Les bases de données NoSQL n'utilisent pas le modèle de table relationnel. Cette catégorie englobe les bases de données documentaires, les bases de données clé-valeur, les bases de données graphiques et les bases de données à colonnes larges. Chacune résout un problème différent. Les bases de données documentaires comme MongoDB conservent des enregistrements de type JSON. Les bases de données clé-valeur comme Redis associent des clés à des valeurs pour des recherches rapides. Les bases de données graphiques comme Neo4j modélisent les relations entre les entités. Les bases de données à colonnes larges comme Cassandra gèrent des volumes d'écriture massifs sur des nœuds distribués. Leur point commun ? La flexibilité. Les bases de données NoSQL assouplissent les contraintes de schéma imposées par les bases de données relationnelles.

Cette flexibilité représente à la fois un atout et un risque. Un système de stockage de documents accepte des enregistrements avec différents champs, ce qui facilite l'évolution du modèle de données sans migrations. Cependant, le risque d'incohérences est également accru. L'application doit alors appliquer des règles que la base de données ne prend pas en charge. Les bases de données NoSQL offrent également une meilleure scalabilité horizontale que les systèmes relationnels traditionnels. Elles répartissent les données sur de nombreux serveurs, ce qui permet de gérer un trafic important et de grands volumes de données. Le compromis réside dans la cohérence. De nombreuses bases de données NoSQL privilégient la cohérence éventuelle à la cohérence forte. Différents nœuds peuvent afficher des valeurs différentes pendant une courte période. Ceci est acceptable pour un flux de réseau social, mais inacceptable pour un solde bancaire. Le choix optimal dépend des données et des garanties requises par l'application.

Types de bases de données NoSQL

• Document — Enregistrements de type JSON, schéma flexible
• Clé-valeur — paires simples, recherches rapides
• Graphique — nœuds et relations
• Colonnes larges — distribué, débit d'écriture élevé
• Séries temporelles — optimisées pour les données horodatées

NoSQL n'est pas meilleur que SQL. C'est différent. L'outil approprié dépend du problème à résoudre.