Passez au SQL, c'est l'heure de passer au NoSQL

Comprendre le SQL et ses limites

SQL, abréviation de Structured Query Language, est l'outil que les développeurs utilisent pour interagir avec les bases de données relationnelles traditionnelles. Si vous ne savez pas ce qu'est une base de données relationnelle, vous pouvez la considérer comme un ensemble de feuilles de calcul interconnectées. Chaque ligne de cette « feuille de calcul » est un enregistrement et chaque colonne représente un type de données. Bien que le SQL excelle en matière de données structurées et cohérentes, il peut être rigide et ne pas convenir à des types de données non structurés ou variés. Cette configuration fonctionne parfaitement pour la gestion de données bidimensionnelles. Cependant, les choses se compliquent lorsque nous devons ajouter de nouvelles couches aux données.

Imaginez, par exemple, que vous ayez un tableau (comme une feuille de calcul) contenant les informations sur les employés et que vous souhaitiez ajouter la possibilité de stocker plusieurs adresses e-mail pour chaque personne. Vous pouvez étendre la table d'origine en ajoutant de nouveaux champs pour « Email1 », « Email2 », « Email3 », etc. Vous pouvez également créer un nouveau tableau spécifiquement pour stocker toutes les adresses e-mail et les lier à la bonne personne via un identifiant unique.

Cette seconde approche illustre une relation « un-à-plusieurs » : une personne peut avoir plusieurs adresses e-mail. Cela permet de mieux organiser les données et de les adapter aux changements. Tenez toutefois compte des implications de cette configuration en termes de performances. Si vous souhaitez récupérer les informations d'une personne spécifique ainsi que ses adresses e-mail associées, le serveur SQL devra scanner la table des personnes pour trouver l'enregistrement correct, puis passer au crible la table d'adresses e-mail. Cela permet de doubler le temps nécessaire pour interroger les données, ce qui peut avoir un impact sur les performances globales du système.

Complexités de la gestion des données dans les systèmes traditionnels

Imaginez maintenant la gestion d'une base de données complexe contenant des millions d'enregistrements. Il n'est pas possible de changer ou de modifier directement ces tables en raison de leur taille et de leur volume. Pour prendre en compte de nouveaux types de données, vous devez plutôt créer de nouvelles tables et les lier à l'aide d'identifiants uniques. Cela est vrai même lorsque la relation entre les données est biunivoque.

Par exemple, supposons que vous ayez une table d'employés contenant les prénoms et noms de famille. Une nouvelle exigence commerciale vous oblige à enregistrer la date de naissance de chaque employé. Au lieu d'ajouter directement un champ « DOB » à la table existante, vous devez créer une nouvelle table « DOB » et la connecter à la table des employés à l'aide d'un identifiant unique.

Au fur et à mesure que des exigences commerciales supplémentaires apparaissent, telles que le stockage des numéros de permis de conduire ou des identifiants de passeport, vous finirez par créer de nouveaux tableaux. Cela transforme votre table initiale composée d'une seule personne en un réseau de quatre tables interconnectées. Et chaque fois que vous avez besoin de récupérer des informations complètes sur un individu, le système doit parcourir toutes ces tables, ce qui entraîne un processus quatre fois plus lent qu'il ne l'était à l'origine. Cela peut avoir un impact significatif sur l'efficacité des requêtes de données et sur les performances globales du système.

Les solutions ITSM et ERP traditionnelles peuvent ralentir au fil du temps, principalement en raison de l'augmentation des données qu'elles traitent et du nombre de personnalisations mises en œuvre. Cette combinaison peut avoir un impact exponentiel sur les performances du système, en ralentissant considérablement la récupération et le traitement des données.

Découvrir les avantages de NoSQL

D'autre part, nexoid utilise la technologie NoSQL qui, malgré son nom, n'est pas techniquement une base de données au sens classique du terme. Il s'agit plutôt d'un système de stockage de documents. Ils peuvent gérer des applications à haut débit en temps réel et évoluer horizontalement, en répartissant les données sur plusieurs serveurs à mesure que le volume de données augmente. Ces documents sont hébergés dans ce que l'on appelle des « index », que vous pouvez considérer comme des dossiers sur votre ordinateur ou des tables dans une base de données traditionnelle. Chaque enregistrement de données est enregistré dans un fichier individuel.

Les données de ces fichiers sont stockées dans un format appelé JSON, une alternative plus compacte au format XML. Si vous ne les connaissez pas, vous pouvez les considérer comme des documents texte. Dans un sens, chaque enregistrement de données reçoit son propre document unique.

Les données sont stockées dans ces documents en tant qu' « objets ». Par exemple, un objet de base peut contenir des informations simples telles que le prénom et le nom de famille d'une personne. Dans cet objet de base, vous pouvez avoir un autre objet nommé « adresses e-mail », qui peut lui-même contenir plusieurs adresses e-mail. Le principal avantage réside dans le fait que toutes les données pertinentes sont stockées dans un seul fichier, ce qui permet une seule opération de récupération.

Un autre avantage important de NoSQL est sa flexibilité. Contrairement à une base de données SQL structurée, les structures de données d'un système NoSQL n'ont pas besoin d'être uniformes. Vous pouvez même avoir différentes structures de données au sein d'un même index.

De plus, les systèmes NoSQL sont non seulement plus efficaces du point de vue des requêtes, mais ils offrent également une plus grande efficacité en termes de stockage. Les bases de données SQL traditionnelles nécessitent généralement que toutes les tables soient hébergées sur le même serveur afin de permettre le filtrage des requêtes sur plusieurs tables. En revanche, les systèmes NoSQL peuvent distribuer des « enregistrements » ou des fichiers sur plusieurs serveurs sans aucune perte de performance, même pour des ensembles de données volumineux. Cet aspect d'évolutivité confère à NoSQL un avantage significatif lors de la gestion de grandes quantités de données.