Types de bases de données et cas d’utilisation / Blogs / Perficient

Bases de données SQL (MySQL, PostgreSQL, Oracle) :

• Cas d’utilisation: Parfait pour stocker et gérer des données structurées avec des relations bien définies, comme :
• Applications de commerce électronique : clients, commandes, produits et leurs attributs (noms, prix, descriptions) avec des connexions claires.
• Planification des ressources de l’entreprise (ERP) : inventaire, employés, départements et leurs interactions.

Bases de données de documents (MongoDB, Couchbase) :

• Cas d’utilisation: Idéal pour stocker des données flexibles et en constante évolution qui ne s’intègrent pas parfaitement dans les lignes et les colonnes, comme :
• Systèmes de gestion de contenu (CMS) : articles, articles de blog, profils d’utilisateurs avec différents types de données (texte, images, commentaires).
• Catalogues de produits de commerce électronique : produits avec des descriptions riches, des avis et des attributs dynamiques (par exemple, variations de couleurs, tailles).

Bases de données en colonnes (Apache Cassandra, HBase) :

• Cas d’utilisation: Conçu pour l’analyse de données à grande échelle où vous interrogez principalement des colonnes spécifiques, telles que :
• Entreprises de télécommunications : enregistrements détaillés des appels (CDR) avec horodatages, emplacements et durées des appels.
• Institutions financières : données boursières avec historiques des prix, des volumes et des tendances du marché.

Magasins de valeurs clés (Redis, Amazon DynamoDB) :

• Cas d’utilisation: Excel pour une récupération de données ultra-rapide pour mettre en cache les données fréquemment consultées ou stocker des informations de session temporaires, telles que :
• Applications de panier d’achat : stockage des articles et des quantités du panier d’achat pour une récupération rapide par les utilisateurs.
• Plateformes de réseaux sociaux : mise en cache des profils et préférences des utilisateurs pour des temps de chargement plus rapides.

Bases de données vectorielles (Faiss, Milvus) :

• Cas d’utilisation: Conçu pour les applications d’apprentissage automatique qui fonctionnent avec des données vectorielles (points de données multidimensionnels), telles que :
• Systèmes de recommandation : préférences des utilisateurs et fonctionnalités des produits représentées comme des vecteurs de recommandations personnalisées.
• Systèmes de reconnaissance d’images : stockage et recherche de caractéristiques d’image pour une récupération efficace des images.

Bases de données d’objets (db4o, ObjectDB) :

• Cas d’utilisation: Idéal pour les applications créées avec la programmation orientée objet (POO) où les données s’alignent naturellement avec les objets du monde réel, comme :
• Logiciel CAO/FAO : stockage et manipulation de modèles d’objets 3D avec propriétés et comportements.
• Logiciel de simulation : représentation de systèmes complexes avec des objets en interaction et leurs attributs.

Bases de données graphiques (Neo4j, Amazon Neptune) :

• Cas d’utilisation: Idéal pour modéliser et interroger les relations entre les entités de données, telles que :
• Analyse des réseaux sociaux : utilisateurs, leurs connexions et interactions pour comprendre les dynamiques sociales.
• Détection de fraude : identification des liens entre les transactions et les entités suspectes.

Bases de données en mémoire (Redis, Memcached) :

• Cas d’utilisation: Parfait pour les applications nécessitant des vitesses de lecture/écriture ultra-rapides, souvent utilisées pour la mise en cache ou les classements, comme :
• Jeux en temps réel : stockage des emplacements des joueurs, des points de vie et des données du jeu pour un jeu fluide.
• Enchères en ligne : garder une trace des offres en cours et les afficher instantanément aux utilisateurs.

Bases de données de séries chronologiques (InfluxDB, Prometheus) :

• Cas d’utilisation: Optimisés pour le stockage et l’analyse des données avec horodatage, ce qui les rend idéaux pour des applications telles que :
• Internet des objets (IoT) : données de capteurs provenant d’appareils connectés avec horodatages pour une analyse plus approfondie.
• Systèmes de surveillance : mesures de performances du serveur avec horodatages pour identifier les tendances et résoudre les problèmes.