MongoDB devance MySQL et PostgreSQL en parts de marché sur les applications web en 2025, selon DB-Engines. Les projets de migration s’accélèrent, portés par la recherche de scalabilité et de flexibilité. Pourtant, les choix ne suivent pas toujours une logique technique pure : le coût du cloud, la disponibilité des ressources humaines et la compatibilité avec les frameworks influencent fortement les décisions.
Redis, traditionnellement cantonné au cache, franchit désormais le cap des usages transactionnels. Les frontières entre bases relationnelles et NoSQL se brouillent, entraînant une révision des critères de sélection pour les architectures web modernes.
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Plan de l'article
Panorama 2025 : quelles bases de données dominent vraiment le web ?
En 2025, la gestion des bases de données ne cesse de se réinventer, portée par une soif de scalabilité et la vague du big data. Les piliers historiques tiennent bon, mais la dynamique collective s’oriente clairement vers le NoSQL. MongoDB s’impose en force : il rafle la première place sur les applications web, reléguant MySQL, Oracle ou Microsoft SQL Server au second plan. Ce basculement s’explique par la capacité de MongoDB à engloutir sans broncher des volumes massifs de données semi-structurées ou non structurées, qualités plébiscitées par l’e-commerce, les réseaux sociaux et le mobile.
Voici comment se répartissent les usages parmi les acteurs principaux :
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- MySQL : reste incontournable dès qu’il faut traiter des données structurées ou bâtir une application web « classique ».
- Oracle et Microsoft SQL Server : demeurent le socle des environnements où la fiabilité et l’intégrité des données dominent, notamment dans la banque, la santé ou la logistique.
- MongoDB : s’illustre sur les architectures cloud-native et microservices, profitant d’une flexibilité et d’un écosystème open source solide.
- Redis : ne se contente plus du cache, il intervient désormais sur des usages transactionnels exigeants et gagne du terrain.
La bataille fait rage aussi dans le cloud. Amazon (AWS), Google et Microsoft se livrent une course effrénée autour de leurs services managés, qui intègrent toutes les grandes bases de données. Les parts de marché s’ajustent au gré de l’explosion de la data et du raz-de-marée des objets connectés. Désormais, le choix d’une base de données se joue sur la compatibilité avec les frameworks, le coût d’exploitation et la disponibilité des talents.
Relationnel ou NoSQL : comment trancher selon vos besoins ?
Choisir le bon modèle de gestion des données relève d’un arbitrage serré entre bases relationnelles et NoSQL. Chacun a ses atouts, ses limites, et tout commence par une question de structure et de volume à manipuler.
La base de données relationnelle reste le refuge des applications exigeant cohérence et intégrité. Des technologies comme SQL, MySQL, Oracle ou Microsoft SQL Server s’appuient sur les propriétés ACID (Atomicité, Cohérence, Isolation, Durabilité). On les retrouve partout où la structure prévaut : transactions bancaires, gestion de stocks, logistique. Leur robustesse fait encore référence.
Pour illustrer l’intérêt du relationnel, retenez ces deux points majeurs :
- Performance sur de grands ensembles liés : le relationnel gère les relations complexes avec une efficacité redoutable.
- Intégrité des données : incontournable dans les secteurs sous contrainte réglementaire.
En face, les bases NoSQL, MongoDB en tête, misent sur la souplesse et la capacité à évoluer. Elles digèrent sans difficulté des données non structurées issues des réseaux sociaux, de l’IoT, du big data. Leur schéma malléable colle parfaitement aux projets qui grandissent vite et aux données aux formes changeantes.
Ce panorama révèle une dynamique claire : le relationnel rassure, le NoSQL propulse. De plus en plus d’architectures hybrident les deux mondes pour s’adapter aux usages variés. Avant de choisir, il faut évaluer la nature de vos ensembles de données et la vitesse d’évolution anticipée. Il n’existe pas de réponse universelle ou figée.
Cas d’usage concrets : quel type de base pour quel projet ?
Derrière chaque choix de base de données, un contexte précis, des contraintes, une ambition. Les entreprises qui traitent des données structurées, facturation, gestion du personnel, s’orientent vers les classiques : Microsoft SQL Server, Oracle, MySQL. Ces systèmes garantissent stabilité, consistance et connectivité aisée avec les outils d’analyse traditionnels.
Mais dès qu’il s’agit de traiter des flux massifs, comme sur les sites e-commerce ou dans le marketing digital, d’autres défis s’imposent : schémas évolutifs, granularité élevée, exigences de rapidité. Ici, les architectes misent sur le NoSQL, MongoDB en fer de lance. Ces solutions absorbent la diversité et la vélocité des données du web, tout en restant agiles pour l’analyse big data.
Selon la finalité poursuivie, voici quelques repères pour orienter le choix :
- Moteurs de recherche : privilégier une base orientée document ou graphe, selon la complexité des requêtes et la nature des relations à cartographier.
- Visualisation de données : la réactivité prime, surtout pour alimenter des tableaux de bord en temps réel.
- Outils d’analyse : la compatibilité avec les solutions de data analytics conditionne la capacité à transformer la donnée en valeur.
Au final, le logiciel de gestion à privilégier dépend du profil des données et de l’usage cible. De plus en plus, les projets combinent plusieurs moteurs pour répondre à des besoins multiples. En 2025, l’hybridation devient la norme sur le web.
Tendances et innovations à surveiller pour ne pas se tromper demain
L’essor des bases de données cloud ne ralentit pas. Amazon, Google, Microsoft s’imposent comme des partenaires stratégiques, alignant leurs offres sur les besoins de scalabilité et de disponibilité continue. Le cloud computing redéfinit les règles du jeu : automatisation, résilience, paiement à l’usage, autant d’arguments qui séduisent aussi bien les jeunes pousses que les grandes structures.
L’open source poursuit sa percée. Les développeurs privilégient des outils ouverts, évolutifs, qui s’intègrent naturellement dans des architectures hybrides. L’écosystème MongoDB, riche d’une communauté réactive, s’impose sur les projets big data et l’analyse temps réel. Sa capacité à orchestrer d’immenses volumes, structurés ou pas, fait évoluer les pratiques, notamment autour de la data analytics et de la gestion de flux en temps réel.
Trois tendances dessinent le futur immédiat de la gestion de bases de données :
- Interopérabilité : la capacité à relier cloud public, privé et infrastructures sur site devient décisive.
- Automatisation : l’IA s’invite dans la gestion, accélérant la détection d’anomalies et l’optimisation en continu.
- Gouvernance : sécuriser, tracer, garantir la conformité des données s’impose comme un facteur différenciant sur un marché de plus en plus disputé.
L’essor de l’analyse big data et des services cloud natifs façonne un horizon où rapidité d’innovation et maîtrise des coûts s’entremêlent. Les lignes bougent, portées par une demande qui ne cesse de grandir. Reste à savoir quel acteur saura tenir la cadence et inventer la prochaine référence du web.
