Pas de SQL

Understanding SQL and its Limitations

SQL, abréviation de Structured Query Language, est l'outil utilisé par les développeurs 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 SQL excelle en matière de données structurées et cohérentes, il peut être rigide et ne pas convenir à des types de données non structurées ou variés. Cette configuration fonctionne parfaitement pour gérer des données bidimensionnelles. Toutefois, les choses se compliquent lorsque nous devons ajouter d'autres 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 une nouvelle table spécifiquement pour stocker toutes les adresses e-mail et les relier à la bonne personne via un identifiant unique.

Cette seconde approche illustre une relation « un à plusieurs » : une personne peut avoir plusieurs adresses électroniques. Cela permet de mieux organiser les données et de les adapter aux modifications. Tenez toutefois compte des implications de cette configuration en termes de performances. Si vous souhaitez récupérer les informations d'une personne spécifique ainsi que les adresses e-mail associées, le serveur SQL devra scanner le tableau des personnes pour localiser l'enregistrement approprié, puis parcourir le tableau des 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.

Complexities of Data Management in Traditional Systems

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.

Supposons, par exemple, que vous ayez un tableau des employés contenant les prénoms et les 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 numéros de passeport, vous finirez par créer davantage de tables. Cela transforme votre table « individuelle » initiale en un réseau de quatre tables interconnectées. Et chaque fois que vous devez récupérer des informations complètes sur un individu, le système doit parcourir toutes ces tables, ce qui se traduit par 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 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.

Exploring the Advantages of 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 distribuant 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 étant similaires aux dossiers de votre ordinateur ou aux tables d'une base de données traditionnelle. Chaque enregistrement de données est enregistré sous la forme d'un fichier individuel.

Les données contenues dans ces fichiers sont stockées dans un format connu sous le nom de JSON, une alternative plus compacte au XML. Si vous ne les connaissez pas, vous pouvez les considérer comme des documents texte. Dans un sens, chaque enregistrement de données possède 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 lui-même peut contenir plusieurs adresses e-mail. Le principal avantage ici est que toutes les données pertinentes sont stockées dans un seul fichier, ce qui permet une seule opération de récupération.

Un autre avantage important du 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 exigent généralement que toutes les tables soient hébergées sur le même serveur afin de permettre des requêtes filtrées 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 lorsqu'il s'agit de gérer de grandes quantités de données.