Différences entre les bases de données SQL et NoSQL - Comparaison MySQL et MongoDB

Avec la quantité de données présentes dans le monde, il est presque impossible de gérer des données sans bases de données appropriées. Sur le marché actuel, il existe différents types de bases de données, et choisir la meilleure base de données qui convient à votre entreprise peut être une tâche écrasante. Ainsi, dans cet article sur SQL vs NoSQL, je comparerai ces deux types de bases de données pour vous aider à choisir le type de base de données qui peut vous aider, vous et votre organisation.

Les sujets suivants seront abordés dans cet article :

• • Qu'est-ce que SQL ?
  • Qu'est-ce que NoSQL ?
  • SQL contre NoSQL
  • Exemples de SQL et NoSQL
  • Qu'est-ce que MySQL ?
  • Qu'est-ce que MongoDB ?
  • MySQL contre MongoDB
  • Démo :Insérer des valeurs dans des tables et des collections

Alors, commençons !

Qu'est-ce que SQL ?

SQL aka Structured Query Language est le cœur de la base de données relationnelle qui est utilisée pour accéder et gérer les bases de données. Ce langage est utilisé pour manipuler et récupérer des données à partir d'un format de données structuré sous la forme de tables et contient des relations entre ces tables. Les relations pourraient être les suivantes :

• Une relation un-à-un se produit lorsqu'une seule ligne du tableau A est liée à une seule ligne du tableau B.
• Une relation un-à-plusieurs se produit lorsqu'une seule ligne du tableau A est liée à plusieurs lignes du tableau B.
• Une relation plusieurs-à-plusieurs est lorsque plusieurs lignes de la table A peuvent être liées à plusieurs lignes de la table B.
• Une relation d'auto-référence est lorsqu'un enregistrement dans la table A est lié à la même table elle-même.

Maintenant, dans cet article, comprenons ce qu'est NoSQL ?

Qu'est-ce que NoSQL ?

NoSQL, ou plus communément connu sous le nom de base de données Not only SQL, fournit un mécanisme de stockage et de récupération de données non structurées. Ce type de base de données peut gérer une énorme quantité de données et possède un schéma dynamique. Ainsi, une base de données NoSQL n'a pas de langage de requête spécifique, pas ou très peu de relations, mais a des données stockées sous forme de collections et de documents.

Ainsi, une base de données peut avoir un ‘n’ nombre de collections et chaque collection peut avoir ‘m‘ nombre de documents. Prenons l'exemple ci-dessous.

Comme vous pouvez le voir sur l'image ci-dessus, il existe une base de données d'employés qui comporte 2 collections, à savoir la collection d'employés et de projets. Maintenant, chacune de ces collections a des documents, qui sont essentiellement les valeurs de données. Ainsi, vous pouvez supposer que les collections sont vos tables et les Documents sont vos champs dans les tables .

D'accord, maintenant que vous savez ce qu'est SQL et NoSQL, voyons maintenant comment ces bases de données se comparent.

SQL contre NoSQL

Donc, dans cette confrontation, je comparerai ces deux bases de données sur la base des motifs suivants :

1. 1. Type de base de données
   2. Schéma
   3. Catégories de base de données
   4. Requêtes complexes
   5. Stockage hiérarchique des données
   6. Évolutivité
   7. Langue
   8. Traitement en ligne
   9. Propriétés de base
   10. Assistance externe

Type de base de données

SQL est appelé une base de données relationnelle car il organise les données structurées en lignes et colonnes définies, chaque table étant liée aux autres tables de la base de données.

NoSQL, en revanche, est connu comme une base de données non relationnelle . En effet, les données sont stockées sous la forme de collections sans ou avec peu de relations entre elles.

Schéma

SQL a besoin d'un schéma prédéfini pour les données structurées. Ainsi, avant de commencer à utiliser SQL pour extraire et manipuler des données, vous devez vous assurer que votre structure de données est prédéfinie sous forme de tables.

Cependant, NoSQL a un schéma dynamique pour les données non structurées. Ainsi, si vous utilisez une base de données NoSQL, aucun schéma prédéfini n'est présent et le schéma complet de vos données dépend entièrement de la manière dont vous souhaitez stocker les données. c'est-à-dire quels champs voulez-vous stocker dans les documents et les collections.

Catégories de base de données

Les bases de données SQL sont t bases de données basées sur des capacités . Ainsi, vous pouvez avoir un nombre "n" de tables liées les unes aux autres et chaque table peut avoir des lignes et des colonnes qui stockent des données dans chaque cellule de la table.

Maintenant, si nous parlons de bases de données NoSQL, alors les bases de données NoSQL ont les catégories de bases de données suivantes :

• Base de données de documents – Il associe chaque clé à une structure de données complexe connue sous le nom de document. Il peut contenir de nombreuses paires clé-valeur différentes, ou des paires de tableaux de clés ou même des documents imbriqués
• Magasins à valeur clé – Ce sont les bases de données NoSQL les plus simples. Chaque élément de la base de données est stocké sous la forme d'un nom ou d'une clé d'attribut avec sa valeur.
• Magasin de graphiques – Ils sont utilisés pour stocker des informations sur les réseaux, telles que les connexions sociales. Les magasins de graphes incluent Neo4J et HyperGraphDB.
• Magasins à colonnes larges – Les magasins à colonnes larges tels que Cassandra et HBase sont optimisés pour les requêtes sur de grands ensembles de données et stockent des colonnes de données ensemble, au lieu de lignes.

Ainsi, les bases de données SQL stockent les données sous forme de tables et les bases de données NoSQL stockent les données sous forme de paires clé-valeur, de documents, de bases de données de graphes ou de magasins à colonnes larges.

Requêtes complexes

SQL est mieux adapté aux environnements de requêtes complexes par rapport à NoSQL, car le schéma des bases de données SQL est structuré et contient des données stockées dans un format tabulaire. Ainsi, même si vous souhaitez appliquer des requêtes imbriquées avec de nombreuses sous-requêtes dans la requête externe, vous pouvez facilement le faire en utilisant les noms de table et de colonne appropriés.

Maintenant, la raison pour laquelle les bases de données NoSQL ne conviennent pas aux requêtes complexes est parce que les bases de données NoSQL ne sont pas interrogées dans un langage standard comme SQL.

Stockage hiérarchique des données

Eh bien, lorsque nous comparons les bases de données sur ce facteur, NoSQL convient mieux au stockage hiérarchique par rapport aux bases de données SQL.

En effet, à mesure que le nombre de tables augmente, la complexité de la maintenance des relations entre elles ne cesse d'augmenter. Ainsi, dans un tel scénario, vous ne pouvez pas relier l'énorme quantité de tables contenant de nombreuses colonnes les unes aux autres. Mais, lorsque vous considérez une base de données NoSQL, ce type de base de données convient mieux au stockage de données hiérarchique car il suit la méthode de paire clé-valeur de stockage des données qui est similaire aux données JSON.

Évolutivité

Les bases de données SQL sont évolutives verticalement . Vous pouvez équilibrer la charge des serveurs de données en optimisant le matériel tel que l'augmentation du CPU, de la RAM, du SSD, etc.

D'autre part, les bases de données NoSQL sont évolutives horizontalement . Vous pouvez effectuer un équilibrage de charge en ajoutant plus de serveurs à votre cluster pour gérer une grande quantité de trafic.

Langue

Les bases de données SQL ont un langage spécifique, et cela ne varie pas d'une base de données à l'autre. Ce type de bases de données utilise le SQL (Structured Query Language) pour récupérer et manipuler les données.

Les bases de données NoSQL n'ont pas de langage spécifique utilisé pour les requêtes, et il varie d'une base de données à l'autre. Dans la base de données NoSQL, les requêtes sont principalement axées sur la collection de documents et le langage est connu sous le nom d'UnQL (Unstructured Query Language).

Traitement en ligne

En comparant SQL et NoSQL, sur la base de ce facteur, les bases de données SQL sont utilisées pour les applications de type transactionnel à usage intensif. Eh bien, c'est parce que SQL fournit l'atomicité, l'intégrité et la stabilité des données. De plus, vous pouvez utiliser NoSQL à des fins de transactions, mais il n'est toujours pas assez stable en charge élevée et pour les applications transactionnelles complexes. Ainsi, vous pouvez comprendre que SQL est principalement utilisé pour OLTP (traitement transactionnel en ligne) et NoSQL est principalement utilisé pour OLAP (traitement analytique en ligne).

Propriétés de base

Les bases de données SQL sont basées sur les propriétés ACID (Atomicité, Cohérence, Isolation et Durabilité) alors que les bases de données NoSQL sont basées sur le théorème CAP de Brewers ( Cohérence, Disponibilité et Tolérance de partition ).

Laissez-moi d'abord vous expliquer les propriétés ACID :

• Anomicité :L'atomicité fait référence aux transactions qui sont complètement terminées ou qui ont échoué, où transaction fait référence à une seule opération logique d'une donnée. Cela signifie que si une partie d'une transaction échoue, la transaction entière échoue et l'état de la base de données reste inchangé.
• Cohérence :La cohérence garantit que les données doivent respecter toutes les règles de validation. En termes simples, vous pouvez dire que votre transaction ne quitte jamais la base de données sans terminer son état.
• Isolement  :L'objectif principal de l'isolement est le contrôle de la concurrence.
• Durabilité  :La durabilité signifie que si une transaction a été validée, elle se produira quoi qu'il arrive entre les deux, comme une panne de courant, un crash ou toute sorte d'erreur.

En venir au théorème CAP,

Le théorème CAP de Brewers stipule qu'une base de données ne peut atteindre au plus que deux garanties sur trois :cohérence, disponibilité et tolérance de partition. Ici

• Cohérence : Tous les nœuds voient les mêmes données en même temps.
• Disponibilité : Garantit que chaque demande réussit ou échoue.
• Tolérance de partition : Garantit qu'un système continue de fonctionner malgré la perte de messages ou la défaillance d'une partie du système.

NoSQL ne peut pas fournir à la fois cohérence et haute disponibilité.

Soutien externe

Tous les fournisseurs SQL offrent un excellent support puisque SQL existe depuis plus de 40 ans. Cependant, pour certaines bases de données NoSQL, seuls des experts limités sont disponibles et vous devez toujours compter sur le support de la communauté pour déployer vos déploiements NoSQL à grande échelle. C'est parce que NoSQL a vu le jour à la fin des années 2000 et que les gens ne l'ont pas encore beaucoup exploré.

Donc, si je dois résumer les différences entre SQL et NoSQL dans cet article sur SQL vs NoSQL, vous pouvez vous référer au tableau ci-dessous.

Tableau 1 : Différences entre SQL et NoSQL – SQL vs NoSQL

Ainsi, les amis, nous arrivons à la fin de cette confrontation entre SQL et NoSQL. Maintenant que nous avons tant discuté de SQL et de NoSQL, laissez-moi vous en montrer quelques exemples.

Exemples de SQL et NoSQL

Des exemples de SQL et de NoSQL sont les suivants :

Maintenant, les bases de données SQL et NoSQL les plus populaires sont MySQL et MongoDB .

Ainsi, dans cet article sur SQL vs NoSQL, nous comparerons MySQL et MongoDB. Mais avant cela, vous pouvez également visionner cette vidéo sur SQL vs NoSQL.

SQL vs NoSQL – Différence B/W SQL &NoSQL Bases de données | Edureka

Cette vidéo Edureka sur SQL vs NoSQL discutera des différences entre SQL et NoSQL. Il aborde également les différences entre MySQL et MongoDB.

Qu'est-ce que MySQL ?

MySQL est un système de gestion de base de données relationnelle open source qui fonctionne sur de nombreuses plates-formes. Il fournit un accès multi-utilisateurs pour prendre en charge de nombreux moteurs de stockage et est soutenu par Oracle. Ainsi, vous pouvez acheter une version de licence commerciale auprès d'Oracle pour bénéficier de services d'assistance premium.

Voici les fonctionnalités de MySQL :

• Facilité de gestion - Le logiciel se télécharge très facilement et utilise également un planificateur d'événements pour planifier automatiquement les tâches.
• Assistance transactionnelle robuste - Contient la propriété ACID (atomicité, cohérence, isolation, durabilité) et permet également la prise en charge distribuée de plusieurs versions.
• Développement complet d'applications – MySQL dispose de bibliothèques de plug-ins pour intégrer la base de données dans n'importe quelle application. Il prend également en charge les procédures stockées, les déclencheurs, les fonctions, les vues et bien d'autres pour le développement d'applications. Vous pouvez vous référer au didacticiel RDS pour comprendre le RDBMS d'Amazon.
• Hautes performances - Fournit des utilitaires de chargement rapide avec des caches de mémoire distincts et un partitionnement d'index de table.
• Faible coût total de possession – Cela réduit les coûts de licence et les dépenses en matériel.
• Open Source et assistance 24 h/24 et 7 j/7 – Ce RDBMS peut être utilisé sur n'importe quelle plate-forme et offre une assistance 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7 pour l'édition open source et entreprise.
• Protection sécurisée des données – MySQL prend en charge des mécanismes puissants pour garantir que seuls les utilisateurs autorisés ont accès aux bases de données.
• Haute disponibilité – MySQL peut exécuter des configurations de réplication maître/esclave à grande vitesse et propose des serveurs en cluster.
• Évolutivité et flexibilité – Avec MySQL, vous pouvez exécuter des applications profondément intégrées et créer des entrepôts de données contenant une énorme quantité de données.

Ensuite, dans cet article, comprenons ce qu'est MongoDB ?

Qu'est-ce que MongoDB ?

MongoDB est une base de données non relationnelle qui stocke les données dans des documents. Ce type de base de données stocke les informations associées ensemble pour un traitement rapide des requêtes.

Les fonctionnalités de MongoDB sont les suivantes :

• Indexation : Ses index sont créés afin d'améliorer les performances de recherche.
• Réplication : MongoDB distribue les données sur différentes machines.
• Requêtes ad hoc : Il prend en charge les requêtes ad hoc en indexant les documents BSON et en utilisant un langage de requête unique.
• Sans schéma : Il est très flexible grâce à sa base de données sans schéma écrite en C++.
• Partage : MongoDB utilise le sharding pour permettre des déploiements avec de très grands ensembles de données et des opérations à haut débit.

Très bien, maintenant que vous savez ce qu'est MySQL et MongoDB, voyons maintenant comment ces bases de données se comparent.

MySQL contre MongoDB

Donc, dans cette confrontation, je comparerai ces deux bases de données sur la base des motifs suivants :

1. 1. Langage de requête
   2. Flexibilité du schéma
   3. Relations
   4. Sécurité
   5. Performances
   6. Assistance
   7. Caractéristiques principales
   8. Réplication
   9. Utilisation
   10. Communauté active

Langage de requête

MySQL utilise le langage de requête structuré (SQL) . Ce langage est simple et se compose principalement de commandes DDL, DML DCL &TCL pour récupérer et manipuler des données. MongoDB, d'autre part, utilise un langage de requête non structuré . Ainsi, le langage de requête est essentiellement le langage de requête MongoDB. Reportez-vous à l'image ci-dessous.

Flexibilité du schéma

MySQL a une bonne flexibilité de schéma pour les données structurées car il vous suffit de définir clairement les tables et les colonnes. Maintenant, MongoDB, d'autre part, n'a aucune restriction sur la conception de schéma . Vous pouvez mentionner directement quelques documents à l'intérieur d'une collection sans avoir de relations entre ces documents. Mais le seul problème avec MongoDB est que vous devez optimiser votre schéma en fonction de la manière dont vous souhaitez accéder aux données.

Relations

En comparant MySQL et MongoDB sur la base de ce facteur, MySQL prend en charge les relations à l'aide d'instructions JOIN mais MongoDB ne prend pas en charge les instructions JOIN . Cependant, il prend en charge le placement d'un document dans un autre document (également appelé incorporation de documents) et les types de données multidimensionnels tels que les tableaux.

Sécurité

MySQL utilise essentiellement un modèle de sécurité basé sur les privilèges . Ce type de modèle de sécurité authentifie un utilisateur et facilite les privilèges de l'utilisateur sur une base de données particulière.

MongoDB, en revanche, utilise un contrôle d'accès basé sur les rôles avec un ensemble flexible de privilèges fournissant des fonctionnalités de sécurité telles que l'autorisation et l'authentification.

Performances

En comparant MySQL et MongoDB sur ce paramètre, laissez-moi vous dire que MySQL est assez lent par rapport à MongoDB lorsque de grandes bases de données sont considérées. Cela est principalement dû au fait que MySQL ne peut pas être utilisé pour de grandes quantités de données non structurées.

Cependant, MongoDB a la capacité de gérer de grandes données non structurées. Ainsi, il est plus rapide que MySQL où de grandes bases de données sont prises en compte car il permet aux utilisateurs d'interroger de manière à réduire la charge sur les serveurs.

Assistance

Eh bien, les deux offrent un excellent support 24h/24 et 7j/7 pour les correctifs de sécurité, les versions de maintenance, les corrections de bogues, les correctifs et les mises à jour. Donc, il n'y a en tant que tel aucune différence entre les deux en fonction de ce paramètre.

Fonctionnalités clés

Vous pouvez vous référer à l'image suivante pour les fonctionnalités clés de MySQL et MongoDB :

Réplication

MySQL prend en charge la réplication maître-esclave et la réplication maître-maître. MongoDB, en revanche, prend en charge la réplication intégrée, le partitionnement et les sélections automatiques. Ainsi, à l'aide des auto-élections dans MongoDB, vous pouvez configurer une autre base de données ou une base de données secondaire pour prendre automatiquement le relais en cas de défaillance de la base de données principale.

Utilisation

Vous pouvez vous référer à l'image suivante pour comprendre où utiliser MySQL et MongoDB :

Communauté active

En comparant MySQL à MongoDB sur la base de ce facteur,les bases de données MySQL offrent une meilleure communauté que MongoDB car il appartient et est maintenu par Oracle Corporation.

Donc, si je dois résumer les différences entre MySQL et MongoDB, vous pouvez vous référer au tableau ci-dessous.

Tableau 2 : Différences entre MySQL et MongoDB – SQL vs NoSQL

Ainsi, les amis, nous arrivons à la fin de cette confrontation entre MySQL et MongoDB. Maintenant, en savoir tellement plus sur MySQL et MongoDB a peut-être soulevé une question dans votre esprit :Si les entreprises doivent opter pour MySQL ou MongoDB ?

Eh bien, il n'y a pas de gagnant clair entre les deux. Le choix de la base de données dépend entièrement du schéma de votre base de données et de la manière dont vous souhaitez y accéder. Néanmoins, vous pouvez utiliser MySQL lorsque vous avez un schéma fixe, une transaction élevée, une faible maintenance, une sécurité des données avec un budget limité et MongoDB alors que vous avez un schéma instable, une haute disponibilité, un cloud computing, avec un sharding intégré.

Ainsi, il n'y aura pas de verdict final quant à savoir lequel d'entre eux est le meilleur, car chacun d'entre eux excelle en fonction de vos besoins.

Maintenant que vous connaissez les différences entre MySQL et MongoDB, dans cet article sur SQL vs NoSQL, laissez-moi vous montrer comment insérer des données dans des tables et des collections dans MySQL Workbench et MongoDB Compass respectivement.

Démo :Insérer des données dans des tableaux et des collections

Commençons par insérer des données dans une table à l'aide de MySQL Workbench.

Insérer des données dans une table à l'aide de MySQL Workbench

Pour insérer des données dans des tables à l'aide de MySQL Workbench, vous pouvez suivre les étapes ci-dessous :

Étape 1 : Ouvrez MySQL Workbench et créez une connexion. Pour savoir comment créer une connexion, vous vous référez au Tutoriel MySQL Workbench.

Étape 2 : Maintenant, une fois votre connexion créée, ouvrez votre connexion et vous serez alors redirigé vers le tableau de bord suivant.

Étape 3 : Now to create a database and a table, follow the below queries:

//Create Database
CREATE DATABASE Employee_Info;
//Use Database
USE Employee_Info;
//Create Table
CREATE TABLE Employee
(EmpID int,
EmpFname varchar(255),
EmpLname varchar(255),
Age int,
EmailID varchar(255),
PhoneNo int8,
Address varchar(255));

Step4: Now, once your table is created, to insert values into the table, use the INSERT INTO syntax as below:

//Insert Data into a Table
INSERT INTO Employee(EmpID, EmpFname, EmpLname,Age, EmailID, PhoneNo, Address)
VALUES ('1', 'Vardhan','Kumar', '22', '[email protected]', '9876543210', 'Delhi');

Step 5: When you view your table, you will the output as below.

Now, next in this article on SQL vs NoSQL, let us see how to create database and collections in MongoDB Compass.

Insert data into a collection using MongoDB Compass

To insert data into tables using MongoDB Compass, you can follow the below steps:

Step 1: Open MongoDB Compass and create a host . Once your host is created click on Connect. Reportez-vous ci-dessous.

Step 2: Now, once your host is connected, to create a database, click on the Create Database option and mention the Database and the Collection Name.

Step 3: Now, open your database, and choose the collection. Here I have chosen samplecollection. To add documents into the collection, choose the Insert Document option and mention the parameters . Here I have mentioned the EmpID and EmpName.

Now with this, we come to an end of this comparison on SQL vs NoSQL . I Hope you guys enjoyed this article and understood all the differences. So, if you have read this, you might have a clear idea about which database will suit your needs.

Now that you have understood the comparison between SQL &NoSQL, check out the MySQL DBA Certification Training &MongoDB Certification Training by Edureka, a trusted online learning company with a network of more than 250,000 satisfied learners spread across the globe.

Vous avez une question pour nous ? Please mention it in the comments section of “SQL vs NoSQL” and we will get back to you.