Vous connaissez un peu le SQL, mais avez entendu parler du NoSQL et vous ne savez pas lequel choisir pour vos projets ?
L’une des bonnes pratiques à adopter dans un projet data science est de bien choisir ces technologies dès le début du projet pour qu’il n’y ait pas de frein à celui-ci. Nous allons donc voir les particularités du SQL et du NoSQL
1. Définitions du SQL et du NoSQL
A. SQL, le langage des données structure
Le SQL, qui signifie Structured Query Language, est un langage informatique normalisé permettant de communiquer avec une base de données.
Les bases de données relationnelles ont longtemps été les plus populaires. Il s’agit de bases de données dans lesquelles l’information est organisée avec des tableaux à deux dimensions nommées « tables ». Les lignes correspondent aux enregistrements. Chaque enregistrement contient un groupe d’informations – les attributs – relatives à un sujet. La plupart des systèmes de gestion de bases de données relationnelles reconnaissent le SQL.
Plus concrètement, le SQL a pour but de de manipuler et de retrouver des données. Il permet également d’effectuer des requêtes, de mettre à jour les données ou de les réorganiser, de créer et de modifier le schéma et la structure d’un système de base de données dans lequel ces données sont stockées.
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B. NoSQL, le SQL des bases de données non relationnelles
NoSQL signifie à la fois « Not only SQL », car certaines bases de données NoSQL comprennent le langage SQL en plus de leur propre capacité, et « Non-relationnel » parce qu’il ne peut pas stocker facilement des données relationnelles.
La particularité des bases de données NoSQL est qu’elles n’utilisent pas le modèle relationnel. Il n’y a donc pas de tableau avec des caractéristiques et nombres d’attributs fixes. Les schémas sont donc absents ou flexibles. Cela permet de regrouper des données ayant des structures différentes. Les bases de données NoSQL peuvent également être distribuées, c’est-à-dire qu’elles peuvent être stockées sur plusieurs systèmes, plusieurs serveurs par exemple. Pour approfondir le sujet, nous vous conseillons l’article NoSQL : Tout comprendre sur les bases de données non relationnelles.
2. Avantages et inconvénients du SQL et du NoSQL
A. SQL et NoSQL solutions différentes au théorème de CAP
Le théorème de Brewer, aussi appelé théorème de CAP, a été formalisé en 2000 par Eric A. Brewer. Il s’intéresse aux trois propriétés fondamentales des bases de données :
- Cohérence (Consistency en anglais) : la donnée a toujours un seul état visible à un instant précis, peu importe le nombre de copies ;
- Disponibilité (Availability en anglais) : la donnée est disponible tant que le système tourne ;
- Distribution (Partition tolerance en anglais) : toute requête fournit un résultat correct, peu importe le nombre de serveurs.
Selon le théorème de CAP, dans toute base de données, vous ne pouvez respecter au plus que 2 propriétés parmi la cohérence, la disponibilité et la distribution.
Il faut donc prioriser les besoins du projet et choisir la technologie adaptée au bon couple de propriétés.
Pour le couple CA (cohérence et disponibilité), on utilisera des bases de données relationnelles comme Oracle, MySQL, SQLServer ou PostgreSQL.
Pour le couple CP (cohérence et distribution), on choisira des technologies NoSQL comme HBase, BigTable, MongoDB* et CosmosDB*.
Pour le couple AP (disponibilité et distribution), on privilégiera des technologies NoSQL comme Elasticsearch, Spark, Neo4j, OrientDB, FlockDB, Redis, SimpleDB*, Memcached*, DynamoDB*, CouchBase*, Cassandra*.
*Les bases de données suivis d’un astérisque ont la capacité de pouvoir passer de CP à AP ou inversement.
B. Cas d’usages du SQL et du NoSQL
La data est un champ en constante évolution à la fois par la quantité de données et leur diversité. La création du NoSQL après le SQL répond donc à ces changements.
Le SQL est à privilégier lorsque les données sont structurées et que leurs relations sont fondamentales. Si les bases de données sont complexes, ce système est principalement choisi.
Au contraire, si les données ne sont pas structurées ou changent de format avec le temps, le NoSQL sera pertinent. Les bases de données NoSQL sont plus adaptées lorsque l’on manipule de très larges volumes de données dont les relations entre celles-ci ne sont pas particulièrement importantes. Lors des augmentations de volumes de données, deux choix sont possibles :
- la scalabilité verticale : augmentation de capacité sur un serveur existant,
- la scalabilité horizontale : augmentation du nombre de serveurs.
Le SQL permet uniquement la scalabilité verticale alors que le NoSQL autorise à la fois la scalabilité verticale et horizontale, car il est distribué. On comprend donc rapidement la difficulté à laquelle peut faire face le SQL en cas de très large volume de données.
Le NoSQL est quant à lui plus limité dans la façon de faire des recherches. On accède à ces données par leur identifiant, nommé « clé primaire ». Il est donc facile de retrouver une donnée, mais trouver l’ensemble des données supérieures à une valeur, par exemple, devient beaucoup plus complexe. Le SQL n’a lui pas de soucis avec ce genre de besoin.
En conclusion, il n’y a pas un type de base de données qui soit meilleur qu’un autre, chacun a ses avantages et ses inconvénients qui vont en orienter l’utilisation sur des cas d’usage et des manières de travailler distincts. Nos clients utilisent aujourd’hui les 2 comme sources de données pour les traitements réalisés au sein de Saagie.
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Pour en savoir plus et pour vous aider à utiliser le bon langage lors de vos projets, voici 13 bonnes ressources pour apprendre SQL et NoSQL.
