SQL et NoSQL : quelles sont leurs différences et lequel choisir ?

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Avec l'explosion de la quantité de données générées par les entreprises et les utilisateurs (big data), il est devenu crucial de choisir le bon type de base de données pour stocker et gérer ces données. Les deux options les plus courantes sont les langages SQL et NoSQL. Mais comment savoir lequel choisir pour son projet ? L’un est-il plus performant que l’autre ?


SQL et NoSQL, de quoi parle-t-on ?

Le langage SQL

SQL (Structured Query Language) est un langage de programmation utilisé pour gérer les bases de données relationnelles. Il permet de créer, modifier et interroger des bases de données. 

Le SQL est ce que l’on appelle un langage de manipulation de données (DML) de type déclaratif. Il autorise la formulation de requêtes en utilisant une syntaxe dédiée pour extraire, insérer, mettre à jour et supprimer des données stockées dans des tables relationnelles. Il peut également utiliser des commandes de définition de données (DDL) pour créer et gérer les structures de données telles que les tables, les vues, les index ou les contraintes. Il s’utilise en conjonction avec un système de gestion de base de données (SGBD ou DBMS en anglais) pour accéder aux données.

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Le langage NoSQL

NoSQL est un acronyme pour « Not Only SQL ». Il désigne une catégorie de systèmes de gestion de base de données qui se différencient des systèmes de gestion de base de données relationnelles (RDBMS) traditionnels. En effet, il utilise des modèles de données dits non relationnels qui offrent davantage de flexibilité : clés valeurs, graphes, colonnes et documents. 

Les bases de données NoSQL sont généralement plus « élastiques » et évolutives que les bases de données relationnelles, et elles peuvent être distribuées sur plusieurs serveurs pour augmenter les performances et la tolérance aux pannes. 

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Bases de données SQL ou NoSQL : les différences

Fondamentalement, le SQL et le NoSQL servent les mêmes objectifs : stocker et gérer des données. Simplement, ils le font de manière différente et ce, à plusieurs niveaux : 

  • Structure : les bases de données SQL sont structurées sous forme de tables avec des relations définies entre elles (modèle strict). Les bases de données NoSQL sont basées sur des documents qui correspondent à des collections d’objets (modèle flexible).

  • Normalisation : les bases de données SQL sont dites « normalisées » ; elles évitent ainsi les redondances. À l’inverse, les bases de données NoSQL sont « dénormalisées », ce qui améliore les performances (opérations de jointure).

  • Scalabilité : les bases de données SQL privilégient une approche verticale (en ajoutant de la puissance serveur). Côté NoSQL, l’organisation des données en documents et la dénormalisation des collections autorisent une répartition de charge (load balancing) de la base de données sur les serveurs déployés (scalabilité horizontale). De fait, NoSQL est particulièrement adapté aux enjeux de données massives (big data).

  • Jointure : les bases de données SQL utilisent des jointures pour combiner des données de différentes tables. Par défaut, NoSQL ne propose pas de jointure. Cela dit, certains SGBD implémentent un système de requêtes autorisant l’usage de jointures (Couchbase). 

  • Intégrité : SQL applique des règles d’intégrité qui préviennent la création de données invalides. Cela évite également que des données soient orphelines, sans lien avec aucune table. Les règles d’intégrité n’existent pas dans NoSQL, car il est possible d’enregistrer n’importe quelle donnée à n’importe quel endroit. Cela implique la définition d’une norme d’enregistrement à la création d’une BDD NoSQL afin d’éviter d’égarer des données.

  • Transaction : SQL offre des transactions ACID (qui garantissent l’atomicité, la cohérence, l’isolation et la durabilité des données). Dans NoSQL, la modification d’un document unique est également atomique. En revanche, il n’y a pas d’équivalent à la transaction SQL quand il s’agit de mettre à jour plusieurs documents en même temps. 

  • Syntaxe : d’une manière générale, la syntaxe des requêtes SQL est moins complexe que leur équivalent NoSQL qui fait appel à des arguments JSON. 

  • Performance : en réalité, tout dépend de ce que l’on recherche. SQL est plus performant si l’on souhaite restituer des requêtes impliquant des jointures. Par contre, NoSQL est bien plus performant lorsqu’il s’agit d’opérations de lecture/écriture massives.

SQL et NoSQL, lequel choisir ?

Sélectionner la base de données la plus appropriée est cruciale car elle représente la pierre angulaire de tous les projets IT d’aujourd’hui. Pour autant, cette décision n'est pas aisée et il n'y a, d’ailleurs, pas de réponse unique.

Quoiqu'il en soit, on préfèrera tout de même privilégier SQL pour des applications nécessitant des relations de données complexes, par exemple. C’est notamment le cas des CRM ou des systèmes de gestion de la chaîne d’approvisionnement (SCM). 

SQL sera aussi adapté à des projets nécessitant une forte intégrité des données. Ainsi, c’est la raison pour laquelle les systèmes de gestion de données financières et de santé ont principalement recours à un développement en SQL côté BDD. 

Les propriétés ACID garantissent une exécution fiable des traitements de données. Or, seul SQL embarque ces propriétés et permet de développer des projets dont la fiabilité est l’enjeu majeur. On peut citer notamment les systèmes de gestion de réservations ou de commandes.

En résumé, on aura davantage recours à SQL pour des projets nécessitant une gestion des données complexes, mais robuste.  

Il est important de noter que cela ne veut pas dire que NoSQL ne peut pas être utilisé dans ces types de projets ; cela dépendra de la taille et de la complexité des données, de la scalabilité requise, de la performance attendue et des besoins en termes de transactions.

De par la flexibilité permise par la scalabilité horizontale, des projets traitant une grande masse de données (médias sociaux, données fournies par des capteurs, logs, etc.) privilégieront NoSQL. 

Enfin, NoSQL sera plus adapté à des applications qui nécessitent un haut niveau d’opérations en lecture/écriture. 

En conclusion, SQL et NoSQL restent et resteront tous deux très utilisés à l’avenir. Le choix et les contraintes d’un projet orientent naturellement le choix vers l’un ou l’autre. Plus précisément, c’est la conjonction d’un besoin métier et des points forts du langage qui définissent le choix entre SQL ou NoSQL. 

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