Une base de données est un ensemble d'informations stockées sous forme numérique dans un ordinateur, sur un serveur ou dans le cloud. Les bases de données peuvent être très simples ou très complexes, selon la structure et l'organisation des données. Le système de base de données est généralement composé des informations proprement dites, ainsi que d'un système de gestion de base de données (SGBD), qui permet aux utilisateurs d'accéder aux informations, de les mettre à jour, les analyser et les gérer facilement.
Il existe de nombreux types de bases de données. Le type le plus répandu – et aussi le plus traditionnel – est la base de données relationnelle, qui organise les données dans des tables relationnelles constituées de lignes et de colonnes. Les données peuvent inclure des listes de clients avec leurs coordonnées, des inventaires, des registres de vente, des informations financières et bien plus encore. Les bases de données relationnelles servent à de nombreux types d'applications, notamment le commerce électronique, le suivi des stocks, les applications de gestion de la relation client et bien d'autres encore.
Pratiquement toutes les bases de données relationnelles utilisent le langage de requête structuré (SQL) pour ajouter, mettre à jour, interroger et supprimer des données stockées dans une base de données relationnelle. SQL est un langage de programmation développé initialement dans les années 1970 par IBM. C'est le langage utilisé par les bases de données relationnelles lorsque les utilisateurs veulent créer ou modifier des bases de données, manipuler des données, récupérer des informations spécifiques et produire des rapports.
Il existe d'autres types de bases de données : bases de données clé-valeur, documentaires, wide-column ou orientées graphe – collectivement appelées bases de données non relationnelles ou NoSQL. Les bases de données non relationnelles se différencient des bases de données relationnelles en organisant les données dans un format non tabulaire et en utilisant des méthodes autres que SQL pour manipuler les données, ce qui leur permet de se prêter à un large éventail de cas d'utilisation. Les bases de données non relationnelles présentent toutefois des inconvénients, notamment le fait que certaines d'entre elles ne prennent pas en charge les transactions ACID.
Aujourd'hui encore, les bases de données restent des éléments essentiels pour toutes les organisations qui ont une empreinte numérique, quelle qu'elle soit. Pratiquement toutes les applications et tous les services d'entreprise, même les plus récents, reposent sur des bases de données.
Comment fonctionne une base de données ?
Les bases de données permettent aux utilisateurs de saisir des informations de différentes façons, qu'elles soient structurées ou non. Les utilisateurs peuvent ensuite, par le biais d'un logiciel, manipuler les données comme ils le souhaitent, en établissant des relations entre ces informations.
Toutes les bases de données ont besoin d'un SGBD, comme indiqué plus haut. Le SGBD est le « cerveau » de la base de données et le composant qui fait le lien entre les données elles-mêmes et les utilisateurs. Un tel système permet aux utilisateurs de manipuler les données sans avoir à connaître précisément où et comment les données sont stockées. En effet, le système identifie les données et y accède de façon indépendante. Le SGBD permet non seulement aux utilisateurs d'ajouter, de supprimer, de modifier, de mettre à jour et d'organiser des informations, mais il dispose également de nombreuses fonctionnalités administratives, notamment la sauvegarde et la restauration, ainsi que la surveillance et l'optimisation des performances.
Selon le dernier classement établi par DB-Engines, les SGBD les plus populaires aujourd'hui sont :
- Oracle
- MySQL
- Microsoft SQL Server
- PostgreSQL
- MongoDB
- Redis
- IBM DB2
- Elasticsearch
- SQLite
- Microsoft Access
Quelle est la différence entre une base de données et un tableur ?
Comme les bases de données, les tableurs sont souvent utilisés pour stocker et organiser des données. Mais il s'agit de deux choses différentes. Les tableurs, comme ceux de Microsoft Excel, sont beaucoup plus simples que les bases de données et conviennent généralement à une utilisation limitée à une ou quelques personnes, plutôt qu'à des dizaines, des centaines, des milliers ou plus d'utilisateurs encore.
Les principales différences entre les bases de données et les tableurs sont (1) la manière dont les données sont stockées, consultées et manipulées, (2) la quantité d'informations pouvant être stockées et (3) les personnes pouvant accéder à ces informations.
Les bases de données peuvent stocker des volumes de données considérables qui seraient difficilement gérables dans un simple tableur, et de nombreux utilisateurs peuvent accéder aux données contenues dans les bases de données et les manipuler. Les utilisateurs peuvent également interroger la base de données pour trouver des informations spécifiques à l'aide de paramètres plus complexes et plus complets que ceux des tableurs.
Composants des bases de données
La structure d'une base de données peut varier considérablement, mais elle comprend généralement les cinq composants principaux suivants :
Matériel : les ordinateurs physiques, les systèmes de stockage et les appareils sur lesquels le logiciel de base de données s'exécute.
Logiciels : le SGBD, ou système qui permet aux utilisateurs de contrôler les données et d'y accéder, possède généralement une interface et un panneau de contrôle intuitifs.
Données : les informations stockées dans la base de données, sont organisées pour en simplifier l'accès et la gestion.
Langage d'accès aux données : un langage de programmation, tel que SQL, utilisé par le SGBD pour gérer et organiser les données. Les utilisateurs doivent également utiliser ce langage pour écrire des commandes et interroger la base de données.
Procédures : les règles définies que les utilisateurs suivent pour accéder aux données et les organiser via le SGBD.
À quoi sert une base de données ?
Les entreprises utilisent des bases de données pour stocker, organiser, gérer des informations importantes et y accéder, qu'il s'agisse des dossiers médicaux des patients dans le grand hôpital d'une métropole, des registres de vente d'un fleuriste de quartier ou des statistiques et modèles d'utilisation des réseaux sociaux d'un fournisseur international de services de communication. Avec ces données, les entreprises peuvent :
Gérer les données des applications transactionnelles
Pratiquement toutes les bases de données sont utilisées pour gérer les données associées aux applications. De même, toute application qui utilise des données a besoin d'une base de données. Par exemple, un site web de commerce électronique qui permet aux clients d'acheter des produits et des services requiert une base de données pour enregistrer chaque transaction. Une application de gestion de la relation client requiert une base de données pour organiser les données associées à chaque client et pour suivre et enregistrer toutes les modifications apportées aux données. De façon générale, ces types d'applications sont appelés applications transactionnelles. Il arrive souvent que les données associées aux applications transactionnelles soient ajoutées, mises à jour et supprimées fréquemment. Il faut donc une base de données qui prenne en charge à la fois les lectures (le processus de visualisation des données) et les écritures (l'acte de modifier ou de manipuler les données) à un rythme fréquent.
Permettre l'analyse des données
En plus des applications transactionnelles, les bases de données prennent également en charge les applications analytiques. Ces dernières permettent aux utilisateurs de visualiser facilement les tendances qui se cachent dans les données et de faire ressortir des informations utiles à l'entreprise. Ces types d'applications requièrent des bases de données capables de lire et d'interroger de grands volumes de données. En analysant les données des bases de données, les responsables peuvent être mieux informés et donc prendre des décisions plus avisées pour l'avenir de l'entreprise. À l'aide des plateformes d'analyse de données avancées disponibles aujourd'hui, ils peuvent explorer en profondeur leurs données et obtenir des informations exploitables qu'ils n'auraient pas pu identifier par eux-mêmes. L'IA et le machine learning transforment l'analyse des données et donnent aux organisations un avantage concurrentiel dans leur secteur. Par exemple, en conservant des données sur les ventes, les stocks, les clients et plus encore, les entreprises peuvent identifier des tendances et détecter des facteurs qui peuvent les aider à améliorer les processus opérationnels, l'expérience des clients et la compétitivité.
Les enjeux des bases de données
Tandis que les organisations continuent à traiter des volumes de données toujours plus importants, les bases de données actuelles deviennent plus massives et plus complexes que jamais. Cette évolution s'accompagne parfois de difficultés, par exemple :
- Gérer des volumes de données considérables – en pleine croissance – et les exigences des utilisateurs. La taille même des bases de données complique la gestion et l'organisation des données. La demande sous-jacente des utilisateurs est de pouvoir accéder rapidement et efficacement à des données spécifiques chaque fois que nécessaire, ce qui peut effrayer les administrateurs de bases de données.
- Faciliter l'accès des développeurs. Comme évoqué plus haut, pratiquement toutes les applications requièrent une base de données pour gérer ses données associées. Lorsqu'un développeur de logiciel crée une nouvelle application ou une nouvelle fonctionnalité pour une application existante, il doit souvent déployer et exécuter une base de données pour la prendre en charge. Pour les administrateurs de bases de données et les équipes des opérations, il est difficile mais crucial de s'assurer que les développeurs peuvent accéder rapidement et facilement aux bases de données afin de favoriser un développement rapide et agile.
- Protéger les données de manière adéquate. Le nombre de violations d'accès aux données ne cesse d'augmenter chaque année et les ransomwares sont omniprésent. Les organisations doivent veiller à ce que leurs bases de données soient bien protégées, d'autant plus que ces données brutes sont souvent la cible d'acteurs malveillants. Les données relatives aux patients, les chiffres de vente, les résultats financiers, les spécifications produit et les dossiers du personnel sont autant de prises alléchantes et lucratives pour les hackers.
- Assurer une disponibilité et des performances cohérentes. Quelle que soit leur taille, les bases de données d'une organisation doivent être gérées et mises à jour régulièrement. Apporter des correctifs et des mises à jour à plusieurs grandes bases de données peut présenter des difficultés, mais la réussite d'une entreprise dépend de sa capacité à maintenir des performances et une disponibilité élevées et constantes lorsque les utilisateurs et les applications accèdent aux informations de la base de données.
- Faire évoluer les bases de données pour répondre à la croissance de l'entreprise. À mesure qu'une organisation se développe, elle doit pouvoir faire évoluer ses bases de données en conséquence. La croissance de l'entreprise implique que davantage d'utilisateurs ont besoin d'un accès à partir d'un plus grand nombre de sites distants et davantage de données affluent dans le système. Il peut être difficile pour les administrateurs de bases de données et les équipes des opérations de se préparer à cette croissance et d'anticiper la capacité de base de données dont l'entreprise aura besoin dans quelques mois ou un an. Mais il est indispensable de pouvoir faire face aux besoins de l'entreprise au moment opportun pour assurer une croissance harmonieuse et durable.
- Préserver la confidentialité, la résidence et la souveraineté des données. À mesure que les gouvernements et les entreprises renforcent les réglementations encadrant la confidentialité, la résidence et la souveraineté des données, la tâche des administrateurs de bases de données peut devenir plus compliquée. Il n'est pas toujours évident de savoir quelles réglementations s'appliquent à quels volumes de données, et toute erreur dans ce domaine peut entraîner de lourdes pénalités et beaucoup de complications.
- Veiller à ce que toutes les sources de données puissent être intégrées et analysées efficacement. À l'heure où les données affluent dans les entreprises depuis de nombreuses sources différentes, qu'il s'agisse de systèmes IoT, de caméras de surveillance, d'achats en ligne ou de systèmes de gestion de la relation client, les entreprises doivent impérativement pouvoir regrouper toutes ces données disparates. De nombreuses entreprises s'appuient sur des lacs de données et des entrepôts de données pour les stocker, ce qui permet aux utilisateurs d'utiliser une interface de base de données unique pour accéder aux informations et les gérer.
Comment Nutanix peut aider à aborder ces enjeux
Nutanix aide ses clients à mieux exécuter et gérer les bases de données principalement de deux façons.
Tout d'abord, Nutanix Cloud Platform (NCP) est la solution idéale pour les bases de données et applications stratégiques dans les environnements hybrides multicloud. Elle fournit des performances constantes qui satisfont les utilisateurs finaux, une disponibilité accrue, une sécurité full-stack plus forte et une plus grande agilité pour répondre aux besoins dynamiques des entreprises – le tout en réduisant les coûts d'exploitation et la complexité de la gestion. NCP est la seule solution de ce type qui vous permet de déployer des applications et des bases de données d'entreprise héritées et modernes partout où vous le souhaitez : sur site, dans le cloud et à la périphérie.
Ensuite, Nutanix peut considérablement simplifier la gestion des bases de données et aider à accélérer le développement logiciel avec Nutanix Database Service (NDB). NDB est le seul Database-as-a-Service qui simplifie et automatise la gestion du cycle de vie des bases de données sur site et dans les clouds publics pour les bases de données Microsoft SQL Server, Oracle Database, PostgreSQL, MySQL et MongoDB. NDB permet aux administrateurs de bases de données et aux équipes des plateformes de gérer efficacement et en toute sécurité des centaines ou des milliers de bases de données pour répondre aux exigences de performances, d'évolutivité, de sécurité, de haute disponibilité, de reprise après sinistre et de coût, sans pour autant compromettre le contrôle ou la flexibilité. Par ailleurs, il simplifie, accélère et sécurise le provisionnement des bases de données pour les développeurs afin de faciliter le développement agile d'applications.
L'avenir des bases de données
La gestion des bases de données va devenir plus complexe, et ce essentiellement pour trois raisons.
Premièrement, les entreprises créent et déploient aujourd'hui plus d'applications que jamais : ainsi, IDC estime qu'il y aura plus de 750 millions de nouvelles applications modernes d'ici 2025 et presque chaque application a besoin d'une base de données. En conséquence, le nombre de bases de données que les entreprises doivent gérer ne va cesser de croître. Et cette hausse va s'accompagner d'un défi de taille : gérer et sécuriser toutes ces bases de données tout en facilitant l'accès aux développeurs.
Deuxièmement, l'époque où les organisations adoptaient une plateforme de base de données unique est révolue. Aujourd'hui, les développeurs peuvent décider eux-mêmes des technologies qu'ils vont utiliser et ils regardent de plus en plus au-delà des bases de données relationnelles commerciales traditionnelles. Ils privilégient les bases de données open-source et non relationnelles, parallèlement aux bases de données relationnelles traditionnelles. Cela signifie que la plupart des organisations devront gérer plusieurs types de bases de données, renforçant ainsi la complexité.
Enfin, la plupart des entreprises adoptent une stratégie multicloud hybride, ce qui veut dire qu'elles exécutent ou prévoient d'exécuter leurs applications et leurs bases de données dans plusieurs environnements d'exploitation, en associant des datacenters sur site et des clouds privés, un ou plusieurs clouds publics, des installations de colocation et la périphérie. Chaque environnement possède son propre modèle d'exploitation, obligeant les développeurs, les administrateurs de bases de données, les équipes informatiques et les équipes des opérations à connaître plusieurs API et à utiliser différents outils et processus pour gérer leurs bases de données, ce qui complique encore davantage la gestion des bases de données.
La bonne nouvelle est que des technologies telles que l'infrastructure hyperconvergée et le Database-as-a-Service peuvent aider les entreprises à surmonter ces défis et d'autres défis liés aux bases de données afin qu'elles puissent mieux servir leurs clients et tirer le meilleur parti de leurs données.
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