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PROJET-INFO5 2021 GenderedNews

2021-03-17T08:43:55Z

Gloria.Nguena-Zemao: /* Sprint 6 – Du 15/03 au 19/03 */

= Le projet =

== Le sujet ==

Le projet GenderedNews vise à proposer de nouvelles méthodes pour mesurer et expliquer le niveau de biais de genre dans les médias en France.

== Les réalisations demandées ==

Le but du projet était de développer un site web permettant de collecter des données, les traiter et les mettre en valeur, ce qui se découpe de la manière suivante :

* Collecte (ou ''scraping'') d'articles de quotidiens nationaux tels que Le Monde ou Libération
* Traitement linguistique pour évaluer le genre des personnes citées dans les articles (il est déjà réalisé par une chercheuse de l'équipe de l'Université) à intégrer dans le projet
* Stockage des données (métadonnées et données calculées lors du traitement)
* Présentation des données sous forme de graphiques sur un site web

= L'équipe =

* Antoine SAGET
* Gloria NGUENA
* Mica MURPHY (cheffe de projet)
* Nhat Quang HO

Supervisé par : François PORTET, Gilles BASTIN

= Journal =

== Sprint 0 – Du 28/01 au 29/01 ==

''Jeudi 28/01''

* Présentation des projets
* Constitution des équipes

== Sprint 1 – Du 01/02 au 05/02 ==

''Lundi 01/02''

* 1ère rencontre avec l'équipe de l'Université à propos de :
** La présentation globale du projet et des membres
** L'organisation de l'équipe
** L'architecture du système (BDD, scraping, traitement linguistique, présentation des données...)
** Les contraintes et lignes à suivre (modularité, maintenance...)
** Le déploiement sur les machines du laboratoire

''Mardi 02/02''

* Constitution d'un Drive pour l'équipe Polytech
* Début de la phase de recherche individuelle concernant notamment :
** L'architecture
** Les outils
** Les technologies

''Vendredi 05/02''

* Réalisation d'une première version d'un outil de scraping en Python avec Europresse

== Sprint 2 – Du 08/02 au 12/02 ==

''Mardi 09/02''

* ''Soutenance finale des projets ECOM''

''Mercredi 10/02''

* Réunion avec l'équipe Polytech pour faire le point sur les recherches individuelles
* Rédaction d'un livrable pour présenter nos premières propositions à l'équipe de l'Université

''Jeudi 11/02''

* 2ème rencontre avec l'équipe de l'Université

== Sprint 3 – Du 22/02 au 26/02 ==

''Lundi 22/02''

* Bilan de l'avancement de chacun pendant la semaine d'interruption pédagogique

''Mardi 23/02''

* Séance de travail en présentiel
* Design et création de la base de données
* Préparation de la soutenance de mi-parcours du projet

''Mercredi 24/02''

* Remplissage de la base de données
* Documentation sur la base de donnée
* Prototypage Metabase, scrapping et flux RSS

''Jeudi 26/02''

* '' Réunion hebdomadaire avec les porteurs du projet''

''Vendredi 26/02''

* ''Soutenance de mi-parcours du projet''

== Sprint 4 – Du 01/03 au 05/03 ==

''Lundi 01/03''

* Séance de travail en présentiel
* Première version du poster d'anglais

''Mardi 02/03''

* Séance de travail en présentiel
* Elaboration du document de design du projet

''Mercredi 03/03''

* Mise au propre du prototype
** Création des classes python
**Création des fichiers de configurations
**Généralisation des processus
* Recherche de templates pour le site

''Jeudi 04/03''

* '' Réunion hebdomadaire avec les porteurs du projet''
* '' Correction du poster d'anglais''
* Réunion de début de sprint

''Vendredi 05/03''

* ''Réunion avec le DPO Patrick Guillot''
* Automatisation de la récupération des articles à l'aide de Cron

== Sprint 5 – Du 08/03 au 12/03 ==
''Lundi 08/03''

* Implémentation de tests et de classes
* Création du site à partir du template Jekyll

''Mardi 09/03''

* Séance de travail en présentiel
* Structuration du site

''Mercredi 10/03''

* Recherche de templates pour le site
* Implémentation de tests et de classes

''Jeudi 11/03''

* '' Réunion hebdomadaire avec les porteurs du projet''
** Démonstration de notre travail
* Séance de travail en présentiel
* Réunion de début de sprint

''Vendredi 12/03''

* Recherche sur l'internalisation du site
* Déploiement du site sur le serveur

== Sprint 6 – Du 15/03 au 19/03 ==

'''Lundi 15/03''

* Elaboration d'un prototype de bot twitter
* Séance de travail à distance
* Début de la rédaction des slides de présentation

''Mardi 16/03''

* Séance de travail en présentiel
* Début de la rédaction du rapport

''Mercredi 17/03''

* Séance de travail en présentiel
*

''Jeudi 18/03''

* '' Réunion hebdomadaire avec les porteurs du projet''
* Séance de travail en présentiel
*

''Vendredi 19/03''

*
*

= Liens =

* [[GenderedNews | Présentation du projet]]
* [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/getalp/genderednews Gitlab]

PROJET-INFO5 2021 GenderedNews

2021-03-17T08:40:40Z

Gloria.Nguena-Zemao: /* Sprint 5 – Du 08/03 au 12/03 */

= Le projet =

== Le sujet ==

Le projet GenderedNews vise à proposer de nouvelles méthodes pour mesurer et expliquer le niveau de biais de genre dans les médias en France.

== Les réalisations demandées ==

Le but du projet était de développer un site web permettant de collecter des données, les traiter et les mettre en valeur, ce qui se découpe de la manière suivante :

* Collecte (ou ''scraping'') d'articles de quotidiens nationaux tels que Le Monde ou Libération
* Traitement linguistique pour évaluer le genre des personnes citées dans les articles (il est déjà réalisé par une chercheuse de l'équipe de l'Université) à intégrer dans le projet
* Stockage des données (métadonnées et données calculées lors du traitement)
* Présentation des données sous forme de graphiques sur un site web

= L'équipe =

* Antoine SAGET
* Gloria NGUENA
* Mica MURPHY (cheffe de projet)
* Nhat Quang HO

Supervisé par : François PORTET, Gilles BASTIN

= Journal =

== Sprint 0 – Du 28/01 au 29/01 ==

''Jeudi 28/01''

* Présentation des projets
* Constitution des équipes

== Sprint 1 – Du 01/02 au 05/02 ==

''Lundi 01/02''

* 1ère rencontre avec l'équipe de l'Université à propos de :
** La présentation globale du projet et des membres
** L'organisation de l'équipe
** L'architecture du système (BDD, scraping, traitement linguistique, présentation des données...)
** Les contraintes et lignes à suivre (modularité, maintenance...)
** Le déploiement sur les machines du laboratoire

''Mardi 02/02''

* Constitution d'un Drive pour l'équipe Polytech
* Début de la phase de recherche individuelle concernant notamment :
** L'architecture
** Les outils
** Les technologies

''Vendredi 05/02''

* Réalisation d'une première version d'un outil de scraping en Python avec Europresse

== Sprint 2 – Du 08/02 au 12/02 ==

''Mardi 09/02''

* ''Soutenance finale des projets ECOM''

''Mercredi 10/02''

* Réunion avec l'équipe Polytech pour faire le point sur les recherches individuelles
* Rédaction d'un livrable pour présenter nos premières propositions à l'équipe de l'Université

''Jeudi 11/02''

* 2ème rencontre avec l'équipe de l'Université

== Sprint 3 – Du 22/02 au 26/02 ==

''Lundi 22/02''

* Bilan de l'avancement de chacun pendant la semaine d'interruption pédagogique

''Mardi 23/02''

* Séance de travail en présentiel
* Design et création de la base de données
* Préparation de la soutenance de mi-parcours du projet

''Mercredi 24/02''

* Remplissage de la base de données
* Documentation sur la base de donnée
* Prototypage Metabase, scrapping et flux RSS

''Jeudi 26/02''

* '' Réunion hebdomadaire avec les porteurs du projet''

''Vendredi 26/02''

* ''Soutenance de mi-parcours du projet''

== Sprint 4 – Du 01/03 au 05/03 ==

''Lundi 01/03''

* Séance de travail en présentiel
* Première version du poster d'anglais

''Mardi 02/03''

* Séance de travail en présentiel
* Elaboration du document de design du projet

''Mercredi 03/03''

* Mise au propre du prototype
** Création des classes python
**Création des fichiers de configurations
**Généralisation des processus
* Recherche de templates pour le site

''Jeudi 04/03''

* '' Réunion hebdomadaire avec les porteurs du projet''
* '' Correction du poster d'anglais''
* Réunion de début de sprint

''Vendredi 05/03''

* ''Réunion avec le DPO Patrick Guillot''
* Automatisation de la récupération des articles à l'aide de Cron

== Sprint 5 – Du 08/03 au 12/03 ==
''Lundi 08/03''

* Implémentation de tests et de classes
* Création du site à partir du template Jekyll

''Mardi 09/03''

* Séance de travail en présentiel
* Structuration du site

''Mercredi 10/03''

* Recherche de templates pour le site
* Implémentation de tests et de classes

''Jeudi 11/03''

* '' Réunion hebdomadaire avec les porteurs du projet''
** Démonstration de notre travail
* Séance de travail en présentiel
* Réunion de début de sprint

''Vendredi 12/03''

* Recherche sur l'internalisation du site
* Déploiement du site sur le serveur

== Sprint 6 – Du 15/03 au 19/03 ==

'''Lundi 15/03''

* Implémentation de tests et de classes
* Création du site à partir du template Jekyll

''Mardi 16/03''

* Séance de travail en présentiel
* Structureation du site

''Mercredi 17/03''

* Recherche de templates pour le site
* Implémentation de tests et de classes

''Jeudi 18/03''

* '' Réunion hebdomadaire avec les porteurs du projet''
** Démonstration de notre travail
* Séance de travail en présentiel
* Réunion de début de sprint

''Vendredi 19/03''

* Recherche sur l'internalisation du site
* Déploiement du site sur le serveur

= Liens =

* [[GenderedNews | Présentation du projet]]
* [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/getalp/genderednews Gitlab]

PROJET-INFO5 2021 GenderedNews

2021-03-17T08:40:21Z

Gloria.Nguena-Zemao: /* Sprint 6 – Du 15/03 au 19/03 */

= Le projet =

== Le sujet ==

Le projet GenderedNews vise à proposer de nouvelles méthodes pour mesurer et expliquer le niveau de biais de genre dans les médias en France.

== Les réalisations demandées ==

Le but du projet était de développer un site web permettant de collecter des données, les traiter et les mettre en valeur, ce qui se découpe de la manière suivante :

* Collecte (ou ''scraping'') d'articles de quotidiens nationaux tels que Le Monde ou Libération
* Traitement linguistique pour évaluer le genre des personnes citées dans les articles (il est déjà réalisé par une chercheuse de l'équipe de l'Université) à intégrer dans le projet
* Stockage des données (métadonnées et données calculées lors du traitement)
* Présentation des données sous forme de graphiques sur un site web

= L'équipe =

* Antoine SAGET
* Gloria NGUENA
* Mica MURPHY (cheffe de projet)
* Nhat Quang HO

Supervisé par : François PORTET, Gilles BASTIN

= Journal =

== Sprint 0 – Du 28/01 au 29/01 ==

''Jeudi 28/01''

* Présentation des projets
* Constitution des équipes

== Sprint 1 – Du 01/02 au 05/02 ==

''Lundi 01/02''

* 1ère rencontre avec l'équipe de l'Université à propos de :
** La présentation globale du projet et des membres
** L'organisation de l'équipe
** L'architecture du système (BDD, scraping, traitement linguistique, présentation des données...)
** Les contraintes et lignes à suivre (modularité, maintenance...)
** Le déploiement sur les machines du laboratoire

''Mardi 02/02''

* Constitution d'un Drive pour l'équipe Polytech
* Début de la phase de recherche individuelle concernant notamment :
** L'architecture
** Les outils
** Les technologies

''Vendredi 05/02''

* Réalisation d'une première version d'un outil de scraping en Python avec Europresse

== Sprint 2 – Du 08/02 au 12/02 ==

''Mardi 09/02''

* ''Soutenance finale des projets ECOM''

''Mercredi 10/02''

* Réunion avec l'équipe Polytech pour faire le point sur les recherches individuelles
* Rédaction d'un livrable pour présenter nos premières propositions à l'équipe de l'Université

''Jeudi 11/02''

* 2ème rencontre avec l'équipe de l'Université

== Sprint 3 – Du 22/02 au 26/02 ==

''Lundi 22/02''

* Bilan de l'avancement de chacun pendant la semaine d'interruption pédagogique

''Mardi 23/02''

* Séance de travail en présentiel
* Design et création de la base de données
* Préparation de la soutenance de mi-parcours du projet

''Mercredi 24/02''

* Remplissage de la base de données
* Documentation sur la base de donnée
* Prototypage Metabase, scrapping et flux RSS

''Jeudi 26/02''

* '' Réunion hebdomadaire avec les porteurs du projet''

''Vendredi 26/02''

* ''Soutenance de mi-parcours du projet''

== Sprint 4 – Du 01/03 au 05/03 ==

''Lundi 01/03''

* Séance de travail en présentiel
* Première version du poster d'anglais

''Mardi 02/03''

* Séance de travail en présentiel
* Elaboration du document de design du projet

''Mercredi 03/03''

* Mise au propre du prototype
** Création des classes python
**Création des fichiers de configurations
**Généralisation des processus
* Recherche de templates pour le site

''Jeudi 04/03''

* '' Réunion hebdomadaire avec les porteurs du projet''
* '' Correction du poster d'anglais''
* Réunion de début de sprint

''Vendredi 05/03''

* ''Réunion avec le DPO Patrick Guillot''
* Automatisation de la récupération des articles à l'aide de Cron

== Sprint 5 – Du 08/03 au 12/03 ==
''Lundi 08/03''

* Implémentation de tests et de classes
* Création du site à partir du template Jekyll

''Mardi 09/03''

* Séance de travail en présentiel
* Structureation du site

''Mercredi 10/03''

* Recherche de templates pour le site
* Implémentation de tests et de classes

''Jeudi 11/03''

* '' Réunion hebdomadaire avec les porteurs du projet''
** Démonstration de notre travail
* Séance de travail en présentiel
* Réunion de début de sprint

''Vendredi 12/03''

* Recherche sur l'internalisation du site
* Déploiement du site sur le serveur

== Sprint 6 – Du 15/03 au 19/03 ==

'''Lundi 15/03''

* Implémentation de tests et de classes
* Création du site à partir du template Jekyll

''Mardi 16/03''

* Séance de travail en présentiel
* Structureation du site

''Mercredi 17/03''

* Recherche de templates pour le site
* Implémentation de tests et de classes

''Jeudi 18/03''

* '' Réunion hebdomadaire avec les porteurs du projet''
** Démonstration de notre travail
* Séance de travail en présentiel
* Réunion de début de sprint

''Vendredi 19/03''

* Recherche sur l'internalisation du site
* Déploiement du site sur le serveur

= Liens =

* [[GenderedNews | Présentation du projet]]
* [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/getalp/genderednews Gitlab]

PROJET-INFO5 2021 GenderedNews

2021-03-17T08:38:48Z

Gloria.Nguena-Zemao: /* Sprint 5 – Du 08/03 au 12/03 */

= Le projet =

== Le sujet ==

Le projet GenderedNews vise à proposer de nouvelles méthodes pour mesurer et expliquer le niveau de biais de genre dans les médias en France.

== Les réalisations demandées ==

Le but du projet était de développer un site web permettant de collecter des données, les traiter et les mettre en valeur, ce qui se découpe de la manière suivante :

* Collecte (ou ''scraping'') d'articles de quotidiens nationaux tels que Le Monde ou Libération
* Traitement linguistique pour évaluer le genre des personnes citées dans les articles (il est déjà réalisé par une chercheuse de l'équipe de l'Université) à intégrer dans le projet
* Stockage des données (métadonnées et données calculées lors du traitement)
* Présentation des données sous forme de graphiques sur un site web

= L'équipe =

* Antoine SAGET
* Gloria NGUENA
* Mica MURPHY (cheffe de projet)
* Nhat Quang HO

Supervisé par : François PORTET, Gilles BASTIN

= Journal =

== Sprint 0 – Du 28/01 au 29/01 ==

''Jeudi 28/01''

* Présentation des projets
* Constitution des équipes

== Sprint 1 – Du 01/02 au 05/02 ==

''Lundi 01/02''

* 1ère rencontre avec l'équipe de l'Université à propos de :
** La présentation globale du projet et des membres
** L'organisation de l'équipe
** L'architecture du système (BDD, scraping, traitement linguistique, présentation des données...)
** Les contraintes et lignes à suivre (modularité, maintenance...)
** Le déploiement sur les machines du laboratoire

''Mardi 02/02''

* Constitution d'un Drive pour l'équipe Polytech
* Début de la phase de recherche individuelle concernant notamment :
** L'architecture
** Les outils
** Les technologies

''Vendredi 05/02''

* Réalisation d'une première version d'un outil de scraping en Python avec Europresse

== Sprint 2 – Du 08/02 au 12/02 ==

''Mardi 09/02''

* ''Soutenance finale des projets ECOM''

''Mercredi 10/02''

* Réunion avec l'équipe Polytech pour faire le point sur les recherches individuelles
* Rédaction d'un livrable pour présenter nos premières propositions à l'équipe de l'Université

''Jeudi 11/02''

* 2ème rencontre avec l'équipe de l'Université

== Sprint 3 – Du 22/02 au 26/02 ==

''Lundi 22/02''

* Bilan de l'avancement de chacun pendant la semaine d'interruption pédagogique

''Mardi 23/02''

* Séance de travail en présentiel
* Design et création de la base de données
* Préparation de la soutenance de mi-parcours du projet

''Mercredi 24/02''

* Remplissage de la base de données
* Documentation sur la base de donnée
* Prototypage Metabase, scrapping et flux RSS

''Jeudi 26/02''

* '' Réunion hebdomadaire avec les porteurs du projet''

''Vendredi 26/02''

* ''Soutenance de mi-parcours du projet''

== Sprint 4 – Du 01/03 au 05/03 ==

''Lundi 01/03''

* Séance de travail en présentiel
* Première version du poster d'anglais

''Mardi 02/03''

* Séance de travail en présentiel
* Elaboration du document de design du projet

''Mercredi 03/03''

* Mise au propre du prototype
** Création des classes python
**Création des fichiers de configurations
**Généralisation des processus
* Recherche de templates pour le site

''Jeudi 04/03''

* '' Réunion hebdomadaire avec les porteurs du projet''
* '' Correction du poster d'anglais''
* Réunion de début de sprint

''Vendredi 05/03''

* ''Réunion avec le DPO Patrick Guillot''
* Automatisation de la récupération des articles à l'aide de Cron

== Sprint 5 – Du 08/03 au 12/03 ==
''Lundi 08/03''

* Implémentation de tests et de classes
* Création du site à partir du template Jekyll

''Mardi 09/03''

* Séance de travail en présentiel
* Structureation du site

''Mercredi 10/03''

* Recherche de templates pour le site
* Implémentation de tests et de classes

''Jeudi 11/03''

* '' Réunion hebdomadaire avec les porteurs du projet''
** Démonstration de notre travail
* Séance de travail en présentiel
* Réunion de début de sprint

''Vendredi 12/03''

* Recherche sur l'internalisation du site
* Déploiement du site sur le serveur

== Sprint 6 – Du 15/03 au 19/03 ==

''Vendredi 19/03''

* ''Soutenance finale du projet''

= Liens =

* [[GenderedNews | Présentation du projet]]
* [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/getalp/genderednews Gitlab]

PROJET-INFO5 2021 GenderedNews

2021-03-17T08:20:03Z

Gloria.Nguena-Zemao: /* Sprint 4 – Du 01/03 au 05/03 */

= Le projet =

== Le sujet ==

Le projet GenderedNews vise à proposer de nouvelles méthodes pour mesurer et expliquer le niveau de biais de genre dans les médias en France.

== Les réalisations demandées ==

Le but du projet était de développer un site web permettant de collecter des données, les traiter et les mettre en valeur, ce qui se découpe de la manière suivante :

* Collecte (ou ''scraping'') d'articles de quotidiens nationaux tels que Le Monde ou Libération
* Traitement linguistique pour évaluer le genre des personnes citées dans les articles (il est déjà réalisé par une chercheuse de l'équipe de l'Université) à intégrer dans le projet
* Stockage des données (métadonnées et données calculées lors du traitement)
* Présentation des données sous forme de graphiques sur un site web

= L'équipe =

* Antoine SAGET
* Gloria NGUENA
* Mica MURPHY (cheffe de projet)
* Nhat Quang HO

Supervisé par : François PORTET, Gilles BASTIN

= Journal =

== Sprint 0 – Du 28/01 au 29/01 ==

''Jeudi 28/01''

* Présentation des projets
* Constitution des équipes

== Sprint 1 – Du 01/02 au 05/02 ==

''Lundi 01/02''

* 1ère rencontre avec l'équipe de l'Université à propos de :
** La présentation globale du projet et des membres
** L'organisation de l'équipe
** L'architecture du système (BDD, scraping, traitement linguistique, présentation des données...)
** Les contraintes et lignes à suivre (modularité, maintenance...)
** Le déploiement sur les machines du laboratoire

''Mardi 02/02''

* Constitution d'un Drive pour l'équipe Polytech
* Début de la phase de recherche individuelle concernant notamment :
** L'architecture
** Les outils
** Les technologies

''Vendredi 05/02''

* Réalisation d'une première version d'un outil de scraping en Python avec Europresse

== Sprint 2 – Du 08/02 au 12/02 ==

''Mardi 09/02''

* ''Soutenance finale des projets ECOM''

''Mercredi 10/02''

* Réunion avec l'équipe Polytech pour faire le point sur les recherches individuelles
* Rédaction d'un livrable pour présenter nos premières propositions à l'équipe de l'Université

''Jeudi 11/02''

* 2ème rencontre avec l'équipe de l'Université

== Sprint 3 – Du 22/02 au 26/02 ==

''Lundi 22/02''

* Bilan de l'avancement de chacun pendant la semaine d'interruption pédagogique

''Mardi 23/02''

* Séance de travail en présentiel
* Design et création de la base de données
* Préparation de la soutenance de mi-parcours du projet

''Mercredi 24/02''

* Remplissage de la base de données
* Documentation sur la base de donnée
* Prototypage Metabase, scrapping et flux RSS

''Jeudi 26/02''

* '' Réunion hebdomadaire avec les porteurs du projet''

''Vendredi 26/02''

* ''Soutenance de mi-parcours du projet''

== Sprint 4 – Du 01/03 au 05/03 ==

''Lundi 01/03''

* Séance de travail en présentiel
* Première version du poster d'anglais

''Mardi 02/03''

* Séance de travail en présentiel
* Elaboration du document de design du projet

''Mercredi 03/03''

* Mise au propre du prototype
** Création des classes python
**Création des fichiers de configurations
**Généralisation des processus
* Recherche de templates pour le site

''Jeudi 04/03''

* '' Réunion hebdomadaire avec les porteurs du projet''
* '' Correction du poster d'anglais''
* Réunion de début de sprint

''Vendredi 05/03''

* ''Réunion avec le DPO Patrick Guillot''
* Automatisation de la récupération des articles à l'aide de Cron

== Sprint 5 – Du 08/03 au 12/03 ==
''Lundi 08/03''

* Séance de travail en présentiel
* Première version du poster d'anglais

''Mardi 09/03''

* Séance de travail en présentiel
* Elaboration du document de design du projet

''Mercredi 10/03''

* Mise au propre du prototype
** Création des classes python
**Création des fichiers de configurations
**Généralisation des processus
* Recherche de templates pour le site

''Jeudi 11/03''

* '' Réunion hebdomadaire avec les porteurs du projet''
* '' Correction du poster d'anglais''
* Réunion de début de sprint

''Vendredi 12/03''

* ''Réunion avec le DPO Patrick Guillot''
* Automatisation de la récupération des articles à l'aide de Cron

== Sprint 6 – Du 15/03 au 19/03 ==

''Vendredi 19/03''

* ''Soutenance finale du projet''

= Liens =

* [[GenderedNews | Présentation du projet]]
* [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/getalp/genderednews Gitlab]

PROJET-INFO5 2021 GenderedNews

2021-03-17T08:19:46Z

Gloria.Nguena-Zemao: /* Sprint 5 – Du 08/03 au 12/03 */

= Le projet =

== Le sujet ==

Le projet GenderedNews vise à proposer de nouvelles méthodes pour mesurer et expliquer le niveau de biais de genre dans les médias en France.

== Les réalisations demandées ==

Le but du projet était de développer un site web permettant de collecter des données, les traiter et les mettre en valeur, ce qui se découpe de la manière suivante :

* Collecte (ou ''scraping'') d'articles de quotidiens nationaux tels que Le Monde ou Libération
* Traitement linguistique pour évaluer le genre des personnes citées dans les articles (il est déjà réalisé par une chercheuse de l'équipe de l'Université) à intégrer dans le projet
* Stockage des données (métadonnées et données calculées lors du traitement)
* Présentation des données sous forme de graphiques sur un site web

= L'équipe =

* Antoine SAGET
* Gloria NGUENA
* Mica MURPHY (cheffe de projet)
* Nhat Quang HO

Supervisé par : François PORTET, Gilles BASTIN

= Journal =

== Sprint 0 – Du 28/01 au 29/01 ==

''Jeudi 28/01''

* Présentation des projets
* Constitution des équipes

== Sprint 1 – Du 01/02 au 05/02 ==

''Lundi 01/02''

* 1ère rencontre avec l'équipe de l'Université à propos de :
** La présentation globale du projet et des membres
** L'organisation de l'équipe
** L'architecture du système (BDD, scraping, traitement linguistique, présentation des données...)
** Les contraintes et lignes à suivre (modularité, maintenance...)
** Le déploiement sur les machines du laboratoire

''Mardi 02/02''

* Constitution d'un Drive pour l'équipe Polytech
* Début de la phase de recherche individuelle concernant notamment :
** L'architecture
** Les outils
** Les technologies

''Vendredi 05/02''

* Réalisation d'une première version d'un outil de scraping en Python avec Europresse

== Sprint 2 – Du 08/02 au 12/02 ==

''Mardi 09/02''

* ''Soutenance finale des projets ECOM''

''Mercredi 10/02''

* Réunion avec l'équipe Polytech pour faire le point sur les recherches individuelles
* Rédaction d'un livrable pour présenter nos premières propositions à l'équipe de l'Université

''Jeudi 11/02''

* 2ème rencontre avec l'équipe de l'Université

== Sprint 3 – Du 22/02 au 26/02 ==

''Lundi 22/02''

* Bilan de l'avancement de chacun pendant la semaine d'interruption pédagogique

''Mardi 23/02''

* Séance de travail en présentiel
* Design et création de la base de données
* Préparation de la soutenance de mi-parcours du projet

''Mercredi 24/02''

* Remplissage de la base de données
* Documentation sur la base de donnée
* Prototypage Metabase, scrapping et flux RSS

''Jeudi 26/02''

* '' Réunion hebdomadaire avec les porteurs du projet''

''Vendredi 26/02''

* ''Soutenance de mi-parcours du projet''

== Sprint 4 – Du 01/03 au 05/03 ==

''Lundi 01/03''

* Séance de travail en présentiel
* Première version du poster d'anglais

''Mardi 02/02''

* Séance de travail en présentiel
* Elaboration du document de design du projet

''Mercredi 03/03''

* Mise au propre du prototype
** Création des classes python
**Création des fichiers de configurations
**Généralisation des processus
* Recherche de templates pour le site

''Jeudi 04/03''

* '' Réunion hebdomadaire avec les porteurs du projet''
* '' Correction du poster d'anglais''
* Réunion de début de sprint

''Vendredi 05/03''

* ''Réunion avec le DPO Patrick Guillot''
* Automatisation de la récupération des articles à l'aide de Cron

== Sprint 5 – Du 08/03 au 12/03 ==
''Lundi 08/03''

* Séance de travail en présentiel
* Première version du poster d'anglais

''Mardi 09/03''

* Séance de travail en présentiel
* Elaboration du document de design du projet

''Mercredi 10/03''

* Mise au propre du prototype
** Création des classes python
**Création des fichiers de configurations
**Généralisation des processus
* Recherche de templates pour le site

''Jeudi 11/03''

* '' Réunion hebdomadaire avec les porteurs du projet''
* '' Correction du poster d'anglais''
* Réunion de début de sprint

''Vendredi 12/03''

* ''Réunion avec le DPO Patrick Guillot''
* Automatisation de la récupération des articles à l'aide de Cron

== Sprint 6 – Du 15/03 au 19/03 ==

''Vendredi 19/03''

* ''Soutenance finale du projet''

= Liens =

* [[GenderedNews | Présentation du projet]]
* [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/getalp/genderednews Gitlab]

PROJET-INFO5 2021 GenderedNews

2021-03-09T13:26:54Z

Gloria.Nguena-Zemao: /* Sprint 4 – Du 01/03 au 05/03 */

= Le projet =

== Le sujet ==

Le projet GenderedNews vise à proposer de nouvelles méthodes pour mesurer et expliquer le niveau de biais de genre dans les médias en France.

== Les réalisations demandées ==

Le but du projet était de développer un site web permettant de collecter des données, les traiter et les mettre en valeur, ce qui se découpe de la manière suivante :

* Collecte (ou ''scraping'') d'articles de quotidiens nationaux tels que Le Monde ou Libération
* Traitement linguistique pour évaluer le genre des personnes citées dans les articles (il est déjà réalisé par une chercheuse de l'équipe de l'Université) à intégrer dans le projet
* Stockage des données (métadonnées et données calculées lors du traitement)
* Présentation des données sous forme de graphiques sur un site web

= L'équipe =

* Antoine SAGET
* Gloria NGUENA
* Mica MURPHY (cheffe de projet)
* Nhat Quang HO

Supervisé par : François PORTET, Gilles BASTIN

= Journal =

== Sprint 0 – Du 28/01 au 29/01 ==

''Jeudi 28/01''

* Présentation des projets
* Constitution des équipes

== Sprint 1 – Du 01/02 au 05/02 ==

''Lundi 01/02''

* 1ère rencontre avec l'équipe de l'Université à propos de :
** La présentation globale du projet et des membres
** L'organisation de l'équipe
** L'architecture du système (BDD, scraping, traitement linguistique, présentation des données...)
** Les contraintes et lignes à suivre (modularité, maintenance...)
** Le déploiement sur les machines du laboratoire

''Mardi 02/02''

* Constitution d'un Drive pour l'équipe Polytech
* Début de la phase de recherche individuelle concernant notamment :
** L'architecture
** Les outils
** Les technologies

''Vendredi 05/02''

* Réalisation d'une première version d'un outil de scraping en Python avec Europresse

== Sprint 2 – Du 08/02 au 12/02 ==

''Mardi 09/02''

* ''Soutenance finale des projets ECOM''

''Mercredi 10/02''

* Réunion avec l'équipe Polytech pour faire le point sur les recherches individuelles
* Rédaction d'un livrable pour présenter nos premières propositions à l'équipe de l'Université

''Jeudi 11/02''

* 2ème rencontre avec l'équipe de l'Université

== Sprint 3 – Du 22/02 au 26/02 ==

''Lundi 22/02''

* Bilan de l'avancement de chacun pendant la semaine d'interruption pédagogique

''Mardi 23/02''

* Séance de travail en présentiel
* Design et création de la base de données
* Préparation de la soutenance de mi-parcours du projet

''Mercredi 24/02''

* Remplissage de la base de données
* Documentation sur la base de donnée
* Prototypage Metabase, scrapping et flux RSS

''Jeudi 26/02''

* '' Réunion hebdomadaire avec les porteurs du projet''

''Vendredi 26/02''

* ''Soutenance de mi-parcours du projet''

== Sprint 4 – Du 01/03 au 05/03 ==

''Lundi 01/03''

* Séance de travail en présentiel
* Première version du poster d'anglais

''Mardi 02/02''

* Séance de travail en présentiel
* Elaboration du document de design du projet

''Mercredi 03/03''

* Mise au propre du prototype
** Création des classes python
**Création des fichiers de configurations
**Généralisation des processus
* Recherche de templates pour le site

''Jeudi 04/03''

* '' Réunion hebdomadaire avec les porteurs du projet''
* '' Correction du poster d'anglais''
* Réunion de début de sprint

''Vendredi 05/03''

* ''Réunion avec le DPO Patrick Guillot''
* Automatisation de la récupération des articles à l'aide de Cron

== Sprint 5 – Du 08/03 au 12/03 ==

== Sprint 6 – Du 15/03 au 19/03 ==

''Vendredi 19/03''

* ''Soutenance finale du projet''

= Liens =

* [[GenderedNews | Présentation du projet]]
* [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/getalp/genderednews Gitlab]

PROJET-INFO5 2021 GenderedNews

2021-03-09T13:22:36Z

Gloria.Nguena-Zemao: /* Sprint 4 – Du 01/03 au 05/03 */

= Le projet =

== Le sujet ==

Le projet GenderedNews vise à proposer de nouvelles méthodes pour mesurer et expliquer le niveau de biais de genre dans les médias en France.

== Les réalisations demandées ==

Le but du projet était de développer un site web permettant de collecter des données, les traiter et les mettre en valeur, ce qui se découpe de la manière suivante :

* Collecte (ou ''scraping'') d'articles de quotidiens nationaux tels que Le Monde ou Libération
* Traitement linguistique pour évaluer le genre des personnes citées dans les articles (il est déjà réalisé par une chercheuse de l'équipe de l'Université) à intégrer dans le projet
* Stockage des données (métadonnées et données calculées lors du traitement)
* Présentation des données sous forme de graphiques sur un site web

= L'équipe =

* Antoine SAGET
* Gloria NGUENA
* Mica MURPHY (cheffe de projet)
* Nhat Quang HO

Supervisé par : François PORTET, Gilles BASTIN

= Journal =

== Sprint 0 – Du 28/01 au 29/01 ==

''Jeudi 28/01''

* Présentation des projets
* Constitution des équipes

== Sprint 1 – Du 01/02 au 05/02 ==

''Lundi 01/02''

* 1ère rencontre avec l'équipe de l'Université à propos de :
** La présentation globale du projet et des membres
** L'organisation de l'équipe
** L'architecture du système (BDD, scraping, traitement linguistique, présentation des données...)
** Les contraintes et lignes à suivre (modularité, maintenance...)
** Le déploiement sur les machines du laboratoire

''Mardi 02/02''

* Constitution d'un Drive pour l'équipe Polytech
* Début de la phase de recherche individuelle concernant notamment :
** L'architecture
** Les outils
** Les technologies

''Vendredi 05/02''

* Réalisation d'une première version d'un outil de scraping en Python avec Europresse

== Sprint 2 – Du 08/02 au 12/02 ==

''Mardi 09/02''

* ''Soutenance finale des projets ECOM''

''Mercredi 10/02''

* Réunion avec l'équipe Polytech pour faire le point sur les recherches individuelles
* Rédaction d'un livrable pour présenter nos premières propositions à l'équipe de l'Université

''Jeudi 11/02''

* 2ème rencontre avec l'équipe de l'Université

== Sprint 3 – Du 22/02 au 26/02 ==

''Lundi 22/02''

* Bilan de l'avancement de chacun pendant la semaine d'interruption pédagogique

''Mardi 23/02''

* Séance de travail en présentiel
* Design et création de la base de données
* Préparation de la soutenance de mi-parcours du projet

''Mercredi 24/02''

* Remplissage de la base de données
* Documentation sur la base de donnée
* Prototypage Metabase, scrapping et flux RSS

''Jeudi 26/02''

* '' Réunion hebdomadaire avec les porteurs du projet''

''Vendredi 26/02''

* ''Soutenance de mi-parcours du projet''

== Sprint 4 – Du 01/03 au 05/03 ==

''Lundi 01/03''

* Séance de travail en présentiel
* Première version du poster d'anglais

''Mardi 02/02''

* Séance de travail en présentiel
* Elaboration du document de design du projet

''Mercredi 03/03''

* Mise au propre du prototype
** Création des classes python
**Création des fichiers de configurations
**Généralisation des processus
* Recherche de templates pour le site

''Jeudi 04/03''

* '' Réunion hebdomadaire avec les porteurs du projet''
* '' Correction du poster d'anglais''
* Réunion de début de sprint

''Vendredi 05/03''

* ''Réunion avec le DPO Patrick Guillot''
* Automatisation de la récupération des articles à l'aide de Cron

== Sprint 5 – Du 08/03 au 12/03 ==

== Sprint 6 – Du 15/03 au 19/03 ==

''Vendredi 19/03''

* ''Soutenance finale du projet''

= Liens =

* [[GenderedNews | Présentation du projet]]
* [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/getalp/genderednews Gitlab]

PROJET-INFO5 2021 GenderedNews

2021-03-09T13:20:09Z

Gloria.Nguena-Zemao: /* Sprint 4 – Du 01/03 au 05/03 */

= Le projet =

== Le sujet ==

Le projet GenderedNews vise à proposer de nouvelles méthodes pour mesurer et expliquer le niveau de biais de genre dans les médias en France.

== Les réalisations demandées ==

Le but du projet était de développer un site web permettant de collecter des données, les traiter et les mettre en valeur, ce qui se découpe de la manière suivante :

* Collecte (ou ''scraping'') d'articles de quotidiens nationaux tels que Le Monde ou Libération
* Traitement linguistique pour évaluer le genre des personnes citées dans les articles (il est déjà réalisé par une chercheuse de l'équipe de l'Université) à intégrer dans le projet
* Stockage des données (métadonnées et données calculées lors du traitement)
* Présentation des données sous forme de graphiques sur un site web

= L'équipe =

* Antoine SAGET
* Gloria NGUENA
* Mica MURPHY (cheffe de projet)
* Nhat Quang HO

Supervisé par : François PORTET, Gilles BASTIN

= Journal =

== Sprint 0 – Du 28/01 au 29/01 ==

''Jeudi 28/01''

* Présentation des projets
* Constitution des équipes

== Sprint 1 – Du 01/02 au 05/02 ==

''Lundi 01/02''

* 1ère rencontre avec l'équipe de l'Université à propos de :
** La présentation globale du projet et des membres
** L'organisation de l'équipe
** L'architecture du système (BDD, scraping, traitement linguistique, présentation des données...)
** Les contraintes et lignes à suivre (modularité, maintenance...)
** Le déploiement sur les machines du laboratoire

''Mardi 02/02''

* Constitution d'un Drive pour l'équipe Polytech
* Début de la phase de recherche individuelle concernant notamment :
** L'architecture
** Les outils
** Les technologies

''Vendredi 05/02''

* Réalisation d'une première version d'un outil de scraping en Python avec Europresse

== Sprint 2 – Du 08/02 au 12/02 ==

''Mardi 09/02''

* ''Soutenance finale des projets ECOM''

''Mercredi 10/02''

* Réunion avec l'équipe Polytech pour faire le point sur les recherches individuelles
* Rédaction d'un livrable pour présenter nos premières propositions à l'équipe de l'Université

''Jeudi 11/02''

* 2ème rencontre avec l'équipe de l'Université

== Sprint 3 – Du 22/02 au 26/02 ==

''Lundi 22/02''

* Bilan de l'avancement de chacun pendant la semaine d'interruption pédagogique

''Mardi 23/02''

* Séance de travail en présentiel
* Design et création de la base de données
* Préparation de la soutenance de mi-parcours du projet

''Mercredi 24/02''

* Remplissage de la base de données
* Documentation sur la base de donnée
* Prototypage Metabase, scrapping et flux RSS

''Jeudi 26/02''

* '' Réunion hebdomadaire avec les porteurs du projet''

''Vendredi 26/02''

* ''Soutenance de mi-parcours du projet''

== Sprint 4 – Du 01/03 au 05/03 ==

''Lundi 01/03''

* Séance de travail en présentiel
* Première version du poster d'anglais

''Mardi 02/02''

* Séance de travail en présentiel
* Elaboration du document de design du projet

''Mercredi 03/03''

* Mise au propre du prototype
* Recherche de templates pour le site

''Jeudi 04/03''

* '' Réunion hebdomadaire avec les porteurs du projet''
* '' Correction du poster d'anglais''
* Réunion de début de sprint

''Vendredi 05/03''

* ''Réunion avec le DPO Patrick Guillot''

== Sprint 5 – Du 08/03 au 12/03 ==

== Sprint 6 – Du 15/03 au 19/03 ==

''Vendredi 19/03''

* ''Soutenance finale du projet''

= Liens =

* [[GenderedNews | Présentation du projet]]
* [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/getalp/genderednews Gitlab]

PROJET-INFO5 2021 GenderedNews

2021-03-09T08:33:40Z

Gloria.Nguena-Zemao: /* Sprint 4 – Du 01/03 au 05/03 */

= Le projet =

== Le sujet ==

Le projet GenderedNews vise à proposer de nouvelles méthodes pour mesurer et expliquer le niveau de biais de genre dans les médias en France.

== Les réalisations demandées ==

Le but du projet était de développer un site web permettant de collecter des données, les traiter et les mettre en valeur, ce qui se découpe de la manière suivante :

* Collecte (ou ''scraping'') d'articles de quotidiens nationaux tels que Le Monde ou Libération
* Traitement linguistique pour évaluer le genre des personnes citées dans les articles (il est déjà réalisé par une chercheuse de l'équipe de l'Université) à intégrer dans le projet
* Stockage des données (métadonnées et données calculées lors du traitement)
* Présentation des données sous forme de graphiques sur un site web

= L'équipe =

* Antoine SAGET
* Gloria NGUENA
* Mica MURPHY (cheffe de projet)
* Nhat Quang HO

Supervisé par : François PORTET, Gilles BASTIN

= Journal =

== Sprint 0 – Du 28/01 au 29/01 ==

''Jeudi 28/01''

* Présentation des projets
* Constitution des équipes

== Sprint 1 – Du 01/02 au 05/02 ==

''Lundi 01/02''

* 1ère rencontre avec l'équipe de l'Université à propos de :
** La présentation globale du projet et des membres
** L'organisation de l'équipe
** L'architecture du système (BDD, scraping, traitement linguistique, présentation des données...)
** Les contraintes et lignes à suivre (modularité, maintenance...)
** Le déploiement sur les machines du laboratoire

''Mardi 02/02''

* Constitution d'un Drive pour l'équipe Polytech
* Début de la phase de recherche individuelle concernant notamment :
** L'architecture
** Les outils
** Les technologies

''Vendredi 05/02''

* Réalisation d'une première version d'un outil de scraping en Python avec Europresse

== Sprint 2 – Du 08/02 au 12/02 ==

''Mardi 09/02''

* ''Soutenance finale des projets ECOM''

''Mercredi 10/02''

* Réunion avec l'équipe Polytech pour faire le point sur les recherches individuelles
* Rédaction d'un livrable pour présenter nos premières propositions à l'équipe de l'Université

''Jeudi 11/02''

* 2ème rencontre avec l'équipe de l'Université

== Sprint 3 – Du 22/02 au 26/02 ==

''Lundi 22/02''

* Bilan de l'avancement de chacun pendant la semaine d'interruption pédagogique

''Mardi 23/02''

* Séance de travail en présentiel
* Design et création de la base de données
* Préparation de la soutenance de mi-parcours du projet

''Mercredi 24/02''

* Remplissage de la base de données
* Documentation sur la base de donnée
* Prototypage Metabase, scrapping et flux RSS

''Jeudi 26/02''

* '' Réunion hebdomadaire avec les porteurs du projet''

''Vendredi 26/02''

* ''Soutenance de mi-parcours du projet''

== Sprint 4 – Du 01/03 au 05/03 ==

''Lundi 01/03''

* Séance de travail en présentiel
* Première version du poster d'anglais

''Mardi 02/02''

* Séance de travail en présentiel
* Elaboration du document de design du projet

''Mercredi 03/03''

* Implémentation des premières classes
* Recherche de templates pour le site

''Jeudi 04/03''

* '' Réunion hebdomadaire avec les porteurs du projet''
* Réunion de début de sprint

''Vendredi 05/03''

* ''Réunion avec le DPO Patrick Guillot''

== Sprint 5 – Du 08/03 au 12/03 ==

== Sprint 6 – Du 15/03 au 19/03 ==

''Vendredi 19/03''

* ''Soutenance finale du projet''

= Liens =

* [[GenderedNews | Présentation du projet]]
* [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/getalp/genderednews Gitlab]

PROJET-INFO5 2021 GenderedNews

2021-03-09T08:32:57Z

Gloria.Nguena-Zemao: /* Sprint 4 – Du 01/03 au 05/03 */

= Le projet =

== Le sujet ==

Le projet GenderedNews vise à proposer de nouvelles méthodes pour mesurer et expliquer le niveau de biais de genre dans les médias en France.

== Les réalisations demandées ==

Le but du projet était de développer un site web permettant de collecter des données, les traiter et les mettre en valeur, ce qui se découpe de la manière suivante :

* Collecte (ou ''scraping'') d'articles de quotidiens nationaux tels que Le Monde ou Libération
* Traitement linguistique pour évaluer le genre des personnes citées dans les articles (il est déjà réalisé par une chercheuse de l'équipe de l'Université) à intégrer dans le projet
* Stockage des données (métadonnées et données calculées lors du traitement)
* Présentation des données sous forme de graphiques sur un site web

= L'équipe =

* Antoine SAGET
* Gloria NGUENA
* Mica MURPHY (cheffe de projet)
* Nhat Quang HO

Supervisé par : François PORTET, Gilles BASTIN

= Journal =

== Sprint 0 – Du 28/01 au 29/01 ==

''Jeudi 28/01''

* Présentation des projets
* Constitution des équipes

== Sprint 1 – Du 01/02 au 05/02 ==

''Lundi 01/02''

* 1ère rencontre avec l'équipe de l'Université à propos de :
** La présentation globale du projet et des membres
** L'organisation de l'équipe
** L'architecture du système (BDD, scraping, traitement linguistique, présentation des données...)
** Les contraintes et lignes à suivre (modularité, maintenance...)
** Le déploiement sur les machines du laboratoire

''Mardi 02/02''

* Constitution d'un Drive pour l'équipe Polytech
* Début de la phase de recherche individuelle concernant notamment :
** L'architecture
** Les outils
** Les technologies

''Vendredi 05/02''

* Réalisation d'une première version d'un outil de scraping en Python avec Europresse

== Sprint 2 – Du 08/02 au 12/02 ==

''Mardi 09/02''

* ''Soutenance finale des projets ECOM''

''Mercredi 10/02''

* Réunion avec l'équipe Polytech pour faire le point sur les recherches individuelles
* Rédaction d'un livrable pour présenter nos premières propositions à l'équipe de l'Université

''Jeudi 11/02''

* 2ème rencontre avec l'équipe de l'Université

== Sprint 3 – Du 22/02 au 26/02 ==

''Lundi 22/02''

* Bilan de l'avancement de chacun pendant la semaine d'interruption pédagogique

''Mardi 23/02''

* Séance de travail en présentiel
* Design et création de la base de données
* Préparation de la soutenance de mi-parcours du projet

''Mercredi 24/02''

* Remplissage de la base de données
* Documentation sur la base de donnée
* Prototypage Metabase, scrapping et flux RSS

''Jeudi 26/02''

* '' Réunion hebdomadaire avec les porteurs du projet''

''Vendredi 26/02''

* ''Soutenance de mi-parcours du projet''

== Sprint 4 – Du 01/03 au 05/03 ==

''Lundi 01/03''

* Séance de travail en présentiel
*

''Mardi 02/02''

* Séance de travail en présentiel
* Elaboration du document de design du projet
* Première version du projet d'anglais

''Mercredi 03/03''

* Implémentation des premières classes
* Recherche de templates pour le site

''Jeudi 04/03''

* '' Réunion hebdomadaire avec les porteurs du projet''
* Réunion de début de sprint

''Vendredi 05/03''

* ''Réunion avec le DPO Patrick Guillot''

== Sprint 5 – Du 08/03 au 12/03 ==

== Sprint 6 – Du 15/03 au 19/03 ==

''Vendredi 19/03''

* ''Soutenance finale du projet''

= Liens =

* [[GenderedNews | Présentation du projet]]
* [https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/getalp/genderednews Gitlab]

PROJET-INFO5 2021 GenderedNews

2021-03-09T08:13:31Z

Gloria.Nguena-Zemao: /* Sprint 3 – Du 22/02 au 26/02 */

PROJET-INFO5 2021 GenderedNews

2021-02-24T20:15:25Z

Gloria.Nguena-Zemao: /* Sprint 3 – Du 22/02 au 26/02 */

PROJET-INFO5 2021 GenderedNews

2021-02-24T20:12:25Z

Gloria.Nguena-Zemao: /* Sprint 3 – Du 22/02 au 26/02 */

PROJET-INFO5 2021 GenderedNews

2021-02-24T20:12:09Z

Gloria.Nguena-Zemao: /* Sprint 3 – Du 22/02 au 26/02 */

VT2020-MemSQL-Fiche

2020-12-07T15:44:03Z

Gloria.Nguena-Zemao: /* Sources */

= MemSQL & SingleStore =

== Abstract ==

SingleStore is a distributed, relational,'''SQL database management system ''' (RDBMS) that features ANSI SQL support and is known for speed in data ingest, transaction processing, and query processing. SingleStore was formerly known as MemSQL.
SingleStore primarily stores relational data, though it can also store JSON data, graph data, and time series data. For queries, it compiles Structured Query Language (''SQL'') into machine code.

== MemSQL ==

[[File:Mem.jpg|400px|thumb|Logo de MemSQL]]

Le projet MemSQL voit le jour en 2013, par l’initiative de deux anciens développeurs de Facebook, Eric Frenkiel et Nikita Shamgunov. Il s’agit d’un système de gestion de bases de données (SGBD), révolutionnaire par sa '''rapidité'''.
La réduction du temps de latence réside principalement en deux points : Le stockage des données en mémoire (afin d’éviter les lectures et les écritures sur le disque dur) et la transformation des requêtes SQL en code C++. L’ outil est compatible avec les environnements Linux, et avec MySQL.

== SingleStore ==
[[File:Ecosystem.png|600px|thumb| Représentation de l'écocystème de SingleStore]]

''' “All Data. One Platform.” '''

Il n’est plus seulement question d’ une base de données “in memory” comme le suggérait le précédent nom.

Désormais, l’entreprise veut permettre à ses utilisateurs de s’adapter plus rapidement au changement, embrasser
données diverses, et accélérer leurs innovations.

Pour coller avec l’expansion de l’entreprise et la diversification des produits fournis par l’entreprise, MemSQL change de nom et devient Singlestore courant octobre 2020.
La plateforme fournit désormais toutes les fonctionnalités nécessaires à la gestion des données d’une entreprise à travers deux produits : '''SingleStore database''' et '''SingleStore Managed Service'''.

Bien qu’il s’agisse principalement d’un gestionnaire de données relationnelles, il est important de savoir que les formats JSON, les données graphiques et les données de séries temporelles sont également pris en compte.

SingleStore donne aussi le choix à l'utilisateur entre des tables orientées lignes ou orientées colonnes. Ces dernières sont optimisées pour les requêtes SELECT complexes sur des bases de données volumineuses, et sont généralement stockées sur le disque, permettant ainsi des lectures séquentielles rapides.

== Comparaison avec la concurrence ==

La figure ci-contre illustre parfaitement la volonté d’accompagnement des SingleStore sur tout le processus de vie la données, de sa création à son utilisation finale, à travers son produit Database as a Service.

[[File:Comparaison_mem.png|center|thumb|700px| Comparaison entre les fonctionnalités fournis par SingleStore et certains de des concurrents]]

== Avantages et Limites==

L’un des principaux avantages de MemSQL réside dans sa capacité à fractionner une requête unique entre plusieurs nœuds, appelée «traitement parallèle massivement», ce qui permet de lire les requêtes beaucoup plus rapidement, réduisant ainsi les délais de réponse et d’analyse.
Dans un monde où la numérisation est omniprésente et face à des amas de données sans cesse plus importants, cet outil permet la collecte de données depuis un nombre croissant de sources, ce qui facilite son intégration au sein des entreprises.
De plus, tout en maintenant les propriétés d’un système de données traditionnel, il permet de fournir la même puissance évolutive que les systèmes NoSQL. Il est pour ces raisons un des leaders de systèmes de données modernes (''NewSQL'').

La plateforme possède quand même des limites, comme la réduction de la RAM disponible sur l’ordinateur. Elle est également uniquement compatibles avec le systèmes d’exploitations, quand la plupart de ses concurrents prennent en charge Windows, Solaris et OS X, entre autres.

= Démonstration =

Une [https://air.imag.fr/index.php/VT2020-MemSQL-Demo démonstration] est disponible.

= Sources =

* [https://www.singlestore.com/ Documentation officielle de SingleStore]
* [https://en.wikipedia.org/wiki/SingleStore Page Wikipédia ]
* [https://www.ionos.fr/digitalguide/hebergement/aspects-techniques/bases-de-donnees-in-memory/ Informations supplémentaires sur les bases de données in memory]
* [https://www.enik.io/memsql/2020/02/29/memsql-mysql-performance-comparison.html Etude de comparaison entre MemSQL et MySQL]

= Veille Technologique 2020 =
* Année : [[VT2020]]
* Sujet : MemSQL
* Slides : [[Media:VT2020-MemSQL-Presentation.pdf|Slides]]
* Auteur : Nguena Gloria

VT2020-MemSQL-Fiche

2020-12-07T06:56:49Z

Gloria.Nguena-Zemao: /* SingleStore */

= MemSQL & SingleStore =

== Abstract ==

SingleStore is a distributed, relational,'''SQL database management system ''' (RDBMS) that features ANSI SQL support and is known for speed in data ingest, transaction processing, and query processing. SingleStore was formerly known as MemSQL.
SingleStore primarily stores relational data, though it can also store JSON data, graph data, and time series data. For queries, it compiles Structured Query Language (''SQL'') into machine code.

== MemSQL ==

[[File:Mem.jpg|400px|thumb|Logo de MemSQL]]

Le projet MemSQL voit le jour en 2013, par l’initiative de deux anciens développeurs de Facebook, Eric Frenkiel et Nikita Shamgunov. Il s’agit d’un système de gestion de bases de données (SGBD), révolutionnaire par sa '''rapidité'''.
La réduction du temps de latence réside principalement en deux points : Le stockage des données en mémoire (afin d’éviter les lectures et les écritures sur le disque dur) et la transformation des requêtes SQL en code C++. L’ outil est compatible avec les environnements Linux, et avec MySQL.

== SingleStore ==
[[File:Ecosystem.png|600px|thumb| Représentation de l'écocystème de SingleStore]]

''' “All Data. One Platform.” '''

Il n’est plus seulement question d’ une base de données “in memory” comme le suggérait le précédent nom.

Désormais, l’entreprise veut permettre à ses utilisateurs de s’adapter plus rapidement au changement, embrasser
données diverses, et accélérer leurs innovations.

Pour coller avec l’expansion de l’entreprise et la diversification des produits fournis par l’entreprise, MemSQL change de nom et devient Singlestore courant octobre 2020.
La plateforme fournit désormais toutes les fonctionnalités nécessaires à la gestion des données d’une entreprise à travers deux produits : '''SingleStore database''' et '''SingleStore Managed Service'''.

Bien qu’il s’agisse principalement d’un gestionnaire de données relationnelles, il est important de savoir que les formats JSON, les données graphiques et les données de séries temporelles sont également pris en compte.

SingleStore donne aussi le choix à l'utilisateur entre des tables orientées lignes ou orientées colonnes. Ces dernières sont optimisées pour les requêtes SELECT complexes sur des bases de données volumineuses, et sont généralement stockées sur le disque, permettant ainsi des lectures séquentielles rapides.

== Comparaison avec la concurrence ==

La figure ci-contre illustre parfaitement la volonté d’accompagnement des SingleStore sur tout le processus de vie la données, de sa création à son utilisation finale, à travers son produit Database as a Service.

[[File:Comparaison_mem.png|center|thumb|700px| Comparaison entre les fonctionnalités fournis par SingleStore et certains de des concurrents]]

== Avantages et Limites==

L’un des principaux avantages de MemSQL réside dans sa capacité à fractionner une requête unique entre plusieurs nœuds, appelée «traitement parallèle massivement», ce qui permet de lire les requêtes beaucoup plus rapidement, réduisant ainsi les délais de réponse et d’analyse.
Dans un monde où la numérisation est omniprésente et face à des amas de données sans cesse plus importants, cet outil permet la collecte de données depuis un nombre croissant de sources, ce qui facilite son intégration au sein des entreprises.
De plus, tout en maintenant les propriétés d’un système de données traditionnel, il permet de fournir la même puissance évolutive que les systèmes NoSQL. Il est pour ces raisons un des leaders de systèmes de données modernes (''NewSQL'').

La plateforme possède quand même des limites, comme la réduction de la RAM disponible sur l’ordinateur. Elle est également uniquement compatibles avec le systèmes d’exploitations, quand la plupart de ses concurrents prennent en charge Windows, Solaris et OS X, entre autres.

= Démonstration =

Une [https://air.imag.fr/index.php/VT2020-MemSQL-Demo démonstration] est disponible.

= Sources =

* [https://www.singlestore.com/ Documentation officielle de SingleStore]
* [https://en.wikipedia.org/wiki/SingleStore Page Wikipédia ]
* [https://www.ionos.fr/digitalguide/hebergement/aspects-techniques/bases-de-donnees-in-memory/ Informations supplémentaires sur les bases de données in memory]

= Veille Technologique 2020 =
* Année : [[VT2020]]
* Sujet : MemSQL
* Slides : [[Media:VT2020-MemSQL-Presentation.pdf|Slides]]
* Auteur : Nguena Gloria

VT2020-MemSQL-Fiche

2020-12-07T06:56:02Z

Gloria.Nguena-Zemao:

= MemSQL & SingleStore =

== Abstract ==

SingleStore is a distributed, relational,'''SQL database management system ''' (RDBMS) that features ANSI SQL support and is known for speed in data ingest, transaction processing, and query processing. SingleStore was formerly known as MemSQL.
SingleStore primarily stores relational data, though it can also store JSON data, graph data, and time series data. For queries, it compiles Structured Query Language (''SQL'') into machine code.

== MemSQL ==

[[File:Mem.jpg|400px|thumb|Logo de MemSQL]]

Le projet MemSQL voit le jour en 2013, par l’initiative de deux anciens développeurs de Facebook, Eric Frenkiel et Nikita Shamgunov. Il s’agit d’un système de gestion de bases de données (SGBD), révolutionnaire par sa '''rapidité'''.
La réduction du temps de latence réside principalement en deux points : Le stockage des données en mémoire (afin d’éviter les lectures et les écritures sur le disque dur) et la transformation des requêtes SQL en code C++. L’ outil est compatible avec les environnements Linux, et avec MySQL.

== SingleStore ==
[[File:Ecosystem.png|600px|thumb| Représentation de l'écocystème de SingleStore]]

''' “All Data. One Platform.” '''

Il n’est plus seulement question d’ une base de données “in memory” comme le suggérait le précédent nom.
Désormais, l’entreprise veut permettre à ses utilisateurs de s’adapter plus rapidement au changement, embrasser
données diverses, et accélérer leurs innovations.

Pour coller avec l’expansion de l’entreprise et la diversification des produits fournis par l’entreprise, MemSQL change de nom et devient Singlestore courant octobre 2020.
La plateforme fournit désormais toutes les fonctionnalités nécessaires à la gestion des données d’une entreprise à travers deux produits : '''SingleStore database''' et '''SingleStore Managed Service'''.

Bien qu’il s’agisse principalement d’un gestionnaire de données relationnelles, il est important de savoir que les formats JSON, les données graphiques et les données de séries temporelles sont également pris en compte.

SingleStore donne aussi le choix à l'utilisateur entre des tables orientées lignes ou orientées colonnes. Ces dernières sont optimisées pour les requêtes SELECT complexes sur des bases de données volumineuses, et sont généralement stockées sur le disque, permettant ainsi des lectures séquentielles rapides.

== Comparaison avec la concurrence ==

La figure ci-contre illustre parfaitement la volonté d’accompagnement des SingleStore sur tout le processus de vie la données, de sa création à son utilisation finale, à travers son produit Database as a Service.

[[File:Comparaison_mem.png|center|thumb|700px| Comparaison entre les fonctionnalités fournis par SingleStore et certains de des concurrents]]

== Avantages et Limites==

L’un des principaux avantages de MemSQL réside dans sa capacité à fractionner une requête unique entre plusieurs nœuds, appelée «traitement parallèle massivement», ce qui permet de lire les requêtes beaucoup plus rapidement, réduisant ainsi les délais de réponse et d’analyse.
Dans un monde où la numérisation est omniprésente et face à des amas de données sans cesse plus importants, cet outil permet la collecte de données depuis un nombre croissant de sources, ce qui facilite son intégration au sein des entreprises.
De plus, tout en maintenant les propriétés d’un système de données traditionnel, il permet de fournir la même puissance évolutive que les systèmes NoSQL. Il est pour ces raisons un des leaders de systèmes de données modernes (''NewSQL'').

La plateforme possède quand même des limites, comme la réduction de la RAM disponible sur l’ordinateur. Elle est également uniquement compatibles avec le systèmes d’exploitations, quand la plupart de ses concurrents prennent en charge Windows, Solaris et OS X, entre autres.

= Démonstration =

Une [https://air.imag.fr/index.php/VT2020-MemSQL-Demo démonstration] est disponible.

= Sources =

* [https://www.singlestore.com/ Documentation officielle de SingleStore]
* [https://en.wikipedia.org/wiki/SingleStore Page Wikipédia ]
* [https://www.ionos.fr/digitalguide/hebergement/aspects-techniques/bases-de-donnees-in-memory/ Informations supplémentaires sur les bases de données in memory]

= Veille Technologique 2020 =
* Année : [[VT2020]]
* Sujet : MemSQL
* Slides : [[Media:VT2020-MemSQL-Presentation.pdf|Slides]]
* Auteur : Nguena Gloria

VT2020-MemSQL-Fiche

2020-12-07T06:54:42Z

Gloria.Nguena-Zemao: /* SingleStore */

= MemSQL & SingleStore =

== Abstract ==

SingleStore is a distributed, relational,'''SQL database management system ''' (RDBMS) that features ANSI SQL support and is known for speed in data ingest, transaction processing, and query processing. SingleStore was formerly known as MemSQL.
SingleStore primarily stores relational data, though it can also store JSON data, graph data, and time series data. For queries, it compiles Structured Query Language (''SQL'') into machine code.

== MemSQL ==

[[File:Mem.jpg|400px|thumb|Logo de MemSQL]]

Le projet MemSQL voit le jour en 2013, par l’initiative de deux anciens développeurs de Facebook, Eric Frenkiel et Nikita Shamgunov. Il s’agit d’un système de gestion de bases de données (SGBD), révolutionnaire par sa '''rapidité'''.
La réduction du temps de latence réside principalement en deux points : Le stockage des données en mémoire (afin d’éviter les lectures et les écritures sur le disque dur) et la transformation des requêtes SQL en code C++. L’ outil est compatible avec les environnements Linux, et avec MySQL.

== SingleStore ==
[[File:Ecosystem.png|600px|thumb| Représentation de l'écocystème de SingleStore]]

''' “All Data. One Platform.” '''

Il n’est plus seulement question d’ une base de données “in memory” comme le suggérait le précédent nom.
Désormais, l’entreprise veut permettre à ses utilisateurs de s’adapter plus rapidement au changement, embrasser
données diverses, et accélérer leurs innovations.

Pour coller avec l’expansion de l’entreprise et la diversification des produits fournis par l’entreprise, MemSQL change de nom et devient Singlestore courant octobre 2020.
La plateforme fournit désormais toutes les fonctionnalités nécessaires à la gestion des données d’une entreprise à travers deux produits : '''SingleStore database''' et '''SingleStore Managed Service'''.

Bien qu’il s’agisse principalement d’un gestionnaire de données relationnelles, il est important de savoir que les formats JSON, les données graphiques et les données de séries temporelles sont également pris en compte.

SingleStore donne aussi le choix à l'utilisateur entre des tables orientées lignes ou orientées colonnes. Ces dernières sont optimisées pour les requêtes SELECT complexes sur des bases de données volumineuses, et sont généralement stockées sur le disque, permettant ainsi des lectures séquentielles rapides.

== Comparaison avec la concurrence ==

La figure ci-contre illustre parfaitement la volonté d’accompagnement des SingleStore sur tout le processus de vie la données, de sa création à son utilisation finale, à travers son produit Database as a Service.

[[File:Comparaison_mem.png|center|thumb|700px| Comparaison entre les fonctionnalités fournis par SingleStore et certains de des concurrents]]

== Avantages et Limites==

L’un des principaux avantages de MemSQL réside dans sa capacité à fractionner une requête unique entre plusieurs nœuds, appelée «traitement parallèle massivement», ce qui permet de lire les requêtes beaucoup plus rapidement, réduisant ainsi les délais de réponse et d’analyse.
Dans un monde où la numérisation est omniprésente et face à des amas de données sans cesse plus importants, cet outil permet la collecte de données depuis un nombre croissant de sources, ce qui facilite son intégration au sein des entreprises.
De plus, tout en maintenant les propriétés d’un système de données traditionnel, il permet de fournir la même puissance évolutive que les systèmes NoSQL. Il est pour ces raisons un des leaders de systèmes de données modernes (''NewSQL'').

La plateforme possède quand même des limites, comme la réduction de la RAM disponible sur l’ordinateur. Elle est également uniquement compatibles avec le systèmes d’exploitations, quand la plupart de ses concurrents prennent en charge Windows, Solaris et OS X, entre autres.

= Démonstration =

Une [https://air.imag.fr/index.php/VT2020-MemSQL-Demo démonstration] est disponible.

= Sources =

* [https://www.singlestore.com/ Documentation officielle de SingleStore]
* [https://en.wikipedia.org/wiki/SingleStore Page Wikipédia ]
* [https://www.ionos.fr/digitalguide/hebergement/aspects-techniques/bases-de-donnees-in-memory/ Informations supplémentaires sur les bases de données in memory]

= Veille Technologique 2020 =
* Année : [[VT2020]]
* Sujet : MemSQL
* Slides : [[Media:VT2020-MemSQL-Presentation.pdf|Slides]]
* Auteur : Nguena Gloria

VT2020-MemSQL-Fiche

2020-12-07T06:54:19Z

Gloria.Nguena-Zemao: /* MemSQL */

= MemSQL & SingleStore =

== Abstract ==

SingleStore is a distributed, relational,'''SQL database management system ''' (RDBMS) that features ANSI SQL support and is known for speed in data ingest, transaction processing, and query processing. SingleStore was formerly known as MemSQL.
SingleStore primarily stores relational data, though it can also store JSON data, graph data, and time series data. For queries, it compiles Structured Query Language (''SQL'') into machine code.

== MemSQL ==

[[File:Mem.jpg|400px|thumb|Logo de MemSQL]]

Le projet MemSQL voit le jour en 2013, par l’initiative de deux anciens développeurs de Facebook, Eric Frenkiel et Nikita Shamgunov. Il s’agit d’un système de gestion de bases de données (SGBD), révolutionnaire par sa '''rapidité'''.
La réduction du temps de latence réside principalement en deux points : Le stockage des données en mémoire (afin d’éviter les lectures et les écritures sur le disque dur) et la transformation des requêtes SQL en code C++. L’ outil est compatible avec les environnements Linux, et avec MySQL.

== SingleStore ==

''' “All Data. One Platform.” '''

[[File:Ecosystem.png|500px|thumb| Représentation de l'écocystème de SingleStore]]

Il n’est plus seulement question d’ une base de données “in memory” comme le suggérait le précédent nom.
Désormais, l’entreprise veut permettre à ses utilisateurs de s’adapter plus rapidement au changement, embrasser
données diverses, et accélérer leurs innovations.

Pour coller avec l’expansion de l’entreprise et la diversification des produits fournis par l’entreprise, MemSQL change de nom et devient Singlestore courant octobre 2020.
La plateforme fournit désormais toutes les fonctionnalités nécessaires à la gestion des données d’une entreprise à travers deux produits : '''SingleStore database''' et '''SingleStore Managed Service'''.

Bien qu’il s’agisse principalement d’un gestionnaire de données relationnelles, il est important de savoir que les formats JSON, les données graphiques et les données de séries temporelles sont également pris en compte.

SingleStore donne aussi le choix à l'utilisateur entre des tables orientées lignes ou orientées colonnes. Ces dernières sont optimisées pour les requêtes SELECT complexes sur des bases de données volumineuses, et sont généralement stockées sur le disque, permettant ainsi des lectures séquentielles rapides.

== Comparaison avec la concurrence ==

La figure ci-contre illustre parfaitement la volonté d’accompagnement des SingleStore sur tout le processus de vie la données, de sa création à son utilisation finale, à travers son produit Database as a Service.

[[File:Comparaison_mem.png|center|thumb|700px| Comparaison entre les fonctionnalités fournis par SingleStore et certains de des concurrents]]

== Avantages et Limites==

L’un des principaux avantages de MemSQL réside dans sa capacité à fractionner une requête unique entre plusieurs nœuds, appelée «traitement parallèle massivement», ce qui permet de lire les requêtes beaucoup plus rapidement, réduisant ainsi les délais de réponse et d’analyse.
Dans un monde où la numérisation est omniprésente et face à des amas de données sans cesse plus importants, cet outil permet la collecte de données depuis un nombre croissant de sources, ce qui facilite son intégration au sein des entreprises.
De plus, tout en maintenant les propriétés d’un système de données traditionnel, il permet de fournir la même puissance évolutive que les systèmes NoSQL. Il est pour ces raisons un des leaders de systèmes de données modernes (''NewSQL'').

La plateforme possède quand même des limites, comme la réduction de la RAM disponible sur l’ordinateur. Elle est également uniquement compatibles avec le systèmes d’exploitations, quand la plupart de ses concurrents prennent en charge Windows, Solaris et OS X, entre autres.

= Démonstration =

Une [https://air.imag.fr/index.php/VT2020-MemSQL-Demo démonstration] est disponible.

= Sources =

* [https://www.singlestore.com/ Documentation officielle de SingleStore]
* [https://en.wikipedia.org/wiki/SingleStore Page Wikipédia ]
* [https://www.ionos.fr/digitalguide/hebergement/aspects-techniques/bases-de-donnees-in-memory/ Informations supplémentaires sur les bases de données in memory]

= Veille Technologique 2020 =
* Année : [[VT2020]]
* Sujet : MemSQL
* Slides : [[Media:VT2020-MemSQL-Presentation.pdf|Slides]]
* Auteur : Nguena Gloria

VT2020-MemSQL-Fiche

2020-12-07T06:53:57Z

Gloria.Nguena-Zemao: /* SingleStore */

= MemSQL & SingleStore =

== Abstract ==

SingleStore is a distributed, relational,'''SQL database management system ''' (RDBMS) that features ANSI SQL support and is known for speed in data ingest, transaction processing, and query processing. SingleStore was formerly known as MemSQL.
SingleStore primarily stores relational data, though it can also store JSON data, graph data, and time series data. For queries, it compiles Structured Query Language (''SQL'') into machine code.

== MemSQL ==

[[File:Mem.jpg|400px|center|thumb|Logo de MemSQL]]

Le projet MemSQL voit le jour en 2013, par l’initiative de deux anciens développeurs de Facebook, Eric Frenkiel et Nikita Shamgunov. Il s’agit d’un système de gestion de bases de données (SGBD), révolutionnaire par sa '''rapidité'''.
La réduction du temps de latence réside principalement en deux points : Le stockage des données en mémoire (afin d’éviter les lectures et les écritures sur le disque dur) et la transformation des requêtes SQL en code C++. L’ outil est compatible avec les environnements Linux, et avec MySQL.

== SingleStore ==

''' “All Data. One Platform.” '''

[[File:Ecosystem.png|500px|thumb| Représentation de l'écocystème de SingleStore]]

Il n’est plus seulement question d’ une base de données “in memory” comme le suggérait le précédent nom.
Désormais, l’entreprise veut permettre à ses utilisateurs de s’adapter plus rapidement au changement, embrasser
données diverses, et accélérer leurs innovations.

Pour coller avec l’expansion de l’entreprise et la diversification des produits fournis par l’entreprise, MemSQL change de nom et devient Singlestore courant octobre 2020.
La plateforme fournit désormais toutes les fonctionnalités nécessaires à la gestion des données d’une entreprise à travers deux produits : '''SingleStore database''' et '''SingleStore Managed Service'''.

Bien qu’il s’agisse principalement d’un gestionnaire de données relationnelles, il est important de savoir que les formats JSON, les données graphiques et les données de séries temporelles sont également pris en compte.

SingleStore donne aussi le choix à l'utilisateur entre des tables orientées lignes ou orientées colonnes. Ces dernières sont optimisées pour les requêtes SELECT complexes sur des bases de données volumineuses, et sont généralement stockées sur le disque, permettant ainsi des lectures séquentielles rapides.

== Comparaison avec la concurrence ==

La figure ci-contre illustre parfaitement la volonté d’accompagnement des SingleStore sur tout le processus de vie la données, de sa création à son utilisation finale, à travers son produit Database as a Service.

[[File:Comparaison_mem.png|center|thumb|700px| Comparaison entre les fonctionnalités fournis par SingleStore et certains de des concurrents]]

== Avantages et Limites==

L’un des principaux avantages de MemSQL réside dans sa capacité à fractionner une requête unique entre plusieurs nœuds, appelée «traitement parallèle massivement», ce qui permet de lire les requêtes beaucoup plus rapidement, réduisant ainsi les délais de réponse et d’analyse.
Dans un monde où la numérisation est omniprésente et face à des amas de données sans cesse plus importants, cet outil permet la collecte de données depuis un nombre croissant de sources, ce qui facilite son intégration au sein des entreprises.
De plus, tout en maintenant les propriétés d’un système de données traditionnel, il permet de fournir la même puissance évolutive que les systèmes NoSQL. Il est pour ces raisons un des leaders de systèmes de données modernes (''NewSQL'').

La plateforme possède quand même des limites, comme la réduction de la RAM disponible sur l’ordinateur. Elle est également uniquement compatibles avec le systèmes d’exploitations, quand la plupart de ses concurrents prennent en charge Windows, Solaris et OS X, entre autres.

= Démonstration =

Une [https://air.imag.fr/index.php/VT2020-MemSQL-Demo démonstration] est disponible.

= Sources =

* [https://www.singlestore.com/ Documentation officielle de SingleStore]
* [https://en.wikipedia.org/wiki/SingleStore Page Wikipédia ]
* [https://www.ionos.fr/digitalguide/hebergement/aspects-techniques/bases-de-donnees-in-memory/ Informations supplémentaires sur les bases de données in memory]

= Veille Technologique 2020 =
* Année : [[VT2020]]
* Sujet : MemSQL
* Slides : [[Media:VT2020-MemSQL-Presentation.pdf|Slides]]
* Auteur : Nguena Gloria

VT2020-MemSQL-Fiche

2020-12-07T06:53:42Z

Gloria.Nguena-Zemao: /* SingleStore */

= MemSQL & SingleStore =

== Abstract ==

SingleStore is a distributed, relational,'''SQL database management system ''' (RDBMS) that features ANSI SQL support and is known for speed in data ingest, transaction processing, and query processing. SingleStore was formerly known as MemSQL.
SingleStore primarily stores relational data, though it can also store JSON data, graph data, and time series data. For queries, it compiles Structured Query Language (''SQL'') into machine code.

== MemSQL ==

[[File:Mem.jpg|400px|center|thumb|Logo de MemSQL]]

Le projet MemSQL voit le jour en 2013, par l’initiative de deux anciens développeurs de Facebook, Eric Frenkiel et Nikita Shamgunov. Il s’agit d’un système de gestion de bases de données (SGBD), révolutionnaire par sa '''rapidité'''.
La réduction du temps de latence réside principalement en deux points : Le stockage des données en mémoire (afin d’éviter les lectures et les écritures sur le disque dur) et la transformation des requêtes SQL en code C++. L’ outil est compatible avec les environnements Linux, et avec MySQL.

== SingleStore ==

''' “All Data. One Platform.” '''

[[File:Ecosystem.png|500px|thumb| Représentation de l'écocystème de SingleStore]]

Il n’est plus seulement question d’ une base de données “in memory” comme le suggérait le précédent nom.
Désormais, l’entreprise veut permettre à ses utilisateurs de s’adapter plus rapidement au changement, embrasser
données diverses, et accélérer leurs innovations.

Pour coller avec l’expansion de l’entreprise et la diversification des produits fournis par l’entreprise, MemSQL change de nom et devient Singlestore courant octobre 2020.
La plateforme fournit désormais toutes les fonctionnalités nécessaires à la gestion des données d’une entreprise à travers deux produits : '''SingleStore database''' et '''SingleStore Managed Service'''.

Bien qu’il s’agisse principalement d’un gestionnaire de données relationnelles, il est important de savoir que les formats JSON, les données graphiques et les données de séries temporelles sont également pris en compte.

SingleStore donne aussi le choix à l'utilisateur entre des tables orientées lignes ou orientées colonnes. Ces dernières sont optimisées pour les requêtes SELECT complexes sur des bases de données volumineuses, et sont généralement stockées sur le disque, permettant ainsi des lectures séquentielles rapides.

== Comparaison avec la concurrence ==

La figure ci-contre illustre parfaitement la volonté d’accompagnement des SingleStore sur tout le processus de vie la données, de sa création à son utilisation finale, à travers son produit Database as a Service.

[[File:Comparaison_mem.png|center|thumb|700px| Comparaison entre les fonctionnalités fournis par SingleStore et certains de des concurrents]]

== Avantages et Limites==

L’un des principaux avantages de MemSQL réside dans sa capacité à fractionner une requête unique entre plusieurs nœuds, appelée «traitement parallèle massivement», ce qui permet de lire les requêtes beaucoup plus rapidement, réduisant ainsi les délais de réponse et d’analyse.
Dans un monde où la numérisation est omniprésente et face à des amas de données sans cesse plus importants, cet outil permet la collecte de données depuis un nombre croissant de sources, ce qui facilite son intégration au sein des entreprises.
De plus, tout en maintenant les propriétés d’un système de données traditionnel, il permet de fournir la même puissance évolutive que les systèmes NoSQL. Il est pour ces raisons un des leaders de systèmes de données modernes (''NewSQL'').

La plateforme possède quand même des limites, comme la réduction de la RAM disponible sur l’ordinateur. Elle est également uniquement compatibles avec le systèmes d’exploitations, quand la plupart de ses concurrents prennent en charge Windows, Solaris et OS X, entre autres.

= Démonstration =

Une [https://air.imag.fr/index.php/VT2020-MemSQL-Demo démonstration] est disponible.

= Sources =

* [https://www.singlestore.com/ Documentation officielle de SingleStore]
* [https://en.wikipedia.org/wiki/SingleStore Page Wikipédia ]
* [https://www.ionos.fr/digitalguide/hebergement/aspects-techniques/bases-de-donnees-in-memory/ Informations supplémentaires sur les bases de données in memory]

= Veille Technologique 2020 =
* Année : [[VT2020]]
* Sujet : MemSQL
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* Auteur : Nguena Gloria

VT2020-MemSQL-Fiche

2020-12-07T06:53:24Z

Gloria.Nguena-Zemao: /* SingleStore */

= MemSQL & SingleStore =

== Abstract ==

SingleStore is a distributed, relational,'''SQL database management system ''' (RDBMS) that features ANSI SQL support and is known for speed in data ingest, transaction processing, and query processing. SingleStore was formerly known as MemSQL.
SingleStore primarily stores relational data, though it can also store JSON data, graph data, and time series data. For queries, it compiles Structured Query Language (''SQL'') into machine code.

== MemSQL ==

[[File:Mem.jpg|400px|center|thumb|Logo de MemSQL]]

Le projet MemSQL voit le jour en 2013, par l’initiative de deux anciens développeurs de Facebook, Eric Frenkiel et Nikita Shamgunov. Il s’agit d’un système de gestion de bases de données (SGBD), révolutionnaire par sa '''rapidité'''.
La réduction du temps de latence réside principalement en deux points : Le stockage des données en mémoire (afin d’éviter les lectures et les écritures sur le disque dur) et la transformation des requêtes SQL en code C++. L’ outil est compatible avec les environnements Linux, et avec MySQL.

== SingleStore ==

''' “All Data. One Platform.” '''

Il n’est plus seulement question d’ une base de données “in memory” comme le suggérait le précédent nom.
Désormais, l’entreprise veut permettre à ses utilisateurs de s’adapter plus rapidement au changement, embrasser
données diverses, et accélérer leurs innovations.

[[File:Ecosystem.png|500px|thumb| Représentation de l'écocystème de SingleStore]]

Pour coller avec l’expansion de l’entreprise et la diversification des produits fournis par l’entreprise, MemSQL change de nom et devient Singlestore courant octobre 2020.
La plateforme fournit désormais toutes les fonctionnalités nécessaires à la gestion des données d’une entreprise à travers deux produits : '''SingleStore database''' et '''SingleStore Managed Service'''.

Bien qu’il s’agisse principalement d’un gestionnaire de données relationnelles, il est important de savoir que les formats JSON, les données graphiques et les données de séries temporelles sont également pris en compte.

SingleStore donne aussi le choix à l'utilisateur entre des tables orientées lignes ou orientées colonnes. Ces dernières sont optimisées pour les requêtes SELECT complexes sur des bases de données volumineuses, et sont généralement stockées sur le disque, permettant ainsi des lectures séquentielles rapides.

== Comparaison avec la concurrence ==

La figure ci-contre illustre parfaitement la volonté d’accompagnement des SingleStore sur tout le processus de vie la données, de sa création à son utilisation finale, à travers son produit Database as a Service.

[[File:Comparaison_mem.png|center|thumb|700px| Comparaison entre les fonctionnalités fournis par SingleStore et certains de des concurrents]]

== Avantages et Limites==

L’un des principaux avantages de MemSQL réside dans sa capacité à fractionner une requête unique entre plusieurs nœuds, appelée «traitement parallèle massivement», ce qui permet de lire les requêtes beaucoup plus rapidement, réduisant ainsi les délais de réponse et d’analyse.
Dans un monde où la numérisation est omniprésente et face à des amas de données sans cesse plus importants, cet outil permet la collecte de données depuis un nombre croissant de sources, ce qui facilite son intégration au sein des entreprises.
De plus, tout en maintenant les propriétés d’un système de données traditionnel, il permet de fournir la même puissance évolutive que les systèmes NoSQL. Il est pour ces raisons un des leaders de systèmes de données modernes (''NewSQL'').

La plateforme possède quand même des limites, comme la réduction de la RAM disponible sur l’ordinateur. Elle est également uniquement compatibles avec le systèmes d’exploitations, quand la plupart de ses concurrents prennent en charge Windows, Solaris et OS X, entre autres.

= Démonstration =

Une [https://air.imag.fr/index.php/VT2020-MemSQL-Demo démonstration] est disponible.

= Sources =

* [https://www.singlestore.com/ Documentation officielle de SingleStore]
* [https://en.wikipedia.org/wiki/SingleStore Page Wikipédia ]
* [https://www.ionos.fr/digitalguide/hebergement/aspects-techniques/bases-de-donnees-in-memory/ Informations supplémentaires sur les bases de données in memory]

= Veille Technologique 2020 =
* Année : [[VT2020]]
* Sujet : MemSQL
* Slides : [[Media:VT2020-MemSQL-Presentation.pdf|Slides]]
* Auteur : Nguena Gloria

VT2020-MemSQL-Fiche

2020-12-07T06:53:01Z

Gloria.Nguena-Zemao: /* MemSQL */

= MemSQL & SingleStore =

== Abstract ==

SingleStore is a distributed, relational,'''SQL database management system ''' (RDBMS) that features ANSI SQL support and is known for speed in data ingest, transaction processing, and query processing. SingleStore was formerly known as MemSQL.
SingleStore primarily stores relational data, though it can also store JSON data, graph data, and time series data. For queries, it compiles Structured Query Language (''SQL'') into machine code.

== MemSQL ==

[[File:Mem.jpg|400px|center|thumb|Logo de MemSQL]]

Le projet MemSQL voit le jour en 2013, par l’initiative de deux anciens développeurs de Facebook, Eric Frenkiel et Nikita Shamgunov. Il s’agit d’un système de gestion de bases de données (SGBD), révolutionnaire par sa '''rapidité'''.
La réduction du temps de latence réside principalement en deux points : Le stockage des données en mémoire (afin d’éviter les lectures et les écritures sur le disque dur) et la transformation des requêtes SQL en code C++. L’ outil est compatible avec les environnements Linux, et avec MySQL.

== SingleStore ==

[[File:SingleStore.jpg|400px|thumb|right|Logo de SingleStore]]
''' “All Data. One Platform.” '''

Il n’est plus seulement question d’ une base de données “in memory” comme le suggérait le précédent nom.
Désormais, l’entreprise veut permettre à ses utilisateurs de s’adapter plus rapidement au changement, embrasser
données diverses, et accélérer leurs innovations.

[[File:Ecosystem.png|500px|thumb| Représentation de l'écocystème de SingleStore]]

Pour coller avec l’expansion de l’entreprise et la diversification des produits fournis par l’entreprise, MemSQL change de nom et devient Singlestore courant octobre 2020.
La plateforme fournit désormais toutes les fonctionnalités nécessaires à la gestion des données d’une entreprise à travers deux produits : '''SingleStore database''' et '''SingleStore Managed Service'''.

Bien qu’il s’agisse principalement d’un gestionnaire de données relationnelles, il est important de savoir que les formats JSON, les données graphiques et les données de séries temporelles sont également pris en compte.

SingleStore donne aussi le choix à l'utilisateur entre des tables orientées lignes ou orientées colonnes. Ces dernières sont optimisées pour les requêtes SELECT complexes sur des bases de données volumineuses, et sont généralement stockées sur le disque, permettant ainsi des lectures séquentielles rapides.

== Comparaison avec la concurrence ==

La figure ci-contre illustre parfaitement la volonté d’accompagnement des SingleStore sur tout le processus de vie la données, de sa création à son utilisation finale, à travers son produit Database as a Service.

[[File:Comparaison_mem.png|center|thumb|700px| Comparaison entre les fonctionnalités fournis par SingleStore et certains de des concurrents]]

== Avantages et Limites==

L’un des principaux avantages de MemSQL réside dans sa capacité à fractionner une requête unique entre plusieurs nœuds, appelée «traitement parallèle massivement», ce qui permet de lire les requêtes beaucoup plus rapidement, réduisant ainsi les délais de réponse et d’analyse.
Dans un monde où la numérisation est omniprésente et face à des amas de données sans cesse plus importants, cet outil permet la collecte de données depuis un nombre croissant de sources, ce qui facilite son intégration au sein des entreprises.
De plus, tout en maintenant les propriétés d’un système de données traditionnel, il permet de fournir la même puissance évolutive que les systèmes NoSQL. Il est pour ces raisons un des leaders de systèmes de données modernes (''NewSQL'').

La plateforme possède quand même des limites, comme la réduction de la RAM disponible sur l’ordinateur. Elle est également uniquement compatibles avec le systèmes d’exploitations, quand la plupart de ses concurrents prennent en charge Windows, Solaris et OS X, entre autres.

= Démonstration =

Une [https://air.imag.fr/index.php/VT2020-MemSQL-Demo démonstration] est disponible.

= Sources =

* [https://www.singlestore.com/ Documentation officielle de SingleStore]
* [https://en.wikipedia.org/wiki/SingleStore Page Wikipédia ]
* [https://www.ionos.fr/digitalguide/hebergement/aspects-techniques/bases-de-donnees-in-memory/ Informations supplémentaires sur les bases de données in memory]

= Veille Technologique 2020 =
* Année : [[VT2020]]
* Sujet : MemSQL
* Slides : [[Media:VT2020-MemSQL-Presentation.pdf|Slides]]
* Auteur : Nguena Gloria

VT2020-MemSQL-Fiche

2020-12-07T06:52:32Z

Gloria.Nguena-Zemao: /* SingleStore */

= MemSQL & SingleStore =

== Abstract ==

SingleStore is a distributed, relational,'''SQL database management system ''' (RDBMS) that features ANSI SQL support and is known for speed in data ingest, transaction processing, and query processing. SingleStore was formerly known as MemSQL.
SingleStore primarily stores relational data, though it can also store JSON data, graph data, and time series data. For queries, it compiles Structured Query Language (''SQL'') into machine code.

== MemSQL ==

[[File:Mem.jpg|400px|center|thumb|Logo de MemSQL]]

Le projet MemSQL voit le jour en 2013, par l’initiative de deux anciens développeurs de Facebook, Eric Frenkiel et Nikita Shamgunov. Il s’agit d’un système de gestion de bases de données (SGBD), révolutionnaire par sa '''rapidité'''.
La réduction du temps de latence réside principalement en deux points : Le stockage des données en mémoire (afin d’éviter les lectures et les écritures sur le disque dur) et la transformation des requêtes SQL en code C++. L’ outil est compatible avec les environnements Linux, et avec MySQL.

[[File:Mem.jpg|400px|center|thumb|Logo de MemSQL]]

== SingleStore ==

[[File:SingleStore.jpg|400px|thumb|right|Logo de SingleStore]]
''' “All Data. One Platform.” '''

Il n’est plus seulement question d’ une base de données “in memory” comme le suggérait le précédent nom.
Désormais, l’entreprise veut permettre à ses utilisateurs de s’adapter plus rapidement au changement, embrasser
données diverses, et accélérer leurs innovations.

[[File:Ecosystem.png|500px|thumb| Représentation de l'écocystème de SingleStore]]

Pour coller avec l’expansion de l’entreprise et la diversification des produits fournis par l’entreprise, MemSQL change de nom et devient Singlestore courant octobre 2020.
La plateforme fournit désormais toutes les fonctionnalités nécessaires à la gestion des données d’une entreprise à travers deux produits : '''SingleStore database''' et '''SingleStore Managed Service'''.

Bien qu’il s’agisse principalement d’un gestionnaire de données relationnelles, il est important de savoir que les formats JSON, les données graphiques et les données de séries temporelles sont également pris en compte.

SingleStore donne aussi le choix à l'utilisateur entre des tables orientées lignes ou orientées colonnes. Ces dernières sont optimisées pour les requêtes SELECT complexes sur des bases de données volumineuses, et sont généralement stockées sur le disque, permettant ainsi des lectures séquentielles rapides.

== Comparaison avec la concurrence ==

La figure ci-contre illustre parfaitement la volonté d’accompagnement des SingleStore sur tout le processus de vie la données, de sa création à son utilisation finale, à travers son produit Database as a Service.

[[File:Comparaison_mem.png|center|thumb|700px| Comparaison entre les fonctionnalités fournis par SingleStore et certains de des concurrents]]

== Avantages et Limites==

L’un des principaux avantages de MemSQL réside dans sa capacité à fractionner une requête unique entre plusieurs nœuds, appelée «traitement parallèle massivement», ce qui permet de lire les requêtes beaucoup plus rapidement, réduisant ainsi les délais de réponse et d’analyse.
Dans un monde où la numérisation est omniprésente et face à des amas de données sans cesse plus importants, cet outil permet la collecte de données depuis un nombre croissant de sources, ce qui facilite son intégration au sein des entreprises.
De plus, tout en maintenant les propriétés d’un système de données traditionnel, il permet de fournir la même puissance évolutive que les systèmes NoSQL. Il est pour ces raisons un des leaders de systèmes de données modernes (''NewSQL'').

La plateforme possède quand même des limites, comme la réduction de la RAM disponible sur l’ordinateur. Elle est également uniquement compatibles avec le systèmes d’exploitations, quand la plupart de ses concurrents prennent en charge Windows, Solaris et OS X, entre autres.

= Démonstration =

Une [https://air.imag.fr/index.php/VT2020-MemSQL-Demo démonstration] est disponible.

= Sources =

* [https://www.singlestore.com/ Documentation officielle de SingleStore]
* [https://en.wikipedia.org/wiki/SingleStore Page Wikipédia ]
* [https://www.ionos.fr/digitalguide/hebergement/aspects-techniques/bases-de-donnees-in-memory/ Informations supplémentaires sur les bases de données in memory]

= Veille Technologique 2020 =
* Année : [[VT2020]]
* Sujet : MemSQL
* Slides : [[Media:VT2020-MemSQL-Presentation.pdf|Slides]]
* Auteur : Nguena Gloria

VT2020-MemSQL-Fiche

2020-12-07T06:51:35Z

Gloria.Nguena-Zemao:

= MemSQL & SingleStore =

== Abstract ==

SingleStore is a distributed, relational,'''SQL database management system ''' (RDBMS) that features ANSI SQL support and is known for speed in data ingest, transaction processing, and query processing. SingleStore was formerly known as MemSQL.
SingleStore primarily stores relational data, though it can also store JSON data, graph data, and time series data. For queries, it compiles Structured Query Language (''SQL'') into machine code.

== MemSQL ==

[[File:Mem.jpg|400px|center|thumb|Logo de MemSQL]]

Le projet MemSQL voit le jour en 2013, par l’initiative de deux anciens développeurs de Facebook, Eric Frenkiel et Nikita Shamgunov. Il s’agit d’un système de gestion de bases de données (SGBD), révolutionnaire par sa '''rapidité'''.
La réduction du temps de latence réside principalement en deux points : Le stockage des données en mémoire (afin d’éviter les lectures et les écritures sur le disque dur) et la transformation des requêtes SQL en code C++. L’ outil est compatible avec les environnements Linux, et avec MySQL.

[[File:Mem.jpg|400px|center|thumb|Logo de MemSQL]]

== SingleStore ==

[[File:SingleStore.jpg|400px|thumb|right|Logo de SingleStore]]
''' “All Data. One Platform.” '''

Il n’est plus seulement question d’ une base de données “in memory” comme le suggérait le précédent nom.
Désormais, l’entreprise veut permettre à ses utilisateurs de s’adapter plus rapidement au changement, embrasser
données diverses, et accélérer leurs innovations.

[[File:Ecosystem.png|500px|thumb| Représentation de l'écocystème de SingleStore]]

Pour coller avec l’expansion de l’entreprise et la diversification des produits fournis par l’entreprise, MemSQL change de nom et devient Singlestore courant octobre 2020.
La plateforme fournit désormais toutes les fonctionnalités nécessaires à la gestion des données d’une entreprise à travers deux produits : '''SingleStore database''' et '''SingleStore Managed Service'''.
Bien qu’il s’agisse principalement d’un gestionnaire de données relationnelles, il est important de savoir que les formats JSON, les données graphiques et les données de séries temporelles sont également pris en compte

SingleStore donne aussi le choix à l'utilisateur entre des tables orientées lignes ou orientées colonnes. Ces dernières sont optimisées pour les requêtes SELECT complexes sur des bases de données volumineuses, et sont généralement stockées sur le disque, permettant ainsi des lectures séquentielles rapides.

== Comparaison avec la concurrence ==

La figure ci-contre illustre parfaitement la volonté d’accompagnement des SingleStore sur tout le processus de vie la données, de sa création à son utilisation finale, à travers son produit Database as a Service.

[[File:Comparaison_mem.png|center|thumb|700px| Comparaison entre les fonctionnalités fournis par SingleStore et certains de des concurrents]]

== Avantages et Limites==

L’un des principaux avantages de MemSQL réside dans sa capacité à fractionner une requête unique entre plusieurs nœuds, appelée «traitement parallèle massivement», ce qui permet de lire les requêtes beaucoup plus rapidement, réduisant ainsi les délais de réponse et d’analyse.
Dans un monde où la numérisation est omniprésente et face à des amas de données sans cesse plus importants, cet outil permet la collecte de données depuis un nombre croissant de sources, ce qui facilite son intégration au sein des entreprises.
De plus, tout en maintenant les propriétés d’un système de données traditionnel, il permet de fournir la même puissance évolutive que les systèmes NoSQL. Il est pour ces raisons un des leaders de systèmes de données modernes (''NewSQL'').

La plateforme possède quand même des limites, comme la réduction de la RAM disponible sur l’ordinateur. Elle est également uniquement compatibles avec le systèmes d’exploitations, quand la plupart de ses concurrents prennent en charge Windows, Solaris et OS X, entre autres.

= Démonstration =

Une [https://air.imag.fr/index.php/VT2020-MemSQL-Demo démonstration] est disponible.

= Sources =

* [https://www.singlestore.com/ Documentation officielle de SingleStore]
* [https://en.wikipedia.org/wiki/SingleStore Page Wikipédia ]
* [https://www.ionos.fr/digitalguide/hebergement/aspects-techniques/bases-de-donnees-in-memory/ Informations supplémentaires sur les bases de données in memory]

= Veille Technologique 2020 =
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* Sujet : MemSQL
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* Auteur : Nguena Gloria

VT2020-MemSQL-Fiche

2020-12-07T06:50:00Z

Gloria.Nguena-Zemao: /* SingleStore */

= MemSQL & SingleStore =

[[File:Mem.jpg|400px|thumb|Logo de MemSQL]]

[[File:SingleStore.jpg|400px|thumb|Logo de SingleStore]]

== Abstract ==

SingleStore is a distributed, relational,'''SQL database management system ''' (RDBMS) that features ANSI SQL support and is known for speed in data ingest, transaction processing, and query processing. SingleStore was formerly known as MemSQL.
SingleStore primarily stores relational data, though it can also store JSON data, graph data, and time series data. For queries, it compiles Structured Query Language (''SQL'') into machine code.

== MemSQL ==

Le projet MemSQL voit le jour en 2013, par l’initiative de deux anciens développeurs de Facebook, Eric Frenkiel et Nikita Shamgunov. Il s’agit d’un système de gestion de bases de données (SGBD), révolutionnaire par sa '''rapidité'''.
La réduction du temps de latence réside principalement en deux points : Le stockage des données en mémoire (afin d’éviter les lectures et les écritures sur le disque dur) et la transformation des requêtes SQL en code C++. L’ outil est compatible avec les environnements Linux, et avec MySQL.

== SingleStore ==

''' “All Data. One Platform.” '''

Il n’est plus seulement question d’ une base de données “in memory” comme le suggérait le précédent nom.
Désormais, l’entreprise veut permettre à ses utilisateurs de s’adapter plus rapidement au changement, embrasser
données diverses, et accélérer leurs innovations.

[[File:Ecosystem.png|500px|thumb| Représentation de l'écocystème de SingleStore]]

Pour coller avec l’expansion de l’entreprise et la diversification des produits fournis par l’entreprise, MemSQL change de nom et devient Singlestore courant octobre 2020.
La plateforme fournit désormais toutes les fonctionnalités nécessaires à la gestion des données d’une entreprise à travers deux produits : '''SingleStore database''' et '''SingleStore Managed Service'''.
Bien qu’il s’agisse principalement d’un gestionnaire de données relationnelles, il est important de savoir que les formats JSON, les données graphiques et les données de séries temporelles sont également pris en compte

SingleStore donne aussi le choix à l'utilisateur entre des tables orientées lignes ou orientées colonnes. Ces dernières sont optimisées pour les requêtes SELECT complexes sur des bases de données volumineuses, et sont généralement stockées sur le disque, permettant ainsi des lectures séquentielles rapides.

== Comparaison avec la concurrence ==

La figure ci-contre illustre parfaitement la volonté d’accompagnement des SingleStore sur tout le processus de vie la données, de sa création à son utilisation finale, à travers son produit Database as a Service.

[[File:Comparaison_mem.png|center|thumb|700px| Comparaison entre les fonctionnalités fournis par SingleStore et certains de des concurrents]]

== Avantages et Limites==

L’un des principaux avantages de MemSQL réside dans sa capacité à fractionner une requête unique entre plusieurs nœuds, appelée «traitement parallèle massivement», ce qui permet de lire les requêtes beaucoup plus rapidement, réduisant ainsi les délais de réponse et d’analyse.
Dans un monde où la numérisation est omniprésente et face à des amas de données sans cesse plus importants, cet outil permet la collecte de données depuis un nombre croissant de sources, ce qui facilite son intégration au sein des entreprises.
De plus, tout en maintenant les propriétés d’un système de données traditionnel, il permet de fournir la même puissance évolutive que les systèmes NoSQL. Il est pour ces raisons un des leaders de systèmes de données modernes (''NewSQL'').

La plateforme possède quand même des limites, comme la réduction de la RAM disponible sur l’ordinateur. Elle est également uniquement compatibles avec le systèmes d’exploitations, quand la plupart de ses concurrents prennent en charge Windows, Solaris et OS X, entre autres.

= Démonstration =

Une [https://air.imag.fr/index.php/VT2020-MemSQL-Demo démonstration] est disponible.

= Sources =

* [https://www.singlestore.com/ Documentation officielle de SingleStore]
* [https://en.wikipedia.org/wiki/SingleStore Page Wikipédia ]
* [https://www.ionos.fr/digitalguide/hebergement/aspects-techniques/bases-de-donnees-in-memory/ Informations supplémentaires sur les bases de données in memory]

= Veille Technologique 2020 =
* Année : [[VT2020]]
* Sujet : MemSQL
* Slides : [[Media:VT2020-MemSQL-Presentation.pdf|Slides]]
* Auteur : Nguena Gloria

VT2020-MemSQL-Fiche

2020-12-07T06:49:37Z

Gloria.Nguena-Zemao:

= MemSQL & SingleStore =

[[File:Mem.jpg|400px|thumb|Logo de MemSQL]]

[[File:SingleStore.jpg|400px|thumb|Logo de SingleStore]]

== Abstract ==

SingleStore is a distributed, relational,'''SQL database management system ''' (RDBMS) that features ANSI SQL support and is known for speed in data ingest, transaction processing, and query processing. SingleStore was formerly known as MemSQL.
SingleStore primarily stores relational data, though it can also store JSON data, graph data, and time series data. For queries, it compiles Structured Query Language (''SQL'') into machine code.

== MemSQL ==

Le projet MemSQL voit le jour en 2013, par l’initiative de deux anciens développeurs de Facebook, Eric Frenkiel et Nikita Shamgunov. Il s’agit d’un système de gestion de bases de données (SGBD), révolutionnaire par sa '''rapidité'''.
La réduction du temps de latence réside principalement en deux points : Le stockage des données en mémoire (afin d’éviter les lectures et les écritures sur le disque dur) et la transformation des requêtes SQL en code C++. L’ outil est compatible avec les environnements Linux, et avec MySQL.

== SingleStore ==

''' “All Data. One Platform.” '''

Il n’est plus seulement question d’ une base de données “in memory” comme le suggérait le précédent nom.
Désormais, l’entreprise veut permettre à ses utilisateurs de s’adapter plus rapidement au changement, embrasser
données diverses, et accélérer leurs innovations.

[[File:Ecosystem.png|600px|thumb| Représentation de l'écocystème de SingleStore]]

Pour coller avec l’expansion de l’entreprise et la diversification des produits fournis par l’entreprise, MemSQL change de nom et devient Singlestore courant octobre 2020.
La plateforme fournit désormais toutes les fonctionnalités nécessaires à la gestion des données d’une entreprise à travers deux produits : '''SingleStore database''' et '''SingleStore Managed Service'''.
Bien qu’il s’agisse principalement d’un gestionnaire de données relationnelles, il est important de savoir que les formats JSON, les données graphiques et les données de séries temporelles sont également pris en compte

SingleStore donne aussi le choix à l'utilisateur entre des tables orientées lignes ou orientées colonnes. Ces dernières sont optimisées pour les requêtes SELECT complexes sur des bases de données volumineuses, et sont généralement stockées sur le disque, permettant ainsi des lectures séquentielles rapides.

== Comparaison avec la concurrence ==

La figure ci-contre illustre parfaitement la volonté d’accompagnement des SingleStore sur tout le processus de vie la données, de sa création à son utilisation finale, à travers son produit Database as a Service.

[[File:Comparaison_mem.png|center|thumb|700px| Comparaison entre les fonctionnalités fournis par SingleStore et certains de des concurrents]]

== Avantages et Limites==

L’un des principaux avantages de MemSQL réside dans sa capacité à fractionner une requête unique entre plusieurs nœuds, appelée «traitement parallèle massivement», ce qui permet de lire les requêtes beaucoup plus rapidement, réduisant ainsi les délais de réponse et d’analyse.
Dans un monde où la numérisation est omniprésente et face à des amas de données sans cesse plus importants, cet outil permet la collecte de données depuis un nombre croissant de sources, ce qui facilite son intégration au sein des entreprises.
De plus, tout en maintenant les propriétés d’un système de données traditionnel, il permet de fournir la même puissance évolutive que les systèmes NoSQL. Il est pour ces raisons un des leaders de systèmes de données modernes (''NewSQL'').

La plateforme possède quand même des limites, comme la réduction de la RAM disponible sur l’ordinateur. Elle est également uniquement compatibles avec le systèmes d’exploitations, quand la plupart de ses concurrents prennent en charge Windows, Solaris et OS X, entre autres.

= Démonstration =

Une [https://air.imag.fr/index.php/VT2020-MemSQL-Demo démonstration] est disponible.

= Sources =

* [https://www.singlestore.com/ Documentation officielle de SingleStore]
* [https://en.wikipedia.org/wiki/SingleStore Page Wikipédia ]
* [https://www.ionos.fr/digitalguide/hebergement/aspects-techniques/bases-de-donnees-in-memory/ Informations supplémentaires sur les bases de données in memory]

= Veille Technologique 2020 =
* Année : [[VT2020]]
* Sujet : MemSQL
* Slides : [[Media:VT2020-MemSQL-Presentation.pdf|Slides]]
* Auteur : Nguena Gloria

VT2020-MemSQL-Fiche

2020-12-07T06:48:27Z

Gloria.Nguena-Zemao: /* MemSQL & SingleStore */

= MemSQL & SingleStore =

[[File:Mem.jpg|400px|left|thumb|Logo de MemSQL]]

[[File:SingleStore.jpg|400px|right|thumb|Logo de SingleStore]]

== Abstract ==

SingleStore is a distributed, relational,'''SQL database management system ''' (RDBMS) that features ANSI SQL support and is known for speed in data ingest, transaction processing, and query processing. SingleStore was formerly known as MemSQL.
SingleStore primarily stores relational data, though it can also store JSON data, graph data, and time series data. For queries, it compiles Structured Query Language (''SQL'') into machine code.

== MemSQL ==

Le projet MemSQL voit le jour en 2013, par l’initiative de deux anciens développeurs de Facebook, Eric Frenkiel et Nikita Shamgunov. Il s’agit d’un système de gestion de bases de données (SGBD), révolutionnaire par sa '''rapidité'''.
La réduction du temps de latence réside principalement en deux points : Le stockage des données en mémoire (afin d’éviter les lectures et les écritures sur le disque dur) et la transformation des requêtes SQL en code C++. L’ outil est compatible avec les environnements Linux, et avec MySQL.

== SingleStore ==

''' “All Data. One Platform.” '''

Il n’est plus seulement question d’ une base de données “in memory” comme le suggérait le précédent nom.
Désormais, l’entreprise veut permettre à ses utilisateurs de s’adapter plus rapidement au changement, embrasser
données diverses, et accélérer leurs innovations.

[[File:Ecosystem.png|600px|thumb| Représentation de l'écocystème de SingleStore]]

Pour coller avec l’expansion de l’entreprise et la diversification des produits fournis par l’entreprise, MemSQL change de nom et devient Singlestore courant octobre 2020.
La plateforme fournit désormais toutes les fonctionnalités nécessaires à la gestion des données d’une entreprise à travers deux produits : '''SingleStore database''' et '''SingleStore Managed Service'''.
Bien qu’il s’agisse principalement d’un gestionnaire de données relationnelles, il est important de savoir que les formats JSON, les données graphiques et les données de séries temporelles sont également pris en compte

SingleStore donne aussi le choix à l'utilisateur entre des tables orientées lignes ou orientées colonnes. Ces dernières sont optimisées pour les requêtes SELECT complexes sur des bases de données volumineuses, et sont généralement stockées sur le disque, permettant ainsi des lectures séquentielles rapides.

== Avantages et Limites==

L’un des principaux avantages de MemSQL réside dans sa capacité à fractionner une requête unique entre plusieurs nœuds, appelée «traitement parallèle massivement», ce qui permet de lire les requêtes beaucoup plus rapidement, réduisant ainsi les délais de réponse et d’analyse.
Dans un monde où la numérisation est omniprésente et face à des amas de données sans cesse plus importants, cet outil permet la collecte de données depuis un nombre croissant de sources, ce qui facilite son intégration au sein des entreprises.
De plus, tout en maintenant les propriétés d’un système de données traditionnel, il permet de fournir la même puissance évolutive que les systèmes NoSQL. Il est pour ces raisons un des leaders de systèmes de données modernes (''NewSQL'').

La plateforme possède quand même des limites, comme la réduction de la RAM disponible sur l’ordinateur. Elle est également uniquement compatibles avec le systèmes d’exploitations, quand la plupart de ses concurrents prennent en charge Windows, Solaris et OS X, entre autres.

= Comparaison avec la concurrence =

La figure ci-contre illustre parfaitement la volonté d’accompagnement des SingleStore sur tout le processus de vie la données, de sa création à son utilisation finale, à travers son produit Database as a Service.

[[File:Comparaison_mem.png|center|thumb|700px| Comparaison entre les fonctionnalités fournis par SingleStore et certains de des concurrents]]

= Démonstration =

Une [https://air.imag.fr/index.php/VT2020-MemSQL-Demo démonstration] est disponible.

= Sources =

* [https://www.singlestore.com/ Documentation officielle de SingleStore]
* [https://en.wikipedia.org/wiki/SingleStore Page Wikipédia ]
* [https://www.ionos.fr/digitalguide/hebergement/aspects-techniques/bases-de-donnees-in-memory/ Informations supplémentaires sur les bases de données in memory]

= Veille Technologique 2020 =
* Année : [[VT2020]]
* Sujet : MemSQL
* Slides : [[Media:VT2020-MemSQL-Presentation.pdf|Slides]]
* Auteur : Nguena Gloria

VT2020-MemSQL-Fiche

2020-12-07T06:47:59Z

Gloria.Nguena-Zemao:

= MemSQL & SingleStore =

[[File:Mem.jpg|400px|center|thumb|Logo de MemSQL]]

[[File:SingleStore.jpg|400px|center|thumb|Logo de SingleStore]]

== Abstract ==

SingleStore is a distributed, relational,'''SQL database management system ''' (RDBMS) that features ANSI SQL support and is known for speed in data ingest, transaction processing, and query processing. SingleStore was formerly known as MemSQL.
SingleStore primarily stores relational data, though it can also store JSON data, graph data, and time series data. For queries, it compiles Structured Query Language (''SQL'') into machine code.

== MemSQL ==

Le projet MemSQL voit le jour en 2013, par l’initiative de deux anciens développeurs de Facebook, Eric Frenkiel et Nikita Shamgunov. Il s’agit d’un système de gestion de bases de données (SGBD), révolutionnaire par sa '''rapidité'''.
La réduction du temps de latence réside principalement en deux points : Le stockage des données en mémoire (afin d’éviter les lectures et les écritures sur le disque dur) et la transformation des requêtes SQL en code C++. L’ outil est compatible avec les environnements Linux, et avec MySQL.

== SingleStore ==

''' “All Data. One Platform.” '''

Il n’est plus seulement question d’ une base de données “in memory” comme le suggérait le précédent nom.
Désormais, l’entreprise veut permettre à ses utilisateurs de s’adapter plus rapidement au changement, embrasser
données diverses, et accélérer leurs innovations.

[[File:Ecosystem.png|600px|thumb| Représentation de l'écocystème de SingleStore]]

Pour coller avec l’expansion de l’entreprise et la diversification des produits fournis par l’entreprise, MemSQL change de nom et devient Singlestore courant octobre 2020.
La plateforme fournit désormais toutes les fonctionnalités nécessaires à la gestion des données d’une entreprise à travers deux produits : '''SingleStore database''' et '''SingleStore Managed Service'''.
Bien qu’il s’agisse principalement d’un gestionnaire de données relationnelles, il est important de savoir que les formats JSON, les données graphiques et les données de séries temporelles sont également pris en compte

SingleStore donne aussi le choix à l'utilisateur entre des tables orientées lignes ou orientées colonnes. Ces dernières sont optimisées pour les requêtes SELECT complexes sur des bases de données volumineuses, et sont généralement stockées sur le disque, permettant ainsi des lectures séquentielles rapides.

== Avantages et Limites==

L’un des principaux avantages de MemSQL réside dans sa capacité à fractionner une requête unique entre plusieurs nœuds, appelée «traitement parallèle massivement», ce qui permet de lire les requêtes beaucoup plus rapidement, réduisant ainsi les délais de réponse et d’analyse.
Dans un monde où la numérisation est omniprésente et face à des amas de données sans cesse plus importants, cet outil permet la collecte de données depuis un nombre croissant de sources, ce qui facilite son intégration au sein des entreprises.
De plus, tout en maintenant les propriétés d’un système de données traditionnel, il permet de fournir la même puissance évolutive que les systèmes NoSQL. Il est pour ces raisons un des leaders de systèmes de données modernes (''NewSQL'').

La plateforme possède quand même des limites, comme la réduction de la RAM disponible sur l’ordinateur. Elle est également uniquement compatibles avec le systèmes d’exploitations, quand la plupart de ses concurrents prennent en charge Windows, Solaris et OS X, entre autres.

= Comparaison avec la concurrence =

La figure ci-contre illustre parfaitement la volonté d’accompagnement des SingleStore sur tout le processus de vie la données, de sa création à son utilisation finale, à travers son produit Database as a Service.

[[File:Comparaison_mem.png|center|thumb|700px| Comparaison entre les fonctionnalités fournis par SingleStore et certains de des concurrents]]

= Démonstration =

Une [https://air.imag.fr/index.php/VT2020-MemSQL-Demo démonstration] est disponible.

= Sources =

* [https://www.singlestore.com/ Documentation officielle de SingleStore]
* [https://en.wikipedia.org/wiki/SingleStore Page Wikipédia ]
* [https://www.ionos.fr/digitalguide/hebergement/aspects-techniques/bases-de-donnees-in-memory/ Informations supplémentaires sur les bases de données in memory]

= Veille Technologique 2020 =
* Année : [[VT2020]]
* Sujet : MemSQL
* Slides : [[Media:VT2020-MemSQL-Presentation.pdf|Slides]]
* Auteur : Nguena Gloria

VT2020-MemSQL-Fiche

2020-12-07T06:47:31Z

Gloria.Nguena-Zemao: /* MemSQL & SingleStore */

= MemSQL & SingleStore =

[[File:Mem.jpg|400px|center|thumb|Logo de MemSQL]]

[[File:SingleStore.jpg|400px|right|thumb|Logo de SingleStore]]

== Abstract ==

SingleStore is a distributed, relational,'''SQL database management system ''' (RDBMS) that features ANSI SQL support and is known for speed in data ingest, transaction processing, and query processing. SingleStore was formerly known as MemSQL.
SingleStore primarily stores relational data, though it can also store JSON data, graph data, and time series data. For queries, it compiles Structured Query Language (''SQL'') into machine code.

== MemSQL ==

Le projet MemSQL voit le jour en 2013, par l’initiative de deux anciens développeurs de Facebook, Eric Frenkiel et Nikita Shamgunov. Il s’agit d’un système de gestion de bases de données (SGBD), révolutionnaire par sa '''rapidité'''.
La réduction du temps de latence réside principalement en deux points : Le stockage des données en mémoire (afin d’éviter les lectures et les écritures sur le disque dur) et la transformation des requêtes SQL en code C++. L’ outil est compatible avec les environnements Linux, et avec MySQL.

== SingleStore ==

''' “All Data. One Platform.” '''

Il n’est plus seulement question d’ une base de données “in memory” comme le suggérait le précédent nom.
Désormais, l’entreprise veut permettre à ses utilisateurs de s’adapter plus rapidement au changement, embrasser
données diverses, et accélérer leurs innovations.

[[File:Ecosystem.png|600px|thumb| Représentation de l'écocystème de SingleStore]]

Pour coller avec l’expansion de l’entreprise et la diversification des produits fournis par l’entreprise, MemSQL change de nom et devient Singlestore courant octobre 2020.
La plateforme fournit désormais toutes les fonctionnalités nécessaires à la gestion des données d’une entreprise à travers deux produits : '''SingleStore database''' et '''SingleStore Managed Service'''.
Bien qu’il s’agisse principalement d’un gestionnaire de données relationnelles, il est important de savoir que les formats JSON, les données graphiques et les données de séries temporelles sont également pris en compte

SingleStore donne aussi le choix à l'utilisateur entre des tables orientées lignes ou orientées colonnes. Ces dernières sont optimisées pour les requêtes SELECT complexes sur des bases de données volumineuses, et sont généralement stockées sur le disque, permettant ainsi des lectures séquentielles rapides.

== Avantages et Limites==

L’un des principaux avantages de MemSQL réside dans sa capacité à fractionner une requête unique entre plusieurs nœuds, appelée «traitement parallèle massivement», ce qui permet de lire les requêtes beaucoup plus rapidement, réduisant ainsi les délais de réponse et d’analyse.
Dans un monde où la numérisation est omniprésente et face à des amas de données sans cesse plus importants, cet outil permet la collecte de données depuis un nombre croissant de sources, ce qui facilite son intégration au sein des entreprises.
De plus, tout en maintenant les propriétés d’un système de données traditionnel, il permet de fournir la même puissance évolutive que les systèmes NoSQL. Il est pour ces raisons un des leaders de systèmes de données modernes (''NewSQL'').

La plateforme possède quand même des limites, comme la réduction de la RAM disponible sur l’ordinateur. Elle est également uniquement compatibles avec le systèmes d’exploitations, quand la plupart de ses concurrents prennent en charge Windows, Solaris et OS X, entre autres.

= Comparaison avec la concurrence =

La figure ci-contre illustre parfaitement la volonté d’accompagnement des SingleStore sur tout le processus de vie la données, de sa création à son utilisation finale, à travers son produit Database as a Service.

[[File:Comparaison_mem.png|center|thumb|700px| Comparaison entre les fonctionnalités fournis par SingleStore et certains de des concurrents]]

= Démonstration =

Une [https://air.imag.fr/index.php/VT2020-MemSQL-Demo démonstration] est disponible.

= Sources =

* [https://www.singlestore.com/ Documentation officielle de SingleStore]
* [https://en.wikipedia.org/wiki/SingleStore Page Wikipédia ]
* [https://www.ionos.fr/digitalguide/hebergement/aspects-techniques/bases-de-donnees-in-memory/ Informations supplémentaires sur les bases de données in memory]

= Veille Technologique 2020 =
* Année : [[VT2020]]
* Sujet : MemSQL
* Slides : [[Media:VT2020-MemSQL-Presentation.pdf|Slides]]
* Auteur : Nguena Gloria

File:Mem.jpg

2020-12-07T06:47:05Z

Gloria.Nguena-Zemao:

VT2020-MemSQL-Fiche

2020-12-07T06:45:42Z

Gloria.Nguena-Zemao:

= MemSQL & SingleStore =

[[File:Mem.png|400px|center|thumb|Logo de MemSQL]]

[[File:SingleStore.jpg|400px|right|thumb|Logo de SingleStore]]

== Abstract ==

SingleStore is a distributed, relational,'''SQL database management system ''' (RDBMS) that features ANSI SQL support and is known for speed in data ingest, transaction processing, and query processing. SingleStore was formerly known as MemSQL.
SingleStore primarily stores relational data, though it can also store JSON data, graph data, and time series data. For queries, it compiles Structured Query Language (''SQL'') into machine code.

== MemSQL ==

Le projet MemSQL voit le jour en 2013, par l’initiative de deux anciens développeurs de Facebook, Eric Frenkiel et Nikita Shamgunov. Il s’agit d’un système de gestion de bases de données (SGBD), révolutionnaire par sa '''rapidité'''.
La réduction du temps de latence réside principalement en deux points : Le stockage des données en mémoire (afin d’éviter les lectures et les écritures sur le disque dur) et la transformation des requêtes SQL en code C++. L’ outil est compatible avec les environnements Linux, et avec MySQL.

== SingleStore ==

''' “All Data. One Platform.” '''

Il n’est plus seulement question d’ une base de données “in memory” comme le suggérait le précédent nom.
Désormais, l’entreprise veut permettre à ses utilisateurs de s’adapter plus rapidement au changement, embrasser
données diverses, et accélérer leurs innovations.

[[File:Ecosystem.png|600px|thumb| Représentation de l'écocystème de SingleStore]]

Pour coller avec l’expansion de l’entreprise et la diversification des produits fournis par l’entreprise, MemSQL change de nom et devient Singlestore courant octobre 2020.
La plateforme fournit désormais toutes les fonctionnalités nécessaires à la gestion des données d’une entreprise à travers deux produits : '''SingleStore database''' et '''SingleStore Managed Service'''.
Bien qu’il s’agisse principalement d’un gestionnaire de données relationnelles, il est important de savoir que les formats JSON, les données graphiques et les données de séries temporelles sont également pris en compte

SingleStore donne aussi le choix à l'utilisateur entre des tables orientées lignes ou orientées colonnes. Ces dernières sont optimisées pour les requêtes SELECT complexes sur des bases de données volumineuses, et sont généralement stockées sur le disque, permettant ainsi des lectures séquentielles rapides.

== Avantages et Limites==

L’un des principaux avantages de MemSQL réside dans sa capacité à fractionner une requête unique entre plusieurs nœuds, appelée «traitement parallèle massivement», ce qui permet de lire les requêtes beaucoup plus rapidement, réduisant ainsi les délais de réponse et d’analyse.
Dans un monde où la numérisation est omniprésente et face à des amas de données sans cesse plus importants, cet outil permet la collecte de données depuis un nombre croissant de sources, ce qui facilite son intégration au sein des entreprises.
De plus, tout en maintenant les propriétés d’un système de données traditionnel, il permet de fournir la même puissance évolutive que les systèmes NoSQL. Il est pour ces raisons un des leaders de systèmes de données modernes (''NewSQL'').

La plateforme possède quand même des limites, comme la réduction de la RAM disponible sur l’ordinateur. Elle est également uniquement compatibles avec le systèmes d’exploitations, quand la plupart de ses concurrents prennent en charge Windows, Solaris et OS X, entre autres.

= Comparaison avec la concurrence =

La figure ci-contre illustre parfaitement la volonté d’accompagnement des SingleStore sur tout le processus de vie la données, de sa création à son utilisation finale, à travers son produit Database as a Service.

[[File:Comparaison_mem.png|center|thumb|700px| Comparaison entre les fonctionnalités fournis par SingleStore et certains de des concurrents]]

= Démonstration =

Une [https://air.imag.fr/index.php/VT2020-MemSQL-Demo démonstration] est disponible.

= Sources =

* [https://www.singlestore.com/ Documentation officielle de SingleStore]
* [https://en.wikipedia.org/wiki/SingleStore Page Wikipédia ]
* [https://www.ionos.fr/digitalguide/hebergement/aspects-techniques/bases-de-donnees-in-memory/ Informations supplémentaires sur les bases de données in memory]

= Veille Technologique 2020 =
* Année : [[VT2020]]
* Sujet : MemSQL
* Slides : [[Media:VT2020-MemSQL-Presentation.pdf|Slides]]
* Auteur : Nguena Gloria

VT2020-MemSQL-Fiche

2020-12-07T06:44:37Z

Gloria.Nguena-Zemao:

= MemSQL & SingleStore =

[[File:MemSQL.png|400px|center|thumb|Logo de MemSQL]]
[[File:Ecosystem.png|600px|thumb| Représentation de l'écocystème de SingleStore]]

== Abstract ==

SingleStore is a distributed, relational,'''SQL database management system ''' (RDBMS) that features ANSI SQL support and is known for speed in data ingest, transaction processing, and query processing. SingleStore was formerly known as MemSQL.
SingleStore primarily stores relational data, though it can also store JSON data, graph data, and time series data. For queries, it compiles Structured Query Language (''SQL'') into machine code.

== MemSQL ==

Le projet MemSQL voit le jour en 2013, par l’initiative de deux anciens développeurs de Facebook, Eric Frenkiel et Nikita Shamgunov. Il s’agit d’un système de gestion de bases de données (SGBD), révolutionnaire par sa '''rapidité'''.
La réduction du temps de latence réside principalement en deux points : Le stockage des données en mémoire (afin d’éviter les lectures et les écritures sur le disque dur) et la transformation des requêtes SQL en code C++. L’ outil est compatible avec les environnements Linux, et avec MySQL.

== SingleStore ==

''' “All Data. One Platform.” '''

Il n’est plus seulement question d’ une base de données “in memory” comme le suggérait le précédent nom.
Désormais, l’entreprise veut permettre à ses utilisateurs de s’adapter plus rapidement au changement, embrasser
données diverses, et accélérer leurs innovations.

[[File:SingleStore.jpg|400px|right|thumb|Logo de SingleStore]]

Pour coller avec l’expansion de l’entreprise et la diversification des produits fournis par l’entreprise, MemSQL change de nom et devient Singlestore courant octobre 2020.
La plateforme fournit désormais toutes les fonctionnalités nécessaires à la gestion des données d’une entreprise à travers deux produits : '''SingleStore database''' et '''SingleStore Managed Service'''.
Bien qu’il s’agisse principalement d’un gestionnaire de données relationnelles, il est important de savoir que les formats JSON, les données graphiques et les données de séries temporelles sont également pris en compte

SingleStore donne aussi le choix à l'utilisateur entre des tables orientées lignes ou orientées colonnes. Ces dernières sont optimisées pour les requêtes SELECT complexes sur des bases de données volumineuses, et sont généralement stockées sur le disque, permettant ainsi des lectures séquentielles rapides.

== Avantages et Limites==

L’un des principaux avantages de MemSQL réside dans sa capacité à fractionner une requête unique entre plusieurs nœuds, appelée «traitement parallèle massivement», ce qui permet de lire les requêtes beaucoup plus rapidement, réduisant ainsi les délais de réponse et d’analyse.
Dans un monde où la numérisation est omniprésente et face à des amas de données sans cesse plus importants, cet outil permet la collecte de données depuis un nombre croissant de sources, ce qui facilite son intégration au sein des entreprises.
De plus, tout en maintenant les propriétés d’un système de données traditionnel, il permet de fournir la même puissance évolutive que les systèmes NoSQL. Il est pour ces raisons un des leaders de systèmes de données modernes (''NewSQL'').

La plateforme possède quand même des limites, comme la réduction de la RAM disponible sur l’ordinateur. Elle est également uniquement compatibles avec le systèmes d’exploitations, quand la plupart de ses concurrents prennent en charge Windows, Solaris et OS X, entre autres.

= Comparaison avec la concurrence =

La figure ci-contre illustre parfaitement la volonté d’accompagnement des SingleStore sur tout le processus de vie la données, de sa création à son utilisation finale, à travers son produit Database as a Service.

[[File:Comparaison_mem.png|center|thumb|700px| Comparaison entre les fonctionnalités fournis par SingleStore et certains de des concurrents]]

= Démonstration =

Une [https://air.imag.fr/index.php/VT2020-MemSQL-Demo démonstration] est disponible.

= Sources =

* [https://www.singlestore.com/ Documentation officielle de SingleStore]
* [https://en.wikipedia.org/wiki/SingleStore Page Wikipédia ]
* [https://www.ionos.fr/digitalguide/hebergement/aspects-techniques/bases-de-donnees-in-memory/ Informations supplémentaires sur les bases de données in memory]

= Veille Technologique 2020 =
* Année : [[VT2020]]
* Sujet : MemSQL
* Slides : [[Media:VT2020-MemSQL-Presentation.pdf|Slides]]
* Auteur : Nguena Gloria

VT2020-MemSQL-Fiche

2020-12-07T06:43:43Z

Gloria.Nguena-Zemao: /* SingleStore */

= MemSQL & SingleStore =

== Abstract ==

SingleStore is a distributed, relational,'''SQL database management system ''' (RDBMS) that features ANSI SQL support and is known for speed in data ingest, transaction processing, and query processing. SingleStore was formerly known as MemSQL.
SingleStore primarily stores relational data, though it can also store JSON data, graph data, and time series data. For queries, it compiles Structured Query Language (''SQL'') into machine code.

== MemSQL ==

Le projet MemSQL voit le jour en 2013, par l’initiative de deux anciens développeurs de Facebook, Eric Frenkiel et Nikita Shamgunov. Il s’agit d’un système de gestion de bases de données (SGBD), révolutionnaire par sa '''rapidité'''.
La réduction du temps de latence réside principalement en deux points : Le stockage des données en mémoire (afin d’éviter les lectures et les écritures sur le disque dur) et la transformation des requêtes SQL en code C++. L’ outil est compatible avec les environnements Linux, et avec MySQL.

[[File:MemSQL.png|400px|center|thumb|Logo de MemSQL]]

== SingleStore ==

''' “All Data. One Platform.” '''

Il n’est plus seulement question d’ une base de données “in memory” comme le suggérait le précédent nom.
Désormais, l’entreprise veut permettre à ses utilisateurs de s’adapter plus rapidement au changement, embrasser
données diverses, et accélérer leurs innovations.

[[File:SingleStore.jpg|400px|right|thumb|Logo de SingleStore]]

Pour coller avec l’expansion de l’entreprise et la diversification des produits fournis par l’entreprise, MemSQL change de nom et devient Singlestore courant octobre 2020.
La plateforme fournit désormais toutes les fonctionnalités nécessaires à la gestion des données d’une entreprise à travers deux produits : '''SingleStore database''' et '''SingleStore Managed Service'''.
Bien qu’il s’agisse principalement d’un gestionnaire de données relationnelles, il est important de savoir que les formats JSON, les données graphiques et les données de séries temporelles sont également pris en compte

SingleStore donne aussi le choix à l'utilisateur entre des tables orientées lignes ou orientées colonnes. Ces dernières sont optimisées pour les requêtes SELECT complexes sur des bases de données volumineuses, et sont généralement stockées sur le disque, permettant ainsi des lectures séquentielles rapides.

[[File:Ecosystem.png|600px|thumb| Représentation de l'écocystème de SingleStore]]

== Avantages et Limites==

L’un des principaux avantages de MemSQL réside dans sa capacité à fractionner une requête unique entre plusieurs nœuds, appelée «traitement parallèle massivement», ce qui permet de lire les requêtes beaucoup plus rapidement, réduisant ainsi les délais de réponse et d’analyse.
Dans un monde où la numérisation est omniprésente et face à des amas de données sans cesse plus importants, cet outil permet la collecte de données depuis un nombre croissant de sources, ce qui facilite son intégration au sein des entreprises.
De plus, tout en maintenant les propriétés d’un système de données traditionnel, il permet de fournir la même puissance évolutive que les systèmes NoSQL. Il est pour ces raisons un des leaders de systèmes de données modernes (''NewSQL'').

La plateforme possède quand même des limites, comme la réduction de la RAM disponible sur l’ordinateur. Elle est également uniquement compatibles avec le systèmes d’exploitations, quand la plupart de ses concurrents prennent en charge Windows, Solaris et OS X, entre autres.

= Comparaison avec la concurrence =

La figure ci-contre illustre parfaitement la volonté d’accompagnement des SingleStore sur tout le processus de vie la données, de sa création à son utilisation finale, à travers son produit Database as a Service.

[[File:Comparaison_mem.png|center|thumb|700px| Comparaison entre les fonctionnalités fournis par SingleStore et certains de des concurrents]]

= Démonstration =

Une [https://air.imag.fr/index.php/VT2020-MemSQL-Demo démonstration] est disponible.

= Sources =

* [https://www.singlestore.com/ Documentation officielle de SingleStore]
* [https://en.wikipedia.org/wiki/SingleStore Page Wikipédia ]
* [https://www.ionos.fr/digitalguide/hebergement/aspects-techniques/bases-de-donnees-in-memory/ Informations supplémentaires sur les bases de données in memory]

= Veille Technologique 2020 =
* Année : [[VT2020]]
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* Auteur : Nguena Gloria

VT2020-MemSQL-Fiche

2020-12-07T06:43:19Z

Gloria.Nguena-Zemao: /* SingleStore */

= MemSQL & SingleStore =

== Abstract ==

SingleStore is a distributed, relational,'''SQL database management system ''' (RDBMS) that features ANSI SQL support and is known for speed in data ingest, transaction processing, and query processing. SingleStore was formerly known as MemSQL.
SingleStore primarily stores relational data, though it can also store JSON data, graph data, and time series data. For queries, it compiles Structured Query Language (''SQL'') into machine code.

== MemSQL ==

Le projet MemSQL voit le jour en 2013, par l’initiative de deux anciens développeurs de Facebook, Eric Frenkiel et Nikita Shamgunov. Il s’agit d’un système de gestion de bases de données (SGBD), révolutionnaire par sa '''rapidité'''.
La réduction du temps de latence réside principalement en deux points : Le stockage des données en mémoire (afin d’éviter les lectures et les écritures sur le disque dur) et la transformation des requêtes SQL en code C++. L’ outil est compatible avec les environnements Linux, et avec MySQL.

[[File:MemSQL.png|400px|center|thumb|Logo de MemSQL]]

== SingleStore ==

''' “All Data. One Platform.” '''

Il n’est plus seulement question d’ une base de données “in memory” comme le suggérait le précédent nom.
Désormais, l’entreprise veut permettre à ses utilisateurs de s’adapter plus rapidement au changement, embrasser
données diverses, et accélérer leurs innovations.

[[File:SingleStore.jpg|400px|right|thumb|Logo de SingleStore]]

Pour coller avec l’expansion de l’entreprise et la diversification des produits fournis par l’entreprise, MemSQL change de nom et devient Singlestore courant octobre 2020.
La plateforme fournit désormais toutes les fonctionnalités nécessaires à la gestion des données d’une entreprise à travers deux produits : '''SingleStore database''' et '''SingleStore Managed Service'''.
Bien qu’il s’agisse principalement d’un gestionnaire de données relationnelles, il est important de savoir que les formats JSON, les données graphiques et les données de séries temporelles sont également pris en compte

SingleStore donne aussi le choix à l'utilisateur entre des tables orientées lignes ou orientées colonnes. Ces dernières sont optimisées pour les requêtes SELECT complexes sur des bases de données volumineuses, et sont généralement stockées sur le disque, permettant ainsi des lectures séquentielles rapides.

[[File:Ecosystem.png|400px|center|thumb| Représentation de l'écocystème de SingleStore]]

== Avantages et Limites==

L’un des principaux avantages de MemSQL réside dans sa capacité à fractionner une requête unique entre plusieurs nœuds, appelée «traitement parallèle massivement», ce qui permet de lire les requêtes beaucoup plus rapidement, réduisant ainsi les délais de réponse et d’analyse.
Dans un monde où la numérisation est omniprésente et face à des amas de données sans cesse plus importants, cet outil permet la collecte de données depuis un nombre croissant de sources, ce qui facilite son intégration au sein des entreprises.
De plus, tout en maintenant les propriétés d’un système de données traditionnel, il permet de fournir la même puissance évolutive que les systèmes NoSQL. Il est pour ces raisons un des leaders de systèmes de données modernes (''NewSQL'').

La plateforme possède quand même des limites, comme la réduction de la RAM disponible sur l’ordinateur. Elle est également uniquement compatibles avec le systèmes d’exploitations, quand la plupart de ses concurrents prennent en charge Windows, Solaris et OS X, entre autres.

= Comparaison avec la concurrence =

La figure ci-contre illustre parfaitement la volonté d’accompagnement des SingleStore sur tout le processus de vie la données, de sa création à son utilisation finale, à travers son produit Database as a Service.

[[File:Comparaison_mem.png|center|thumb|700px| Comparaison entre les fonctionnalités fournis par SingleStore et certains de des concurrents]]

= Démonstration =

Une [https://air.imag.fr/index.php/VT2020-MemSQL-Demo démonstration] est disponible.

= Sources =

* [https://www.singlestore.com/ Documentation officielle de SingleStore]
* [https://en.wikipedia.org/wiki/SingleStore Page Wikipédia ]
* [https://www.ionos.fr/digitalguide/hebergement/aspects-techniques/bases-de-donnees-in-memory/ Informations supplémentaires sur les bases de données in memory]

= Veille Technologique 2020 =
* Année : [[VT2020]]
* Sujet : MemSQL
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* Auteur : Nguena Gloria

File:Ecosystem.png

2020-12-07T06:40:03Z

Gloria.Nguena-Zemao:

VT2020-MemSQL-Fiche

2020-12-07T06:36:13Z

Gloria.Nguena-Zemao: /* MemSQL */

= MemSQL & SingleStore =

== Abstract ==

SingleStore is a distributed, relational,'''SQL database management system ''' (RDBMS) that features ANSI SQL support and is known for speed in data ingest, transaction processing, and query processing. SingleStore was formerly known as MemSQL.
SingleStore primarily stores relational data, though it can also store JSON data, graph data, and time series data. For queries, it compiles Structured Query Language (''SQL'') into machine code.

== MemSQL ==

Le projet MemSQL voit le jour en 2013, par l’initiative de deux anciens développeurs de Facebook, Eric Frenkiel et Nikita Shamgunov. Il s’agit d’un système de gestion de bases de données (SGBD), révolutionnaire par sa '''rapidité'''.
La réduction du temps de latence réside principalement en deux points : Le stockage des données en mémoire (afin d’éviter les lectures et les écritures sur le disque dur) et la transformation des requêtes SQL en code C++. L’ outil est compatible avec les environnements Linux, et avec MySQL.

[[File:MemSQL.png|400px|center|thumb|Logo de MemSQL]]

== SingleStore ==

''' “All Data. One Platform.” '''

Il n’est plus seulement question d’ une base de données “in memory” comme le suggérait le précédent nom.
Désormais, l’entreprise veut permettre à ses utilisateurs de s’adapter plus rapidement au changement, embrasser
données diverses, et accélérer leurs innovations.

[[File:SingleStore.jpg|400px|right|thumb|Logo de SingleStore]]

Pour coller avec l’expansion de l’entreprise et la diversification des produits fournis par l’entreprise, MemSQL change de nom et devient Singlestore courant octobre 2020.
La plateforme fournit désormais toutes les fonctionnalités nécessaires à la gestion des données d’une entreprise à travers deux produits : '''SingleStore database''' et '''SingleStore Managed Service'''.
Bien qu’il s’agisse principalement d’un gestionnaire de données relationnelles, il est important de savoir que les formats JSON, les données graphiques et les données de séries temporelles sont également pris en compte

SingleStore donne aussi le choix à l'utilisateur entre des tables orientées lignes ou orientées colonnes. Ces dernières sont optimisées pour les requêtes SELECT complexes sur des bases de données volumineuses, et sont généralement stockées sur le disque, permettant ainsi des lectures séquentielles rapides.

== Avantages et Limites==

L’un des principaux avantages de MemSQL réside dans sa capacité à fractionner une requête unique entre plusieurs nœuds, appelée «traitement parallèle massivement», ce qui permet de lire les requêtes beaucoup plus rapidement, réduisant ainsi les délais de réponse et d’analyse.
Dans un monde où la numérisation est omniprésente et face à des amas de données sans cesse plus importants, cet outil permet la collecte de données depuis un nombre croissant de sources, ce qui facilite son intégration au sein des entreprises.
De plus, tout en maintenant les propriétés d’un système de données traditionnel, il permet de fournir la même puissance évolutive que les systèmes NoSQL. Il est pour ces raisons un des leaders de systèmes de données modernes (''NewSQL'').

La plateforme possède quand même des limites, comme la réduction de la RAM disponible sur l’ordinateur. Elle est également uniquement compatibles avec le systèmes d’exploitations, quand la plupart de ses concurrents prennent en charge Windows, Solaris et OS X, entre autres.

= Comparaison avec la concurrence =

La figure ci-contre illustre parfaitement la volonté d’accompagnement des SingleStore sur tout le processus de vie la données, de sa création à son utilisation finale, à travers son produit Database as a Service.

[[File:Comparaison_mem.png|center|thumb|700px| Comparaison entre les fonctionnalités fournis par SingleStore et certains de des concurrents]]

= Démonstration =

Une [https://air.imag.fr/index.php/VT2020-MemSQL-Demo démonstration] est disponible.

= Sources =

* [https://www.singlestore.com/ Documentation officielle de SingleStore]
* [https://en.wikipedia.org/wiki/SingleStore Page Wikipédia ]
* [https://www.ionos.fr/digitalguide/hebergement/aspects-techniques/bases-de-donnees-in-memory/ Informations supplémentaires sur les bases de données in memory]

= Veille Technologique 2020 =
* Année : [[VT2020]]
* Sujet : MemSQL
* Slides : [[Media:VT2020-MemSQL-Presentation.pdf|Slides]]
* Auteur : Nguena Gloria

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2020-12-07T06:35:45Z

Gloria.Nguena-Zemao:

= MemSQL & SingleStore =

== Abstract ==

SingleStore is a distributed, relational,'''SQL database management system ''' (RDBMS) that features ANSI SQL support and is known for speed in data ingest, transaction processing, and query processing. SingleStore was formerly known as MemSQL.
SingleStore primarily stores relational data, though it can also store JSON data, graph data, and time series data. For queries, it compiles Structured Query Language (''SQL'') into machine code.

== MemSQL ==

Le projet MemSQL voit le jour en 2013, par l’initiative de deux anciens développeurs de Facebook, Eric Frenkiel et Nikita Shamgunov. Il s’agit d’un système de gestion de bases de données (SGBD), révolutionnaire par sa '''rapidité'''.
La réduction du temps de latence réside principalement en deux points : Le stockage des données en mémoire (afin d’éviter les lectures et les écritures sur le disque dur) et la transformation des requêtes SQL en code C++. L’ outil est compatible avec les environnements Linux, et avec MySQL.

[[File:MemSQL.png|400px|thumb|Logo de MemSQL]]

== SingleStore ==

''' “All Data. One Platform.” '''

Il n’est plus seulement question d’ une base de données “in memory” comme le suggérait le précédent nom.
Désormais, l’entreprise veut permettre à ses utilisateurs de s’adapter plus rapidement au changement, embrasser
données diverses, et accélérer leurs innovations.

[[File:SingleStore.jpg|400px|right|thumb|Logo de SingleStore]]

Pour coller avec l’expansion de l’entreprise et la diversification des produits fournis par l’entreprise, MemSQL change de nom et devient Singlestore courant octobre 2020.
La plateforme fournit désormais toutes les fonctionnalités nécessaires à la gestion des données d’une entreprise à travers deux produits : '''SingleStore database''' et '''SingleStore Managed Service'''.
Bien qu’il s’agisse principalement d’un gestionnaire de données relationnelles, il est important de savoir que les formats JSON, les données graphiques et les données de séries temporelles sont également pris en compte

SingleStore donne aussi le choix à l'utilisateur entre des tables orientées lignes ou orientées colonnes. Ces dernières sont optimisées pour les requêtes SELECT complexes sur des bases de données volumineuses, et sont généralement stockées sur le disque, permettant ainsi des lectures séquentielles rapides.

== Avantages et Limites==

L’un des principaux avantages de MemSQL réside dans sa capacité à fractionner une requête unique entre plusieurs nœuds, appelée «traitement parallèle massivement», ce qui permet de lire les requêtes beaucoup plus rapidement, réduisant ainsi les délais de réponse et d’analyse.
Dans un monde où la numérisation est omniprésente et face à des amas de données sans cesse plus importants, cet outil permet la collecte de données depuis un nombre croissant de sources, ce qui facilite son intégration au sein des entreprises.
De plus, tout en maintenant les propriétés d’un système de données traditionnel, il permet de fournir la même puissance évolutive que les systèmes NoSQL. Il est pour ces raisons un des leaders de systèmes de données modernes (''NewSQL'').

La plateforme possède quand même des limites, comme la réduction de la RAM disponible sur l’ordinateur. Elle est également uniquement compatibles avec le systèmes d’exploitations, quand la plupart de ses concurrents prennent en charge Windows, Solaris et OS X, entre autres.

= Comparaison avec la concurrence =

La figure ci-contre illustre parfaitement la volonté d’accompagnement des SingleStore sur tout le processus de vie la données, de sa création à son utilisation finale, à travers son produit Database as a Service.

[[File:Comparaison_mem.png|center|thumb|700px| Comparaison entre les fonctionnalités fournis par SingleStore et certains de des concurrents]]

= Démonstration =

Une [https://air.imag.fr/index.php/VT2020-MemSQL-Demo démonstration] est disponible.

= Sources =

* [https://www.singlestore.com/ Documentation officielle de SingleStore]
* [https://en.wikipedia.org/wiki/SingleStore Page Wikipédia ]
* [https://www.ionos.fr/digitalguide/hebergement/aspects-techniques/bases-de-donnees-in-memory/ Informations supplémentaires sur les bases de données in memory]

= Veille Technologique 2020 =
* Année : [[VT2020]]
* Sujet : MemSQL
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* Auteur : Nguena Gloria

VT2020-MemSQL-Fiche

2020-12-07T06:33:44Z

Gloria.Nguena-Zemao: /* MemSQL */

= MemSQL & SingleStore =

== Abstract ==

SingleStore is a distributed, relational,'''SQL database management system ''' (RDBMS) that features ANSI SQL support and is known for speed in data ingest, transaction processing, and query processing. SingleStore was formerly known as MemSQL.
SingleStore primarily stores relational data, though it can also store JSON data, graph data, and time series data. For queries, it compiles Structured Query Language (''SQL'') into machine code .

[[File:MemSQL.png|400px|thumb|Logo de MemSQL]]
== MemSQL ==

Le projet MemSQL voit le jour en 2013, par l’initiative de deux anciens développeurs de Facebook, Eric Frenkiel et Nikita Shamgunov. Il s’agit d’un système de gestion de bases de données (SGBD), révolutionnaire par sa '''rapidité'''.
La réduction du temps de latence réside principalement en deux points : Le stockage des données en mémoire (afin d’éviter les lectures et les écritures sur le disque dur) et la transformation des requêtes SQL en code C++. L’ outil est compatible avec les environnements Linux, et avec MySQL

[[File:SingleStore.jpg|400px|center|thumb|Logo de MemSQL]]

== SingleStore ==

''' “All Data. One Platform.” '''

Il n’est plus seulement question d’ une base de données “in memory” comme le suggérait le précédent nom.
Désormais, l’entreprise veut permettre à ses utilisateurs de s’adapter plus rapidement au changement, embrasser
données diverses, et accélérer leurs innovations.

Pour coller avec l’expansion de l’entreprise et la diversification des produits fournis par l’entreprise, MemSQL change de nom et devient Singlestore courant octobre 2020.
La plateforme fournit désormais toutes les fonctionnalités nécessaires à la gestion des données d’une entreprise à travers deux produits : '''SingleStore database''' et '''SingleStore Managed Service'''.
Bien qu’il s’agisse principalement d’un gestionnaire de données relationnelles, il est important de savoir que les formats JSON, les données graphiques et les données de séries temporelles sont également pris en compte

SingleStore donne aussi le choix à l'utilisateur entre des tables orientées lignes ou orientées colonnes. Ces dernières sont optimisées pour les requêtes SELECT complexes sur des bases de données volumineuses, et sont généralement stockées sur le disque, permettant ainsi des lectures séquentielles rapides.

== Avantages et Limites==

L’un des principaux avantages de MemSQL réside dans sa capacité à fractionner une requête unique entre plusieurs nœuds, appelée «traitement parallèle massivement», ce qui permet de lire les requêtes beaucoup plus rapidement, réduisant ainsi les délais de réponse et d’analyse.
Dans un monde où la numérisation est omniprésente et face à des amas de données sans cesse plus importants, cet outil permet la collecte de données depuis un nombre croissant de sources, ce qui facilite son intégration au sein des entreprises.
De plus, tout en maintenant les propriétés d’un système de données traditionnel, il permet de fournir la même puissance évolutive que les systèmes NoSQL. Il est pour ces raisons un des leaders de systèmes de données modernes (''NewSQL'').

La plateforme possède quand même des limites, comme la réduction de la RAM disponible sur l’ordinateur. Elle est également uniquement compatibles avec le systèmes d’exploitations, quand la plupart de ses concurrents prennent en charge Windows, Solaris et OS X, entre autres.

= Comparaison avec la concurrence =

La figure ci-contre illustre parfaitement la volonté d’accompagnement des SingleStore sur tout le processus de vie la données, de sa création à son utilisation finale, à travers son produit Database as a Service.

[[File:Comparaison_mem.png|center|thumb|700px| Comparaison entre les fonctionnalités fournis par SingleStore et certains de des concurrents]]

= Démonstration =

Une [https://air.imag.fr/index.php/VT2020-MemSQL-Demo démonstration] est disponible.

= Sources =

* [https://www.singlestore.com/ Documentation officielle de SingleStore]
* [https://en.wikipedia.org/wiki/SingleStore Page Wikipédia ]
* [https://www.ionos.fr/digitalguide/hebergement/aspects-techniques/bases-de-donnees-in-memory/ Informations supplémentaires sur les bases de données in memory]

= Veille Technologique 2020 =
* Année : [[VT2020]]
* Sujet : MemSQL
* Slides : [[Media:VT2020-MemSQL-Presentation.pdf|Slides]]
* Auteur : Nguena Gloria

VT2020-MemSQL-Fiche

2020-12-07T06:33:13Z

Gloria.Nguena-Zemao: /* Comparaison avec la concurrence */

= MemSQL & SingleStore =

== Abstract ==

SingleStore is a distributed, relational,'''SQL database management system ''' (RDBMS) that features ANSI SQL support and is known for speed in data ingest, transaction processing, and query processing. SingleStore was formerly known as MemSQL.
SingleStore primarily stores relational data, though it can also store JSON data, graph data, and time series data. For queries, it compiles Structured Query Language (''SQL'') into machine code .

[[File:MemSQL.png|400px|thumb|Logo de MemSQL]]
== MemSQL ==

Le projet MemSQL voit le jour en 2013, par l’initiative de deux anciens développeurs de Facebook, Eric Frenkiel et Nikita Shamgunov. Il s’agit d’un système de gestion de bases de données (SGBD), révolutionnaire par sa '''rapidité'''.
La réduction du temps de latence réside principalement en deux points : Le stockage des données en mémoire (afin d’éviter les lectures et les écritures sur le disque dur) et la transformation des requêtes SQL en code C++. L’ outil est compatible avec les environnements Linux, et avec MySQL

[[File:SingleStore.jpg|400px|thumb|Logo de MemSQL]]

== SingleStore ==

''' “All Data. One Platform.” '''

Il n’est plus seulement question d’ une base de données “in memory” comme le suggérait le précédent nom.
Désormais, l’entreprise veut permettre à ses utilisateurs de s’adapter plus rapidement au changement, embrasser
données diverses, et accélérer leurs innovations.

Pour coller avec l’expansion de l’entreprise et la diversification des produits fournis par l’entreprise, MemSQL change de nom et devient Singlestore courant octobre 2020.
La plateforme fournit désormais toutes les fonctionnalités nécessaires à la gestion des données d’une entreprise à travers deux produits : '''SingleStore database''' et '''SingleStore Managed Service'''.
Bien qu’il s’agisse principalement d’un gestionnaire de données relationnelles, il est important de savoir que les formats JSON, les données graphiques et les données de séries temporelles sont également pris en compte

SingleStore donne aussi le choix à l'utilisateur entre des tables orientées lignes ou orientées colonnes. Ces dernières sont optimisées pour les requêtes SELECT complexes sur des bases de données volumineuses, et sont généralement stockées sur le disque, permettant ainsi des lectures séquentielles rapides.

== Avantages et Limites==

L’un des principaux avantages de MemSQL réside dans sa capacité à fractionner une requête unique entre plusieurs nœuds, appelée «traitement parallèle massivement», ce qui permet de lire les requêtes beaucoup plus rapidement, réduisant ainsi les délais de réponse et d’analyse.
Dans un monde où la numérisation est omniprésente et face à des amas de données sans cesse plus importants, cet outil permet la collecte de données depuis un nombre croissant de sources, ce qui facilite son intégration au sein des entreprises.
De plus, tout en maintenant les propriétés d’un système de données traditionnel, il permet de fournir la même puissance évolutive que les systèmes NoSQL. Il est pour ces raisons un des leaders de systèmes de données modernes (''NewSQL'').

La plateforme possède quand même des limites, comme la réduction de la RAM disponible sur l’ordinateur. Elle est également uniquement compatibles avec le systèmes d’exploitations, quand la plupart de ses concurrents prennent en charge Windows, Solaris et OS X, entre autres.

= Comparaison avec la concurrence =

La figure ci-contre illustre parfaitement la volonté d’accompagnement des SingleStore sur tout le processus de vie la données, de sa création à son utilisation finale, à travers son produit Database as a Service.

[[File:Comparaison_mem.png|center|thumb|700px| Comparaison entre les fonctionnalités fournis par SingleStore et certains de des concurrents]]

= Démonstration =

Une [https://air.imag.fr/index.php/VT2020-MemSQL-Demo démonstration] est disponible.

= Sources =

* [https://www.singlestore.com/ Documentation officielle de SingleStore]
* [https://en.wikipedia.org/wiki/SingleStore Page Wikipédia ]
* [https://www.ionos.fr/digitalguide/hebergement/aspects-techniques/bases-de-donnees-in-memory/ Informations supplémentaires sur les bases de données in memory]

= Veille Technologique 2020 =
* Année : [[VT2020]]
* Sujet : MemSQL
* Slides : [[Media:VT2020-MemSQL-Presentation.pdf|Slides]]
* Auteur : Nguena Gloria

VT2020-MemSQL-Fiche

2020-12-07T06:32:39Z

Gloria.Nguena-Zemao: /* Comparaison avec la concurrence */

= MemSQL & SingleStore =

== Abstract ==

SingleStore is a distributed, relational,'''SQL database management system ''' (RDBMS) that features ANSI SQL support and is known for speed in data ingest, transaction processing, and query processing. SingleStore was formerly known as MemSQL.
SingleStore primarily stores relational data, though it can also store JSON data, graph data, and time series data. For queries, it compiles Structured Query Language (''SQL'') into machine code .

[[File:MemSQL.png|400px|thumb|Logo de MemSQL]]
== MemSQL ==

Le projet MemSQL voit le jour en 2013, par l’initiative de deux anciens développeurs de Facebook, Eric Frenkiel et Nikita Shamgunov. Il s’agit d’un système de gestion de bases de données (SGBD), révolutionnaire par sa '''rapidité'''.
La réduction du temps de latence réside principalement en deux points : Le stockage des données en mémoire (afin d’éviter les lectures et les écritures sur le disque dur) et la transformation des requêtes SQL en code C++. L’ outil est compatible avec les environnements Linux, et avec MySQL

[[File:SingleStore.jpg|400px|thumb|Logo de MemSQL]]

== SingleStore ==

''' “All Data. One Platform.” '''

Il n’est plus seulement question d’ une base de données “in memory” comme le suggérait le précédent nom.
Désormais, l’entreprise veut permettre à ses utilisateurs de s’adapter plus rapidement au changement, embrasser
données diverses, et accélérer leurs innovations.

Pour coller avec l’expansion de l’entreprise et la diversification des produits fournis par l’entreprise, MemSQL change de nom et devient Singlestore courant octobre 2020.
La plateforme fournit désormais toutes les fonctionnalités nécessaires à la gestion des données d’une entreprise à travers deux produits : '''SingleStore database''' et '''SingleStore Managed Service'''.
Bien qu’il s’agisse principalement d’un gestionnaire de données relationnelles, il est important de savoir que les formats JSON, les données graphiques et les données de séries temporelles sont également pris en compte

SingleStore donne aussi le choix à l'utilisateur entre des tables orientées lignes ou orientées colonnes. Ces dernières sont optimisées pour les requêtes SELECT complexes sur des bases de données volumineuses, et sont généralement stockées sur le disque, permettant ainsi des lectures séquentielles rapides.

== Avantages et Limites==

L’un des principaux avantages de MemSQL réside dans sa capacité à fractionner une requête unique entre plusieurs nœuds, appelée «traitement parallèle massivement», ce qui permet de lire les requêtes beaucoup plus rapidement, réduisant ainsi les délais de réponse et d’analyse.
Dans un monde où la numérisation est omniprésente et face à des amas de données sans cesse plus importants, cet outil permet la collecte de données depuis un nombre croissant de sources, ce qui facilite son intégration au sein des entreprises.
De plus, tout en maintenant les propriétés d’un système de données traditionnel, il permet de fournir la même puissance évolutive que les systèmes NoSQL. Il est pour ces raisons un des leaders de systèmes de données modernes (''NewSQL'').

La plateforme possède quand même des limites, comme la réduction de la RAM disponible sur l’ordinateur. Elle est également uniquement compatibles avec le systèmes d’exploitations, quand la plupart de ses concurrents prennent en charge Windows, Solaris et OS X, entre autres.

= Comparaison avec la concurrence =

La figure ci-contre illustre parfaitement la volonté d’accompagnement des SingleStore sur tout le processus de vie la données, de sa création à son utilisation finale, à travers son produit Database as a Service.

[[File:Comparaison_mem.png|center|thumb|800px|Comparaison entre les fonctionnalités fournis par SingleStore et certains de des concurrents]]

= Démonstration =

Une [https://air.imag.fr/index.php/VT2020-MemSQL-Demo démonstration] est disponible.

= Sources =

* [https://www.singlestore.com/ Documentation officielle de SingleStore]
* [https://en.wikipedia.org/wiki/SingleStore Page Wikipédia ]
* [https://www.ionos.fr/digitalguide/hebergement/aspects-techniques/bases-de-donnees-in-memory/ Informations supplémentaires sur les bases de données in memory]

= Veille Technologique 2020 =
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* Auteur : Nguena Gloria

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2020-12-07T06:32:13Z

Gloria.Nguena-Zemao: /* Comparaison avec la concurrence */

= MemSQL & SingleStore =

== Abstract ==

SingleStore is a distributed, relational,'''SQL database management system ''' (RDBMS) that features ANSI SQL support and is known for speed in data ingest, transaction processing, and query processing. SingleStore was formerly known as MemSQL.
SingleStore primarily stores relational data, though it can also store JSON data, graph data, and time series data. For queries, it compiles Structured Query Language (''SQL'') into machine code .

[[File:MemSQL.png|400px|thumb|Logo de MemSQL]]
== MemSQL ==

Le projet MemSQL voit le jour en 2013, par l’initiative de deux anciens développeurs de Facebook, Eric Frenkiel et Nikita Shamgunov. Il s’agit d’un système de gestion de bases de données (SGBD), révolutionnaire par sa '''rapidité'''.
La réduction du temps de latence réside principalement en deux points : Le stockage des données en mémoire (afin d’éviter les lectures et les écritures sur le disque dur) et la transformation des requêtes SQL en code C++. L’ outil est compatible avec les environnements Linux, et avec MySQL

[[File:SingleStore.jpg|400px|thumb|Logo de MemSQL]]

== SingleStore ==

''' “All Data. One Platform.” '''

Il n’est plus seulement question d’ une base de données “in memory” comme le suggérait le précédent nom.
Désormais, l’entreprise veut permettre à ses utilisateurs de s’adapter plus rapidement au changement, embrasser
données diverses, et accélérer leurs innovations.

Pour coller avec l’expansion de l’entreprise et la diversification des produits fournis par l’entreprise, MemSQL change de nom et devient Singlestore courant octobre 2020.
La plateforme fournit désormais toutes les fonctionnalités nécessaires à la gestion des données d’une entreprise à travers deux produits : '''SingleStore database''' et '''SingleStore Managed Service'''.
Bien qu’il s’agisse principalement d’un gestionnaire de données relationnelles, il est important de savoir que les formats JSON, les données graphiques et les données de séries temporelles sont également pris en compte

SingleStore donne aussi le choix à l'utilisateur entre des tables orientées lignes ou orientées colonnes. Ces dernières sont optimisées pour les requêtes SELECT complexes sur des bases de données volumineuses, et sont généralement stockées sur le disque, permettant ainsi des lectures séquentielles rapides.

== Avantages et Limites==

L’un des principaux avantages de MemSQL réside dans sa capacité à fractionner une requête unique entre plusieurs nœuds, appelée «traitement parallèle massivement», ce qui permet de lire les requêtes beaucoup plus rapidement, réduisant ainsi les délais de réponse et d’analyse.
Dans un monde où la numérisation est omniprésente et face à des amas de données sans cesse plus importants, cet outil permet la collecte de données depuis un nombre croissant de sources, ce qui facilite son intégration au sein des entreprises.
De plus, tout en maintenant les propriétés d’un système de données traditionnel, il permet de fournir la même puissance évolutive que les systèmes NoSQL. Il est pour ces raisons un des leaders de systèmes de données modernes (''NewSQL'').

La plateforme possède quand même des limites, comme la réduction de la RAM disponible sur l’ordinateur. Elle est également uniquement compatibles avec le systèmes d’exploitations, quand la plupart de ses concurrents prennent en charge Windows, Solaris et OS X, entre autres.

= Comparaison avec la concurrence =

La figure ci-contre illustre parfaitement la volonté d’accompagnement des SingleStore sur tout le processus de vie la données, de sa création à son utilisation finale, à travers son produit Database as a Service.

[[File:Comparaison_mem.png|center|thumb|Comparaison entre les fonctionnalités fournis par SingleStore et certains de des concurrents]]

= Démonstration =

Une [https://air.imag.fr/index.php/VT2020-MemSQL-Demo démonstration] est disponible.

= Sources =

* [https://www.singlestore.com/ Documentation officielle de SingleStore]
* [https://en.wikipedia.org/wiki/SingleStore Page Wikipédia ]
* [https://www.ionos.fr/digitalguide/hebergement/aspects-techniques/bases-de-donnees-in-memory/ Informations supplémentaires sur les bases de données in memory]

= Veille Technologique 2020 =
* Année : [[VT2020]]
* Sujet : MemSQL
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* Auteur : Nguena Gloria

VT2020-MemSQL-Fiche

2020-12-07T06:31:51Z

Gloria.Nguena-Zemao: /* Comparaison avec la concurrence */

= MemSQL & SingleStore =

== Abstract ==

SingleStore is a distributed, relational,'''SQL database management system ''' (RDBMS) that features ANSI SQL support and is known for speed in data ingest, transaction processing, and query processing. SingleStore was formerly known as MemSQL.
SingleStore primarily stores relational data, though it can also store JSON data, graph data, and time series data. For queries, it compiles Structured Query Language (''SQL'') into machine code .

[[File:MemSQL.png|400px|thumb|Logo de MemSQL]]
== MemSQL ==

Le projet MemSQL voit le jour en 2013, par l’initiative de deux anciens développeurs de Facebook, Eric Frenkiel et Nikita Shamgunov. Il s’agit d’un système de gestion de bases de données (SGBD), révolutionnaire par sa '''rapidité'''.
La réduction du temps de latence réside principalement en deux points : Le stockage des données en mémoire (afin d’éviter les lectures et les écritures sur le disque dur) et la transformation des requêtes SQL en code C++. L’ outil est compatible avec les environnements Linux, et avec MySQL

[[File:SingleStore.jpg|400px|thumb|Logo de MemSQL]]

== SingleStore ==

''' “All Data. One Platform.” '''

Il n’est plus seulement question d’ une base de données “in memory” comme le suggérait le précédent nom.
Désormais, l’entreprise veut permettre à ses utilisateurs de s’adapter plus rapidement au changement, embrasser
données diverses, et accélérer leurs innovations.

Pour coller avec l’expansion de l’entreprise et la diversification des produits fournis par l’entreprise, MemSQL change de nom et devient Singlestore courant octobre 2020.
La plateforme fournit désormais toutes les fonctionnalités nécessaires à la gestion des données d’une entreprise à travers deux produits : '''SingleStore database''' et '''SingleStore Managed Service'''.
Bien qu’il s’agisse principalement d’un gestionnaire de données relationnelles, il est important de savoir que les formats JSON, les données graphiques et les données de séries temporelles sont également pris en compte

SingleStore donne aussi le choix à l'utilisateur entre des tables orientées lignes ou orientées colonnes. Ces dernières sont optimisées pour les requêtes SELECT complexes sur des bases de données volumineuses, et sont généralement stockées sur le disque, permettant ainsi des lectures séquentielles rapides.

== Avantages et Limites==

L’un des principaux avantages de MemSQL réside dans sa capacité à fractionner une requête unique entre plusieurs nœuds, appelée «traitement parallèle massivement», ce qui permet de lire les requêtes beaucoup plus rapidement, réduisant ainsi les délais de réponse et d’analyse.
Dans un monde où la numérisation est omniprésente et face à des amas de données sans cesse plus importants, cet outil permet la collecte de données depuis un nombre croissant de sources, ce qui facilite son intégration au sein des entreprises.
De plus, tout en maintenant les propriétés d’un système de données traditionnel, il permet de fournir la même puissance évolutive que les systèmes NoSQL. Il est pour ces raisons un des leaders de systèmes de données modernes (''NewSQL'').

La plateforme possède quand même des limites, comme la réduction de la RAM disponible sur l’ordinateur. Elle est également uniquement compatibles avec le systèmes d’exploitations, quand la plupart de ses concurrents prennent en charge Windows, Solaris et OS X, entre autres.

= Comparaison avec la concurrence =

La figure ci-contre illustre parfaitement la volonté d’accompagnement des SingleStore sur tout le processus de vie la données, de sa création à son utilisation finale, à travers son produit Database as a Service.

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= Démonstration =

Une [https://air.imag.fr/index.php/VT2020-MemSQL-Demo démonstration] est disponible.

= Sources =

* [https://www.singlestore.com/ Documentation officielle de SingleStore]
* [https://en.wikipedia.org/wiki/SingleStore Page Wikipédia ]
* [https://www.ionos.fr/digitalguide/hebergement/aspects-techniques/bases-de-donnees-in-memory/ Informations supplémentaires sur les bases de données in memory]

= Veille Technologique 2020 =
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2020-12-07T06:31:39Z

Gloria.Nguena-Zemao: /* Comparaison avec la concurrence */

= MemSQL & SingleStore =

== Abstract ==

SingleStore is a distributed, relational,'''SQL database management system ''' (RDBMS) that features ANSI SQL support and is known for speed in data ingest, transaction processing, and query processing. SingleStore was formerly known as MemSQL.
SingleStore primarily stores relational data, though it can also store JSON data, graph data, and time series data. For queries, it compiles Structured Query Language (''SQL'') into machine code .

[[File:MemSQL.png|400px|thumb|Logo de MemSQL]]
== MemSQL ==

Le projet MemSQL voit le jour en 2013, par l’initiative de deux anciens développeurs de Facebook, Eric Frenkiel et Nikita Shamgunov. Il s’agit d’un système de gestion de bases de données (SGBD), révolutionnaire par sa '''rapidité'''.
La réduction du temps de latence réside principalement en deux points : Le stockage des données en mémoire (afin d’éviter les lectures et les écritures sur le disque dur) et la transformation des requêtes SQL en code C++. L’ outil est compatible avec les environnements Linux, et avec MySQL

[[File:SingleStore.jpg|400px|thumb|Logo de MemSQL]]

== SingleStore ==

''' “All Data. One Platform.” '''

Il n’est plus seulement question d’ une base de données “in memory” comme le suggérait le précédent nom.
Désormais, l’entreprise veut permettre à ses utilisateurs de s’adapter plus rapidement au changement, embrasser
données diverses, et accélérer leurs innovations.

Pour coller avec l’expansion de l’entreprise et la diversification des produits fournis par l’entreprise, MemSQL change de nom et devient Singlestore courant octobre 2020.
La plateforme fournit désormais toutes les fonctionnalités nécessaires à la gestion des données d’une entreprise à travers deux produits : '''SingleStore database''' et '''SingleStore Managed Service'''.
Bien qu’il s’agisse principalement d’un gestionnaire de données relationnelles, il est important de savoir que les formats JSON, les données graphiques et les données de séries temporelles sont également pris en compte

SingleStore donne aussi le choix à l'utilisateur entre des tables orientées lignes ou orientées colonnes. Ces dernières sont optimisées pour les requêtes SELECT complexes sur des bases de données volumineuses, et sont généralement stockées sur le disque, permettant ainsi des lectures séquentielles rapides.

== Avantages et Limites==

L’un des principaux avantages de MemSQL réside dans sa capacité à fractionner une requête unique entre plusieurs nœuds, appelée «traitement parallèle massivement», ce qui permet de lire les requêtes beaucoup plus rapidement, réduisant ainsi les délais de réponse et d’analyse.
Dans un monde où la numérisation est omniprésente et face à des amas de données sans cesse plus importants, cet outil permet la collecte de données depuis un nombre croissant de sources, ce qui facilite son intégration au sein des entreprises.
De plus, tout en maintenant les propriétés d’un système de données traditionnel, il permet de fournir la même puissance évolutive que les systèmes NoSQL. Il est pour ces raisons un des leaders de systèmes de données modernes (''NewSQL'').

La plateforme possède quand même des limites, comme la réduction de la RAM disponible sur l’ordinateur. Elle est également uniquement compatibles avec le systèmes d’exploitations, quand la plupart de ses concurrents prennent en charge Windows, Solaris et OS X, entre autres.

= Comparaison avec la concurrence =

La figure ci-contre illustre parfaitement la volonté d’accompagnement des SingleStore sur tout le processus de vie la données, de sa création à son utilisation finale, à travers son produit Database as a Service.

[[File:Comparaison_mem.png|center|thumb|400px| Comparaison entre les fonctionnalités fournis par SingleStore et certains de des concurrents]]

= Démonstration =

Une [https://air.imag.fr/index.php/VT2020-MemSQL-Demo démonstration] est disponible.

= Sources =

* [https://www.singlestore.com/ Documentation officielle de SingleStore]
* [https://en.wikipedia.org/wiki/SingleStore Page Wikipédia ]
* [https://www.ionos.fr/digitalguide/hebergement/aspects-techniques/bases-de-donnees-in-memory/ Informations supplémentaires sur les bases de données in memory]

= Veille Technologique 2020 =
* Année : [[VT2020]]
* Sujet : MemSQL
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* Auteur : Nguena Gloria

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2020-12-07T06:31:18Z

Gloria.Nguena-Zemao: /* Comparaison avec la concurrence */

= MemSQL & SingleStore =

== Abstract ==

SingleStore is a distributed, relational,'''SQL database management system ''' (RDBMS) that features ANSI SQL support and is known for speed in data ingest, transaction processing, and query processing. SingleStore was formerly known as MemSQL.
SingleStore primarily stores relational data, though it can also store JSON data, graph data, and time series data. For queries, it compiles Structured Query Language (''SQL'') into machine code .

[[File:MemSQL.png|400px|thumb|Logo de MemSQL]]
== MemSQL ==

Le projet MemSQL voit le jour en 2013, par l’initiative de deux anciens développeurs de Facebook, Eric Frenkiel et Nikita Shamgunov. Il s’agit d’un système de gestion de bases de données (SGBD), révolutionnaire par sa '''rapidité'''.
La réduction du temps de latence réside principalement en deux points : Le stockage des données en mémoire (afin d’éviter les lectures et les écritures sur le disque dur) et la transformation des requêtes SQL en code C++. L’ outil est compatible avec les environnements Linux, et avec MySQL

[[File:SingleStore.jpg|400px|thumb|Logo de MemSQL]]

== SingleStore ==

''' “All Data. One Platform.” '''

Il n’est plus seulement question d’ une base de données “in memory” comme le suggérait le précédent nom.
Désormais, l’entreprise veut permettre à ses utilisateurs de s’adapter plus rapidement au changement, embrasser
données diverses, et accélérer leurs innovations.

Pour coller avec l’expansion de l’entreprise et la diversification des produits fournis par l’entreprise, MemSQL change de nom et devient Singlestore courant octobre 2020.
La plateforme fournit désormais toutes les fonctionnalités nécessaires à la gestion des données d’une entreprise à travers deux produits : '''SingleStore database''' et '''SingleStore Managed Service'''.
Bien qu’il s’agisse principalement d’un gestionnaire de données relationnelles, il est important de savoir que les formats JSON, les données graphiques et les données de séries temporelles sont également pris en compte

SingleStore donne aussi le choix à l'utilisateur entre des tables orientées lignes ou orientées colonnes. Ces dernières sont optimisées pour les requêtes SELECT complexes sur des bases de données volumineuses, et sont généralement stockées sur le disque, permettant ainsi des lectures séquentielles rapides.

== Avantages et Limites==

L’un des principaux avantages de MemSQL réside dans sa capacité à fractionner une requête unique entre plusieurs nœuds, appelée «traitement parallèle massivement», ce qui permet de lire les requêtes beaucoup plus rapidement, réduisant ainsi les délais de réponse et d’analyse.
Dans un monde où la numérisation est omniprésente et face à des amas de données sans cesse plus importants, cet outil permet la collecte de données depuis un nombre croissant de sources, ce qui facilite son intégration au sein des entreprises.
De plus, tout en maintenant les propriétés d’un système de données traditionnel, il permet de fournir la même puissance évolutive que les systèmes NoSQL. Il est pour ces raisons un des leaders de systèmes de données modernes (''NewSQL'').

La plateforme possède quand même des limites, comme la réduction de la RAM disponible sur l’ordinateur. Elle est également uniquement compatibles avec le systèmes d’exploitations, quand la plupart de ses concurrents prennent en charge Windows, Solaris et OS X, entre autres.

= Comparaison avec la concurrence =

La figure ci-contre illustre parfaitement la volonté d’accompagnement des SingleStore sur tout le processus de vie la données, de sa création à son utilisation finale, à travers son produit Database as a Service.

[[File:Comparaison_mem.png|center|thumb|100px| Comparaison entre les fonctionnalités fournis par SingleStore et certains de des concurrents]]

= Démonstration =

Une [https://air.imag.fr/index.php/VT2020-MemSQL-Demo démonstration] est disponible.

= Sources =

* [https://www.singlestore.com/ Documentation officielle de SingleStore]
* [https://en.wikipedia.org/wiki/SingleStore Page Wikipédia ]
* [https://www.ionos.fr/digitalguide/hebergement/aspects-techniques/bases-de-donnees-in-memory/ Informations supplémentaires sur les bases de données in memory]

= Veille Technologique 2020 =
* Année : [[VT2020]]
* Sujet : MemSQL
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* Auteur : Nguena Gloria

VT2020-MemSQL-Fiche

2020-12-07T06:31:00Z

Gloria.Nguena-Zemao: /* Comparaison avec la concurrence */

= MemSQL & SingleStore =

== Abstract ==

SingleStore is a distributed, relational,'''SQL database management system ''' (RDBMS) that features ANSI SQL support and is known for speed in data ingest, transaction processing, and query processing. SingleStore was formerly known as MemSQL.
SingleStore primarily stores relational data, though it can also store JSON data, graph data, and time series data. For queries, it compiles Structured Query Language (''SQL'') into machine code .

[[File:MemSQL.png|400px|thumb|Logo de MemSQL]]
== MemSQL ==

Le projet MemSQL voit le jour en 2013, par l’initiative de deux anciens développeurs de Facebook, Eric Frenkiel et Nikita Shamgunov. Il s’agit d’un système de gestion de bases de données (SGBD), révolutionnaire par sa '''rapidité'''.
La réduction du temps de latence réside principalement en deux points : Le stockage des données en mémoire (afin d’éviter les lectures et les écritures sur le disque dur) et la transformation des requêtes SQL en code C++. L’ outil est compatible avec les environnements Linux, et avec MySQL

[[File:SingleStore.jpg|400px|thumb|Logo de MemSQL]]

== SingleStore ==

''' “All Data. One Platform.” '''

Il n’est plus seulement question d’ une base de données “in memory” comme le suggérait le précédent nom.
Désormais, l’entreprise veut permettre à ses utilisateurs de s’adapter plus rapidement au changement, embrasser
données diverses, et accélérer leurs innovations.

Pour coller avec l’expansion de l’entreprise et la diversification des produits fournis par l’entreprise, MemSQL change de nom et devient Singlestore courant octobre 2020.
La plateforme fournit désormais toutes les fonctionnalités nécessaires à la gestion des données d’une entreprise à travers deux produits : '''SingleStore database''' et '''SingleStore Managed Service'''.
Bien qu’il s’agisse principalement d’un gestionnaire de données relationnelles, il est important de savoir que les formats JSON, les données graphiques et les données de séries temporelles sont également pris en compte

SingleStore donne aussi le choix à l'utilisateur entre des tables orientées lignes ou orientées colonnes. Ces dernières sont optimisées pour les requêtes SELECT complexes sur des bases de données volumineuses, et sont généralement stockées sur le disque, permettant ainsi des lectures séquentielles rapides.

== Avantages et Limites==

L’un des principaux avantages de MemSQL réside dans sa capacité à fractionner une requête unique entre plusieurs nœuds, appelée «traitement parallèle massivement», ce qui permet de lire les requêtes beaucoup plus rapidement, réduisant ainsi les délais de réponse et d’analyse.
Dans un monde où la numérisation est omniprésente et face à des amas de données sans cesse plus importants, cet outil permet la collecte de données depuis un nombre croissant de sources, ce qui facilite son intégration au sein des entreprises.
De plus, tout en maintenant les propriétés d’un système de données traditionnel, il permet de fournir la même puissance évolutive que les systèmes NoSQL. Il est pour ces raisons un des leaders de systèmes de données modernes (''NewSQL'').

La plateforme possède quand même des limites, comme la réduction de la RAM disponible sur l’ordinateur. Elle est également uniquement compatibles avec le systèmes d’exploitations, quand la plupart de ses concurrents prennent en charge Windows, Solaris et OS X, entre autres.

= Comparaison avec la concurrence =

La figure ci-contre illustre parfaitement la volonté d’accompagnement des SingleStore sur tout le processus de vie la données, de sa création à son utilisation finale, à travers son produit Database as a Service.

[[File:Comparaison_mem.png[center|thumb|100px| Comparaison entre les fonctionnalités fournis par SingleStore et certains de des concurrents]]

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Une [https://air.imag.fr/index.php/VT2020-MemSQL-Demo démonstration] est disponible.

= Sources =

* [https://www.singlestore.com/ Documentation officielle de SingleStore]
* [https://en.wikipedia.org/wiki/SingleStore Page Wikipédia ]
* [https://www.ionos.fr/digitalguide/hebergement/aspects-techniques/bases-de-donnees-in-memory/ Informations supplémentaires sur les bases de données in memory]

= Veille Technologique 2020 =
* Année : [[VT2020]]
* Sujet : MemSQL
* Slides : [[Media:VT2020-MemSQL-Presentation.pdf|Slides]]
* Auteur : Nguena Gloria

VT2020-MemSQL-Fiche

2020-12-07T06:27:58Z

Gloria.Nguena-Zemao: /* Comparaison avec la concurrence */

= MemSQL & SingleStore =

== Abstract ==

SingleStore is a distributed, relational,'''SQL database management system ''' (RDBMS) that features ANSI SQL support and is known for speed in data ingest, transaction processing, and query processing. SingleStore was formerly known as MemSQL.
SingleStore primarily stores relational data, though it can also store JSON data, graph data, and time series data. For queries, it compiles Structured Query Language (''SQL'') into machine code .

[[File:MemSQL.png|400px|thumb|Logo de MemSQL]]
== MemSQL ==

Le projet MemSQL voit le jour en 2013, par l’initiative de deux anciens développeurs de Facebook, Eric Frenkiel et Nikita Shamgunov. Il s’agit d’un système de gestion de bases de données (SGBD), révolutionnaire par sa '''rapidité'''.
La réduction du temps de latence réside principalement en deux points : Le stockage des données en mémoire (afin d’éviter les lectures et les écritures sur le disque dur) et la transformation des requêtes SQL en code C++. L’ outil est compatible avec les environnements Linux, et avec MySQL

[[File:SingleStore.jpg|400px|thumb|Logo de MemSQL]]

== SingleStore ==

''' “All Data. One Platform.” '''

Il n’est plus seulement question d’ une base de données “in memory” comme le suggérait le précédent nom.
Désormais, l’entreprise veut permettre à ses utilisateurs de s’adapter plus rapidement au changement, embrasser
données diverses, et accélérer leurs innovations.

Pour coller avec l’expansion de l’entreprise et la diversification des produits fournis par l’entreprise, MemSQL change de nom et devient Singlestore courant octobre 2020.
La plateforme fournit désormais toutes les fonctionnalités nécessaires à la gestion des données d’une entreprise à travers deux produits : '''SingleStore database''' et '''SingleStore Managed Service'''.
Bien qu’il s’agisse principalement d’un gestionnaire de données relationnelles, il est important de savoir que les formats JSON, les données graphiques et les données de séries temporelles sont également pris en compte

SingleStore donne aussi le choix à l'utilisateur entre des tables orientées lignes ou orientées colonnes. Ces dernières sont optimisées pour les requêtes SELECT complexes sur des bases de données volumineuses, et sont généralement stockées sur le disque, permettant ainsi des lectures séquentielles rapides.

== Avantages et Limites==

L’un des principaux avantages de MemSQL réside dans sa capacité à fractionner une requête unique entre plusieurs nœuds, appelée «traitement parallèle massivement», ce qui permet de lire les requêtes beaucoup plus rapidement, réduisant ainsi les délais de réponse et d’analyse.
Dans un monde où la numérisation est omniprésente et face à des amas de données sans cesse plus importants, cet outil permet la collecte de données depuis un nombre croissant de sources, ce qui facilite son intégration au sein des entreprises.
De plus, tout en maintenant les propriétés d’un système de données traditionnel, il permet de fournir la même puissance évolutive que les systèmes NoSQL. Il est pour ces raisons un des leaders de systèmes de données modernes (''NewSQL'').

La plateforme possède quand même des limites, comme la réduction de la RAM disponible sur l’ordinateur. Elle est également uniquement compatibles avec le systèmes d’exploitations, quand la plupart de ses concurrents prennent en charge Windows, Solaris et OS X, entre autres.

= Comparaison avec la concurrence =

La figure ci-contre illustre parfaitement la volonté d’accompagnement des SingleStore sur tout le processus de vie la données, de sa création à son utilisation finale, à travers son produit Database as a Service.

[[File:Comparaison_mem.png]]

= Démonstration =

Une [https://air.imag.fr/index.php/VT2020-MemSQL-Demo démonstration] est disponible.

= Sources =

* [https://www.singlestore.com/ Documentation officielle de SingleStore]
* [https://en.wikipedia.org/wiki/SingleStore Page Wikipédia ]
* [https://www.ionos.fr/digitalguide/hebergement/aspects-techniques/bases-de-donnees-in-memory/ Informations supplémentaires sur les bases de données in memory]

= Veille Technologique 2020 =
* Année : [[VT2020]]
* Sujet : MemSQL
* Slides : [[Media:VT2020-MemSQL-Presentation.pdf|Slides]]
* Auteur : Nguena Gloria

File:Comparaison mem.png

2020-12-07T06:26:34Z

Gloria.Nguena-Zemao:

VT2020-MemSQL-Fiche

2020-12-07T06:25:41Z

Gloria.Nguena-Zemao: /* Comparaison avec la concurrence */

= MemSQL & SingleStore =

== Abstract ==

SingleStore is a distributed, relational,'''SQL database management system ''' (RDBMS) that features ANSI SQL support and is known for speed in data ingest, transaction processing, and query processing. SingleStore was formerly known as MemSQL.
SingleStore primarily stores relational data, though it can also store JSON data, graph data, and time series data. For queries, it compiles Structured Query Language (''SQL'') into machine code .

[[File:MemSQL.png|400px|thumb|Logo de MemSQL]]
== MemSQL ==

Le projet MemSQL voit le jour en 2013, par l’initiative de deux anciens développeurs de Facebook, Eric Frenkiel et Nikita Shamgunov. Il s’agit d’un système de gestion de bases de données (SGBD), révolutionnaire par sa '''rapidité'''.
La réduction du temps de latence réside principalement en deux points : Le stockage des données en mémoire (afin d’éviter les lectures et les écritures sur le disque dur) et la transformation des requêtes SQL en code C++. L’ outil est compatible avec les environnements Linux, et avec MySQL

[[File:SingleStore.jpg|400px|thumb|Logo de MemSQL]]

== SingleStore ==

''' “All Data. One Platform.” '''

Il n’est plus seulement question d’ une base de données “in memory” comme le suggérait le précédent nom.
Désormais, l’entreprise veut permettre à ses utilisateurs de s’adapter plus rapidement au changement, embrasser
données diverses, et accélérer leurs innovations.

Pour coller avec l’expansion de l’entreprise et la diversification des produits fournis par l’entreprise, MemSQL change de nom et devient Singlestore courant octobre 2020.
La plateforme fournit désormais toutes les fonctionnalités nécessaires à la gestion des données d’une entreprise à travers deux produits : '''SingleStore database''' et '''SingleStore Managed Service'''.
Bien qu’il s’agisse principalement d’un gestionnaire de données relationnelles, il est important de savoir que les formats JSON, les données graphiques et les données de séries temporelles sont également pris en compte

SingleStore donne aussi le choix à l'utilisateur entre des tables orientées lignes ou orientées colonnes. Ces dernières sont optimisées pour les requêtes SELECT complexes sur des bases de données volumineuses, et sont généralement stockées sur le disque, permettant ainsi des lectures séquentielles rapides.

== Avantages et Limites==

L’un des principaux avantages de MemSQL réside dans sa capacité à fractionner une requête unique entre plusieurs nœuds, appelée «traitement parallèle massivement», ce qui permet de lire les requêtes beaucoup plus rapidement, réduisant ainsi les délais de réponse et d’analyse.
Dans un monde où la numérisation est omniprésente et face à des amas de données sans cesse plus importants, cet outil permet la collecte de données depuis un nombre croissant de sources, ce qui facilite son intégration au sein des entreprises.
De plus, tout en maintenant les propriétés d’un système de données traditionnel, il permet de fournir la même puissance évolutive que les systèmes NoSQL. Il est pour ces raisons un des leaders de systèmes de données modernes (''NewSQL'').

La plateforme possède quand même des limites, comme la réduction de la RAM disponible sur l’ordinateur. Elle est également uniquement compatibles avec le systèmes d’exploitations, quand la plupart de ses concurrents prennent en charge Windows, Solaris et OS X, entre autres.

= Comparaison avec la concurrence =

La figure ci-contre illustre parfaitement la volonté d’accompagnement des SingleStore sur tout le processus de vie la données, de sa création à son utilisation finale, à travers son produit Database as a Service.

[[File:Comparaison_mem.jpg]]

= Démonstration =

Une [https://air.imag.fr/index.php/VT2020-MemSQL-Demo démonstration] est disponible.

= Sources =

* [https://www.singlestore.com/ Documentation officielle de SingleStore]
* [https://en.wikipedia.org/wiki/SingleStore Page Wikipédia ]
* [https://www.ionos.fr/digitalguide/hebergement/aspects-techniques/bases-de-donnees-in-memory/ Informations supplémentaires sur les bases de données in memory]

= Veille Technologique 2020 =
* Année : [[VT2020]]
* Sujet : MemSQL
* Slides : [[Media:VT2020-MemSQL-Presentation.pdf|Slides]]
* Auteur : Nguena Gloria