SQL vs NoSQL : quel SGBD choisir ?

Le volume de données générées chaque jour par les entreprises ne cesse de croître, tout comme la diversité des formats à traiter. Les experts de la data science, comme le Data Engineer, le Data Analyst ou le Data Scientist, fondent leurs analyses et leurs modèles prévisionnels sur ce nouvel or noir appelé Big Data.

Pierre angulaire du Système d’Information (SI) de l’entreprise, la gestion de base de données permet de garantir la disponibilité, l’organisation et la sécurité de l’information grâce à un SGBD (Système de Gestion de Base de Données). Deux grandes familles interviennent alors : les SGBD SQL (Structured Query Language) et NoSQL (Not only SQL). Si ces technologies ont toutes deux pour but de stocker les données, elles obéissent à des logiques entièrement différentes.

Quelles sont les caractéristiques et les qualités de ces deux approches ? Quelle solution choisir en fonction de la nature de votre projet ? Freelance-Informatique fait la distinction entre SQL et NoSQL pour vous aider à faire le bon choix !

SQL et NoSQL : de quoi parle-t-on ?

Avant de comparer SQL et NoSQL, il est essentiel de revenir sur les fondamentaux. Ces deux technologies répondent au même objectif : stocker, organiser et rendre les informations accessibles au sein d’une base de données.

Base de données : la définition

Une base de données est un ensemble organisé d’informations stockées de manière à pouvoir être facilement consultées, modifiées et manipulées. Elle permet aux différents membres de l’entreprise et aux applications métiers d’utiliser ces données, qu’il s’agisse d’une liste de clients, de commandes, de produits ou encore d’informations issues de capteurs connectés. Clé de voûte du SI, c’est l’outil de base des métiers de la data comme l’ingénieur data ou le Data Analyst. La base de données leur sert de source unique et sécurisée pour leurs analyses.

Les bases de données sont pilotées par des systèmes de gestion de base de données, qui assurent les opérations de création, de lecture, de mise à jour et de suppression de l’information, appelées CRUD : Create, Read, Update, Delete.

Ces solutions garantissent également l’intégrité et la sécurité des données et sont implémentées par un gestionnaire de base de données. Ce professionnel spécialisé, aussi appelé administrateur de base de données ou DBA (DataBase Administrator) est le gardien de l’information structurée au sein de l’entreprise. Il crée, gère, maintient et sécurise les bases de données de l’organisation.

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

Les bases de données relationnelles utilisent le langage SQL. Elles organisent les données dans des tables, composées de colonnes et de lignes, et connectées entre elles par des relations logiques. Chaque table correspond à une entité, telle que les clients ou les produits. Chaque ligne représente un enregistrement unique, c’est-à-dire un client ou un produit en particulier.

Les SGBD relationnels les plus connus sont MySQL, PostgreSQL, Oracle et SQL Server.

Qu’est-ce qu’une base de données non relationnelle ?

Les bases de données NoSQL sont conçues pour traiter de grands volumes de données variées, souvent non structurées ou semi-structurées. Contrairement au modèle relationnel, elles ne reposent pas sur des tables, mais sur des modèles alternatifs comme :

• Les bases orientées documents (MongoDB, Couchbase) ;
• Les bases clés-valeurs (Redis, DynamoDB) ;
• Les bases en colonnes (Cassandra) ;
• Les bases orientées graphes (Neo4j).

Les SGBD NoSQL permettent d’ajouter progressivement de nouvelles structures de données et d’implémenter des serveurs additionnels, ce qui en fait un choix privilégié pour les architectures cloud et les projets Big Data.

SQL vs NoSQL : quelles sont les différences fondamentales ?

SQL et NoSQL constituent des approches très différentes en matière de stockage des données. Ces distinctions influencent directement les choix technologiques selon le type de projet, la structure des données, le volume à traiter et les contraintes de performances.

Le modèle de données

Les SGBD SQL reposent sur un modèle structuré en tables. Les données sont organisées sous forme de lignes et de colonnes, avec des relations définies entre les différentes tables via des clés primaires et étrangères. C’est un modèle strict, mais lisible et très efficace pour garantir l’intégrité des données.

NoSQL propose quant à lui une plus grande flexibilité, avec différents modèles alternatifs, en fonction du SGBD choisi. L’objectif ? S’adapter à des données hétérogènes, évolutives ou massives.

Le langage de requête

Comme leur nom l’indique, les bases SQL utilisent un langage standardisé : le SQL. Ce langage permet d’interroger, d’insérer, de mettre à jour ou de supprimer des données grâce à des requêtes précises. Il offre des possibilités très puissantes pour manipuler des données liées entre elles, ce qui en fait un langage prisé par les développeurs back-end et data.

Les bases NoSQL utilisent quant à elles des API (Application Programming Interface) spécifiques à chaque moteur. MongoBD propose des requêtes en format JSON (JavaScript Object Notation), Redis fonctionne grâce à des lignes de commande et Cassandra a son propre langage de requête inspiré du SQL, le CQL (Cassandra Query Language).

Le schéma fixe ou dynamique

Avec SQL, le schéma est fixe : la structure des données doit être définie avant d’enregistrer la moindre information. Les types de colonnes, les contraintes et les relations font ainsi l’objet d’une modélisation en amont de la création de la base de données, notamment par l’intermédiaire du modèle logique de données Cette étape assure une structuration efficace de la base.

En revanche, NoSQL offre un schéma souple : les documents d’une même collection peuvent avoir des structures différentes. Cela permet de faire évoluer les données plus facilement, sans migration lourde ni changement global. NoSQL adopte donc une structure flexible et agile, en opposition au schéma rigide, mais fiable de SQL.

La scalabilité verticale ou horizontale

En informatique, la scalabilité fait référence à la capacité d’un SI à s’adapter à un volume de travail croissant ou décroissant et donc à ajuster ses capacités aux variations qui lui sont imposées.

Les bases relationnelles SQL sont pensées pour une scalabilité verticale : la puissance du serveur est augmentée en termes de RAM (Random Access Memory), de CPU (Central Processing Unit) ou de disque dur afin de gérer plus de données ou de requêtes.

Les bases NoSQL privilégient au contraire la scalabilité horizontale : on ajoute de nouveaux serveurs, ou nœuds, pour répartir la charge. NoSQL est ainsi souvent préféré pour les applications web à forte croissance ou les systèmes informatiques en temps réel.

La cohérence ou la disponibilité

En matière de gestion de base de données, le théorème CAP ou CDP est crucial. Il indique qu’une base ne peut pas garantir à la fois :

• La Cohérence (Consistency) : tous les nœuds du système présentent les mêmes données au même moment ;
• La Disponibilité (Availability) : le système continue à répondre à toutes les requêtes, même en cas de panne partielle ;
• La tolérance au Partitionnement (Partition) : le système continue à fonctionner malgré une perte de communication entre certains de ses nœuds.

Selon ce théorème, seuls deux de ces trois facteurs peuvent être assurés.

SQL privilégie la cohérence. Toutes les données sont immédiatement synchronisées, ce qui est indispensable pour des applications critiques, par exemple dans le secteur bancaire ou financier ou pour les ERP (Enterprise Resource Planning). Les bases relationnelles garantissent ainsi une forte cohérence, notamment grâce au respect des propriétés ACID (Atomicité, Cohérence, Isolation, Durabilité), cruciales pour les transactions sensibles.

NoSQL privilégie la disponibilité et la tolérance au partitionnement : les données peuvent être temporairement désynchronisées entre plusieurs nœuds, mais le service reste accessible.

SQL vs NoSQL : que choisir ?

Le choix entre SQL et NoSQL dépend avant tout des besoins spécifiques du projet, de la nature des données à gérer et des exigences techniques. Il n’existe pas de solution universelle : chaque système de gestion de base de données a ses avantages dans un contexte précis.

Le type de projet et la nature des données

Si le projet repose sur des données structurées, avec une forte interconnexion entre les tables (clients, commandes, produits, etc.), une base SQL relationnelle sera souvent plus appropriée. C’est notamment le cas pour :

• Les applications métiers classiques ;
• Les outils RH (Ressources Humaines) ;
• Les ERP ;
• Les logiciels de CRM (Customer Relationship Management) ;
• Les solutions de facturation.

Si les données ne sont pas structurées ou sont évolutives (fichiers JSON, logs, flux réseaux, objets multimédias), l’utilisation d’une base NoSQL s'impose comme le meilleur choix. Elle convient parfaitement aux besoins des applications modernes et flexibles, notamment pour l’e-commerce et les réseaux sociaux.

Les contraintes du Big Data

Faisant preuve d’une forte évolutivité, les bases de données NoSQL ont été conçues pour répondre aux enjeux du Big Data. Elles permettent ainsi :

• De manipuler de très gros volumes d’informations, à l’échelle du téraoctet ou du pétaoctet ;
• De traiter des données en temps réel ;
• D’assurer une scalabilité horizontale pour répartir la charge de travail entre plusieurs serveurs.

Les bases NoSQL sont ainsi souvent choisies pour les projets de machine learning ou d’intelligence artificielle, car ces systèmes donnent lieu à une agilité accrue dans le traitement de données massives.

Les exigences de cohérence

Si le projet implique de nombreuses transactions critiques, où aucune perte ou incohérence n’est tolérée, comme les opérations bancaires, la gestion des stocks ou les processus légaux, les bases de données SQL sont à privilégier. Elles garantissent en effet l’intégrité des données, critère essentiel dans tous les secteurs réglementés ou sensibles.

Les bases NoSQL privilégient au contraire la disponibilité et la performance. Leur utilisation est donc plus adaptée à des projets à très grande échelle, où une légère latence dans la cohérence des données est acceptable.

L’essor des approches hybrides

SQL et NoSQL ne s’opposent plus forcément ! En effet, de nombreuses entreprises adoptent aujourd’hui une approche hybride, combinant ces deux technologies selon les cas d’usage.

Par exemple, une base SQL peut être utilisée pour gérer les transactions, qui nécessitent une cohérence absolue, alors qu’une base NoSQL est mise en place pour stocker des fichiers logs, aussi appelés historiques d’événements, ou des documents JSON.

Certains outils comme PostgreSQL ou Oracle proposent des fonctions JSON ou des extensions NoSQL, permettant de mêler structure rigide et flexibilité dans un seul et même environnement.

FAQ : SQL vs NoSQL

SQL est-il obsolète face à NoSQL ?

Non, SQL n’est pas dépassé. Les bases relationnelles restent indispensables dans de nombreux secteurs où la structuration, la fiabilité et les transactions complexes sont primordiales, tels que la finance ou la santé. NoSQL apporte de la flexibilité et de la scalabilité, notamment pour les données non structurées et les usages Big Data.

En réalité, SQL et NoSQL sont complémentaires. Le choix de la technologie dépend du projet, des données manipulées et des performances attendues. Ces deux approches peuvent d’ailleurs être combinées au sein d’un même environnement en adoptant des bases multimodèles.

Quels sont les types de bases NoSQL ?

Il existe quatre grandes familles de bases NoSQL, chacune adaptée à des besoins différents : clé-valeurs, colonnes, documents et graphes. Chaque type répond à une logique métier spécifique et offre des avantages techniques.

Puis-je faire appel à un freelance pour construire une base de données ?

Absolument. Faire appel à un freelance spécialisé en base de données est une solution efficace pour concevoir, optimiser ou migrer un système existant. Cet expert peut intervenir lors d’une mission freelance pour définir l’architecture adaptée au projet, choisir le SGBD, modéliser les données, rédiger les requêtes et sécuriser les informations.

C’est une solution flexible et économique, particulièrement utile pour les PME (Petites et Moyennes Entreprises) ou les start-ups qui ne disposent pas de ressources spécialisées en interne. Ces entreprises se rendent sur une plateforme freelance pour trouver le professionnel qui répondra à leur besoin.