NoSQL et SQL sont les deux principales formes de bases de données utilisées pour stocker et gérer des données numériques, chacune présentant des différences clés qui prennent en compte leurs avantages et leurs inconvénients. SQL traite les bases de données relationnelles et NoSQL traite les bases de données non relationnelles. Les deux méthodes stockent les données de manière efficace, mais diffèrent considérablement par leur évolutivité, leurs relations, leur langage et la conception de la base de données. Comprendre les différences entre les bases de données NoSQL et SQL peut aider à choisir la technologie la plus appropriée pour les besoins spécifiques d'une organisation.

Par exemple, lors de la création d’une application, il est important de sélectionner la technologie de base de données la plus adaptée à vos besoins (et à votre budget). Les développeurs d'applications sélectionnent normalement une base de données NoSQL s'ils ont besoin d'un débit massif (données transitant par le système). Cependant, les développeurs qui ont besoin d’exactitude des données et de conformité ACID (atomicité, cohérence, isolation et durabilité) pour leurs applications choisiraient une base de données relationnelle.

Ces deux modèles ont considérablement évolué au cours des dernières décennies. Des volumes de données en constante augmentation (en particulier données non structurées) ont joué un rôle important dans leur développement. L'augmentation de la capacité de stockage et de la puissance de traitement, ainsi que l'expansion de l'utilisation de l'analyse, ont suscité un intérêt pour ces deux technologies de bases de données fondamentalement différentes.

SQL et NoSQL sont tous deux des conceptions de bases de données matures, avec une variété d'outils et de logiciels de support.

SQL, un « langage » de requête structuré, en tant que concept, était d'abord développé dans les années 1970 par Edgar Codd. Les langages de requêtes structurés fonctionnent avec des bases de données relationnelles et sont assez faciles à apprendre. La conception de Codd consistant à utiliser des colonnes et des lignes était une innovation majeure à l'époque, rendant les ordinateurs accessibles aux personnes n'ayant pas de diplôme en informatique.

NoSQL, en tant que concept, a été développé en 1998 par Carl Strozz. Cette solution est née en réponse aux problèmes que les gens rencontraient avec les données Web : données non structurées et désir d'un traitement plus rapide. (NoSQL est communément traduit par « Pas seulement SQL ».) Plutôt que d'utiliser SQL pour organiser et récupérer des données, il utilise des schémas JSON, YAML, XML ou binaires. NoSQL a été rapidement adopté par Amazon, Facebook et Google, qui tentaient de gérer d'énormes volumes de données. 

Différences entre SQL et NoSQL

Les principales différences entre les bases de données NoSQL et SQL résident dans la manière dont elles sont construites, dans la manière dont les données sont stockées et localisées, ainsi que dans les structures et les formats qu'elles utilisent. Une comparaison des deux en fonction de fonctionnalités telles que la vitesse, les limitations et la disponibilité peut être utilisée pour déterminer le type de base de données qui répond le mieux à vos besoins. Pensez également à :

1. Différentes conceptions architecturales – Affaires et recherche

Une base de données SQL (relationnelle) est idéal pour gérer des modèles commerciaux qui ne changent pas souvent, qui exigent le respect de normes internationales strictes et qui souhaitent enregistrer des transactions commerciales standardisées. Les modèles relationnels sont conçus pour traiter à la fois les fichiers de données et les relations entre les données de manière uniforme. L’un des points forts des modèles de données relationnelles réside dans leur utilisation d’un langage commun et unifié. 

Les bases de données non relationnelles (NoSQL) sont idéales pour les organisations confrontées à des besoins en données en constante évolution, à un volume de trafic élevé et à une variété de types de données. Les bases de données NoSQL n'établissent pas de relations. Les systèmes NoSQL ne s'appuient pas sur des tables jointes et ne peuvent pas les prendre en charge. Au lieu de cela, il existe plusieurs différentes conceptions de schéma, allant des bases de données clé-valeur aux bases de données graphiques. Certains systèmes NoSQL prennent en charge les schémas « multimodèles », ce qui signifie qu'ils peuvent fonctionner avec plusieurs types de schémas de données.

Les modèles de données relationnelles sont conçus pour prendre en charge les processus métier, les communications Internet et la recherche avec des quantités limitées de données. Les bases de données non relationnelles sont principalement conçues pour rechercher de grandes quantités de données (anciennement appelées big data, jusqu'à ce que le big data devienne une quantité normale de données) et peuvent être adaptées pour effectuer des transactions commerciales. 

2. Stockage des données

Les bases de données SQL offrent généralement des fonctionnalités limitées stockage de données – plus que suffisant pour stocker des documents commerciaux, mais pas assez pour des recherches incluant des quantités massives de données provenant de sources externes. En SQL, chaque enregistrement est stocké à l'aide d'une page de données de taille fixe contenue dans un fichier plus volumineux. Une page de données comportera plusieurs lignes de données, en fonction de la taille des lignes. Les pages de données prennent généralement en charge huit kilo-octets, bien que leur taille réelle puisse varier.  

Les modèles NoSQL utilisent un système de base de données distribuée – un système avec plusieurs ordinateurs. Stockage de données est conçu pour s’étendre horizontalement grâce à l’utilisation d’ordinateurs supplémentaires. Cette conception permet théoriquement un stockage de données illimité et fait des bases de données NoSQL un meilleur choix pour travailler avec de grandes quantités de données.

La conception centralisée des bases de données et la nature structurée des systèmes de stockage SQL imposent des limites à la quantité de données qu'ils peuvent stocker. NoSQL est un excellent système pour stocker d'énormes quantités de données.

3. Formats de données

Les formats de données peuvent être décrits comme les règles définissant la manière dont les bases de données stockent et affichent les données. Ces règles peuvent être appliquées à différents types de données, par exemple des dates, des nombres, des chaînes et des données binaires. Formats de données impact sur la façon dont les données sont triées, filtrées et agrégées. 

Des exemples de formats de données incluent PDF, XML, RTF SPSS, jpg/jpeg, gif, png, tiff, mpeg, mp4, Stata, Excel, QuickTime, AVRO, CSV, JSON, Protocol Buffers et ORC.

4. Sécurité  

Il existe une grande variété de bases de données SQL, et nombre d'entre elles disposent de fonctionnalités de sécurité robustes, notamment le cryptage et l'authentification, tandis que d'autres n'en disposent pas. Il existe une variété d’outils de sécurité des données disponibles. 

Les bases de données NoSQL ont parfois des performances plus faibles systèmes de sécurité que les bases de données SQL. Souvent, ils manquent de fonctionnalités intégrées utilisées pour le cryptage des données ou l’authentification des utilisateurs. (Il existe des bases de données NoSQL qui peuvent prendre en charge et utiliser les fonctionnalités de sécurité des bases de données SQL.)

5. ‍Flexibilité

Les bases de données NoSQL offrent une plus grande flexibilité de stockage que les bases de données SQL car elles permettent de stocker différents types de données en un seul endroit. Cela les rend idéaux pour les applications nécessitant des structures de données plus complexes. De plus, les bases de données NoSQL sont conçues pour évoluer rapidement et facilement, ce qui les rend adaptées aux projets à grande échelle.

Bien que SQL n'offre pas la même flexibilité que NoSQL en termes de stockage de différents types de données, il offre une plus grande flexibilité dans le nombre de logiciels métiers avec lesquels il est compatible.

Cas d'utilisation de SQL

Les bases de données relationnelles utilisant SQL sont populaires car elles sont faciles à comprendre et à utiliser. En effet, ils sont conçus pour accepter des commandes représentées par de simples mots et termes anglais, et parce que les données sont accessibles directement à partir de l'endroit où elles sont stockées, plutôt que de les copier vers d'autres applications. Les bases de données SQL peuvent prendre en charge les activités répertoriées ci-dessous, et bien d'autres encore.

• Marketing: Les données first party deviennent de plus en plus importantes à des fins de marketing. Les données de première partie (données collectées directement auprès du client) représentent généralement une quantité de données inférieure à celle des données de tiers (achetées auprès de ressources externes) et sont souvent stockées en interne. Alors que les données tierces deviennent de moins en moins disponibles, les données first party sont utilisées à des fins de marketing. L'organisation des relations qu'une base de données SQL fournit aux données de première partie peut être très utile pour marketing fins. SQL peut aider les équipes marketing à cibler les clients et à lancer des promotions basées sur les données client collectées directement par l'organisation. 

• Finances: Les entreprises stockent souvent leurs données financières dans les bases de données, car elles sont considérées comme sécurisées et facilement accessibles. Ces données peuvent être examinées lors de la prise de décisions fondées sur les données. Les données de ventes trimestrielles peuvent être analysées pour élaborer des prévisions pour l'année à venir. De plus, les périodes de ventes lentes peuvent être identifiées dans le but d’éviter qu’elles ne se reproduisent.

• Soins de santé: SQL est désormais utilisé pour analyser les informations sur les patients stockées dans des bases de données cliniques. SQL peut facilement gérer les dossiers de santé électroniques, permettant ainsi aux prestataires de soins de santé de récupérer et de mettre à jour les dossiers de leurs patients et de générer des rapports sur un patient. SQL dans le domaine de la santé peut être utilisé pour effectuer des analyses de soins de santé, surveiller les données d'un patient et identifier les modèles pouvant nécessiter une intervention.

Cas d'utilisation NoSQL

NoSQL offre une solution aux défis d'évolutivité et de flexibilité auxquels les entreprises sont confrontées dans le cadre de la recherche et du traitement de grandes quantités de données en évolution rapide. Il peut être utilisé pour l’Internet des objets, les réseaux sociaux, l’analyse en temps réel et la collecte de renseignements commerciaux. Outre la recherche fondamentale à grande échelle, les bases de données NoSQL peuvent également soutenir les efforts répertoriés ci-dessous, ainsi que plusieurs autres.

• Internet des objets: Actuellement, des milliards d’appareils – depuis les smartphones, Fitbits et appareils électroménagers jusqu’aux systèmes installés dans les usines, les hôpitaux et les voitures – sont utilisés. connecté à internet et traités par des bases de données NoSQL. Ces appareils reçoivent des données sur l'environnement, l'emplacement de l'appareil, le rythme cardiaque d'une personne, le mouvement des produits, etc. Ces données peuvent être utilisées par les organisations du commerce de détail, de la fabrication, de la santé et bien d'autres domaines.

• Analyses en temps réel: La capacité de NoSQL à extraire des données utiles en temps réel est devenue une nécessité pour les entreprises modernes axées sur les données. Analyses en temps réel peut être utilisé pour augmenter l’efficacité opérationnelle, réduire les coûts et augmenter les bénéfices, en réagissant immédiatement aux « données actuelles ». NoSQL est conçu pour l'analyse en temps réel.

• Gestion de contenu: Il est devenu une nécessité pour les entreprises modernes d’engager leurs utilisateurs et clients avec un contenu riche et informatif. Ce contenu ne se limite toutefois pas au texte ou aux données structurées. La gestion de contenu comprend également de nombreuses formes de données semi-structurées et non structurées, telles que l'audio, la vidéo, les images, les présentations et bien plus encore. Les organisations traitant d’une grande variété de formats de données pourraient trouver les bases de données NoSQL très utiles. 

L'avenir de SQL et NoSQL : NewSQL

Bien que NoSQL soit à la mode et gagne en popularité, il ne peut pas être utilisé pour remplacer SQL. Les bases de données SQL sont désormais ancrées dans les activités commerciales quotidiennes et fournissent une norme uniforme. Les bases de données relationnelles devraient rester un pilier des entreprises pour les décennies à venir.

NoSQL, en revanche, continue d'évoluer et de trouver de nouvelles utilisations. Bien qu’il s’agisse d’une technologie mature, son développement a pris des directions diverses et n’est pas standardisé. 

Une solution pour combiner SQL et NoSQL s'appelle NewSQL. Les bases de données NewSQL tentent de fusionner les avantages des bases de données NoSQL et SQL sur une seule plateforme. NewSQL est encore un concept relativement nouveau et toujours en évolution. Comme avec NoSQL, les bases de données NewSQL disposent d'une grande variété de modèles architecturaux, avec différentes caractéristiques et fonctionnalités. 

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• La source: https://www.dataversity.net/nosql-vs-sql-five-key-differences/