• Modele nosql

    Merci pour le grand article! Le diagramme des modèles de données NoSQL est hilarant. Pour explorer les techniques de modélisation des données, nous devons commencer par une vue plus ou moins systématique des modèles de données NoSQL qui révèlent de préférence des tendances et des interconnexions. La figure suivante illustre «l`évolution» imaginaire des principales familles de systèmes NoSQL, à savoir les magasins key-value, les bases de données de style BigTable, les bases de données de documents, les moteurs de recherche en texte intégral et les bases de données Graph: InfoQ: pouvez-vous parler de certaines bonnes pratiques en matière d`agilité modélisation des bases de données NoSQL? Pascal Desmarets, PDG de Hackolade, a récemment parlé à Data architecture Summit 2018 Conférence sur la modélisation agile pour les bases de données NoSQL. Il a dit que la modélisation des données est encore plus importante dans les bases de données NoSQL lorsque les contraintes fournies par la normalisation ont été prises en baisse. Les mégadonnées non structurées et polymorphiques créent des défis tant en termes de gouvernance et de réglementation des données (RGPD et PII) que de capacité à tirer parti des informations accumulées. Il a également dit que depuis un certain temps, les fournisseurs de base de données NoSQL ont créé une différenciation et un Buzz en utilisant des termes comme «schéma-less» ou «non-relationnel». Mais les bases de données NoSQL sont si flexibles et puissants que les utilisateurs inexpérimentés peuvent facilement obtenir des ennuis s`ils n`appliquent pas des techniques rigoureuses. Et les vendeurs réalisent maintenant que, afin de vendre leurs solutions aux entreprises, il est plus sage d`utiliser le terme «schéma dynamique» à la place. La modélisation des données (ou la conception de schémas) est en fait plus importante lorsqu`il s`agit de NoSQL qu`avec des bases de données relationnelles. Nous avons juste besoin d`un type différent de modélisation des données que dans le passé. Et les modélisateurs de données devraient adopter le développement agile et apprendre les implications des nouvelles piles de technologie pour prouver leur valeur ajoutée dans le processus. Les systèmes NoSQL existants ne sont guère plus que des hashtables avec crochets, et fournissent des propriétés de cohérence terribles (c.-à-d.

    une cohérence éventuelle) en conséquence. HyperDex fournit la linéarisation. Il le fait tout en prenant en charge la récupération par attributs secondaires. Et il le fait avec des performances très élevées. Ensuite, vous avez des différences au sein de chaque famille de bases de données NoSQL. Pour les bases de données de graphes pour des exemples, il y a une différence fondamentale entre les graphiques de propriété DBs et les magasins triples RDF. Dans les bases de données de documents JSON, vous trouverez des différences de stockage structurel entre Couchbase par exemple, et MongoDB. De même, HBase et Cassandra ont des approches très différentes du stockage des données. Excellent article Ilya.

    Je suis d`accord avec tout ce que vous avez dit et je mettrais l`accent sur cette définition: “la modélisation de données NoSQL commence souvent à partir des requêtes spécifiques à l`application…” Je viens par beaucoup de gens qui pensent que le modèle fonctionne bien dans chaque application. Ce n`est pas la vérité. Dans une banque de données dénormalisée, vous stockez dans une table ce qui serait plusieurs index dans un monde relationnel. La dénormalisation peut être considérée comme un remplacement pour les jointures.