Comprendre 11 types de bases de données : un guide complet

Les bases de données sont l'épine dorsale de la gestion moderne des données. Elles fournissent la structure et l'efficacité nécessaires au stockage, à la récupération et à la gestion de grandes quantités d'informations. Le choix de la bonne base de données peut avoir un impact significatif sur la performance et l'évolutivité d'une application.

Dans cet article, nous allons explorer 11 types différents de bases de données, en donnant un aperçu de leur fonctionnalité, des cas d'utilisation courants et des scénarios d'entreprise dans lesquels ils excellent.

InterSystems IRIS supporte tous les principaux types de bases de données, dont beaucoup sont mentionnés dans cet article, offrant une solution polyvalente et robuste capable de répondre à un large éventail d'exigences en matière de bases de données avec une performance et une flexibilité supérieures.

Système de gestion de base de données : Application logicielle qui interagit avec les utilisateurs finaux, les applications et la base de données elle-même pour capturer et analyser les données, assurant ainsi une gestion et une récupération efficaces des données.

Base de données en nuage : Base de données construite, déployée et accessible via la technologie de l'informatique en nuage, offrant une évolutivité et un accès à distance.

Base de données sur site : Base de données hébergée et maintenue sur des serveurs locaux au sein de l'infrastructure d'une organisation.

Base de données hybride : Base de données combinant des solutions en nuage et sur site pour tirer parti des avantages des deux environnements.

Base de données centralisée : Base de données stockée, maintenue et gérée en un seul endroit, généralement au sein d'un serveur central ou d'un centre de données.

Données structurées : Données organisées selon un schéma prédéfini, telles que les lignes et les colonnes dans une base de données relationnelle, ce quiles rend plus faciles à gérer et à utiliser.

Les bases de données relationnelles sont peut-être le type de base de données le plus connu et le plus utilisé. Ils organisent les données dans des tableaux, qui se composent de lignes et de colonnes. Chaque table représente une entité différente et les relations entre ces entités sont définies par des clés et des index.

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

Cas d'utilisation

Les bases de données relationnelles conviennent le mieux aux applications qui requièrent :

• Données structurées avec des relations clairement définies
• Niveaux élevés d'intégrité et de cohérence des données
• Requêtes complexes et gestion des transactions

Exemples concrets

• Applications commerciales traditionnelles : une base de données relationnelle est idéale pour les applications qui nécessitent des données structurées avec des relations complexes, telles que les systèmes de gestion de la relation client (CRM) et les systèmes de planification des ressources de l'entreprise (ERP).
• Systèmes financiers : la capacité à traiter les transactions de manière fiable et à maintenir l'intégrité des données rend les bases de données relationnelles parfaites pour les applications bancaires et financières.
• Gestion des stocks : grâce à leur forte prise en charge des relations et des transactions, les bases de données relationnelles sont bien adaptées au suivi des stocks et à la gestion des chaînes d'approvisionnement.

Les bases de données relationnelles sont généralement des bases de données en ligne ou en colonnes, mais elles peuvent parfois être les deux à la fois.

Les magasins à colonnes organisent les données en colonnes plutôt qu'en lignes, ce qui permet de stocker et d'extraire efficacement de grands ensembles de données. Ils sont particulièrement bien adaptés aux applications de big data.

Use Cases

Les magasins familiaux en colonnes sont les mieux adaptés aux applications qui requièrent :

• Stockage et récupération efficaces de grands ensembles de données.
• Modèles de données évolutifs.
• Opérations de lecture et d'ajout très performantes.

Exemples concrets

• Analyse des données volumineuses : les magasins de la famille Column excellent dans la gestion du traitement et de l'analyse des données à grande échelle.
• Données historiques : elles sont idéales pour le stockage et l'interrogation de données historiques, telles que les journaux et les mesures.
• Journalisation : les magasins de la famille Column peuvent stocker et récupérer efficacement les données de journalisation générées par les applications et les systèmes.

Également connu sous le nom de base de données orientée ligne, ce type de stockage organise les données par type d'enregistrement. Cette méthode traditionnelle permet de stocker rapidement les données en conservant toutes les données associées à un enregistrement spécifique les unes à côté des autres.

Cas d'utilisation

Le stockage en ligne convient bien aux applications qui nécessitent :

• Insertions et mises à jour fréquentes
• Traitement transactionnel

Exemples concrets

• Bases de données transactionnelles : toute base de données avec des mises à jour fréquentes bénéficie de la spécificité et de l'adaptabilité du stockage en ligne.
• Gestion des utilisateurs et authentification : le stockage en rangée est bien adapté pour conserver des informations précises et cohérentes sur les utilisateurs, deux éléments clés pour le maintien de la sécurité.

Quels que soient vos besoins pour soutenir la croissance de votre entreprise, InterSystems IRIS prend en charge à la fois l'enregistrement en ligne et l'enregistrement en colonne.

Les bases de données NoSQL offrent une approche flexible de la conception des bases de données, permettant une variété de modèles de données. Elles sont conçues pour traiter de grands volumes de données non structurées ou semi-structurées, ce qui les rend idéales pour les applications modernes qui requièrent différents types de données.

Voici quelques exemples des types de bases de données No SQL à votre disposition :

Les bases de données documentaires stockent les données dans des structures de type documentaire, en utilisant généralement des formats tels que JSON ou BSON. Chaque document est une unité autonome qui peut inclure des structures de données imbriquées, ce qui lui confère une grande souplesse.

Cas d'utilisation

Les bases de données documentaires conviennent le mieux aux applications qui requièrent :

• Systèmes de gestion de contenu : les bases de données documentaires sont bien adaptées au stockage et à la gestion de contenu web, de blogs et d'articles.
• Plates-formes de commerce électronique : elles peuvent gérer efficacement les catalogues de produits et les données des clients, ce qui permet d'utiliser des schémas flexibles qui peuvent évoluer au fil du temps.
• Analyse en temps réel : les bases de données documentaires sont idéales pour les applications qui requièrent une analyse des données en temps réel et la création de rapports sur les données JSON.

Exemples concrets

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

InterSystems IRIS prend en charge le stockage orienté documents, ce qui permet aux entreprises de gérer efficacement les données semi-structurées et les schémas flexibles pour les systèmes de gestion de contenu et les plates-formes de commerce électronique.

Les magasins clé-valeur sont le type le plus simple de bases de données NoSQL, stockant les données sous forme de paires clé-valeur. Ils sont très performants et peuvent traiter de grands volumes de données avec une faible latence.

Cas d'utilisation

Les magasins de valeurs clés sont les mieux adaptés aux applications qui requièrent :

• Recherche de données à haute performance avec une faible latence.
• Structures de données simples et directes.
• Évolutivité pour traiter de grands volumes de données clé-valeur.

Exemples concrets

• Mise en cache : les magasins de valeurs clés sont parfaits pour mettre en cache les données fréquemment consultées, réduisant ainsi la charge sur les bases de données primaires.
• Gestion des sessions : ils peuvent gérer efficacement les sessions des utilisateurs dans les applications web, en fournissant un accès rapide aux données de session.
• Stockage de données simples : les magasins clé-valeur sont idéaux pour le stockage de structures de données simples, telles que les configurations et les paramètres.

Les bases de données graphiques stockent les données sous forme de nœuds et d'arêtes, représentant les entités et leurs relations. Elles sont conçues pour gérer des structures de données complexes et interconnectées.

Use Cases

Les bases de données graphiques sont les mieux adaptées aux applications qui requièrent :

• Modélisation et interrogation de relations complexes entre les données.
• Traversée et analyse de graphes à haute performance.
• Flexibilité pour s'adapter à des structures de données changeantes.

Exemples concrets

• Réseaux sociaux : les bases de données graphiques sont idéales pour modéliser les connexions et les interactions sociales.
• Détection des fraudes : ils peuvent détecter efficacement les schémas et les anomalies dans les transactions financières.
• Moteurs de recommandation : les bases de données graphiques peuvent analyser les préférences et les relations des utilisateurs afin de 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 des données. Elles sont donc idéales pour les applications nécessitant des performances en temps réel et une récupération des données à faible latence.

Cas d'utilisation

Les bases de données en mémoire sont les mieux adaptées aux applications qui nécessitent :

• Accès aux données à faible latence et performances à grande vitesse.
• Traitement et analyse des données en temps réel.
• Débit élevé pour les applications à fort volume de transactions.

Exemples concrets

• Traitement des données en temps réel : les bases de données en mémoire sont parfaites pour les applications qui doivent traiter des données en temps réel, telles que les plateformes de négociation financière et les flux de données IoT.
• Mise en cache : ils peuvent être utilisés pour mettre en cache les données fréquemment consultées, ce qui améliore considérablement les performances des applications web et réduit la charge des bases de données primaires.
• Transactions à grande vitesse : les bases de données en mémoire sont bien adaptées aux applications nécessitant un traitement rapide des transactions, telles que les jeux en ligne et les systèmes d'enchères en temps réel.

InterSystems IRIS offre un traitement des données en mémoire, garantissant un accès à faible latence et un traitement des données en temps réel, idéal pour les transactions à grande vitesse et les analyses en temps réel.

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

Cas d'utilisation

Les bases de données de séries temporelles sont les mieux adaptées aux applications qui requièrent :

• Stockage et récupération efficaces de données horodatées.
• Requêtes complexes basées sur des intervalles de temps.
• Débit élevé en écriture et en lecture pour les gros volumes de données.

Exemples concrets

• Données IoT : les bases de données de séries temporelles sont parfaites pour stocker et analyser les données des appareils de l'Internet des objets (IoT), telles que les relevés de capteurs et les données de télémétrie.
• Données des marchés financiers : ils peuvent traiter efficacement les données commerciales à haute fréquence, les cours des actions et d'autres paramètres financiers.
• Systèmes de surveillance : les bases de données temporelles sont bien adaptées au stockage et à l'interrogation de données provenant de systèmes de surveillance, tels que les mesures de performance des serveurs et les journaux d'application.
  

Les bases de données orientées objet stockent les données sous forme d'objets, comme dans la programmation orientée objet. Cela permet une intégration transparente entre la base de données et le code de l'application, permettant une modélisation et une manipulation plus naturelles des données.

En mars 2025, InterSystems IRIS est la base de données orientée objet la plus populaire.

Cas d'utilisation

Les bases de données orientées objet conviennent le mieux aux applications qui requièrent :

• Intégration transparente avec les langages de programmation orientés objet.
• Stockage et manipulation de types de données complexes.
• Modélisation naturelle et intuitive des données.

Exemples concrets

• Systèmes de CAO/FAO : une base de données orientée objet est idéale pour les applications qui nécessitent le stockage et la manipulation de modèles de données complexes, tels que les systèmes de conception assistée par ordinateur (CAO) et de fabrication assistée par ordinateur (FAO).
• Applications multimédias : ils peuvent traiter efficacement des types de données complexes, tels que des images, des fichiers audio et vidéo, ce qui les rend adaptés aux applications multimédias.
• Modèles de données complexes : les bases de données orientées objet sont bien adaptées aux applications qui nécessitent la représentation et la manipulation de structures de données complexes.

Les bases de données distribuées répartissent les données sur plusieurs nœuds ou sites, ce qui leur confère évolutivité, tolérance aux pannes et haute disponibilité. Elles sont conçues pour garantir l'accès aux données même si un ou plusieurs nœuds tombent en panne.

Cas d'utilisation

Les bases de données distribuées conviennent le mieux aux applications qui requièrent :

• Évolutivité pour s'adapter à la croissance des données et de la base d'utilisateurs.
• Haute disponibilité et tolérance aux pannes.
• Accès à faible latence entre les différentes régions.

Exemples concrets

• Applications mondiales : les bases de données distribuées sont parfaites pour les applications qui doivent servir des utilisateurs situés dans des lieux géographiques différents, en garantissant une faible latence et une haute disponibilité.
• Systèmes évolutifs : ils sont bien adaptés aux applications qui nécessitent une évolution horizontale pour gérer une charge et un volume de données accrus.
• Haute disponibilité : les bases de données distribuées offrent une redondance et une tolérance aux pannes, ce qui les rend idéales pour les applications critiques où le temps de fonctionnement est essentiel.

InterSystems IRIS prend en charge les architectures de bases de données distribuées, offrant 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 le modèle relationnel, le modèle documentaire, le modèle graphique et le modèle clé-valeur, au sein d'un même système de base de données. Cela permet une plus grande flexibilité et une meilleure efficacité lorsque l'on travaille avec divers types et structures de données.

Use Cases

Les bases de données multi-modèles conviennent le mieux aux applications qui requièrent :

• Polyvalence dans la gestion de plusieurs modèles de données.
• Intégration de divers types de données dans un système unique.
• Gestion efficace des charges de travail hybrides.

Exemples concrets

• Stockage flexible des données : les bases de données multi-modèles sont idéales pour les applications qui nécessitent l'intégration de différents types de données, comme les données relationnelles et les documents JSON.
• Applications hybrides : elles peuvent gérer efficacement les charges de travail hybrides, en prenant en charge à la fois les opérations transactionnelles et analytiques.
• Traitement de données complexes : les bases de données multimodèles sont bien adaptées aux applications qui doivent gérer et interroger des structures de données complexes dans différents modèles.

InterSystems IRIS est une plate-forme de base de données multi-modèle robuste, offrant un support transparent pour différents modèles de données, y compris relationnels, documentaires et clé-valeur. Cette polyvalence permet aux entreprises de gérer efficacement des données complexes et d'intégrer plusieurs types de données dans un système unique et unifié.

Les bases de données graphiques, souvent appelées bases de données de graphes, stockent les données dans des structures graphiques composées de nœuds, d'arêtes et de propriétés. Elles sont conçues pour représenter et interroger des relations complexes au sein des données, ce qui les rend idéales pour les applications qui impliquent des points de données interconnectés.

Use Cases

Les bases de données graphiques sont les mieux adaptées aux applications qui nécessitent :

• Modélisation et interrogation de relations complexes entre les données.
• Traversée et analyse de graphes à haute performance.
• Flexibilité pour s'adapter à des structures de données changeantes.

Exemples concrets

• Réseaux sociaux : les bases de données graphiques sont parfaites pour modéliser et analyser les connexions sociales et les interactions entre les utilisateurs.
• Détection des fraudes : ils peuvent détecter efficacement les schémas et les anomalies dans les transactions financières, ce qui permet d'identifier les activités frauduleuses.
• Moteurs de recommandation : les bases de données graphiques analysent les préférences et les relations des utilisateurs afin de fournir des recommandations personnalisées.
  

Les bases de données hiérarchiques utilisent une structure arborescente pour organiser les données, chaque enregistrement ayant un seul parent et potentiellement plusieurs enfants. Ce modèle est particulièrement efficace pour les applications présentant une relation hiérarchique claire entre les éléments de données.

Use Cases

Les bases de données hiérarchiques conviennent le mieux aux applications qui requièrent :

• Des relations claires et hiérarchiques entre les données.
• Organisation simple et arborescente des données.
• Recherche efficace de données dans un contexte hiérarchique.

Exemples concrets

• Systèmes anciens : vous trouverez souvent une base de données hiérarchique dans des applications et des systèmes anciens où les relations entre les données sont naturellement hiérarchiques.
• Systèmes de gestion de fichiers : ils peuvent gérer efficacement les répertoires de fichiers et les structures organisationnelles.
• Systèmes d'information géographique (SIG) : les bases de données hiérarchiques sont utiles pour stocker des données géographiques avec des régions imbriquées.
  

Les bases de données en réseau utilisent une structure graphique similaire aux bases de données hiérarchiques, mais avec des relations plus complexes. Chaque enregistrement peut avoir plusieurs nœuds parents et enfants, ce qui permet d'élaborer des modèles de données plus complexes.

Use Cases

Les bases de données en réseau conviennent le mieux aux applications qui nécessitent :

• Modélisation des relations de plusieurs à plusieurs.
• Structures de données complexes et dynamiques.
• Gestion efficace des points de données interconnectés

Exemples concrets

• Télécommunications : les bases de données de réseaux sont bien adaptées à la modélisation et à la gestion des connexions et des relations entre les réseaux.
• Réseaux de transport : ils peuvent gérer efficacement les relations et les itinéraires complexes des systèmes de transport.
• Systèmes d'inventaire complexes : les bases de données en réseau sont idéales pour les applications qui nécessitent la gestion d'inventaires avec des relations à multiples facettes.

Les bases de données spatiales sont optimisées pour stocker et interroger des données spatiales, telles que des coordonnées géographiques, des cartes et des formes géométriques. Elles fournissent des fonctions spécialisées pour traiter les requêtes spatiales et analyser les relations spatiales.

Cas d'utilisation

Les bases de données spatiales conviennent le mieux aux applications qui requièrent :

• Stockage et interrogation de données spatiales.
• Analyse des relations spatiales et des caractéristiques géographiques.
• Gestion efficace des informations basées sur la localisation.

Exemples concrets

• Systèmes d'information géographique (SIG) : les bases de données spatiales sont essentielles pour le stockage et l'analyse des données géographiques, telles que les cartes et les caractéristiques spatiales.
• Services basés sur la localisation : ils peuvent gérer efficacement les données pour les applications qui fournissent des services basés sur la localisation de l'utilisateur, comme les applications de navigation et le geofencing.
• Urbanisme : les bases de données spatiales sont utiles pour la modélisation et l'analyse des infrastructures urbaines, de l'utilisation des sols et des données environnementales.

InterSystems IRIS est une plateforme de données complète conçue pour répondre aux divers besoins des entreprises modernes. Il intègre plusieurs modèles de données, notamment le stockage relationnel, le stockage documentaire, le stockage clé-v aleur et le stockage en colonnes, ce qui permet aux entreprises de gérer divers types de données au sein d'un seul et même système.

Conçu pour de hautes performances, InterSystems IRIS offre un accès aux données à faible latence et un traitement rapide des transactions. Son architecture évolutive permet aux entreprises de gérer des volumes de données croissants et les demandes des utilisateurs sans compromettre les performances.

La plateforme prend en charge l'analyse des données en temps réel, ce qui permet aux entreprises d'obtenir des informations et de prendre rapidement des décisions fondées sur les données.

Grâce à son excellente interopérabilité, InterSystems IRIS permet une intégration transparente avec les systèmes et les sources de données existants. Il prend en charge les protocoles et les API standard de l'industrie, ce qui facilite la connexion de diverses applications et la rationalisation des opérations.

Des fonctions de sécurité complètes, telles que le cryptage des données, les contrôles d'accès et les capacités d'audit, aident les entreprises à protéger les données sensibles et à garantir la conformité avec les exigences réglementaires.

InterSystems IRIS simplifie le développement et le déploiement grâce à son environnement de développement intégré et à la prise en charge de plusieurs langages de programmation. La plateforme offre des options de déploiement flexibles, y compris sur site, dans le nuage et dans des environnements hybrides, pour répondre aux différents besoins des entreprises.

Quelle que soit la manière dont votre entreprise gère ses données, InterSystems IRIS peut vous aider. Pour en savoir plus, contactez-nous ou visitez notre page produit InterSystems IRIS.