Base de données relationnelle vs non relationnelle : choisir le bon stockage de données

Choisir entre bases de données relationnelles et non relationnelles est l'une des décisions d'architecture les plus cruciales que les équipes doivent prendre lors de la conception de systèmes de données. Le bon choix dépend de la priorité de votre charge de travail : l'intégrité des données structurées ou une scalabilité flexible et distribuée.

Différences clés entre bases de données relationnelles et non relationnelles

Le choix entre base de données relationnelle et non relationnelle est l'une des décisions d'architecture les plus cruciales en ingénierie des données. Les bases de données relationnelles et non relationnelles représentent des approches fondamentalement différentes pour organiser, stocker et accéder aux données. Comprendre ces différences est essentiel pour sélectionner la base de données adaptée aux exigences de votre application.

Les bases de données relationnelles stockent les données dans des tables structurées avec des lignes et des colonnes, des schémas stricts et des relations prédéfinies. Les bases de données non relationnelles utilisent des modèles de données flexibles qui s'adaptent aux changements d'exigences sans migration complexe. Les bases de données relationnelles excellent dans le maintien de l'intégrité des données grâce aux propriétés ACID, tandis que les bases de données non relationnelles privilégient la scalabilité et les performances en assouplissant les garanties de cohérence. Là où les bases de données relationnelles offrent des garanties solides sur la structure des données, les bases de données non relationnelles offrent de la flexibilité dans l'organisation et le stockage des données non structurées.

Tableau de comparaison principal

La mise à l'échelle représente un arbitrage fondamental : les bases de données relationnelles évoluent verticalement, nécessitant des serveurs plus puissants pour accompagner la croissance. Les bases de données non relationnelles évoluent horizontalement sur plusieurs serveurs. L'intégrité des données est une autre distinction : les bases de données relationnelles l'imposent par la validation des schémas, les clés et les propriétés ACID. Les bases de données non relationnelles sacrifient la cohérence immédiate au profit de la flexibilité.

Charges de travail typiques pour chaque modèle

Les bases de données relationnelles excellent dans les applications nécessitant des requêtes complexes, la fiabilité des transactions et des flux de travail structurés. Les systèmes financiers, les dossiers médicaux, les transactions d'e-commerce et les progiciels de gestion intégrés dépendent tous des garanties offertes par les systèmes de bases de données relationnelles. Ces systèmes gèrent des charges de travail où plusieurs opérations doivent réussir ou échouer ensemble, et où la validation des données est essentielle. Lorsque les entreprises ont besoin d'analyser des données à l'aide de jointures et d'agrégations complexes (comme l'analyse de données sur plusieurs entités commerciales), les bases de données relationnelles représentent les données de manière à permettre des requêtes sophistiquées.

Les bases de données non relationnelles conviennent aux applications contenant des données non structurées ou semi-structurées, nécessitant une mise à l'échelle rapide et des modèles de requête simples. Les plateformes de réseaux sociaux, les analyses en temps réel, les réseaux de capteurs IoT, les systèmes de gestion de contenu et les moteurs de recommandation bénéficient tous de la flexibilité et de la mise à l'échelle horizontale offertes par les bases de données non relationnelles. Ces bases de données excellent dans le traitement des données à grande échelle, répondant aux défis de variété et de vélocité posés par les données massives.

Différence entre systèmes relationnels et non relationnels

L'évaluation des bases de données nécessite de comparer la flexibilité du modèle de données, les garanties de cohérence, la mise à l'échelle et la prise en charge des requêtes.

Modèle de données

Un modèle de données relationnel organise les informations dans des tables normalisées avec des relations explicites. Les bases de données non relationnelles prennent en charge plusieurs structures : documents, paires clé-valeur, graphes et bases de données colonnes. Les architectures modernes comme le data lakehouse unifient ces deux approches.

Intégrité et cohérence des données

Les bases de données relationnelles garantissent l'intégrité par la validation des schémas et les propriétés ACID. Les bases de données non relationnelles implémentent une cohérence à terme, sacrifiant les garanties immédiates au profit d'un débit et d'une disponibilité plus élevés. Le code de l'application doit gérer l'incohérence temporaire.

Stratégie de mise à l'échelle

Les bases de données relationnelles évoluent verticalement en ajoutant des ressources aux serveurs existants. Les bases de données non relationnelles évoluent horizontalement de manière automatique sur plusieurs serveurs, ce qui est idéal pour les données massives et les applications en temps réel.

Complexité des requêtes

Les bases de données relationnelles excellent dans les requêtes SQL complexes joignant plusieurs tables. Les bases de données non relationnelles sont optimisées pour des requêtes simples et rapides au sein d'une seule collection, nécessitant une logique personnalisée pour les analyses complexes.

Comment les bases de données stockent les données : comprendre les modèles de données

Un modèle de données est une structure conceptuelle qui définit la manière dont les données sont organisées, stockées et consultées au sein d'un système de base de données.

Le modèle relationnel et les données structurées

Le modèle relationnel organise les données en tables, des structures bidimensionnelles comportant des lignes et des colonnes. Chaque ligne représente une entité ou un enregistrement spécifique, tandis que les colonnes représentent des attributs. Une table client peut comporter des colonnes pour l'ID du client, son nom, son e-mail et sa date d'inscription. Chaque ligne est conforme au même schéma, ce qui garantit la cohérence.

Le modèle relationnel impose des schémas qui définissent la structure des tables, les types de données, les contraintes et les relations. Cette approche garantit que toutes les données stockées suivent la même structure, ce qui les rend prévisibles et optimisées pour les requêtes complexes. Lorsque vous stockez des données dans une base de données relationnelle, chaque champ de chaque enregistrement doit être conforme au schéma prédéfini, une structure de données qui garantit la cohérence et permet des opérations de récupération de données puissantes via un langage de requête structuré. Une gouvernance stricte des schémas s'aligne sur les frameworks modernes de gouvernance des données.

Modèles non relationnels et modèles de données flexibles

Les bases de données non relationnelles prennent en charge des modèles de données flexibles qui s'adaptent aux besoins des applications sans migrations de schéma coûteuses. Plutôt que d'imposer une structure rigide au départ, de nombreux systèmes non relationnels lisent et interprètent la structure des données au moment de la requête, un modèle appelé schéma à la lecture (schema-on-read).

Cette flexibilité rend les bases de données non relationnelles idéales pour les applications dont les exigences évoluent rapidement, où les données provenant de plusieurs sources ont des formats légèrement différents, ou lorsque les données non structurées ou semi-structurées dominent les charges de travail.

Modèle de données relationnel et intégrité des données

Les systèmes de gestion de bases de données relationnelles implémentent le modèle relationnel pour garantir la fiabilité et la cohérence des données grâce à plusieurs mécanismes.

Application du schéma et normalisation

Les bases de données relationnelles imposent un schéma prédéfini qui spécifie la structure de chaque table, y compris les noms de colonnes, les types de données et les contraintes. Chaque opération d'écriture valide que les données entrantes sont conformes à ce schéma.

La normalisation organise la structure de la base de données pour minimiser la redondance et éviter les anomalies. Les schémas normalisés réduisent la duplication grâce aux formes normales : la première forme normale (1NF) garantit des valeurs atomiques, la deuxième forme normale (2NF) élimine les dépendances partielles et la troisième forme normale (3NF) supprime les dépendances transitives. Les structures normalisées nécessitent plus de jointures pour récupérer les données, ce qui crée un arbitrage entre efficacité et complexité des requêtes. Cette discipline est fondamentale pour des processus ETL fiables.

Propriétés ACID et fiabilité des transactions

Les bases de données relationnelles appliquent les propriétés ACID : atomicité (opérations tout ou rien), cohérence (règles toujours appliquées), isolation (les transactions simultanées n'interfèrent pas) et durabilité (les données validées survivent aux pannes). Ces garanties rendent les bases de données relationnelles idéales pour les transactions bancaires, médicales et financières où la précision n'est pas négociable.

Systèmes de gestion de bases de données relationnelles courants

Les systèmes de bases de données relationnelles populaires appliquent ces principes à grande échelle :

• PostgreSQL : RDBMS open source avec une forte conformité SQL, un contrôle de concurrence multi-version et un support JSON
• MySQL : RDBMS open source largement utilisé pour les applications web et les plateformes SaaS
• Oracle Database : système de classe entreprise optimisé pour les charges de travail transactionnelles et analytiques à grande échelle
• SQL Server : le RDBMS d'entreprise de Microsoft avec une forte intégration de la business intelligence
• IBM Db2 : système de classe entreprise optimisé pour le traitement des transactions haute performance

Les plateformes de données modernes étendent désormais ces garanties relationnelles aux systèmes distribués via des plateformes de gouvernance unifiées qui maintiennent la cohérence entre les lacs de données et les entrepôts de données.

Exemples de requêtes et d'opérations complexes

Les bases de données relationnelles excellent dans les requêtes SQL complexes qui combinent des données provenant de plusieurs tables. Une requête récupérant toutes les commandes passées par des clients dans une région spécifique peut joindre les tables des clients, des commandes et des emplacements avec des filtres et des agrégations.

Les jointures multi-tables sont simples en SQL mais deviennent coûteuses à mesure que la taille des tables augmente. Les index sur les clés primaires et étrangères optimisent les performances de jointure, tandis qu'une conception minutieuse du schéma équilibre les avantages de la normalisation et la complexité des requêtes.

Types de bases de données non relationnelles et modèles de données flexibles

Les bases de données non relationnelles, souvent appelées bases de données NoSQL, englobent plusieurs catégories de bases de données distinctes, chacune optimisée pour des profils de charge de travail spécifiques.

Bases de données orientées documents

Les bases de données orientées documents stockent des documents semi-structurés sous forme de JSON ou de BSON sans imposer de schéma entre les documents. Elles excellent pour les applications avec des schémas évolutifs, des structures de données imbriquées et du contenu non structuré comme les systèmes de gestion de contenu, les profils d'utilisateurs et les catalogues de produits. Les exemples populaires incluent MongoDB et CouchDB. À utiliser lorsque : la flexibilité du schéma importe plus que la cohérence imposée ; les charges de travail ont des données imbriquées ; les exigences changent fréquemment.

Magasins clé-valeur

Les magasins clé-valeur maintiennent une table de correspondance simple où chaque clé unique est associée à une valeur. La base de données n'interprète pas la structure de la valeur : elle stocke et récupère simplement les données associées à la clé. Les magasins clé-valeur excellent dans le stockage de données pour des recherches simples plutôt que pour des analyses complexes.

Les magasins clé-valeur privilégient les performances pour les opérations simples : associer une valeur à une clé, récupérer une valeur par sa clé, supprimer une clé. Ils sont idéaux pour la mise en cache, la gestion des sessions, les classements en temps réel, les paniers d'achat et les préférences des utilisateurs. Les exemples populaires incluent Redis et Memcached.

Quand les utiliser : applications nécessitant des recherches extrêmement rapides ; couches de mise en cache ; gestion de l'état des sessions ; stockage de paires clé-valeur avec des modèles de requête simples ; exigences de débit élevé et de faible latence. Contrairement aux bases de données relationnelles qui nécessitent des jointures complexes pour combiner les données, les modèles d'accès des magasins clé-valeur sont simples et optimisés pour la récupération directe des données.

Bases de données orientées graphes

Les bases de données orientées graphes organisent les données sous forme de nœuds (entités) et de relations (liaisons), permettant des requêtes efficaces qui parcourent les connexions. Elles excellent pour les réseaux sociaux, les moteurs de recommandation et les graphes de connaissances, en répondant à des questions telles que "Quels produits les amis de ce client aiment-ils également ?" plus efficacement que les jointures relationnelles. Les exemples populaires incluent Neo4j et Amazon Neptune. À utiliser lorsque : les données sont hautement interconnectées ; pour créer des systèmes de recommandation ; pour effectuer des analyses de réseaux sociaux.

Bases de données colonnaires et autres modèles NoSQL

Les magasins à colonnes larges (bases de données à familles de colonnes) organisent les données par familles de colonnes plutôt que par lignes, prenant en charge des schémas flexibles à grande échelle. Ils sont optimisés pour les charges de travail accédant à des colonnes spécifiques sur des millions de lignes, ce qui est idéal pour les données de séries temporelles et les applications IoT. Les exemples populaires incluent Apache Cassandra et HBase. Les bases de données de séries temporelles se spécialisent dans les points de données ordonnés dans le temps, optimisant les écritures et les requêtes de plage pour la surveillance et les métriques.

Requêtes complexes et gestion des relations

Choisir une base de données implique de comprendre comment chaque modèle gère les relations de données complexes et les requêtes analytiques.

Requêtes avec de nombreuses jointures versus imbrication de documents

Les bases de données relationnelles utilisent des jointures pour combiner les données de plusieurs tables. Les bases de données orientées documents imbriquent souvent les données associées dans un seul document, éliminant ainsi les jointures. Par exemple, un document client peut contenir directement un tableau de commandes. L'imbrication de documents réduit la complexité des requêtes et améliore les performances pour les requêtes accédant simultanément à des données associées, mais elle duplique les données et pose des problèmes de cohérence si les mêmes informations apparaissent dans plusieurs documents.

Requêtes analytiques et agrégations

Les requêtes analytiques complexes qui agrègent des données sur des millions d'enregistrements posent des défis aux bases de données non relationnelles. Les bases de données relationnelles dotées d'index appropriés gèrent efficacement ces requêtes à l'aide de GROUP BY et de fonctions d'agrégation.

Les bases de données non relationnelles nécessitent souvent des frameworks de traitement externes (comme Apache Spark) pour gérer des analyses complexes. Les architectures lakehouse comblent cette lacune en combinant le stockage d'objets avec des formats de table qui prennent en charge les transactions ACID et les requêtes analytiques.

Stratégies hybrides pour les charges de travail mixtes

De nombreuses applications nécessitent à la fois une cohérence transactionnelle et une évolutivité analytique. La persistance polyglotte utilise plusieurs système de bases de données optimisés pour différentes charges de travail :

• Base de données relationnelle pour les opérations transactionnelles
• Data lake ou lakehouse pour l'analyse et le machine learning
• Magasin clé-valeur pour la mise en cache et les sessions
• Base de données orientée graphes pour les requêtes de relations

Performances, mise à l'échelle et modèles opérationnels

Les performances de la base de données dépendent de la charge de travail, de la taille des données, de la complexité des requêtes et des modèles opérationnels.

Mise à l'échelle verticale versus horizontale

Les bases de données relationnelles évoluent généralement verticalement en ajoutant des ressources à un seul serveur. Cette approche est simple mais présente des limites : les serveurs ont une taille maximale et les coûts augmentent de manière exponentielle à grande échelle.

Les bases de données non relationnelles évoluent horizontalement en distribuant les données sur plusieurs serveurs. Cette approche est plus rentable à grande échelle, mais elle introduit de la complexité dans la distribution des données et la gestion de la cohérence.

Sharding et réplication

Le sharding distribue les données sur plusieurs bases de données en fonction d'une clé, permettant un traitement parallèle des requêtes. La réplication crée des copies de données sur plusieurs serveurs pour assurer la fiabilité et la distribution géographique, améliorant ainsi le débit et réduisant la latence pour les utilisateurs distants.

Surveillance et métriques de performance

Les bases de données relationnelles nécessitent de surveiller les temps d'exécution des requêtes, l'utilisation des index, les conflits de verrouillage et l'utilisation du pool de connexions. Les requêtes lentes indiquent souvent des index manquants ou une structure de requête inefficace. Les modèles d'accès aux données dans les systèmes relationnels dépendent fortement d'une indexation et d'une optimisation des requêtes appropriées.

Les bases de données non relationnelles nécessitent de surveiller la distribution des données (déséquilibre entre les shards), le retard de réplication, la santé du cluster et le débit des opérations. Une latence d'écriture élevée peut indiquer des shards déséquilibrés ou des problèmes de réseau. La surveillance du traitement des données sur plusieurs serveurs aide à identifier les goulots d'étranglement dans les systèmes de bases de données non relationnelles distribués.

Quand utiliser chaque modèle : cas d'usage et compromis

La sélection d'une base de données doit s'aligner sur les exigences de l'application et les caractéristiques de la charge de travail. Comprendre quand utiliser des bases de données relationnelles par rapport à des bases de données non relationnelles nécessite d'analyser vos besoins spécifiques en matière d'analyse de données, vos modèles de requêtes et vos exigences de gestion des données.

Quand utiliser les bases de données relationnelles

Les systèmes de gestion de bases de données relationnelles sont le bon choix lorsque :

• La structure des données est bien définie et stable : les schémas changent rarement et les relations sont claires
• L'intégrité des données est essentielle : les systèmes financiers, la santé et les secteurs réglementés ne peuvent accepter d'incohérences dans les données
• Les requêtes complexes sont fréquentes : les applications effectuant des analyses, des rapports ou des filtrages complexes bénéficient de l'expressivité du SQL
• Les transactions doivent être fiables : les opérations en plusieurs étapes qui doivent réussir entièrement ou échouer entièrement nécessitent des garanties ACID
• La conformité et l'audit sont importants : les bases de données relationnelles prennent en charge des contrôles d'accès détaillés, le chiffrement et les pistes d'audit
• L'expertise de l'équipe existe : les compétences SQL sont largement disponibles et les bases de données relationnelles disposent d'outils matures

Quand utiliser les bases de données non relationnelles

Les systèmes de bases de données non relationnelles sont le bon choix lorsque :

• Les données sont non structurées ou semi-structurées : les documents JSON, les métadonnées d'images ou les journaux (logs) s'intègrent naturellement dans les bases de données orientées documents ; ces systèmes excelent dans le stockage de données à structure irrégulière
• La mise à l'échelle horizontale est essentielle : les applications gérant des volumes de données massifs ou un débit de requêtes élevé ont besoin d'architectures distribuées capables de traiter les données sur plusieurs serveurs
• La flexibilité du schéma est importante : les applications ayant des exigences évolutives ou des données provenant de diverses sources bénéficient de schémas flexibles ; les bases de données non relationnelles stockent les données sans imposer de structures prédéfinies rigides
• Les performances pour les requêtes simples importent plus que les analyses complexes : les bases de données NoSQL sont optimisées pour des recherches et des insertions rapides, privilégiant la vitesse d'accès aux données pour des cas d'usage spécifiques
• La haute disponibilité est essentielle : les bases de données non relationnelles gèrent plus facilement les pannes de serveurs grâce à la distribution géographique et à la réplication sur plusieurs serveurs
• Des exigences en temps réel existent : les applications telles que les flux sociaux, les notifications en direct ou l'ingestion de capteurs IoT nécessitent un débit élevé que les systèmes de bases de données non relationnelles fournissent grâce au traitement distribué

Évaluer les compromis

Chaque modèle fait des compromis différents :

• Cohérence versus disponibilité : les bases de données relationnelles privilégient la cohérence ; les bases de données non relationnelles privilégient la disponibilité
• Flexibilité des requêtes versus performance : les bases de données relationnelles prennent en charge n'importe quelle requête ; les bases de données non relationnelles s'optimisent pour des modèles spécifiques
• Flexibilité du schéma versus qualité des données : les bases de données non relationnelles s'adaptent aux changements ; les bases de données relationnelles empêchent les états invalides
• Approche de mise à l'échelle : les bases de données relationnelles évoluent verticalement ; les bases de données non relationnelles évoluent horizontalement vers n'importe quelle taille

Migration, intégration et intégrité des données lors du changement

Le déplacement de données entre des systèmes de bases de données nécessite une planification minutieuse pour maintenir l'intégrité et minimiser les temps d'arrêt.

Liste de contrôle pour la migration

Une migration de base de données réussie implique plusieurs étapes critiques :

• Auditer les données actuelles : identifiez les problèmes de qualité des données, les valeurs manquantes et les violations de contraintes avant la migration
• Concevoir le schéma cible : mappez les structures de données sources aux structures de destination
• Planifier la stratégie de validation : définissez des sommes de contrôle et des nombres de lignes pour vérifier l'exactitude
• Implémenter des modèles de double écriture : écrivez dans les deux systèmes pendant la transition pour réduire les fenêtres de synchronisation
• Tester les procédures de rollback : assurez-vous de pouvoir revenir en arrière en cas de problèmes en production
• Surveiller le retard de réplication : suivez la vitesse de propagation des modifications
• Valider complètement les données : effectuez des comparaisons complètes avant la bascule
• Planifier la communication : informez les parties prenantes des changements potentiels

Maintenir l'intégrité des données pendant la transition

Lors de la migration d'un type de base de données à un autre, plusieurs défis se posent :

• Application des contraintes : mappez les contraintes relationnelles à la logique applicative dans les systèmes non relationnels
• Intégrité référentielle : les systèmes non relationnels nécessitent la gestion des relations au niveau applicatif
• Mappage des types de données : assurez-vous que les conversions ne perdent pas en précision lors du transfert
• Fenêtres de cohérence : minimisez les écarts entre la source et la destination pendant la bascule
• Validation : vérifiez que les résultats des requêtes correspondent entre les systèmes avant la migration complète

Synchronisation des systèmes hybrides

De nombreuses organisations exploitent des systèmes relationnels et non relationnels en parallèle. Les maintenir synchronisés nécessite :

• Des outils de Change Data Capture (CDC) pour détecter et répliquer les modifications
• Des files d'attente de messages pour mettre en mémoire tampon les modifications lors des échecs de réplication
• Des opérations idempotentes qui peuvent être réessayées en toute sécurité
• Des modèles de cohérence à terme pour les systèmes non relationnels

Liste de contrôle de décision et étapes suivantes

Choisir la bonne base de données nécessite d'évaluer systématiquement vos exigences par rapport aux forces et aux limites de chaque modèle.

Liste de contrôle pour la sélection d'une base de données

Avant de finaliser le choix d'une base de données, répondez à ces questions :

• Structure des données : vos données sont-elles hautement structurées avec des relations claires, ou varient-elles considérablement d'un enregistrement à l'autre ?
• Exigences d'évolutivité : quels volumes de données et débits de requêtes devez-vous prendre en charge initialement et dans 3 à 5 ans ?
• Besoins de cohérence : les opérations nécessitent-elles une cohérence immédiate, ou pouvez-vous tolérer une cohérence à terme ?
• Modèles de requêtes : votre application effectuera-t-elle des requêtes analytiques complexes joignant plusieurs tables, ou de simples recherches au sein d'une seule collection ?
• Stabilité du schéma : la structure de vos données restera-t-elle stable, ou les exigences changent-elles fréquemment ?
• Conformité : votre secteur d'activité exige-t-il des pistes d'audit, des contrôles d'accès ou une isolation des données spécifiques ?
• Expertise de l'équipe : quels systèmes de bases de données votre équipe maîtrise-t-elle déjà ?
• Tolérance aux coûts : de quel budget disposez-vous pour les licences commerciales, l'infrastructure et les frais opérationnels ?

Validation par projet pilote

Avant de vous engager en production, validez vos hypothèses : construisez un prototype utilisant la base de données cible, répliquez des charges de travail réalistes (y compris les volumes de pointe), mesurez la latence et le débit des requêtes sous charge, testez des scénarios de défaillance, évaluez les tâches opérationnelles et comparez le coût total de possession.

Ressources pour l'évaluation technique

Une évaluation plus approfondie nécessite la documentation des fournisseurs et des benchmarks : lisez la documentation de la base de données sur les modèles de cohérence et la mise à l'échelle, examinez de manière critique les benchmarks des fournisseurs, étudiez des études de cas d'organisations similaires, testez directement les bases de données avec vos modèles de données et consultez des spécialistes pour les exigences complexes.

Résumé

Les bases de données relationnelles offrent une organisation structurée, des garanties de cohérence fortes et des capacités de requête puissantes, au détriment de schémas rigides et de limites de mise à l'échelle verticale. Les bases de données non relationnelles offrent des modèles de données flexibles et une évolutivité horizontale, au détriment d'une cohérence à terme et d'une expressivité de requête limitée. Le bon choix dépend de vos exigences spécifiques : privilégiez les bases de données relationnelles pour les données structurées ayant des besoins de précision critiques, et les bases de données non relationnelles pour les charges de travail distribuées, non structurées et à volume élevé.

Avant de sélectionner une base de données, documentez minutieusement vos exigences concernant la structure des données, l'échelle, la cohérence et les modèles de requêtes. Validez vos hypothèses par le biais de prototypes avant d'engager des charges de travail en production. De nombreuses organisations bénéficient de la persistance polyglotte, qui consiste à utiliser des systèmes de bases de données spécialisés pour différents modèles de charges de travail plutôt que de forcer toutes les exigences à s'intégrer dans un seul système.

(Cet article de blog a été traduit à l'aide d'outils basés sur l'intelligence artificielle) Article original