Qu’est-ce qu’une base de données relationnelle ?

Une base de données relationnelle représente le cœur de la plupart des systèmes d’information modernes. En effet, ce type de base de données est privilégié par les développeurs en raison des avantages qu’il présente. Le modèle relationnel permet de représenter les données dans la base plus simplement et de voir les relations entre elles aisément. 

Dans la suite de cet article, nous définirons ce qu’est une base de données relationnelle, nous présenterons ces caractéristiques, son mode de fonctionnement et ses avantages. Nous vous expliquerons également comment elles sont gérées avec des systèmes. 

Si vous comptez réaliser des systèmes d’information bien organisés, vous aurez besoin de quelques connaissances sur le fonctionnement du modèle relationnel. Ce mini-guide sur la base de données relationnelle et son fonctionnement est donc l’idéal pour commencer à se former sur la question. 

Qu’est-ce qu’une base de données relationnelle ?

Une base de données relationnelle est avant tout une base de données. C’est un système créé pour stocker des données de différentes natures. Ce sont les données utilisées ou recueillies par un système d’information, un logiciel. La base de données est considérée comme relationnelle lorsque ces données sont organisées suivant le modèle relationnel. 

Même si les bases de données existaient depuis les années 1960 avec la création des disques durs, ce n’est qu’en 1970 que les bases de données relationnelles sont mises au point. En effet, c’est à cette époque qu’Edgard Frank Odd un informaticien britannique met en place le modèle relationnel. Il est bâti pour permettre d’établir des relations claires entre les données. 

La base de données relationnelle se présente sous la forme d’un tableau à deux dimensions. Les informations qu’il contient sont liées par des relations avec des attributs. Ce nouveau type de base introduit également certains principes comme l’utilisation des clés, du schéma relationnel et de la cardinalité. 

Qu’est-ce qu’un SGBDR ?

SGBDR est un sigle en français qui signifie Système de Gestion d’une Base de Données Relationnelles. C’est un logiciel qui fonctionne en suivant le principe du modèle relationnel. Il permet de créer des bases de données bâties suivant ce modèle. Ses principales fonctionnalités sont liées à la gestion de ce type de base et regroupent : 

• La création des relations entre les tables ;
• La manipulation des données ; 
• L’administration des données.

Quelles sont les caractéristiques des bases de données relationnelles ?

Une base de données relationnelle est caractérisée par plusieurs éléments. D’abord, elle contient des informations liées par des relations. Ce sont des relations 1 : 1 ; 1 : N ; et N : N. Le type de ces relations est lié à la cardinalité qui représente le nombre d’enregistrements de chaque entité de la relation dans la table. 

Il faut aussi noter qu’il existe différents types d’informations dans les tables. C’est le cas par exemple des clés primaires et des clés étrangères. Dans une table, ces dernières se distinguent des autres informations respectivement par un soulignement et un #. Les bases de données relationnelles sont aussi caractérisées par leur structure très particulière. 

Quelle est la structure d’une base de données relationnelle ?

La structure d’une base de données relationnelle est séparée en deux sous structures. Ce sont les structures de données logiques et de stockage physique. Cette séparation permet une meilleure gestion et administration des données. En effet, un changement sur les propriétés du fichier de la base de données n’affecte pas son contenu. 

Il en est de même pour les opérations sur les données. Il existe ainsi des opérations logiques sur les données et des opérations physiques pour y avoir accès. De plus, les bases de données relationnelles sont structurées sur le modèle relationnel avec des règles d’intégrité. Elles servent à définir des conditions pour les données et leur enregistrement dans les tables. 

Comment fonctionne une base de données relationnelle ?

Dans une base de données relationnelle, les informations sont enregistrées dans un tableau à deux dimensions. C’est un ensemble de tables composées de colonnes et de lignes. Ces tables contiennent les informations sur les relations entre les éléments enregistrés. Chaque ligne est en rapport avec un élément en particulier et les colonnes apportent les informations ou attributs. 

Pour pouvoir faciliter l’établissement et la compréhension de ces relations, il existe un système d’utilisation des clés. Les clés sont un ou plusieurs attributs permettant de différencier les lignes. Ce sont des identifiants uniques (clés primaires). Il existe aussi les clés étrangères qui sont des champs liés à la clé primaire d’une autre table. Elles sont très pratiques pour l’établissement des relations. 

Une fois la base de données relationnelle créée et les tables remplies, il est possible d’interagir avec les données qu’elle contient. Pour cela, il faut effectuer des opérations : les requêtes. Elles permettent de sélectionner des informations, de les supprimer et même de les mettre à jour. Ces requêtes sont des instructions SQL. 

Quelles sont les différences entre une base de données relationnelle et non-relationnelle ?

Les différences entre les bases de données relationnelles et non-relationnelles sont principalement liées à leur principe de fonctionnement. En effet, ces deux types de bases de données possèdent des caractéristiques et des schémas différents. Les bases de données relationnelles sont construites suivant le schéma relationnel. Elles sont constituées de tables contenant des attributs avec des valeurs. 

Les bases de données non-relationnelles quant à elles fonctionnent suivant un schéma non tabulaire. Les données ne sont pas stockées dans des tables, mais plutôt dans des documents. Elles sont rangées au format clé-valeur. De la même manière, ce type de base de données ne permet pas d’établir des relations de jointures. 

Les bases de données non-relationnelles (NoSQL) fonctionnent donc suivant un modèle flexible. Elles servent à stocker les données sous forme de fichiers individuels sans une structuration. Elles sont très utiles pour les applications qui nécessitent des données d’une multitude de types différents. Elles sont adaptées à certains besoins spécifiques. 

Le choix du type de base de données à choisir dépend donc des objectifs de chaque entreprise et de chaque projet. Cependant, en raison des récentes évolutions, les bases de données relationnelles sont aujourd’hui les plus utilisées. Grâce au modèle relationnel, elles conviennent parfaitement aux programmes d’intelligence artificielle et sont très utiles dans la data science. 

Quels sont les avantages et les inconvénients d’une base de données relationnelle ?

Une base de données relationnelle s’avère donc plus pratique ou non qu’une base NoSQL selon les circonstances. Ainsi, l’utilisation de ce type de base présente aussi bien des avantages que des inconvénients. 

Les avantages qu’offre une base de données relationnelle 

En premier lieu, il faut reconnaître que les bases de données relationnelles sont très simples d’utilisation. Elles sont faciles à créer et permettent une administration simple. Grâce au modèle relationnel, la gestion des données est rapide ce qui simplifie la tâche aux administrateurs de bases de données et aux data analysts. 

Pour effectuer des opérations sur les données, les administrateurs utilisent des requêtes SQL. Elles permettent d’accéder à des informations précises dans la base sans trop de difficultés. Le modèle relationnel avec l’utilisation du système des clés permet d’éviter une redondance des données. De plus, les règles d’intégrité peuvent empêcher l’enregistrement d’une même information deux fois. 

Les données enregistrées sont cohérentes ce qui favorise leur traitement dans les domaines tels que la data science. Pour finir, les données sont sécurisées grâce aux rôles avec des accès limités. Pour modifier les données, il faut avoir certains droits. 

Les inconvénients d’une base de données relationnelle 

En dépit de ces nombreux avantages, les bases de données relationnelles présentent également quelques inconvénients. Elles peuvent parfois être lentes. Plus la base contient des données, plus il devient difficile de les traiter. En effet, il peut exister des milliers de relations entre les tables ce qui peut prêter à confusion. Établir les bonnes requêtes peut donc s’avérer compliqué dans certains cas. 

L’exécution des requêtes peut alors prendre plus de temps. Par ailleurs, il peut exister des limites sur les champs et les types de données telles que la longueur fixe du champ. Lorsqu’une base de données devient trop complexe en raison du nombre de tables et de relations, il devient difficile de l’utiliser dans un autre système. 

Exemples de bases de données relationnelles

Il existe des millions de bases de données relationnelles. Elles sont conçues en fonction des besoins des projets. Par exemple, une base de données relationnelle sera utile à une entreprise qui souhaite gérer les enregistrements de ses nouveaux clients. Elle peut comporter deux tables pour respectivement les clients et les abonnements auxquels ils ont souscrit. 

La table des clients permettra de stocker les informations telles que le nom, le prénom, l’adresse mail et le numéro de téléphone des nouveaux inscrits. La table des abonnements permettra de stocker le type de forfait choisi, le montant payé, la date de paiement et la date de fin d’abonnement. Cette base de données relationnelle est composée d’une relation de souscription entre les deux tables où un ou plusieurs clients peuvent souscrire à un abonnement en particulier. 

Conclusion 

En somme, il faut retenir qu’une base de données relationnelle est un système permettant de stocker des informations d’un système d’information, d’une application. Les données sont organisées grâce au modèle relationnel. Elles sont accessibles avec des requêtes SQL ce qui facilite le traitement dans la data science. Maîtriser le fonctionnement d’une base de données relationnelle est donc indispensable pour tout futur data scientist.