Ce cours couvre les fondamentaux des systèmes NoSQL, incluant leurs architectures, modèles de données et cas d'utilisation, pour permettre aux apprenants de comprendre leur rôle dans le stockage et la gestion de données non relationnelles. Il aborde les différences entre les bases SQL et NoSQL, les types de bases NoSQL (clé-valeur, document, colonne et graphe), ainsi que leurs avantages et limites. Ce PDF, support de formation gratuit de 76 pages, offre un contenu détaillé avec des exemples pratiques, des schémas explicatifs et des exercices pour maîtriser les concepts clés des systèmes NoSQL. Il sert de ressource complète pour les étudiants et professionnels souhaitant se familiariser avec ces technologies modernes de gestion de données.
Ce cours s'adresse aux développeurs, administrateurs de bases de données, architectes logiciels et étudiants en informatique souhaitant élargir leurs compétences vers les technologies NoSQL. Une connaissance de base des bases de données relationnelles (SQL) est recommandée, mais pas obligatoire. Les professionnels confrontés à des problématiques de scalabilité, de flexibilité ou de performance trouveront ce cours particulièrement utile.
L'évolution des applications modernes, notamment avec le Big Data et le web distribué, a mis en lumière les limites des SGBD relationnels traditionnels. Ces systèmes, bien que robustes pour les transactions ACID, peinent à gérer des volumes massifs de données non structurées ou semi-structurées, ainsi qu'à s'adapter à des architectures distribuées.
Les applications actuelles nécessitent une scalabilité horizontale, une disponibilité élevée et une flexibilité dans le schéma des données. Des plateformes comme les réseaux sociaux ou l'IoT génèrent des données hétérogènes à grande vitesse, exigeant des solutions capables de s'adapter dynamiquement.
Les bases relationnelles souffrent de rigidité schématique, de coûts élevés en jointures distribuées, et de difficultés à maintenir les performances lors d'une montée en charge. Leur approche "one-size-fits-all" ne répond plus aux exigences variées des applications modernes.
Ce théorème fondamental énonce qu'un système distribué ne peut garantir simultanément que deux des trois propriétés suivantes : Cohérence (Consistency), Disponibilité (Availability) et Tolérance au partitionnement (Partition tolerance). Les systèmes NoSQL priorisent différemment ces aspects selon leur conception.
Aujourd'hui, l'écosystème des bases de données est diversifié, avec des solutions spécialisées pour différents cas d'usage : bases clé-valeur pour la performance, orientées document pour la flexibilité, ou graphes pour les relations complexes.
Les systèmes NoSQL (Not Only SQL) proposent une alternative aux bases relationnelles, avec des modèles de données et des architectures adaptés aux défis modernes.
Ces systèmes privilégient la scalabilité horizontale, la flexibilité schématique et la performance sur de gros volumes. Ils abandonnent souvent les jointures complexes au profit de modèles dénormalisés optimisés pour des accès spécifiques.
On distingue quatre grandes familles : les bases clé-valeur (Redis), orientées colonnes (Cassandra), document (MongoDB) et graphe (Neo4j). Chaque type excelle dans des scénarios particuliers.
Plusieurs concepts techniques sous-tendent ces systèmes :
Chaque modèle répond à des besoins spécifiques :
Le plus simple et le plus performant, idéal pour le caching ou les sessions utilisateurs. Les données sont stockées comme des paires clé-valeur, avec des opérations très rapides mais peu de capacités de requêtage.
Optimisé pour l'analyse de grandes quantités de données, avec un stockage par colonnes plutôt que par lignes. Excellente scalabilité et compression, utilisé par des systèmes comme Cassandra ou HBase.
Stocke des documents semi-structurés (JSON/XML) avec possibilité d'indexation et de requêtes complexes. Offre un bon équilibre entre flexibilité et fonctionnalités, comme le montre MongoDB.
Spécialisé dans la gestion des relations complexes entre entités, avec des algorithmes de parcours optimisés. Incontournable pour les réseaux sociaux, les recommandations ou la détection de fraude.
Ce cours approfondira chacun de ces modèles, avec des exercices pratiques pour comprendre leurs forces et faiblesses dans différents contextes applicatifs.
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