Fondamentaux NoSQL

Syllabus

1. Description

2. Objectifs

3. Validations de compétences

4. Public cible

   Aucun public cible spécifié pour ce module.

5. Besoins techniques

6. Prérequis

   • Aucun prérequis

7. Niveau

8. Historique du module

   Aucune action enregistrée

Syllabus : Introduction au NoSQL

1. Objectifs

   • Comprendre les principes fondamentaux du NoSQL
   • Explorer les différents types de bases de données NoSQL et leurs caractéristiques
   • Apprendre à modéliser les données dans les bases de données NoSQL
   • Découvrir les cas d'utilisation courants du NoSQL
   • Acquérir des compétences pratiques pour travailler avec les bases de données NoSQL

2. Public

   • Développeurs intéressés par les technologies de bases de données
   • Architectes logiciels cherchant à élargir leurs connaissances sur les bases de données alternatives aux traditionnelles bases de données relationnelles
   • Étudiants en informatique ou professionnels souhaitant se familiariser avec le NoSQL

3. Durée

   • Le cours est conçu pour être suivi sur une période de 4 à 6 semaines, en fonction du rythme d'apprentissage de l'apprenant

4. Besoins techniques

   • Un ordinateur avec une connexion Internet pour accéder aux ressources en ligne et effectuer des exercices pratiques
   • Un navigateur Web moderne pour accéder aux plates-formes et aux outils en ligne utilisés dans le cours

5. Prérequis

   • Connaissance de base en gestion de bases de données et en langage SQL
   • Familiarité avec les concepts de base de la programmation
   • Une compréhension générale des architectures logicielles et des modèles de données

Contenu

1. Introduction au NoSQL

   • Qu'est-ce que le NoSQL ?
   • Différences entre les bases de données relationnelles et NoSQL
   • Les principaux types de bases de données NoSQL
   • Avantages et inconvénients du NoSQL

2. Bases de données orientées documents

   • Présentation des bases de données orientées documents
   • Modélisation de données dans les bases de données orientées documents
   • Exemples de bases de données orientées documents (MongoDB, CouchDB)

3. Bases de données orientées colonnes

   • Présentation des bases de données orientées colonnes
   • Modélisation de données dans les bases de données orientées colonnes
   • Exemples de bases de données orientées colonnes (Cassandra, HBase)

4. Bases de données orientées clés-valeurs

   • Présentation des bases de données orientées clés-valeurs
   • Modélisation de données dans les bases de données orientées clés-valeurs
   • Exemples de bases de données orientées clés-valeurs (Redis, Riak)

5. Bases de données orientées graphes

   • Présentation des bases de données orientées graphes
   • Modélisation de données dans les bases de données orientées graphes
   • Exemples de bases de données orientées graphes (Neo4j, JanusGraph)

6. Bases de données NoSQL et échelle horizontale

   • Évolutivité horizontale dans les bases de données NoSQL
   • Réplication et sharding pour la mise à l'échelle
   • Considérations de performance et de disponibilité

7. Cas d'utilisation du NoSQL

   • Analyse de données volumineuses (Big Data)
   • Applications web à fort trafic
   • Internet des objets (IoT)
   • Réseaux sociaux et recommandations

8. Sécurité et gestion des données dans les bases de données NoSQL

   • Principes de sécurité dans les bases de données NoSQL
   • Authentification et autorisation
   • Sauvegarde et récupération des données

9. Bonnes pratiques de développement avec le NoSQL

   • Modélisation des données pour optimiser les performances
   • Gestion des transactions et de la cohérence des données
   • Bonnes pratiques pour la gestion des requêtes

10. Tendances et évolutions du NoSQL

    • Nouvelles technologies et bases de données NoSQL émergentes
    • Intégration du NoSQL avec les bases de données relationnelles
    • Perspectives d'avenir et tendances du NoSQL

Atelier guidé

Comparer un modèle relationnel et un modèle document sur un même cas métier, puis mesurer les conséquences.

1. Choix du modèle : identifier un cas où le document, le graphe ou le clé-valeur est plus adapté.
2. Schéma et requêtes : définir des documents, index, projections et stratégie de mise à jour.
3. Cohérence : documenter la réplication, les conflits et le comportement attendu lors d’une panne.

Restitution de l’atelier

• Un modèle de données et ses index.
• Trois requêtes commentées avec leurs cas limites.
• Une comparaison argumentée avec une base relationnelle.

Exercices, examens et projets