Guerre des bases de donnees 2026 : Postgres, MongoDB et l’essor des bases vectorielles

Le paysage des bases de donnees n’a jamais ete aussi complexe

Le marche des bases de donnees en 2026 ne ressemble en rien a celui d’il y a cinq ans. Ce qui etait autrefois un choix simple entre relationnel (MySQL, PostgreSQL, Oracle) et NoSQL (MongoDB, Cassandra, DynamoDB) s’est fragmente en un ecosysteme vertigineux de moteurs specialises : bases vectorielles pour l’IA, bases de donnees temporelles pour l’IoT, bases de donnees orientees graphes pour les requetes relationnelles, NewSQL pour les transactions distribuees, et bases multimodales qui tentent de tout faire.

Le marche mondial des bases de donnees a atteint 119,7 milliards de dollars en 2024, selon Gartner, avec une croissance annuelle de plus de 13 % — les depenses pour 2025 etant estimees a 137 milliards de dollars, portees avant tout par les services de bases de donnees cloud-natives et les charges de travail liees a l’IA.

Mais au milieu de cette complexite, une hierarchie claire se dessine : PostgreSQL est devenu la base de donnees par defaut incontestee, MongoDB se reinvente pour l’ere de l’IA, et les bases vectorielles sont passees d’outils academiques de niche a une infrastructure IA critique. Comprendre ces trois dynamiques est essentiel pour tout dirigeant technologique prenant des decisions d’architecture de donnees en 2026.

PostgreSQL : la base de donnees qui a gagne

S’il faut un seul mot pour decrire la position de PostgreSQL en 2026, c’est dominant. Dans l’enquete Stack Overflow Developer Survey 2025, PostgreSQL etait la base de donnees la plus utilisee pour la troisieme annee consecutive, ayant depasse MySQL en 2023 et creusant l’ecart chaque annee depuis. DB-Engines a designe PostgreSQL DBMS of the Year cinq fois (2017, 2018, 2020, 2023 et 2024) — plus que toute autre base de donnees — refletant sa croissance soutenue au cours de la derniere decennie.

La domination de PostgreSQL n’est pas le fruit du hasard. C’est le resultat d’un cercle vertueux : PostgreSQL est gratuit, open source, riche en fonctionnalites, extensible, fiable et supporte par tous les fournisseurs cloud — ce qui attire les developpeurs, ce qui attire les editeurs d’outils, ce qui attire les entreprises, ce qui finance le developpement futur.

L’ecosysteme d’extensions est la super-puissance de PostgreSQL. Contrairement aux bases de donnees ou l’on dispose uniquement des fonctionnalites livrees par l’editeur, PostgreSQL permet aux extensions d’ajouter des capacites entierement nouvelles :

• pgvector ajoute la recherche vectorielle native — transformant PostgreSQL en base vectorielle sans deployer un systeme separe (details plus bas)
• PostGIS fournit des capacites geospatiales qui rivalisent avec les bases de donnees SIG dediees
• TimescaleDB ajoute des optimisations pour les series temporelles, concurrencant InfluxDB et les moteurs specialises
• Citus (desormais integre a Microsoft Azure) ajoute le sharding distribue pour la montee en charge horizontale
• pg_cron permet de planifier des taches au sein de la base de donnees
• pglogical fournit la replication logique pour les architectures multi-regions complexes

Cette extensibilite signifie que PostgreSQL peut servir de base de donnees « couteau suisse », gerant les donnees relationnelles, les embeddings vectoriels, les requetes geospatiales, les series temporelles et la recherche plein texte — le tout dans un seul systeme. Pour les organisations qui ne souhaitent pas gerer cinq moteurs de bases de donnees differents, PostgreSQL avec les bonnes extensions est une solution tout-en-un de plus en plus convaincante.

PostgreSQL manage dans le cloud a elimine le fardeau operationnel qui poussait autrefois les organisations vers des bases proprietaires managees. AWS Aurora PostgreSQL, Google Cloud SQL, Azure Database for PostgreSQL et Neon (Postgres serverless) offrent un Postgres entierement manage avec sauvegardes automatiques, haute disponibilite, replicas en lecture et mise a l’echelle — a des couts competitifs par rapport aux alternatives proprietaires.

Neon, acquis par Databricks en mai 2025, a bouleverse le marche des bases de donnees avec PostgreSQL serverless : des bases qui descendent a zero lorsqu’elles sont inactives (sans aucun cout) et montent en charge automatiquement sous la charge, avec des workflows de developpement branches inspires de Git. Suite a l’acquisition, Neon a considerablement reduit ses tarifs — les couts de calcul baissant de 15 a 25 % et le stockage passant de 1,75 $ a 0,35 $ par Go/mois. Pour les startups et les equipes de developpement, le modele tarifaire de Neon (payer uniquement ce que l’on consomme, a partir de 0 $) est transformateur. Fait notable, Neon rapporte que plus de 80 % des bases de donnees provisionnees sur sa plateforme sont desormais creees par des agents IA, et non par des humains — un signal revelateur de la facon dont le developpement assiste par l’IA reconfigure l’infrastructure de bases de donnees.

MongoDB : le geant NoSQL s’adapte

MongoDB, la base de donnees documentaire dominante avec plus de 54 500 clients, se trouve a un point d’inflexion strategique en 2026. L’entreprise qui a popularise le NoSQL evolue desormais dans un marche ou :

1. Le support JSON de PostgreSQL (JSONB) est devenu suffisamment performant pour de nombreuses charges documentaires qui necessitaient auparavant MongoDB

2. Les charges de travail IA exigent des capacites de recherche vectorielle que MongoDB n’offrait pas initialement

3. Les bases cloud-natives avec des modeles de tarification serverless attirent le marche des startups que MongoDB dominait autrefois

MongoDB a reagi de maniere agressive :

MongoDB Atlas Vector Search, lance en apercu public mi-2023 et disponible en version generale depuis decembre 2023, ajoute la recherche par similarite vectorielle native au modele documentaire de MongoDB. Les developpeurs peuvent stocker des documents avec des representations vectorielles integrees et les interroger via une recherche par plus proche voisin approximatif (ANN) — combinant recuperation de documents et recherche semantique en une seule requete, sans deployer de base vectorielle separee. Tout au long de 2024 et 2025, Atlas Vector Search a ete considerablement ameliore avec la quantification vectorielle, une mise a l’echelle amelioree vers des milliards de vecteurs et des gains de precision de recuperation.

MongoDB 8.0 (publie en octobre 2024) a apporte des ameliorations de performance significatives : un debit 36 % plus rapide sur les charges de lecture, des performances 32 % superieures en lecture/ecriture mixte, un chiffrement interrogeable ameliore (permettant les requetes sur des donnees chiffrees) et des collections de series temporelles enrichies. Ces ameliorations repondent aux critiques de performance qui ont historiquement pousse les clients a haute volumetrie vers PostgreSQL ou des bases specialisees.

La plateforme Atlas a evolue d’une base de donnees managee vers une plateforme de donnees complete integrant la recherche (Atlas Search, basee sur Lucene), des instances serverless, l’analytique en temps reel et la federation de donnees a travers de multiples sources. La strategie de MongoDB est de faire d’Atlas la plateforme unique ou les developpeurs construisent des applications alimentees par l’IA — combinant stockage documentaire, recherche vectorielle, recherche plein texte et analytique.

La question concurrentielle est de savoir si l’approche integree de MongoDB (recherche vectorielle + documents dans un seul systeme) ou l’approche specialiste (PostgreSQL pour les donnees structurees + Pinecone pour les vecteurs + Elasticsearch pour la recherche) l’emportera. Pour les applications IA greenfield, la simplicite de MongoDB est convaincante. Pour les systemes existants bases sur PostgreSQL, la capacite de pgvector a ajouter la recherche vectorielle sans nouvelle base de donnees est difficile a battre.

Bases de donnees vectorielles : l’explosion de l’infrastructure IA

La categorie a la croissance la plus rapide du marche des bases de donnees est celle des bases vectorielles — des systemes specialises pour le stockage et la recherche d’embeddings vectoriels de haute dimension, les representations numeriques que les modeles d’IA utilisent pour comprendre le texte, les images, l’audio et d’autres donnees non structurees.

Toute application d’IA utilisant la generation augmentee par recuperation (RAG), la recherche semantique, les moteurs de recommandation ou la correspondance par similarite a besoin d’un magasin de vecteurs. Et le RAG etant devenu l’architecture standard pour les applications d’IA d’entreprise, la demande en bases vectorielles a explose.

Les principaux fournisseurs de bases vectorielles

Pinecone est le leader du marche des bases vectorielles specialisees. Son service entierement manage gere l’indexation, les requetes et la mise a l’echelle sans gestion d’infrastructure. L’accent mis par Pinecone sur la simplicite (API-first, sans reglage de configuration) en a fait le choix par defaut pour les startups IA, avec plus de 20 000 organisations utilisant la plateforme. Pinecone a lance sa tarification serverless debut 2024, reduisant les couts jusqu’a 50 fois pour les charges moyennes et petites et supprimant le seuil de depense minimum qui limitait auparavant l’adoption.

Weaviate combine la recherche vectorielle avec une couche de graphe de connaissances, permettant des requetes hybrides qui associent similarite vectorielle et filtrage structure. Weaviate est open source (Apache 2.0), ce qui le rend attractif pour les organisations souhaitant eviter le verrouillage fournisseur ou ayant besoin d’un deploiement sur site. Le service cloud Weaviate concurrence Pinecone sur l’offre managee.

Qdrant est une autre base vectorielle open source qui a gagne en popularite grace a son moteur performant en Rust et ses capacites de filtrage. Qdrant met l’accent sur la fiabilite en production et supporte des fonctionnalites avancees comme le filtrage par payload, la recherche multi-vecteurs et les index de vecteurs creux.

Milvus, initialement developpe chez Zilliz, est la base vectorielle open source la plus etablie, avec une large communaute et une forte adoption en Chine et dans la region Asie-Pacifique. Milvus supporte plusieurs types d’index et est en production a l’echelle depuis plus longtemps que la plupart de ses concurrents.

Chroma s’est taille une niche en tant que base vectorielle la plus simple pour le developpement IA — concue pour etre integree directement dans les applications Python avec zero configuration, ce qui en fait le choix privilegie pour le prototypage et les applications RAG a petite echelle.

pgvector : l’insurge de PostgreSQL

La force la plus disruptive du marche des bases vectorielles n’est pas une base vectorielle dediee — c’est pgvector, l’extension PostgreSQL qui ajoute des operations vectorielles a la base de donnees la plus populaire au monde.

pgvector permet aux developpeurs de stocker des embeddings vectoriels aux cotes de leurs donnees relationnelles existantes dans la meme base PostgreSQL, d’interroger les vecteurs par similarite cosinus, distance L2 ou produit scalaire, et de creer des index par plus proche voisin approximatif (ANN) pour une recuperation rapide. Comme la plupart des applications utilisent deja PostgreSQL, ajouter pgvector est d’une simplicite triviale — pas de nouvelle infrastructure, pas de synchronisation de donnees, pas de complexite operationnelle supplementaire.

L’ecart de performance entre pgvector et les bases vectorielles specialisees s’est considerablement reduit. pgvector (actuellement en version 0.8.x) avec les index HNSW — disponibles depuis la version 0.5.0 et continument ameliores — offre une latence de requete competitive avec Pinecone pour des jeux de donnees allant jusqu’a des dizaines de millions de vecteurs. Pour la majorite des applications RAG — qui interrogent un corpus documentaire de quelques milliers a quelques millions de vecteurs — pgvector est largement suffisant.

Les editeurs de bases vectorielles dediees soutiennent (a juste titre) qu’ils offrent des performances superieures a tres grande echelle (milliards de vecteurs), des capacites de filtrage et de recherche hybride plus avancees, et des outils operationnels specialises. Mais pour la grande majorite des applications, la simplicite operationnelle de « il suffit d’ajouter pgvector a votre PostgreSQL existant » est un argument convaincant.

La frontiere NewSQL et HTAP

Au-dela de l’explosion vectorielle, le monde des bases de donnees converge vers un objectif recherche de longue date : des bases capables de gerer a la fois les charges transactionnelles (OLTP) et analytiques (OLAP) dans un seul systeme — appele HTAP (Hybrid Transactional/Analytical Processing).

CockroachDB fournit du SQL distribue avec une coherence forte, une replication globale et un sharding automatique — compatible avec le protocole PostgreSQL, permettant la migration depuis PostgreSQL sans modification de code. CockroachDB est positionne pour les applications distribuees mondialement necessitant une semantique transactionnelle coherente entre regions.

PlanetScale (compatible MySQL) offre le branching serverless, les migrations de schema et la mise a l’echelle horizontale pour les charges MySQL. Bien que la part de marche de MySQL decline par rapport a PostgreSQL, PlanetScale a attire un public fidele de developpeurs avec son workflow de branching de base de donnees inspire de Git.

TiDB (PingCAP) est la principale base HTAP de l’ecosysteme chinois, combinant du SQL compatible MySQL avec des moteurs de stockage en lignes (pour les transactions) et en colonnes (pour l’analytique). TiDB peut servir a la fois de base operationnelle et d’entrepot analytique, eliminant les pipelines ETL entre les deux.

AlloyDB (Google Cloud) est la base compatible PostgreSQL de Google qui offre des performances plus de 4 fois superieures pour les charges transactionnelles et jusqu’a 100 fois plus rapides pour les requetes analytiques par rapport a PostgreSQL standard, grace a une architecture de stockage desagregee et un moteur columnaire alimente par l’IA.

Prendre la decision : un cadre pour 2026

Pour les dirigeants technologiques prenant des decisions sur les bases de donnees en 2026, l’arbre de decision s’est simplifie malgre la complexite de l’ecosysteme :

Choix par defaut : PostgreSQL (manage sur n’importe quel cloud). Si votre application necessite des donnees relationnelles, des documents JSON, de la recherche vectorielle, de la recherche plein texte ou des series temporelles — PostgreSQL avec les bonnes extensions gere tout cela dans un seul systeme avec la plus faible complexite operationnelle et le moindre risque fournisseur.

Si vous avez besoin d’une echelle vectorielle extreme (1 milliard+ de vecteurs) : Pinecone (manage) ou Milvus/Weaviate (auto-heberge/manage) en complement de votre base principale.

Si vous construisez sur un modele de donnees documentaire : MongoDB Atlas, surtout si vous avez besoin de recherche vectorielle et textuelle integrees.

Si vous avez besoin de SQL distribue mondialement avec coherence forte : CockroachDB ou Google Spanner.

Si vous etes lies a un ecosysteme cloud : Utilisez la base managee qui s’integre le mieux — Aurora (AWS), Cloud SQL/AlloyDB (GCP), Azure Database for PostgreSQL (Azure).

La meta-tendance est a la consolidation : les organisations reduisent le nombre de moteurs de bases de donnees qu’elles gerent, utilisant l’extensibilite de PostgreSQL et les services manages des bases cloud-natives pour consolider des charges qui necessitaient auparavant plusieurs systemes specialises.

Sources

• Gartner — Database Management Systems Market Share 2024
• Stack Overflow — Developer Survey 2025
• DB-Engines — Database Ranking
• DB-Engines — PostgreSQL DBMS of the Year 2024
• pgvector — Open Source Vector Similarity Search for Postgres
• Pinecone — Vector Database
• Weaviate — Open Source Vector Database
• Qdrant — Vector Search Engine
• MongoDB — Atlas Vector Search
• MongoDB 8.0 GA Announcement
• Neon — Serverless Postgres
• Databricks Acquires Neon
• CockroachDB — Distributed SQL
• Google Cloud — AlloyDB