SQL vs NoSQL : les différences expliquées + quand utiliser chacun

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Il existe principalement deux systèmes de bases de données utilisés pour stocker des données numériques : SQL (bases de données relationnelles) et NoSQL (bases de données non relationnelles). Bien que les deux méthodes stockent efficacement les données, elles diffèrent dans leurs structures, leur évolutivité, leur construction de relations, leur langage et leur support.

Dans cet article, vous découvrirez chaque type de base de données, en quoi ils sont similaires et différents, et comment décider quel type de base de données convient à votre application de données particulière. Ensuite, si vous êtes prêt à développer vos compétences en matière de données, envisagez de vous inscrire au Certificat professionnel de gestion des données d'IBM, qui vous permettra d'acquérir une expérience pratique de l'utilisation d'outils essentiels tels que SQL, les bases de données et les feuilles de calcul.

Qu'est-ce que SQL ?

SQL (Structured Query Language, en français « langage de requêtes structurées ») est un langage de programmation qui permet aux utilisateurs techniciens et non-techniciens d'interroger, de manipuler et de modifier des données dans une base de données relationnelle.

Reposant sur l’utilisation de tables dans lesquelles les données sont organisées en colonnes et en lignes, les bases de données SQL utilisent un modèle relationnel qui fonctionne mieux avec des données structurées bien définies, telles que des noms et des quantités, dans lesquelles des relations existent entre différentes entités. Dans une base de données SQL, les tables sont liées par des « clés étrangères » qui forment des relations entre différentes tables et différents champs, tels que les clients et les commandes ou les employés et les services.

Les bases de données SQL sont évolutives verticalement, ce qui signifie que vous pouvez augmenter la charge maximale en ajoutant des composants de stockage supplémentaires tels que de la RAM ou un SSD. Bien que, dans certains cas, cela puisse signifier que les bases de données SQL sont limitées par les ressources disponibles sur le serveur, le stockage basé sur le cloud et d'autres technologies peuvent offrir une plus grande évolutivité avec SQL. 

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Apprenez-en plus sur SQL et les bases de données relationnelles dans cette conférence du professeur Charles Severance, extraite du cours Introduction au langage de requête structuré (SQL) de l'Université du Michigan :

Qu'est-ce que NoSQL ?

Les bases de données NoSQL sont des bases de données non relationnelles qui stockent les données d'une manière différente des relations tabulaires utilisées dans les bases de données SQL. Alors que les bases de données SQL conviennent mieux aux données structurées, les bases de données NoSQL conviennent aux données structurées, semi-structurées et non structurées. Par conséquent, les bases de données NoSQL ne suivent pas un schéma rigide mais ont plutôt des structures plus flexibles pour s'adapter à leurs types de données. De plus, au lieu d'utiliser SQL pour interroger la base de données, les bases de données NoSQL utilisent différents langages de requête (certains n'ont même pas de langage de requête).

Les bases de données NoSQL sont évolutives horizontalement, ce qui signifie qu'elles utilisent plusieurs nœuds répartis en clusters pour gérer des charges de travail accrues. Cela permet aux architectes de données de les faire évoluer simplement en complétant les clusters avec des serveurs supplémentaires.

Les bases de données non relationnelles NoSQL fonctionnent bien avec des données non structurées et possèdent généralement les propriétés suivantes :

• NoSQL est sans schéma (pas de modèle de données fixe).

• Les bases de données NoSQL ont un schéma dynamique pour les données non structurées, ce qui rend l'intégration des données dans certains types d'applications plus facile et plus rapide.

• NoSQL utilise des modèles de données non tabulaires, qui peuvent être des documents, des paires clé-valeur ou des graphiques. Les bases de données NoSQL les plus courantes incluent MongoDB, Cassandra, HBase, Redis, Neo4j et CouchDB.

NoSQL gère les défis d'évolutivité et d'agilité auxquels vous pouvez être confronté dans les applications modernes, en particulier celles qui traitent de gros volumes de données (big data) en évolution rapide. Ces exigences existent dans tous les secteurs d'activité et domaines d'application, notamment l'IoT, l'analyse des utilisateurs, la personnalisation, la technologie publicitaire, le commerce électronique, les jeux et les réseaux sociaux.

SQL vs NoSQL : Principales différences

En apparence, les bases de données NoSQL et SQL présentent de nombreuses similitudes.

En plus de prendre en charge le stockage et les requêtes de données, elles permettent également de récupérer, de mettre à jour et de supprimer les données stockées. Cependant, sous la surface se cachent des différences significatives qui affectent les performances, l'évolutivité et la flexibilité de NoSQL par rapport à SQL.

Voici quelques-unes des principales différences entre les bases de données SQL et NoSQL :

1. Structure

Les bases de données SQL sont basées sur des tables, tandis que les bases de données NoSQL peuvent stocker les données sous forme de documents, de paires clé-valeur ou de graphiques. Dans une base de données NoSQL, un document peut contenir des paires clé-valeur, qui peuvent ensuite être ordonnées et imbriquées.

2. Évolutivité

Les bases de données SQL évoluent verticalement, généralement sur un seul serveur, et obligent les utilisateurs à modifier leur matériel physique pour accroître ses capacités de stockage. En effet, bien que des options de stockage dans le cloud soient disponibles, les bases de données SQL peuvent être extrêmement coûteuses pour les entreprises qui traitent de vastes ensembles de données volumineuses (big data).

Les bases de données NoSQL offrent une évolutivité horizontale, ce qui signifie qu'il suffit d'ajouter davantage de serveurs pour augmenter leur charge de données. Cela signifie que les bases de données NoSQL sont mieux adaptées aux infrastructures cloud modernes, qui offrent des ressources distribuées.

3. Langage

Les bases de données SQL utilisent SQL (Structured Query Language). Les bases de données NoSQL utilisent JSON (JavaScript Object Notation), XML, YAML ou un schéma binaire, qui facilitent l’utilisation de données non structurées. SQL a un schéma défini de manière fixe, tandis que les bases de données NoSQL sont plus flexibles.

4. Support

SQL est un langage standard populaire qui est bien pris en charge par de nombreux systèmes de bases de données différents, tandis que NoSQL présente différents niveaux de prise en charge dans divers systèmes de bases de données.

En ce qui concerne le support, vous constaterez généralement que davantage d'aide est disponible pour les bases de données SQL que pour NoSQL. En effet, SQL est une technologie plus établie et compte donc beaucoup plus d'utilisateurs et de développeurs qui peuvent vous aider à résoudre vos problèmes. En revanche, NoSQL est encore relativement nouveau, avec moins d'aide disponible sur les forums ou via la communauté. Vos possibilités d'assistance peuvent être limitées si vous rencontrez des difficultés lors de son utilisation.

Avantages et inconvénients de SQL

SQL est la lingua franca des données. C'est le langage que vous utiliserez le plus pour interroger des bases de données et déplacer des données structurées entre des applications traditionnelles. C'est un langage puissant qui peut vous aider à faire de nombreuses choses liées aux données, mais qui présente également quelques inconvénients.

Voici quelques avantages et inconvénients de l’utilisation de SQL pour le stockage et la récupération de données.

Avantages de SQL :

• SQL est largement compris et pris en charge ; la plupart des développeurs le connaissent bien.

• SQL est extrêmement utile pour les agrégations simples sur de grands ensembles de données, comme le calcul de moyennes.

• SQL est extrêmement utile pour configurer des tâches ETL simples (extract, transform, load, en français « extraction, transformation, chargement »), en particulier si les formats d'entrée et de sortie sont des bases de données relationnelles.

• SQL est bien documenté et facile à apprendre.

Inconvénients de SQL :

• Les performances de SQL peuvent être médiocres sur des ensembles de données volumineux, car il nécessite plusieurs accès aux données pour effectuer de nombreuses opérations (en particulier les jointures). 

• Le débogage du langage SQL peut être compliqué car il ne fournit pas de messages d'erreur informatifs.

• La syntaxe de SQL a tendance à être verbeuse par rapport aux langages de programmation comme Python ou R, ce qui rend plus difficile l'écriture de transformations complexes sous forme de scripts ou de fonctions.

Apprenez-en plus sur l'histoire et les avantages de SQL dans cette conférence du cours Spécialisation en bases de données pour les scientifiques des données de l'Université du Colorado à Boulder :

Avantages et inconvénients de NoSQL

L'un des principaux avantages de NoSQL est que vous n'avez pas besoin de définir un schéma à l'avance (ni même jamais). Cela facilite l'ajout de nouvelles colonnes sans avoir à gérer tous les problèmes liés à la modification d'une vaste table contenant déjà de nombreuses données. Cela signifie également que si vos requêtes ne nécessitent pas de SQL, vous pouvez éviter les coûts liés à l'analyse et à la compilation des instructions SQL, à la modélisation et au stockage, ce qui offre un énorme gain de performances lors du traitement de grandes quantités de données.

Cependant, NoSQL est moins mature que SQL. Voici un aperçu des avantages et des inconvénients de NoSQL.

Avantages de NoSQL :

• Schéma flexible

• Utilisable sur des plateformes d'infrastructure distribuée

• Infrastructures à faible coût

• Haute disponibilité et débit élevé

Inconvénients de NoSQL :

• Technologie moins mature et difficile à gérer

• Capacités limitées de requête

• Incohérence des données et mauvaises performances dans certains scénarios complexes

Quand les utiliser : SQL vs NoSQL 

Déterminer quand utiliser NoSQL ou SQL est essentiel, car ils diffèrent en termes de structure, de capacités et de cas d’utilisation idéaux.

Une base de données relationnelle comme SQL est un excellent choix si vous cherchez à créer une application structurée autour d'une relation entre des tables de données. SQL fonctionne également bien lorsque vous souhaitez garantir la cohérence de vos données entre les tables. Cependant, les bases de données relationnelles ne sont pas toujours le meilleur choix en termes de flexibilité ou d'évolutivité.

Une base de données NoSQL non relationnelle n'utilise pas de tables structurées, mais des schémas flexibles pour le stockage de données non structurées. Cela vous donne plus de possibilités de faire évoluer votre projet selon vos besoins. Cependant, cela signifie également que vous avez moins de contrôle sur la cohérence et les relations entre les données.

Voici quelques situations dans lesquelles NoSQL pourrait être le plus judicieux pour vous :

• Vous avez besoin de hautes performances, notamment en lecture : le fonctionnement des systèmes NoSQL distribués comme Cassandra et Riak signifie que vous pouvez généralement obtenir des performances de lecture très élevées en ajoutant davantage de machines. Certains vont jusqu'à répliquer automatiquement les données sur plusieurs nœuds pour vous assurer de toujours disposer de nombreuses copies de vos données auxquelles accéder.

• Vous avez besoin d'une haute disponibilité (HA) : les données sont répliquées sur plusieurs nœuds d'un système NoSQL, de sorte que la défaillance d'un seul nœud n'entraîne pas nécessairement une perte de données ou une interruption de service de votre application. Cela signifie également que vous pouvez facilement ajouter ou supprimer des nœuds dans les clusters sans impact sur la disponibilité.

SQL est-il fait pour moi ?

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SQL et NoSQL sont deux approches différentes du stockage et de la manipulation des données. Alors que les bases de données SQL sont le choix traditionnel des développeurs d'applications, les bases de données NoSQL sont devenues de plus en plus populaires au cours des dernières années. Si vous débutez dans le domaine des bases de données, vous pouvez envisager de développer une solide maîtrise des bases de données SQL et NoSQL en suivant un cours en ligne rentable via Coursera.

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