Base de données pour l'IoT

Les base de données permettent de stocker et d'accéder en temps réel à des informations. Dans le domaine de l'Internet des Objets (IoT), ces informations sont, la plupart du temps, des valeurs renvoyées par des capteurs ou des objets connectés.

Bases de données pour les séries temporelles (TSDB)

Certaines bases de données ont été optimisées pour stocker des séries de données dites temporelles (timeseries).

Exemples de bases de données timeseries : InfluxDB, Prometheus, TimescaleDB

Bases de données relationnelles (SGBDR)

Les bases de données relationnelles offrent plusieurs avantages : elles sont très largement utilisées et offrent une fiabilité et une intégrité des données importantes. Elles permettent également de structurer les données de manière cohérente et standardisée, notamment grâce au langage SQL.

En revanche, la rigidité du schéma dans les bases de données relationnelles peut limiter la capacité d'adapter rapidement les modèles de données à l'évolution des besoins des dispositifs IoT. Par exemple, si une base de données est conçue pour stocker des valeurs de température dans un champ, il faudra adapter la table si on veut stocker ultérieurement une donnée différente, par exemple une mesure d'hygrométrie. Cette rigidité peut cependant être compensée par les modèles hybrides qui permettent par exemple de stocker les valeurs mesurées par un capteur dans un seul champ, au format json.

Il faut noter également que les SGBDR peuvent ne pas être en mesure de gérer le volume massif de données générées par les dispositifs IoT, en particulier lorsque les données sont générées en temps réel ou à un rythme élevé. Cela peut causer des problèmes de performance et de scalabilité.

Exemples de bases de données relationnelles : MySQL, PostgreSQL, SQL Server

Bases de données légères

Les bases de données légères comme SQLite offrent plusieurs avantages pour l'Internet des Objets (IoT). Leur légèreté permet de les intégrer facilement dans de petits appareils avec des capacités de stockage limitées. SQLite est également autonome, c'est-à-dire qu'il ne nécessite pas de système de gestion de base de données séparé, ce qui simplifie l'installation et l'entretien. De plus, bien qu'il soit un système de base de données relationnelle, SQLite offre une certaine flexibilité en termes de types de données et de schémas, ce qui peut être utile pour gérer les données variées de l'IoT.

Cependant, il y a aussi des inconvénients à utiliser SQLite pour l'IoT. Bien qu'il soit capable de gérer des bases de données de taille raisonnable, SQLite n'est pas conçu pour gérer les volumes de données massifs qui peuvent être générés par de nombreux appareils IoT. En outre, alors que SQLite est excellent pour les applications à utilisateur unique, il peut avoir des difficultés à gérer de nombreuses requêtes simultanées, ce qui peut être un problème dans les environnements IoT avec de nombreux appareils qui accèdent à la base de données en même temps. Enfin, SQLite n'offre pas les mêmes garanties de durabilité des données que les systèmes de bases de données plus robustes, ce qui peut être une préoccupation en cas de panne d'électricité ou d'autres interruptions.

Exemple de base de données légère : SQLite

Bases de données NoSQL

Les bases de données NoSQL présentent de nombreux avantages pour l'Internet des Objets (IoT). Elles offrent une grande flexibilité en termes de stockage et de manipulation de données, en particulier pour les données non structurées ou semi-structurées, qui sont courantes dans les environnements IoT. Elles sont également hautement évolutives, capables de gérer de grandes quantités de données générées en temps réel par les dispositifs IoT, et peuvent souvent être distribuées sur plusieurs serveurs pour améliorer la performance et la disponibilité. De plus, elles peuvent offrir des temps de réponse plus rapides pour certaines types de requêtes, en particulier celles qui ne nécessitent pas de joints complexes.

Cependant, il y a aussi des inconvénients à utiliser des bases de données NoSQL pour l'IoT. Le manque de standardisation entre les différents types de bases de données NoSQL peut rendre difficile le choix de la meilleure pour une application particulière et compliquer la tâche des développeurs. De plus, bien qu'elles soient généralement plus flexibles, les bases de données NoSQL ne fournissent pas le même niveau de cohérence des données que les bases de données relationnelles, ce qui peut être une préoccupation dans certaines applications. Enfin, elles peuvent ne pas être aussi efficaces que les bases de données relationnelles pour certaines types de requêtes, en particulier celles qui nécessitent des joints complexes ou des opérations transactionnelles.

Exemple de bases de données NoSQL : MongoDB, Cassandra, Couchbase

Base de données clé-valeur