Petit état des lieux du NoSQL. Pendant longtemps, les bases de données relationnelles ont été l'unique solution pour enregistrer des données, ou en tout cas, la solution adoptée par défaut par beaucoup de monde sans plus de réflexion sur le sujet.
Pourtant, certaines personnes considèrent que le problème de stockage de données est en fait multiple et qu'il convient de se poser de nombreuses questions : Est-ce que les données sont fortement structurées ou non ? Quel est le ratio entre les lectures et les écritures ? Est-il acceptable de perdre un enregistrement sur un million ? Sur un milliard ? Les bases de données relationnelles proposent leurs réponses à ces questions ; elles peuvent paraître raisonnables dans bien des cas, mais pas toujours. NdA : Merci à Christophe Turbout, Thomas Douillard, Buf, olivierweb, Spack, baud123, Bruno Michel, mike.simonson et rakoo pour leur aide lors de la rédaction de cette dépêche Sommaire. Requêtes. Le succès des bases de données relationnelles est en partie dû au langage non procédurale (SQL) qui améliore le développement d'applications car il cache l'organisation physique des données.
Des expressions complexes sont donc exprimées simplement et brièvement. Il n'est même pas précisé comment construire la réponse. Ces tâches sont prises en charges par le processeur de requêtes (query processor) du SGBD. Le problème peut être encore plus complexer pour les bases de données réparties car les relations peuvent être répliquées et fragmentées, ce qui peut entraîner des surcoûts de plusieurs types : entrées / sorties sur les disques (disks I/Os) : c'est le coût d'accès aux données. coût CPU : c'est le coût de traitement des données. communication sur le réseau : c'est le temps nécessaire pour échanger les données entre les différents sites participant à l'exécution d'une requête. 1. L'optimisation doit être évaluée. NoSQL Europe : Bases de données graphe et Neo4j. Les Bases Orientées Graphes, NoSQL et Neo4j.
Introduction Parmi les différents modèles de données, le modèle relationnel a dominé depuis les années 80, avec des implémentations telles qu'Oracle, MySQL et MSSQL - aussi connus sous le nom de Systèmes de Gestion de Bases de Données Relationnelles (SGBDR).
Pourtant, ces derniers temps dans un nombre croissant de cas d'utilisations l'usage de bases de données relationnelles a rencontré des écueils à la fois à cause de problèmes et de manques dans la modélisation des données et à cause de contraintes de montée en charge horizontale, distribuée sur plusieurs serveurs et de gros volumes de données. Il y a deux tendances qui ont exposé ces problèmes à l'attention de la communauté internationale des développeurs: Historisation des données en mode ligne - Historisation_des_donnees_en_mode_ligne.pdf. 10 minutes pour comprendre...NoSQL - Blog de David MASCLET. Le partitionnement Le point de contention des applications est bien souvent la base de données qui lorsqu'elles sont transactionnelles, distribuées, ne permettent pas facilement le passage à l'échelle.
Que l'on fasse du lock optimiste, pessimiste ou transaction à deux phases, on couple toujours les données entre elles, ce qui empêche la sérialisation. En plus, pour la sécurité de fonctionnement, il faut que les données soient répliquées, se qui complique encore un peu plus les choses. Dans les architectures modernes, la validation du modèle se fait désormais dans les objets, au niveau de l'applicatif. Cela permet de soulager la base et de ne se concentrer que sur les requêtes. des mouvements comme le DDD ont remis au gout du jour les objets avec du code métier plutôt que des POJOs. Lorsque l'on veux scaler une base de données,une première solution peut être le partitionnement : Le théorème de CAP En voici les 3 principes :
HyperGraphDB - A Graph Database. HyperGraphDB is a general purpose, extensible, portable, distributed, embeddable, open-source data storage mechanism.
It is a graph database designed specifically for artificial intelligence and semantic web projects, it can also be used as an embedded object-oriented database for projects of all sizes. The system is reliable and in production use is several projects, including a search engine and our own Seco scripting IDE where most of the runtime environment is automatically saved as a hypergraph. HyperGraphDB is primarily what its carefully chosen name implies: a database for storing hypergraphs. While it falls into the general family of graph databases, it is hard to categorize HyperGraphDB as yet another database because much of its design evolves around providing the means to manage structure-rich information with arbitrary layers of complexity. For instance, a relational as well as an object-oriented style of data management can be emulated. Key Facts. AllegroGraph 4.11.
Overview AllegroGraph is a database and application framework for building Semantic Web applications.
It can store data and meta-data as triples; query these triples through various query APIs like SPARQL (the standard W3C query language) and Prolog; and apply RDFS++ reasoning with its built-in reasoner. AllegroGraph includes support for Federation, Social Network Analysis, Geospatial capabilities and Temporal reasoning. All of these are described in more detail below. The Semantic Web Since AllegroGraph is a database, we'll start by looking at the kind of data it is designed to store. Though there are many ways to store this information, the W3C has standardized on the Resource Description Framework (RDF). Web Graph Database.