Quelle est la différence entre une base de données relationnelle et une base de données non relationnelle ?

Base de données relationnelle, base de données non relationnelles ou NoSQL : quelles différences ?

Temps de lecture : 5 mn

Une base de données contient un ensemble d'informations qui sont stockées, accessibles et gérées à l’aide d’un système de gestion de base de données (SGBD). Parmi les différents types de bases de données, il existe la base de données relationnelle, et la base de données non relationnelle, aussi appelée NoSQL. Alors que la première stocke les données les données dans des tables, la deuxième les stocke au format clé-valeur, dans des documents, en colonnes, en graphiques ou autres.

Quelle est la différence entre ces deux types de bases de données et à quels moments sont-elles utilisées ? Le théorème de Brewer peut vous éclairer en stipulant qu’un système distribué (soit ici, une base de données répartie sur plusieurs serveurs ne peut pas garantir simultanément la cohérence, la disponibilité et la tolérance au partitionnement. En effet, une base de données relationnelle va être davantage cohérente et disponible de manière à relier les données. Cependant, elle sera difficile à partitionner. A contrario, les entreprises ont parfois davantage besoin d’une capacité à être partitionné que d’avoir une base de données cohérente ou disponible. Dans ce cas, la base de données sera non relationnelle.

Cependant, les bases de données NoSQL ne sont pas en train de supplanter les bases relationnelles mais viennent les compléter, dans un contexte de croissance exponentielle de données.

Qu’est-ce qu’une base de données relationnelle ?

Une base de données relationnelle relie les informations entre elles au sein des bases de données. La base de données relationnelle stocke les données dans des tables, qui peuvent être accessibles et reconstruites de différentes manières, et qui sont elles-mêmes composées de lignes et de colonnes. Le langage de requête structuré (SQL) permet d’interroger la donnée de façon interactive et ainsi de collecter les données dans le cadre de rapports.

Au sein d’une base de données relationnelle, il est possible de normaliser les données dans les tables de manière, par exemple, à traiter les données provenant d’applications transactionnelles. Dans le cas d’un site e-commerce, vous pourrez avoir table client, la table facture, la table des acomptes…etc.

Exemple de base de données relationnelle : MySQL, Oracle Database, Oracle TimesTen In-Memory DB, Oracle PostgreSQL

Qu’est-ce qu’une base de données non relationnelle, ou NoSQL ?

Dans un contexte de quantité croissante de données, la base de données relationnelle n’est pas assez efficace. A contrario, la base de données non relationnelle permet de stocker des données volumineuses. Celles-ci peuvent être regroupées sur plusieurs machines afin de réduire les coûts de maintenance.

Les bases de données NoSQL peuvent être de différents types :

• Base de données orientée documents : Les données dynamiques y sont stockées, au format JavaScript Object Notation (JSON)
  Par exemple : CouchDB, MongoDB, Oracle NoSQL DB Cloud Service
• Base de données orientée colonnes : Elle est utile pour analyser les données.
  Par exemple : Apache Cassandra, Oracle NoSQL
• Base de données en cache : Les données sont stockées sur le disque ou le cache.
  Par exemple : Oracle Coherence, Memcache, OCI Cache with Redis
• Base de données orientée graphe : Elle est composée de nœuds et créé des relations en utilisant des arêtes.
  Par exemple. Neo4J, Oracle Graph.
• Base de données search engine : un moteur de recherche qui fonctionne sur du matériel stocké dans une base de données numérique.
  Par exemple : OCI Search with OpenSearch
• Etc…

Finalement, la différence qui existe entre une base de données relationnelle et une base de données non relationnelle est la façon de stocker. L’une stocke les données dans des tables tandis que l’autre les stockent au format clé-valeur de manière à stocker davantage en termes de quantité. Si le NoSQL répond à la problématique actuelle du Big Data, il ne replace pas pour autant la base de données relationnel mais plutôt la complète.