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Bases de données NoSQL : fonctionnalités MongoDB

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Description

Cette séance de cours explore le monde des bases de données NoSQL, en discutant des raisons de leur développement comme alternative aux modèles relationnels. Il explore les caractéristiques de MongoDB, une base de données orientée document, couvrant la gestion des données, la structuration du schéma et les opérations de requête. Des exemples d'interrogation, d'insertion, de mise à jour et de comparaison de données avec la syntaxe SQL sont fournis, soulignant la facilité de transition entre les deux modèles.

Dans MOOC

Systèmes d’Information Géographique 1

En suivant cette première partie du cours, vous explorerez les principes de base de la numérisation du territoire et du stockage des géodonnées. Vous apprendrez notamment à :

Caractériser des objets et/ou phénomènes spatiaux (modélisation du territoire) du point de vue de leur positionnement dans l’espace (systèmes de coordonnées et projections, relations spatiales) et en fonction de leur nature intrinsèque (mode objet ou vecteur vs. mode image ou raster),
Utiliser les diverses méthodes d’acquisition d

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Concepts associés (17)

NoSQL

En informatique et en bases de données, NoSQL désigne une famille de systèmes de gestion de base de données (SGBD) qui s'écarte du paradigme classique des bases relationnelles. L'explicitation la plus populaire de l'acronyme est Not only SQL (« pas seulement SQL » en anglais) même si cette interprétation peut être discutée. La définition exacte de la famille des SGBD NoSQL reste sujette à débat. Le terme se rattache autant à des caractéristiques techniques qu'à une génération historique de SGBD qui a émergé autour des années 2010.

Base de données

Une base de données permet de stocker et de retrouver des données structurées, semi-structurées ou des données brutes ou de l'information, souvent en rapport avec un thème ou une activité ; celles-ci peuvent être de natures différentes et plus ou moins reliées entre elles. Leurs données peuvent être stockées sous une forme très structurée (base de données relationnelles par exemple), ou bien sous la forme de données brutes peu structurées (avec les bases de données NoSQL par exemple).

Structured Query Language

SQL (sigle de Structured Query Language, en français langage de requête structurée) est un langage informatique normalisé servant à exploiter des bases de données relationnelles. La partie langage de manipulation des données de SQL permet de rechercher, d'ajouter, de modifier ou de supprimer des données dans les bases de données relationnelles.

Optimisation de requête

L'optimisation de requête est une opération dans laquelle plusieurs plans d'exécution d'une requête SQL sont examinés pour en sélectionner le meilleur. L'estimation de leurs coûts dépend du temps d'exécution et du nombre de ressources utilisées pour y parvenir, elle se mesure en entrées-sorties. Typiquement les ressources coûteuses sont l'utilisation du processeur, la taille et la durée des tampons sur le disque dur, et les connexions entre les unités du parallélisme.

Base de données XML native

Une base de données XML Native (NXD en anglais) est une base de données qui s'appuie sur le modèle de données fourni par XML. Elle utilise typiquement des langages de requête XML comme XPath ou XQuery. L'indexation dans une base de données XML nécessite d'indexer non seulement le contenu des éléments mais aussi la structure, les relations entre éléments pour que des requêtes XPath comme /foo/bar utilisent l'index. BaseX. Open Source, XQuery Update et Full Text DB-XML (Sleepycat). Voir aussi un bon article de XML.

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Séances de cours associées (64)

Modèle relationnel: Principes de base

Introduit le modèle relationnel, SQL, les clés, les contraintes d'intégrité, la traduction ER, les entités faibles, les hiérarchies ISA et SQL vs. noSQL.

Bases de données NoSQL: Origines et types MOOC: Systèmes d’Information Géographique 1

Couvre les origines et les types des bases de données NoSQL, en mettant l'accent sur les opérations MongoDB et CRUD.

L'échange de données avec Hadoop

Couvre les techniques de manipulation des données à l'aide de Hadoop, en se concentrant sur les bases de données axées sur les lignes et les colonnes, les formats de stockage populaires et l'intégration HBase-Hive.

Interroger une base de données : le langage SQL MOOC: Systèmes d’Information Géographique 1

Couvre le langage SQL pour interagir avec les bases de données à travers des requêtes structurées, y compris la sélection, le filtrage, l'agrégation et le tri des données.

Data Wrangling avec Hive : gérer efficacement le Big Data

Couvre les techniques de querelles de données en utilisant Apache Hive pour une gestion efficace des big data.

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Base de données

Structured Query Language

Optimisation de requête

Base de données XML native

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