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

Fonctionnement des bases de données relationnelles et comment elles sont contrôlées et gérées avec des systèmes de gestion de bases de données relationnelles.

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

Les bases de données relationnelles sont un type de base de données qui stockent et organisent des points de données avec des relations définies pour un accès rapide. Avec une base de données relationnelle, les données sont organisées en tables qui contiennent des informations sur chaque entité et représentent des catégories prédéfinies par le biais de lignes et de colonnes. La structure des données de cette façon rend l’accès efficace et flexible, c’est pourquoi les bases de données relationnelles sont les plus courantes. Les bases de données relationnelles sont également conçues pour comprendre langage SQL (SQL), un langage de programmation standardisé qui est utilisé pour stocker, manipuler et récupérer des données. Dans SQL, il existe un langage intégré pour la création de tables appelées DDL (Data Definition Language) et un langage de manipulation de données appelé DML (Data Manipulation Language).

Que signifie relationnel ? Relationnel désigne l’indication ou la création d’une relation. Dans le contexte des bases de données, la façon dont nous définissons les données relationnelles s’applique principalement aux données. Les jeux de données relationnels ont des relations prédéfinies entre eux. Par exemple, une base de données qui inclut des informations client pour une entreprise peut également inclure des données de transaction individuelles jointes à chaque compte. Les bases de données relationnelles concentrent l’attention sur la relation entre les éléments de données stockés.

Caractéristiques des bases de données relationnelles :

Fonctionnement des bases de données relationnelles

Les bases de données relationnelles utilisent généralement des tables avec des données organisées en lignes (contenant des entités) et en colonnes (contenant des attributs d’entité). Ce processus est appelé normalisation. Chaque ligne contient un identificateur ou une clé unique qui lie les tables pour établir une relation. Lorsqu’une base de données relationnelle est interrogée, la clé est utilisée pour rechercher des données connexes dans les jeux de données. Par exemple, un support technique technologique peut souhaiter suivre les interactions des clients par type de problème, le temps nécessaire pour résoudre le problème et la satisfaction des clients. Dans cette base de données, ce qui crée une relation et fait fonctionner correctement la structure de table est l’ID client unificateur.

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Exemples de bases de données relationnelles

Les bases de données relationnelles sont utiles pour toutes les informations dont les points de données sont liés les uns aux autres et doivent également être gérées de manière cohérente, sécurisée et basée sur des règles. C’est ce qui rend les bases de données relationnelles les plus populaires pour les entreprises et les entreprises. Lorsque les entreprises souhaitent tirer des insights de leurs propres données, elles s’appuient sur des bases de données relationnelles pour générer des analyses utiles. La plupart des rapports que les entreprises génèrent pour suivre l’inventaire, la finance, les ventes ou effectuer des projections futures sont créés à l’aide de bases de données relationnelles.

Comment les données d’une base de données relationnelle sont-ils organisées ? Les données des bases de données relationnelles sont stockées, recherchées et récupérées à partir de tables avec des relations. Dans une base de données relationnelle, le schéma de base de données définit la façon dont les données sont organisées à la fois logiquement et physiquement.

Les bases de données relationnelles ont ce qu’on appelle un mode de cohérence ou une intégrité basé sur quatre critères : atomicité, cohérence, isolation et durabilité (ACID). Voici la valeur de chaque propriété de base de données ACID :

  • Atomicity définit les éléments qui composent une transaction complète.
  • La cohérence définit des règles pour maintenir l’intégrité des données après une transaction.
  • L’isolation maintient les effets des transactions invisibles pour les autres afin qu’elles ne soient pas en concurrence les unes avec les autres.
  • La durabilité garantit que les modifications des données deviennent permanentes après chaque transaction validée.

Ces critères rendent les bases de données relationnelles utiles dans les applications qui nécessitent une grande précision, telles que les transactions financières et commerciales, également appelées traitement des transactions en ligne (OLTP). Les institutions financières s’appuient sur des bases de données pour suivre de grandes quantités de transactions client, des demandes de solde aux transferts entre comptes. Une base de données relationnelle est idéale pour les services bancaires, car elle est conçue pour gérer un grand nombre de clients, des modifications fréquentes des données des transactions et des temps de réponse rapides.

Les exemples de base de données relationnelle incluent SQL Server, Azure SQL Managed Instance, Azure SQL Database, MySQL, PostgreSQL, et MariaDB.

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Qu’est-ce qu’une base de données relationnelle MySQL ?

My Structured Query Language (MySQL) est une base de données relationnelle SQL open source commune qui exécute toutes les commandes SQL de base, telles que l’écriture et l’interrogation de données. Système de gestion de base de données (SGBD) fiable, stable et sécurisé, MySQL est largement adopté, car il prend en charge la plupart des langages et protocoles de programmation les plus importants. En fait, MySQL est suffisamment robuste pour servir de magasin de données principal pour de nombreuses grandes organisations. MySQL est également adapté en tant que base de données incorporée pour les logiciels, le matériel et les appliances.

En règle générale, les bases de données relationnelles MySQL incluent des fonctionnalités de sécurité renforcées et flexibles, telles que la vérification basée sur l’hôte et le trafic chiffré par mot de passe. Les développeurs web préfèrent souvent MySQL, car il est facile à utiliser et contient des fonctionnalités de productivité, telles que des vues pouvant être mises à jour, des procédures stockées et des déclencheurs (procédures spéciales qui s’exécutent lorsque des actions spécifiques se produisent sur le serveur de base de données). MySQL est un moteur transactionnel populaire pour les plateformes d’e-commerce, car il est adapté à la gestion de transactions, de profils clients et d’informations d’inventaire de produits. Conçu pour être hautement compatible avec d’autres systèmes, MySQL prend également en charge le déploiement dans des environnements virtualisés tels que des plateformes cloud.

Qu’est-ce qu’un système de gestion de base de données relationnelle ?

Les systèmes de gestion de base de données relationnelle permettent de contrôler les données de manière évolutive. Les bases de données relationnelles sont conçues pour gérer de grandes quantités d’informations client critiques pour l’entreprise. Toutefois, à mesure que les données d’une base de données augmentent et deviennent plus complexes, il devient de plus en plus difficile de les organiser, de les rendre accessibles et sécurisées. C’est là que les systèmes de gestion de base de données (SGBD) facilitent l’ajout d’une couche d’outils de gestion pour les tables relationnelles. Tout comme les structures de base de données variables, différents systèmes de gestion offrent différents niveaux d’organisation, d’extensibilité et d’application. Lorsque les administrateurs travaillent avec de grands volumes de données structurées et non structurées reçues en temps réel, les systèmes de gestion de base de données relationnelle les aident à analyser et à agréger les données pour rechercher des relations prédéfinies. Le contrôle des données avec un SGBDR crée la valeur la plus élevée pour les entreprises, car il rend plus gérables les données utilisées dans plusieurs applications ou situées dans plusieurs emplacements.

Un SGBDR utilise un logiciel qui fournit une interface cohérente entre les utilisateurs et les applications et la base de données, ce qui simplifie considérablement la navigation pour les utilisateurs de données. Cela est particulièrement efficace lors de l’utilisation du Big Data, car le volume de données détermine une telle cohérence pour les utilisateurs qui joignent des requêtes. Le choix d’un SGBD dépend de l’emplacement de vos données, du type d’architecture utilisé et de la façon dont vous envisagez de mettre à l’échelle.

Qu’est-ce qu’un modèle de base de données relationnelle ?

Un modèle de base de données relationnelle est généralement très structuré et comprend le langage de programmation SQL. De nombreuses bases de données utilisent un modèle relationnel, car elles sont conçues pour organiser les données et identifier les relations entre les points de données clés, ce qui facilite le tri et la recherche d’informations. La plupart des modèles relationnels suivent la structure traditionnelle des tables basées sur les colonnes et les lignes, offrant un moyen efficace, intuitif et flexible de stocker des données structurées. Le modèle relationnel résout également le problème de plusieurs structures de données arbitraires dans les bases de données.

Les modèles de base de données relationnelle peuvent aller de petits systèmes de bureau à de grands systèmes basés sur le cloud. Ils utilisent une base de données SQL ou peuvent traiter des instructions SQL pour les demandes et les mises à jour. Les modèles relationnels sont définis par des structures de données logiques (tables, index et vues) et sont conservés séparément des structures de stockage physique (fichiers physiques). La cohérence des données est une composante unique des modèles de base de données relationnelle, car ils préservent l’intégrité des données entre les applications et les copies de base de données, également appelées instances. Avec une base de données de modèle relationnel, plusieurs instances d’une base de données ont toujours les mêmes données.

Les bases de données relationnelles conçues dans le cloud sont automatiquement configurées pour une haute disponibilité, ce qui signifie que les données sont répliquées ou copiées sur plusieurs membres avec chaque membre assis sur des zones de disponibilité distinctes. De cette façon, les données sont toujours accessibles, même si un centre de données individuel est arrêté.

Big Data et bases de données relationnelles

Les bases de données relationnelles traditionnelles sont conçues pour gérer de grands volumes de données structurées. Cela rend les bases de données relationnelles particulièrement adaptées au Big Data structuré, car elles s’appuient sur SQL et peuvent utiliser des systèmes de gestion de base de données pour contrôler les données. Toutefois, les jeux de données plus volumineux et plus complexes du Big Data contiennent de plus en plus de variété, ce qui signifie que les données deviennent de moins en moins structurées et proviennent de nouvelles sources. Cela nécessite souvent l’utilisation de bases de données non relationnelles (ou souvent appelées bases de données NoSQL), qui peuvent gérer d’énormes volumes de données non structurées et à variation rapide de différentes manières qu’une base de données relationnelle (SQL) avec des lignes et des tables.

Questions fréquentes

  • Une base de données relationnelle utilise langage SQL (SQL) pour organiser et rendre les données pouvant faire l’objet d’une recherche dans des structures de table liées par des informations connexes.

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  • Un système de gestion de base de données relationnelle (SGBDR) utilise des logiciels pour gérer et contrôler les données au sein de la base de données.

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