Qu’est-ce qu’une base de données SQL ?
La base de données SQL est une collection de données visualisée sous forme de tables avec des lignes et des colonnes. Les données sont stockées de la même manière qu’une feuille de calcul, avec des colonnes indiquant les attributs des données et des lignes décrivant l’entité ou l’objet concerné par les données. La plupart des bases de données SQL utilisent le langage de requête structuré (Structured Query Language, ou SQL) pour l’interaction entre l’utilisateur et les données, d’où son nom. Ce sont des bases de données relationnelles, car vous pouvez stocker des relations de données entre les tables.
Par exemple, une table de produits comporte des colonnes comme le nom du produit, son type, son coût, etc., et une ligne contient les valeurs pour des produits individuels. Une table de clients comporte des colonnes contenant les noms et les coordonnées des clients. Vous pouvez créer une troisième table qui associe les données des clients aux produits qu’ils ont achetés.
Quels sont les avantages des bases de données SQL ?
Les bases de données SQL sont largement utilisées dans divers secteurs, car leur implémentation et leur utilisation sont logiquement intuitives.
Gestion efficace des données
Les bases de données SQL proposent des schémas et des tables relationnelles bien définis qui vous permettent d’organiser les données de manière prévisible. Les contraintes appliquent des règles aux données saisies, ce qui permet une extraction précise des données. Un ensemble de quatre propriétés (atomicité, cohérence, isolation et durabilité (ACID)) garantit l’intégrité des données.
- L’atomicité garantit que toutes les parties d’une séquence d’opérations (transaction) sont soit entièrement terminées soit pas du tout.
- La cohérence garantit que les transactions font passer la base de données d’un état valide à un autre.
- L’isolation empêche les transactions d’interférer les unes avec les autres.
- La durabilité garantit qu’une fois qu’une transaction est validée, elle est enregistrée de façon permanente, même en cas de défaillance du système.
Vous pouvez vous assurer que toutes les opérations séquentielles de base de données sont effectuées correctement ou annulées en cas d’erreur.
Hautes performances
Les bases de données SQL peuvent gérer de grands volumes de données et s’adapter aux besoins de l’entreprise. Elles proposent diverses techniques d’indexation et d’optimisation pour garantir des performances de requête rapides même lorsque la taille des données augmente. Des fonctionnalités telles que les mécanismes de réplication, de mise en cluster et de basculement garantissent une haute disponibilité. Ces fonctionnalités permettent de maintenir la disponibilité de la base de données et de vous protéger contre la perte de données lors des pannes imprévues.
Simplicité d'utilisation
SQL est un langage standardisé utilisé dans divers systèmes de base de données avec un minimum de modifications. Il permet une migration facile entre différents systèmes basés sur SQL. Les bases de données SQL sont également compatibles avec divers outils de données, notamment les plateformes d’informatique décisionnelle (BI), les logiciels d’analytique et les outils de création de rapports. Vous pouvez accéder à un grand nombre de ressources, d’outils et de canaux d’assistance auprès d’une communauté large et active.
Comment fonctionne une base de données SQL ?
Une base de données SQL, ou base de données relationnelle, fonctionne avec un moteur de stockage sous-jacent. Le moteur de stockage est responsable du stockage physique des données sur le disque. Différentes bases de données SQL utilisent des moteurs de stockage différents. Par exemple, MySQL utilise InnoDB et MyISAM. Le moteur de stockage extrait votre modèle mental de données afin que vous puissiez travailler avec les données au lieu de vous soucier de leur stockage physique. Le choix du moteur de stockage affecte les performances, la gestion des transactions et les autres fonctionnalités de la base de données.
Schéma
Un schéma définit la structure de la base de données, y compris les tables, leurs relations et leurs contraintes. Il sert de plan pour le stockage et l’organisation des données. Une table dans une base de données SQL est composée de lignes (enregistrements) et de colonnes (champs). Chaque colonne possède un type de données spécifique (par exemple, entier, texte, date) et stocke des informations spécifiques. Chaque ligne représente un enregistrement unique.
Langage SQL
SQL est le langage de requête structuré utilisé pour interagir avec tous les systèmes de gestion de bases de données relationnelles. Des commandes telles que select, insert, update et delete gèrent les données dans les tables. Des commandes telles que create, alter et drop définissent ou modifient la structure de la base de données.
Autres mécanismes
Le moteur de stockage utilise différents mécanismes pour optimiser les performances de la base de données. Par exemple, les index sont des tables de recherche spéciales que le moteur de stockage utilise pour accélérer la récupération des données. Un index est créé sur une colonne ou un ensemble de colonnes et permet de localiser rapidement les données sans avoir à parcourir chaque ligne d’une table.
Quels sont des exemples de technologie de base de données SQL ?
De nombreux systèmes de bases de données relationnelles implémentent des bases de données SQL. Nous donnons quelques exemples ci-dessous, mais il ne s’agit pas d’une liste exhaustive.
MySQL
MySQL est couramment utilisé dans les applications Web, en particulier dans le cadre de la pile LAMP (Linux, Apache, MySQL et PHP). Il propose la réplication, le partitionnement et divers moteurs de stockage pour optimiser les charges de travail.
PostgreSQL
PostgreSQL est un système de base de données relationnelle objet open source qui étend le langage SQL avec des fonctionnalités supplémentaires, notamment la prise en charge des types de données JSON, XML et personnalisés. Il est souvent utilisé dans les applications qui nécessitent une gestion de données à grande échelle. PostgreSQL prend en charge des fonctionnalités avancées, comme la recherche en texte intégral, l’indexation et l’intégrité transactionnelle.
MariaDB
MariaDB est un fork de MySQL créé par les développeurs d’origine après son acquisition par Oracle. Ce fork introduit plusieurs améliorations, notamment de nouveaux moteurs de stockage et des fonctionnalités supplémentaires, comme la prise en charge du format JSON, les colonnes dynamiques et le regroupement de threads. Il est utilisé dans diverses applications d’entreprise pour sa stabilité et sa capacité de mise à l’échelle.
Microsoft SQL Server
Microsoft SQL Server est un système de gestion de base de données relationnelle développé par Microsoft. Il offre un traitement en mémoire, une analytique avancée et une haute disponibilité via des groupes de disponibilité Always On.
Base de données Oracle
Oracle Database est un système de gestion de base de données multimodèle développé par Oracle Corporation. Il est connu pour sa capacité de mise à l’échelle, ses performances et ses fonctionnalités de sécurité. Oracle Database prend en charge de nombreux modèles de données, notamment des magasins relationnels, de documents, de graphiques et de clés-valeurs. Il propose des fonctionnalités telles que les Real Application Clusters (RAC), la gestion automatique du stockage (ASM) et des options de sécurité des données.
IBM Db2
IBM Db2 est connu pour ses hautes performances, ses capacités d’analytique avancées et sa prise en charge des applications d’entreprise à grande échelle. Il offre un traitement en mémoire, une intégration de l’IA et des options de sécurité avancées.
Quelle est la différence entre une base de données NoSQL et une base de données SQL ?
Les bases de données NoSQL sont dépourvues de schéma et ne suivent pas les structures de table strictes que les bases de données SQL implémentent. Vous stockez généralement les données sous forme de paires clé-valeur dans des documents. Cette approche est mieux adaptée aux données non structurées, comme les publications sur les réseaux sociaux, les e-mails, etc., qu’il n’est pas efficace de stocker dans des tables. Une base de données SQL est relationnelle, mais une base de données NoSQL est un système de gestion de bases de données non relationnelles.
Capacité de mise à l’échelle
Les bases de données NoSQL sont conçues pour l’informatique distribuée. Vous pouvez augmenter l’échelle en ajoutant des serveurs ou des nœuds supplémentaires pour répartir la charge sur plusieurs machines. Une base de données SQL moderne vous permet de faire de même, mais cela peut souvent entraîner des compromis en termes de performances.
Flexibilité
Les bases de données SQL nécessitent des schémas prédéfinis, ce qui signifie que la structure des données doit être connue à l’avance et que les modifications apportées au schéma peuvent être complexes. En revanche, les bases de données NoSQL permettent des structures de données dynamiques et évolutives, ce qui les rend adaptées aux applications dont les besoins en données sont changeants ou imprévisibles. Elles utilisent également des langages de requête plus flexibles adaptés à leurs modèles de données spécifiques. Cependant, la plupart sont compatibles avec SQL dans une certaine mesure.
Cohérence
Les bases de données SQL privilégient la cohérence et la fiabilité des données. Selon le cas d’utilisation, les bases de données NoSQL sacrifient une partie de la cohérence au profit d’une disponibilité et d’une tolérance au partitionnement accrues.
Cas d’utilisation
Les bases de données SQL conviennent aux applications nécessitant des requêtes SQL complexes, des transactions et des données structurées, comme les systèmes financiers et la planification des ressources d’entreprise (ERP). En revanche, les bases de données NoSQL excellent dans les scénarios impliquant de grands volumes de données non structurées ou semi-structurées, des besoins de capacité de mise à l’échelle élevés et un développement rapide.
Comment AWS peut-il prendre en charge vos besoins en matière de bases de données SQL ?
Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) est un ensemble de services gérés qui facilite la configuration, l’utilisation et la mise à l’échelle d’une base de données SQL dans le cloud. Vous pouvez exécuter RDS avec le moteur de base de données SQL de votre choix.
- Amazon Aurora associe la vitesse et la disponibilité des bases de données relationnelles haut de gamme à la simplicité et la rentabilité des bases de données open source.
- Amazon RDS for Oracle vous permet de déployer plusieurs éditions de la base de données Oracle en quelques minutes, avec une capacité matérielle économique et redimensionnable.
- Amazon RDS for SQL Server facilite la configuration, l’exploitation et la mise à l’échelle de SQL Server dans le cloud.
- Amazon RDS for MySQL vous permet de bénéficier des fonctionnalités d’un moteur de bases de données MySQL classique.
- Amazon RDS for PostgreSQL gère des tâches administratives de base de données indifférenciées et fastidieuses afin que vous puissiez déployer et démarrer en quelques minutes.
- Amazon RDS for MariaDB permet de configurer, d’exploiter et de mettre à l’échelle les déploiements MariaDB dans le cloud.
- Amazon RDS for Db2 vous permet de configurer, d’exploiter et de mettre à l’échelle une base de données Db2 dans le cloud en quelques clics.
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