Guide complet pour comprendre les 11 types de bases de données

Les bases de données constituent l’épine dorsale de la gestion moderne des données. Elles apportent la structure et l’efficacité nécessaires pour stocker, interroger et administrer d’immenses volumes d’informations. Le choix du type de base de données a un impact déterminant sur les performances et la capacité de montée en charge d’une application.

Dans cet article, nous passons en revue 11 types de bases de données, en détaillant leurs fonctionnalités, leurs cas d’usage les plus courants ainsi que les scénarios métiers dans lesquels elles apportent le plus de valeur.

InterSystems IRIS prend en charge l’ensemble des principaux types de bases de données — dont beaucoup sont évoqués dans cet article — et constitue une solution polyvalente et robuste, capable de répondre à un large éventail de besoins avec des performances et une flexibilité supérieures.

Système de gestion de base de données (SGBD / Database Management System) : application logicielle qui interagit avec les utilisateurs finaux, les applications et la base de données elle-même afin de capturer et d’analyser les données, garantissant une gestion et une récupération efficaces.

Base de données cloud (Cloud Database) : base de données conçue, déployée et accessible via une infrastructure de cloud computing, offrant évolutivité et accès à distance.

Base de données sur site (On-Premises Database) : base de données hébergée et maintenue sur des serveurs locaux, au sein de l’infrastructure propre d’une organisation.

Base de données hybride (Hybrid Database) : base de données combinant solutions cloud et sur site afin de tirer parti des avantages des deux environnements.

Base de données centralisée (Centralized Database) : base de données stockée, maintenue et administrée en un lieu unique, généralement sur un serveur central ou dans un centre de données.

Données structurées (Structured Data) : données organisées selon un schéma prédéfini (par ex. lignes et colonnes d’une base relationnelle), ce qui les rend facilement interrogeables et analysables.

Données non structurées (Unstructured Data) : données dépourvues de format ou de structure prédéfinie, comme du texte libre, des images ou des vidéos, nécessitant des techniques de traitement avancées pour leur analyse et leur gestion.

Les bases de données relationnelles sont sans doute le type de base de données le plus connu et le plus utilisé. Elles organisent les données en tables, constituées de lignes et de colonnes. Chaque table représente une entité distincte, et les relations entre ces entités sont définies au moyen de clés et d’index.

Le langage de requête structuré (SQL) est utilisé pour interagir avec les bases relationnelles, permettant une interrogation et une manipulation puissantes des données.

Cas d'usage
Les bases relationnelles sont particulièrement adaptées aux applications nécessitant :

• Des données structurées avec des relations clairement définies
• Un haut niveau d’intégrité et de cohérence des données
• La gestion de requêtes complexes et de transactions

Exemples concrets

• Applications métiers traditionnelles : une base relationnelle est idéale pour les applications nécessitant des données structurées avec des relations complexes, telles que les systèmes de gestion de la relation client (CRM) et de planification des ressources d’entreprise (ERP).
• Systèmes financiers : leur capacité à traiter les transactions de manière fiable et à maintenir l’intégrité des données en fait une solution de choix pour les applications bancaires et financières.
• Gestion des stocks : grâce à leur fort support des relations et des transactions, les bases relationnelles conviennent parfaitement au suivi des inventaires et à la gestion des chaînes d’approvisionnement.

En règle générale, les bases relationnelles sont orientées lignes (row-store) ou orientées colonnes (column-store), mais certaines solutions combinent les deux approches.

Les bases orientées colonnes organisent les données en colonnes plutôt qu’en lignes, ce qui permet un stockage et une récupération efficaces de grands volumes de données. Elles sont particulièrement adaptées aux applications de big data.

Cas d'usage
Les bases orientées colonnes conviennent idéalement aux applications nécessitant :

• Un stockage et une récupération efficaces de jeux de données volumineux
• Des modèles de données hautement évolutifs
• Des opérations de lecture et d’ajout (append) à haute performance.

Exemples concrets

• Analytique big data : les bases orientées colonnes excellent dans le traitement et l’analyse de données à grande échelle.
• Données historiques : elles sont idéales pour stocker et interroger des données historiques, telles que les journaux (logs) et les métriques.
• Collecte de logs : elles permettent de stocker et de récupérer efficacement les données de logs générées par des applications et des systèmes.

Également appelé base orientée lignes (row-oriented database), ce type de stockage organise les données par type d’enregistrement. Cette méthode traditionnelle permet un enregistrement rapide des données en conservant toutes les informations associées à un enregistrement donné côte à côte.

Cas d'usage
Le stockage en lignes est particulièrement adapté aux applications nécessitant :

• Des insertions et mises à jour fréquentes
• Un traitement transactionnel intensif

Exemples concrets

• Bases de données transactionnelles : toute base de données comportant de nombreuses mises à jour bénéficie de la spécificité et de l’adaptabilité du stockage en lignes.
• Gestion et authentification des utilisateurs : le stockage en lignes est bien adapté pour maintenir l’exactitude et la cohérence des informations utilisateur, deux éléments essentiels pour garantir la sécurité.

Quel que soit le besoin pour accompagner la croissance de votre entreprise, InterSystems IRIS prend en charge aussi bien le row-store que le column-store.

Les bases de données NoSQL offrent une approche flexible de la conception des bases de données, en permettant l’utilisation de différents modèles de données. Elles sont conçues pour gérer de grands volumes de données non structurées ou semi-structurées, ce qui les rend idéales pour les applications modernes nécessitant la prise en charge de multiples types de données.

Voici quelques exemples de types de bases de données NoSQL disponibles :

Les bases de données orientées documents stockent les données dans des structures de type document, généralement aux formats JSON ou BSON. Chaque document est une unité autonome qui peut inclure des structures de données imbriquées, ce qui leur confère une grande flexibilité.

Cas d'usage
Les bases de données orientées documents sont particulièrement adaptées aux applications nécessitant :

• Systèmes de gestion de contenu (CMS) : stockage et gestion de contenus web, blogs et articles.
• Plateformes e-commerce : gestion efficace des catalogues produits et des données clients, avec des schémas flexibles pouvant évoluer au fil du temps.
• Analytique en temps réel : idéales pour les applications nécessitant l’analyse et le reporting en temps réel de données JSON.

Exemples concrets

• Données semi-structurées avec schémas flexibles
• Opérations de lecture et d’écriture rapides et évolutives
• Structures de données complexes devant être stockées dans un seul document.

InterSystems IRIS prend en charge le stockage orienté documents, permettant aux entreprises de gérer efficacement les données semi-structurées et les schémas flexibles pour les systèmes de gestion de contenu et les plateformes e-commerce.

Les bases de données clé-valeur sont le type le plus simple de bases de données NoSQL. Elles stockent les données sous forme de paires clé-valeur. Très performantes, elles peuvent gérer de grands volumes de données avec une latence minimale.

Cas d'usage
Les bases de données clé-valeur conviennent particulièrement aux applications nécessitant :

• Une récupération de données à hautes performances et à faible latence
• Des structures de données simples et directes
• Une grande évolutivité pour gérer des volumes importants de données clé-valeur.

Exemples concrets

• Mise en cache (Caching) : idéales pour mettre en cache des données fréquemment consultées, réduisant ainsi la charge sur les bases principales
• Gestion de sessions : permettent de gérer efficacement les sessions utilisateurs dans les applications web, en fournissant un accès rapide aux données de session
• Stockage de données simples : parfaitement adaptées au stockage de structures simples, comme les fichiers de configuration ou les paramètres.

Les bases de données orientées graphes stockent les données sous forme de nœuds et d’arêtes, représentant respectivement les entités et leurs relations. Elles sont conçues pour gérer des structures de données complexes et fortement interconnectées.

Cas d'usage
Les bases de données orientées graphes sont particulièrement adaptées aux applications nécessitant :

• La modélisation et l’interrogation de relations complexes entre données
• Des parcours et analyses de graphes à haute performance
• Une flexibilité permettant de s’adapter à l’évolution des structures de données

Exemples concrets

• Réseaux sociaux : idéales pour modéliser les connexions et interactions sociales
• Détection de fraude : permettent d’identifier efficacement des schémas et anomalies dans les transactions financières
• Moteurs de recommandation : capables d’analyser les préférences et relations des utilisateurs pour fournir des recommandations personnalisées

Les bases de données en mémoire stockent les données directement dans la mémoire principale du système (RAM), ce qui permet un accès et un traitement extrêmement rapides. Elles sont idéales pour les applications nécessitant des performances en temps réel et une récupération des données à très faible latence.

Cas d'usage
Les bases en mémoire conviennent particulièrement aux applications nécessitant :

• Un accès aux données à faible latence et des performances très élevées
• Un traitement et une analyse des données en temps réel
• Un débit élevé pour des applications fortement transactionnelles

Exemples concrets

• Traitement de données en temps réel : parfaitement adaptées aux applications devant traiter les données instantanément, comme les plateformes de trading financier ou les flux de données IoT
• Mise en cache (Caching) : utilisées pour mettre en cache des données fréquemment consultées, améliorant considérablement les performances des applications web et réduisant la charge sur les bases de données principales
• Transactions à grande vitesse : bien adaptées aux applications nécessitant un traitement rapide des transactions, telles que les jeux en ligne ou les systèmes d’enchères en temps réel

InterSystems IRIS prend en charge la gestion des données en mémoire, garantissant un accès à faible latence et un traitement en temps réel, idéal pour les transactions à grande vitesse et l’analytique en temps réel.

Les bases de données temporelles sont optimisées pour le stockage et l’interrogation de données horodatées, ce qui les rend idéales pour les applications impliquant le suivi de l’évolution des données dans le temps. Elles sont conçues pour gérer efficacement de grands volumes de données de séries temporelles et prendre en charge des requêtes complexes basées sur des intervalles de temps.

Cas d’usage
Les bases temporelles conviennent particulièrement aux applications nécessitant :

• Un stockage et une récupération efficaces de données horodatées
• Des requêtes complexes basées sur des intervalles de temps
• Un haut débit en lecture et en écriture pour de grands volumes de données

Exemples concrets

• Données IoT : parfaitement adaptées au stockage et à l’analyse des données issues de dispositifs de l’Internet des objets (IoT), comme les relevés de capteurs et les données de télémétrie
• Données de marché financier : capables de gérer efficacement les données de trading à haute fréquence, les cours boursiers et autres indicateurs financiers
• Systèmes de monitoring : bien adaptées au stockage et à l’interrogation de données provenant de systèmes de supervision, tels que les métriques de performance des serveurs ou les journaux applicatifs.

Les bases de données orientées objets stockent les données sous forme d’objets, comme en programmation orientée objet. Cela permet une intégration fluide entre la base de données et le code applicatif, offrant ainsi un modèle de données plus naturel et une manipulation plus intuitive.
Depuis mars 2025, InterSystems IRIS est la base de données orientée objet la plus utilisée.

Cas d’usage
Les bases orientées objets conviennent particulièrement aux applications nécessitant :

• Une intégration transparente avec les langages de programmation orientés objet
• Le stockage et la manipulation de types de données complexes
• Une modélisation des données naturelle et intuitive

Exemples concrets

• Systèmes CAD/CAM : idéales pour les applications nécessitant le stockage et la manipulation de modèles de données complexes, comme la conception assistée par ordinateur (CAD) et la fabrication assistée par ordinateur (CAM)
• Applications multimédias : capables de gérer efficacement des types de données complexes tels que les images, les fichiers audio et vidéo
• Modèles de données complexes : parfaitement adaptées aux applications devant représenter et manipuler des structures de données élaborées

Les bases de données distribuées répartissent les données sur plusieurs nœuds ou emplacements, offrant évolutivité, tolérance aux pannes et haute disponibilité. Elles sont conçues pour garantir l’accessibilité des données même si un ou plusieurs nœuds tombent en panne.

Cas d’usage
Les bases distribuées conviennent particulièrement aux applications nécessitant :

• Une évolutivité permettant d’accompagner la croissance des données et du nombre d’utilisateurs
• Une haute disponibilité et une tolérance aux pannes
• Un accès à faible latence depuis différentes régions géographiques

Exemples concrets

• Applications globales : parfaitement adaptées aux applications devant desservir des utilisateurs répartis dans plusieurs zones géographiques, tout en assurant faible latence et haute disponibilité
• Systèmes évolutifs : idéales pour les applications nécessitant un scaling horizontal afin de gérer l’augmentation de la charge et des volumes de données
• Haute disponibilité : en offrant redondance et tolérance aux pannes, elles conviennent aux applications critiques pour lesquelles la continuité de service est indispensable

InterSystems IRIS prend en charge les architectures de bases distribuées, en proposant des solutions robustes pour la haute disponibilité et l’évolutivité. Ses options de déploiement flexibles permettent aux entreprises de gérer et de faire évoluer efficacement leurs applications sur plusieurs nœuds.

Les bases de données multimodèles prennent en charge plusieurs modèles de données — tels que relationnel, document, graphe et clé-valeur — au sein d’un seul et même système. Elles offrent ainsi une plus grande flexibilité et une efficacité accrue dans la gestion de données diversifiées et de structures complexes.

Cas d’usage
Les bases multimodèles conviennent particulièrement aux applications nécessitant :

• Une polyvalence dans la gestion de différents modèles de données
• L’intégration de types de données hétérogènes au sein d’un système unique
• Une gestion efficace de workloads hybrides (transactionnels et analytiques)

Exemples concrets

• Stockage flexible des données : idéales pour les applications nécessitant l’intégration de différents types de données, comme les données relationnelles et les documents JSON
• Applications hybrides : capables de gérer efficacement des charges de travail mixtes, prenant en charge à la fois des opérations transactionnelles et analytiques
• Gestion de données complexes : adaptées aux applications devant administrer et interroger des structures de données complexes issues de plusieurs modèles

InterSystems IRIS est une plateforme robuste de base de données multimodèles, offrant un support transparent pour divers modèles de données, notamment relationnel, document et clé-valeur. Cette polyvalence permet aux entreprises de gérer efficacement des données complexes et d’intégrer plusieurs types de données au sein d’un système unique et unifié.

Les bases de données orientées graphes stockent les données sous forme de graphes, constitués de nœuds, arêtes et propriétés. Elles sont conçues pour représenter et interroger des relations complexes entre données, ce qui les rend idéales pour les applications impliquant des ensembles de données fortement interconnectés.

Cas d’usage
Les bases orientées graphes conviennent particulièrement aux applications nécessitant :

• La modélisation et l’interrogation de relations complexes entre données
• Des parcours et analyses de graphes à haute performance
• Une flexibilité permettant de s’adapter à l’évolution des structures de données

Exemples concrets

• Réseaux sociaux : idéales pour modéliser et analyser les connexions et interactions entre utilisateurs
• Détection de fraude : permettent d’identifier efficacement des schémas et anomalies dans les transactions financières afin de repérer des activités frauduleuses
• Moteurs de recommandation : analysent les préférences et relations des utilisateurs pour fournir des recommandations personnalisées.

Les bases de données hiérarchiques organisent les données selon une structure en arborescence, où chaque enregistrement possède un seul parent et potentiellement plusieurs enfants. Ce modèle est particulièrement efficace pour les applications reposant sur des relations hiérarchiques claires entre éléments de données.

Cas d’usage
Les bases hiérarchiques sont adaptées aux applications nécessitant :

• Des relations de données claires et hiérarchiques
• Une organisation simple des données en structure arborescente
• Une récupération efficace des données dans un contexte hiérarchique

Exemples concrets

• Systèmes legacy : fréquemment présentes dans des applications et systèmes anciens où les relations de données sont naturellement hiérarchiques
• Systèmes de gestion de fichiers : efficaces pour gérer des répertoires de fichiers et des structures organisationnelles.

Les bases de données en réseau utilisent une structure en graphe, similaire aux bases hiérarchiques mais avec des relations plus complexes. Chaque enregistrement peut avoir plusieurs parents et plusieurs enfants, permettant de modéliser des structures de données plus sophistiquées.

Cas d’usage
Les bases en réseau sont adaptées aux applications nécessitant

• La modélisation de relations many-to-many (plusieurs-à-plusieurs)
• Des structures de données complexes et dynamiques
• Une gestion efficace de points de données interconnectés

Exemples concrets

• Télécommunications : bien adaptées à la modélisation et à la gestion des connexions et relations dans des réseaux de communication
• Réseaux de transport : capables de gérer efficacement les relations complexes et les itinéraires dans les systèmes de transport
• Systèmes d’inventaire complexes : idéales pour les applications devant administrer des inventaires avec des relations multiples et sophistiquées.

Les bases de données spatiales sont optimisées pour le stockage et l’interrogation de données spatiales, telles que des coordonnées géographiques, des cartes ou des formes géométriques. Elles offrent des fonctions spécialisées pour exécuter des requêtes spatiales et analyser les relations géographiques.

Cas d’usage
Les bases spatiales conviennent particulièrement aux applications nécessitant :

• Le stockage et l’interrogation de données spatiales
• L’analyse des relations spatiales et des caractéristiques géographiques
• Une gestion efficace des informations basées sur la localisation

Exemples concrets

• Systèmes d’information géographique (SIG / GIS) : indispensables pour stocker et analyser des données géographiques telles que des cartes ou des entités spatiales
• Services basés sur la localisation : capables de gérer efficacement les données pour les applications fournissant des services en fonction de la position des utilisateurs, comme les applications de navigation ou le géorepérage (geofencing)
• Planification urbaine : utiles pour modéliser et analyser les infrastructures urbaines, l’utilisation des sols ou encore les données environnementales.

InterSystems IRIS est une plateforme de données complète, conçue pour répondre aux besoins variés des entreprises modernes. Elle intègre plusieurs modèles de données — relationnel, document, clé-valeur et stockage en colonnes — permettant aux organisations de gérer différents types de données au sein d’un système unique.

Conçu pour offrir de hautes performances, InterSystems IRIS propose un accès aux données à faible latence ainsi qu’un traitement rapide des transactions. Son architecture évolutive permet aux entreprises de gérer l’augmentation des volumes de données et des demandes utilisateurs sans compromis sur les performances.

La plateforme prend en charge l’analytique en temps réel, permettant aux organisations d’obtenir rapidement des insights et de prendre des décisions fondées sur les données.

Grâce à une excellente interopérabilité, InterSystems IRIS s’intègre facilement aux systèmes et sources de données existants. Elle prend en charge les protocoles et API standards du marché, ce qui simplifie la connexion d’applications diverses et l’optimisation des processus opérationnels.

Des fonctionnalités de sécurité complètes — telles que le chiffrement des données, les contrôles d’accès et les capacités d’audit — aident les entreprises à protéger leurs données sensibles et à assurer leur conformité avec les exigences réglementaires.

InterSystems IRIS facilite le développement et le déploiement grâce à son environnement de développement intégré et à sa compatibilité avec de multiples langages de programmation. La plateforme propose des options de déploiement flexibles — sur site, dans le cloud ou en mode hybride — afin de répondre à différents besoins métiers.

Quelle que soit la manière dont votre entreprise gère ses données, InterSystems IRIS peut vous accompagner.

Pour en savoir plus, contactez-nous ou consultez la page produit InterSystems IRIS.