Comment installer MongoDB en 1 clic sur votre Cloud public

OFFRE Découverte10 € crédités, 100 € offerts Créer un compte

Aujourd’hui, deux types de bases de données se font concurrence : il s’agit des bases de données relationnelles (SQL) et non relationnelles (NoSQL). Le Structured Query Language est le langage basique de requête et concerne exclusivement les bases de données relationnelles. Un autre langage est utilisé pour les bases de données non relationnelles, comme MongoDB. C’est elle qui va nous intéresser ici, dans ce guide. Comment fonctionne-t-elle ? Est-elle plus performante que MySQL, une référence en termes de base de données relationnelle ? Nous allons répondre à vos questions.

Vidéo d'installation One Click



MongoDB : cette base de données relationnelle est-elle plus performante que MySQL ?

MongoDB

Base de données relationnelle et non relationnelle : quelles différences ?

La base de données relationnelle est le modèle dominant, utilisé en priorité par les développeurs. Pour la comprendre, il suffit de considérer les données comme autant d’objets ayant des relations entre eux : un objet peut entretenir divers liens avec d’autres, ou une relation unique avec un objet tiers. Aussi, il existe plusieurs types de relations :

  • La relation un à plusieurs, notée 1-n,
  • La relation plusieurs à plusieurs, notée n-n,
  • La relation un à un, notée 1-1.

On utilise principalement les bases de données relationnelles dans la gestion d’un e-commerce et plus généralement, pour les opérations de transactions.

Les bases de données non relationnelles établissent également des liens entre les objets. En revanche, la capacité d’analyse et de traitement est beaucoup plus importante. Voilà pourquoi ces outils sont utilisés dans le domaine du Big Data. Toutefois, leur fonctionnement est complexe et il est nécessaire de présenter les différents types de bases de données NoSQL :

  • Les bases fonctionnant sur le principe de clé/valeur : une donnée, la clé, est alors associée à une autre donnée, la valeur.
  • Les bases en colonnes : les bases de données relationnelles SQL stockent les données sous forme de colonnes. C’est le cas également des bases non relationnelles, mais la version noSQL propose des colonnes dont le nombre de lignes peut varier.
  • Les bases de documents : c’est à cette catégorie qu’appartient la base de données MongoDB. Les objets sont alors affichés au format XMl ou JSON.
  • Les bases de graphes : elles sont privilégiées pour récupérer des relations complexes.

Les bases de données non relationnelles sont utilisées dans le Big Data à des fins analytiques, car elle permettent le traitement d’un très grand nombre de données. Mais alors, que propose MongoDB ? Quelles sont ses fonctionnalités ? C’est ce que nous allons voir dès maintenant.

Quelles sont les particularités de MongoDB ?

MongoDB est une base de données NoSQL open source développée par 10gen en 2007. Nous l’avons vu, elle est orientée documents. En à peine 10 ans, MongoDB a séduit de très nombreux utilisateurs si bien qu’à l’heure actuelle, cette base de données NoSQL est la plus populaire et la plus utilisée, notamment pour les plateformes Node.Js. Découvrez ici ses spécificités :

  • Le langage de programmation de MongoDB : cette base NoSQL est codée en C++. D’autre part, nous l’avons mentionné précédemment, elle gère des données formatées en Binary JSON, un format inspiré du JavaScript. On comprend donc aisément pourquoi cette base de données est privilégiée pour le Node.Js.
  • Plusieurs types de connexions au serveur : le client Mongo Shell, MongoChef, RoboMongo ou Mongoclient sont autant de solutions qui peuvent être envisagées, pour l’utilisation de MongoDB.
  • Compatibilité de MongoDB : la base de données est compatible avec Linux, Windows et Mac.

Les utilisations de MongoDB

Nous l’avons vu précédemment, les bases de données non relationnelles comme MongoDB sont principalement utilisées pour traiter une quantité importante de données déstructurées. On privilégie alors MongoDB pour un stockage et une exploitation rapide de divers documents qui ne suivent pas de schéma défini.

L’avantage de MongoDB réside dans la possibilité de répartir un échelonnage horizontal sur plusieurs serveurs, sans subir de dysfonctionnements. Voilà qui est idéal, pour les sites web de grande ampleur. D’autre part, la possibilité de répartition des données sur plusieurs serveurs assure une disponibilité constante de l’application.

MongoDB ou MySQL : quelle est la meilleure base de données relationnelle ?

MySQL et MongoDB sont des bases de données intrinsèquement différentes, en raison de leur fonctionnement et de leur champ d’application bien distincts. Toutefois, il est possible de mettre en lumière certaines similitudes.

Les similitudes entre MongoDB et MySQL

  • Les collections : la plupart des bases de données mémorisent les objets dans des tableaux. Ce n’est pas le cas de MySQL et MongoDB, qui stockent les données au sein de collections
  • Le format BSON : il est utilisé par ces deux bases de données, pour remplacer les lignes et les champs dans les documents et les colonnes de requête.
  • Valeur et nom de champ : il s’agit de la composition commune des champs utilisés par MongoDB et MySQL.
  • Valeur/clés : cette combinaison définit un document MongoDB, au même titre qu’un document utilisé dans MySQL, la base de données relationnelle.

MongoDB et MySQL : les différences

  • Le fonctionnement des documents : dans un tableau MySQL, les lignes possèdent la même composition. D’autre part, la quantité de valeurs, ainsi que le type de données sont toujours les mêmes. Aussi, lorsqu’une modification doit être apportée à un tableau MySQL, il est nécessaire de le revoir entièrement et de le restructurer dans sa totalité. Ce n’est pas le cas des documents MongoDB, qui possèdent chacun leur propre structure. Voilà qui permet au tableau de la base de données non relationnelle d’être modifiée et complété, lorsque l’utilisateur en ressent le besoin. Précisons également que la clé d’une base non relationnelle peut se retrouver dans plusieurs documents différents, ce qui n’est pas le cas dans une base SQL.
  • L’extraction de données : le traitement des données par MongoDB est réalisé grâce à son langage qui lui est propre. Grâce à des « librairies », l’outil est capable de communiquer avec le client, puisqu’il peut utiliser le langage de ce dernier. Voilà qui n’est pas envisageable, avec une base de données relationnelle comme MySQL.

MongoDB ou MySQL : que choisir ?

Il n’existe pas de bon ou de mauvais choix. En effet, MongoDb et MySQL sont des bases de données très différentes, n’ayant pas le même objectif. De ce fait, elles peuvent être combinées, pour offrir une solution parfaitement adaptée à l’utilisateur. En revanche, pour une même utilisation, ces bases ne peuvent être comparées, en raison de leurs trop nombreuses différences et de leurs champs d’application divergents.