00 panorama-nosql

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Courte introduction sur le Nosql.
Plus de détails ici : http://www.eventuallycoding.com/index.php/panorama-nosql/

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  1. 1. Associé chez www.Lateral-Thoughts.com Associé chez www.Hopwork.com @hugolassiege hlassiege at lateral-thoughts.com Contact
  2. 2. Panorama
  3. 3. Des à priori ?
  4. 4. NoSQL
  5. 5. NotoSQL
  6. 6. NotonlySQL
  7. 7. “Polyglot Persistence, like polyglot programming, is all about choosing the right persistence option for the task at hand. SCOTT LEBERKNIGHT - https://www.altamiracorp.com/blog/employee- posts/polyglot-persistence
  8. 8. Donc, SQL c’est bien ?
  9. 9. Oui
  10. 10. La normalisation des données
  11. 11. Le SQL A bientôt 40 ans on peut dire qu’il est mature
  12. 12. Ou pas… Select column from table limit 10 Select * from table where rownum > 10 Fonctions propriétaires, séquences etc…
  13. 13. ACID Atomicité Cohérence Isolation Durabilité
  14. 14. Alors pourquoi changer ?
  15. 15. Le volume a augmenté “ 90% des données dans le monde ont été créées au cours des deux dernières années seulement. IBM - http://www-01.ibm.com/software/fr/data/bigdata/
  16. 16. L’usage à évolué Recherche sémantique Réseaux sociaux Moteurs de recommandations …
  17. 17. Les attentes ont évolué “les interruptions de service informatique coûtent 440.000 € de l’heure aux entreprises en Europe Global Switch “ Un coût de 6,5 milliards d'euros pour les entreprises françaises JDN – http://www.journaldunet.com/solutions/dsi/couts-indisponibilite- des-donnees-en-france.shtml
  18. 18. Et les architectures ?
  19. 19. Sans doute un peu…
  20. 20. Et le Nosql dans tout ça?
  21. 21. “ C’est l’enfer Hugo Lassiège 150 bases de données listées sur http://nosql-database.org/
  22. 22. Une définition Next Generation Databases mostly addressing some of the points: being non-relational, distributed, open- source and horizontally scalable.
  23. 23. Scaling Horizontal scalingVertical scaling
  24. 24. Quelques points communs schema-free, easy replication support, simple API, a huge amount of data, eventually consistent / BASE
  25. 25. BASE? Basically Available, Soft state, Eventually consistent not ACID
  26. 26. Quel est le problème avec ACID ??
  27. 27. Comment garantissez-vous ACID et une disponibilité de 99%
  28. 28. Vous garantissez la consistence ? Dans ce cas, votre disponibilité est dépendante du taux de panne de chaque composant
  29. 29. Vous garantissez la disponibilité ? (en répliquant vos données) Dans ce cas, comment gérez vous la perte de réseaux entre réplicas ? Si vous autorisez les écritures, vous ne garantissez pas la cohérence
  30. 30. CAP theorem “It is impossible for a web service to provide following three guarantees :  Consistency  Availability  Partition-tolerance A distributed system can satisfy any two of these guarantees at the same time but not all three Eric Brewer
  31. 31. Note du formateur : un système CA, vous y croyez ?
  32. 32. Basically Available : le système fonctionne Soft state : les données ne sont pas forcément consistantes Eventually consistent : mais finiront par l’être => Système AP
  33. 33. Revenons à nos moutons
  34. 34. 4 grandes familles Key Value Column oriented Document oriented Graph oriented
  35. 35. Key-Value Key Value
  36. 36. Key-Value  Id => objet  Login:#id => unlogin  Email:#id => test@gmail.com  Skills#id => set(redis, mongodb, java)
  37. 37. Column oriented
  38. 38. Document oriented Key Document { field1 : value1, Field2 : value2}
  39. 39. Graph oriented
  40. 40. Pour finir Logs Audit Transactions bancaires 10 ou 1M d’utilisateurs ? 24/24 ? RechercheReporting Cache

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