Introduction aux Bases de Données

Bienvenue dans l'univers des bases de données !

Niveau: Débutant · Intermédiaire

1. Contexte : Pourquoi parler de base de données ?

Avant d’entrer dans les détails techniques, posons la question simplement : C’est quoi une base de données, et pourquoi tout le monde en parle ?

Dans chaque application, qu’elle soit un site web, une app mobile, un logiciel métier, ou même un jeu vidéo, on doit stocker, retrouver, modifier et sécuriser des informations :

Les utilisateurs
Les messages
Les commandes passées
Les scores, etc.

À la main, c’est impossible ! La base de données (BDD) est donc le cerveau numérique qui retient tout à ta place.

Une BDD, c’est comme un grand classeur numérique: tu y ranges tes infos pour pouvoir les retrouver, les modifier, ou les analyser plus tard. Sans BDD, pas d’Amazon, pas de WhatsApp, pas de Netflix, pas de TikTok.

Dans cet article, on va voir :

À quoi ça sert concrètement une base de données ?
Comment on les classe (relationnel, NoSQL, clé-valeur, etc.)
Les concepts fondamentaux (transaction, cohérence…)
Comment choisir la bonne selon son projet (le fameux théorème CAP)
Et un retour d’expérience perso sur mes choix de BDD dans la vraie vie.

2. Concepts théoriques & définitions

Qu’est-ce qu’une base de données ?

Définition Wikipédia : « Une base de données (abrégé BDD ou BD) est un ensemble structuré et organisé de données, généralement stockées et accessibles électroniquement à partir d’un système informatique. Elle permet de stocker, manipuler et interroger efficacement de grandes quantités d’informations. » — Wikipedia

Dit autrement : Une BDD, c’est comme une grosse armoire ultra organisée où chaque donnée a sa place, et où on peut retrouver ce qu’on veut, en quelques millisecondes, même si on a des millions de dossiers !

Les grandes familles de bases de données

Il existe plusieurs types de BDD, adaptés à des besoins différents :

Relationnelles (SQL) :
Organisation en tables (comme des feuilles Excel), avec des liens (relations) entre les tables.
Exemples : MySQL, PostgreSQL, Oracle.
NoSQL :
Pensées pour la flexibilité et la performance sur de gros volumes ou des données moins structurées.
Types principaux :
Documents : MongoDB
Clé-Valeur : Redis
Colonnes : Cassandra
Graphes : Neo4j

Chacune a ses avantages :

Relationnel : idéal pour les données très structurées et les transactions sûres.
NoSQL : quand tu as beaucoup de données ou des besoins de scalabilité.

Concepts incontournables : ACID et BASE

ACID (pour les BDD relationnelles)

Atomicité : tout ou rien, une opération réussit complètement ou ne change rien.
Cohérence : la BDD reste toujours dans un état valide.
Isolation : chaque opération est indépendante.
Durabilité : une fois l’opération terminée, le résultat est gravé, même en cas de panne.

BASE (pour beaucoup de BDD NoSQL)

Basically Available : le système reste globalement accessible.
Soft state : l’état de la BDD peut changer même sans nouvelle requête.
Eventually consistent : la cohérence arrive… mais pas forcément tout de suite.

Dans la pratique :

Si tu veux de la sécurité, de la rigueur, tu iras vers ACID (bancaire, gestion de stocks…)
Si tu veux de la rapidité et de la flexibilité à très grande échelle, tu privilégieras BASE.

3. Comment choisir une base de données ? Le théorème CAP

Quand tu choisis une BDD, tu dois penser à tes priorités techniques : Disponibilité ? Cohérence ? Résilience en cas de panne réseau ? C’est là qu’arrive le fameux théorème CAP.

Théorème CAP (Consistency, Availability, Partition tolerance)

Définition (Wikipedia) Le théorème CAP affirme qu’un système de gestion de base de données distribué ne peut garantir simultanément que deux des trois propriétés suivantes : Cohérence, Disponibilité, Tolérance au partitionnement. — Wikipedia

Autrement dit : “Il faut choisir 2 sur 3 !”

Triangle du théorème CAP (source: mySoftKey)

(Le triangle ci-dessus illustre CAP. À chaque sommet, tu as une propriété essentielle.)

C – Consistency (Cohérence) Tous les clients voient toujours les mêmes données à un instant T.
A – Availability (Disponibilité) Chaque requête reçoit une réponse (même si le réseau galère).
P – Partition Tolerance (Tolérance au partitionnement) Le système continue de fonctionner même si des coupures réseau séparent tes serveurs.

Exemples concrets :

CA (Cohérence + Disponibilité) : Systèmes relationnels classiques (MySQL, PostgreSQL, Oracle) — Top pour la fiabilité, moins adaptés au “scaling” massif et réparti sur plusieurs datacenters.
CP (Cohérence + Partition tolerance) : BigTable (Google), HBase, MongoDB — Acceptent de refuser temporairement des requêtes pour préserver la cohérence en cas de coupure réseau.
AP (Availability + Partition tolerance) : Cassandra, DynamoDB — Priorisent la disponibilité même si, parfois, les données peuvent ne pas être immédiatement cohérentes entre tous les serveurs.

À retenir : Il n’existe pas de BDD magique qui fait tout ! Selon le contexte (banque, réseaux sociaux, messagerie…), tu choisis la bonne stratégie, et donc la bonne BDD.

4. Retour d’expérience perso

Voici ce que j’utilise vraiment sur mes projets, et pourquoi :

PostgreSQL Ma base de données de référence :
- Robuste, fiable, idéale pour des applications critiques (API, données métiers, reporting…)
- Puissante sur les requêtes avancées, supporte très bien les données semi-structurées (JSONB), la géolocalisation, les transactions complexes…
- Très bon support communautaire
Redis Mon couteau suisse pour :
- Accélérer les lectures grâce au cache
- Gérer du temps réel (file d’attente, pub/sub, déduplication)
- Léger, rapide, très simple à installer
CouchDB Un outsider que je recommande dès qu’il faut du NoSQL ou du prototypage rapide :
- Super pratique : tu peux attaquer la base directement en HTTP (elle expose une API REST par défaut)
- Parfait pour un POC : tu codes direct ton front (Angular, React…) qui parle à la BDD, sans même créer de backend au début
- Synchronisation multi-device simple, schéma flexible
MySQL Je l’utilise rarement sur mes nouveaux projets, mais il reste solide pour des applications “web”.

Mon conseil

Pour 90 % des projets “classiques” : un combo PostgreSQL + Redis te couvre déjà très large
Si tu veux du “backendless” en POC ou manipuler du NoSQL pur, teste CouchDB — c’est top pour des démos rapides

Toujours réfléchir à ce que tu veux faire AVANT de choisir ta base (et ne jamais suivre juste la hype).

Mais au fait…

Dans un monde où l’IA bouleverse les usages et où le RAG (Retrieval Augmented Generation) explose,

as-tu déjà exploré ce que pourraient t’apporter les bases de données vectorielles comme Qdrant ou pgvector (PostgreSQL) ?

Rendez-vous dans la suite pour explorer ce nouveau territoire!