Les bases de données NoSQL, conçues pour répondre aux besoins des applications web modernes et big data, offrent une flexibilité et une évolutivité supérieures aux bases de données relationnelles SQL traditionnelles. Comprendre les caractéristiques et les cas d'utilisation spécifiques des bases NoSQL est essentiel pour faire face aux défis de gestion des données en 2024.
🆚 NoSQL vs SQL
Contrairement aux bases de données SQL qui organisent les données en tables interconnectées, les bases NoSQL stockent les informations de manière flexible. NoSQL offre une meilleure performance, évolutivité et gestion des données non structurées, idéales pour les applications en temps réel nécessitant des accès rapides.
Les bases de NoSQL: définition et utilité
Les bases de données NoSQL, acronyme pour "Not Only SQL", ont émergé ces dernières années comme une alternative majeure aux bases de données relationnelles classiques. Contrairement à ces dernières qui stockent les données dans des tables interconnectées via des relations, les bases NoSQL adoptent des modèles de données plus flexibles et distribués, s'affranchissant du schéma rigide des bases SQL.
Cette nouvelle approche apporte plusieurs avantages clés pour répondre aux besoins actuels :
Flexibilité et évolutivité
Le principal atout des bases NoSQL est leur grande flexibilité dans la structuration des données. Elles permettent de stocker des données hétérogènes, qu'elles soient structurées, semi-structurées ou non structurées, sans avoir à définir un schéma fixe au préalable. Cette souplesse facilite l'intégration rapide de nouveaux types de données au fil du temps.
De plus, les systèmes NoSQL sont conçus pour une évolutivité horizontale. Plutôt que d'ajouter de la puissance à un seul serveur, il est possible de distribuer les données sur un cluster de machines. Cette architecture distribuée permet de gérer des volumes massifs de données en ajoutant simplement de nouveaux nœuds au cluster.
Performance et disponibilité
Grâce à leur architecture distribuée, les bases NoSQL offrent généralement d'excellentes performances en lecture et en écriture, même sous forte charge. Les données sont partitionnées et répliquées sur différents serveurs, ce qui permet un accès parallèle et une haute disponibilité.
Certaines bases NoSQL comme Cassandra ou proposent MongoDB et ses fonctionnalités avancées de réplication et de tolérance aux pannes. Les données sont automatiquement dupliquées sur plusieurs nœuds, garantissant ainsi une continuité de service même en cas de défaillance matérielle.
Cas d'usage
Les bases de données NoSQL trouvent leur utilité dans de nombreux domaines :
- Le Big Data et l'analytique, pour stocker et traiter d'énormes volumes de données hétérogènes
- Les applications web à forte charge, nécessitant une grande scalabilité et des temps de réponse rapides
- L'Internet des Objets (IoT), générant des flux massifs de données provenant de capteurs et d'appareils connectés
- Les réseaux sociaux et les plateformes de contenus, devant gérer des interactions utilisateurs à grande échelle
Principaux types de bases NoSQL
Il existe différentes familles de bases NoSQL, chacune avec ses spécificités :
- Les bases de données clé-valeur, comme Redis ou Riak, stockant les données sous forme de paires clé-valeur
- Les bases orientées documents, telles que MongoDB ou Couchbase, organisant les données dans des documents JSON ou BSON, tout comme les bases de données graphes modélisent les informations sous forme de nœuds et de relations.
- Les bases orientées colonnes, comme Cassandra ou HBase, structurant les données en familles de colonnes
- Les bases de données graphes, comme Neo4j ou OrientDB, modélisant les données sous forme de nœuds et de relations
Le choix du type de base NoSQL dépendra des besoins spécifiques du projet en termes de modèle de données, de performance et de scalabilité.
En conclusion, les bases de données NoSQL apportent une nouvelle dimension dans le paysage du stockage de données. Leur flexibilité, leur évolutivité et leurs performances en font des outils de choix pour répondre aux défis actuels du Big Data et des applications web modernes. Bien que les bases SQL restent pertinentes dans de nombreux cas, les solutions NoSQL s'imposent comme des alternatives incontournables pour une gestion optimale des données à l'ère du digital.
Comparatif: NoSQL contre SQL
Les bases de données NoSQL et SQL présentent des différences fondamentales dans leur façon de stocker et d'accéder aux données. Alors que les bases relationnelles SQL reposent sur un schéma fixe avec des tables interconnectées, les systèmes NoSQL offrent une plus grande flexibilité en permettant de stocker les informations de manière non structurée ou semi-structurée.
Cette adaptabilité du NoSQL en fait un choix prisé pour les applications nécessitant une grande évolutivité et des accès rapides à de larges volumes de données hétérogènes. Contrairement au SQL qui monte difficilement en charge, les solutions NoSQL sont conçues pour distribuer les données sur de nombreux serveurs et s'adapter à une augmentation massive du trafic.
Performance et scalabilité
En termes de performance pure, le NoSQL surpasse généralement le SQL sur de gros volumes, notamment grâce à des requêtes plus simples. Mais SQL reste imbattable pour les requêtes complexes avec de nombreuses jointures. Un benchmark réalisé en 2022 par la société Altoros sur 5 bases NoSQL (MongoDB, Cassandra, Couchbase, Redis et Elasticsearch) et 2 bases SQL (MySQL et PostgreSQL) a montré que :
- Sur des requêtes simples, MongoDB et Redis étaient jusqu'à 25 fois plus rapides que MySQL et 10 fois plus rapides que PostgreSQL
- Sur des requêtes complexes avec jointures, MySQL et PostgreSQL étaient 3 à 5 fois plus performants que les bases NoSQL
Le NoSQL montre aussi tout son intérêt quand il s'agit de faire évoluer le schéma de données pour intégrer de nouvelles informations rapidement, là où SQL impose des migrations lourdes. La scalabilité horizontale native du NoSQL permet aussi d'absorber des pics de charge importants contrairement au SQL. Un test de montée en charge réalisé par IBM en 2021 sur un cluster MongoDB a révélé :
- Un débit stable jusqu'à 10 000 requêtes par seconde avec seulement 10 nœuds
- Une latence inférieure à 10 ms jusqu'à 200 000 requêtes par seconde avec 100 nœuds
Cas d'usage typiques
Le NoSQL est donc particulièrement adapté aux applications web modernes manipulant des données variées (textes, images, vidéos, logs...) avec de fortes contraintes de vélocité et de volume :
| Type d'application | Exemples |
|---|---|
| Réseaux sociaux | Profils utilisateurs, messages, médias |
| Moteurs de recommandation | Produits, contenus, publicités ciblées |
| IoT | Flux de données capteurs, logs |
SQL reste cependant le meilleur choix pour les applications métiers traditionnelles (ERP, CRM, finance...) reposant sur des données fortement structurées avec des schémas stables dans le temps et de nombreuses relations entre entités. Au final, NoSQL et SQL sont complémentaires et il n'est pas rare de les voir cohabiter au sein d'une même architecture pour adresser des besoins variés.
Cas d'utilisation spécifiques des bases NoSQL
Les bases de données NoSQL comme Apache Cassandra connaissent une popularité croissante pour gérer les big data, offrant des capacités de scalabilité et de haute disponibilité pour les cas d'utilisation nécessitant de stocker et traiter de larges volumes de données non-relationnelles.
Apache Cassandra est particulièrement adapté pour :
Les applications web à grande échelle
Cassandra est utilisé par de nombreux géants du web comme Netflix, eBay ou Uber pour stocker et servir des pétaoctets de données pour leurs applications à très fort trafic. Sa capacité à s'étendre horizontalement en ajoutant des noeuds permet de gérer des charges croissantes tout en maintenant des temps de réponse bas.
L'Internet des Objets (IoT)
Les objets connectés et capteurs IoT génèrent d'énormes quantités de données en temps réel qui doivent être ingérées et traitées rapidement. Cassandra est conçu pour ces workloads write-heavy avec sa haute performance en écriture.
Exemple de Cassandra dans l'IoT
Entreprise IoT Mnubo utilise Apache Cassandra pour ingérer en temps réel les données de millions d'objets connectés comme des capteurs industriels ou des appareils domotiques.
Cassandra leur permet de traiter plus de 40 000 écritures par seconde en pic, tout en offrant une grande disponibilité grâce à sa réplication multi-régions.- Mnubo Case Study
Les médias sociaux
Cassandra est prisé pour les fonctionnalités sociales comme la messagerie, les fils d'actualité ou les systèmes de recommandation qui doivent fournir des réponses rapides sur de larges volumes de données distribués.
Retail et e-commerce
Les catalogues produits, historiques d'achats ou paniers utilisateurs sont autant de données non-structurées et souvent modifiées qui se prêtent bien à Cassandra. Ses capacités de recherche full-text sont aussi utilisées pour les moteurs de recherche produits.
En résumé, Apache Cassandra se distingue par :
- Son architecture distribuée, « masterless » et tolérante aux pannes
- Sa scalabilité linéaire pour gérer des volumes massifs
- Ses hautes performances en écriture et lecture
- Son modèle de données flexible
Néanmoins, il faut aussi considérer certaines limitations :
- Pas de requêtes JOIN complexes comme en SQL
- Pas de tri global sur l'ensemble des données
- Complexité du choix de modélisation des données
Les alternatives open source comme HBase ou MongoDB peuvent être privilégiées dans certains scénarios. Le choix de la base NoSQL dépendra toujours des patterns d'utilisation et exigences propres à chaque application nécessitant de gérer des données massives.
L'avenir des bases de données NoSQL
Avec l'essor continu des applications web et mobile, ainsi que l'explosion des données non structurées, les bases de données NoSQL joueront un rôle de plus en plus prépondérant dans l'écosystème des données. Les entreprises devront s'adapter et intégrer ces solutions pour rester compétitives et offrir des expériences utilisateur optimales. L'évolution des technologies NoSQL et leur adoption croissante façonneront le paysage des bases de données en 2024 et au-delà.