SQL vs NoSQL: Quelle est la meilleure base de données pour votre prochain projet

Lors du développement d'un nouveau projet logiciel, le plus important est de choisir les bons outils, et l'un des outils les plus importants est le moteur de base de données.

Ci-dessous, nous explorerons les avantages et les inconvénients des moteurs de base de données SQL et NoSQL, vous aidant à prendre une décision éclairée qui convient le mieux à votre projet. Bien que semblable au débat PC contre Mac, cet article s'efforcera d'être aussi objectif et impartial que possible.

SQL (mySQL, PostgreSQL, Oracle, etc.)

Sans entrer dans les différences entre les moteurs spécifiques, les bases de données SQL relationnelles restent les moteurs de base de données les plus utilisés dans le monde. Développé tout au long des années 1970, SQL a été lancé pour la première fois en tant que langage en 1979 et reste encore aujourd'hui le langage dominant pour la communication avec les bases de données relationnelles.

Étant donné que SQL est la norme de facto de l'industrie, les développeurs qui en connaissent bien peuvent facilement passer d'un travail à l'autre avec différents moteurs de base de données.

Les bases de données relationnelles nécessitent un schéma prédéfini composé de tables et de colonnes, chaque enregistrement étant une ligne dans une table. Bien que les schémas puissent être facilement modifiés à tout moment, cela nécessite une planification préalable pour garantir que toutes les données nécessaires s'intègrent correctement dans la base de données. Les colonnes peuvent être l'un des nombreux types de données, notamment des chaînes, des entiers, des flottants, des éléments de texte volumineux, des objets blob binaires, etc.

Bases de données relationnelles

La conception structurée des bases de données relationnelles vous permet de créer facilement des relations enfant-parent entre les tables.

Par exemple, la colonne «id» de la table «users» est liée à «userid» de la table «notes». Avec la prise en charge de la cascade, lorsqu'une ligne parent est supprimée ou mise à jour, toutes les lignes enfants seront également affectées. Cela permet non seulement de toujours garantir l'intégrité structurelle, mais permet également des performances et une vitesse optimales lors de l'exécution de requêtes sur plusieurs tables.

Cependant, concevoir et gérer correctement un schéma de base de données volumineux peut être une tâche en soi, et de nombreux développeurs l'ont désactivée. Avec de grandes bases de données, la modification du schéma peut également prendre du temps et nécessiter une préparation appropriée.

D'un autre côté, la conception structurée peut se prêter à une voie plus facile pour les autres développeurs qui travaillent avec le logiciel, car ils peuvent voir clairement comment la base de données est structurée.

NoSQL (MongoDB, etc.)

Avec MongoDB en tête du peloton avec une bonne marge, les bases de données NoSQL ont gagné en popularité au cours des dernières bonnes années. Cela est principalement dû à sa structure sans schéma, ce qui signifie qu'il n'y a pas de schéma de base de données prédéfini, et à son utilisation d'objets JSON pour les enregistrements offrant une familiarité aux développeurs.

Au lieu de tables et de lignes, les bases de données NoSQL utilisent des collections et des documents. Il n'est pas nécessaire de prédéfinir le schéma de la base de données, et à la place, tout est automatiquement créé à la volée. Par exemple, si vous essayez d'insérer un document dans une collection inexistante, au lieu de renvoyer une erreur, la collection sera automatiquement créée à la volée.

Les documents sont des objets JSON , qui offrent une grande familiarité puisque JSON est déjà utilisé quotidiennement par les développeurs. Étant donné que les documents n'ont pas de structure définie, toutes les données peuvent y être stockées et peuvent différer d'un document à l'autre.

Cela offre une grande flexibilité car non seulement vous gagnez du temps en ne créant et en gérant pas un schéma de base de données, mais vous pouvez ajouter des données arbitraires dans n'importe quel document individuel sans qu'une erreur ne soit générée en raison des contraintes de la base de données.

Moins d'intégrité structurelle

Bien que NoSQL offre une grande flexibilité et une grande familiarité, le seul inconvénient est son manque de prise en charge des contraintes causant moins d'intégrité structurelle que ses homologues SQL. Sans prise en charge solide des relations entre les collections ou en cascade, cela peut entraîner des problèmes tels que des enregistrements enfants orphelins laissés dans la base de données après la suppression de leur enregistrement parent et une optimisation réduite pour la gestion des enregistrements associés sur plusieurs ensembles de données.

La conception sans structure peut également entraîner d'autres bogues non détectés dans le logiciel. Par exemple, si un développeur fait une faute de frappe et met «amont» dans le code au lieu de «montant», une base de données NoSQL l'acceptera sans lancer d'erreur ni d'avertissement.

SQL vs NoSQL: quelle base de données est la meilleure?

Comme d'habitude en matière de développement logiciel, la réponse est que cela dépend.

Par exemple, si vous avez besoin de stocker plus de données non structurées telles que des assurances, des dossiers financiers éducatifs ou généalogiques, NoSQL ferait un excellent choix car sa structure sans schéma vous permet d'insérer des données arbitraires supplémentaires dans des documents.

Toutefois, si vous avez besoin d'enregistrements plus volumineux couvrant plusieurs tables, la priorité étant accordée à l'intégrité structurelle et aux performances des requêtes, SQL est probablement un meilleur choix.