Bases de données noSQL

Avec le développement du big data et du cloud, les database relationnelles ne sont plus adaptées pour stocker et analyser les données en très grande quantité. À la place, ce sont les bases de données noSQL (ou not only SQL) qui émergent. Alors de quoi s’agit-il ? Quels sont les avantages ? Quels sont les cas d’utilisation ?

Qu’est-ce qu’une base de données noSQL ?

Les database noSQL sont une branche du système de gestion des bases de données (SGBD). Elles sont capables de traiter un grand volume de données non structurées en évolution. On les oppose alors aux bases de données relationnelles (ou SQL) qui se limitent aux données fixes.

Ces technologies sont d’abord apparues dans les années 1970. Mais le concept de base de données noSQL n’a été réellement défini qu’en 1998 par Carl Strozz. En effet, c’est surtout depuis la démocratisation du cloud et du big data que les noSQL présentent tout leur intérêt. D’ailleurs, elles étaient largement utilisées par les GAFAM, du fait de leur capacité à gérer des masses de données exponentielles. Ce n’est que pour apporter de la cohérence à toutes les informations stockées que le modèle relationnel était utilisé.

Aujourd’hui, ces database noSQL sont toujours largement utilisées par les développeurs dès lors qu’il s’agit de créer des systèmes complexes (notamment dans les démarches d’open data).

Quels sont les avantages des database non relationnelles (noSQL) ?

Face à la croissance des informations, les développeurs informatiques sont soumis à des enjeux toujours plus grands : énormes volumes de données, imprévisibilité, évolution rapide, etc. Les bases de données noSQL facilitent alors leur travail grâce à leurs multiples avantages.

• Agilité : les noSQL sont conçues pour réagir rapidement aux situations imprévues. En l’absence de schéma initial figé, les développeurs peuvent apporter des améliorations et des modifications requises par le système de base de données.
• Cohérence : il est possible de choisir entre des bases de données accessibles plus rapidement, mais plus anciennes ou des database récentes, mais plus lentes. Cela permet de gagner en flexibilité en fonction des besoins de l’utilisateur.
• Partage : grâce à la mise à l’échelle horizontale, les data peuvent être partagées entre plusieurs serveurs de bases de données. Ce cluster de serveurs pourra alors gérer davantage d’informations.
• Compatibilité : les bases de données non relationnelles sont mappées avec les principaux langages de programmation.

Quels sont les modèles de database noSQL ?

Les informations sont stockées selon le type de base de données noSQL :

• Les clés-valeurs : les bases de données associent des clés et valeurs uniques grâce à une table de hachage. C’est le modèle le plus simple qui permet d’effectuer des recherches très rapidement. Il s’agit par exemple des outils Redis ou Memcached.
• Les documents stores : il s’agit d’un stockage de données semi-structurées sous forme de documents. Cela permet alors de trier les informations de manière hiérarchique. Ce modèle a augmenté avec l’utilisation de Javascript.
• Les colonnes : ces database sont capables de traiter de grands volumes de données éparses, en les triant ensuite par colonne. On retrouve par exemple les data base Cassandra, AWS DynamoDB ou HBase.
• Les graphiques : les données interconnectées et leurs relations sont représentées sous forme de nœud et de bordure. Les database orientées graph sont particulièrement utiles lorsque des relations complexes entrent en jeu. Par exemple, les abonnés d’un social media. L’idée est de simplifier la représentation du monde réel.

Chacune de ces catégories a un attribut unique et des limites spécifiques. Mais aucune d’entre elles ne peut résoudre tous les problèmes. Il est donc nécessaire de choisir la base de données adéquate en fonction du cas d’usage.

Dans quel cas utiliser les bases de données non relationnelles ?

Aujourd’hui, les bases de données noSQL se retrouvent dans une multitude de domaines et d’applications. Par exemple :

• Applications IoT : avec l’internet des objets, le traitement analytique des données est particulièrement soutenu. À travers une mise à l’échelle instantanée, les bases de données noSQL peuvent améliorer ces applications IoT.
• Applications mobiles : les database non relationnelles permettent d’améliorer les performances des applications grâce à une meilleure disponibilité et une récupération des informations plus rapide.
• Migration de base de données : la migration vers le cloud est simplifiée.
• E-commerce : grâce à leurs schémas flexibles et leurs données hiérarchiques, les noSQL conviennent parfaitement aux boutiques en ligne. Elles facilitent notamment le stockage des données pour le catalogue produit.
• Personnalisation : grâce aux données en temps réel, il est possible de personnaliser les fonctionnalités afin d’optimiser l’expérience client.

Quelle que soit l’utilisation, les database noSQL s’intègrent dans un objectif de modernisation des modèles de gestion des données.