Qu'est-ce qu'une base de données relationnelle ?

Un système de gestion de base de données relationnelles (SGBDR) est une couche logicielle d'outils et de services qui gère les tableaux relationnels. Dans la pratique, les termes SGBDR et base de données relationnelle sont considérés comme des synonymes. Une base de données relationnelle fournit une interface cohérente entre les applications, les utilisateurs et la base de données relationnelle. Les organisations utilisent le SGBDR pour gérer de grandes quantités d'informations critiques provenant de différents services.

Plusieurs utilisateurs peuvent utiliser la même base de données de différentes manières. Par exemple, ils peuvent effectuer des opérations de base de données et agréger des points de données clés sans créer de redondance des données. Les systèmes de gestion de bases de données relationnelles permettent également à votre administrateur de base de données de mieux contrôler l'accès à vos données.

Depuis l'invention des ordinateurs, la gestion et le stockage des données sur les machines constituent un domaine de recherche permanent. Avant les bases de données relationnelles, les organisations utilisaient un système de base de données hiérarchique, similaire aux dossiers sur votre ordinateur. Ces premiers systèmes de bases de données pouvaient organiser de grands volumes de données. Cependant, leur manière de découvrir les relations entre les données était limitée. Ils étaient également complexes, spécifiques à des applications particulières et nécessitaient une expertise technique pour les utiliser.

Le modèle de base de données relationnelle est apparu comme une solution à ces problèmes. Il séparait le stockage physique des données de la gestion et de l'utilisation des bases de données. Les bases de données relationnelles modernes permettent aux utilisateurs de stocker et de récupérer des données sans avoir à gérer le stockage physique des données. Vous pouvez également manipuler des structures de données logiques par programmation.

Le principal avantage du modèle de données relationnel est sa capacité à extraire des informations pertinentes à partir des données. Par exemple, vous pouvez compter, trier et regrouper les données dans un tableau, effectuer des opérations mathématiques et générer des rapports complexes. Par conséquent, les systèmes de bases de données relationnelles restent les plus populaires pour le stockage de données aujourd'hui. Retrouvez ci-dessous certains autres avantages.

L'intégrité des données désigne l'exhaustivité, l'exactitude et la cohérence globales des données. Les bases de données relationnelles utilisent un ensemble de restrictions pour mettre en œuvre l'intégrité des données dans la base de données. Ces restrictions incluent la clé primaire, la clé étrangère, et la contrainte « Not NULL », « Unique », « Default » et « Check ».

Ces contraintes d'intégrité permettent d'appliquer les règles métier sur les données des tableaux, afin de garantir l'exactitude et la fiabilité des données. De plus, la plupart des bases de données relationnelles autorisent également l'intégration de codes personnalisés dans les déclencheurs, qui sont exécutés en fonction d'une action réalisée sur un point de données de la base de données. Le code personnalisé peut également être intégré dans des procédures stockées qui s'exécutent lorsqu'elles sont invoquées par un client ou une application.

La plupart des systèmes de gestion de bases de données relationnelles disposent de contrôles d'accès sophistiqués. Les administrateurs de votre base de données peuvent déterminer avec précision qui a accès à quelles données. Vous pouvez limiter l'accès à la lecture, à la modification et à la suppression des données, même au niveau de chaque cellule. Ce contrôle d'accès granulaire contribue à rendre les bases de données relationnelles très sécurisées.

La plupart des bases de données relationnelles disposent de fonctionnalités d'importation et d'exportation, ce qui vous permet de créer rapidement des sauvegardes de données. Les bases de données relationnelles modernes basées sur le cloud effectuent une mise en miroir continue afin de vous permettre de restaurer les données perdues en quelques secondes ou moins.

Plusieurs technologies de bases de données relationnelles sont open source et peuvent être utilisées gratuitement. Les bases de données open source ont des communautés actives qui améliorent et adaptent continuellement les caractéristiques et les fonctions. Les développeurs et les ingénieurs de données peuvent accéder à divers outils et logiciels qui rendent les bases de données relationnelles très pratiques à utiliser.

Les bases de données relationnelles fonctionnent en fournissant un environnement à partir duquel les applications accèdent aux données et les réassemblent de différentes manières sans avoir à réorganiser les tableaux de données à partir du code de l'application. Ci-dessous, vous trouverez quelques caractéristiques clés d'un système de base de données relationnelle.

La base de données relationnelle est composée de tableaux qui représentent des objets ou des concepts du monde réel, souvent appelés entités. Chaque colonne d'une tableau comporte un certain type de données appelé attribut, et chaque champ indique la valeur réelle d'un attribut. Les lignes et les colonnes d'un tableau représentent un ensemble de valeurs associées d'un objet ou d'une entité.

Vous pouvez attribuer à chaque ligne d'un tableau un identifiant unique appelé clé primaire. Une clé étrangère fait référence à la clé primaire d'un autre tableau existant et crée une connexion logique. Les lignes de plusieurs tableaux sont ainsi reliées entre elles par une combinaison clé primaire/clé étrangère. Par exemple, chacune des lignes d'un tableau de commandes peut contenir une clé étrangère renfermant l'identifiant du client, lequel identifie la ligne du tableau des clients reprenant l'ensemble des informations relatives au client.

SQL (Structured Query Language) est l'interface principale qui permet de communiquer avec les bases de données relationnelles. SQL est devenue une norme de l'American National Standards Institute (ANSI) en 1986. Tous les moteurs de bases de données relationnelles courants prennent en charge la norme ANSI SQL. Vous pouvez l'utiliser pour mettre à jour, supprimer ou stocker des données, récupérer des sous-ensembles de données et gérer tous les aspects de votre base de données relationnelle.

SQL est assez facile à apprendre, car il utilise des mots clés anglais courants dans ses instructions. Il s'intègre également bien aux différents langages de programmation. Par exemple, vous pouvez intégrer des requêtes SQL au langage de programmation Java pour créer des applications de traitement de données hautement performantes avec les principaux systèmes de base de données SQL.

Une transaction de base de données relationnelle désigne une ou plusieurs instructions SQL qui s’exécutent en tant que séquence d'opérations et constituent une unité de travail logique unique. Les transactions fournissent une proposition « tout ou rien », ce qui signifie que l'ensemble de la transaction doit être effectué en une seule unité. Si le système de gestion de base de données relationnelle ne peut effectuer aucune partie de la transaction, aucun des composants individuels ne sera exécuté. Dans la terminologie du modèle relationnel, une transaction entraîne un résultat COMMIT ou ROLLBACK. Le système de gestion de base de données traite chaque transaction de manière cohérente et fiable, indépendante et isolée des autres transactions.

Toutes les transactions de base de données relationnelle doivent présenter les propriétés ACID (c'est-à-dire atomicité, cohérence, isolation et durabilité) pour garantir l'intégrité des données.

Atomicité
L'atomicité exige que la transaction dans son ensemble soit exécutée avec succès. Si une partie de la transaction échoue, toutes les modifications apportées dans le cadre de la transaction seront annulées.

Cohérence
La cohérence requiert que les données écrites dans la base de données relationnelle dans le cadre d'une transaction soient conformes à toutes les règles et restrictions définies, notamment les contraintes, les opérations en cascade et les déclencheurs.

Isolement
L'isolation exige que chaque transaction soit indépendante d'elle-même. Lorsque plusieurs utilisateurs tentent de modifier simultanément les données d'une base de données relationnelle, les mécanismes de contrôle de la simultanéité les empêchent de remplacer les modifications apportées par les autres utilisateurs.

Durabilité
La durabilité requiert que toutes les modifications réalisées sur la base de données relationnelle soient permanentes une fois la transaction exécutée avec succès.

Il existe de nombreux types de bases de données conçus pour optimiser la flexibilité et l'évolutivité de certains modèles de données. Ces types de bases de données incluent :

• Relationnel : les données sont stockées dans un format tabulaire en utilisant des lignes pour les enregistrements individuels et des colonnes pour stocker les attributs ou les points de données liés aux enregistrements.
• Clé-valeur : les données sont stockées dans un format de dictionnaire, chaque élément ayant une clé et une valeur.
• Document : les données sont stockées sous forme de documents au format JSON, XML ou sous un autre format pour les données semi-structurées.
• Graphique : les données sont stockées sous forme de graphe de connaissances à l'aide de nœuds, d'arêtes pour définir la relation entre ces nœuds et de propriétés qui stockent des points de données individuels.

La différence entre les bases de données relationnelles et les bases de données non relationnelles (également appelées NoSQL) tient à la structure des données qu'elles contiennent. Un modèle de base de données relationnelle organise les données en tableaux, en index et en vues. Cette structure tabulaire facilite la création, la lecture, la modification et la suppression de données pertinentes à l'aide d'un langage de requête tel que SQL. La structure de chaque ligne est la même, un peu comme dans une feuille de calcul.

Une base de données non relationnelle n'utilise pas de structure de données tabulaire. Au lieu de cela, les données peuvent être stockées sous forme de paires clé-valeur, de JSON, de graphique ou de presque tout autre type de structure de données. De nombreuses bases de données non relationnelles sont également appelées bases de données NoSQL car les données sont stockées et interrogées d'une manière qui ne nécessite pas de SQL.

Les bases de données non relationnelles ou NoSQL sont conçues spécialement pour des modèles de données spécifiques et disposent de schémas flexibles pour construire des applications modernes. Elles sont largement reconnues pour leur facilité de développement, leur fonctionnalité et leur performance à l'échelle. Parmi les points de différence, citons les points suivants :

Les bases de données relationnelles stockent les données structurées dans des lignes et des colonnes définies par des règles. À l'inverse, les bases de données NoSQL stockent des éléments de données individuels dans des fichiers distincts.

Les bases de données relationnelles stockent les données sous forme de tableaux et suivent des règles strictes concernant la variété des données et les relations entre les tableaux. Les bases de données non relationnelles offrent plus de flexibilité car elles ne nécessitent pas de données structurées. Vous pouvez les utiliser pour stocker des fichiers, des vidéos et d'autres contenus non structurés.

Un modèle de base de données relationnelle suit des propriétés ACID strictes. Traditionnellement, les bases de données non relationnelles offrent un modèle BASE (Basically Available, Soft state, Evental consistency [fondamentalement disponible, état souple et finalement cohérent]) plus flexible. Elles garantissent la disponibilité mais pas une forte cohérence. L'état de la base de données peut changer au fil du temps et finit par devenir cohérent. Les bases de données non relationnelles modernes proposent également des fonctions ACID, une forte cohérence, une haute disponibilité, etc.

Les cas d'utilisation des bases de données relationnelles peuvent varier en fonction du type et du volume de données stockées, ainsi que du niveau de performance requis pour y accéder. C'est pourquoi divers moteurs de bases de données relationnelles ont été développés, d'Amazon Aurora, Oracle et Microsoft SQL Server à MySQL et PostgreSQL, chacun présentant ses avantages et ses inconvénients.

Lors de la sélection d'une base de données relationnelle, il est important de déterminer si vous devez trouver un fournisseur de services cloud gérés qui la prend en charge. Amazon Relational Database Service (RDS) est un service de base de données entièrement géré qui gère le provisionnement, l'application de correctifs, les sauvegardes et autres tâches essentielles pour les bases de données relationnelles les plus populaires. Autrement dit, vous pouvez choisir un moteur de base de données adapté à votre cas d'utilisation sans vous soucier de ses exigences de maintenance.

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 relationnelle dans le cloud. Les bases de données cloud offrent de nombreux avantages tels que les performances, la mise à l'échelle et la rentabilité. Vous trouverez ci-dessous quelques exemples de moteurs de base de données relationnelle sur Amazon RDS.

Amazon Aurora
Amazon Aurora est un moteur de base de données relationnelle compatible MySQL et PostgreSQL. Il associe la vitesse et la disponibilité des bases de données commerciales haut de gamme à la simplicité et la rentabilité des bases de données open source. Amazon Aurora fournit jusqu'à 5 fois le débit de MySQL et 3 fois le débit de PostgreSQL pour un dixième du coût des bases de données commerciales.

Oracle
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. Vous pouvez utiliser des licences Oracle existantes ou payer pour utiliser une licence à l'heure. RDS gère des tâches d'administration des bases de données complexes, notamment le provisionnement, les sauvegardes, l'application des correctifs, la surveillance et la mise à l'échelle matérielle., afin de vous permettre de vous concentrer sur le développement des applications.

Microsoft SQL Server
Amazon RDS for SQL Server facilite la configuration, l'exploitation et la mise à l'échelle de SQL Server dans le cloud. Vous pouvez déployer plusieurs éditions de SQL Server, notamment les éditions Express, Web, Standard et Enterprise. Amazon RDS for SQL Server vous fournit un accès direct aux capacités natives de SQL Server, par conséquent vos applications et outils fonctionnent sans qu'aucune modification soit requise.

MySQL
MySQL est un système de gestion de bases de données relationnelles open source utilisé par un grand nombre d'applications Web. Amazon RDS for MySQL vous permet de bénéficier des fonctionnalités d'un moteur de bases de données MySQL classique. Cela signifie que le code, les applications et les outils que vous utilisez déjà avec vos bases de données fonctionnent avec Amazon RDS, sans qu'aucune modification soit requise.

PostgreSQL
PostgreSQL est un système de bases de données relationnelles objet open source qui est axé sur l'extensibilité et la conformité aux normes. Amazon RDS for PostgreSQL gère des tâches administratives de base de données chronophages et indifférenciées, telles que l'installation du logiciel PostgreSQL, la gestion du stockage et les mises à niveau. Vous pouvez déployer et démarrer en quelques minutes.

MariaDB
MariaDB est un moteur de base de données compatible avec MySQL qui est un dérivé de MySQL. Il a été développé par les premiers développeurs de MySQL. Amazon RDS for MariaDB facilite la configuration, l'utilisation et la mise à l'échelle des déploiements MariaDB dans le cloud. Avec Amazon RDS, vous pouvez déployer des bases de données MariaDB évolutives en quelques minutes, avec une capacité matérielle économique et redimensionnable.

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