SQL vs NoSQL expliqué en 5 minutes

Summary

Dans cette vidéo, l'auteur explique les différences essentielles entre les bases de données relationnelles (SQL) et non relationnelles (NoSQL). Il aborde leurs structures, le rôle des jointures dans SQL, et les avantages du scaling vertical pour SQL contre le scaling horizontal pour NoSQL. Il explique également dans quel contexte chaque système est plus adapté, en fonction des besoins en matière de gestion des données. Finalement, des exemples de systèmes de gestion de bases de données sont fournis, comme MySQL pour SQL et MongoDB pour NoSQL. Le tout est accompagné d'une réflexion sur les époques où ces systèmes ont émergé.

Takeaways

• 😀 Une base de données permet de stocker des informations utiles dans un système d'information.
• 😀 Les systèmes de gestion de bases de données se divisent en deux catégories principales : relationnels (SQL) et non relationnels (NoSQL).
• 😀 SQL signifie 'Structured Query Language' (langage de requêtage structuré), tandis que NoSQL signifie 'Not Only SQL' (pas uniquement SQL).
• 😀 Les bases de données relationnelles sont structurées en tables, chaque table ayant des colonnes et des lignes définies.
• 😀 Dans les bases de données relationnelles, chaque enregistrement possède un identifiant unique et peut être lié à d'autres tables, créant ainsi des relations entre les données.
• 😀 Les bases de données non relationnelles utilisent des documents au lieu de tables et n'incluent pas de mécanismes de jointure comme dans SQL.
• 😀 SQL est adapté aux traitements multilignes et aux données structurées, tandis que NoSQL est plus adapté aux données non structurées.
• 😀 Le scaling des bases de données relationnelles se fait verticalement (augmentation des ressources de la machine), tandis que pour NoSQL, le scaling est horizontal (répartition sur plusieurs serveurs).
• 😀 SQL est recommandé pour des bases de données avec des relations claires entre les données et des structures rigides, tandis que NoSQL est préférable pour des applications avec des données dynamiques et non structurées.
• 😀 Quelques systèmes de gestion de bases de données SQL incluent MySQL, PostgreSQL et Oracle, tandis que pour NoSQL, on peut utiliser MongoDB, Cassandra, ou Redis.
• 😀 Les systèmes SQL ont été créés dans les années 70, tandis que NoSQL a émergé à la fin des années 2000, en réponse à l'essor du Cloud et du Big Data.

Q & A

Qu'est-ce qu'une base de données relationnelle ?

Une base de données relationnelle est un système de gestion de base de données (SGBD) qui utilise des tables structurées par des colonnes définies et des lignes d'enregistrements. Ces tables peuvent être liées entre elles par des identifiants uniques, créant des relations entre les données.

Que signifie l'acronyme SQL ?

SQL signifie Structured Query Language, c'est un langage de requête structuré utilisé pour interagir avec des bases de données relationnelles.

Quelle est la différence entre SQL et NoSQL ?

SQL désigne des bases de données relationnelles qui utilisent des tables et des relations entre elles, tandis que NoSQL désigne des bases de données non relationnelles, souvent utilisées pour gérer des données non structurées ou dynamiques sans nécessiter de schéma rigide.

Qu'est-ce qu'une jointure dans un système SQL ?

Une jointure est une opération qui permet de relier plusieurs tables entre elles en fonction de critères communs, généralement via un identifiant unique. Cela permet de créer des requêtes complexes qui combinent des données de plusieurs tables.

Qu'est-ce que le 'scaling' dans le contexte des bases de données ?

Le scaling est le processus d'ajustement des ressources d'un système de gestion de base de données pour gérer une augmentation de la charge. En SQL, le scaling se fait de manière verticale (en ajoutant des ressources à une machine), tandis qu'en NoSQL, il se fait de manière horizontale (en déployant la base de données sur plusieurs serveurs).

Pourquoi NoSQL est-il adapté aux données non structurées ?

NoSQL est plus adapté aux données non structurées car il permet une plus grande flexibilité dans la gestion des données. Contrairement aux bases de données relationnelles, NoSQL ne nécessite pas de schéma rigide, ce qui permet de stocker et de traiter des informations dynamiques et changeantes sans contraintes strictes.

Quels sont les avantages d'une base de données relationnelle ?

Les bases de données relationnelles offrent des avantages dans les systèmes nécessitant des relations claires entre les données, comme les applications de gestion d'utilisateurs, où la cohérence des données et la validité des relations entre les tables sont cruciales.

Quels systèmes NoSQL peuvent être utilisés pour gérer des données non relationnelles ?

Parmi les systèmes NoSQL populaires, on trouve MongoDB, Cassandra, Couchbase, Amazon DynamoDB, et Redis. Ces systèmes sont conçus pour gérer des données non structurées et offrir des performances élevées dans des environnements distribués.

Quel type de projet pourrait bénéficier de l'utilisation d'une base de données NoSQL ?

Les projets Big Data ou ceux nécessitant une gestion rapide de données non structurées, comme les applications web avec des données dynamiques, bénéficient souvent de l'utilisation de bases de données NoSQL en raison de leur flexibilité et de leur capacité à évoluer horizontalement.

Pourquoi SQL et NoSQL ont-ils été créés à des époques différentes ?

Les bases de données relationnelles SQL ont été créées dans les années 70, une époque où les besoins en matière de gestion de données étaient différents, avec des ressources limitées. NoSQL a émergé à la fin des années 2000 pour répondre aux exigences du Big Data et des systèmes de cloud computing, où la gestion de grandes quantités de données non structurées était primordiale.