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NoSQL est une base de données non relationnelle qui a été conçue pour répondre aux besoins technologiques des organisations modernes. Largement reconnues pour leurs qualités et leur capacité de mise à l'échelle, ces bases de données gagnent de plus en plus d'adeptes en 2022. Découvrez tout ce qu'il faut savoir sur le NoSQL.
D'après le classement Forbes Global 2000, de plus en plus d'entreprises se tournent vers la technologie NoSQL. Cet intérêt s'explique par le fait que les bases de données (BDD) relationnelles traditionnelles n'arrivent plus à répondre aux besoins des entreprises modernes. Mais qu'est-ce que le NoSQL et comment peut-il engorger autant de succès ? La réponse dans notre dossier.
Qu'est-ce que le NoSQL ?
Le NoSQL est un ensemble de technologies de base de données qui repose sur un modèle différent de celui des BDD relationnelles. En effet, ces bases de données ne sont pas capables de gérer la mise en échelle ni de faire face à l'agilité des applications actuelles. Le NoSQL permet donc de répondre à ces problématiques mais la technologie offre encore beaucoup plus d'avantages.
Le terme NoSQL est un acronyme pour « Not Only SQL » ou « pas uniquement SQL ». Contrairement aux BDD relationnelles qui enregistrent les données dans des tables, les BDD NoSQL utilisent des documents JSON (JavaScript Object Notation). Ces documents serviront alors à stocker et à récupérer les données en utilisant la puissance combinée du langage SQL et du format JSON.
Pourquoi utiliser NoSQL ?
Les BDD relationnelles ont vu le jour bien avant l'ère d'Internet, du cloud, du Big Data et des technos mobiles. Elles ne sont donc plus capables de répondre entièrement aux exigences des entreprises actuelles. C'est dans cette logique que les BDD non relationnelles, dont fait partie le NoSQL, ont réussi à tirer leur épingle du jeu.
Modèles de données
Dans les bases de données relationnelles, les données se représentent sous la forme de tableaux composés de lignes et de colonnes. Les données à valeurs multiples se modélisent sous la forme de plusieurs lignes dans la même table. Et les données associées prennent la forme de lignes dans différentes tables. Pour extraire ou inscrire une information dans une BDD relationnelle, il faut donc désassembler et réassembler les tables.
NoSQL, quant à lui, fonctionne de façon différente. En effet, une BDD NoSQL modélise les données comme des objets et les données à valeurs multiples comme des collections. Les données associées prennent quant à elles, la forme d'objets ou de collections imbriquées.
NoSQL traite donc les données de la manière la plus naturelle possible, telles qu'elles et sans aucune transformation.
Sharding automatique
Les BDD relationnelles fonctionnent généralement sur un seul et unique serveur. Lorsque la taille de la base de données augmente, il faut également augmenter la capacité de ce serveur. On parle alors de scalabilité verticale d'un serveur. D'un autre côté, la scalabilité horizontale consiste à augmenter le nombre de serveurs pour suivre l'augmentation de la taille de la base de données.
Bien qu'il soit possible d'effectuer le sharding sur plusieurs serveurs d'une base de données SQL, cela crée des problèmes techniques difficiles à surmonter. En effet, il faudra d'une part déployer la BDD relationnelle sur plusieurs serveurs. Et d'autre part, il sera nécessaire de faire en sorte que les différents équipements fonctionnent comme un seul serveur.
Ce sharding manuel de la base de données n'est pas pris en compte nativement par une BDD relationnelle. De plus, cela risque de compromettre l'intégrité transactionnelle de la BDD.
Avec une BDD NoSQL, le sharding est automatique. Autrement dit, le déploiement de la BDD sur les différents serveurs se fait de façon automatique. Tout comme c'est le cas pour la répartition des données et des requêtes. De plus, si un serveur du cluster tombe en panne, le système le remplace automatiquement par un autre serveur et ce sans perturbation ou interruption du service.
Mise en cache intégrée
Dans les bases de données relationnelles, la mise en cache des données est nécessaire pour améliorer la performance en lecture de ces systèmes. Toutefois, elle n'a aucun effet sur la performance en écriture. Pire encore, cette fonctionnalité donne plus de travail aux équipes techniques et complique inutilement le système.
Dans une BDD NoSQL, la mise en cache est directement intégrée à la technologie. Elle permet de stocker autant de données que possible dans la mémoire du système. De plus, elle améliore les performances en lecture des données sans altérer la performance globale de la base de données.
Réplication automatique et disponibilité
Les bases de données NoSQL effectuent une réplication automatique afin de garantir un service sans interruption en cas de défaillances ou de maintenance non programmées. De plus, certaines d'entre elles sont capables d'effectuer un basculement automatique en cas de non-disponibilité d'un nœud. La BDD peut donc continuer à fonctionner en envoyant les requêtes à un autre nœud.
D'autre part, les BDD NoSQL distribuées sont en mesure de répartir automatiquement les données à travers plusieurs zones géographiques. Cette capacité offre un triple avantage aux organisations. Tout d'abord, elle permet de respecter les contraintes en termes de localisation des données. Ensuite, elle offre la capacité de se prémunir des problèmes d'indisponibilités régionales.
Finalement, elle améliore les performances du système en réduisant la latence. En effet, grâce au caractère distribué des BDD NoSQL, les opérations de lecture et d'écriture peuvent s'exécuter sur les nœuds les plus proches.
Pour terminer, grâce à la réplication, les BDD NoSQL distribuées autorisent les applications critiques à fonctionner 24h/24 et 7 j/7. Un besoin que les BDD relationnelles ne peuvent pas satisfaire. En effet, ces systèmes ne fonctionnent que sur un seul serveur ou sur un cluster avec un stockage partagé unique.
Quels sont les types de bases de données NoSQL ?
Il existe quatre types de bases de données NoSQL et chaque type est conçu pour répondre à une problématique précise.
Bases de données clé-valeur
Les bases de données clé-valeur sont les plus simples. Chaque élément de la BDD prend la forme d'un attribut (la clé) et à chaque clé correspond une valeur. En raison de cette simplicité, les BDD clé-valeur sont donc capables de prendre en charge efficacement un grand nombre de requêtes.
Elles sont par ailleurs en mesure de traiter une grande quantité de données et sont très bien conçues pour stocker les profils d'utilisateurs. Parmi les bases de données clé-valeur on retrouve Dynamo DB, Berkeley DB ou Redis.
Bases de données orientées document
Les bases de données orientées document permettent d'associer une clé à une structure de données complexe appelée le document. Chaque document peut alors contenir plusieurs paires clé-valeur, plusieurs paires clé-tableau ou des même d'autres documents imbriqués.
Les BDD orientées document utilisent les langages JSON et XML pour représenter les documents structurés. Ces types de BDD possèdent l'avantage d'éviter les jointures pour reconstruire une information puisque tout est compris dans la structure des documents. Parmi les BDD orientées document on retrouve les bases de données MongoDB ou CouchDB.
Bases de données orientées colonnes
Les bases de données orientées colonnes permettent de stocker les données par colonne. Ces types de bases de données sont conçus pour traiter efficacement les requêtes sur de grands ensembles de données.
Les BDD orientées colonnes utilisent alors ce que l'on appelle un espace de clés. Celui-ci contient toutes les familles de colonnes avec des lignes, qui contiennent elles-mêmes des colonnes. Cette représentation est similaire à celle d'un schéma de données dans un modèle relationnel. Les BDD Cassandra et HBase font partie des bases de données orientées colonnes.
Bases de données orientées graphe
Les bases de données orientées graphes sont conçues pour stocker les réseaux de données à l'instar des réseaux sociaux. Ces BDD orientées objet sont basées sur la théorie des graphes. Elles exploitent donc une structure sous la forme de nœuds et de liens pour modéliser et stocker les informations.
Les BDD orientées graphe offrent des performances accrues en termes de rapidité et de traitement de données. En effet, l'usage des graphes permet d'éviter les jointures multiples. Par ailleurs, elles permettent des développements simples et une modélisation facile. Les BDD Neo4J et Giraph figurent parmi les bases de données orientées graphe.
Quels sont les avantages des bases de données NoSQL ?
Manipulation de données massives
Avec l'avènement du Big Data, les applications et les services prennent en charge un nombre faramineux d'informations. Ces informations peuvent aller jusqu'à des téraoctets de données. Ces systèmes doivent en plus être en mesure de maintenir une bonne performance en lecture, en écriture et en stockage de données. Les BDD NoSQL sont parfaitement efficaces pour répondre à ces besoins.
Par ailleurs, une BDD NoSQL est suffisamment flexible pour s'adapter rapidement à l'augmentation continue des volumes de données. En effet, une telle base de données distribuée est capable d'ajouter plus de ressources en ajoutant simplement plus de serveurs. Les capacités de lecture, d'écriture et de stockage sont donc distribuées entre les serveurs afin de permettre un fonctionnement à n'importe quelle échelle.
Finalement, la technologie NoSQL est en mesure de manipuler des données dynamiques (qui évoluent avec le temps) ainsi que des données structurées, semi-structurées ou non structurées.
Développement agile des applications
Les BDD relationnelles nécessitent en général l'existence d'un schéma de données pour pouvoir stocker les informations. D'une part, cette approche ne s'adapte pas au processus de développement agile mais elle complexifie également la prise en compte de l'évolution des exigences.
En effet, à chaque ajout d'une nouvelle fonctionnalité, le schéma de données nécessite une modification. Chaque mise à jour du schéma de la BDD entraîne alors des interruptions. Il en découle que plus le nombre d'itérations augmente, plus la perturbation du cycle de développement devient importante.
Une BDD NoSQL, en revanche, est conçue pour faciliter les modifications sans interrompre le service. Le cycle de développement est donc plus rapide et l'intégration des codes est plus fiable. En effet, NoSQL modélise les données sous la forme d'objets. Il laisse par ailleurs aux développeurs, la modélisation de ces données au niveau des applications.
Quels sont les inconvénients des bases de données NoSQL ?
Les bases de données NoSQL ne prennent pas en charge les propriétés ACID (Atomicité, Cohérence, Isolation, Durabilité) dont disposent les BDD relationnelles. NoSQL ne garantit donc pas que l'exécution fiable de ces transactions. Afin de prendre en charge ACID, les développeurs devront alors créer leurs propres codes.
D'autre part, NoSQL n'est pas compatible avec SQL même si certaines BDD NoSQL utilisent un langage de requête structuré. Finalement, NoSQL est relativement jeune par rapport aux BDD relationnelles. Elle est donc beaucoup moins stable et propose moins de fonctionnalités que son aînée.
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