L'importance d'un choix de base de données stratégique

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1. Comprendre les bases de données2. Bases de données SQL3. Bases de données NoSQL4. Bases de données basées sur le cloud5. Comment choisir sa base de données ?6. Cas d'études : choix de bases de données par des startups

1. Comprendre les bases de données

Dans le monde du développement, les bases de données sont à la fois des outils essentiels, des technologies très techniques et des choix stratégiques pour toute entreprise. Selon Oracle, une base de données est une collection organisée de données structurées, ou de grandes quantités d'informations, stockées électroniquement dans un système informatique.

Les bases de données permettent aux entreprises de stocker, de gérer et de retrouver des informations. Grâce à une base de données, vous pouvez facilement suivre les informations, comme les transactions effectuées par votre startup, les interactions de vos clients avec votre application, etc.

L'appel à une base de données se fait généralement via un langage de requête, le plus courant étant le SQL (Structured Query Language).

De plus, il existe de nombreux types de bases de données qui répondent à différents besoins. Nous les explorerons plus loin dans ce texte.

1.1 Définition et fonctionnement

Une base de données est constituée de deux parties principales : les données et la structure de données. Les données sont les informations que vous stockez. La structure de données est la façon dont vous organisez ces informations. Pour faciliter l'accès et exploitation des données, nous utilisons des modèles de bases de données. Les plus populaires sont :

  1. Modèle Relationnel : les informations sont organisées en tables reliées entre elles.
  2. Modèle orienté objet : les informations sont organisées en objets, une structure de données contenant les méthodes.

Note : Il est important de bien comprendre la structure et le fonctionnement de votre base données pour l’exploiter de manière optimale.

1.2 Types de bases de données

Le type de base de données dépend en grande partie de la nature des données à stocker et de comment elles seront utilisées. Les principaux types de bases de données sont:

  • Les bases de données SQL, aussi appelées bases de données relationnelles, dans lesquelles les données sont organisées en tables.
  • Les bases de données NoSQL, qui utilisent une variété de modèles de données, y compris le document, le graphe, la paire clé-valeur et la colonne.
  • Les bases de données NewSQL, des systèmes de gestion de base de données relationnelle qui visent à fournir le même évolutivité que NoSQL pour les charges de travail en ligne.
  • Les bases de données In-memory, qui conservent l'intégralité de leurs données dans la mémoire principale du système pour assurer des temps d'accès minimaux.

Chaque type a ses propres avantages et inconvénients, et le choix du bon type de base de données pour un projet spécifique dépend de la nature de l'application, de l'évolutivité nécessaire, de la consistance requise et de nombreux autres facteurs.

2. Bases de données SQL

SQL signifie "Structured Query Language". C'est un langage de programmation spécialement conçu pour gérer les données contenues dans un système de gestion de base de données relationnelle (RDBMS) ou pour le traitement en flux dans un système de gestion de flux de données relationnel (RDSMS).

2.1 Présentation et fonctionnement

Le SQL est une norme ANSI (American National Standards Institute), mais il existe de nombreuses versions de SQL. Cependant, pour être conforme à l'ANSI, elles doivent supporter au moins les commandes majeures telles que "SELECT", "INSERT", "UPDATE", "DELETE", "WHERE", parmi d'autres.

Note: La structure des bases de données SQL comprend des tables qui sont connectées les unes aux autres - c'est là que réside le terme "relationnel".

Les requêtes SQL sont des commandes, écrites sous forme de déclarations, qui sont utilisées pour effectuer des tâches spécifiques avec les données. Ces tâches peuvent être aussi simples que la récupération de données à partir d'une table, ou aussi complexes que l'exécution de plusieurs opérations complexes sur plusieurs tables à la fois.

2.2 Avantages des bases de données SQL

Les bases de données SQL offrent plusieurs avantages:

  1. Précision: Les requêtes SQL peuvent être très précises, ce qui permet d'éliminer les risques de recevoir trop ou trop peu de données.
  2. Flexibilité: Avec SQL, vous pouvez consulter plusieurs tables à la fois, faire des requêtes complexes, et utiliser des fonctions internes pour manipuler les données.
  3. Standardisation: Comme SQL est une norme ANSI, il est largement adopté et supporté.
  4. Sécurité: SQL propose de nombreuses fonctions de sécurité, notamment en ce qui concerne les permissions d'accès aux données.

Remarque: Vous pouvez consulter cette page pour plus d'informations sur SQL.

2.3 Exemples de bases de données SQL

Il existe de nombreuses bases de données SQL, chacune avec ses propres caractéristiques. Voici quelques exemples des plus populaires:

  1. MySQL: C'est une base de données open-source qui est très populaire pour le développement web.
  2. Oracle: C'est une RDBMS qui est utilisée pour les systèmes en ligne de traitement des transactions (OLTP), les entrepôts de données et les applications mixtes.
  3. Microsoft SQL Server: C'est une base de données complète, à la fois en termes de capacité de stockage et de fonctionnalité.

Ici, voici un exemple SQL sur un bloc de code:

1SELECT LastName, FirstName
2FROM Employees
3WHERE City = 'London';

Dans cet exemple, nous demandons au système de retourner les noms et prénoms de tous les employés vivant à Londres.

3. Bases de données NoSQL

3.1 Présentation et fonctionnement

Les bases de données NoSQL (Not Only SQL) gagnent en popularité en raison de leur adaptabilité aux grands volumes de données structurées et non structurées. Contrairement à SQL, elles ne nécessitent pas de schéma prédéfini, ce qui facilite le travail avec des données alternatives telles que les formats de documents JSON, les graphes ou les paires clé-valeur.

Voici un exemple de code pour l'insertion d'un document dans une base de données NoSQL MongoDB:

1    const MongoClient = require('mongodb').MongoClient;
2    const url = "mongodb+srv://username:password@cluster0.mongodb.net/test?retryWrites=plus&w=majority";
3    const client = new MongoClient(url, { useNewUrlParser: true, useUnifiedTopology: true });
4    client.connect(err => {
5        const collection = client.db("test").collection("devices");
6        // Une insertion
7        var myobj = { name: "Company Inc", address: "Highway 37" };
8        collection.insertOne(myobj, function(err, res) {
9            console.log("Document inséré");
10            client.close();
11        });
12    });

3.2 Avantages des bases de données NoSQL

Les bases de données NoSQL offrent une panoplie d'avantages, parmi lesquels on peut citer:

  • Scalabilité horizontale: Les bases de données NoSQL sont conçues pour se développer horizontalement, ce qui signifie que vous pouvez ajouter plus de serveurs à mesure que votre base de données s'agrandit. C'est un avantage considérable pour les entreprises en pleine croissance ayant un flux constant de nouvelles données.

  • Flexibilité des données: NoSQL peut gérer une grande variété de types de données, y compris les données structurées, semi-structurées et non structurées. Cela vous donne une grande souplesse lorsque vous travaillez avec des données variées.

  • Performance: Les bases de données NoSQL sont conçues pour avoir une faible latence et des temps de réponse rapides, même lorsque vous travaillez avec de grandes quantités de données.

Remarque: Le choix d'une base de données NoSQL ne doit pas être pris à la légère et dépendra en grande partie des besoins spécifiques de vos projets.

3.3 Exemples de bases de données NoSQL

Voici quelques exemples de bases de données NoSQL couramment utilisées:

  • MongoDB: Une base de données documentaire qui stocke des données dans des documents BSON, un format binaire de JSON. MongoDB est connu pour sa flexibilité et sa facilité d'évolutivité [1].

  • Cassandra: Conçue par Facebook, cette base de données clé-valeur est conçue pour gérer de grandes quantités de données sur de nombreux serveurs [2].

  • Neo4j: Une base de données de graphes qui est idéale pour gérer des données interconnectées, comme les réseaux sociaux [3].

  • Redis: Une base de données en mémoire qui est souvent utilisée pour le mise en cache de données et les files d'attente de messages [4].

La popularité croissante des bases de données NoSQL signifie que de plus en plus d'options sont disponibles pour les développeurs. La clé est de comprendre leur fonctionnement pour tirer le meilleur parti de leurs avantages spécifiques.

4. Bases de données basées sur le cloud

4.1 Présentation et fonctionnement

Les bases de données basées sur le cloud sont des services qui résident dans le cloud (c'est-à-dire, sur des serveurs gérés et maintenus par des fournisseurs de services cloud). Elles fonctionnent en grande partie comme les bases de données traditionnelles, mais avec des avantages liés à l'utilisation du cloud.

Un exemple notable est Microsoft Azure Cosmos DB, une base de données multimodèle à l'échelle mondiale, qui offre la distribution dans le monde entier en quelques clics, l'adaptation élastique du débit et du stockage, ainsi que la latence de lecture et d'écriture à un chiffre milliseconde.

4.2 Avantages des bases de données basées sur le cloud

Les bases de données basées sur le cloud présentent plusieurs avantages clés :

  1. Évolutivité : Elles peuvent s'adapter rapidement aux changements de volume de données. Ce qui signifie qu'elles sont capables d'utiliser plus de ressources de serveur lorsque la demande augmente, et moins lorsqu'elle diminue.

  2. Haute disponibilité : Les fournisseurs de services cloud garantissent généralement une haute disponibilité des données, souvent par le biais de plusieurs répliques des données dans différents centres de données.

  3. Coûts réduits : Il n'y a pas de coûts d'infrastructure initiaux importants. Les utilisateurs ne paient que pour les ressources de serveur qu'ils utilisent réellement.

Note : Il convient de noter qu'à mesure que la demande et l'utilisation des ressources augmentent, les coûts peuvent également augmenter.

  1. Mise à jour et maintenance simplifiées : Les fournisseurs de services cloud gèrent les mises à jour et la maintenance des bases de données, libérant les utilisateurs de cette tâche.

4.3 Exemples de bases de données basées sur le cloud

  • Amazon RDS: Il s'agit d'un service de bases de données relationnelles qui supporte plusieurs moteurs de bases de données tels que PostgreSQL, MySQL, MariaDB, Oracle, et SQL Server.

  • Google Cloud SQL: C'est un service entièrement géré qui facilite la configuration, la maintenance, la gestion et l'administration de vos bases de données relationnelles sur le cloud de Google.

  • Enfin, comme mentionné précédemment, Microsoft Azure Cosmos DB est l'un des principaux exemples de bases de données multimodèles globalement distribuées basées sur le cloud.

Ces exemples montrent comment la tendance est de plus en plus à la délocalisation des bases de données vers le cloud pour bénéficier de ses avantages inhérents en termes de coût, de flexibilité et d'évolutivité.

5. Comment choisir sa base de données ?

5.1 Identifier les besoins spécifiques de sa startup

La première étape lorsqu'il s'agit de choisir une base de données consiste à identifier les besoins spécifiques de votre startup. Il est essentiel de prendre en compte des facteurs tels que le volume de données à traiter, la nature et la complexité des relations entre les données, la fréquence de mise à jour, et les exigences d'accès en lecture et en écriture.

Pour une entreprise de commerce électronique par exemple, une base de données relationnelle pourrait être un bon choix en raison du besoin de gérer des relations complexes entre les clients, leurs commandes et les produits. En revanche, une entreprise orientée médias sociaux pourrait opter pour un SGBD de type NoSQL, apte à gérer l'immense volume de contenu généré par les utilisateurs ainsi que les interactions entre eux.

5.2 Comparer les différentes options disponibles

Plusieurs options sont à votre disposition – des plus traditionnelles bases SQL comme MySQL ou PostgreSQL, aux bases de données NoSQL comme MongoDB ou Cassandra, en passant par des solutions basées sur le cloud comme Amazon DynamoDB ou Google Cloud Firestore.

Il s'agit d'évaluer les caractéristiques et les avantages de chaque système. Par exemple, si votre entreprise a besoin de réaliser des requêtes complexes impliquant de nombreuses relations, une base de données SQL pourrait être plus appropriée. À l'inverse, si vous devez gérer une grande quantité de données non structurées, par exemple des flux de métriques ou des journaux applicatifs, une solution NoSQL pourrait être plus adaptée.

5.3 Prendre en compte le coût total de possession

Enfin, il est important de prendre en compte le coût total de possession, qui inclut non seulement le coût direct d'achat et d'exploitation de la solution, mais aussi les frais indirects, tels que la formation du personnel, le temps d'adaptation à la nouvelle technologie, les coûts de migration des données, ou l'administration du système.

Remarque : Le choix de la base de données ne doit pas reposer uniquement sur des considérations techniques. Il est également important de prendre en compte les aspects opérationnels, comme la facilité d'utilisation, la disponibilité de compétences sur le marché, et la capacité à évoluer en fonction des besoins de l'entreprise.

6. Cas d'études : choix de bases de données par des startups

Dans cette section, nous allons examiner trois différentes startups et le type de base de données qu'elles ont choisi.

6.1 Étude de cas 1 : Startup utilisant une base de données SQL

L'application mobile Mention, une startup française, a choisi PostgreSQL comme système de gestion de bases de données (source). PostgreSQL est une base de données SQL open source qui propose des fonctionnalités avancées telles que le support des transactions et l'intégrité des données. L'équipe a trouvé que la structure rigide des bases de données SQL était idéale pour garantir l'exactitude et la cohérence des données.

Note : Les bases de données SQL peuvent être un excellent choix pour les startups qui ont besoin de préserver l'intégrité des données et de réaliser des opérations de transaction complexes.

6.2 Étude de cas 2 : Startup utilisant une base de données NoSQL

Parse.ly, une plateforme d'analyse de contenu, utilise le système de bases de données NoSQL Cassandra pour gérer les données volumineuses générées par leurs utilisateurs (source). Cassandra a été choisi pour sa capacité à évoluer horizontalement, ce qui signifie qu'à mesure que le volume de données de Parse.ly augmente, ils peuvent simplement ajouter plus de serveurs à leur cluster pour augmenter leur capacité.

Important : Les bases de données NoSQL, comme Cassandra, peuvent être un excellent choix pour les startups qui doivent gérer de grandes quantités de données et qui ont besoin d'une évolutivité énorme.

6.3 Étude de cas 3 : Startup utilisant une base de données basée sur le cloud

Snapchat, l'application de partage de photos et vidéos éphémères, utilise Google Cloud Bigtable pour stocker et analyser les données de leurs utilisateurs (source). Bigtable est une base de données NoSQL dans le cloud qui est capable de gérer des quantités massives de données tout en offrant une latence basse constante, ce qui est crucial pour une application en temps réel comme Snapchat.

À savoir : Les bases de données basées sur le cloud, comme Google Cloud Bigtable, peuvent être un excellent choix pour les startups qui ont besoin de gérer de grandes quantités de données en temps réel et qui préfèrent déléguer la gestion de l'infrastructure à un fournisseur de cloud.

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