Que sont les bases de données transactionnelles et à quoi servent-elles ?

Les bases de données transactionnelles (Transactional Database Model) ont révolutionné le monde de la data, offrant une solution fiable pour la gestion des transactions. Aujourd'hui, les transactions électroniques sont devenues courantes, et les entreprises doivent traiter des volumes de données en constante augmentation (Big Data). Les bases de données transactionnelles offrent un moyen efficace de gérer ces données essentielles à toute activité économique.

Qu’est-ce que le Transactional Database Model ?

Une base de données transactionnelle est un type de base de données qui est conçu pour stocker des informations collectées lors de transactions. Les transactions sont des processus qui consistent à enregistrer, modifier ou contrôler des documents dans un système. Par ailleurs, les bases de données transactionnelles sont conçues pour assurer la disponibilité, la fiabilité et la cohérence des données en permettant la réalisation de ces transactions de manière indépendante les unes des autres.

Pour garantir cette indépendance, le système de gestion de base de données (SGBD) utilise un stockage en lignes plutôt qu'un stockage en colonnes. Cette approche permet d'écrire des lignes de données individuelles plutôt que des enregistrements entiers, ce qui facilite la réalisation de transactions indépendantes les unes des autres.

Les bases de données transactionnelles sont largement répandues au sein des systèmes d’information aujourd’hui et certains acteurs du marché comme Oracle ou Microsoft Access y ont largement recours.

Comment fonctionne une base de données transactionnelle ?

Les transactions de base de données se caractérisent par le regroupement de plusieurs opérations de base de données en une seule unité atomique. Le système de gestion de la base de données (SGBD) utilise un gestionnaire de transactions pour assurer le suivi des différentes opérations de la transaction et garantir qu'elles sont exécutées dans l'ordre approprié.

Lorsqu'une transaction est initiée, le SGBD crée un nouveau contexte de transaction et l'associe au thread d'exécution actuel. De sorte que toutes les opérations de base de données effectuées sont ainsi considérées comme faisant partie de la transaction en cours.

Une fois toutes les opérations terminées, la transaction peut être validée ou annulée. Si la transaction est validée, le SGBD applique toutes les opérations de la transaction à la base de données, les rendant permanentes. Si la transaction est annulée, le SGBD annule toutes les opérations de la transaction, ramenant la base de données à l'état dans lequel elle se trouvait avant le début de la transaction.

Les transactions sont également isolées, ce qui signifie que les modifications apportées par une transaction ne sont pas visibles pour les autres transactions tant que cette dernière n'est pas validée. Cette séparation unitaire permet d'éviter les conflits entre les transactions concurrentes.

En outre, le SGBD utilise une technique appelée verrouillage pour garantir qu'une seule transaction puisse accéder à un élément de données spécifique à la fois. Ce procédé empêche les autres transactions d’interférer sur les mêmes données.

Enfin, le SGBD procède à la journalisation pour s'assurer que les modifications apportées par une transaction peuvent être annulées en cas d'échec. 

Les propriétés ACID d’une base de données transactionnelle

Afin de garantir la conformité pleine et entière d’une base de données transactionnelle, toutes les transactions doivent répondre aux exigences ACID : 

• Le principe d'Atomicité garantit la bonne exécution de la transaction. Les transactions de base de données, comme les atomes, peuvent être décomposées en plus petites parties. Ainsi, si une infime partie d’une transaction échoue, c’est toute la transaction qui est annulée. 

• La Cohérence signifie que seules les données qui suivent des règles de gestion  peuvent être inscrites dans la base de données. En outre, il n’existe pas d’état intermédiaire entre une transaction validée et une transaction annulée. 

• L'Isolement fait référence au traitement simultané de plusieurs transactions de manière indépendante.

• La Durabilité inscrit « dans le dur » les transactions réalisées. Elles ne sont pas sujettes à modification si un dysfonctionnement se produit (panne, bug, etc.).
  

La propriété ACID est un principe cardinal de toute base de données. Elle permet d’assurer l’intégrité des écritures dans la database. 

Quels sont les avantages d’une base de données transactionnelle ?

Outre l’intégrité des données à 100 %, les bases de données transactionnelles affectent positivement les traitements de données grâce à : 

• Une faible latence. Les modèles de base de données transactionnelles exécutent des opérations en quelques millisecondes. Cela autorise des bases de données quasi synchronisées avec la BDD en production, utile pour les analyses sur duplication.

• Une prise de décision en temps réel. Avec un temps de latence très faible pour l'exécution des opérations, les data-analyst disposent des données en temps réel pour réaliser leurs différentes opérations. Cette propriété permet de prendre des décisions basées sur les données les plus récentes.

• Une flexibilité accrue. Étant donné que les données sont stockées en ligne (et non en colonne), il est possible d'apporter des modifications à certaines données sans affecter les autres. Ainsi, l'architecture de base du système n'est pas altérée et cette flexibilité permet également aux administrateurs de récupérer l'historique intègre, si besoin.

Quels sont les inconvénients d’une base de données transactionnelle ?

Bien que les modèles de base de données transactionnelles possèdent de nombreux avantages, quelques incommodités existent : 

En premier lieu, les BDD transactionnelles impliquent (en général) des coûts plus élevés. Cette charge s’explique par le coût de la technologie et des logiciels spécialisés. Elle s’explique également par le recours à des personnels plus qualifiés que pour des bases de données dites traditionnelles.  

En lien avec ce premier point, la complexité de gestion induite par une base de données transactionnelle la rend plus difficile à administrer. Ajoutons que les données transactionnelles ont tendance à perdre en pertinence au fil du temps.

Enfin, il n’est pas toujours possible d’inscrire de nouvelles données sur des données transactionnelles. Même dupliquées, ces dernières ont souvent pour rôle unique la recherche.

Données transactionnelles et machine learning

Aujourd’hui, le machine learning est devenu courant dans divers systèmes transactionnels pour améliorer la fluidité des processus. Grâce à cette technologie, un système peut interpréter les modèles cachés dans les données d'achat des clients par exemple, afin d’en extraire des signaux pertinents dans le processus de vente. Le machine learning appliqué aux données transactionnelles autorise même la prédiction de toute transaction frauduleuse en utilisant l'informatique cognitive. 

Article rédigé par Romain Frutos, rédacteur passionné par l’IT et les nouvelles technologies !