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Les bases de données NoSQL

Quels sont les différents modèles de bases de données ?

  • Hiérarchique
    • Les informations sont stockées dans une structure arborescente
  • Réseau
    • Semblable au modèle hiérarchique, mais offre une flexibilité dans la façon de relier l’information
  • Relationnel
    • Le modèle le plus utilisé actuellement
    • Utilise principalement les concepts de tables et de relations
  • Orientée objet
    • Les informations sont stockées dans un modèle objet
  • Orientée documents
    • Les informations sont stockées sous forme de documents
  • XML
    • Les informations sont stockées dans un modèle XML
  • NoSQL
    • Introduit au début des années 2010
    • Développé à l’origine pour gérer du big data

NoSQL

  • Famille de systèmes de gestion de base de données (SGBD)
  • Non fondé sur l’architecture classique des bases relationnelles.
  • Apparition au début des années 2010
  • Développé à l’origine pour gérer du big data
  • Objectif : Offrir des bases de données performantes et flexibles requises pour les applications modernes.

Références :

Big Data

  • Le terme big data fait référence à des données massives (mégadonnées).
  • Désigne des ensembles de données qui deviennent tellement volumineux qu’il est difficile de les manipuler avec des outils classiques de gestion de base de données.
  • Il n’y a pas de taille prédéfinie, et dépend de l’organisation.
  • Le big data d’une petite entreprise sera nécessairement différente du big data d’une multinationale.
  • Les 3V / 5V du big data :
    • Volume : Quantité d’information à stocker
    • Variété : Données complexes de formats différents
    • Vélocité : Fréquence à laquelle les données sont générées, partagées et mises à jour
    • Véracité : Fiabilité des données
    • Valeur : Valeur des données

Big Data / Mégadonnées

Catégories de NoSQL

  • Clé / valeur (Key-value stores)
  • Colonnes (Wide-column stores)
  • Document (Document Databses)
  • Graphe (Graph and Triple Stores)

Sources :

Clé / valeur (Key-value stores)

Chaque item de la base de données possède un nom (la clé) auquel est associé une valeur.

  • La clé est unique et peut être n’importe quoi (nombre ou texte)
  • Par souci de performance, il faut éviter d’avoir une clé trop longue. Certains SGBD limitent la clé à 512 MB
  • La valeur peut être n’importe quoi (nombre, texte, image, etc.) La valeur peut être une liste ou encapsuler une autre combinaison clé-valeur.

Exemples :

Routage
Clé Valeur
202.45.12.34 01:23:36:0f:a2:33
202.45.12.4 0:15:13:da:1c:11
245.12.33.45 02:a3:11:10:e1:b1
101.234.55.1 b8:67:a3:11:23:b1
... ...
Bottin
Clé Valeur
Bob (123) 456-7890
Joe (234) 547-8901
Bill (345) 678-9012
Jane (456) 789-0123
... ...
Artistes
Clé Valeur
artiste:1:nom Bring Me The Horizon
artiste:1:genre Metal
artiste:2:nom Bad Omen
artiste:2:genre Metal
... ...
Produits
Clé Valeur
12345 A, 100, 85.50
23456 B, 50, 18.00
34567 C, 78, 60.25
45678 D, 250, 2.5
... ...

Exemples de contextes d’utilisation :

  • Web :
    • Profils utilisateurs, informations sur une session, cookies
    • Articles / blog, courriels, messages
    • Cache de pages web
  • Commerce électronique
    • Panier d’achat
    • Gestion de produits (catégories, détails, commentaires)
  • Réseau
    • Tables de routages
    • Réplication

Sources : http://database.guide/what-is-a-key-value-database/

SGBD qui intègrent l’approche clé-valeur

Sources : http://database.guide/what-is-a-key-value-database/

Colonnes (Wide-column stores)

  • Base de données qui utilise le modèle “orienté colonnes”
  • Bien que ce modèle soit considéré comme une base de données NoSQL, ils utilisent également certains concepts associés aux bases de données relationnelles.
  • Le concept “keyspace” : s’apparente au schéma relationnel :

Sources : http://database.guide/what-is-a-column-store-database/ http://www.ingenioussql.com/2013/02/28/rules-of-engagement-nosql-column-data-stores/

Une colonne “famille” contient plusieurs lignes

Chaque ligne peut contenir un nombre différent de colonnes, les types ne doivent pas nécessairement correspondre.

Chaque colonne contient une paire clé/valeur et un timestamp.

Avantages associés à ce type de BD :

  • Cette approche facilite la compression de l’information
  • La semi-structure facilite l’utilisation de fonctions statistiques (somme, compte, moyenne, etc.)
  • Très flexible
  • Rapide pour le chargement et les requêtes.

Quand devrait-on utiliser ce type de BD? http://hbase.apache.org/book.html#arch.overview.when

Sources : http://database.guide/what-is-a-column-store-database/

SGBD qui intègrent cette approche

Sources : http://database.guide/what-is-a-column-store-database/

Document (Document Databases)

  • Base de données qui utilise le modèle “orienté documents”
  • Les informations sont stockées dans un seul document.
  • Chaque document contient une semi-structure qui permet d’analyser et rechercher les données présentes dans le document.

Exemples

{
  '_id' : 1,
  'artistName' : { 'Bring Me The Horizon' },
  'albums' : [
    { 'albumname' : 'Amo', 'datereleased' : 2019, 'genre' : 'Metal' },
    { 'albumname' : 'Post Human: Nex Gen', 'datereleased' : 2024, 'genre' : 'Metal' }
  ]
}

<artist>
  <artistname>Bring Me The Horizon</artistname>
  <albums>
    <album>
      <albumname>Amo</albumname>
      <genre>Metal</genre>
    </album>
    <album>
      <albumname>Post Human: Nex Gen</albumname>
      <genre>Metal</genre>
    </album>
  </albums>
</artist>

Exemples de contextes d’utilisation :

  • Création d’API (XML, JSON, YAML, BSON, etc.)
  • Applications web
    • CMS, Blogs
    • Commerce électronique
    • “Web analytics”
  • Contenu entre utilisateurs
    • Chats, Tweets, Posts, Ratings, commentaires, etc.
  • Catalogues
    • Comptes utilisateurs
    • Catalogue de produits
  • Jeux
    • Gestion des statistiques, scores
    • Chats
  • Objets connectés

Sources : http://database.guide/what-is-a-document-store-database/

SGBD qui intègrent cette approche

Sources : http://database.guide/what-is-a-document-store-database/

Graphe (Graph and Triple Stores)

Voici un second exemple de graphe qui ajoute les directeurs au graphe précédent :

Bénéfices :

  • Meilleures performances lors des larges requêtes impliquant de multiples relations ou les requêtes récursives.
  • L’absence de diagramme propose plus de flexibilité lorsque le modèle évolue.
  • En étant plus flexibles, le développement et la maintenance des applications sera plus efficaces dans une pratique itérative (méthode agile)

Exemples de contextes d’utilisation :

  • Réseaux sociaux
  • Diagrammes réseaux
  • Recommandations de produits en temps réel

SGBD qui intègrent cette approche

Sources : http://database.guide/what-is-a-graph-database/

À retenir

  • Il existe plusieurs moyens de structurer des données
  • Aucune des méthodes n’est meilleure que les autres
    • Chaque modèle a ses avantages
    • Chaque modèle a ses désavantages
  • Pouvez-vous me nommer :
    • Un avantage et un désavantage de chacun des modèles suivants :
      • Relationnel
      • Colonnes
      • Document
      • Graphe