Imprimer la fiche

À l'issue de la formation, vous serez capable de :

Identifier les différences architecturales et conceptuelles fondamentales entre les SGBD SQL et NoSQL.

Évaluer de manière critique les apports (scalabilité, souplesse) et les inconvénients (cohérence, complexité) inhérents aux technologies NoSQL.

Identifier les principaux acteurs, leaders et solutions du marché pour chaque modèle de données (Relationnel, Document, Clé-Valeur, Colonne, Graphe).

Connaître les champs d'application précis des SGBD NoSQL, tant en contexte opérationnel (OLTP) qu'analytique (OLAP).

Comprendre les différentes architectures distribuées, les modèles de données sous-jacents et leurs implémentations techniques (Théorème CAP, Sharding, Réplication).

Identifier et appliquer les critères de choix technologiques pour retenir le SGBD le plus adapté aux besoins d'un projet.

Jour 1 : Fondations, Théories des Systèmes Distribués & Marché

Évolution des SGBD : Des modèles hiérarchiques et relationnels vers le NoSQL. Analyse de la règle des 5 V (Volume, Variété, Vélocité, Véracité, Valeur), des données non structurées et de l'écosystème Big Data / Cloud.
Paradigme Relationnel vs NoSQL : Forces et limites des SGBDR. Flexibilité des schémas, agilité, modélisation par agrégats et limites des jointures SQL face aux accès par clé. Évolutivité verticale (Scale-up) vs horizontale (Scale-out).
Architecture et Théorème CAP : Propriétés ACID vs BASE. Maîtrise du Théorème CAP (Cohérence, Disponibilité, Tolérance au partitionnement) et des niveaux de cohérence (immédiate à éventuelle).
Mécanismes Distribués : Protocoles d'échange (Gossip), gestion des conflits (Timestamps, Last-Write-Wins), règle de la majorité (Quorum) et synchronisation par Arbres de Merkle.
Typologie des Moteurs NoSQL : Étude des quatre grandes familles du marché : Clé-Valeur en mémoire (Redis), Orienté Documents (MongoDB), Orienté Colonnes (Cassandra), Orienté Graphes (Neo4j), ainsi que les moteurs de recherche JSON (Elasticsearch) et TSDB (Séries de temps).

Jour 2 : Critères de Choix, Traitements Analytiques & Hybridation

Gouvernance et Aide au Choix : Matrice des critères de décision selon les cas d'usage métiers. Évaluation de la complexité administrative, de la courbe d'apprentissage et des stratégies de migration depuis un SGBDR.
Hybridation Technologique : Interactions SQL/NoSQL et utilisation des fonctionnalités "NoSQL" intégrées dans les moteurs relationnels modernes (champs JSON natifs).
NoSQL & Big Data Analytique : Architectures de stockage et de traitement de masse. Indexation avancée, moteurs de recherche distribués, moteurs de suggestion et détection d'intrusions.
Calculs Distribués & Frameworks : Principes du paradigme MapReduce. Analyse des structures en Graphes Orientés Acycliques (DAG), traitement de graphes distribués (algorithme PageRank) et introduction à la plateforme Apache Spark.
Intégration SI : Mécanismes de traitement de flux de données en continu (Streaming) et connectivité avec les outils d'ETL du marché.

Attestation de formation

Non certificiante

Sans niveau spécifique

Les fondamentaux du NoSQL : Comprendre et choisir les solutions de données modernes