Types de SGBD : relationnelles et NoSQL

Il existe deux grands types de SGBD (Système de Gestion de Base de Données) : relationnels et NoSQL. Les premiers bossent avec des tables, tout bien rangé en colonnes — comme dans Excel. Les seconds sont plus libres, pas besoin de structure stricte. C'est pratique quand t'as pas de schéma de données bien défini ou qu'il change tout le temps.

Au fait, NoSQL ça veut pas dire « pas SQL ». C'est plutôt « pas seulement SQL » (Not Only SQL). Beaucoup de systèmes NoSQL comprennent les requêtes SQL, ils bossent juste un peu différemment.

Exemples de SGBD populaires :

• Relationnels : PostgreSQL, MySQL, Microsoft SQL Server.
• NoSQL : MongoDB, Cassandra, Redis.

SGBD relationnelles

Une base de données relationnelle (BDR) organise les données sous forme de tables, où chaque ligne est un enregistrement (ou un objet), et chaque colonne est un champ (attribut). Les tables sont reliées entre elles grâce à des clés : primaires (pour identifier l'enregistrement) et étrangères (pour relier les tables).

Voilà un exemple classique de table "Étudiants" dans un SGBD relationnel :

Points clés des SGBD relationnelles :

• Les données sont super structurées.
• Les liens entre les tables sont définis avec des clés.
• Pour bosser avec les données, on utilise SQL (Structured Query Language).

Avantages

1. Structure stricte des données : les tables garantissent que chaque objet a un set de champs fixe. Ça simplifie la gestion des données.
2. Intégrité des données : grâce aux clés primaires et étrangères, les BDR évitent les incohérences dans les jeux de données.
3. Support du standard ACID : les SGBD relationnelles assurent la fiabilité des transactions, en suivant les principes d'atomicité, cohérence, isolation et durabilité.
4. Support des requêtes complexes : SQL permet de faire des sélections puissantes, du tri et de l'agrégation.

Les SGBD relationnelles sont parfaites là où les données sont bien structurées et où il faut que tout colle au chiffre près. Genre, dans les systèmes bancaires, rien ne doit se perdre — chaque mouvement de compte doit être sous contrôle. Ou, par exemple, dans les systèmes de gestion : les factures, clients et stocks ont souvent une structure fixe, et c'est pratique de stocker ça en tables. Et bien sûr, dans plein d'applis web où t'as des listes d'utilisateurs, de produits, de commandes — tout ça rentre nickel dans des tables avec des liens bien carrés.

SGBD NoSQL

NoSQL (Not Only SQL) — ce sont des SGBD qui n'utilisent pas le modèle relationnel. Les données peuvent être stockées sous forme de documents, en format clé-valeur, graphes ou colonnes. L'idée, c'est la flexibilité : tu peux stocker les données comme ça t'arrange pour ton cas, sans règles strictes. Mais tu payes ce confort d'une certaine façon.

Exemple de stockage de données en NoSQL (pour MongoDB) :

{
  "id": 1,
  "name": "Alex",
  "age": 21,
  "group": "KA-01"
}

Les SGBD NoSQL sont très variées — selon comment elles stockent les données. Par exemple, les SGBD documentaires comme MongoDB bossent avec des structures flexibles, où les données sont enregistrées sous forme de documents, souvent en JSON. C'est pratique si la structure des données peut changer d'un enregistrement à l'autre.

Les SGBD clé-valeur, comme Redis, sont comme un énorme stockage de paires "clé:valeur". Elles sont idéales pour les caches ou l'accès rapide à des settings simples.

Si tu dois gérer des liens entre objets — genre analyser les potes dans un réseau social ou construire des itinéraires — les SGBD graphe comme Neo4j sont top. Elles gardent l'info comme un réseau de nœuds et de liens, super pratique pour ce genre de structures.

Et les SGBD colonnes, comme Apache Cassandra ou HBase, stockent les données par colonnes, pas par lignes. C'est surtout utile si tu bosses avec de gros volumes de données et que tu veux analyser vite certains indicateurs — comme en analytics ou dans les systèmes Big Data.

Pourquoi et quand choisir NoSQL

Les bases NoSQL sont cool là où les SGBD relationnelles classiques commencent à galérer. Elles ont plusieurs points forts :

1. Elles sont rapides. NoSQL gère super bien les gros volumes de données — les requêtes sont rapides, même si t'as plein de données pas rangées comme dans un Excel.
2. Flexibles. Tu peux changer la structure des données à la volée : aujourd'hui l'objet a trois champs, demain cinq, et rien ne casse.
3. Faciles à scaler. Quand t'as trop de données, tu peux juste les répartir sur plusieurs serveurs. Ça s'appelle le scaling horizontal, et NoSQL adore ça.
4. Amies avec Big Data. Si t'as un flux de logs, d'événements, d'actions utilisateurs ou d'autres données « brutes » sans schéma clair — NoSQL gère.

Ces SGBD sont surtout top dans les cas où :

• le volume de données grimpe vite et la structure change (genre analyse de logs ou d'événements),
• il faut chercher et agréger l'info rapidement (comme en analytics),
• tu bosses avec un réseau complexe de liens, comme dans les réseaux sociaux (là, les SGBD graphe sont parfaites).

En gros, si ton projet ressemble plus à un organisme vivant qu'à un tableau bien carré, NoSQL peut être pile ce qu'il te faut.

Comparaison SGBD relationnelles et NoSQL

Quand choisir une SGBD relationnelle ou NoSQL ?

SGBD relationnelles :

• Quand les données sont bien structurées.
• Quand t'as besoin de transactions.
• Quand tu veux faire de l'analytics complexe avec SQL.

SGBD NoSQL :

• Quand il faut de la flexibilité dans la structure des données.
• Quand la scalabilité compte plus que la structure stricte.
• Quand tu bosses avec de gros volumes de données difficiles à organiser en tables.

On peut faire une analogie : imagine une SGBD relationnelle comme un tableau Excel, tout nickel en lignes et colonnes. Et NoSQL — c'est un tableau de notes où tu peux coller tout ce que tu veux, des post-its aux photos.