Comment choisir sa base de données ?
Le choix d’une base de données est un élément stratégique dans tout projet applicatif. Il impacte directement la performance, l’évolutivité et la maintenance de votre application. Pour choisir la solution la plus adaptée, il est essentiel de comprendre les différentes familles de bases de données et leurs cas d’usage.
1/ Les deux grandes familles : SQL vs NoSQL
Le SQL, il s’agit plutôt d’une base de données structurée
Le NoSQL qui à l’inverse est une base de données non structurée mais qui propose plus de liberté concernant la manière dont les données peuvent être stockées.
Les bases de données relationnelles s’appuient sur un modèle structuré avec des tableaux composés de lignes et de colonnes. Elles garantissent la cohérence, la fiabilité et le respect des dépendances entre données.
-
NoSQL (non relationnelle)
À l’inverse, les bases NoSQL sont plus flexibles et moins strictes. Elles ne sont pas limitées à une structure de table. On considère ce type de système de gestion de base de données comme orienté document. Les données non structurées, telles que les articles, les photos, les vidéos et autres, sont assemblées dans un seul document. Bien que les données soient simples à interroger, elles ne sont pas toujours classées en lignes et en colonnes comme dans une base de données relationnelle.
2/ Panorama des types de bases de données :
-
1/ Bases relationnelles (SQL)
Les données sont stockées dans des tables reliées entre elles par des relations. Chaque table est composée de colonnes (les attributs) et de lignes (les enregistrements).
Type de projet : CRM, ERP, e-commerce.
Avantage : Fiabilité, cohérence des données, bon pour les données financières.
Inconvénient : manque de flexibilité, difficile à scaler et peuvent parfois être lentes.
Logiciel : SQL server, Oracle, open source (MySQL, PostgreSQL).
Les données sont enregistrées en tant que paire clé-valeur, dans laquelle la clé agit en tant qu'identifiant distinct. Grâce à ce modèle, il est possible d'obtenir des niveaux de performance très élevés en lecture, avec un accès direct à la valeur via sa clé. En contrepartie, les possibilités de requêtes sont limitées.
Type de projet : gestion de session, files de message.
Avantage : Performances en lecture/écriture des données horodatées.
Inconvénient : requêtes limitées, corruption des données possible.
Logiciel : open source (Redis, Memcached).
Organisez les données en colonnes, ce qui est optimal pour les requêtes analytiques nécessitant uniquement un sous-ensemble de colonnes. Conçues pour traiter d'importants volumes de données de manière distribuée, les bases de données en colonnes assurent une grande scalabilité et une disponibilité élevée.
Type de projet : Big Data, analyse des données.
Avantage : bon pour les statistiques, compression des données, distribution des données sur plusieurs machines. Peut gérer un très gros volume de données.
Inconvénient : manque de flexibilité, difficulté pour les mises à jour.
Logiciel : BigQuery, open source (HBase, Cassandra).
-
4/ Séries temporelles (Time Series - NoSQL)
Ce sont des systèmes logiciels optimisés pour trier et organiser des informations mesurées de manière temporelle. Une série chronologique est une série de points de données regroupés à des intervalles successifs et par ordre d'arrivée.
Type de projet : la surveillance des opérations, bourse, monitoring, les données de capteurs IoT et l'analyse en temps réel.
Avantage : Performances en lecture/écriture, scalabilité, bonne compression.
Inconvénient : pas de transactionnelle, relationnelle, tabulaire.
Logiciel : open source (Prometheus, Graphite, InfluxDB).
Les données sont stockées sous forme de documents en utilisant le format JSON. Chaque fichier peut adopter une structure spécifique, ce qui permet une flexibilité considérable dans la gestion des données non structurées ou semi-structurées. Les caractéristiques des documents facilitent la réalisation de requêtes complexes et permettent de récupérer aisément des sous-ensembles de données.
MongoDB convient parfaitement aux applications nécessitant flexibilité et analyses en temps réel, alors que CouchDB est mieux adapté aux projets qui privilégient la simplicité et la facilité d'utilisation.
Type de projet : Applications web, mobile, Web service.
Avantage : flexibilité, Performances en lecture/écriture, scalabilité.
Inconvénient : Schéma de données pas assez stricte, corruption des données possible.
Logiciel : Documentdb, open source (MongoDB, CouchDB, Couchbase).
Les données sont représentées en tant que nœuds et relations. Chaque nœud symbolise une entité (comme un utilisateur ou un article) et chaque relation illustre un lien entre deux entités (comme « a fait un achat » ou « est en amitié avec »).
Type de projet : Réseaux sociaux, moteurs de recommandation, détection de fraude.
Avantage : Performant pour les données interconnectées, permet d’effectuer des requêtes complexes en traversant le graphe.
Inconvénient : Manque de standardisation.
Logiciel : open source (Neoj, OrientDB).
Il s'agit de données qui se distinguent par une localisation, une direction et une magnitude définies par des coordonnées. Pour faire court, c'est une suite structurée de valeurs numériques qui représente une position dans un espace à plusieurs dimensions. Chaque élément du vecteur représente une caractéristique ou une dimension spécifique.
Ces bases de données se révèlent particulièrement appropriées pour les applications gérant de vastes et complexes ensembles de données, couvrant des domaines comme l'intelligence artificielle, le traitement du langage naturel, le traitement d'images et la recherche de similarités.
Type de projet : AI, moteur de recherche, les recommandations d’articles.
Avantage : distribution des données sur plusieurs machines. Peut traiter un très gros volume de données, très performant.
Inconvénient : ne conviennent pas au stockage de données non vectorielles.
Logiciel : Pinecone, Open source (Chroma, Weaviate, Qdrant, PostgreSQL).
-
8/ Bases de données Cloud
Face à l’expansion du cloud computing, un nombre croissant d'entreprises optent pour l'hébergement de leurs bases de données dans le cloud au lieu de les stocker sur des serveurs locaux. Les fournisseurs de cloud majeurs mettent désormais à disposition une variété étendue de services de bases de données, conçus pour répondre à diverses exigences et catégories de données.
Type de projet : Applications web et mobile, Big Data, IoT.
Avantage : simplification de la maintenance, scalabilité à la demande.
Inconvénient : Dépendance au fournisseur, enjeux de sécurité et confidentialité des données.
Logiciel : AWS, Azure, GCP.
3/ Comment bien choisir sa base de données ?
Pour choisir la bonne solution, posez-vous les bonnes questions :
Quel est le type de données à gérer (structurées, non structurées, temporelles, vectorielles…) ?
- Quel est le volume prévu ?
- Quelle est la fréquence des lectures/écritures ?
- Quel est le niveau de scalabilité nécessaire ?
- Quels sont les coûts et contraintes techniques ?
- Avez-vous besoin d’une infrastructure cloud ou locale ?
Besoin d’aide pour choisir ou implémenter votre base de données ? Contactez-nous pour en discuter !