Introduction Bases de données avancées Télécharger pdf
Télécharger PDFIntroduction aux Systèmes d'Information : Un Aperçu du Module
Ce module d'introduction aux Systèmes d'Information (SI) vise à fournir une compréhension approfondie des concepts clés en modélisation et en mise en œuvre de bases de données, tant dans les approches classiques que dans les environnements distribués et de Big Data.
Objectifs du module
Objectif 1 : Modélisation
- Modélisation de données orientée objet : Apprenez à concevoir des modèles de données en utilisant une approche orientée objet, essentielle pour les systèmes complexes et évolutifs.
- Modélisation de données dans un contexte de Big Data : Explorez les spécificités de la modélisation pour les grands volumes de données, incluant les modèles clé-valeur, orientés colonne, document et graphes, adaptés aux défis du Big Data.
Objectif 2 : Mise en œuvre de bases de données
- Utilisation de SGBD classique dans un environnement distribué : Comprenez les concepts fondamentaux des Systèmes de Gestion de Bases de Données (SGBD) distribués, incluant la gestion des transactions et des requêtes distribuées.
- Utilisation de SGBD dans un environnement distribué de Big Data : Découvrez comment les SGBD sont déployés et utilisés pour gérer des données massives dans des architectures distribuées, répondant aux exigences de performance et de scalabilité du Big Data.
Évaluation du module
L'évaluation des compétences acquises se fera à travers plusieurs modalités :
- Interrogations de cours (5 points) : Plusieurs tests permettront de vérifier la compréhension des concepts théoriques abordés.
- Assiduité et efficacité en TD (5 points) : Ce critère prend en compte la présence aux séances de Travaux Dirigés, la préparation des exercices, la remise des devoirs demandés et une participation active.
- Interrogations de TD (10 points) : Des interrogations pratiques communes à l'ensemble des groupes seront organisées pour évaluer la maîtrise des aspects techniques.
- Examen final : L'examen pourra prendre la forme d'un projet pratique ou d'un examen écrit, en fonction des exigences pédagogiques du semestre.
Références de Cours
Pour approfondir les sujets traités dans ce module, les références suivantes sont recommandées :
- Cours sur les bases de données avancées.
- "Bases de Données Approfondies – 2ème partie : Théorie et pratique de NoSQL" par Philippe Declercq.
- Connolly, T., & Begg, C. (2005). "Systèmes de bases de données : approche pratique de la conception, de l’implémentation et de l’administration".
- Gardarin, G. (2003). "Bases de Données Objet et Relationnel".
Foire Aux Questions (FAQ)
Qu'est-ce qu'un SGBD distribué ?
Un Système de Gestion de Bases de Données (SGBD) distribué est un SGBD où les données sont stockées sur plusieurs ordinateurs interconnectés via un réseau. Il permet de gérer des bases de données qui sont physiquement réparties sur différentes machines, offrant ainsi une meilleure scalabilité, disponibilité et tolérance aux pannes par rapport à un SGBD centralisé.
Quelle est la différence entre la modélisation orientée objet et les modèles Big Data ?
La modélisation orientée objet se concentre sur la représentation des données sous forme d'objets, avec leurs attributs et leurs comportements, favorisant l'encapsulation et l'héritage. Les modèles Big Data (clé-valeur, document, colonne, graphe), quant à eux, sont conçus pour gérer des volumes massifs de données non structurées ou semi-structurées, en privilégiant la scalabilité horizontale, la flexibilité du schéma et la performance sur de grands jeux de données.
Pourquoi le Big Data nécessite-t-il des SGBD spécifiques ?
Le Big Data se caractérise par des volumes de données, des vitesses de traitement et des variétés de données (les "3 V") qui dépassent les capacités des SGBD relationnels traditionnels. Les SGBD spécifiques au Big Data, souvent de type NoSQL, sont conçus pour offrir une scalabilité horizontale massive, une haute disponibilité, une tolérance aux pannes et une flexibilité de schéma, ce qui est crucial pour stocker et traiter efficacement des téraoctets, voire des pétaoctets de données.