Le choix de la base de données est une étape clé. C’est elle qui va déterminer la façon dont les données sont stockées, organisées et exploitées au sein de votre entreprise.
Aux côtés des traditionnelles bases de données relationnelles, de nouvelles solutions ont vu le jour pour répondre aux enjeux de scalabilité, de flexibilité et de performance. Parmi les tendances les plus marquantes, on peut citer l’essor des bases de données dans le cloud et la popularité croissante des bases de données non relationnelles (NoSQL).
Dans cet article, nous allons passer en revue les principales catégories de bases de données et vous donner les clés pour choisir la solution la plus adaptée à votre projet.
Sommaire
Quelle base de données choisir ? [Tableau de Synthèse]
| Type de base de données | Présentation | Usage | Avantages et Inconvénients | Coût |
|---|---|---|---|---|
| Relationnelle (SQL) | Données structurées dans des tables liées par des relations | Applications de gestion (CRM, ERP, e-commerce) |
| Coût élevé pour les solutions commerciales (Oracle), mais alternatives open source (MySQL, PostgreSQL) |
| Document (NoSQL) | Données semi-structurées ou non structurées stockées dans des documents JSON/BSON | Applications web, mobile, IoT, gestion de contenu |
| Coût réduit avec les solutions open source (MongoDB), mais options commerciales plus coûteuses |
| Clé-valeur (NoSQL) | Paires clé-valeur sans schéma prédéfini | Caches, gestion de sessions, files de message |
| Coût très faible avec des solutions open source comme Redis |
| Colonnes (NoSQL) | Données stockées par colonnes plutôt que par lignes | Analyse de données, Big Data, IoT |
| Coût élevé pour les solutions commerciales (Cassandra), mais alternatives open source (HBase) |
| Graphe (NoSQL) | Données représentées sous forme de nœuds et de relations | Réseaux sociaux, moteurs de recommandation, détection de fraude |
| Coût variable selon les solutions, versions communautaires gratuites (Neo4j) |
| Cloud | Bases de données managées par un fournisseur cloud (AWS, Azure, GCP) | Applications web et mobile, Big Data, IoT |
| Coût variable selon le type de base de données, le volume de données et le trafic |
Les bases de données relationnelles (Oracle, MySQL, PostgreSQL)
Les bases de données relationnelles sont la référence historique dans le monde des bases de données. Apparues dans les années 1970, elles s’appuient sur un modèle théorique solide et ont prouvé leur efficacité pour gérer des données structurées.
Le principe est simple : les données sont stockées dans des tables reliées entre elles par des relations. Chaque table est composée de colonnes (les attributs) et de lignes (les enregistrements).
Cette structure permet d’éviter la redondance des données et facilite les requêtes complexes via le langage SQL (Structured Query Language).
Forces des bases de données relationnelles
- Modèle éprouvé et standardisé (SQL)
- Garantie de l’intégrité et de la cohérence des données (ACID)
- Gestion efficace des données structurées
- Requêtes complexes et optimisation des performances
Faiblesses des bases de données relationnelles
- Manque de flexibilité pour gérer des données non structurées
- Difficulté à monter en charge de façon horizontale
- Coût élevé pour des volumes importants de données
Parmi les solutions les plus populaires, on peut citer Oracle Database, MySQL et PostgreSQL. Si Oracle reste la référence sur le marché des bases de données d’entreprise, MySQL et PostgreSQL sont devenues des alternatives open source largement adoptées pour leur fiabilité et leurs performances.
Les bases de données non relationnelles (et ses 4 types)
Face aux limites des bases de données relationnelles, notamment en termes de scalabilité et de flexibilité, de nouvelles solutions ont émergé sous l’appellation NoSQL (Not only SQL). Contrairement au modèle relationnel, les bases de données NoSQL ne s’appuient pas sur un schéma fixe et permettent de stocker des données non structurées.
On distingue 4 grandes types de bases de données NoSQL. Chacune avec ses spécificités.
Les bases de données orientées documents (MongoDB, Couchbase)
Les bases de données orientées documents stockent les données sous forme de documents au format JSON ou BSON. Chaque document peut avoir sa propre structure, ce qui offre une grande flexibilité pour gérer des données non structurées ou semi-structurées. Les attributs des documents permettent d’effectuer des requêtes puissantes et de récupérer facilement des sous-ensembles de données.
MongoDB est de loin la solution la plus populaire dans cette catégorie. Elle propose une scalabilité horizontale via un système de sharding qui répartit les données sur plusieurs serveurs. Couchbase est une autre alternative qui met l’accent sur les performances en temps réel et la facilité de développement.
Les bases de données clé-valeur (Redis, Memcached)
Les bases de données clé-valeur sont le modèle NoSQL le plus simple. Chaque donnée est stockée sous la forme d’une paire clé-valeur, où la clé sert d’identifiant unique. Ce modèle permet d’atteindre des performances très élevées en lecture, en accédant directement à la valeur via sa clé. En contrepartie, les possibilités de requêtes sont limitées.
Redis est souvent utilisé comme base de données clé-valeur pour gérer du cache, des sessions utilisateurs ou de la pub/sub. Memcached est une autre option, souvent intégrée comme couche de cache pour soulager une base de données relationnelle.
Les bases de données en colonnes (Cassandra, HBase)
Contrairement aux bases de données relationnelles qui stockent les données en lignes, les bases de données en colonnes les stockent en colonnes. Cette approche est particulièrement efficace pour les requêtes analytiques qui n’ont besoin que d’un sous-ensemble de colonnes.
Les bases de données en colonnes sont conçues pour gérer de très gros volumes de données de façon distribuée, en offrant une haute scalabilité et une haute disponibilité.
Cassandra, initialement développée par Facebook, est désormais un projet open source largement adopté pour les applications à fort trafic. Un autre exemple : HBase, souvent utilisée en complément du framework Hadoop pour gérer de gros volumes de données.
Les bases de données graphes (Neo4j, OrientDB)
Les bases de données graphes modélisent les données sous forme de nœuds et de relations. Chaque nœud représente une entité (par exemple un utilisateur ou un produit) et chaque relation représente un lien entre deux nœuds (par exemple « a acheté » ou « est ami avec »).
Ce modèle est particulièrement adapté pour les données fortement interconnectées et permet d’effectuer des requêtes complexes en traversant le graphe.
Neo4j est la base de données graphe la plus populaire. Elle est utilisée dans de nombreux domaines comme les réseaux sociaux, les moteurs de recommandation ou la détection de fraude. On peut aussi citer OrientDB, une solution qui combine des fonctionnalités de base de données graphe et de base de données orientée documents.
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Prendre contact avec CartelisLes bases de données dans le cloud
Avec l’essor du cloud computing, de plus en plus d’entreprises choisissent d’héberger leurs bases de données dans le cloud plutôt que sur des serveurs locaux.
Les avantages sont nombreux : scalabilité à la demande, paiement à l’usage, haute disponibilité, simplification de la maintenance.
Les principaux fournisseurs de cloud proposent désormais une large gamme de services de bases de données, adaptés à différents besoins et types de données.
Les acteurs majeurs du marché
- Amazon Web Services propose Amazon RDS (Relational Database Service) pour les bases de données relationnelles (MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server) ainsi que DynamoDB pour le stockage clé-valeur et DocumentDB pour les bases orientées documents.
- Microsoft Azure offre Azure SQL Database pour le relationnel, Cosmos DB pour les données multi-modèles (documents, graphes, clé-valeur) et Azure Cache pour Redis.
- Google Cloud Platform propose Cloud SQL pour les bases relationnelles (MySQL, PostgreSQL, SQL Server), Cloud Datastore pour le stockage clé-valeur, Cloud Bigtable pour les bases en colonnes et Cloud Firestore pour les bases de données en temps réel.
Les différents services proposés
Au-delà de la simple mise à disposition d’instances de bases de données dans le cloud, les fournisseurs proposent désormais des services entièrement managés qui abstraient une grande partie de la complexité :
- Des bases de données serverless (comme Amazon Aurora Serverless) qui s’adaptent automatiquement à la charge et facturent à la seconde en fonction de l’usage réel.
- Des services de réplication et de migration pour basculer facilement ses bases de données dans le cloud.
- Des outils de monitoring et d’optimisation des performances pour garder le contrôle sur ses bases de données.
- Des fonctionnalités avancées de sécurité et de conformité pour répondre aux exigences réglementaires.
Le cloud offre une flexibilité inédite pour gérer ses bases de données. Il est désormais possible de combiner différents types de bases de données, d’adapter les ressources à la demande et de payer uniquement pour ce que l’on consomme. Une approche hybride est également possible, en conservant certaines données en local et d’autres dans le cloud, pour le meilleur des deux mondes.
Comment choisir la bonne base de données pour son projet ?
Avec la diversité des solutions disponibles, choisir la base de données adaptée à son projet peut s’avérer complexe. Il n’existe pas de réponse unique, chaque projet ayant ses propres contraintes et objectifs.
Cependant, en analysant attentivement ses besoins, il est possible de faire un choix éclairé.
Voici les principaux critères à prendre en compte.
Le type et le volume des données
La nature des données que vous allez stocker est un facteur clé dans le choix de votre base de données.
S’agit-il de données structurées qui s’intègrent facilement dans un schéma relationnel ? Ou avez-vous affaire à des données non structurées ou semi-structurées qui nécessitent plus de flexibilité ?
Le volume de données anticipé aura aussi un impact sur votre choix. Si vous devez gérer des téraoctets ou pétaoctets de données, une base de données distribuée sera sans doute nécessaire. A l’inverse, pour des volumes plus modestes, vous pouvez choisir une base de données simple.
Les cas d’usage et les performances attendues
Réfléchissez aux opérations que votre application va effectuer le plus souvent.
S’agit-il principalement de lectures ou d’écritures ? Avez-vous besoin de requêtes complexes ou de simples accès par clé ? Quelle latence est acceptable ?
Par exemple, pour un système qui nécessite des lectures rapides et fréquentes, une base de données clé-valeur comme Redis sera plus adaptée qu’une base de données relationnelle. Pour de l’analyse de données en batch, une base de données en colonnes comme Cassandra sera plus performante.
La scalabilité et la disponibilité
Anticipez les besoins futurs de votre application en termes de scalabilité et de disponibilité.
Si vous prévoyez une croissance rapide du volume de données ou du trafic, choisissez une base de données qui scale horizontalement en ajoutant simplement des nœuds.
De même, si votre application nécessite une haute disponibilité, optez pour une base de données qui réplique les données sur plusieurs nœuds et qui peut survivre à la panne d’un serveur.
Les compétences de l’équipe
Le choix d’une base de données a aussi un impact sur les compétences requises dans votre équipe de développement.
Si vos développeurs sont familiers avec SQL et le modèle relationnel, il peut être préférable de rester sur ce type de base. A l’inverse, si votre équipe a déjà une expérience des bases NoSQL, cela peut orienter votre choix.
Dans tous les cas, il faut évoluer la courbe d’apprentissage de la solution envisagée et les ressources disponibles pour monter en compétences.
Les coûts et la politique de licence
Enfin, n’oubliez pas de prendre en compte les aspects financiers dans votre décision. Quel est le coût de la solution envisagée, en termes de licence, d’infrastructure, de stockage ? Existe-t-il une option cloud qui pourrait réduire les coûts initiaux ?
Nous vous conseillons aussi de comparer les différentes politiques de licence. Certaines bases de données open source (comme MySQL ou PostgreSQL) permettent de réduire les coûts, alors que d’autres (comme Oracle) nécessitent une licence commerciale.
Le choix de la bonne base de données résulte d’un compromis entre ces différents critères.
Une approche pragmatique consiste à commencer simple, avec une base de données qui couvre les besoins immédiats, tout en gardant en tête les évolutions futures. N’hésitez pas à prototype et à tester différentes options avant de vous engager.
Et enfin gardez à l’esprit que vous pourrez toujours faire évoluer votre architecture par la suite, en fonction de la croissance de votre projet. Le choix d’une base de données n’est pas irrévocable.
Cartelis vous accompagne dans le choix de votre base de données
Vous cherchez la base de données idéale pour votre projet ? Faites confiance à Cartelis !
Vous avez compris l’importance d’une base de données adaptée pour stocker, organiser et exploiter efficacement vos données. C’est un excellent point de départ !
Mais comment choisir parmi les multiples options disponibles ? SQL ou NoSQL ? Cloud ou on-premise ? Comment s’assurer que votre base de données s’intègre parfaitement à votre écosystème et répond à vos besoins métiers ?
C’est là que Cartelis entre en scène. En tant que cabinet de conseil spécialisé en data marketing et CRM, nous avons aidé de nombreuses entreprises à faire le bon choix technologique.
Notre approche : combiner une expertise technique pointue avec une fine compréhension de vos enjeux business pour vous proposer la solution la plus pertinente.
Nos consultants ont des profils hybrides, capables de dialoguer aussi bien avec vos équipes IT que marketing. Nous analysons vos besoins fonctionnels et techniques, évaluons les différentes options du marché, et vous aidons à sélectionner la base de données qui correspond le mieux à vos critères : performance, scalabilité, flexibilité, coût…
Notre objectif ? Vous rendre autonomes dans l’utilisation et l’exploitation de votre base de données marketing.
Nous ne nous limitons pas à une recommandation théorique. Nous vous accompagnons dans la mise en place, la migration des données, la formation de vos équipes pour que votre base de données devienne un véritable levier de performance.
Un projet de base de données en vue ? Contactez-nous !
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