Introduction aux systèmes NoSQL - Fondamentaux et avantages

Objectifs d'apprentissage

• Comprendre les limites des bases de données relationnelles et les nouveaux besoins en gestion de données.
• Maîtriser les concepts fondamentaux des systèmes NoSQL, y compris le théorème CAP et les principes de base comme le sharding et le MapReduce.
• Explorer les différents modèles NoSQL (clé-valeur, colonne, document et graphe) et leurs cas d'utilisation.
• Apprendre à évaluer et choisir le système NoSQL adapté à un besoin spécifique.
• Acquérir des compétences pratiques pour interagir avec des bases NoSQL via des exemples concrets.

Public cible

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.

De nouveaux besoins en gestion de données

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.

Nouveaux besoins en gestion de données

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.

Limites des SGBD Relationnels-transactionnels

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.

Le théorème de Brewer ou CAP

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.

Le grand paysage des bases de données

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.

Introduction aux systèmes NoSQL

Les systèmes NoSQL (Not Only SQL) proposent une alternative aux bases relationnelles, avec des modèles de données et des architectures adaptés aux défis modernes.

Les grands principes des systèmes NoSQL

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.

Typologie des systèmes NoSQL

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.

Fondements des systèmes NoSQL

Plusieurs concepts techniques sous-tendent ces systèmes :

• Sharding : Partitionnement horizontal des données sur plusieurs nœuds
• Consistent hashing : Méthode de distribution des données qui minimise le rééquilibrage
• MapReduce : Modèle de traitement parallèle des données massives
• MVCC : Contrôle de concurrence multiversion pour éviter les verrous
• Vector-clock : Mécanisme de suivi de la causalité dans les systèmes distribués

Modèles NoSQL

Chaque modèle répond à des besoins spécifiques :

Modèle "Clé-Valeur"

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.

Modèle "Colonne"

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.

Modèle "Document"

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.

Modèle "Graphe"

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.