Qu'est-ce qu'une base de données réseau ?

21 mars 2024

Une base de données réseau représente les données dans une structure de type graphique, où des pointeurs connectent les enregistrements dans un réseau ou structure du graphique. Dans ce modèle, les données sont organisées en nœuds (représentant des entités ou des enregistrements) et en bords (représentant les relations entre les nœuds).

Contrairement au modèle hiérarchique dans lequel un parent peut avoir plusieurs enfants, mais un enfant ne peut avoir qu'un seul parent, dans une base de données réseau, les nœuds peuvent avoir plusieurs connexions avec d'autres nœuds, ce qui leur permet de former un ensemble plus important. flexstructure flexible et complexe. Cette structure permet des relations plus sophistiquées entre les entités de données, ce qui la rend adaptée à la représentation de données interconnectées.

L'un des principaux avantages d'une base de données réseau est sa capacité à gérer des relations et des requêtes complexes. Étant donné que les nœuds peuvent avoir plusieurs connexions, la récupération des données est plus complexe. flexible et intuitif par rapport à bases de données hiérarchiques. Cette architecture est particulièrement utile dans les scénarios dans lesquels les entités de données entretiennent des relations complexes les unes avec les autres, comme dans les réseaux sociaux, les réseaux de chaîne d'approvisionnement ou les structures organisationnelles.

La gestion d'une base de données réseau peut être plus complexe que d'autres base de données modèles, comme le maintien intégrité des données et la gestion des chemins de navigation au sein du réseau nécessitent une conception et une mise en œuvre minutieuses.

Qu'est-ce qu'une base de données réseau

Comment fonctionne une base de données réseau ?

Une base de données réseau organise les données dans une structure de type graphique composée de nœuds et d'arêtes. Les nœuds représentent des entités ou des enregistrements, tandis que les arêtes représentent les relations entre ces entités. Permettre aux nœuds d'avoir plusieurs connexions permet de représenter des relations complexes et permet des requêtes et une navigation efficaces dans les données.

Lorsque les données sont stockées dans une base de données réseau, chaque nœud contient généralement à la fois des champs de données (attributs) et des pointeurs (références) vers d'autres nœuds avec lesquels il est connecté. Ces pointeurs établissent les relations entre les nœuds, permettant une navigation efficace dans la base de données.

Les requêtes dans une base de données réseau sont effectuées en parcourant ces connexions, à partir d'un nœud désigné et en suivant les chemins définis par les relations. Cette approche permet des requêtes sophistiquées capables de récupérer efficacement des données interconnectées.

Avantages et inconvénients du modèle de base de données réseau

Le modèle de base de données réseau présente certains avantages et inconvénients.

Avantages du modèle de base de données réseau

  • Flexabilité. L'un des principaux avantages du modèle de base de données en réseau est son flexcapacité à représenter des relations complexes entre des entités. Le modèle de réseau permet des relations plusieurs-à-plusieurs entre les nœuds, ce qui le rend adapté aux scénarios dans lesquels les entités entretiennent des relations complexes et interconnectées, comme dans les réseaux sociaux ou les structures organisationnelles.
  • Interrogation efficace. Le modèle de base de données réseau facilite les requêtes efficaces en permettant un accès direct aux enregistrements associés via des pointeurs. Cela signifie que parcourir les relations entre les nœuds peut être effectué rapidement et directement sans qu'il soit nécessaire d'effectuer plusieurs jointures ou recherches comme dans bases de données relationnelles.
  • Intégrité des données. Le modèle de réseau prend en charge l'intégrité des données à l'aide de pointeurs contrôlés. Les relations entre les nœuds sont établies via ces pointeurs, qui garantissent que les connexions entre les entités restent cohérentes et valides, préservant ainsi l'intégrité des données.
  • Évolutivité. Les bases de données réseau peuvent être mises à l'échelle efficacement pour s'adapter à des volumes croissants de données et à une complexité croissante des relations. Le modèle permet d'ajouter de nouveaux nœuds et relations sans restructurer de manière significative l'ensemble de la base de données.
  • Représentation hiérarchique. Même si le modèle de réseau est plus flexible que les bases de données hiérarchiques, il conserve toujours la capacité de représenter les relations hiérarchiques lorsque cela est nécessaire. Cela le rend adapté aux applications qui nécessitent des structures à la fois hiérarchiques et de type réseau.

Inconvénients du modèle de base de données réseau

  • Complexité. Le modèle de base de données réseau peut être plus complexe à concevoir, à mettre en œuvre et à maintenir par rapport aux modèles de bases de données plus simples tels que les bases de données hiérarchiques ou relationnelles. Le développement et la maintenance de ces bases de données sont plus exigeants, ce qui entraîne des coûts plus élevés et une complexité potentielle.
  • Manque de standardisation. Contrairement aux bases de données relationnelles, qui ont des normes bien définies et des langages de requête largement adoptés comme SQL, le modèle de base de données réseau manque de standardisation. Différentes implémentations ont des conventions différentes et des langages de requête propriétaires, ce qui rend plus difficile pour les développeurs de travailler avec différents systèmes et de migrer entre eux.
  • Redondance des données. Dans le modèle de réseau, la redondance des données peut poser problème, en particulier lorsque plusieurs nœuds partagent des relations communes. Contrairement aux bases de données relationnelles, les bases de données réseau n'utilisent pas de normalisation pour réduire la redondance. Ce manque de normalisation peut entraîner des données dupliquées sur différents nœuds connectés par la même relation, entraînant des inefficacités dans l'utilisation du stockage et des incohérences potentielles si les mises à jour des données ne sont pas correctement synchronisées.
  • Support et outils limités. Comparé aux bases de données relationnelles, qui disposent d'un écosystème mature d'outils, de frameworks et de ressources, le modèle de base de données en réseau a souvent une prise en charge limitée et moins d'outils disponibles. Il est donc plus difficile pour les développeurs de trouver des solutions appropriées pour l'administration de bases de données, l'optimisation des requêtes et l'intégration d'applications.
  • Problèmes de performances. Bien que le modèle de réseau puisse offrir des requêtes efficaces pour certains types de relations, il peut ne pas fonctionner aussi bien dans tous les scénarios. Les requêtes complexes impliquant la traversée de plusieurs nœuds et relations peuvent entraîner des temps de traitement plus longs et une utilisation plus élevée des ressources, en particulier à mesure que la taille de la base de données augmente.

Bases de données réseau populaires

Voici quelques-unes des bases de données réseau les plus courantes, chacune offrant des fonctionnalités et des capacités uniques.

IDMS (système de gestion de base de données intégré)

IDMS, développé par Cullinet puis acquis par CA Technologies, a été largement utilisé dans les années 1970 et 1980 pour son efficacité dans la gestion de relations de données complexes au sein d'environnements mainframe. IDMS organise les données dans une structure de réseau, permettant des relations plusieurs-à-plusieurs entre les enregistrements. Cette structure permet la représentation efficace des données interconnectées, ce qui rend le système particulièrement adapté aux applications comportant des relations de données complexes, telles que les progiciels de gestion intégrés (ERP) et le traitement de transactions à grande échelle. De plus, ce système de base de données permet des requêtes efficaces grâce à son langage de requête propriétaire, DL/I (DataLanguage/I), qui permet des requêtes complexes.

IMS (Système de Gestion de l'Information)

IMS, développé par IBM, est la pierre angulaire de la gestion de bases de données dans des secteurs tels que la banque et la finance, en raison de sa structure hiérarchique dotée de fonctionnalités de type réseau, facilitant le traitement de transactions volumineuses. Ce modèle hiérarchique permet un accès et une récupération efficaces des données, ce qui est crucial pour les applications nécessitant un traitement rapide de grandes quantités de données, telles que les systèmes de traitement des transactions en ligne (OLTP).

UNIDATA/UniVerse

UNIDATA/UniVerse est un outil multidimensionnel système de gestion de base de données (SGBD) connu pour sa flexabilité et évolutivité. Développé par Rocket Software, UNIDATA/UniVerse est utilisé dans diverses industries, notamment la fabrication, la distribution, la finance et la santé. Ce qui distingue UNIDATA/UniVerse, c'est sa capacité à prendre en charge des structures de bases de données réseau ainsi qu'une organisation de données multidimensionnelles, offrant ainsi aux utilisateurs une plate-forme polyvalente pour gérer des systèmes complexes. relations de données et analyses. Cette approche permet aux organisations de stocker et d'analyser les données de la manière la mieux adaptée à leurs besoins spécifiques, ce qui les rend adaptées à diverses applications allant du traitement des transactions à la business intelligence et à l'aide à la décision.

Relex

Relex est un système de base de données réseau spécialisé conçu pour les applications d'ingénierie et de gestion d'actifs, en particulier dans des secteurs tels que l'aérospatiale, la défense et l'automobile. Développé pour relever les défis uniques liés à la gestion de données et de relations d'ingénierie complexes, Relex offre une solution complète aux organisations cherchant à rationaliser leurs processus d'ingénierie et à optimiser la gestion du cycle de vie de leurs actifs. Au cœur des capacités de Relex se trouve sa capacité à modéliser des connexions complexes entre divers composants, sous-systèmes et systèmes, offrant ainsi aux ingénieurs une vue globale de leurs architectures de produits et permettant une prise de décision éclairée tout au long du cycle de vie du produit.

Modèle 204

Le modèle 204 est un système de gestion de base de données réseau développé par Computer Corporation of America (CCA). Il est connu pour ses performances exceptionnelles dans les systèmes de traitement des transactions en temps réel et d’aide à la décision. Le modèle 204 a été largement adopté dans divers secteurs, notamment les secteurs de la finance, des télécommunications et du gouvernement, où l'accès aux bases de données hautes performances et l'évolutivité sont essentiels. L'architecture de ce système de gestion de base de données est optimisée pour gérer efficacement de grands volumes de transactions simultanées, ce qui en fait un choix privilégié pour les applications critiques où des temps de réponse rapides sont essentiels.

Bases de données réseau par rapport à d'autres modèles

Voici les comparaisons entre les bases de données réseau et d’autres modèles.

Modèle hiérarchique ou réseau

Les modèles de bases de données hiérarchiques et en réseau constituent les deux premières approches pour organiser et données structurantes, mais ils diffèrent considérablement par leurs architectures et leurs capacités.

Dans un modèle de base de données hiérarchique, les données sont organisées dans une structure arborescente, dans laquelle chaque enregistrement est lié à un enregistrement parent, qui peut avoir plusieurs enregistrements enfants. Cette relation rigide parent-enfant restreint la flexabilité de la représentation des données, car chaque enregistrement enfant ne peut avoir qu'un seul parent.

À l’inverse, dans un modèle de base de données en réseau, les données sont organisées de manière plus flexstructure de type graphique, dans laquelle les enregistrements peuvent avoir plusieurs connexions avec d'autres enregistrements, formant des relations complexes. Cette approche permet de multiples relations entre les enregistrements, permettant une représentation plus riche et plus polyvalente des données.

Même si les bases de données hiérarchiques excellent dans la représentation de relations simples et bien définies, elles ont du mal à s'adapter à des structures de données plus complexes avec des entités interconnectées. Les bases de données réseau, en revanche, offrent une plus grande flexcapacité à modéliser des relations complexes, ce qui les rend adaptés aux applications où les entités de données ont des interdépendances complexes.

Le modèle hiérarchique est souvent plus efficace pour interroger et parcourir les données en raison de sa structure simple, tandis que le modèle de réseau peut nécessiter des algorithmes de traversée plus complexes.

Modèle relationnel vs modèle de réseau

Les modèles de bases de données relationnelles et réseau sont deux approches fondamentalement différentes pour organiser et représenter les données.

Dans un modèle de base de données relationnelle, les données sont organisées en tables composées de lignes et de colonnes, chaque table représentant une entité et les relations entre les entités établies via des contraintes de clé étrangère. Cela permet flexrequêtes possibles à l'aide de SQL et prend en charge la normalisation. Les bases de données relationnelles excellent dans la gestion de données structurées avec des relations bien définies, ce qui les rend idéales pour les opérations commerciales et l'analyse de données.

En revanche, un modèle de base de données en réseau organise les données dans une structure semblable à un graphique, dans laquelle les enregistrements sont interconnectés via des pointeurs, formant ainsi un réseau complexe de relations. Ce modèle permet des relations plusieurs-à-plusieurs entre entités, offrant ainsi une plus grande flexcapacité à représenter des données interconnectées. Les bases de données réseau conviennent aux applications avec des entités de données hautement interconnectées, telles que les réseaux sociaux ou les systèmes complexes de gestion de la chaîne d'approvisionnement.

Naviguer dans la structure du réseau et interroger les données dans les bases de données réseau peut être plus complexe que dans les bases de données relationnelles, car cela implique souvent de parcourir des chemins entre les nœuds et d'exécuter des langages de requête spécialisés spécifiques au système de base de données.

Modèle graphique et modèle de réseau

Les modèles de bases de données graphiques et réseau sont tous deux conçus pour représenter et gérer des données interconnectées, mais ils ont des structures sous-jacentes et des cas d'utilisation différents.

Dans un modèle de base de données graphique, les données sont organisées comme une collection de nœuds (représentant des entités) et d'arêtes (représentant des relations) entre ces nœuds. Chaque nœud peut avoir plusieurs bords entrants et sortants, permettant ainsi une connexion riche et flexreprésentations ibles de relations complexes. Les bases de données graphiques sont particulièrement adaptées aux applications où les relations entre entités sont d'une importance primordiale, telles que les réseaux sociaux, les moteurs de recommandation et l'analyse de réseaux. Ils offrent une traversée efficace des relations et prennent en charge des algorithmes graphiques avancés pour des tâches telles que la recherche de chemin, la détection de communauté et l'analyse de centralité.

Le modèle de base de données réseau organise également les données dans une structure de type graphique, mais avec quelques différences par rapport aux bases de données graphiques. Dans une base de données réseau, les enregistrements sont interconnectés via des pointeurs pour former un réseau de relations. Contrairement à une base de données graphique, où les relations sont explicitement définies entre les nœuds, les bases de données réseau s'appuient sur des pointeurs pour établir des connexions entre les enregistrements. Alors que les bases de données réseau offrent flexCapacité à représenter des relations complexes, ils peuvent manquer de certains algorithmes graphiques avancés et des capacités de requête que l'on trouve dans les bases de données graphiques dédiées.

Les bases de données réseau sont souvent utilisées dans des systèmes existants ou dans des secteurs spécifiques comme l'ingénierie, où l'accent est mis sur la gestion efficace des entités de données interconnectées plutôt que sur l'exécution de tâches complexes d'analyse de graphiques.


Anastasie
Spasojevic
Anastazija est une rédactrice de contenu expérimentée avec des connaissances et une passion pour cloud l'informatique, les technologies de l'information et la sécurité en ligne. À phoenixNAP, elle se concentre sur la réponse à des questions brûlantes concernant la garantie de la robustesse et de la sécurité des données pour tous les acteurs du paysage numérique.