Qu’est-ce qu’un système de gestion de base de données (SGBD) ?
Qu’est-ce qu’un système de gestion de base de données (SGBD) ?
Un système de gestion de base de données (SGBD) est une technologie logicielle qui gère les informations de votre base de données. Une base de données est une collection de données stockée électroniquement qui vous permet de lire, d'écrire, de supprimer et de mettre à jour des données. Un SGBD facilite le stockage des données tout en augmentant la disponibilité, la fiabilité et les performances. Il fournit également des outils pour identifier les corrélations de données et effectuer des analytiques au sein du système selon les besoins. Un SGBD aide les organisations à gérer de petits et grands volumes de données de manière organisée.
Quels sont les avantages d’un système de gestion de base de données ?
Les systèmes de gestion de bases de données (SGBD) sont essentiels pour gérer les données numériques de toutes sortes. Les avantages comprennent :
Le maintien de l’organisation des données
Les utilisateurs ont besoin que les données soient organisées d'une manière spécifique pour être utiles. Les données structurées et non structurées nécessitent des configurations opérationnelles et de stockage spécifiques. Un système de gestion de base de données garantit que les données sont organisées dans un format spécifique et peuvent être manipulées sans se soucier d'une défaillance opérationnelle de la base de données.
L’offre aux utilisateurs d’une méthode structurée pour gérer les données
Un SGBD permet aux utilisateurs de gérer et de manipuler les données à l’aide d’instructions codifiées et répétables sans comprendre comment les données sont stockées ou comment les opérations fonctionnent à un niveau inférieur. Une fois qu’un utilisateur sait comment utiliser un SGBD spécifique, il peut travailler avec n’importe quelle base de données utilisant le même type de base de données sous-jacent et transférer ces compétences vers d’autres types de bases de données.
Diverses fonctionnalités intégrées
Les SGBD étant différents, certains proposent des ensembles de fonctionnalités plus étendus que d’autres. Par exemple, de nombreux SGBD disposent de fonctionnalités intégrées pour les sauvegardes, la redondance des données, la validation des données et le chiffrement des données en transit et au repos.
Quelles sont les fonctions d’un système de gestion de base de données ?
Un système de gestion de base de données est un système logiciel qui permet à plusieurs utilisateurs et applications de créer, de lire, de mettre à jour et de supprimer facilement des données. Les administrateurs de bases de données gèrent les bases de données à l'aide d'outils et d'interfaces spécialisés qui leur permettent de surveiller les performances, de mettre en œuvre des mesures de sécurité, de gérer les sauvegardes, d'optimiser les requêtes et de préserver l'intégrité des données.
Rend les données plus accessibles
Une interface basée sur un navigateur dans le SGBD permet aux utilisateurs d’accéder facilement aux données via un formulaire web, un tableau de bord direct ou un réseau distribué tiers. Outre les outils visuels, les utilisateurs peuvent également accéder aux données et interagir avec celles-ci à l'aide d'applications, d'un langage de manipulation de données (DML), de langages de requête ou de connexions API.
Un SGBD fournit également les outils et les mécanismes nécessaires pour manipuler, regrouper, agréger et transformer ces données selon les besoins. Les utilisateurs peuvent modifier les données de manière dynamique, en veillant à ce qu’elles soient structurées et formatées correctement pour diverses applications.
Gère les métadonnées
Le SGBD gère des dictionnaires qui stockent des métadonnées ou des données relatives à des données, telles que des structures de données, des noms de tables et de colonnes, des types de données, des contraintes, des index et des relations. Cela permet aux applications de travailler avec des données en utilisant des abstractions structurelles plutôt qu’un codage complexe.
La gestion des métadonnées vous permet également de faire évoluer la conception des données sans interrompre les applications. Les modifications de schéma, telles que l'ajout, la modification ou la suppression de lignes et de colonnes, sont automatiquement reflétées dans les tableaux de métadonnées.
Gère la sauvegarde et la récupération
Le SGBD simplifie le processus de sauvegarde de la base de données en fournissant une interface intuitive pour gérer les sauvegardes et les instantanés. Les administrateurs de base de données peuvent stocker les sauvegardes dans des emplacements tiers tels que le stockage dans le cloud pour une restauration rapide en cas d'incident. Certains SGBD fournissent également des sauvegardes automatiques des données à des intervalles prédéterminés ou des sauvegardes continues. La plupart proposent des outils de restauration permettant de restaurer totalement ou partiellement les bases de données à leur état antérieur avec un minimum d’effort.
Fournit des contrôles de gestion des utilisateurs
Un SGBD permet aux administrateurs de base de données de gérer efficacement les utilisateurs de la base de données et de réguler les actions des utilisateurs. Ils peuvent configurer des comptes utilisateurs, définir des politiques d’accès aux données et modifier les restrictions pour contrôler l’accès aux données sous-jacentes.
Les opérations de base relatives aux données sont la création, la lecture, la mise à jour et la suppression (CRUD). L'administrateur peut définir la disponibilité de chaque opération au niveau de l'utilisateur, du rôle ou du groupe. Par exemple, certains utilisateurs peuvent n’avoir qu’un accès en lecture à une base de données et ne peuvent ni créer ni modifier les entrées.
De nombreux systèmes GBD prennent en charge un langage de contrôle des données (DCL) pour définir des contrôles d’accès complexes.
Gère les performances pour assurer la mise à l’échelle
Le SGBD prend en charge des dizaines de milliers d’utilisateurs simultanés en implémentant plusieurs des éléments suivants :
- L’optimisation des index pour accélérer l’exécution des requêtes, réduisant ainsi le besoin d’analyses complètes des tables.
- L’optimisation des requêtes pour analyser les requêtes SQL et sélectionner le plan d’exécution le plus efficace, en minimisant les temps d’E/S et de traitement.
- Le partitionnement et la fragmentation pour répartir la charge de travail sur plusieurs nœuds de base de données ou partitions de stockage, améliorant ainsi les temps de réponse aux requêtes et la tolérance aux pannes.
- L’exécution de requêtes parallèles afin que les tâches soient traitées simultanément sur plusieurs processeurs ou nœuds.
- La réplication des données et l'équilibrage de charge sur plusieurs serveurs, avec des demandes de lecture et d'écriture distribuées pour maintenir la réactivité du système et empêcher les pertes de données dues à des défaillances.
De nombreux logiciels SGBD disposent également de fonctionnalités de mise en cache intégrées, de sorte que les données fréquemment consultées sont stockées en mémoire afin de réduire le besoin d'accès répété au disque. Les outils intégrés permettent aux utilisateurs de mieux surveiller, configurer et optimiser leurs données.
Comment fonctionne un système de gestion de base de données ?
Un système de gestion de base de données (SGBD) comprend plusieurs composants interconnectés qui fournissent des services de gestion de base de données, de traitement des transactions et d'interrogation.
La base de données
Une base de données est au cœur du SGBD. Il s’agit d’une collecte de données systématique stockée électroniquement, comprenant des mots, des chiffres, des images, des vidéos et des fichiers. Elle dispose de règles et de conditions intégrées pour assurer la cohérence des données. Bien qu’une base de données puisse exister indépendamment, la gestion manuelle des données est complexe, en particulier lorsqu’elle est mise à l’échelle. Par conséquent, le SGBD fournit une couche logicielle qui gère automatiquement plusieurs tâches de gestion courantes telles que l’indexation, l’optimisation des performances et le contrôle d’accès.
Le schéma
Un schéma définit la structure d’une base de données, y compris les tables, les colonnes, les types de données, les contraintes et les relations entre les entités. Le SGBD stocke les informations du schéma sous forme de métadonnées, ce qui permet aux applications de comprendre et d’interagir avec les données sans avoir à coder en dur les structures. Les utilisateurs peuvent définir le schéma à l’aide d’un langage de définition des données (DDL).
Le gestionnaire de stockage
Le gestionnaire de stockage est responsable du stockage, de la récupération et de la mise à jour efficaces des données sur les appareils physiques. Il gère :
- L’organisation des fichiers et la structure du stockage des données pour une récupération rapide.
- L’indexation et la mise en cache pour accélérer les recherches et mettre en cache les données fréquemment consultées.
- La compression des données pour réduire l’encombrement du stockage tout en maintenant un accès rapide.
- La sauvegarde et la restauration pour gérer les instantanés et les journaux afin de restaurer les données en cas de panne.
Le gestionnaire de transaction
Le gestionnaire de transaction contrôle toutes les règles pour garantir que plusieurs utilisateurs peuvent effectuer des opérations simultanées dans la base de données tout en préservant l’intégrité des données. Il peut assurer la conformité à l’ACID (atomicité, cohérence, isolation, durabilité). Il gère :
- La validation et l’annulation afin que les modifications soient finalisées ou annulées en cas d’échec.
- Les mécanismes de verrouillage pour éviter les conflits dans les environnements multi-utilisateurs.
- Le contrôle de simultanéité pour gérer les lectures et les écritures simultanées sans compromettre l’intégrité des données.
Le moteur de requêtes
Le moteur de requêtes interprète et exécute les requêtes, permettant aux utilisateurs de récupérer, d’insérer, de mettre à jour ou de supprimer des données de manière efficace. Il fournit également un mécanisme permettant aux utilisateurs de créer des questions complexes auxquelles il est possible de répondre à l’aide des données. Le SGBD utilise généralement un langage de manipulation de données (DML), tel que SQL pour les requêtes.
Les fonctions du moteur de requêtes incluent :
- L’analyse des requêtes pour trouver le plan d’exécution le plus efficace.
- La récupération de données à l’aide d’index, de jointures et de fonctions d’agrégation.
- Le renvoi de résultats structurés dans des formats tabulaires ou hiérarchiques.
L’interface utilisateur
La couche d'interface permet à l'utilisateur d'interagir avec la base de données, ou via une application, des outils d'informatique décisionnelle. Selon le SGBD, il contient divers outils pour des fonctionnalités supplémentaires. De plus, le logiciel relie et orchestre tous les autres composants du SGBD.
Quels sont les différents types de systèmes de gestion de bases de données ?
De nombreux produits de système de gestion de base de données ont des types, des fonctionnalités et des outils de base de données sous-jacents différents. Le choix dépend de la forme et de la structure des données sous-jacentes, des exigences de performance, des contraintes de coûts, de la capacité de mise à l'échelle, des capacités d'intégration, de l'expertise technique, de la sécurité des données, etc. Nous partageons ci-dessous les types courants de SGBD.
Relationnelle
Un système de gestion de base de données relationnelle (SGBDR) contient un ensemble de points de données avec des relations prédéfinies entre eux. Les données sont stockées dans un format tabulaire, chaque ligne (enregistrement) du tableau (relation) contenant une liste de valeurs associées (attributs) pour cette entrée. Chaque enregistrement est une entité unique dotée d’un attribut de clé primaire unique à titre de référence. Les tableaux peuvent être liés selon des relations « un-à-un », « un-à-plusieurs » ou « plusieurs-à-plusieurs ». Amazon Aurora est un exemple de système de base de données relationnelle.
Le langage de requête structurée (SQL) est le langage de requête par défaut pour la plupart des bases de données relationnelles. Les applications utilisent un langage de requête structuré pour stocker, mettre à jour, supprimer et récupérer des données à partir d'un système de gestion de base de données relationnelle (SGBDR).
Non relationnelle
Une base de données non relationnelle ou NoSQL ne stocke pas les enregistrements dans des tables et ne possède pas de schéma strict. Au contraire, les données peuvent être structurées de différentes manières, notamment :
Magasin clé-valeur
Un magasin clé-valeur est une base de données dans laquelle chaque enregistrement est une clé unique (par exemple nom, numéro) avec une valeur associée (par exemple entier, chaîne, JSON). Amazon DynamoDB est un exemple de système de gestion de base de données qui autorise le stockage de clé-valeur.
Magasin de documents
Un magasin de documents est un magasin clé-valeur modifié dans lequel chaque clé unique est associée à un document contenant des données semi-structurées (par exemple JSON, XML, YAML). Cette forme de base de données utilise des API ou un langage de requête pour extraire le sens. Amazon DocumentDB pour JSON est un exemple de SGBD pour une banque de documents.
Graphe
Une base de données orientée graphe utilise une structure de type graphe avec des nœuds (enregistrements) et des arêtes (connexions relationnelles avec d’autres nœuds). Les arêtes contiennent également des attributs concernant la relation. Par exemple, les nœuds peuvent représenter un arbre généalogique et ses attributs, tels que le nom et l’âge, et les arêtes entre les nœuds indiquent la relation, telle que le côté de la petite-fille et celui de la mère. Amazon Neptune est un exemple de système de gestion de base de données pour les bases de données orientées graphe.
Orientée objet
Une base de données objet ou orientée objet stocke et gère une série d’instances d’objets, chacune ayant son propre ensemble d’attributs associés. Les objets peuvent être liés via des clés étrangères, comme les bases de données relationnelles. Amazon Aurora peut être utilisé comme système de gestion de base de données relationnelle objet (ORDBMS), un hybride de bases de données relationnelles et orientées objet. PostgreSQL est un autre ORDBMS populaire.
Hiérarchique
Une base de données hiérarchique est organisée de manière hiérarchique, avec un nœud parent ayant de nombreux enfants et deux niveaux ou plus. Amazon DynamoDB peut être un SGBD pour les bases de données hiérarchiques, et les relations imbriquées sont représentées au format JSON.
Séries chronologiques
Les bases de données de séries chronologiques stockent des données liées à un horodatage spécifique. Elles peuvent être relationnelles ou non relationnelles et nécessitent souvent une ingestion de données en streaming. Le SGBD requis pour une base de données de séries chronologiques dépend des données sous-jacentes. Amazon Timestream est un exemple de base de données de séries chronologiques.
Multi-modèles
Les SGBD multi-modèles peuvent gérer simultanément différents types de bases de données, telles que des bases de données documentaires et les bases de données orientées graphe. Ils sont populaires, car ils fournissent aux utilisateurs une interface standard leur permettant de gérer diverses bases de données sans changer de logiciel. Certains SGBD multi-modèles permettent également aux utilisateurs de combiner des requêtes provenant de différents types de bases de données.
Quelles sont les tendances futures en matière de technologie SGBD ?
Les progrès réalisés dans le domaine des données et des systèmes ont conduit aux avancées suivantes en matière de technologie SGBD.
IA générative
L’IA générative peut être utilisée pour :
- Améliorer la création de bases de données et la conception de schémas à partir d’instructions en langage naturel
- Optimiser et déboguer des requêtes
- Modéliser des données sous-jacentes de manière complexe
- Générer des rapports lisibles par l’homme à partir de la sortie de SGBD
- Reconfigurer automatiquement le stockage de données sous-jacentes en fonction des gains d’efficacité identifiés, tout en préservant l’intégrité des données
Au lieu d'écrire des scripts, vous pouvez créer des requêtes en langage naturel, que les modèles d'IA convertissent dans le langage de requête correspondant.
Bases de données vectorielles
Les bases de données vectorielles sont de plus en plus courantes dans la personnalisation de grands modèles de langage (LLM), connue sous le nom de génération augmentée par la récupération (RAG). L'ajout d'une base de données vectorielles à un LLM permet aux organisations d'intégrer rapidement leur propre base de connaissances dans des LLM préexistants. Dans la RAG, la vectorisation permet de trouver plus facilement des relations entre des mots et des phrases similaires, augmentant ainsi la précision et la pertinence du modèle.
Plusieurs bases de données vectorielles spécialisées ont vu le jour. De plus, certaines bases de données intègrent des types de données vectorielles dans leur architecture existante.
Amazon Aurora PostgreSQL -Compatible Edition et Amazon RDS pour PostgreSQL prennent tous deux en charge l'extension pgvector. D'autres bases de données AWS telles que Amazon Neptune, Amazon MemoryDB et Amazon DocumentDB proposent également une solution gérée pour la recherche de similarité vectorielle.
Serveurs d'IA agentique et protocole de contextualisation des modèles (MCP)
L'IA agentique intègre des outils et des ressources spécifiques dotés de capacités d'IA générative pour exécuter des tâches ou des rôles distincts. Les agents d'IA peuvent interagir les uns avec les autres pour effectuer des tâches coordonnées, un peu comme une équipe de travailleurs, chacun ayant des rôles distincts. À cet égard, il est nécessaire de gérer les statuts des agents, les objectifs et les processus de prise de décision.
Au sein de cette plateforme technologique, un serveur protocole de contextualisation des modèles (MCP) coordonne les agents d'IA et gère de multiples ressources. Les serveurs MCP pour les services de base de données permettent d'intégrer facilement les applications et les agents d'IA aux sources de données et aux services. Dans les systèmes d'IA agentique, les serveurs MCP orchestrent les interactions entre les agents d'IA autonomes et les bases de données associées, garantissant ainsi un flux et un traitement efficaces des données.
Les serveurs MCP et d'IA agentique nécessitent des bases de données offrant une infrastructure évolutive et fiable capable de gérer simultanément la gestion du statut, les requêtes complexes et les exigences de traitement des données provenant de plusieurs agents autonomes. Lorsqu'elles sont intégrées en tant que serveurs MCP, les bases de données aident les entreprises à maintenir des performances, une sécurité et une fiabilité constantes, à la fois pour les opérations de base de données traditionnelles et pour les interactions d'IA agentique au sein de leur infrastructure.
Plusieurs services de base de données peuvent être intégrés aux serveurs MCP pour permettre aux applications et agents d'IA d'interagir avec les sources de données à l'aide de requêtes en langage naturel ou d'interfaces programmatiques. Les serveurs MCP font office d'intermédiaires, traduisant les demandes des modèles d'IA en opérations et requêtes de base de données appropriées.
Intégrations zéro ETL
Zéro ETL fait référence à la suppression des phases traditionnelles d’extraction, de transformation et de chargement liées au transfert, au nettoyage et à la combinaison des données dans des bases de données. Au lieu de cela, les données sont rapidement ingérées, répliquées instantanément.
Avec Zéro ETL, il est possible d’effectuer des requêtes en temps quasi réel sur des données transactionnelles en streaming ou de combiner rapidement plusieurs types de bases de données pour des opérations de machine learning.
Options de déploiement
L’infrastructure et le style de déploiement utilisés pour les bases de données et les SGBD sont importants en termes de rapidité, de capacité de mise à l’échelle, de disponibilité, de coût et de facilité d’utilisation. Les options incluent les déploiements sur site, dans le cloud, en périphérie, conteneurisés, sans serveur et hybrides.
Les grandes opérations de bases de données internationales peuvent choisir des configurations de déploiement distribuées et conteneurisées, tandis que les opérations de fabrication peuvent choisir une combinaison de déploiements en périphérie et dans le cloud. Par exemple, Biblica a migré son serveur Microsoft SQL vers AWS afin de gérer efficacement les niveaux de trafic élevés.
Comment AWS peut vous aider à répondre à vos exigences en matière de SGBD ?
Les bases de données Cloud AWS propose une large sélection de systèmes de gestion de bases de données sur mesure pour toutes les entreprises. Les bases de données AWS prennent en charge toutes les tâches backend, telles que le provisionnement des serveurs, l’application de correctifs, la configuration et les sauvegardes. Vous pouvez vous concentrer sur le développement d’applications tandis qu’AWS surveille et automatise en permanence la mise à l’échelle.
Par exemple, Amazon Aurora est un moteur de base de données relationnelle natif cloud développé par AWS qui est compatible avec MySQL et PostgreSQL. Il associe la rapidité, la fiabilité et la facilité d'utilisation des bases de données d'entreprise traditionnelles à la simplicité et à la rentabilité des bases de données open source.
Autre exemple, Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) est un service géré qui facilite la configuration, l'exploitation et la mise à l'échelle d'un SGBD relationnel dans le cloud. Il fournit une capacité rentable et redimensionnable tout en gérant les tâches fastidieuses d'administration des bases de données, vous permettant ainsi de vous concentrer sur vos applications et votre activité. Amazon RDS vous donne accès aux capacités de moteurs de base de données classiques, tels que PostgreSQL, MySQL, MariaDB, SQL Server, Oracle et Db2.
AWS propose également plusieurs services de SGBD NoSQL pour répondre à tous vos besoins en la matière. Par exemple :
- Amazon DynamoDB est un service de base de données clé-valeur entièrement géré sans serveur qui fournit des performances constantes en millisecondes à un chiffre avec une capacité de mise à l’échelle illimitée.
- Amazon DocumentDB (compatible avec MongoDB) est une base de données documentaire JSON native entièrement gérée qui permet de gérer facilement et à moindre coût des charges de travail documentaires critiques à pratiquement toutes les échelles sans gérer l'infrastructure.
- Amazon Neptune est un service de base de données orientée graphe entièrement géré et sans serveur, conçu pour augmenter la capacité de mise à l’échelle et la disponibilité, capable d’interroger des milliards de relations en quelques secondes.
- Amazon Timestream est un autre moteur de base de données de séries temporelles entièrement géré et spécialement conçu pour les charges de travail allant des requêtes à faible latence à l’ingestion de données à grande échelle.
Les bases de données Cloud AWS fournissent une base performante, sécurisée et fiable pour alimenter des solutions d'IA générative et des applications pilotées par les données à n'importe quelle échelle.
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