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Les bases de données NoSQL

Bases de données NoSQL, enjeux et solutions

Reference : BDSQL1

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    Bases de données NoSQL, enjeux et solutions
    Objectifs

    • Identifier les différences des BDD SQL et des BDD NoSQL
    • Évaluer les avantages et les inconvénients inhérents aux technologies NoSQL
    • les principales solutions du monde NoSQL
    • Identifier les champs d’application des BDD NoSQL
    • Comprendre les différentes architectures, les modèles de données, les implémentations techniques.

    Pré requis

    • Connaissances de base des architectures techniques et du management SI. Connaissances de bases de données.

    Modalités et délais d’accès

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    Inscription

    Programmes de Bases de données NoSQL, enjeux et solutions

    Introduction au NoSQL

    • L’historique du mouvement NoSQL.
    • Les différentes approches de gestion de BDD à travers le temps : hiérarchiques, relationnelles, objets, XML, NoSQL.
    • Les grands acteurs à l’origine du mouvement NoSQL et du Big Data analytique : Google et Amazon.
    • Données structurées, semi-structurées et non-structurées : provenance, typologie…
    • Vue synoptique des différents types de moteurs NoSQL du point de vue du modèle de données.
    • Le NoSQL, la Big Data et les architectures Cloud: principes d’architecture communs et divergents.
    • Les modes de distribution : avec maître et décentralisé.
    • Le positionnement du NoSQL au sein du Big Analytics : de l’ère de la transaction à l’ère de l’interaction.

    Le Relationnel et le NoSQL.

    • Les bases de données relationnelles : leurs forces et leurs limites.
    • Structuration forte des données (schéma explicite) vs Structure souple (schéma implicite) et la modélisation agile.
    • Des qualités ACID aux qualités BASE.
    • Théorème CAP (cohérence, disponibilité, tolérance au partitionnement).
    • Les différents niveaux de cohérence.
    • Le langage SQL, la performance des jointures. L’accès par la clé en NoSQL.
    • L’évolution vers le distribué : extensibilité verticale et horizontale.
    • Comprendre le NoSQL par le modèle de l’agrégat et de la centralité de la donnée.

    Les mondes du NoSQL

    • Monde du NoSQL à travers ses choix techniques et différentes bases NoSQL libres (du moins structuré au plus structuré).
    • L’architecture distribuée : principes, le shared-nothing.
    • Disponibilité et cohérence différée : gossip, timestamps, vector clock, règle de majorité, arbre de Merkle.
    • Les patterns et les modèles. Comment modéliser et travailler efficacement en NoSQL.
    • Différents modèles de connexion avec le client : sur cluster décentralisé, protocoles comme Thrift ou ProtoBuf, REST…
    • Les bases orientées clé-valeur et en mémoire : Redis, Riak, Projet Voldemort, Aerospike.
    • Les bases orientées documents : Le format JSON. Couchbase Server, MongoDB, ElasticSearch.
    • Les bases orientées colonne distribuées pour le Big Data opérationnel : Hadoop, Hbase, Cassandra, Accumulo…
    • Les moteurs orientés graphes : Neo4j, OrientDB…
    • L’écosystème Hadoop : les différences avec les SGBDR, les relations avec le NoSQL.

    NoSQL et Big Data

    • Big Data analytique : l’écosystème Hadoop.
    • Stockage et traitements. Les différentes formes de stockage dans HDFS : SequenceFile, Apache Parquet.
    • Différents types de traitements : MapReduce, Graphe orienté acyclique, flux, Machine Learning, de graphes distribué…
    • Les architectures Big Data : traitements batch, micro-batch, flux. Architecture Lambda, architecture Kappa.
    • Les outils intégrés : Apache Spark, Apache Flink.
    • Les outils d’analyses de données : développement pour l’analyse Big Data, les outils du data scientist.
    • La pérennité des outils du Big Data analytique devant l’évolution très rapide des frameworks.

    Choisir et mettre en place

    • Le type d’utilisation propice au NoSQL. À quels usages correspondent les bases NoSQL.
    • Les choix matériels.
    • Qu’est-ce qu’un modèle de données NoSQL ?
    • Comment aborder la migration ?
    • Les impacts sur le développement client. Comment développer efficacement avec des bases NoSQL ?
    • Quels outils de supervision et comment les choisir ?
    • Quelle est la complexité administrative et la courbe d’apprentissage ?
    • Cas d’utilisation dans des entreprises existantes.
    • Et les performances ? Quelques benchmarks ?
    • Qu’est-ce que NewSQL ?