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SQL vs NoSQL : différences, utilisations, avantages et inconvénients

SQL

Pour faire leur travail, les Data Analysts, Data Scientists et Data Engineers ont besoin de données. La gestion des bases de données est donc la pierre angulaire de tous les travaux de ces domaines. Un système de gestion de base de données (SGBD) est un logiciel permettant à un ou plusieurs utilisateurs d’accéder à une base de données. C’est lui qui gère les accès différenciés (identification, sécurité) et qui interprète les requêtes pour ingérer, modifier, retourner ou supprimer des données. On distingue deux grandes familles de SGDB : les SGDB SQL et les SGDB NoSQL. Afin de comprendre quelle technologie choisir nous allons voir ce que sont ces deux SGBD et quelles sont leurs différences.

Qu'est-ce qu'une base de données SQL ?

Les bases de données SQL (sigle de Structured Query Language) sont aussi appelées bases de données relationnellesElles sont constituées d’un ensemble de tableaux dans lesquels les données sont classées par catégorie.

Chacune des colonnes de ces tableaux correspond à une de ces catégories et comprend un certain nombre de données de cette catégorie. Ces tableaux ont généralement un schéma fixe, c’est-à-dire qu’on définit la forme des tables (nombre de colonnes, titres, type des données et éventuellement d’autres contraintes). Voici un exemple

On observe bien que chaque colonne correspond à une catégorie spécifique et que les colonnes ont un type bien défini (Nombre, texte …)

A ce tableau est associé un autre tableau contenant d’autres informations, par exemple le suivant :

Comme on peut l’observer les deux tables sont reliées par la colonne “Ville_de_Résidence” qui correspond à la colonne “Ville”, c’est ce que l’on appelle une clé étrangère. Cette clé permet de relier de façon cohérente les données.

Afin de comprendre plus en profondeur le fonctionnement et l’utilisation de SQL vous pouvez lire l’article “Tout savoir sur SQL” de notre blog et utiliser la cheat sheet SQL qui s’y trouve !

Ces bases de données relationnelles sont utilisées depuis leurs création chez IBM dans les années 70 et sont les plus courantes, connues et, dans une certaine mesure, les plus simples à utiliser.

Qu'est-ce qu'une base de données NoSQL ?

Les bases de données NoSQL sont, comme le nom l’indique, à l’opposé des SQL c’est-à-dire qu’elles sont non-relationnelles. Ces BDD ne nécessitent pas de schéma fixe et sont facilement modulables. Il en existe plusieurs types qui permettent de s’adapter à de multiples formats de données, par exemple des documents, des graphiques ou encore des formats avec des clés.  Le but est de pouvoir récupérer les données au même endroit sans avoir à passer par des relations entre tableaux.

Reprenons l’exemple précédent avec un format de documents, le plus souvent c’est un objet JSON qui est utilisé (type de document). Dans ce cas, chacun des attributs des colonnes SQL est un champ et les détails de l’enregistrement d’une personne seraient les valeurs de données associées à chaque champ :

UtilisateurId : “452”  ,  Prénom: “Laure”  ,  Nom: ”Moulin”  ,  Ville_de_residence : “Toulouse”  , Departement : “Haute-Garonne”  ,  Région : “Occitanie”

Chaque type de base de données NoSQL est conçu en fonction d’une situation spécifique et les contraintes techniques respectivement justifient une structure particulière.

Les bases de données NoSQL ont été développées à la fin des années 2000 et se sont rapidement démocratisées grâce à leurs capacités à gérer des grandes bases de données distribuées Big Data.

Pour en savoir plus sur les BDD NoSQL vous pouvez lire l’article “NoSQL : Tout comprendre sur les bases de données non relationnelles” de notre blog !

Tableau des différences entre SQL et NoSQL

SQL NoSQL
Définition
Relationnelle
Non relationnelle ou distribué
Utilisation
Requête pour analyser et récupérer données
Adapté pour une variété de technologie d’application moderne comme les WebApp
Langage de requête
SQL
Plusieurs langage pour les différents bords
Type
Tableau
Document / Graphes / Clés-Valeurs
Schéma
Fixe et prédéfini
Dynamique
Exemple de DMS (Data Management System)
Oracle, PostGres, MySql
MongoDB, Neo4J
Adapté pour
Requêtes complexes et intensives
Grande base de données, Big Data
Année de création
Années 70
Années 2000
Open Source
Mélange open source (PostGres, MySql) et commerciaux (Oracle)
Majorité d’open source
Avantages
Stockage optimisé et stabilité
Facilité et flexibilité du stockage
Inconvénients
Rigidité et besoin d'une certaine expertise
Parfois trop permissif

SQL et NoSQL : quelle technologie choisir ?

Les deux technologies ont le même objectif qui est de stocker les données, mais le font de manière très différente comme on a pu le voir. Nous allons maintenant voir comment savoir laquelle choisir pour vos projets.

Choisir SQL :

  • Besoin d’une base structurée et segmentée (l’essence des base de données relationnelles)
  • Type et validité des données très importante
  • Besoin récurrent d’écriture et de modification de données sur des éléments spécifiques (SQL permet de modifier facilement des lignes spécifiques)
  • Besoin de requête complexe

Choisir NoSql :

  • Base de données sans schéma spécifique (Une structure non figée par exemple)
  • Besoin de nombreuses requête de lecture, effectivement toute les données nécessaires peuvent être récupéré d’un coup sans jointure particulière
  • Grands ensembles de données (Big Data)
  • Données distribuées (plusieurs sources)

Conclusion

SQL et NoSQL sont donc deux DMS, c’est-à-dire deux technologies qui ont la même finalité: stocker les données et offrir les outils pour lire et manipuler ces données. 

Choisir la base de données la plus adaptée est une étape très importante car la BDD est la base de travail de tous les métiers de la data, cependant cette tâche n’est pas facile et la réponse pas toujours évidente même pour des experts. Aujourd’hui nous avons vu que la première étape peut consister à choisir entre une base de données relationnelle (SQL) ou non relationnelle (NoSQL). L’étape suivante sera de choisir quel option SQL ou NoSQL choisir (Oracle, Postgres, MongoDB …) dont vous pouvez découvrir un exemple dans notre article “Tout savoir sur MongoDb”.

Si vous souhaitez en savoir plus sur ces technologies et ce qu’elles permettent de faire, n’hésitez pas à nous contacter pour rejoindre nos formations !

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