SQL vs NoSQL – Lequel devriez-vous utiliser pour votre prochain projet?

L’une des questions les plus fréquemment posées – quelle base de données dois-je utiliser…


SQL signifie Structured Query Language. Il a d’abord été développé dans les années 1970 par une équipe de chercheurs IBM, les bases de données NoSQL, d’autre part, ont été utilisées pour la première fois en 1998 par Carlo Strozzi.

La différence la plus courante entre ces deux systèmes de bases de données (DB) est que SQL est relationnel et NoSQL non relationnel..

Plongeons-nous dans ces deux bases de données pour mieux éclairer votre décision lorsque vous envisagez une base de données pour votre projet.

Structure de la base de données

Parlons de la structuration.

SQL

SQL la base de données a une structure de schéma définie.

Un schéma contient des tables et chaque table contient un nombre défini de colonnes. Cela signifie qu’un utilisateur ne peut pas mettre à jour la table au-delà du nombre de colonnes spécifié dans la table. Ceci est particulièrement utile lorsque vous avez besoin de maintenir l’intégrité des données et également de vous assurer du type de données enregistrées dans votre base de données..

Chaque table d’une base de données SQL peut être liée. c’est-à-dire que vous pouvez avoir des relations entre les tables. Ces relations peuvent être un à plusieurs, plusieurs à plusieurs ou un à un. Le type de relation que vous implémentez dépend de ce dont vous avez besoin.

Par exemple, considérons la situation hypothétique; nous avons une entreprise avec des utilisateurs, et les utilisateurs peuvent passer des commandes de produits. Ensuite, nous pourrions décider que les utilisateurs peuvent créer plusieurs commandes, mais chaque commande ne peut être créée que par un seul utilisateur. Ce serait une à plusieurs relations, c’est-à-dire un utilisateur à plusieurs commandes. Par conséquent, la structure des tableaux pour les deux tableaux ressemblera à celle ci-dessous.

Dans notre base de données, nous pourrions avoir une table d’utilisateurs, structurée comme ci-dessous,

table_utilisateurs
—————————————————-
id | nom | email
—————————————————–
1 Idris [protégé par e-mail]

De plus, nous pourrions avoir un tableau des commandes

tableau des commandes
———————————————————————————
id | user_id | numéro de commande
———————————————————————————
1 1 20000001

L’identifiant user_id de la table des commandes permet de mapper facilement chaque commande de la table des commandes à l’utilisateur auquel elle appartient. Dans le cas d’une relation un à un, nous pourrions également avoir le order_id sur la table users_t si nous décidons d’obtenir l’utilisateur par son identifiant de commande associé.

Pour les situations plusieurs à plusieurs, une table supplémentaire, appelée table pivot, est généralement impliquée. Cela permet à plusieurs enregistrements d’être mappés les uns aux autres. Utilisation de l’instance ci-dessus. Nous aurions,

table_utilisateurs
————————————————————————————-
id | nom | email
————————————————————————————-
1 Idris [protégé par e-mail]

et le tableau des commandes sera

tableau des commandes
———————————————————
id | numéro de commande
———————————————————
1 2000001

puis le tableau croisé dynamique contiendra les deux ID comme clés étrangères.

users_orders_table
——————————————————————————
id | order_id | identifiant d’utilisateur
——————————————————————————
1 1 1

Sur la base de cette structure fournie par SQL, vous pouvez facilement écrire des jointures entre des tables qui fourniront des données de différentes tables réunies en une seule requête.

NoSQL

NoSQL les bases de données ont été conçues pour être plus flexibles que les bases de données SQL et également pour contenir de plus grandes quantités de données.

Dans les bases de données NoSQL, il n’y a ni schéma ni tables prédéfinis. Il y a des collections, et dans chaque collection, il y a des documents. Cela vous permet d’enregistrer les données sous différentes formes au fur et à mesure. Vous pouvez choisir d’avoir plusieurs documents différents avec différents champs dans une collection. Il est également possible de forger manuellement des relations entre les collections. Cependant, ils ne conviennent pas à cette fin. Au lieu de cela, vous pouvez enregistrer tout ce qui est nécessaire pour une seule requête dans la même collection.

Si vous êtes une personne SQL, vous pouvez considérer les collections comme des tables et les documents comme des lignes avec les tables. Cependant, il n’y a aucune restriction sur les colonnes de données que vous pouvez ajouter avec le tableau.

Revenons à notre exemple hypothétique défini précédemment d’une entreprise avec des utilisateurs et des commandes.

Une collection d’utilisateurs peut être définie comme,

{id: 1, nom: ‘idris’, e-mail: ‘[protégé par e-mail]‘}

Et la collection des commandes pourrait être définie comme,

{id: 1, order_number: 2000001, user_id: 1}

Cependant, dans ce cas, nous voulons éviter d’avoir à joindre manuellement les deux collections (ce que nous ne devrions pas, dans ce cas). Nous pouvons enregistrer des entrées dans la collection qui obtient le plus de lecture. J’ai décidé (pour cet exemple) que ce sera la collection Orders.

{id: 1, order_number: 200001, utilisateur {id: 1, nom: ‘idris’, e-mail: ‘[protégé par e-mail]‘}}

Dans ce cas, nous n’avons plus besoin de lire de la collection des utilisateurs et de lire uniquement de la collection des commandes, qui contient maintenant toutes les données dont nous avons besoin.

Une chose clé à noter ici: Si vous créez une application qui fait beaucoup de lectures que d’écriture, une option NoSQL est probablement plus appropriée pour vous. Parce que vous pourriez avoir toutes vos données enregistrées sur la même collection, et vous pouvez lire à partir de cette source confortablement pour obtenir toutes les données requises.

Cependant, pour une application qui nécessite beaucoup d’écritures (environ 10 000 écritures par seconde) à cette échelle, ce n’est pas une bonne idée d’avoir l’option NoSQL où vous devez écrire les mêmes données sur plusieurs emplacements. Dans cette situation, une option SQL est probablement plus appropriée, où vous avez des relations existantes avec toutes les tables et où les mêmes données n’ont pas besoin d’être écrites à plusieurs endroits à plusieurs reprises, la mise à jour des données dans un emplacement peut être disponible pour d’autres tables via la sortie relation. Cela, bien sûr, ne signifie pas que chacune de ces bases de données ne peut pas gérer l’échelle.

Mise à l’échelle

Voyons comment fonctionne la mise à l’échelle.

SQL

Les bases de données SQL ne peuvent pas être mises à l’échelle horizontalement mais uniquement verticalement. Qu’est-ce que cela signifie?

La mise à l’échelle horizontale signifie la division des données d’une base de données en plusieurs bases de données pour faciliter la charge. Les données SQL ne peuvent cependant pas être divisées sur des bases de données distinctes en raison de leur nature stricte. Le droit de mettre à l’échelle une base de données SQL consiste à augmenter l’espace processeur, la mémoire et le disque du serveur de base de données existant, et c’est ce que cela signifie de la mettre à l’échelle verticalement..

mise à l'échelle horizontale

mise à l'échelle verticale


NoSQL

Les bases de données NoSQL peuvent être mises à l’échelle horizontalement et verticalement. Cela est dû à la flexibilité de son stockage de données. Cela permet donc de diviser ses données sur plusieurs bases de données, comme c’est le cas avec la mise à l’échelle horizontale. Il peut également être mis à l’échelle verticalement si nécessaire.

Une chose clé à noter ici: En ce qui concerne la mise à l’échelle, les bases de données SQL et NoSQL peuvent être mises à l’échelle efficacement. Cependant, pour les bases de données SQL, la mise à l’échelle verticale peut être une limitation; un serveur DB unique aura une limitation de la quantité de puissance de calcul qu’il peut transporter.

Il est également important de noter ici que, pour la plupart des applications que vous créerez, il se peut que vous n’atteigniez pas le maximum de capacité informatique de votre serveur, mais il est utile de garder cela à l’esprit. Cependant, pour les applications de grande entreprise implémentant SQL, une option populaire pour surmonter cette limitation est par Sharding.

Qu’est-ce que le sharding?

Le sharding est le processus consistant à briser les grandes tables en petits morceaux, appelés fragments. Le partage peut être effectué en partitionnant horizontalement une base de données. Cela ne doit pas être confondu avec la mise à l’échelle horizontale et verticale. Le partitionnement horizontal fait référence au processus de stockage des lignes d’une table dans plusieurs nœuds de base de données. Le partitionnement vertical, en revanche, nécessite la sauvegarde des colonnes d’une table sur différents nœuds. Cela permet à la base de données d’évoluer efficacement et d’améliorer les performances.

Exemples de bases de données

SQL

  • MySQL – Une base de données open source très populaire. Cependant, la base de données de choix pour de nombreux développeurs PHP pourrait également être utilisée avec Node.js, C #, C ++, Java, Perl, Ruby et Python.
  • MSSQL – Microsoft SQL offre beaucoup de stabilité car son développement provient directement de Microsoft, qui offre également une certaine assistance en termes de reprise après sinistre.
  • MariaDB – Ceci a été construit sur MySQL par les créateurs de MySQL, avec l’intention de conserver MariaDB comme une version gratuite pour toujours.
  • PostgresSQL – Une base de données open source très populaire. Se targue d’être la base de données open source la plus avancée au monde
  • Oracle – Ceci est généralement adapté aux solutions d’entreprise d’Oracle avec quelques limitations sur sa version gratuite.

NoSQL

  • MongoDB – Probablement la base de données NoSQL la plus connue, courante parmi les développeurs d’applications qui travaillent avec la pile MERN (MongoDB, Express, React, Node) ou la pile MEAN (MongoDB, Express, Angular, Node).
  • Firebase – Introduit en 2011 et acquis par Google en 2014, est largement utilisé par les développeurs d’applications Web et mobiles.
  • Apache Couch DB – Une base de données NoSQL basée sur des documents qui stocke les données au format JSON.
  • Redis: Il s’agit de NoSQL DB, probablement le plus connu pour son utilisation dans le stockage de données avec un temps de vie facultatif. Il est également bien connu pour sa vitesse.

Conclusion

Vous pouvez créer tout type d’application avec une base de données SQL ou NoSQL. Cela dépend de vos besoins. Si vous envisagez une base de données où vous avez plus de lectures et moins d’écritures, un NoSQL peut être une bonne option. Cependant, si vous envisagez de créer une application avec plus d’écritures que de lectures, un SQL pourrait être la meilleure solution. Sur l’évolutivité, lorsque votre application atteint une échelle très massive, vous pourriez finir par utiliser les deux bases de données.

MOTS CLÉS:

  • Base de données

Jeffrey Wilson Administrator
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