Lorsqu'il s'agit de sélectionner le format des bases de données, les praticiens sont souvent confrontés à un choix entre la construction en utilisant SQL ou NoSQL. Bien que ces deux éléments aient leur place dans la gestion des données, ils deviennent de plus en plus différents au fil du temps et chacun devient de plus en plus polyvalent.

Dans cet article, nous examinerons les différences centrales entre SQL et NoSQL, les soulignerons et expliquerons pourquoi on peut privilégier un certain type de système de gestion de données. Allons droit au but.

Explorer les cinq différences centrales entre SQL et NoSQL

Choisir entre une base de données non relationnelle (NoSQL) et relationnelle (SQL) poussera les gestionnaires de données à se pencher sur les différences fondamentales entre ces deux bases de données. Bien que les deux aient leur propre ensemble d'avantages et d'inconvénients, il existe quelques différences fondamentales qui les distinguent comme des façons distinctes de gérer les données.

En règle générale, les cinq différences entre SQL et NoSQL citées sont :

• Processus
• Langue
• Structure
• Évolutivité
• Utilisations idéales

Décomposons-les davantage.

Processus

Une différence centrale entre ces deux systèmes de base de données est que SQL utilise 'ACID' lors de la résolution des transactions, et NoSQL utilise 'CAP'.

ACID est un acronyme qui représente l'atomicité, la cohérence, l'isolement et la durabilité, représentant les quatre règles de processus qui doivent être affichées lors de l'exécution d'une transaction. En les décomposant davantage, vous avez :

• Atomicité - Rien dans SQL ne peut jamais être partiellement terminé. C'est un système atomique où tout réussit ou échoue ; il n'y a absolument pas de juste milieu.
• Cohérence – Chaque étape de ce système suivra les règles; c'est un système régulé et il doit donc toujours passer par des invariants au fur et à mesure de son fonctionnement. Cela garantit que rien n'est corrompu et qu'il y a toujours une cohérence dans le pool de résultats. Même lors de l'exécution d'un Débogage SQL, les résultats seront cohérents.
• Isolement – Même si deux processus étaient exécutés en même temps, ils seraient toujours séparés l'un de l'autre. Cette isolation garantit que l'état final est toujours cohérent, car il ne peut pas être affecté par quoi que ce soit d'autre qui pourrait s'exécuter en même temps (ceci est similaire à C).
• Durabilité – Une fois qu'une transaction est exécutée, elle se poursuivra jusqu'à la fin. Comme SQL ne peut pas s'arrêter à mi-chemin, l'impact de l'exécution de quelque chose est définitif sur ce système.

Lorsqu'il s'agit d'exécuter des transactions sur NoSQL, le système adhère au "CAP", qui signifie cohérence, disponibilité et tolérance de partition. Décomposons-les :

• Cohérence – Des erreurs peuvent se produire dans NoSQL, qui diffère du système atomique de SQL. Ce qui est cohérent avec ce système, c'est qu'une requête recevra soit le résultat le plus récent, soit une erreur, il n'y a pas d'autres options.
• Disponibilité – Même en cas d'erreur, chaque demande exécutée via ce système fournit également un résultat sans erreur.
• Tolérance de partition - Tolérance de partition est le concept selon lequel même si un cluster se brise entre deux nœuds (un manque de communication directe ou une pause), le cluster dans son ensemble continuera à fonctionner et à fonctionner.

Les processus distincts suivis sont l'une des différences les plus fondamentales entre ces deux systèmes de base de données, c'est pourquoi nous les avons abordés en premier dans cette liste.

Langue

Alors que le monde des affaires continue de se tourner vers des ensembles de données alternatifs, des pools plus larges et des formes flexibles de collecte de données, NoSQL s'est rapidement développé. Comme il s'agit d'un format de base de données qui permet une gamme de structures de données différentes en un seul endroit, cela sert les environnements modernes qui doivent gérer des ensembles de données flexibles. Pour cette raison, les langages derrière NoSQL n'ont généralement pas l'interface offerte par SQL, ni aucun support pour les requêtes complexes.

D'autre part, SQL est un système hérité, datant de 1979 et ayant plus de 42 ans à son actif. En partie à cause de sa structure relationnelle et en partie à cause de la durée de son existence, SQL est largement documenté et très reconnaissable par la majorité des développeurs.

Les dialectes spécifiques de SQL peuvent varier, mais cela ne change rien à la syntaxe ou à la grammaire du langage utilisé. Ce système presque identique permet à toute personne maîtrisant une forme de SQL de traduire rapidement ses compétences dans d'autres formats.

Structure

Comme indiqué précédemment, les bases de données SQL sont relationnelles, ce qui signifie qu'elles reposent sur certaines règles et sur l'intégrité et la cohérence des données lorsqu'il s'agit de collecter, d'héberger et de traiter des données. Comme vous pouvez l'imaginer, pour un système très structuré, les bases de données SQL sont constituées de lignes et de colonnes, avec des relations logiques sous-tendant toutes les interrelations.

D'autre part, les bases de données NoSQL peuvent varier en structure et en style, ce qui reflète principalement leurs cas d'utilisation plus larges. Voici seulement trois exemples de la structure potentielle des bases de données NoSQL :

• Graphiques – Une base de données de graphes permet d'explorer la relation entre deux objets, ce qui permet de manœuvrer rapidement de nombreuses données connectées à la fois. C'est idéal pour les scientifiques des données qui doivent travailler avec des ensembles de données interconnectés.
• DOCUMENTS – Dans ce contexte, les documents sont tous les objets qui contiennent toutes leurs propres informations, ce qui signifie qu'ils sont une unité de données compartimentée. Un document peut être complètement différent d'un autre, ce qui signifie qu'une base de données NoSQL de document doit pouvoir contenir une variété de structures de données.
• Orienté colonne – Les bases de données des systèmes de gestion de bases de données relationnelles permettent de stocker de nombreuses données individuelles en un seul endroit, sans avoir à les transformer pour se conformer aux règles structurelles requises par SQL.

Comme vous pouvez le voir, SQL a une définition très simple, tandis que NoSQL peut être beaucoup de choses, prendre de nombreuses formes et remplir une gamme de fonctions.

Évolutivité

Les bases de données SQL et NoSQL sont évolutives, ce qui permet aux entreprises d'augmenter la taille de leur base de données pour mieux s'adapter aux données qu'elles doivent collecter et traiter. Cependant, ces deux formats sont évolutifs dans des directions différentes. Décomposons cela :

• SQL – Les bases de données SQL sont généralement mises à l'échelle verticalement. Cela signifie que vous pouvez continuellement augmenter la charge sur votre serveur, que ce soit en termes d'utilisation du processeur, de la RAM ou du SSD. Cette mise à l'échelle consiste à augmenter la puissance de la base de données, mais pas nécessairement ce qu'elle peut faire.
• NoSQL – Alternativement, NoSQL peut être mis à l'échelle horizontalement. Que ce soit par partitionnement ou en ajoutant continuellement plus de serveurs qui se connectent à votre base de données NoSQL, cela permet à l'ensemble de la base de données de devenir plus grande, plus compliquée et finalement plus puissante.

Cela dit, ces systèmes peuvent en fait évoluer verticalement et horizontalement. Cependant, SQL est bien meilleur pour la mise à l'échelle verticale et NoSQL est plus efficace lors de la mise à l'échelle horizontale. Une partie de ce qui fait que les ingénieurs de données choisissent l'un plutôt que l'autre est l'efficacité finale. Bien qu'ils puissent faire évoluer l'un ou l'autre système, si l'un prend beaucoup plus de temps, d'efforts et de ressources, il est préférable de planifier à l'avance et d'utiliser la bonne base de données pour son utilisation prévue au tout début du processus de construction.

Utilisation idéale

Le type de système sur lequel vous comptez dépend fortement de la raison pour laquelle vous avez besoin de la base de données. Par exemple, les bases de données SQL sont idéales pour toutes les transactions composées de plusieurs lignes. D'autre part, les bases de données NoSQL sont nettement plus efficaces lorsqu'il s'agit de données non structurées.

Par exemple, pour une pléthore de documents non triés ou de fichiers JSON, une base de données NoSQL serait beaucoup plus appropriée. Pourtant, les bases de données SQL sont généralement beaucoup plus couramment utilisées car les systèmes hérités reposent sur des structures relationnelles pour fonctionner. Avec l'augmentation du nombre de formats de données différents que le data scientist moyen utilisera, l'utilisation des bases de données NoSQL ne cesse de croître.

En fait, beaucoup affirment que les bases de données NoSQL sont désormais l'ensemble de bases de données préféré lors de la comparaison de ces deux méthodes en raison du chaos des données modernes et du besoin constant de traiter des sources disparates.

Réflexions finales

En fin de compte, bien que SQL et NoSQL soient des systèmes de base de données, ils ont beaucoup moins en commun que vous ne le pensez, compte tenu des noms. Comprendre comment ceux-ci sont différents donnera aux utilisateurs les outils nécessaires pour sélectionner correctement le système qui leur sera le plus avantageux pour ce projet particulier.

De même, il est essentiel de comprendre que les deux systèmes présentent des avantages - avec SQL et NoSQL servant à des fins percutantes au sein de l'entreprise.

Source : Platon Data Intelligence : PlatoData.io