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1.
NoSQL : Le
nuage souffle un nouvel « R » sur les SGBD Claude Falguière Herve Desaunois Senior Consultante Directeur Opérationnel Valtech Paris Valtech Toulouse © Valtech 2011
2.
Sommaire
Partie 1 Contexte et enjeux Partie 3 Partie 2 Les 10 commandements Le tour du monde #2 © Valtech 2011
3.
Sommaire
Partie 1 Contexte et enjeux Partie 3 Les 10 commandements Partie 2 Le tour du monde #3 © Valtech 2011
4.
NoSQL ? #4
© Valtech 2011
5.
NoSQL "Not only
SQL" • Technologie relative aux bases de données Alternatives au SGBD relationnels pour gérer de gros volumes • Émergence printemps 2009 avec le Cloud Computing et le Web 2.0 BigTable Google, Dynamo Amazone, Cassandra Facebook, Twitter • De nombreuses solutions Open Source Cassandra, CouchDB, MongoDB, Riak, Neo4J …. #5 © Valtech 2011
6.
L’écosystème NoSQL
Document Colonne Clé Valeur Graphe #6 © Valtech 2011
7.
Return On Invest
Coût faible Gros Volume Haute Disponibilité Alternatives intéressante au solution de type RAC (Real Application Cluster) #7 © Valtech 2011
8.
Le CAP Theorem
(Eric Brewer) #8 © Valtech 2011
9.
Sommaire
Partie 2 Le tour du monde Partie 1 Partie 3 Contexte et enjeux Les 10 commandements #9 © Valtech 2011
10.
Les bases Clé
Valeur Implémentations très nombreuses Structure de données très simple Clé Valeur • Map Clé Valeur Clé Valeur Base simple à créer Redis, BigTable, Voldemort, MemcacheDB … #10 © Valtech 2011
11.
Les bases Colonnes
Une table est définie par des familles de colonnes • Chaque famille peut avoir un nombre quelconque de colonnes • Les colonnes sont représentées par des couples clés-valeur Optimisé pour l’accès par colonne Famille Représentation plus flexible Clé Clé Valeur Clé Valeur • One to many • Grand nombre de colonnes Clé Clé Valeur Clé Valeur • Sparse data Clé Clé Valeur Clé Valeur HBase, Cassandra Colonne #11 © Valtech 2011
12.
Les bases Document
La clé correspond à un document soit Clé XML soit JSON Clé Valeur Clé Valeur Retrouver avec une seule clé un Clé Valeur ensemble d’informations structurées de manière hiérarchique Clé Valeur • L’utilisateur, ses statuts, ses amis Clé Valeur Clé Valeur L’équivalent en relationnel impliquerait beaucoup de jointures Clé Valeur Clé Valeur MongoDB, CouchDB #12 © Valtech 2011
13.
Les bases Graphe
Reposent sur la notion de nœuds et de relations et de propriétés Source: neo4J Traitement des données de réseaux sociaux • l’utilisateur, ses amis, les amis de ses amis En phase avec les outils du web sémantique (RDF, SparQL) Neo4J #13 © Valtech 2011
14.
Use case :
accès rapide #14 © Valtech 2011
15.
Redis à Skyrock
Calculer en temps réel les amis connectés 20h30 : [ 1,4,6,9,10,15,17,25 ] 20h29 : [ 1,6,9,10,15,17,25 ] 20h28 : [ 4,6,9,10,13;15,25 ] 20h27 : [ 1,4,6,9,10,13,18,25 ] 20h26 : [ 1,4,6,9,10,18,20 ] UNION : [ 10,1,20,4,13,15,6,18,9,17,25 ] follows : [ 7, 3, 9, 4 ] INTER : [ 9, 4 ] #15 © Valtech 2011
16.
Share Nothing, pas
de transactionnel Distribution Partionnement / Sharding Replication Versionning #16 © Valtech 2011
17.
Pas de langage
de requête, pas de jointures Interface de type get/put • put user:1:name claude • get user:1:name • list user:*:name Les valeurs sont des tableaux d’octets ou des types prédéfinis API propriétaires Bindings dans différents langages Apache Thrift, Avro, parfois JPA ou JDO Des compléments SQL Like : Pig, Hive #17 © Valtech 2011
18.
Use case :
Données massives, parallélisation #18 © Valtech 2011
19.
Gestion des logs
chez Twitter 12 millions de tweets / jour 7 To de logs par jour Double plusieurs fois par an Saturation des systèmes de gestion de logs traditionnels • Pertes de logs 7 disques standards • Perte d’information 14 disques de laptop 24,3h d’écriture sur un disque à 80Mo/s #19 © Valtech 2011
20.
Analytics des tweets
chez Twitter Quoi ? • Compte les actions sur les URL (clic, favoris, retweet) • Comptabilise par annonceur/campagne/tweet_id A quoi ça sert ? • Cette url a été retweeté 121 fois (en temps réel) • Les analytics des promoted tweets • Le monitoring interne de cette activité Exigences • 100 000 Write/s • 10 000 Read/s • >100 To • < 100ms #20 © Valtech 2011
21.
Map Reduce
Reduce function : Compter par couleur Input Map Reduce 10: 10: 25: 25: 1+ ... 1+ 7 … 1+ … Map function : couleur Input Map 1+ 56: 56: 1+ 9 1+ 78: 78: … ... … #21 © Valtech 2011
22.
Map Reduce :
Scalabilité Shuffle Sort : Ranger par Input Map couleur 12: 12: Reduce ... 12: 1+ 45 1+ Input Map … 36: 36: 36: ... Input Map 64: 64: 64: Reduce … 1+ 63 1+ … Input Map 85: 85: 85: … #22 © Valtech 2011
23.
Map Reduce :
Combien de tweets par user_id ? Map : • Déterminer le user_id d’un tweet • Réparti sur les nœuds où sont stockés les tweets Reduce : • Totaliser par user_id • Centralisé ou réparti par range de user_id Très adapté aux langages fonctionnels : • Support natif du Map/Reduce • collect { it.getArea() } • groupBy { it.color }.sum() #23 © Valtech 2011
24.
Use Case :
Facilité d’utilisation #24 © Valtech 2011
25.
User history chez
bit.ly Bit.ly • 50 Millions d’utilisateurs • 10 000 d’accès simultanés • 1,25 milliards de raccourcis par mois (1000/s pic) Stockage des user history dans MongoDB • url raccourcies, leurs stats, les accès #25 © Valtech 2011
26.
Les bases Documents
Facile à utiliser • Manipulation de collections d’objets • Bien intégré aux langages fonctionnels • Accès en REST Rapide • Pas de jointure pour retrouver les données dépendantes • Stocker une portion de la base sur le client Flexible • Evolutivité du schéma #26 © Valtech 2011
27.
Use case :
utiliser le modèle de données adapté #27 © Valtech 2011
28.
Twitter : activité
des amis 12 millions de tweets • Autojointure sur n millions de lignes ? • Compter les tweets avec un count(*) sur des millions de lignes ? FlockDB pour reconstruire le réseau social #28 © Valtech 2011
29.
Les bases Graphe
Représentation native des réseaux de personnes, d’équipement, de concepts … Manipulation d’objets • Les noeuds et les relations sont des objets Langages des requêtes : SparQL, Gremlin Souvent transactionnelles Réplication mais montent un peu moins en charge • Jusqu’à 1 milliard de nœuds/relation/propriété #29 © Valtech 2011
30.
Sommaire
Partie 1 Partie 3 Contexte et enjeux Les 10 commandements Partie 2 Le tour du monde #30 © Valtech 2011
31.
Les dix commandements
1 - Solution très bonnes pour les gros volumes et la haute disponibilité Cassandra, Google Tables, Amazone Tables , Azure Tables,… 2 - Solution très bonnes pour la distribution de données Map Reduce, Cloud DB, Web 2.0 3 - Plus de souplesse des schémas Solution Orienté Colonne #31 © Valtech 2011
32.
Les dix commandements
4 - NoSQL ne remplace pas les systèmes classiques Oracle, MySQL, DB2, SQL Server, …. 5 - Pas de standards Pas de langage commun , Pas d’outils de type ORM, Outil d’administration faible 6 - Attention à la sécurité sur les bases NoSQL Pas d’accès restreint #32 © Valtech 2011
33.
Les dix commandements
7 - Pas de transaction Des problématiques qui remontent au niveau Applicatif , Perte d’acidité ,…. 8 – Performance très bonne N’implémentent que les mécanismes dont elles ont besoin 9 - Coûts très attractifs et très bonne réputation en production Cassandra, BigTable, Dynamo, …. #33 © Valtech 2011
34.
Les dix commandements
10 - Avenir incertain du mouvement NoSQL Apparition d’ORM, prise en charge de la sécurité, Architecture Hybride, CQRS (« Command and Query Responsability Segregation ».) , Sharding with SQL Azure #34 © Valtech 2011
35.
Solution Architecture Hybride #35
© Valtech 2011
36.
No SQL, No
Relationnel #36 © Valtech 2011
37.
SGBD No Relationnel #37
© Valtech 2011
38.
Droits de reproduction •
Vous êtes libres de : - Partager : reproduire, distribuer et communiquer cette présentation - Remixer : modifier cette présentation • Selon la condition de « Paternité » : Vous devez impérativement citer le(s) auteur(s) ou le(s) titulaire(s) des droits (mais pas d'une manière qui suggérerait qu'ils vous soutiennent ou approuvent votre utilisation du contenu). • Plus d’informations : http://fr.creativecommons.org © Valtech 2011
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