Qu’est-ce qu’une base de données relationnelle ?
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Une base de données relationnelle est un type de base de données qui stocke et donne accès à des points de données qui sont reliés les uns aux autres. Les bases de données relationnelles sont basées sur le modèle relationnel, un moyen intuitif et simple de représenter les données sous forme de tableaux. Dans une base de données relationnelle, chaque ligne de la table est un enregistrement avec un ID unique appelé clé. Les colonnes de la table contiennent les attributs des données, et chaque enregistrement a habituellement une valeur pour chaque attribut, ce qui facilite l’établissement des relations entre les points de données.
Comment les bases de données relationnelles sont-elles structurées ?
Le modèle relationnel signifie que les structures de données logiques – tables de données, vues et index – sont séparées des structures de stockage physiques. Cette séparation signifie que les administrateurs de base de données peuvent gérer le stockage physique des données sans affecter l’accès à ces données comme une structure logique. Par exemple, renommer un fichier de base de données ne renomme pas les tables qu’il contient.
La distinction entre logique et physique s’applique également aux opérations de la base de données, qui sont des actions clairement définies qui permettent aux applications de manipuler les données et les structures de la base. Les opérations logiques permettent à une application de spécifier le contenu dont elle a besoin, et les opérations physiques déterminent la manière dont les données doivent être accédées et exécutent ensuite la tâche.
Pour s’assurer que les données sont toujours exactes et accessibles, les bases de données relationnelles suivent certaines règles d’intégrité. Par exemple, une règle d’intégrité peut spécifier que les lignes en double ne sont pas autorisées dans une table afin d’éliminer la possibilité que des informations erronées entrent dans la base de données.
Le modèle relationnel
Dans les premières années des bases de données, chaque application stockait les données dans sa propre structure unique. Lorsque les développeurs voulaient créer des applications pour utiliser ces données, ils devaient en savoir beaucoup sur la structure particulière des données pour trouver les données dont ils avaient besoin. Ces structures de données étaient inefficaces, difficiles à maintenir et à optimiser pour obtenir de bonnes performances applicatives. Le modèle de base de données relationnelle a été conçu pour résoudre le problème des structures de données arbitraires multiples.
Le modèle relationnel a fourni une façon standard de représenter et d’interroger les données qui pouvaient être utilisées par n’importe quelle application. Dès le début, les développeurs ont reconnu que la principale force du modèle de base de données relationnelle résidait dans l’utilisation de tables, qui étaient un moyen intuitif, efficace et flexible de stocker et d’accéder à des informations structurées.
Au fil du temps, une autre force du modèle relationnel est apparue lorsque les développeurs ont commencé à utiliser le langage de requête structuré (SQL) pour écrire et interroger des données dans une base de données. Depuis de nombreuses années, SQL a été largement utilisé comme langage pour les requêtes de base de données. Basé sur l’algèbre relationnelle, SQL fournit un langage mathématique cohérent en interne qui facilite l’amélioration des performances de toutes les requêtes des bases de données. En comparaison, d’autres approches doivent définir les requêtes individuelles.
Avantages des bases de données relationnelles
Le modèle relationnel simple mais puissant est utilisé par des organisations de tous types et de toutes tailles pour une grande variété de besoins d’information. Les bases de données relationnelles sont utilisées pour suivre les inventaires, traiter les transactions de commerce électronique, gérer d’énormes quantités d’informations clients essentielles à la mission, et bien plus encore. Une base de données relationnelle peut être envisagée pour tout besoin d’information pour lequel les points de données sont liés les uns aux autres et doit être gérée d’une manière sûre, cohérente et fondée sur des règles.
Cohérence des données
Le modèle relationnel est le meilleur pour maintenir la cohérence des données entre les applications et les copies de base de données (appelées instances). Par exemple, lorsqu’un client dépose de l’argent à un guichet automatique et qu’il regarde ensuite le solde d’un compte sur un téléphone mobile, le client s’attend à ce que ce dépôt se reflète immédiatement dans un solde de compte actualisé. Les bases de données relationnelles excellent dans ce type de cohérence des données, garantissant que plusieurs instances d’une base de données ont les mêmes données tout le temps.
Il est difficile pour d’autres types de bases de données de maintenir ce niveau de cohérence en temps opportun avec de grandes quantités de données. Certaines bases de données récentes, comme NoSQL, ne peuvent fournir qu’une « cohérence éventuelle ». Selon ce principe, lorsque la base de données est mise à l’échelle ou lorsque plusieurs utilisateurs accèdent aux mêmes données en même temps, les données ont besoin d’un certain temps pour se « rattraper ». L’uniformité éventuelle est acceptable pour certaines utilisations, comme le maintien des listes dans un catalogue de produits, mais pour les opérations commerciales critiques comme les transactions de panier d’achat, la base de données relationnelle est toujours la norme d’excellence.
Engagement et atomicité
Les bases de données relationnelles gèrent les règles et les politiques d’affaires à un niveau très granulaire, avec des politiques strictes en matière d’engagement (c’est-à-dire, rendre permanente une modification à la base de données). Prenons l’exemple d’une base de données d’inventaire qui suit trois pièces qui sont toujours utilisées ensemble. Lorsqu’une pièce est retirée de l’inventaire, les deux autres doivent également l’être. Si l’une des trois parties n’est pas disponible, aucune des parties ne doit être tirée – les trois parties doivent toutes être disponibles avant que la base de données ne prenne un engagement. Une base de données relationnelle ne s’engage pas pour une partie tant qu’elle ne sait pas qu’elle peut s’engager pour les trois. Cette capacité d’engagement à multiples facettes s’appelle l’atomicité. L’atomicité est la clé du maintien de l’exactitude des données dans la base de données et de leur conformité aux règles, règlements et politiques de l’entreprise.
