EA2014-NoSQL - Revision history

RICM4-prj14-grp11 at 13:56, 14 November 2014

2014-11-14T13:56:26Z

← Older revision		Revision as of 13:56, 14 November 2014
Line 1:		Line 1:

	http://fr.slideshare.net/larsga/nosql-databases-the-cap-theorem-and-the-theory-of-relativity

	= Introduction noSQL =		= Introduction noSQL =

2014-11-13T15:03:59Z

Rappel sur les bases relationnels

← Older revision		Revision as of 15:03, 13 November 2014
Line 7:		Line 7:

	Le plus connu de ce type de base est mySQL.		Le plus connu de ce type de base est mySQL.


	== Problèmatiques ==		== Problèmatiques ==

2014-11-12T21:10:30Z

Orienté-document

← Older revision		Revision as of 21:10, 12 November 2014
Line 75:		Line 75:

	==Orienté-document==		==Orienté-document==
	Dans cette base, un élément est un ’document’ (sous forme de JSON) identifié par une clé unique. Un document peut avoir plusieurs champs JSON récursive comme valeurs. On peut même avoir des references(liens) entre différents champs pour avoir un JOIN limité.		Dans cette base, un élément est un ’document’ (sous forme de JSON habituellement) identifié par une clé unique. Un document peut avoir plusieurs champs JSON récursive comme valeurs. On peut même avoir des references(liens) entre les différents champs pour avoir un JOIN limité.

	[[File:Doc-based.png\|center]]		[[File:Doc-based.png\|center]]

2014-11-12T21:09:52Z

Orienté-colonne

← Older revision		Revision as of 21:09, 12 November 2014
Line 84:		Line 84:

	Dans cette base, les éléments sont indexés par ligne comme dans le modèle relationnel mais stocké par colonnes, ce qui implique un accès très rapide pour les données BigData. Ce modèle est très performant dans la collecte des statistiques (des utilisateur par exemple) et les opérations de calcul sur un volume de données énorme (ex calcul de l'age moyenne des utilisateur Facebook).		Dans cette base, les éléments sont indexés par ligne comme dans le modèle relationnel mais stocké par colonnes, ce qui implique un accès très rapide pour les données BigData. Ce modèle est très performant dans la collecte des statistiques (des utilisateur par exemple) et les opérations de calcul sur un volume de données énorme (ex calcul de l'age moyenne des utilisateur Facebook).

2014-11-12T21:09:45Z

Orienté-colonne

← Older revision		Revision as of 21:09, 12 November 2014
Line 83:		Line 83:
	==Orienté-colonne==		==Orienté-colonne==

	Dans cette base, les éléments sont indexés par ligne comme dans le modèle relationnel		Dans cette base, les éléments sont indexés par ligne comme dans le modèle relationnel mais stocké par colonnes, ce qui implique un accès très rapide pour les données BigData. Ce modèle est très performant dans la collecte des statistiques (des utilisateur par exemple) et les opérations de calcul sur un volume de données énorme (ex calcul de l'age moyenne des utilisateur Facebook).

	mais stocké par colonnes, ce qui implique un accès très rapide pour les données BigData.


	Alors que les colonnes sont statiques pour une base relationnelle, elles sont dynamiques		Alors que les colonnes sont statiques pour une base relationnelle, elles sont dynamiques
	pour une base de données orientée colonnes, on peut ajouter des colonnes dynamiquement		pour une base de données orientée colonnes, on peut ajouter des colonnes dynamiquement

2014-11-12T21:06:30Z

← Older revision		Revision as of 21:06, 12 November 2014
Line 106:		Line 106:

	Exemple de marque : Neo4j, FlockDB de Twitter, GraphDB		Exemple de marque : Neo4j, FlockDB de Twitter, GraphDB

	= Les marques de noSQL sur le marché =




	http://air.imag.fr/index.php?title=EA2012-NoSQL&action=edit
	http://davidmasclet.gisgraphy.com/post/2010/06/09/10-minutes-pour-comprendre...NoSQL
	http://blog.neoxia.com/nosql-5-minutes-pour-comprendre/

2014-11-12T21:05:48Z

Orienté-graphe

← Older revision		Revision as of 21:05, 12 November 2014
Line 96:		Line 96:

	==Orienté-graphe==		==Orienté-graphe==

			Dans cette base, les éléments sont des objets(noeuds) distincts qui peuvent être liées
			entre eux, en utilisant la théorie des graphes. Ce type de bases est conçu pour les données
			fortement connectées et évitent les jointures coûteuses en base relationnel.


	[[File:graph-based.png\|center]]		[[File:graph-based.png\|center]]

2014-11-12T21:05:24Z

Orienté-colonne

← Older revision		Revision as of 21:05, 12 November 2014
Line 82:		Line 82:

	==Orienté-colonne==		==Orienté-colonne==

			Dans cette base, les éléments sont indexés par ligne comme dans le modèle relationnel
			mais stocké par colonnes, ce qui implique un accès très rapide pour les données BigData.
			Alors que les colonnes sont statiques pour une base relationnelle, elles sont dynamiques
			pour une base de données orientée colonnes, on peut ajouter des colonnes dynamiquement
			et il n’y a pas de coût de stockage pour les valeurs Null.


	[[File:Column-based.png\|center]]		[[File:Column-based.png\|center]]

2014-11-12T21:04:58Z

Orienté-document

← Older revision		Revision as of 21:04, 12 November 2014
Line 75:		Line 75:

	==Orienté-document==		==Orienté-document==
	Dans cette base, un élément est un ’document’ (sous forme de JSON) identifié par une clé unique. Un document peut avoir plusieurs champs JSON récursive comme valeurs.		Dans cette base, un élément est un ’document’ (sous forme de JSON) identifié par une clé unique. Un document peut avoir plusieurs champs JSON récursive comme valeurs. On peut même avoir des references(liens) entre différents champs pour avoir un JOIN limité.

	[[File:Doc-based.png\|center]]		[[File:Doc-based.png\|center]]

2014-11-12T21:02:49Z

Orienté-colonne

← Older revision		Revision as of 21:02, 12 November 2014
Line 87:		Line 87:
	Exemple de marque : Cassandra, HBase de Google		Exemple de marque : Cassandra, HBase de Google

	==Orienté-~~colonne~~==		==Orienté-graphe==
	[[File:graph-based.png\|center]]		[[File:graph-based.png\|center]]


			Exemple de marque : Neo4j, FlockDB de Twitter, GraphDB

	= Les marques de noSQL sur le marché =		= Les marques de noSQL sur le marché =