Mise à jour: 13 novembre 2024
NoSQL est un terme général pour les technologies et les systèmes de gestion de base de données qui traitent des données non structurées. Vous en avez peut-être entendu parler depuis que le mouvement NoSQL a gagné en popularité et récemment en attention (en particulier dans le monde du Big Data).
Dans cet article, vous allez découvrir ce qu’est NoSQL ainsi que l’étendue de ses utilisations dans le domaine de l’hébergement. Nous vous avons sélectionné dans ce comparatif les meilleurs hébergeurs web Supportant NoSQL.
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Avant de nous pencher sur ce qu’est NoSQL et découvrir comment faire pour l’héberger et travailler avec, commençons par les bases.
Qu’est-ce que NoSQL ?
Les données existent sous deux formes :
- Structurées, ce qui est généralement préférable pour l’enregistrement des données
- Non structurées, ce qui est généralement préférable pour les applications dynamiques de grande taille
Vous verrez parfois des données semi-structurées, qui sont un hybride de ce qui précède.
Le terme NoSQL est généralement interprété comme étant « Non Seulement SQL ». SQL fait référence à une partie du type le plus courant de système de gestion de base de données relationnelle (SGBDR), une base de données SQL (Structured Query Language). Comme son nom l’indique, il a tendance à gérer des données structurées.
Les options NoSQL
Vous trouverez de nombreuses options, tels que Amazon Simple DB, Redis, MongoDB et Cassandra d’Apache. Dans certains cas, vous verrez même des fournisseurs SQL offrants des options, tels que la base de données Oracle NoSQL.
Différence entre SQL et NoSQL
Les systèmes de gestion de base de données NoSQL (ou de base de données en mémoire) constituent une grande classe d’outils de stockage de données utilisant diverses méthodes et modèles pour stocker et structurer des données. Cependant, ils ont tous en commun de ne pas utiliser un système de table relationnelle pour structurer les données qu’ils stockent.
NoSQL a tendance à être plus rapide
Par rapport aux systèmes de table relationnelle, les bases de données NoSQL, qu’elles soient hébergées sur le cloud ou plus localement, fonctionnent beaucoup mieux que leurs homologues traditionnels, notamment lors des opérations telles que la lecture, l’écriture ou la recherche.
Parfois, d’autres facteurs affectent la vitesse
Cependant, il existe des cas où la vitesse des bases de données NoSQL est au ralenti. En fin de compte, la vitesse globale dépendra probablement de vos besoins spécifiques et de votre implémentation. Vous devrez peut-être également apprendre des choses comme XML ou JSON.
Y a-t-il des alternatives à NoSQL ?
Il existe certainement des options plus complexes. On cite ici les bases de données orientées graphiques et les bases de données multi-modèles pour ceux (tels que les ingénieurs impliqués dans les projets de modélisation de données NoSQL) qui ont vraiment besoin de rapidité.
Cependant, il est également bon de garder à l’esprit qu’il existe également des différences de performances entre les différents types de bases de données NoSQL. Il faut savoir que toutes les bases de données NoSQL ne sont pas toutes créées de la même manière !
Comment fonctionnent les bases de données relationnelles ?
Une structure de données relationnelle organise les données en une grille d’informations où :
- Les colonnes indiquent le nom des données stockées
- Les lignes contiennent des entrées d’objet de données individuelles
À cet égard, les résultats d’une requête SQL ressemblent à une feuille de calcul. S’il manque des informations dans une ligne de données, cet emplacement dans la table est vide ou affiche la valeur « NULLE ».
Les données d’autres tables peuvent être recherchées via un identifiant situé dans une colonne d’une autre table, rendant ainsi les tables relationnelles.
Comment le stockage de données NoSQL diffère de celui des bases de données relationnelles ?
Pour un système de gestion de base de données NoSQL (qui utilise des bases de données en mémoire et est considéré comme non SGBDR), l’organisation de l’information ne respecte pas les conventions d’une base de données relationnelle.
Au lieu d’être regroupées dans de nombreuses tables, les données NoSQL sont dans un format plus ouvert. Ce qui peut être plus facilement réparti sur un grand nombre d’ordinateurs physiques.
Les différents systèmes et technologies NoSQL
Il existe actuellement plusieurs technologies différentes qui pourraient relever du NoSQL.
Chaque option est associée à ses propres avantages et inconvénients. Toutefois, toutes ces options NoSQL ont en commun le recours à des paires clé-valeur.
Les paires Clés-Valeur
Les paires clés-valeur sont des attributs de données qui existent sous la forme d’un nom de données (ou d’une clé) associé à la valeur de données (appelée simplement valeur).
Par exemple, une paire clé-valeur pourrait ressembler à ceci :
{
adresse: "123 Rue Abel"
}Dans ce cas, la clé est « adresse » et la valeur est « 123 Rue Abel ».
Les avantages des bases de données NoSQL
Les systèmes de gestion de base de données relationnelles (SGBDR) et les modèles relationnels sont utilisés depuis un certain temps déjà. Si, à certains égards, il s’agit d’une norme industrielle, pourquoi y a-t-il une telle migration vers les bases de données NoSQL ?
Un système de base de données relationnelle exige que le modèle de données ou le schéma de données soit bien défini, conçu et implémenté avant l’utilisation de l’application et le stockage des données. Cela nécessite beaucoup de temps de développement et de recherche, et limite le modèle de données aux décisions prises en développement.
NoSQL offre un modèle de données flexible
Les bases de données NoSQL n’ont généralement pas de modèle de données strict, de sorte que la structure de la base de données peut émerger au fil du temps, à mesure que l’application évolue et que les données sont collectées.
Cela permet à ceux qui implémentent une base de données NoSQL de se lancer beaucoup plus rapidement que ceux travaillant avec un système relationnel. La base de données NoSQL peut également évoluer avec le temps.
NoSQL est capable de fournir une structure aux données non structurées
De même, les bases de données relationnelles sont conçues pour modéliser des systèmes pouvant être associés à un modèle/schéma de données hautement structuré. Cela peut fonctionner :
- Très bien pour certains domaines du monde réel (tels que les produits dans une boutique en ligne)
- Raisonnablement bien pour les autres (tels que les articles dans une bibliothèque)
- Pas du tout pour les autres (tel que le contenu des sites Web sur Internet)
Les bases de données NoSQL peuvent fournir un stockage structuré de données non structurées, permettant la modélisation d’un système plus complexe.
NoSQL offre des vitesses de lecture et d’écriture plus rapides
Les bases de données NoSQL sont généralement bien meilleures pour écrire de grandes quantités de données et gérer des grands stockes de données. NoSQL utilise le sharding, qui est une méthode de partage de données sur plusieurs machines, meilleur que les bases de données relationnelles.
En outre, des informations complètes sur des éléments spécifiques de la base de données peuvent souvent être obtenues sans accéder à la structure de la base de données entière, car les données ne sont pas recouvertes sur un grand nombre de tables interdépendantes.
Pour ces raisons, les bases de données NoSQL ont été à l’avant-garde du mouvement Big Data.
Les inconvénients des bases de données NoSQL
Cela dit, NoSQL n’est pas une solution idéale pour les bases de données. NoSQL présente des inconvénients assez importants. Dans certains cas, l’approche plus traditionnelle consistant à utiliser une option de base de données relationnelle pourrait être le meilleur choix (même si cela semble moins « cool »).
La cohérence des données
La modélisation des données relationnelles implique la création d’une structure détaillée à la manière dont les données interagissent et sont liées. Le schéma lui-même fournit des informations sur le domaine de données et garantit le respect du modèle de données spécifié.
Lorsque ceci est bien fait, il garantit la cohérence des données. Il n’y a qu’une seule « source de vérité » pour un fait particulier, aussi banale soit-elle. Les données et le schéma interagissent pour créer un ensemble de connaissance dans lequel une question particulière ne peut être résolue que dans un seul sens.
Qu’est-ce que “ACID” ?
En informatique, il existe un concept appelé ACID. qui signifie :
- Atomicité
- Cohérence
- Isolation
- Durabilité
ACID, un dispositif mnémonique conçu pour vous aider à vous souvenir de l’ensemble des propriétés répertoriées ci-dessus.
Si la base de données exécute une séquence d’opérations répondant aux propriétés ACID, vous pouvez vous assurer que vos données sont valides. Même si les choses sont interrompues par une panne de courant, une interruption de la connexion, etc.
Voici une brève définition des quatre propriétés ACID :
- Atomicité : les transactions se font au complet ou pas du tout ; si une partie de la transaction échoue, tout échoue.
- Cohérence : la transaction transformera la base de données en un autre état valide, c’est-à-dire qu’une opération, telle que l’écriture de données, n’entraînera pas la fin de la base de données dans un état non autorisé (par paramètres de base de données).
- Isolation : si une série de transactions se produit simultanément, l’état final de la base de données doit être le même que celui qui serait obtenu si les transactions se produisaient une à la fois en série.
- Durabilité : les transactions terminées ne sont jamais vénérées, même en cas de sinistre.
Donc, maintenant que nous avons passé tout ce temps à discuter de l’ACID, comment cela se rapporte-t-il aux bases de données (et aux bases de données NoSQL en particulier) ?
La conformité à Acid
Il y a beaucoup de discussions sur Stackoverflow autour d’ACID et de NoSQL.
La conformité à ACID est quelque chose que vous devez viser si vous avez besoin immédiatement de données cohérentes (votre base de données doit refléter la vérité toujours et immédiatement). Par exemple, les soldes bancaires sont un domaine où la cohérence immédiate est de la plus haute importance, tout comme la conformité à l’ACID.
Cependant, le débat fait rage sur internet pour savoir si les bases de données NoSQL sont conformes à l’ACID (ou même si elles peuvent être rendues conformes à l’ACID).
Avez-vous besoin d’une base de données ACID ?
Les spécificités de ce débat n’entrent pas dans le cadre de cet article, mais si vous envisagez une base de données NoSQL, nous vous encourageons à déterminer si vous avez besoin d’une base de données ACID ou non.
Si tel est le cas, et si vous êtes intéressé par une base de données NoSQL, vous devrez probablement consacrer du temps à la manière dont vous pouvez implémenter un non-SGBDR d’une manière qui répond aux besoins de votre cas d’utilisation.
En règle générale, vous avez plus de facilité avec une implémentation compatible ACID avec un non-SGBDR. Mais, à mesure que la technologie évolue, cet écart peut se réduire.
Les bases de données NoSQL et le manque de cohérence des données
Les bases de données NoSQL n’appliquent généralement aucun schéma particulier, et l’adhésion à un modèle de données cohérent est structurellement impossible.
Cela ouvre la possibilité d’une incohérence des données, que ce soit dans les données elles-mêmes ou dans la conception des données. C’est devenu une exigence du code de l’application de s’assurer que les données sont cohérentes en interne et normalisées.
Pour ces raisons, les systèmes de base de données NoSQL ne conviennent généralement pas aux applications nécessitant un degré élevé de cohérence et d’intégrité des données. Les bons exemples sont la banque en ligne ou d’autres applications de services financiers.
Les types de stockages de données NoSQL
Il existe cinq principaux types de stockages de données NoSQL (ou bases de données), qui fonctionnent toutes différemment :
- Basés sur des clefs-valeurs : bien que tous les types de bases de données NoSQL utilisent des paires clé-valeur, une base de données qui est explicitement un stockage clé-valeur utilise exclusivement ce type de données. L’exclusion de tous les autres temps de données réduit considérablement la complexité.
- Basés sur des colonnes : les colonnes font référence à trois éléments de données : le nom, la valeur et l’horodatage uniques. Une colonne peut faire partie d’une ColumnFamily, qui ressemble à une ligne d’une base de données relationnelle.
- Basés sur des documents : avec des bases de données basées sur des documents, les données sont encapsulées dans XML ou JSON. Les objets individuels sont quelque peu structurés en balises XML ou en paires clé-valeur JSON, ce qui crée un document qui est ensuite stocké.
- Basés sur des graphiques : un type de stockage abstrait qui utilise un concept appelé “triplestore” pour créer des liaisons sémantiques entre chaque élément.
- Multi-modèles : une base de données multi-modèle peut inclure des fonctionnalités de méthodes basées sur les graphiques, les documents et les clefs-valeurs, par exemple. Une option avancée, l’utilisateur peut définir les modèles existants.
Plus d’informations sur les bases de données orientées document
Comme nous venons de le voir, il existe une multitude de types de base de données NoSQL, tels que les clefs-valeurs, les tuples, les bases de données orientées objet, les bases de données orientées document et les bases de données orientées graphe.
L’une des technologies NoSQL les plus courantes, en particulier pour les applications de contenu Web, est la base de données orientée document. Si vous prévoyez d’utiliser une base de données orientée document, vous devriez peut-être approfondir vos connaissances en JSON ou XML.
Chaque base de données orientée document fonctionne un peu différemment. En général, elle stocke les enregistrements sous forme de documents au format JSON. Un seul élément “réel” (tel qu’un livre) est représenté dans les bases de données orientées document sous la forme d’un document JSON (plutôt que d’une ligne). L’ensemble de ces enregistrements est généralement appelé collection.
Les informations contenues dans un document
Dans une base de données orientée document, toutes les informations pertinentes sur un enregistrement sont stockées directement dans le document JSON. Par exemple, dans une application de blogging, un seul document JSON peut stocker le nom de l’auteur, le test de la publication, les balises et métadonnées associées, et même les commentaires.
Les commentaires seraient des documents JSON individuels, incorporés dans le document JSON plus grand. Ceci est assez différent d’un système de gestion de base de données relationnelle (SGBDR), où les commentaires seraient stockés dans une table distincte, et la référence de l’auteur serait une clé étrangère.
L’inconvénient de la base de données orientée document
Un problème majeur avec cette méthode de stockage des données est que lors d’une modification (le nom de l’auteur par exemple), vous devrez apporter des corrections à tous les documents qui la mentionnent également à un seul endroit. De plus, ces modifications devraient être gérées par le code de l’application, ce qui oblige les développeurs à suivre le modèle de données séparément de la base de données.
Heureusement, de nombreux langages de programmation modernes, y compris JavaScript, incluent des sérialiseurs JSON ou des outils pour travailler avec XML.
Quelles sont les options NoSQL disponibles ?
La technologie individuelle la plus prolifique est Apache HBase, issue du mouvement Hadoop et ayant des liens architecturaux forts avec la Big Table originale de Google.
Les bases de données orientées document
Les bases de données orientées document comme MongoDB ou CouchDB sont couramment utilisées, ce qui les rend très intéressantes pour le prototypage rapide. En effet, les bases de données orientées document NoSQL n’exigent pas la configuration des structures de données avant leur utilisation.
Les options Data-as-a-Service
Les services de structure de données (tels que Redis) figurent parmi les bases de données orientées clé-valeur les plus populaires. À vrai dire, certains, y compris Redis lui-même, sont gratuits, vous pouvez donc essayer avant de vous engager sur une plate-forme NoSQL. Redis et ses semblables sont de très différentes façons de penser aux données, et un essai gratuit ne vous fait pas mal du tout.
Ces services sont proposés par de nombreux fournisseurs de services cloud et fonctionnent très bien, car les données sont stockées dans la mémoire et peuvent être mises à niveau au besoin.
Les bases de données orientées graphe plus exotiques et les sélections NoSQL multi-modèles, cependant, sont généralement réservées aux outils de recherche ou à d’autres applications nécessitant un contrôle des données pour l’intelligence artificielle.
Comment choisir un système de base de données NoSQL ?
Avec cinq types de base de données NoSQL parmi lesquels choisir, la sélection de la technologie adaptée à votre cas d’utilisation dépend de la pertinence des applications.
De plus, certaines technologies existent sous la forme d’un service cloud déployé instantanément, tandis que d’autres nécessitent une configuration personnalisée, mais permettent un contrôle plus approfondi. Votre infrastructure peut déterminer les options viables et celles qui ne le sont pas.
Dans la section ci-dessous, nous allons examiner les avantages et les inconvénients de chaque type de système.
Par où commencer avec NoSQL ?
Pour ceux qui ne sont pas familiers avec les magasins de données orientés clé-valeur, le meilleur conseil pourrait être de créer une application de test en suivant des tutoriels et en utilisant des modèles d’application open source à partir de Github – c’est aussi une bonne idée d’enregistrer les bases de données complexes orientées graphe pour les années suivantes.
En ce qui concerne les technologies spécifiques, MongoDB et CouchDB peuvent être configurés facilement sur un ordinateur local (y compris le vôtre) et utilisés pour créer rapidement des prototypes de page.
MongoDB
MongoDB dispose d’une documentation décente sur les bases de données NoSQL.
MongoDB est gratuit, open source, multi-plateforme et orienté document (en utilisant JSON).
Puisque c’est un produit open source, vous êtes libre d’utiliser MongoDB comme vous le souhaitez. Cependant, il existe plusieurs produits différents sous l’égide générale de MongoDB que vous pourriez trouver utile si vous souhaitez que quelqu’un gère une partie de l’infrastructure/des logistiques impliquée.
Pour utiliser efficacement l’une de ces options, vous devriez améliorer votre connaissance des APIs afin de pouvoir utiliser l’API MongoDB. Mongo à ce qu’on appelle le Mongo Shell, que les utilisateurs peuvent utiliser pour pratiquer des commandes directement à partir de la ligne de commande.
CouchDB et Cassandra d’Apache
Une autre option open source disponible pour les débutants est la CouchDB d’Apache. Avec CouchDB, les utilisateurs peuvent accéder à certaines fonctions similaires à celles de MongoDB avec les commandes “Curl”. Couch possède également une interface visuelle qui permet aux utilisateurs de créer activement la logique MapReduce (API de CouchDB).
CouchDB n’est pas le seul produit NoSQL d’Apache. Son frère, Cassandra, est également une bonne option pour les débutants. Cassandra est un modèle basé sur des colonnes, tandis que CouchDB est un modèle basé sur des documents.
Les autres technologies
MongoDB et CouchDB sont tous les deux parfaits pour débuter et fonctionnent bien pour les applications en direct.
Quelle option NoSQL devriez-vous choisir ?
Enfin, quelle option NoSQL est la meilleure ? Eh bien, le choix d’utiliser une base de données NoSQL (et laquelle utiliser) doit être basé sur les exigences et les cas d’utilisation spécifiques de votre projet.
Il existe de nombreux fournisseurs, y compris Cassandra, Amazon SimpleDB, Redis, Oracle NoSQL Database et MongoDB qui offrent des options, alors, vous êtes sûr d’en trouver un qui vous convient.
Vous devez également garder un œil sur les bases de données NewSQL. Les systèmes de gestion de bases de données relationnelles (SGBDR) qui tirent parti des avantages d’extensibilité et de performances des bases de données NoSQL.
Cependant, la plupart des technologies auront de bonnes possibilités d’accès pour les nouveaux utilisateurs. En tant que tel, la meilleure chose à faire est de choisir un parcours facile à comprendre et à suivre jusqu’à ce que vous compreniez bien les concepts.
Choisir un hébergeur pour NoSQL
Si vous décidez d’utiliser une option NoSQL, basée sur le cloud ou non, au lieu d’un système de gestion de base de données relationnelle (SGBDR) plus traditionnel, que devriez-vous considérer lors de l’achat d’un hébergement Web ?
Installation de NoSQL
Avec autant de systèmes NoSQL parmi lesquels choisir, la méthode d’installation que vous utilisez au moment de configurer votre serveur d’hébergement Web dépend de la plate-forme et des outils que vous avez sélectionnés.
Notons qu’une base de données NoSQL n’a pas besoin de s’exécuter sur les mêmes serveurs que celui hébergeant l’application Web. De nombreux développeurs configurent leurs bases de données sur un serveur différent de leurs applications et la communication entre les deux se fait via une connexion externe sécurisée.
Service Cloud et Maintenance
De nombreuses solutions et technologies NoSQL (en particulier celles prêtes à la production des applications) sont presque toujours basées sur un fournisseur de services cloud, ce qui signifie que les serveurs cloud eux-mêmes ne sont pas gérés par les développeurs du site – ils sont infogérés par le fournisseur de services.
En règle générale, les systèmes NoSQL en tant que services cloud fonctionnent mieux avec une configuration de type Software-as-a-Service (SaaS). Cependant, pour des tâches plus complexes, une image de machine virtuelle peut être utilisée pour configurer rapidement un serveur privé virtuel (VPS) avec la base de données (DB) NoSQL souhaitée, ainsi que toutes les dépendances techniques.
Vous pouvez manuellement installer les bases de données NoSQL, ceci est souvent nécessaire pour configurer une copie locale à des fins de développement.
Assistance de l’hébergement
Comme nous l’avons mentionné, il n’est pas essentiel que vous hébergiez votre base de données NoSQL sur le même serveur que votre application. En fait, vous pourriez trouver cela avantageux selon le fonctionnement de votre application.
Quoi qu’il en soit, il est judicieux de trouver un hébergeur qui fournit une assistance active aux clients de l’hébergement utilisant des bases de données NoSQL.
Conclusion
Les systèmes de base de données traditionnels et plus couramment utilisés sont des systèmes de gestion de bases de données relationnelles basés sur des tables (SGBDR) qui utilisent SQL (langage de requête structuré) pour la conception de schémas et l’interrogation de données.
Cependant, les bases de données non relationnelles, appelées collectivement les bases de données NoSQL, sont de plus en plus utilisées avec certains types d’applications. C’est particulièrement le cas dans le monde du Big Data. Vous trouverez des options allant de MongoDB open source à des options plus conviviales comme la base de données Oracle NoSQL.
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