Tout savoir NoSQL
Pour stocker et gérer efficacement les données d’un système d’information, les programmeurs ont le choix entre plusieurs types de bases de données dont les plus populaires : SQL, et NoSQL. Elles représentent respectivement les bases de données relationnelles et non relationnelles. Chacune d’elle possède ses propres avantages et inconvénients.
Ainsi, les bases de données SQL ou NoSQL peuvent s’avérer plus pratiques que les autres selon les circonstances. Dans le domaine du big Data où d’importantes quantités de données sont traitées, ce sont les bases de données non relationnelles NoSQL qui sont les plus utilisées. Dans la suite de cet article, nous expliquerons ce qu’est cette forme de base de données, pourquoi l’utiliser et son mode de fonctionnement.
Par ailleurs, nous présenterons la démarche à suivre pour apprendre et maîtriser ce type de base de données. De cette manière, vous saurez quoi faire si vous avez besoin d’utiliser NoSQL durant votre carrière dans la data science ou le domaine de l’Intelligence Artificielle.
Qu’est-ce qu’une base NoSQL ?
Une base NoSQL est un système de base de données non relationnelle. NoSQL signifie d’ailleurs Not Only SQL. C’est donc un type de base de données presque diamétralement opposé à la base SQL. Les bases NoSQL ne sont pas structurées suivant un schéma fixe. Elles permettent de stocker les données librement avec le minimum de contraintes possibles.
C’est pour cette raison qu’elles sont plus utilisées dans le Big Data. Grâce à la liberté qu’elles offrent, ces bases permettent de traiter une grande quantité de données avec beaucoup plus de facilité. Ce sont les grandes entreprises du web qui ont remarqué les limites des bases relationnelles en voulant gérer une plus grande quantité de données au début des années 2000.
Pour pallier ces limites, les grandes entreprises ont développé chacune de leurs côtés des solutions alternatives aux bases de données SQL. De nombreux systèmes open source sont alors conçus entre 2000 et 2008 jusqu’à la publication du code source de Cassandra. Il s’agit de la base de données non relationnelle utilisée par Facebook. Le terme NoSQL utilisé pour la première fois en 1998 est alors remis sous le feu des projecteurs pour désigner les bases non relationnelles.
Pourquoi utiliser NoSQL ?
Il existe de nombreuses raisons qui pourraient pousser à l’utilisation de NoSQL. Toutefois, la plus importante de toutes est le traitement simplifié des masses de données. En effet, à l’ère du Big Data, des TeraOctets de données sont collectés chaque jour par les grandes entreprises. Il serait quasiment impossible de les analyser, les transformer entièrement avec des bases de données relationnelles.
La présence des jointures et des différentes formes de relations entre les données et les tables rendraient le décryptage des informations trop long. Utiliser une base de données NoSQL est donc la meilleure chose à faire. En effet, cette alternative permet d’éviter le Scaling-Up qui consiste à augmenter les performances (RAM, CPU) des serveurs pour gérer les données avec un modèle relationnel.
À la place, les entreprises peuvent opter pour un système Scaling-Out. C’est un développement horizontal qui consiste à répartir les données sur plusieurs serveurs. La non-structuration des données grâce à la base NoSQL rend cette opération possible.
Quelles sont les caractéristiques de NoSQL ?
NoSQL est un système non relationnel et donc évolutif. Sa principale caractéristique est son côté non relationnel. Ainsi, les bases NoSQL fonctionnent avec un agrégat de données autonomes ou BLOB. Il n’y a pas de mapping relationnel, de tableaux et de colonnes dans les bases. Les données sont stockées librement et il n’est pas nécessaire d’utiliser un langage de requête complexe pour interagir avec la base.
Par ailleurs, il faut souligner que les bases de données NoSQL ne possèdent pas de schéma. Toutes les données recueillies dans le système peuvent être regroupées en un seul endroit. C’est très pratique pour simplifier l’accès aux données et leur manipulation. Grâce à l’interface intuitive et les APIs, les experts de la data science peuvent communiquer avec la base de données.
Quels sont les différents types de bases de données NoSQL ?
Il existe quatre types de bases de données NoSQL. Ce sont les bases :
- Orientées document ;
- Paire-clé-valeur ;
- Orientées colonnes ;
- Orientées graphes.
Les bases NoSQL orientées document sont les plus simples à utiliser. Elles sont aussi considérées comme les plus puissantes en raison de leur caractère fort évolutif. La structure d’une base peut être modifiée à tout moment selon les besoins. Les bases Paire-clé-valeur sont aussi très faciles à utiliser et permettent de prendre en charge une multitude de types de valeurs.
Les bases NoSQL orientées colonnes sont naturellement indexées. Elles servent principalement à collecter les données semi-structurées. C’est d’ailleurs pour cela qu’elles sont orientées colonnes. Pour finir, les bases de données orientées graphes sont des bases indexées localement très fluides. Elles permettent d’avoir accès aux dernières mises à jour de données instantanément.
Comment fonctionne une database NoSQL ?
Une base de données NoSQL fonctionne suivant le principe non relationnel et donc non structuré. Il n’y a alors pas de tableau avec des données rangées dans des cellules en fonction des colonnes et des lignes. Les données sont plutôt stockées dans des documents, des paires de valeurs ou des graphes.
Avec ce type de stockage, de multiples types de données peuvent être conservés efficacement. De plus, cette organisation facilite le stockage d’importantes masses de données. Les informations sont sauvegardées au même endroit et accessibles sans requête complexe. Pour les exploiter, il faut utiliser un SGBD adapté. Pour les bases de données non relationnelles, vous avez le choix entre :
- MongoDB ;
- Cassandra ;
- Redis ;
- Oracle NoSQL.
Quels sont les avantages et les inconvénients de NoSQL ?
Les bases de données NoSQL sont très utilisées dans la data science, car elles présentent plus d’avantages. Cependant, malgré tous les privilèges qu’elles proposent, elles disposent de quelques limites également.
Les avantages de NoSQL
NoSQL offre une grande liberté dans la gestion des données. Ce système permet de prendre en charge des données relationnelles ou non relationnelles. Elles sont stockées sans une structure fixe dans des documents ou des paires de valeurs. Le système permet de simplifier la réplication.
Les données peuvent être réparties sur plusieurs serveurs sans impacter leur état. Ainsi, les bases de données sont moins lentes. Elles sont compatibles avec tous les langages de programmation et particulièrement utiles avec la programmation orientée objet.
Les inconvénients de NoSQL
Les inconvénients de NoSQL ne sont pas très nombreux. D’abord, ce système de base de données ne possède pas de véritables règles de standardisation. Les données ne sont pas normalisées ce qui peut provoquer quelques anomalies selon le système informatique mis en place. Il peut y avoir des répétitions de valeurs déjà présentes dans la base.
Par ailleurs, il faut reconnaître que NoSQL est limité dans la gestion multiple des tables. Les jointures complexes ne sont pas possibles de même que les imbrications de requêtes. Dans ces conditions, utiliser une base SQL est plus bénéfique.
Comment apprendre NoSQL et se former ?
Apprendre NoSQL et se former est très facile et à la portée de tout le monde. C’est un système très populaire très utilisé dans la data science surtout du côté du Big Data. Pour tous ceux qui espèrent se lancer dans le domaine de la gestion des masses de données, il existe des écoles spécialisées. L’apprentissage et la maîtrise de NoSQL qui est un outil presque indispensable font partie du programme.
Le NoSQL résumé
Il faut retenir que les bases NoSQL sont très pratiques pour la gestion des grandes quantités de données. Ce sont des systèmes non rationnels et non structurés. Ils permettent de se passer des jointures et des requêtes SQL complexes lors des interactions avec la base. En fonction des besoins du système, il existe quatre types de bases NoSQL pour stocker les données.