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 par rapport aux moteurs de base de données NoSQL, vous aidant à prendre une décision éclairée qui convient le mieux à votre projet. Bien qu'il s'apparente au débat PC contre Mac, cet article s'efforcera d'être aussi objectif et impartial que possible.
Sans entrer dans les différences entre les moteurs spécifiques, les bases de données relationnelles SQL restent les moteurs de base de données les plus utilisés dans le monde. Développé tout au long des années 1970, SQL a été publié 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 le 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 s'assurer que toutes les données nécessaires s'intègrent correctement dans la base de données. Les colonnes peuvent être l'un de n'importe quelle multitude de différents types de données, y compris des chaînes, des entiers, des flottants, des éléments de texte volumineux, des blobs binaires, etc.
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 l'"userid" de la table "notes". Avec la prise en charge de la cascade, lorsqu'une ligne parente est supprimée ou mise à jour, toutes les lignes enfants seront également affectées. Cela permet non seulement de toujours garantir l'intégrité structurelle, mais également d'optimiser les performances et la vitesse lors de l'exécution de requêtes sur plusieurs tables.
Cependant, l'architecture et la gestion correctes d'un schéma de base de données volumineux peuvent être une tâche en soi, et de nombreux développeurs se sont désistés. Avec de grandes bases de données, la modification du schéma peut également prendre du temps et nécessiter une préparation adéquate.
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 clairement voir comment la base de données est structurée.
Avec MongoDB en tête du peloton avec une bonne marge, les bases de données NoSQL ont gagné en popularité au cours des dernières années. Ceci est principalement attribué en raison de sa structure sans schéma, ce qui signifie qu'il n'y a pas de schéma de base de données prédéfini, et son utilisation d'objets JSON pour les enregistrements fournissant 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 générer une erreur, la collection sera automatiquement créée à la volée.
Les documents sont des objets JSON, qui apportent une grande familiarité puisque JSON est déjà utilisé au quotidien 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 ni en gérant 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.
Bien que NoSQL offre une grande flexibilité et 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 dans plusieurs ensembles de données.
La conception sans structure peut également entraîner des bogues supplémentaires non détectés dans le logiciel. Par exemple, si un développeur fait une faute de frappe et met "amont" dans le code au lieu de "amount", une base de données NoSQL l'acceptera sans générer d'erreur ni d'avertissement.
Comme d'habitude lorsqu'il s'agit de développement de logiciels, la réponse est, cela dépend.
Par exemple, si vous avez besoin de stocker davantage de données non structurées telles que des dossiers d'assurance, d'éducation financière ou de généalogie, NoSQL serait 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 qui s'étendent sur plusieurs tables, la priorité étant accordée à l'intégrité structurelle et aux performances des requêtes, alors SQL est probablement un meilleur choix.
