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 certifiante
Sans niveau spécifique