Le document traite de la persistance polyglotte dans les bases de données, comparant SQL et NoSQL en mettant en avant les évolutions des données et les attentes des entreprises. Il présente les défis liés à la cohérence et à la disponibilité des systèmes distribués, tout en expliquant le théorème CAP. Enfin, il distingue les différentes familles de bases de données: key-value, orientées colonnes, orientées documents et orientées graphes.

1. Associé chez www.Lateral-Thoughts.com
Associé chez www.Hopwork.com
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2. Panorama

3. Des à priori ?

4. NoSQL

5. NotoSQL

6. NotonlySQL

8. “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

9. Donc, SQL c’est bien ?

10. Oui

11. La normalisation des
données

12. Le SQL
A bientôt 40 ans on peut dire qu’il est mature

13. Ou pas…
Select column from table limit 10
Select * from table where rownum > 10
Fonctions propriétaires, séquences etc…

14. ACID
Atomicité
Cohérence
Isolation
Durabilité

15. Alors pourquoi changer ?

16. 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/

17. L’usage à évolué
Recherche sémantique
Réseaux sociaux
Moteurs de recommandations
…

18. 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

19. Et les architectures ?

20. Sans doute un peu…

21. Et le Nosql dans tout ça?

22. “ C’est l’enfer
Hugo Lassiège
150 bases de données listées sur
http://nosql-database.org/

23. Une définition
Next Generation Databases mostly addressing some of the
points: being non-relational, distributed, open-
source and horizontally scalable.

24. Scaling
Horizontal scalingVertical scaling

25. Quelques points communs
schema-free, easy replication support, simple API, a huge
amount of data, eventually consistent / BASE

26. BASE?
Basically Available, Soft state, Eventually consistent
not ACID

27. Quel est le problème avec
ACID ??

28. Comment garantissez-vous ACID et une disponibilité de 99%

29. Vous garantissez la
consistence ?
Dans ce cas, votre disponibilité est dépendante du taux de
panne de chaque composant

30. 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

31. 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

32. Note du formateur :
un système CA,
vous y croyez ?

33. Basically Available : le système fonctionne
Soft state : les données ne sont pas forcément consistantes
Eventually consistent : mais finiront par l’être
=> Système AP

34. Revenons à nos moutons

35. 4 grandes familles
Key Value
Column oriented
Document oriented
Graph oriented

36. Key-Value
Key Value

37. Key-Value
 Id => objet
 Login:#id => unlogin
 Email:#id => test@gmail.com
 Skills#id => set(redis, mongodb, java)

38. Column oriented

39. Document oriented
Key
Document
{ field1 : value1,
Field2 : value2}

40. Graph oriented

41. Pour finir
Logs
Audit
Transactions
bancaires
10 ou 1M
d’utilisateurs ?
24/24 ?
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