MongoDB vs SQL : différences et points communs

MongoDB vs SQL : deux méthodes résolument différentes pour enregistrer et gérer les données. Tandis que la solution NoSQL MongoDB convainc avant tout par sa flexibilité, SQL est quant à lui une solution très solide et depuis longtemps éprouvée.

SQL : la norme depuis des décennies

Afin de comparer MongoDB et SQL, il vaut la peine de jeter un œil à l’histoire et au développement de ces deux solutions. SQL désigne tout d’abord globalement le langage de la base de données qui est requis pour travailler avec des bases de données relationnelles. Avec SQL, il est d’une part possible d’insérer, de modifier et de supprimer des données. D’autre part, le langage est également utilisé pour extraire ou demander des données spécifiques. SQL découle du langage de requête SEQUEL développé dans les années 1970. Aujourd’hui, SQL est le langage de référence de tous les systèmes de gestion de base de données relationnelle. Parmi les systèmes les plus connus, nommons MySQL, Microsoft SQL Server, Oracle, PostgreSQL et Sybase.

MongoDB : l’alternative à SQL

Lorsque l’on compare MongoDB et SQL, MongoDB est sa variante nettement plus récente. Cette solution a été développée en 2009 par l’entreprise 10gen (désormais MongoDB Inc.) et est aujourd’hui considérée comme la base de données la plus populaire et la plus utilisée au monde. Le nom du système NoSQL provient de l’expression anglaise « huMongous » (« grand » ou « énorme ») et sous-entend que MongoDB est particulièrement adapté à la gestion de jeux de données volumineux et variés. Deux caractéristiques contribuent à cet objectif : sa grande flexibilité et son évolutivité optimale. MongoDB peut évoluer de manière à satisfaire aux exigences croissantes et peut être déployé horizontalement, en principe à l’infini. Par ailleurs, le système est open source.

Fonctionnement

MongoDB et SQL sont tous les deux utilisés pour l’enregistrement de données. Dans ce cas, les points communs, pour le formuler de manière exagérée, s’arrêtent ici. La différence majeure entre les deux systèmes est en effet le type d’enregistrement et celui-ci détermine non seulement toutes les autres divergences, mais décide également quelle méthode est la plus adaptée à votre objectif.

SQL fonctionne selon une approche relationnelle, ce qui signifie que toutes les données sont enregistrées sous forme de table. Une table se compose de lignes et de colonnes dans lesquelles toutes les informations pertinentes sont classées. Dans les systèmes de gestion de base de données SQL courants, différentes bases de données sont enregistrées, qui peuvent être associées. SQL est utilisé sur un serveur pour extraire des données enregistrées. Le processus actionne alors plusieurs composants :

1. L’analyseur contrôle une instruction de conformité aux exigences réglementaires, ainsi que les autorisations nécessaires.
2. Le processeur de requête planifie les extractions, les opérations d’écriture ou les actualisations.
3. Le moteur de stockage exécute la requête, lit les données et retourne le résultat au client.

Par rapport à SQL, MongoDB ne fonctionne pas de manière relationnelle. Cela signifie que les données ne sont pas enregistrées sous forme de table, mais consignées dans des documents. Ces documents sont regroupés en collections, au format BSON (JSON binaire). MongoDB et les systèmes NoSQL similaires peuvent ainsi enregistrer et gérer des types de données radicalement différents. Ces données peuvent être structurées, semi-structurées ou non structurées. Par ailleurs, MongoDB mise sur des paires valeur/clé. Alors que la clé est toujours constituée d’une suite de caractères, la valeur peut notamment être des fichiers, d’autres documents ou des valeurs booléennes. Le langage de la requête est MongoDB Query Language (MQL).

Déploiement et disponibilité

Il est vrai que les deux langages de cette comparaison, MongoDB vs SQL, peuvent être déployés. Toutefois, cette opération est bien plus simple et efficace avec la solution NoSQL. MongoDB utilise en effet une technique nommée Sharding afin de déployer horizontalement les bases de données. Les données sont alors consignées dans différents nœuds et la charge est ainsi répartie sur plusieurs supports. Cette méthode est non seulement relativement économique, mais elle augmente également la vitesse de la requête et la sécurité des données. En cas de panne du serveur, il est possible de réagir immédiatement en copiant les données et après un basculement automatique, un nouveau nœud est choisi comme nœud primaire. En cas d’ensembles de données volumineux et de types de données différents, cette procédure est très prometteuse.

Les bases de données enregistrées sous SQL peuvent à l’inverse être uniquement déployées verticalement. Cela signifie que les gros volumes de données requièrent un espace de stockage supplémentaire, de plus grandes capacités ou une puissance de calcul supérieure. Cette méthode est souvent associée à des coûts considérables, raison pour laquelle elle est plutôt recommandée pour les ensembles de données à faible croissance ou constants. Dans le cadre de la comparaison de MongoDB et SQL, la disponibilité est toutefois de haut niveau. SQL repose également sur plusieurs nœuds afin de réagir immédiatement en cas de panne et de dysfonctionnement et ainsi de pouvoir malgré tout assurer la disponibilité des données.

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Langage de requête

Dans le cadre de cette comparaison entre MongoDB et SQL, la convivialité du langage dépend avant tout des préférences personnelles et des connaissances antérieures de l’utilisateur. Depuis plusieurs dizaines d’années, SQL est une référence, un langage facile à apprendre et au moins en partie inspiré de la langue anglaise. Si vous avez déjà réussi à utiliser une fois une solution SQL, le maniement du prochain système similaire vous semblera également accessible. Le langage est très bien documenté et très largement répandu. Il ne fonctionne toutefois pas de manière dynamique et s’appuie sur des schémas fixes, notamment des tables. Bien que SQL possède de nombreux dialectes, la base reste la même.

Le langage de requête MongoDB est nettement plus dynamique et flexible que SQL et répond donc généralement aux exigences possibles causées par des types de données et des requêtes différents. Il est conçu pour fonctionner avec des documents BSON et permet de modifier des champs (ajout ou suppression). Le langage est toutefois uniquement conçu pour MongoDB. D’autres systèmes NoSQL ou bases de données SQL utilisent au contraire des langages qui diffèrent partiellement ou totalement de MQL.

MongoDB vs SQL : ACID et CAP

Tandis que SQL repose sur des tables relationnelles, le langage non relationnel MongoDB utilise des documents réunis en collections. Les deux systèmes s’appuient donc sur des méthodes différentes. SQL est fondé sur les propriétés ACID classiques. ACID signifie Atomicité, Cohérence, Isolation et Durabilité. Cet acronyme indique que les transactions sont exécutées en totalité ou pas du tout, restent cohérentes et sont protégées de toute influence interne ou externe. L’accent est clairement mis sur la sécurité des données et la fiabilité du transfert de données.

À l’inverse, MongoDB s’appuie sur le théorème CAP. CAP signifie Cohérence, disponibilité et tolérance au partitionnement (ou Consistency, Availability and Partition en anglais). Ce théorème signifie que seuls deux facteurs sur trois sont toujours simultanément possibles. MongoDB fait partie des mémoires de données CP qui garantissent la cohérence et la tolérance au partitionnement en contrepartie de compromis sur la disponibilité. MongoDB est basé sur un nœud primaire sur lequel toutes les demandes sont exécutées. Ce n’est que lorsque celui-ci présente une défaillance que son nœud secondaire est utilisé.

Utilisations

Les exigences imposées à MongoDB ou SQL sont donc très différentes. Le choix d’une solution pour vos données dépend par exemple des données que vous souhaitez enregistrer et gérer. SQL s’adresse aux données structurées qui peuvent être modélisées sous forme de table. Si vous souhaitez miser sur la cohérence, la méthode classique est toujours conseillée. SQL marque notamment des points dans les domaines de l’e-commerce, auprès d’autres systèmes de transaction, dans la comptabilité des petites entreprises ou dans le cadre d’activités qui impliquent une intégrité stricte des données. SQL est considéré comme une solution sûre et robuste.

À l’inverse, le principal avantage de MongoDB est sa flexibilité. D’une part, il concerne des types de données pris en compte qui sont très diversifiés et ces données peuvent être structurées, semi-structurées ou non structurées. D’autre part, la flexibilité apparaît lorsqu’il est question de déploiement : ce dernier est horizontal de manière à ce que votre système puisse évoluer au fil de vos exigences. Même la vitesse de MongoDB est un argument persuasif pour la méthode NoSQL. Celui-ci est notamment appliqué dans le domaine du e-commerce, pour les systèmes de gestion du contenu, dans les solutions Cloud ou dans les applications requérant des fonctions d’analyse en temps réel.

MongoDB vs SQL : ces entreprises misent sur (au moins) une des méthodes.

De nombreuses entreprises misent sur une des deux méthodes pour enregistrer et gérer leurs données. Les entreprises suivantes, entre autres, ont opté pour MongoDB :

• Adobe
• Amadeus
• AppScale
• Craftbase
• Disney
• Etsy
• Foursquare
• Lyft
• MTV
• The New York Times
• Via Varejo

Ces entreprises et plateformes s’appuient sur une solution SQL :

• Adobe
• Apple
• Dell
• IMDB
• LinkedIn
• Microsoft
• Reddit
• Seagate
• Skype
• Spotify
• Twitch

MongoDB vs SQL : une solution combinée est également envisageable.

Grâce à cette liste, vous pouvez déjà constater que des entreprises ont fait le choix ne pas choisir entre MongoDB et SQL. Il est en effet également possible de combiner des solutions SQL et NoSQL au sein d’une architecture des applications. Vous bénéficiez ainsi des points forts des deux méthodes. Ce choix n’est certes pas judicieux pour tous les utilisateurs, mais peut, selon les circonstances, fournir les meilleurs résultats possibles.