MongoDB vs SQL : dif­fé­rences et points communs

MongoDB vs SQL : deux méthodes ré­so­lu­ment dif­fé­rentes pour en­re­gis­trer et gérer les données. Tandis que la solution NoSQL MongoDB convainc avant tout par sa flexi­bi­lité, SQL est quant à lui une solution très solide et depuis longtemps éprouvée.

SQL : la norme depuis des décennies

Afin de comparer MongoDB et SQL, il vaut la peine de jeter un œil à l’histoire et au dé­ve­lop­pe­ment de ces deux solutions. SQL désigne tout d’abord glo­ba­le­ment le langage de la base de données qui est requis pour tra­vail­ler avec des bases de données re­la­tion­nelles. Avec SQL, il est d’une part possible d’insérer, de modifier et de supprimer des données. D’autre part, le langage est également utilisé pour extraire ou demander des données spé­ci­fiques. SQL découle du langage de requête SEQUEL développé dans les années 1970. Aujourd’hui, SQL est le langage de référence de tous les systèmes de gestion de base de données re­la­tion­nelle. Parmi les systèmes les plus connus, nommons MySQL, Microsoft SQL Server, Oracle, Post­greSQL et Sybase.

MongoDB : l’al­ter­na­tive à SQL

Lorsque l’on compare MongoDB et SQL, MongoDB est sa variante nettement plus récente. Cette solution a été dé­ve­lop­pée en 2009 par l’en­tre­prise 10gen (désormais MongoDB Inc.) et est aujourd’hui con­si­dé­rée comme la base de données la plus populaire et la plus utilisée au monde. Le nom du système NoSQL provient de l’ex­pres­sion anglaise « huMongous » (« grand » ou « énorme ») et sous-entend que MongoDB est par­ti­cu­liè­re­ment adapté à la gestion de jeux de données vo­lu­mi­neux et variés. Deux ca­rac­té­ris­tiques con­tri­buent à cet objectif : sa grande flexi­bi­lité et son évo­lu­ti­vité optimale. MongoDB peut évoluer de manière à sa­tis­faire aux exigences crois­santes et peut être déployé ho­ri­zon­ta­le­ment, en principe à l’infini. Par ailleurs, le système est open source.

Fonc­tion­ne­ment

MongoDB et SQL sont tous les deux utilisés pour l’en­re­gis­tre­ment de données. Dans ce cas, les points communs, pour le formuler de manière exagérée, s’arrêtent ici. La dif­fé­rence majeure entre les deux systèmes est en effet le type d’en­re­gis­tre­ment et celui-ci détermine non seulement toutes les autres di­ver­gences, mais décide également quelle méthode est la plus adaptée à votre objectif.

SQL fonc­tionne selon une approche re­la­tion­nelle, ce qui signifie que toutes les données sont en­re­gis­trées sous forme de table. Une table se compose de lignes et de colonnes dans les­quelles toutes les in­for­ma­tions per­ti­nentes sont classées. Dans les systèmes de gestion de base de données SQL courants, dif­fé­rentes bases de données sont en­re­gis­trées, qui peuvent être associées. SQL est utilisé sur un serveur pour extraire des données en­re­gis­trées. Le processus actionne alors plusieurs com­po­sants :

1. L’analyseur contrôle une ins­truc­tion de con­for­mité aux exigences ré­gle­men­taires, ainsi que les au­to­ri­sa­tions né­ces­saires.
2. Le pro­ces­seur de requête planifie les ex­trac­tions, les opé­ra­tions d’écriture ou les ac­tua­li­sa­tions.
3. Le moteur de stockage exécute la requête, lit les données et retourne le résultat au client.

Par rapport à SQL, MongoDB ne fonc­tionne pas de manière re­la­tion­nelle. Cela signifie que les données ne sont pas en­re­gis­trées sous forme de table, mais con­sig­nées dans des documents. Ces documents sont regroupés en col­lec­tions, au format BSON (JSON binaire). MongoDB et les systèmes NoSQL si­mi­laires peuvent ainsi en­re­gis­trer et gérer des types de données ra­di­ca­le­ment dif­fé­rents. Ces données peuvent être struc­tu­rées, semi-struc­tu­rées ou non struc­tu­rées. Par ailleurs, MongoDB mise sur des paires valeur/clé. Alors que la clé est toujours cons­ti­tuée d’une suite de ca­rac­tères, la valeur peut notamment être des fichiers, d’autres documents ou des valeurs boo­léennes. Le langage de la requête est MongoDB Query Language (MQL).

Dé­ploie­ment et dis­po­ni­bi­lité

Il est vrai que les deux langages de cette com­pa­rai­son, MongoDB vs SQL, peuvent être déployés. Toutefois, cette opération est bien plus simple et efficace avec la solution NoSQL. MongoDB utilise en effet une technique nommée Sharding afin de déployer ho­ri­zon­ta­le­ment les bases de données. Les données sont alors con­sig­nées dans dif­fé­rents nœuds et la charge est ainsi répartie sur plusieurs supports. Cette méthode est non seulement re­la­ti­ve­ment éco­no­mique, mais elle augmente également la vitesse de la requête et la sécurité des données. En cas de panne du serveur, il est possible de réagir im­mé­dia­te­ment en copiant les données et après un bas­cu­le­ment au­to­ma­tique, un nouveau nœud est choisi comme nœud primaire. En cas d’ensembles de données vo­lu­mi­neux et de types de données dif­fé­rents, cette procédure est très pro­met­teuse.

Les bases de données en­re­gis­trées sous SQL peuvent à l’inverse être uni­que­ment déployées ver­ti­ca­le­ment. Cela signifie que les gros volumes de données re­quiè­rent un espace de stockage sup­plé­men­taire, de plus grandes capacités ou une puissance de calcul su­pé­rieure. Cette méthode est souvent associée à des coûts con­si­dé­rables, raison pour laquelle elle est plutôt re­com­man­dée pour les ensembles de données à faible crois­sance ou constants. Dans le cadre de la com­pa­rai­son de MongoDB et SQL, la dis­po­ni­bi­lité est toutefois de haut niveau. SQL repose également sur plusieurs nœuds afin de réagir im­mé­dia­te­ment en cas de panne et de dys­fonc­tion­ne­ment et ainsi de pouvoir malgré tout assurer la dis­po­ni­bi­lité des données.

Langage de requête

Dans le cadre de cette com­pa­rai­son entre MongoDB et SQL, la con­vi­via­lité du langage dépend avant tout des pré­fé­rences per­son­nelles et des con­nais­sances an­té­rieures de l’uti­li­sa­teur. Depuis plusieurs dizaines d’années, SQL est une référence, un langage facile à apprendre et au moins en partie inspiré de la langue anglaise. Si vous avez déjà réussi à utiliser une fois une solution SQL, le maniement du prochain système similaire vous semblera également ac­ces­sible. Le langage est très bien documenté et très largement répandu. Il ne fonc­tionne toutefois pas de manière dynamique et s’appuie sur des schémas fixes, notamment des tables. Bien que SQL possède de nombreux dialectes, la base reste la même.

Le langage de requête MongoDB est nettement plus dynamique et flexible que SQL et répond donc gé­né­ra­le­ment aux exigences possibles causées par des types de données et des requêtes dif­fé­rents. Il est conçu pour fonc­tion­ner avec des documents BSON et permet de modifier des champs (ajout ou sup­pres­sion). Le langage est toutefois uni­que­ment conçu pour MongoDB. D’autres systèmes NoSQL ou bases de données SQL utilisent au contraire des langages qui diffèrent par­tiel­le­ment ou to­ta­le­ment de MQL.

MongoDB vs SQL : ACID et CAP

Tandis que SQL repose sur des tables re­la­tion­nelles, le langage non re­la­tion­nel MongoDB utilise des documents réunis en col­lec­tions. Les deux systèmes s’appuient donc sur des méthodes dif­fé­rentes. SQL est fondé sur les pro­prié­tés ACID clas­siques. ACID signifie Atomicité, Cohérence, Isolation et Du­ra­bi­lité. Cet acronyme indique que les tran­sac­tions sont exécutées en totalité ou pas du tout, restent co­hé­rentes et sont protégées de toute influence interne ou externe. L’accent est clai­re­ment mis sur la sécurité des données et la fiabilité du transfert de données.

À l’inverse, MongoDB s’appuie sur le théorème CAP. CAP signifie Cohérence, dis­po­ni­bi­lité et tolérance au par­ti­tion­ne­ment (ou Con­sis­tency, Avai­la­bi­lity and Partition en anglais). Ce théorème signifie que seuls deux facteurs sur trois sont toujours si­mul­ta­né­ment possibles. MongoDB fait partie des mémoires de données CP qui ga­ran­tis­sent la cohérence et la tolérance au par­ti­tion­ne­ment en con­tre­par­tie de compromis sur la dis­po­ni­bi­lité. MongoDB est basé sur un nœud primaire sur lequel toutes les demandes sont exécutées. Ce n’est que lorsque celui-ci présente une dé­fail­lance que son nœud se­con­daire est utilisé.

Uti­li­sa­tions

Les exigences imposées à MongoDB ou SQL sont donc très dif­fé­rentes. Le choix d’une solution pour vos données dépend par exemple des données que vous souhaitez en­re­gis­trer et gérer. SQL s’adresse aux données struc­tu­rées qui peuvent être mo­dé­li­sées sous forme de table. Si vous souhaitez miser sur la cohérence, la méthode classique est toujours con­seil­lée. SQL marque notamment des points dans les domaines de l’e-commerce, auprès d’autres systèmes de tran­sac­tion, dans la comp­ta­bi­lité des petites en­tre­prises ou dans le cadre d’activités qui im­pli­quent une intégrité stricte des données. SQL est considéré comme une solution sûre et robuste.

À l’inverse, le principal avantage de MongoDB est sa flexi­bi­lité. D’une part, il concerne des types de données pris en compte qui sont très di­ver­si­fiés et ces données peuvent être struc­tu­rées, semi-struc­tu­rées ou non struc­tu­rées. D’autre part, la flexi­bi­lité apparaît lorsqu’il est question de dé­ploie­ment : ce dernier est ho­ri­zon­tal de manière à ce que votre système puisse évoluer au fil de vos exigences. Même la vitesse de MongoDB est un argument persuasif pour la méthode NoSQL. Celui-ci est notamment appliqué dans le domaine du e-commerce, pour les systèmes de gestion du contenu, dans les solutions Cloud ou dans les ap­pli­ca­tions requérant des fonctions d’analyse en temps réel.

MongoDB vs SQL : ces en­tre­prises misent sur (au moins) une des méthodes.

De nom­breuses en­tre­prises misent sur une des deux méthodes pour en­re­gis­trer et gérer leurs données. Les en­tre­prises suivantes, entre autres, ont opté pour MongoDB :

• Adobe
• Amadeus
• AppScale
• Craftbase
• Disney
• Etsy
• Fours­quare
• Lyft
• MTV
• The New York Times
• Via Varejo

Ces en­tre­prises et pla­te­formes s’appuient sur une solution SQL :

• Adobe
• Apple
• Dell
• IMDB
• LinkedIn
• Microsoft
• Reddit
• Seagate
• Skype
• Spotify
• Twitch

MongoDB vs SQL : une solution combinée est également en­vi­sa­geable.

Grâce à cette liste, vous pouvez déjà constater que des en­tre­prises ont fait le choix ne pas choisir entre MongoDB et SQL. Il est en effet également possible de combiner des solutions SQL et NoSQL au sein d’une ar­chi­tec­ture des ap­pli­ca­tions. Vous bé­né­fi­ciez ainsi des points forts des deux méthodes. Ce choix n’est certes pas judicieux pour tous les uti­li­sa­teurs, mais peut, selon les cir­cons­tances, fournir les meilleurs résultats possibles.