Table des matières
Introduction Générale
Chapitre 1 : Bases de données relationnelles et leurs limites
I. Introduction
II. Bases de données relationnelles
III. Propriétés ACID
III.1 Atomicity (Atomicité)
III.2 Consistancy (Cohérence)
III.3 Isolation (Isolation)
III.4 Durability (Durabilité)
IV. Limites des bases de données relationnelles
IV.1 Problème lié à l’application des propriétés ACID en milieu distribué
IV.2 Problème de requête non optimale dû à l’utilisation des jointures
IV.3 Problème lié à la gestion des objets hétérogènes
IV.4 Surcharge sémantique
IV.5 Types de données
IV.6 Langage de manipulation
IV.7 Incompatibilités de types (“impedance mismatch”)
IV.8 La pauvreté sémantique
IV.9 Le partitionnement de données
V. Conclusion
Chapitre II : Le NoSQL
I. Introduction
II. La technologie NoSQL
III. Pourquoi le NoSQL ?
III.1 Taille
III.2 Performance en écriture
III.3 Type de données flexibles
III.4 ACID
III.5 Simplicité de développement
III.6 Scalabilité
III.6.1 Scalabilité horizontale
III.6.2 Scalabilité verticale ..
IV. Théorème de CAP
IV.1 Cohérence (Consistency)
IV.2 Disponibilité (Availability)
IV.3 Résistance au partitionnement (Partition tolerance)
V. Les propriétés BASE
V.1 Basically Available (Disponibilité basique)
V.2 Soft-state (Cohérence légère)
V.3 Eventual consistancy (Cohérence à terme)
VI. Différents types de base de données NoSQL
VI.1 Bases de données Orientées Clé / Valeur
VI.2 Bases de données Orientées Document
VI.3 Bases de données Orientées Colonne
VI.4 Base de données Orientées Graphe
VII. Le requêtageNoSQL
VII.1 Etape de mapping
VII.2 Etape de Reduce
VIII. Les avantages du NoSQL
VIII.1 Plus évolutif
VIII.2 Plus flexible
VIII.3 Plus économique
VIII.4 Plus simple
IX. Conclusion
Chapitre III : Les solutions NoSQL étudiées
I. Introduction
II. Panorama des solutions NoSQL étudiées
II.1 MongoDB
II.1.1 Description
II.1.2 Architecture
II.2 CouchBase
II.2.1 Description
II.2.2 Architecture
II.3 Cassandra
II.3.1 Description
II.3.2 Architecture
II.4 Hadoop
II.4.1 Description
II.4.2 HBase
II.5 Redis
II.5.1 Description
II.5.2 Architecture
II.6 OrientDB
II.6.1 Description
II.6.2 Multi modèle
III. Conclusion
Chapitre IV : L’étude comparative
I. Introduction
II. Présentation de l’outil de comparaison
III. Présentation des versions des solutions NoSQL
III.1 Mise en place d’YCSB
III.1.1 Java
III.1.2 Maven
III.1.3 Git
III.1.4 YCSB
III.2 MongoDB
III.3 CouchBase
III.4 Cassandra
III.5 Hadoop
III.5.1 Groupe et utilisateur Hadoop
III.5.2 Configuration SSH
III.5.3 Installation
III.5.4 Mise à jour des fichiers de configuration Hadoop
III.6 HBase
III.7 Redis
III.8 OrientDB
IV. Présentation et analyse des résultats expérimentaux
IV.1 Chargement de données (LoadProcess)
IV.1.1 MongoDB
IV.1.2 CouchBase
IV.1.3 Cassandra
IV.1.4 HBase
IV.1.5 Redis
IV.1.6 OrientDb
IV.2 Exécution des Workloads
IV.2.1 Workload A (50% Read /50% Update )
IV.2.2 Workload B (95% Read, 5% Update)
IV.2.3 Workload C (100% Read)
IV.2.4 Workload D (5% Insert, 95% Read)
IV.2.5 Workload E (95% Scan, 5% Insert)
IV.2.6 Workload F (50% Read, 50% Read-Modify-Write)
IV.2.7 Workload G (5% Read, 95% Update)
IV.2.8 Workload H (100% Update)
IV.3 Récapitulatif de performance de l’ensemble des Workloads
V. Evaluation globale de MongoDB, CouchBase, HBase, Cassandra, Redis, OrientDB
VI. Conclusion
Conclusion Générale
Perspectives
Liste D’abréviations
Liste des Figures
Liste des Tableaux
Références Bibliographiques
