À l’heure du Big Data, aucune organisation ne peut se passer d’une base de données. Ces ensembles de données organisés de manière structurée facilitent l’analyse, le traitement et la recherche électronique d’informations. Selon les objectifs, l’entreprise peut utiliser le modèle relationnel, noSQL, hiérarchique, orienté objet, distribué, ou encore le transactional database model. Nous allons justement voir ce dernier modèle.
Qu’est-ce qu’une base de données transactionnelles ?
Définition
Une base de données transactionnelles regroupe des informations à partir d’une transaction. C’est-à-dire un processus au cours duquel des documents sont enregistrés, modifiés ou contrôlés dans un système.
Ces différentes transactions se réalisent de manière indépendante afin de garantir la disponibilité, la fiabilité et la cohérence des autres datas. Pour assurer cette indépendance, le système de gestion de base de données (SGBD) est représenté sous forme de stockage de lignes (plutôt qu’en colonne). Ce qui permet d’écrire des lignes de données individuelles.
Les plus populaires sont Oracle, MySQL, Microsoft Access ou encore SQLite.
Attention, toutes les transactions ne sont pas enregistrées dans la base de données (BDD). Il faut en effet qu’elles soient effectuées correctement pour être validées. Et pour cause, le transactional database model repose sur les principes ACID.
Bon à savoir : Il ne faut pas confondre les bases de données transactionnelles et les bases de données relationnelles. Si ces deux termes ne sont pas incompatibles, le premier renvoie aux événements de manipulation de données, alors que le second renvoie à leur organisation.
L’architecture des transactional database
Les bases de données transactionnelles sont définies à travers certaines propriétés que l’on nomme ACID :
- Atomicité : Les BDD transactionnelles sont considérées comme un tout. Ainsi, si une infime partie d’une transaction échoue, c’est toute la transaction qui est impactée. Si elle n’est pas effectuée correctement, la transaction est donc annulée.
- Cohérence : Les transactions sont, soit écrites dans la base de données transactionnelles, soit annulées. Il n’y a pas d’état intermédiaire.
- Isolation : Les transactions non réalisées ne peuvent être traitées par d’autres transactions.
- Durabilité : Dès qu’elle est écrite dans la database, la transaction y reste.
Ces différents principes permettent de préserver l’intégrité des écritures dans la database.
Pour qui et pourquoi utiliser le transactional database model ?
Si le transactional database model sert principalement les systèmes de production (c’est-à-dire le traitement des transactions), il peut aussi être utilisé pour l’analyse de données. Cela permet, entre autres, de comprendre les pics de volume de transactions, les pics d’ingestion et les pics d’arrivée de données.
De par leur utilité et leur fiabilité, le transactional database model sert une multitude d’organisations : des banques, des sites e-commerce, des collectivités, les réseaux sociaux, etc.
Par exemple, dans le domaine de la finance, cela permet de connaître les coûts d’assurance, la fréquence des sinistres, le nombre de dépôts ou de retraits dans les banques. Dans le secteur de la logistique, les données transactionnelles informent sur le statut de l’expédition, l’identité de l’expéditeur, etc.
Quels sont les avantages des données transactionnelles ?
L'intégrité des données
Du fait de la norme ACID, les transactions écrites dans la base de données sont validées à 100 %. Il n’y a pas de demi-mesure. C’est cela qui permet de garantir un haut niveau d’intégrité des données.
C’est d’ailleurs pour cette raison que ces database sont principalement utilisées dans le secteur de la finance. Ici, il n’y a pas d’erreur possible lors des transferts ou des prélèvements d’argent.
La latence faible
Les transactional database model sont particulièrement efficaces pour exécuter des opérations en quelques millisecondes. Si l’entreprise possède des bases de données dupliquées pour l’analyse, il est donc fort probable que celles-ci soient quasi synchronisées avec la BDD originale pour la production.
La prise de décision en temps réel
Le temps de latence pour l’exécution des opérations étant très faible, les experts de la data disposent des données en temps réel pour réaliser leurs différentes opérations.
Cela permet ainsi de prendre des décisions basées sur les données les plus actuelles, que ce soit pour analyser les charges de travail, réaliser l’inventaire ou surveiller le système d’exploitation.
La flexibilité
Comme les données sont stockées en ligne, il est possible d’apporter des modifications à certaines datas sans affecter les autres. Ainsi, l’architecture de base du système n’est pas altérée.
En outre, cette flexibilité permet aux utilisateurs de récupérer facilement l’historique.
Quels sont les inconvénients des bases de données transactionnelles ?
Malgré tous ces avantages, les transactional database models présentent toutefois quelques faiblesses :
- La recherche de données : Les bases de données transactionnelles ont un aspect temporel et spatial. Avec le temps, les données deviennent moins compréhensibles. Les utilisateurs pourront alors rencontrer des difficultés à trouver la bonne information.
- Les coûts plus élevés : Du fait de leur performance et de la complexité de leur technologie, les bases de données transactionnelles sont souvent des solutions onéreuses.
- La complexité : Pouvant répondre à une grande diversité des problématiques, les bases de données transactionnelles sont particulièrement difficiles à maîtriser. Pour cela, il est indispensable de suivre une formation spécialisée data.
- L’impossibilité d’écrire des données : Il n’est pas toujours possible d’écrire de nouvelles données sur les databases dupliquées. Ces dernières ont souvent pour rôle principal la recherche.
- L’analyse limitée : Comme vu précédemment, les bases de données transactionnelles sont avant tout conçues pour les systèmes de production. Elles peuvent aussi être utilisées en analytics, mais ce n’est pas leur vocation première. Ainsi, les experts de la data souhaitant utiliser ces bases de données pour l’analyse risquent d’être limités dans leurs démarches. Pour cela, il est préférable de définir en amont une configuration spécifique.
Comment optimiser sa base de données transactionnelle ?
Créer un index
Il est conseillé de créer un index pour réduire le temps de récupération des données. L’indexation permet en effet de trier les datas à travers la définition d’une architecture de données organisée. Comme les informations sont plus faciles à trouver, les performances de la database transactionnelle s’en trouvent améliorées.
Gérer la mémoire des données
Si les database transactionnelles permettent de traiter de grands volumes de données, il est toutefois préférable de bien gérer la mémoire. Concrètement, il s’agit de défragmenter le disque afin de regrouper les données réelles. Cela permettra alors d’obtenir des réponses aux requêtes beaucoup plus rapides.
Séparer l’analyse et la production
Le transactional database model servant à la fois la production et l’analyse, il est préférable de dupliquer le modèle original pour effectuer les analyses. Cela permet d’éviter les éventuels conflits entre les requêtes analytiques et les requêtes stratégiques en production si elles sont lancées au même moment.
Maintenant que vous savez tout sur le transactional database model, vous désirez sûrement savoir comment l’utiliser pour en déduire des informations pertinente. Nous vous invitons pour ce faire à suivre une formation data analyst.
