Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion 
Institut Africain d’Informatique 
Etabl...
Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion 
Sommaire 
1 Introduction 
2 Graphes et ...
Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion 
Plan de l’exposé 
1 Introduction 
2 Gra...
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Introduction 
13 septembre 1956 : Inven...
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Introduction 
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Présentation des bases de données orientées graphes

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Brève présentation des bases de données orientées graphes telles que les géants du net l'utilisent.

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Présentation des bases de données orientées graphes

  1. 1. Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion Institut Africain d’Informatique Etablissement Inter-Etats d’Enseignement Supérieur B.P. 2263 Libreville, GABON Tél. : (+241) 07 70 55 00 / 07 70 56 00 Site web : www.iaisiege.com E-mail : contact@iaisiege.com Graph databases : Les bases de données orientées Graphes Une brève présentation Koffi Sani Ingénieur Concepteur en Informatique Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 1 / 24
  2. 2. Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion Sommaire 1 Introduction 2 Graphes et Bases de données Graphes Bases de données Faiblesses des bases de données relationnelles 3 Graph databases Vue générale Motivations et applications Manipulation des graphes Quelques exemples Langage et modélisation 4 Démonstration 5 Conclusion Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 2 / 24
  3. 3. Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion Plan de l’exposé 1 Introduction 2 Graphes et Bases de données 3 Graph databases 4 Démonstration 5 Conclusion Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 3 / 24
  4. 4. Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion Introduction 13 septembre 1956 : Invention du disque dur par Reynold Jonhson 1964 : apparition du terme base de données engendrant le concept 1970 : thèse mathématique de Edgar F. CODD sur l’algèbre relationnelle 1990 : bases de données objet-relationnelles Graph database, plus d’objets connectés : noeuds, relations (arcs) et propriétés Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 4 / 24
  5. 5. Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion Introduction 13 septembre 1956 : Invention du disque dur par Reynold Jonhson 1964 : apparition du terme base de données engendrant le concept 1970 : thèse mathématique de Edgar F. CODD sur l’algèbre relationnelle 1990 : bases de données objet-relationnelles Graph database, plus d’objets connectés : noeuds, relations (arcs) et propriétés Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 4 / 24
  6. 6. Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion Introduction 13 septembre 1956 : Invention du disque dur par Reynold Jonhson 1964 : apparition du terme base de données engendrant le concept 1970 : thèse mathématique de Edgar F. CODD sur l’algèbre relationnelle Bases de données relationnelles 1990 : bases de données objet-relationnelles Graph database, plus d’objets connectés : noeuds, relations (arcs) et propriétés Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 4 / 24
  7. 7. Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion Introduction 13 septembre 1956 : Invention du disque dur par Reynold Jonhson 1964 : apparition du terme base de données engendrant le concept 1970 : thèse mathématique de Edgar F. CODD sur l’algèbre relationnelle 1990 : bases de données objet-relationnelles utilisation du modèle relationnel couplé avec le stockage d’objets Graph database, plus d’objets connectés : noeuds, relations (arcs) et propriétés Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 4 / 24
  8. 8. Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion Introduction 13 septembre 1956 : Invention du disque dur par Reynold Jonhson 1964 : apparition du terme base de données engendrant le concept 1970 : thèse mathématique de Edgar F. CODD sur l’algèbre relationnelle 1990 : bases de données objet-relationnelles Graph database, plus d’objets connectés : noeuds, relations (arcs) et propriétés Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 4 / 24
  9. 9. Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion Graphes Bases de données Faiblesses des SGBDR Plan de l’exposé 1 Introduction 2 Graphes et Bases de données Graphes Bases de données Faiblesses des bases de données relationnelles 3 Graph databases 4 Démonstration 5 Conclusion Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 5 / 24
  10. 10. Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion Graphes Bases de données Faiblesses des SGBDR Graphes Définition Ensemble de noeuds et de relations les reliant. Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 6 / 24
  11. 11. Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion Graphes Bases de données Faiblesses des SGBDR Graphes Origine 1736 : Leonhard Euler, mathématicien Suisse, avec son problème des 7 ponts de Könisgberg. Utilité Comprendre une large diversité d’ensemble de données dans le monde réel : en science, en gouvernance et en affaires. Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 6 / 24
  12. 12. Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion Graphes Bases de données Faiblesses des SGBDR Bases de données Définition Conteneur informatique permettant de stocker l’intégralité des informations en rapport avec une activité. pièce centrale des dispositifs informatiques qui servent à la collecte, le stockage, le travail et l’utilisation d’informations ; un logiciel moteur qui manipule la base de données et dirige l’accès à son contenu très fréquentes dans les secteurs de la finance, des assurances, des écoles, de l’administration publique et les médias. Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 7 / 24
  13. 13. Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion Graphes Bases de données Faiblesses des SGBDR Bases de données Définition Conteneur informatique permettant de stocker l’intégralité des informations en rapport avec une activité. pièce centrale des dispositifs informatiques qui servent à la collecte, le stockage, le travail et l’utilisation d’informations ; un logiciel moteur qui manipule la base de données et dirige l’accès à son contenu très fréquentes dans les secteurs de la finance, des assurances, des écoles, de l’administration publique et les médias. Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 7 / 24
  14. 14. Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion Graphes Bases de données Faiblesses des SGBDR Bases de données Définition Conteneur informatique permettant de stocker l’intégralité des informations en rapport avec une activité. pièce centrale des dispositifs informatiques qui servent à la collecte, le stockage, le travail et l’utilisation d’informations ; un logiciel moteur qui manipule la base de données et dirige l’accès à son contenu : SGBD; très fréquentes dans les secteurs de la finance, des assurances, des écoles, de l’administration publique et les médias. Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 7 / 24
  15. 15. Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion Graphes Bases de données Faiblesses des SGBDR Bases de données Définition Conteneur informatique permettant de stocker l’intégralité des informations en rapport avec une activité. pièce centrale des dispositifs informatiques qui servent à la collecte, le stockage, le travail et l’utilisation d’informations ; un logiciel moteur qui manipule la base de données et dirige l’accès à son contenu très fréquentes dans les secteurs de la finance, des assurances, des écoles, de l’administration publique et les médias. Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 7 / 24
  16. 16. Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion Graphes Bases de données Faiblesses des SGBDR Faiblesses du modèle relationnel I Pauvres en matière de modélisation des relations : les relations sont des jointures des tables ; Deviennent accablées avec de larges jointures ; Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 8 / 24
  17. 17. Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion Graphes Bases de données Faiblesses des SGBDR Faiblesses du modèle relationnel II "qui sont les amis de Bob ?" 1 SELECT p1.Person 2 FROM Person p1 JOIN PersonFriend 3 ON p1.ID = PersonFriend. FriendID 4 JOIN Person p2 5 ON p2.ID = PersonFriend. PersonID 6 WHERE p2.Person = ’Bob’ ; "avec qui Bob est-il ami ?" 1 SELECT p1.Person 2 FROM Person p1 JOIN PersonFriend 3 ON PersonFriend.PersonID = p1.ID 4 JOIN Person p2 5 ON PersonFriend.FriendID = p2.ID 6 WHERE p2.Person = ’Bob’ ; Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 9 / 24
  18. 18. Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion Graphes Bases de données Faiblesses des SGBDR Faiblesses du modèle relationnel III Complexité s’agrandit : "qui sont les amis des amis d’Alice ?" 1 SELECT p1.Person AS PERSON , p2.Person AS FRIEND_OF_FRIEND 2 FROM PersonFriend pf1 JOIN Person p1 3 ON pf1.PersonID = p1.ID 4 JOIN PersonFriend pf2 5 ON pf2.PersonID = pf1.FriendID 6 JOIN Person p2 7 ON pf2.FriendID = p2.ID 8 WHERE p1.Person = ’Alice’ AND pf2.FriendID <> p1.ID; Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 10 / 24
  19. 19. Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion Vue générale Motivations et applications Manipulation des graphes Quelques exemples Langage et modélisation Plan de l’exposé 1 Introduction 2 Graphes et Bases de données 3 Graph databases Vue générale Motivations et applications Manipulation des graphes Quelques exemples Langage et modélisation 4 Démonstration 5 Conclusion Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 11 / 24
  20. 20. Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion Vue générale Motivations et applications Manipulation des graphes Quelques exemples Langage et modélisation Vue générale Définition Base de données utilisant les structures de graphes (noeuds, arcs et propriétés) pour représenter et stocker les données. Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 12 / 24
  21. 21. Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion Vue générale Motivations et applications Manipulation des graphes Quelques exemples Langage et modélisation Vue générale La puissance des graph databases Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 12 / 24
  22. 22. Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion Vue générale Motivations et applications Manipulation des graphes Quelques exemples Langage et modélisation Vue générale La puissance des graph databases Performance : Expérience de Partner et Vukovi´c dans Neo4j in Action Flexibilité ; Agilité . Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 12 / 24
  23. 23. Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion Vue générale Motivations et applications Manipulation des graphes Quelques exemples Langage et modélisation Vue générale La puissance des graph databases Performance Flexibilité : ajout de noeuds, de relations et propriétés sans perturber les requêtes existantes ; Agilité . Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 12 / 24
  24. 24. Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion Vue générale Motivations et applications Manipulation des graphes Quelques exemples Langage et modélisation Vue générale La puissance des graph databases Performance Flexibilité ; Agilité : développement sans friction et contrôlé, gracieuse maintenance. Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 12 / 24
  25. 25. Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion Vue générale Motivations et applications Manipulation des graphes Quelques exemples Langage et modélisation Motivations Modèle de graphe très utile dans la vie active : généraliser les modèles classiques ; complexité des données dépassant la capacité du modèle relationnel ; nécessité d’augmenter les fonctionnalités du modèle objet. Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 13 / 24
  26. 26. Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion Vue générale Motivations et applications Manipulation des graphes Quelques exemples Langage et modélisation Motivations Modèle de graphe très utile dans la vie active : généraliser les modèles classiques : manque de sémantique, connectivité des données invisible ; complexité des données dépassant la capacité du modèle relationnel ; nécessité d’augmenter les fonctionnalités du modèle objet. Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 13 / 24
  27. 27. Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion Vue générale Motivations et applications Manipulation des graphes Quelques exemples Langage et modélisation Motivations Modèle de graphe très utile dans la vie active : généraliser les modèles classiques ; complexité des données dépassant la capacité du modèle relationnel : gestion des réseaux de transport, ... ; nécessité d’augmenter les fonctionnalités du modèle objet. Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 13 / 24
  28. 28. Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion Vue générale Motivations et applications Manipulation des graphes Quelques exemples Langage et modélisation Motivations Modèle de graphe très utile dans la vie active : généraliser les modèles classiques ; complexité des données dépassant la capacité du modèle relationnel ; nécessité d’augmenter les fonctionnalités du modèle objet. Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 13 / 24
  29. 29. Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion Vue générale Motivations et applications Manipulation des graphes Quelques exemples Langage et modélisation Applications La gestion des données : un système de gestion hiérarchique basé sur Neo4j L’interconnectivité sociale ; La gestion des réseaux ; La sécurité et l’accès aux données. Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 14 / 24
  30. 30. Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion Vue générale Motivations et applications Manipulation des graphes Quelques exemples Langage et modélisation Applications La gestion des données L’interconnectivité sociale : gestion de la connectivité grâce aux graphes ; La gestion des réseaux ; La sécurité et l’accès aux données. Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 14 / 24
  31. 31. Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion Vue générale Motivations et applications Manipulation des graphes Quelques exemples Langage et modélisation Applications La gestion des données L’interconnectivité sociale ; La gestion des réseaux : migration vers les graph databases pour gérer la forte connectivité de leurs clients ; La sécurité et l’accès aux données. Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 14 / 24
  32. 32. Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion Vue générale Motivations et applications Manipulation des graphes Quelques exemples Langage et modélisation Applications La gestion des données L’interconnectivité sociale ; La gestion des réseaux ; La sécurité et l’accès aux données : relier les détails d’authentification des clients et administrateurs . Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 14 / 24
  33. 33. Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion Vue générale Motivations et applications Manipulation des graphes Quelques exemples Langage et modélisation Manipulation des graphes Les moteurs de manipulation des graphes Exécution des algorithmes de graphes sur divers ensembles de données ; Identification des "clusters" dans les données ou réponse à des questions telles que : "combien de relations, en moyenne, chaque entité a dans le réseau social ?" Particularités Traitement par lots (requêtes globales) ; Incluent des couches de stockage des données ou manipulent des données issues de sources externes ; Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 15 / 24
  34. 34. Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion Vue générale Motivations et applications Manipulation des graphes Quelques exemples Langage et modélisation Manipulation des graphes Les moteurs de manipulation des graphes Exécution des algorithmes de graphes sur divers ensembles de données ; Identification des "clusters" dans les données ou réponse à des questions telles que : "combien de relations, en moyenne, chaque entité a dans le réseau social ?" Particularités Traitement par lots (requêtes globales) ; Incluent des couches de stockage des données ou manipulent des données issues de sources externes ; Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 15 / 24
  35. 35. Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion Vue générale Motivations et applications Manipulation des graphes Quelques exemples Langage et modélisation Manipulation des graphes Les moteurs de manipulation des graphes Exécution des algorithmes de graphes sur divers ensembles de données ; Identification des "clusters" dans les données ou réponse à des questions telles que : "combien de relations, en moyenne, chaque entité a dans le réseau social ?" Particularités Traitement par lots (requêtes globales) ; Incluent des couches de stockage des données ou manipulent des données issues de sources externes ; Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 15 / 24
  36. 36. Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion Vue générale Motivations et applications Manipulation des graphes Quelques exemples Langage et modélisation Manipulation des graphes Les moteurs de manipulation des graphes Exécution des algorithmes de graphes sur divers ensembles de données ; Identification des "clusters" dans les données ou réponse à des questions telles que : "combien de relations, en moyenne, chaque entité a dans le réseau social ?" Particularités Traitement par lots (requêtes globales) ; Incluent des couches de stockage des données ou manipulent des données issues de sources externes ; Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 15 / 24
  37. 37. Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion Vue générale Motivations et applications Manipulation des graphes Quelques exemples Langage et modélisation Manipulation des graphes Les moteurs de manipulation des graphes Exécution des algorithmes de graphes sur divers ensembles de données ; Identification des "clusters" dans les données ou réponse à des questions telles que : "combien de relations, en moyenne, chaque entité a dans le réseau social ?" Particularités Traitement par lots (requêtes globales) ; Incluent des couches de stockage des données ou manipulent des données issues de sources externes ; Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 15 / 24
  38. 38. Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion Vue générale Motivations et applications Manipulation des graphes Quelques exemples Langage et modélisation Quelques exemples Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 16 / 24
  39. 39. Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion Vue générale Motivations et applications Manipulation des graphes Quelques exemples Langage et modélisation Interroger les graphes : Cypher Aussi SPARQL, Gremlin, ... Syntaxe : similaire à SQL (CREATE, UPDATE, DELETE, WHERE, ...) ; Création d’un graphe : Pour représenter le graphe ci-contre, il faut : 1 CREATE (a), (b), (c) 2 CREATE (a)-[:KNOWS]->(b)-[: KNOWS]->(c), (a)-[:KNOWS ]->(c) Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 17 / 24
  40. 40. Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion Vue générale Motivations et applications Manipulation des graphes Quelques exemples Langage et modélisation Interroger les graphes : Cypher Aussi SPARQL, Gremlin, ... Syntaxe : similaire à SQL (CREATE, UPDATE, DELETE, WHERE, ...) ; Création d’un graphe : Pour représenter le graphe ci-contre, il faut : 1 CREATE (a), (b), (c) 2 CREATE (a)-[:KNOWS]->(b)-[: KNOWS]->(c), (a)-[:KNOWS ]->(c) Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 17 / 24
  41. 41. Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion Vue générale Motivations et applications Manipulation des graphes Quelques exemples Langage et modélisation Interroger les graphes : Cypher Aussi SPARQL, Gremlin, ... Syntaxe : similaire à SQL (CREATE, UPDATE, DELETE, WHERE, ...) ; Création d’un graphe : Pour représenter le graphe ci-contre, il faut : 1 CREATE (a), (b), (c) 2 CREATE (a)-[:KNOWS]->(b)-[: KNOWS]->(c), (a)-[:KNOWS ]->(c) Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 17 / 24
  42. 42. Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion Vue générale Motivations et applications Manipulation des graphes Quelques exemples Langage et modélisation Interroger les graphes : Cypher Parcours du graphe : 1 START a = node:user(name = ’Michael’) 2 MATCH (a)-[:KNOWS]->(b)-[:KNOWS]->(c), (a)-[:KNOWS]->(c) 3 RETURN b, c Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 18 / 24
  43. 43. Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion Vue générale Motivations et applications Manipulation des graphes Quelques exemples Langage et modélisation Modélisation par un graphe Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 19 / 24
  44. 44. Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion Vue générale Motivations et applications Manipulation des graphes Quelques exemples Langage et modélisation Modélisation par un graphe Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 19 / 24
  45. 45. Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion Plan de l’exposé 1 Introduction 2 Graphes et Bases de données 3 Graph databases 4 Démonstration 5 Conclusion Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 20 / 24
  46. 46. Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 21 / 24
  47. 47. Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion Plan de l’exposé 1 Introduction 2 Graphes et Bases de données 3 Graph databases 4 Démonstration 5 Conclusion Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 22 / 24
  48. 48. Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion Conclusion Sujet plus que d’actualité Technologie très adaptée pour des applications de nos jours ; Modélisation très liée au monde réel ; Devient facile avec la maîtrise des graphes ; Plus d’informations : Graph databases, Ian Robinson, Jim Webber & Emil Eifrem. Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 23 / 24
  49. 49. Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion Conclusion Sujet plus que d’actualité Technologie très adaptée pour des applications de nos jours ; Modélisation très liée au monde réel ; Devient facile avec la maîtrise des graphes ; Plus d’informations : Graph databases, Ian Robinson, Jim Webber & Emil Eifrem. Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 23 / 24
  50. 50. Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion Conclusion Sujet plus que d’actualité Technologie très adaptée pour des applications de nos jours ; Modélisation très liée au monde réel ; Devient facile avec la maîtrise des graphes ; Plus d’informations : Graph databases, Ian Robinson, Jim Webber & Emil Eifrem. Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 23 / 24
  51. 51. Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion Conclusion Sujet plus que d’actualité Technologie très adaptée pour des applications de nos jours ; Modélisation très liée au monde réel ; Devient facile avec la maîtrise des graphes ; Plus d’informations : Graph databases, Ian Robinson, Jim Webber & Emil Eifrem. Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 23 / 24
  52. 52. Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion Conclusion Sujet plus que d’actualité Technologie très adaptée pour des applications de nos jours ; Modélisation très liée au monde réel ; Devient facile avec la maîtrise des graphes ; Plus d’informations : Graph databases, Ian Robinson, Jim Webber & Emil Eifrem. Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 23 / 24
  53. 53. Introduction Graphes et Bases de données Graph databases Démonstration Conclusion koffisani@gmail.com koffisani koffisani koffisani +KoffiSani Koffi Sani Les bases de données orientées Graphes 18 septembre 2014 24 / 24

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