs et colonnes. En ce sens, les systèmes NoSQL sont parfaitement adaptés aux applications exigeant le traitement de larges volumes de données sur la base de structures flexibles. Dans la mesure où les systèmes NoSQL exploitent un cluster matériel et un serveur Cloud, les capacités sont réparties de manière uniforme et la base de données fonctionne avec fluidité, même en cas de volumes de données élevés. Contrairement aux bases de données relationnelles qui perdent rapidement de la puissance à mesure que le volume de données augmente, les bases de données NoSQL s’imposent comme une solution performante, flexible et évolutive pour le stockage de grosses quantités de données.

L’une des particularités des systèmes NoSQL est, en outre, leur capacité de dimensionnement horizontal. Les bases de données SQL relationnelles sont dimensionnées verticalement. Leur entière performance repose sur un seul et même serveur. Pour augmenter leur capacité, il faut investir dans un serveur plus puissant, ce qui, sur la durée est non seulement plus cher, mais limite également les possibilités de développement d’application. Les solutions NoSQL répartissent généralement leurs données sur plusieurs serveurs. En cas d’augmentation du volume de données, de nouveaux serveurs peuvent alors facilement être ajoutés. Les bases de données NoSQL peuvent ainsi enregistrer et traiter sans problème de gros volumes de données. Elles sont donc particulièrement adaptées aux applications pour le Big Data.

Les quatre approches NoSQL principales

Les mémoires de données structurées renoncent aux schémas fixes de leurs concurrentes relationnelles et conviennent notamment aux applications pour le Big Data. Partout dans le monde, des systèmes NoSQLdivers et variés, pour la plupart Open Source, sont conçus sur mesure, en fonction de leur fournisseur et des exigences qu’ils doivent remplir. Bien qu’il n’existe aucune règlementation uniforme, les différentes approches NoSQL peuvent être divisées en quatre catégories principales.

Bases de données documentaires

Dans le cas de bases de données NoSQL documentaires, les données sont directement enregistrées dans des documents de diverses longueurs. Les données n’ont alors pas besoin d’être structurées. Des attributs ou « Tags » divers leurs sont affectés. Les contenus du document peuvent alors être recherchés sur cette base. Les bases de données NoSQL documentaires sont particulièrement adaptées aux systèmes de gestion de contenu et aux blogs. JSON (JavaScript Object Notation) constitue aujourd’hui un format de données permettant l’échange de données rapide entre applications.

Bases de données graphiques

Une base de données graphique établit des relations entre les données à l’aide de nœuds et d’arêtes. Le réseau de relation des données est organisé par les points nodaux et leurs connexions les uns avec les autres. Dans le cas de volumes de données aux informations fortement interconnectées, les bases de données graphiques NoSQL présentent une performance considérablement supérieure à celle des bases de données SQL relationnelles. Elles sont principalement utilisées dans le domaine des réseaux sociaux, pour représenter, par exemple, les relations entre les abonnés sur Twitter ou Instagram.

Bases de données Clé-Valeur (Key Value)

Alors que les bases de données SQL relationnelles exploitent des schémas et tableaux fixes, les bases de données Clé-Valeurs enregistrent les données sous forme de paires de valeurs cryptées. Les différentes valeurs sont affectées à des clés spécifiques, le jeu de données est lui-même ajouté en tant que clé (key) et représente une valeur (value). La Key génère un index permettant de lancer une recherche dans la base de données. Les Keys des bases de données Clé-Valeur (Key Value) sont toujours univoques et peuvent être comparées avec les Primary Keys des bases de données relationnelles.

Bases de données orientées par colonne

Contrairement aux modèles de bases de données relationnelles, les systèmes de base de données orientés par colonne enregistrent les jeux de données par colonne plutôt que par ligne. Cela accélère les processus de lecture des données et augmente les performances. Ce modèle NoSQL est avant tout utilisé pour les programmes d’exploration et d’analyse des données.

Avantages du NoSQL par rapport à SQL

Selon l’objectif d’application, NoSQL présente certains avantages par rapport aux bases de données relationnelles classiques. Alors que les systèmes SQL sont rapidement saturés, en cas d’utilisation avec des Big Data par exemple, les bases de données NoSQL peuvent lire et traiter de gros volumes de données à une vitesse record, grâce à ses modèles haute performance évolutifs.

Les bases de données NoSQL se démarquent des schémas fixes des systèmes SQL et offrent des modèles flexibles parfaitement adaptés au traitement de gros volumes de données. L’enregistrement en clusters matériels les rend moins sensibles aux dysfonctionnements et bien moins chères que l’installation d’un seul serveur puissant dont les ressources s’épuisent régulièrement et doivent être remplacées.

  Base de données SQL Base de données NoSQL
Type Une base de données pour tout Modèles de base de données, tels que les bases documentaires, graphiques, Key Value et en colonnes
Stockage de données Les différentes données (par ex. « titre du livre ») sont enregistrées dans les lignes d’un tableau et affectées à certains attributs (par ex. « Auteur », « Année de publication », etc.). Les jeux de données sont enregistrés dans différents tableaux et réunis par le système lors de recherches complexes. Les bases de données NoSQL ne se servent pas de tableaux, mais plutôt, selon leur type, de documents entiers, Key Values, graphiques ou colonnes.
Schémas Le type et la structure des données sont déterminés en amont. Pour enregistrer de nouvelles informations, toute la base de données doit être ajustée (et mise hors ligne). Flexible. Il est possible d’ajouter immédiatement de nouveaux jeux de données. Des données structurées et non structurées peuvent être enregistrées. Leur conversion préalable n’est pas nécessaire.
Dimensionnement Dimensionnement vertical. Le serveur doit prendre en charge la performance de l’ensemble du système de base de données, ce qui entraîne une perte de puissance lors du traitement de gros volumes de données. Dimensionnement horizontal. Chaque administrateur peut ajouter un nouveau serveur standard et/ou Cloud. La base de données NoSQL envoie automatiquement les données à tous les serveurs.
Modèle de développement Open Source (par ex. MySQL) ou logiciel payant (base de données Oracle) Open Source ou logiciel payant
Propriétés ACID : Atomicity, Consistency, Isolation, Durability Toutes les propriétés ACID sont avérées pour les bases de données SQL. Pour garantir la flexibilité et le dimensionnement des bases de données NoSQL, les transactions ACID ne sont généralement pas prises en charge. Le modèle BASE est en effet préféré (Basically Available, Soft State, Eventually Consistant). Les bases de données bénéficient alors des éléments suivants : disponibilité et cohérence.
Performance Exploitation en cas d’indice d’afflux de données élevé. Pour augmenter la performance des systèmes SQL, les requêtes, les indices et la structure doivent être optimisés. L’utilisation de serveurs Cloud et de clusters matériels a permis une augmentation significative des performances des bases de données NoSQL.
API Les requêtes d’enregistrement et l’appel de données passent par le langage SQL (Structured Query Language). Les données sont enregistrées et consultées via des API orientées sur les objets.

Aperçu de quatre solutions NoSQL privilégiées

La plupart des bases de données NoSQL sont des logiciels Open Source librement disponibles aux internautes. Ils sont ainsi aisément accessibles. Vous pouvez télécharger gratuitement de nombreuses applications NoSQL, vous familiariser avec elles, puis les utiliser en complément de votre base de données SQL. Les bases de données NoSQL ci-dessous ont déjà fait leurs preuves.

Cassandra

Cassandra est une base de données NoSQL en colonnes, optimisée pour le stockage et le traitement de jeux de données volumineux.

CouchDB

La base de données documentaire CouchDB exploite une API intuitive HTTP/JSON et peut être utilisée dans n’importe quel domaine d’application, que ce soit pour des Big Data et des applications mobiles ou encore Web.

Neo4j

Avec Neo4j, vous pouvez intégrer vos données au sein d’une base de données graphique NoSQL basée sur le Cloud. En première ligne, vous pouvez ainsi représenter dans des graphiques les relations entre les différents jeux de données et reconnaître des modèles définis.

Redis

La base de données Clé-Valeur redis est ce que l’on appelle une base de données en mémoire : elle enregistre directement les données dans le cache et vous garantit ainsi de meilleures performances.


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