Une base de données relationnelle stocke des informations sous forme de données structurées constituées de tables liées entre elles. Chaque table représente une entité avec des lignes et des colonnes. Les lignes des tables représentent les enregistrements, tandis que les colonnes de la table représentent les champs ou les attributs associés à cette table. Les entités sont reliées entre elles par des champs ou des colonnes de valeurs clés. Les références basées sur les clés établissent des connexions logiques entre les tables, appelées relations, d'où le terme de modèle relationnel.
Le modèle de données relationnel
Au début des années 1960, chaque application utilisait sa propre structure pour stocker les données. Il était donc difficile pour les développeurs de créer des applications capables d'utiliser les données, car ils devaient en savoir beaucoup sur la structure de données particulière pour accéder à l'information dont ils avaient besoin. Ces structures étaient inefficaces, difficiles à maintenir et non optimisées pour une bonne performance des applications.
Pour résoudre ce problème, le modèle de base de données relationnelle a été introduit par Edgar F. Codd en 1969. Il a mis au point une méthode standard de représentation et d'interrogation des données pouvant être utilisée par n'importe quelle application. Le principal atout du modèle relationnel était son utilisation de tables, qui constituaient un moyen intuitif, efficace et flexible de stocker et d'accéder à des informations structurées.
Imaginez que vous ayez de nombreux cartons dans votre garage, tous remplis de choses différentes. Un modèle de données relationnel revient à organiser ces cartons de manière ordonnée et efficace. Voici comment cela se passe :
- Les boîtes sont comme les tables d'une base de données. Chaque table contient des informations sur un type d'objet spécifique, comme les "clients", les "produits" ou les "commandes".
- Les éléments contenus dans les boîtes sont comme les enregistrements d'un tableau. Chaque enregistrement représente un élément individuel, comme un client, un produit ou une commande spécifique.
- Les étiquettes sur les boîtes sont comme les colonnes d'un tableau. Chaque colonne représente une propriété spécifique des objets contenus dans la boîte, comme le "nom du client", le "prix du produit" ou la "date de la commande".
- Relations entre les boîtes : Les objets qui se trouvent dans votre garage peuvent être liés entre eux. Les outils peuvent aller avec les boîtes à outils, et les jouets peuvent aller avec des enfants spécifiques. Dans une base de données relationnelle, ces liens sont établis à l'aide de clés étrangères. Imaginez que vous traciez des lignes entre les boîtes pour indiquer les objets qui vont ensemble.
Ce système organisé facilite les recherches. Vous savez exactement dans quelle case chercher et quelle étiquette vérifier. De même, avec une base de données relationnelle, vous pouvez rapidement requête et récupérer des informations spécifiques à l'aide de la structure des tableaux et des relations.
Pourquoi les bases de données relationnelles sont-elles importantes ?
Les bases de données relationnelles sont devenues le choix de stockage prédominant pour le traitement des transactions et l'entreposage des données, où la gestion de grandes quantités de données structurées est essentielle. Elles support applications exigeant des requêtes complexes, le traitement des transactions et des données cohérentes. À ce titre, elles sont largement utilisées dans les applications de planification des ressources de l'entreprise (ERP) telles que SAP et Oracle, les applications de gestion de la relation client (CRM) telles que Salesforce et Hubspot, les applications de transactions financières et les applications de commerce électronique. Les bases de données relationnelles utilisent le langage de requête structuré (SQL) - un langage de programmation populaire pour requête et manipuler les données. Les ingénieurs de données, les scientifiques des données, les développeurs de logiciels, les diplômés en informatique et la plupart des programmeurs d'applications connaissent bien le langage SQL. Le modèle de données relationnel et la structure de données associée sont relativement faciles à apprendre et à maîtriser, ce qui en fait un choix naturel pour organiser les données en vue de leur extraction et de leur gestion. Selon les estimations, en 2024, plus de 290 000 entreprises utiliseront des bases de données relationnelles.
Caractéristiques principales d'un système de gestion de base de données relationnelles SGBDR)
SGBDR présente plusieurs caractéristiques essentielles qui en font la pierre angulaire de la gestion des données depuis des décennies. Voici quelques-unes des plus importantes :
Organisation des données
Tableaux: Les données sont stockées dans des tableaux comportant des lignes et des colonnes, où chaque ligne représente un enregistrement et chaque colonne un attribut de cet enregistrement. Cette structure permet d'organiser clairement les données et de les retrouver plus facilement.
Relations: Les tables peuvent être liées par des relations définies par des clés primaires et étrangères, ce qui permet de relier des données connexes dans différentes tables. Cela permet d'effectuer des requêtes et des analyses complexes.
Intégrité et cohérence données
Propriétés ACID: La SGBDR respecte les propriétés ACIDatomicité, cohérence, isolement, durabilité), ce qui garantit l'intégrité des données. Cela signifie que les transactions sont complètes, que les données respectent les règles définies, que les modifications sont isolées des autres utilisateurs et que les mises à jour sont permanentes.
Types de données et contraintes: La définition des types de données pour chaque colonne et la mise en place de contraintes telles que les clés primaires et étrangères permettent de maintenir la cohérence données et d'éviter les erreurs.
gestion des données et sécurité
SQL: Le langage SQL (Structured requête Language) normalisé fournit un langage puissant et universel pour interagir avec la base de données, manipuler les données et effectuer des requêtes complexes.
Contrôle d'accès de l'utilisateur : Vous pouvez définir différents rôles et autorisations pour les utilisateur , en accordant l'accès à des tables spécifiques ou à des sous-ensembles de données en fonction des besoins individuels.
Caractéristiques supplémentaires
Dictionnaires de données et métadonnées: Le SGBDR stocke des métadonnées décrivant la structure de la base de données, ce qui facilite la gestion des données et la compréhension.
Transactions: Vous pouvez regrouper plusieurs modifications de données en une seule transaction, ce qui garantit que toutes les modifications aboutissent ou échouent ensemble et préserve l'intégrité des données.
évolutivité: Le SGBDR peut s'adapter à des volumes de données croissants en ajoutant du stockage ou en répartissant les données sur plusieurs serveurs.
Bien qu'il s'agisse là de certaines des principales caractéristiques, il est important de se rappeler que les fonctionnalités spécifiques peuvent varier en fonction du logiciel SGBDR choisi.
Bases de données relationnelles Actian
La plateforme de données Actian comprend plusieurs bases de données relationnelles, dont Vector pour les workloads analytiques à haut débit et Actian Ingres pour les charges de travail transactionnelles. DataConnect fournit une plateforme d'intégration intelligente à code bas pour répondre à des cas d'utilisation complexes avec des intégrations automatisées, intuitives et réutilisables.
La plateforme de données Actian fonctionne sur site et sur plusieurs plateformes cloud, notamment AWS, Azure et Google Cloud, de sorte que vous pouvez exécuter vos analyses là où résident vos données.
