Je choisirais selon l’usage, pas selon la hype. Analytics temps réel, analyse locale, app Postgres, cache, monitoring, MySQL distribué, SQLite répliqué ou agents IA, chaque outil a son terrain. Je vous montre comment lire cette carte sans perdre du temps à tout tester.
Quel outil pour quel usage ?
Le bon choix dépend d’abord du type de charge à traiter, pas du langage que vous utilisez, ni du nombre d’étoiles GitHub. Une base de données moderne, ce n’est pas juste “un endroit où stocker des trucs”. Chaque outil a son métier, ses forces, ses angles morts.
Je regarde toujours la charge avant l’outil. Est-ce que vous écrivez beaucoup de petits événements en continu ? Est-ce que vous faites des agrégations analytiques lourdes ? Est-ce que vous avez besoin de latence très basse ? Est-ce que vous voulez surtout administrer PostgreSQL proprement ? La réponse change tout.
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ClickHouse, par exemple, est très fort pour l’analytique temps réel. Vous envoyez des millions de lignes, vous voulez faire des requêtes rapides sur des logs, des événements produit, des métriques business. DuckDB, lui, est génial pour de l’analyse locale, dans un notebook, un script Python, ou directement sur des fichiers Parquet. Supabase, c’est plutôt quand je veux construire une application complète autour de PostgreSQL, avec auth, API, stockage, temps réel.
Redis ne remplace pas votre base principale. Il sert surtout à accélérer l’accès aux données chaudes, celles qu’on lit tout le temps. Prometheus n’est pas une base applicative non plus. C’est fait pour surveiller des métriques, comprendre ce qui se passe dans vos services. Vitess aide à scaler MySQL quand l’architecture commence à tirer fort. LiteFS sert à répliquer SQLite, ce qui peut être très malin pour des apps simples, distribuées, rapides. OpenViking devient intéressant quand il faut organiser le contexte d’agents IA. PgAdmin, lui, reste un outil d’administration PostgreSQL, très pratique, mais ce n’est pas une stratégie data à lui seul.
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Un outil open-source, testable localement ou self-managed, donne de la liberté. Mais cette liberté a un prix. Il faut comprendre les limites, les backups, la montée en charge, les coûts d’exploitation, la sécurité. Je vois souvent des équipes choisir une base parce qu’elle est connue, puis découvrir trop tard que leur vrai problème était l’observabilité, la latence, ou les coûts analytiques.
| Outil | Usage principal | Quand je le regarde en premier |
| ClickHouse | Analytique temps réel sur gros volumes | Quand il faut interroger vite des logs, événements ou métriques business |
| DuckDB | Analyse locale et fichiers Parquet | Quand je veux analyser des données sans monter une infra complète |
| Supabase | Application complète autour de PostgreSQL | Quand je veux aller vite avec auth, API, stockage et base relationnelle |
| Redis | Cache et données chaudes | Quand la latence de lecture devient un vrai sujet |
| Prometheus | Monitoring et métriques | Quand je veux observer l’état réel des services |
| Vitess | Scalabilité MySQL | Quand MySQL doit encaisser une très grosse charge |
| LiteFS | Réplication SQLite | Quand je veux garder SQLite simple, mais distribué |
| OpenViking | Contexte pour agents IA | Quand je dois structurer la mémoire et le contexte d’agents |
| PgAdmin | Administration PostgreSQL | Quand je veux gérer, inspecter et dépanner une base PostgreSQL |
Comment traiter vite de gros volumes ?
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Pour des requêtes analytiques rapides sur de gros volumes, je regarde d’abord ClickHouse. Et pour de l’analyse locale sans serveur, DuckDB est souvent le raccourci le plus efficace.
ClickHouse, c’est une base orientée colonnes. Ça veut dire qu’elle lit les données colonne par colonne, pas ligne par ligne comme une base applicative classique. Pour calculer un total, une moyenne, un taux de conversion ou une courbe par jour sur des milliards de lignes, c’est exactement ce qu’on veut. Je l’utilise surtout pour des tableaux de bord, des logs, de l’analytics d’événements, de la BI, bref tout ce qui demande des agrégations rapides.
Le point important, c’est que ClickHouse brille quand la vitesse de lecture compte plus que les transactions classiques. Si votre sujet, c’est enregistrer une commande avec paiement, stock, facture et rollback propre, je ne pars pas là-dessus en premier. Si votre sujet, c’est “combien d’utilisateurs ont fait telle action sur les 90 derniers jours ?”, là oui, ça devient très sérieux.
Comment faire une détection d'outliers vraiment robuste ?
DuckDB joue un autre rôle. C’est une base SQL analytique embarquée, in-process. En clair, elle tourne directement dans une application, un notebook ou sur votre poste. Pas besoin de monter un serveur. Vous avez des fichiers CSV ou Parquet, vous les interrogez en SQL, et ça va vite. J’ai vu des équipes gagner des heures juste avec ça, avant même de parler d’industrialisation.
Les cas d’usage typiques sont assez simples à reconnaître :
- Analyse de logs produit avec ClickHouse pour alimenter des dashboards consultés toute la journée.
- Dashboard d’événements applicatifs avec filtres, segments et agrégations rapides.
- Exploration de fichiers Parquet exportés depuis un data lake avec DuckDB.
- Pré-analyse locale avant de décider ce qu’on mettra ensuite dans une vraie pipeline data.
Je ne les oppose pas bêtement. ClickHouse est plus adapté quand plusieurs utilisateurs ou applications interrogent de gros volumes en continu. DuckDB est parfait quand un analyste, un data scientist ou un développeur veut explorer vite des fichiers localement. Et oui, les deux peuvent très bien cohabiter dans la même stack data.
| Critère | ClickHouse | DuckDB |
| Volume | Très gros volumes, usage continu | Fichiers locaux ou volumes intermédiaires |
| Installation | Serveur ou service managé | Embarqué, sans serveur |
| Usage | Dashboards, logs, BI, analytics d’événements | Exploration CSV, Parquet, notebooks, pré-analyse |
| Profil utilisateur | Équipe data, produit, backend, BI | Analyste, data scientist, développeur |
| Limite principale | Moins naturel pour les transactions applicatives classiques | Moins adapté à un usage multi-utilisateur continu à grande échelle |
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Pour construire vite une application data ou IA avec une base solide, Supabase est souvent le choix le plus naturel quand je veux rester dans l’écosystème PostgreSQL. Redis complète très bien quand il faut de la vitesse, surtout sur les accès répétés ou les traitements qui ne doivent pas attendre.
Supabase, c’est une plateforme de développement basée sur PostgreSQL. Elle fournit une base dédiée, de l’authentification, des APIs générées automatiquement, du stockage de fichiers et du temps réel. PostgreSQL reste le cœur du système, donc on garde une vraie base relationnelle robuste, avec du SQL propre, des contraintes, des index, des vues, et tout ce qu’il faut pour structurer des données métier sérieuses.
C’est intéressant pour des apps web, mobiles ou des produits IA parce qu’on évite de reconstruire toutes les briques techniques du backend. On peut gérer les utilisateurs, sécuriser les accès, exposer des données à un front, stocker des documents, brancher un moteur IA, sans passer trois semaines à recoder les fondations. Franchement, pour un MVP qui doit rester propre, c’est souvent un très bon compromis.
Redis, lui, joue un autre rôle. C’est un magasin de données en mémoire, donc extrêmement rapide. Je l’utilise pour le cache, les sessions, les files d’attente, certains cas temps réel, ou les données très souvent consultées. Le point important, c’est que Redis ne remplace pas PostgreSQL dans une app classique. Il le soulage. PostgreSQL reste la source fiable. Redis garde temporairement ce qui doit répondre vite.
| Brique | Rôle simple |
| Supabase | Données métier, authentification, API, stockage, temps réel |
| Redis | Cache, sessions, files, accès ultra-rapides |
| Base analytique | Événements, logs, reporting lourd, gros volumes |
Une architecture simple peut ressembler à ça : Supabase stocke les clients, les projets, les droits utilisateurs et expose les APIs. Redis garde en cache les résultats de trois requêtes coûteuses, ou les sessions utilisateurs. Si le produit commence à générer beaucoup d’événements, clics, logs, usages IA, je mets une base analytique à côté pour ne pas polluer la base métier.
J’ai vu des équipes gagner énormément juste en mettant un cache propre devant trois requêtes lentes. Pas une refonte complète. Pas une architecture à la mode. Juste les bonnes données au bon endroit.
- Avez-vous besoin d’une vraie base relationnelle avec SQL, contraintes et données métier propres ?
- Votre application doit-elle gérer rapidement l’authentification, les APIs et le stockage ?
- Avez-vous des requêtes lentes qui sont appelées souvent avec les mêmes paramètres ?
- Vos sessions utilisateurs ou états temporaires doivent-ils répondre en quelques millisecondes ?
- Votre volume d’événements justifie-t-il déjà une base analytique séparée ?
- Voulez-vous une stack simple à maintenir, ou une architecture plus spécialisée dès le départ ?
Comment surveiller et scaler l’infra ?
Pour surveiller l’infrastructure, je prends Prometheus. Pour scaler MySQL, je regarde Vitess. Et pour garder SQLite simple tout en le répliquant, je regarde LiteFS. Ces trois outils sont souvent mis dans la même conversation “infra”, mais ils ne règlent pas du tout le même problème.
Prometheus, c’est à la fois un système de monitoring et une base de séries temporelles. Une série temporelle, c’est juste une donnée suivie dans le temps, par exemple le CPU toutes les 10 secondes, le nombre de requêtes HTTP, la latence d’une API, ou le nombre de connexions à une base. Prometheus collecte ces métriques, les stocke, puis permet de les interroger.
Dans une stack moderne, je l’utilise pour savoir ce qui se passe vraiment. Pas ce qu’on imagine. Ce qui se passe. Est-ce que l’API ralentit ? Est-ce que MySQL sature ? Est-ce que les workers prennent du retard ? Avec Prometheus, on branche ensuite de l’alerting et des dashboards cloud-native, souvent avec Grafana. Pas besoin d’en faire une usine à gaz au début. Quelques métriques bien choisies valent mieux que 200 graphiques que personne ne regarde.
Vitess, lui, joue dans une autre catégorie. C’est un système de clustering pour MySQL. Il apporte du sharding, donc la capacité à découper une grosse base en morceaux, du routage des requêtes, et de la réplication. Je le regarde quand une base MySQL commence à encaisser beaucoup de volume, beaucoup de trafic, ou quand une seule instance devient trop risquée. C’est puissant, mais ce n’est pas un choix “par défaut”. Il faut une vraie raison.
LiteFS, c’est encore autre chose. C’est un système de fichiers FUSE, donc une couche qui se comporte comme un disque, et qui permet de répliquer des bases SQLite dans un cluster. C’est intéressant pour des apps légères, du edge, ou des architectures où on veut garder la simplicité de SQLite tout en rapprochant la donnée des utilisateurs.
J’ai vu une équipe commencer avec SQLite parce que le produit était simple et rapide à livrer. Puis les utilisateurs sont arrivés dans plusieurs régions. Ils ont ajouté LiteFS pour répliquer localement, sans basculer trop tôt vers une grosse base distribuée. Et seulement après, ils ont instrumenté proprement avec Prometheus pour suivre latence, erreurs et réplication. C’est souvent ça, la bonne décision infra. Pas la plus impressionnante. La plus adaptée au moment.
| Outil | Problème traité | Bénéfice | Vigilance |
| Prometheus | Surveillance des métriques applicatives et infrastructure | Visibilité, alerting, dashboards, diagnostic rapide | Choisir peu de métriques utiles, sinon personne ne les lit |
| Vitess | Scalabilité de MySQL avec gros trafic ou gros volume | Sharding, routage, réplication, meilleure tenue en charge | Complexité opérationnelle, à réserver aux vrais besoins |
| LiteFS | Réplication de bases SQLite dans un cluster | Simplicité de SQLite avec distribution légère | Bien comprendre le modèle d’écriture et les limites de réplication |
Quels outils pour IA et administration ?
Pour les agents IA, le sujet devient surtout la gestion du contexte. Pour PostgreSQL, l’administration reste un besoin très concret. OpenViking et pgAdmin répondent donc à deux angles différents, mais utiles dans une stack moderne.
OpenViking se présente comme une base de contexte open-source pour agents IA. L’idée, c’est de donner à un agent un endroit structuré pour gérer sa mémoire, ses ressources et ses compétences, avec une organisation proche d’un système de fichiers. On peut imaginer des dossiers, des fichiers, des références, des éléments réutilisables. Ça parle tout de suite aux développeurs, parce que ce n’est pas juste “un gros prompt quelque part”.
C’est important parce qu’un agent IA devient vite limité s’il ne sait pas conserver des souvenirs, organiser ce qu’il apprend et réutiliser des ressources entre plusieurs tâches. Un agent qui traite un ticket client, puis rédige une réponse, puis met à jour une documentation, a besoin d’un contexte propre. Sinon, on retombe dans le bricolage avec des prompts copiés-collés, des bouts de texte en base, et personne ne sait vraiment ce qui est fiable.
Je reste prudent quand même. Cette catégorie est encore jeune. Il faut tester sur des cas réels, avec vos contraintes, vos volumes, vos workflows. Chez un client, on avait gagné beaucoup de temps avec une mémoire agent bien structurée, mais uniquement après avoir coupé 70% des données inutiles. Le contexte, ce n’est pas “plus de données”. C’est de meilleures données au bon endroit.
PgAdmin, de son côté, est un outil d’administration PostgreSQL très connu. Il sert à explorer des bases, gérer des tables, vues, index, rôles, lancer des requêtes SQL et rendre PostgreSQL plus accessible aux équipes qui ne veulent pas tout faire en ligne de commande.
Avec Supabase, qui repose sur PostgreSQL, pgAdmin peut rester pratique pour inspecter, comprendre, dépanner ou former une équipe. Mais je ne le vois pas comme un remplacement à une vraie pratique d’industrialisation. Les migrations, les environnements, les sauvegardes, les droits et le monitoring doivent être pensés proprement.
Mon avis est simple. L’IA remet la donnée opérationnelle au centre, mais les vieux sujets ne disparaissent pas. Droits, structure, monitoring, administration, qualité des schémas. Tout ça compte encore, parfois même plus qu’avant.
- Activité du projet open-source, avec des commits récents et des mainteneurs visibles.
- Documentation claire, surtout pour l’installation, les limites et les exemples réels.
- Déploiement local possible, utile pour tester sans exposer vos données.
- Cas d’usage clair, pas juste une promesse vague autour de l’IA.
- Compatibilité avec la stack existante, notamment PostgreSQL, Supabase, Docker, vos outils CI/CD et votre hébergement.
Alors, lequel mérite vraiment votre temps ?
Je ne choisirais pas une base de données moderne parce qu’elle fait parler d’elle. Je partirais du besoin. ClickHouse pour l’analytique rapide, DuckDB pour l’analyse locale, Supabase pour construire vite avec PostgreSQL, Redis pour accélérer, Prometheus pour observer, Vitess pour scaler MySQL, LiteFS pour distribuer SQLite, OpenViking pour le contexte d’agents IA, pgAdmin pour administrer PostgreSQL. Le bon réflexe, c’est de tester petit, sur une vraie contrainte, avec vos données. Vous gagnez du temps, vous évitez les mauvais choix d’architecture, et vous gardez une stack plus simple à faire évoluer.
FAQ
- Quelle base de données moderne choisir pour l’analytique temps réel ?
Je regarderais d’abord ClickHouse si le besoin principal est d’interroger vite de gros volumes, par exemple des logs, des événements produit, des données BI ou des tableaux de bord qui doivent répondre rapidement. - DuckDB peut-il remplacer une base de données serveur ?
Pas dans tous les cas. DuckDB est excellent pour l’analyse locale, les notebooks, les fichiers CSV ou Parquet, et les traitements embarqués. Si plusieurs applications doivent écrire et lire en continu, une base serveur comme PostgreSQL ou ClickHouse sera souvent plus adaptée. - Supabase et Redis servent-ils au même besoin ?
Non. Supabase fournit une stack applicative autour de PostgreSQL avec authentification, API, stockage et temps réel. Redis sert surtout à accélérer l’accès aux données chaudes, gérer du cache, des sessions, des files ou certains usages temps réel. - Prometheus est-il une base de données classique ?
Prometheus est surtout une base de séries temporelles orientée monitoring. Je l’utilise pour collecter des métriques, suivre l’état des applications et déclencher des alertes. Ce n’est pas fait pour stocker les données métier d’une application. - Pourquoi tester ces outils open-source localement ?
Parce que ça évite les choix faits sur brochure. En testant localement avec un vrai échantillon de données, vous voyez vite la vitesse, la complexité d’installation, les limites et l’effort d’exploitation. C’est souvent là que le bon choix devient évident.
A propos de l’auteur
Je suis Franck Scandolera, responsable de l’agence webAnalyste et de l’organisme Formations Analytics. J’accompagne des équipes sur le tracking avancé server-side, l’Analytics Engineering, l’automatisation No/Low Code avec n8n, l’intégration de l’IA en entreprise et les sujets SEO/GEO. J’ai travaillé avec des clients comme Logis Hôtel, Yelloh Village, BazarChic, la Fédération Française de Football ou Texdecor. Si vous voulez choisir, connecter ou automatiser vos outils data sans ajouter une couche de complexité inutile, je suis dispo pour vous aider. Contactez-moi.
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