Www.i3s.unice.fr/~nlt/cours/licence/sgbd2/sgbd2_part4.pdf. Bases de données graphes : un tour d’horizon. Dans un précédent article, nous avons introduit quelques concepts à propos des graphes, et les avons illustrés par deux exemples en utilisant la base de données graphe Neo4j. Au cours de ces dernières années, de nombreuses compagnies ont développé leur solution de base de données graphe, en tant qu’éditeur comme Neo Technology avec Neo4j, Objectivity avec InfiniteGraph ou encore Sparsity avec dex*, ou en développant leur propre solution pour l’intégrer à leur application, comme LinkedIn ou Twitter.
Il est donc assez difficile de s’y retrouver dans ce paysage riche, qui continue à évoluer très vite. Dans ce nouvel article qui se focalise sur les bases de données graphes, nous donnerons les éléments nécessaires à la compréhension de leur positionnement dans leur écosystème, par rapport aux autres types de base de données et aux autres types d’outils dédiés au traitement de graphes. Une telle base de données répond donc généralement aux critères suivants : Graph storage et graph processing. Big Data : la nécessité d’un débat. Il nous a semblé intéressant de traduire, de façon collaborative (via Framapad), l’essai original que viennent de publier danah boyd et Kate Crawford présentant « Six provocations au sujet du phénomène des Big Data ».Ces chercheuses, orientées vers l’ethnographie des usages des technologies de communication, s’interrogent – en toute connaissance de cause [cf. cette étude sur les tweets des révolutions tunisiennes et égyptiennes à laquelle a participé danah boyd]- sur les limites épistémologiques, méthodologiques, mais aussi éthiques des Big Data : champ d’études qui s’ouvre aujourd’hui sur la base des énormes jeux de données que fournit internet, en particulier celles générées par l’activité des usagers des sites de réseaux sociaux, que seuls des systèmes informatiques ont la capacité de collecter et de traiter. 6 provocations à propos des Big Data Traduction : Pierre Grosdemouge (@cultord) & Fred Pailler (@Sociographie) à l’initiative de Laurence Allard.
L’ère de Big Data a commencé. Cloud SQL. FAQ - Google Cloud SQL. Google BigQuery ou Google Cloud SQL. Google propose deux services d'hébergement de bases de données en ligne, Google Big Query et Google Cloud SQL. Voici un article donnant les grandes différences entre ces deux services pour vous permettre de savoir vers quoi vous orienter et ensuite poursuivre votre recherche. Google BigQuery - BigQuery est pensé pour faire des requêtes sur des milliards de lignes. - Ce service est pour l'analyse de données, il est bon pour l'exécution de requêtes sur des grosses quantités de données. BigQuery est un service de type OLAP. ref - Vous ne pouvez pas modifier les données par des requêtes. Vous créez une table vous l'alimentez et après il ne sera pas possible par une requête de modifier ou supprimer telle ou telle valeur.
Il faudra utiliser la table en l'état sinon on la recrée. - Vous pouvez ajouter des données. En savoir plus. Google Cloud SQL - C'est une base de données qui est conçue pour la gestion de données pas pour l'analyse. En savoir plus. Avec BigQuery, Google veut attirer les Big Data dans le cloud. Google propose avec son service BigQuery d'analyser en ligne d'importants jeux de données. L'un des utilisateurs de la version bêta du service, client de l'éditeur français We Are Cloud, y a chargé 15 téraoctets.
Alors que la plupart des présentations faites autour des Big Data sous-tendent que les systèmes de traitement seront déployés dans l'entreprise, Google construit un service qui permettra d'analyser dans le cloud d'importants volumes de données. Baptisé BigQuery, ce service pourrait aider les entreprises à analyser leurs données sans avoir besoin de construire une infrastructure, a expliqué Ju-Kay Kwek, responsable produit chez Google, lors d'une intervention sur la conférence GigaOm Structure Data qui s'est tenue cette semaine à New York. Avec BigQuery, « vous pouvez concevoir des applications et partager des données sous la forme d'un service », a-t-il décrit. Pricing - Google BigQuery. Google propose son offre Big Data en Europe.
Shailesh Rao , directeur des nouveaux produits entreprise de Google, crédit photo D.R. Google poursuit son offensive vers les entreprises. Il vient de présenter en Europe une offre décisionnel Big Data en SaaS, baptisée BigQuery. Shailesh Rao , directeur des nouveaux produits entreprise de Google, avait fait le déplacement en France le 2 octobre dernier pour présenter le service Big Data de la firme de Mountain View. Il s'agit en l'occurrence de BigQuery, un SaaS décisionnel dédié au Big Data, lancé aux Etats-Unis en juin dernier. Le Big Data, comme chacun sait, repose sur trois V : volume, vélocité et variété.
Or Google s'est fait une spécialité de traiter des documents de toutes natures (variété) très rapidement (vélocité) et est par nature, depuis sa naissance, une entreprise en ligne. « Le recours au cloud supprime la problématique du volume dans les entreprises puisque la nature même du cloud est de s'adapter » souligne Shailesh Rao. Paiement à l'usage. Storing Hierarchical Data in a Database. This article was written in 2003 and remains one of our most popular posts. If you’re keen to learn more about mastering database management, you may find this recent article on MySQL of great interest. Whether you want to build your own forum, publish the messages from a mailing list on your Website, or write your own cms: there will be a moment that you’ll want to store hierarchical data in a database. And, unless you’re using a XML-like database, tables aren’t hierarchical; they’re just a flat list.
You’ll have to find a way to translate the hierarchy in a flat file. Storing trees is a common problem, with multiple solutions. There are two major approaches: the adjacency list model, and the modified preorder tree traversal algorithm. In this article, we’ll explore these two methods of saving hierarchical data. This article contains a number of code examples that show how to save and retrieve data. As you can see, in the adjacency list method, you save the ‘parent’ of each node. <? <? Nstrees library. 30 outils gratuits pour visualiser et analyser les données.