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Démarrage avec Amazon DynamoDB

NoSQL est un terme utilisé pour décrire les bases de données non relationnelles à performances élevées. Les bases de données NoSQL utilisent différents modèles de données, y compris les documents, les graphes, les clés-valeurs et les colonnes. Les bases de données NoSQL sont largement plébiscitées pour leur facilité de développement, leurs performances évolutives, leur disponibilité élevée et leur résilience. Vous trouverez ci-après quelques ressources qui vous permettront de faire vos premiers pas avec les bases de données NoSQL.

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Introduction to Amazon DynamoDB
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Présentation d'Amazon DynamoDB
  Base de données relationnelle Base de données NoSQL
Modèle de données Le modèle relationnel normalise les données en structures tabulaires connues sous le nom de « tables », qui se composent de lignes et de colonnes. Un schéma définit strictement les tables, colonnes, index, relations entre les tables et autres éléments de base de données. En règle générale, les bases de données non relationnelles (NoSQL) n'utilisent pas de schéma. Une clé de partition est généralement utilisée pour extraire des valeurs, des ensembles de colonnes ou des fichiers XML ou JSON semi-structurés, ainsi que d'autres documents contenant des attributs d'éléments connexes.
Propriétés ACID Les systèmes de gestion de base de données relationnelle (SGBDR) prennent en charge un ensemble de propriétés définies par l'acronyme ACID : atomicité, cohérence, isolation et durabilité. L'Atomicité est synonyme de « tout ou rien » : une transaction s'exécute entièrement ou ne s'exécute pas du tout. La Cohérence signifie qu'une fois qu'une transaction a été engagée, les données doivent se conformer au schéma de base de données. L'Isolation nécessite que les transactions simultanées s'exécutent séparément. La Durabilité est la capacité à revenir au dernier état connu après une panne système ou une coupure de courant inattendue. Les bases de données NoSQL remplacent souvent certaines des propriétés ACID relevant des systèmes SGBDR traditionnels par un modèle de données plus flexible, offrant une mise à l'échelle horizontale. Ces caractéristiques font des bases de données NoSQL un excellent choix dans les cas où les systèmes SGBDR classiques sont confrontés à des défis architecturaux, lorsqu'il s'agit de s'adapter à la fois à des goulets d'étranglement en termes de performances, à une grande complexité opérationnelle et à des coûts croissants en termes de support et d'administration.
Performances Les performances dépendent généralement du sous-système disque. Une optimisation des requêtes, des index et de la structure des tables est nécessaire pour obtenir des performances élevées. Les performances dépendent généralement de la taille du cluster matériel sous-jacent, de la latence réseau et de l'application appelante.
Evolutivité Il est plus facile d'effectuer une mise à l'échelle ascendante avec un matériel plus rapide.  Des investissements supplémentaires sont requis pour que les tables relationnelles puissent se déployer sur un système distribué. Conçue pour le dimensionnement à l'aide de clusters distribués de matériel à faible coût, en vue d'augmenter le débit sans allonger le temps de latence.
API Les demandes de stockage et d'extraction de données sont communiquées à l'aide de requêtes conformes à un langage structuré (SQL). Ces requêtes sont analysées et exécutées par des systèmes de gestion de base de données relationnelle (SGBDR). Les API reposant sur des objets permettent aux développeurs d'applications de stocker et de récupérer très facilement des structures de données en mémoire. Les clés de partition permettent aux applications de rechercher des paires clé-valeur, des jeux de colonnes ou des documents semi-structurés contenant des objets et attributs d'applications en série.
Outils Les bases de données SQL proposent généralement un riche ensemble d'outils destinés à simplifier le développement d'applications orientées base de données. Les bases de données NoSQL proposent généralement des outils permettant de gérer les clusters et le dimensionnement. Les applications sont l'interface principale avec les données sous-jacentes.
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Bases de données orientées colonnes

Les bases de données orientées colonnes sont optimisées pour lire et écrire des colonnes de données, et non pas des rangées. Le stockage orienté colonnes des tables de base de données est un facteur important pour les performances des requêtes analytiques. En effet, il réduit considérablement la charge E/S globale du disque, et il limite les quantités de données à charger depuis le disque. En savoir plus »

Bases de données orientées documents

Les bases de données orientées documents sont conçues pour stocker des données semi-structurées sous forme de documents, généralement au format JSON ou XML. Contrairement aux bases de données relationnelles traditionnelles, le schéma pour chaque document non relationnel (NoSQL) peut varier. Vous bénéficiez alors de plus de flexibilité dans l'organisation et le stockage de données d'application, et vous réduisez l'espace de stockage nécessaire pour les valeurs facultatives. En savoir plus »

Bases de données orientées graphe

Les bases de données orientées graphe stockent des nœuds et des liens directionnels appelés arêtes. Les graphes peuvent reposer sur des bases de données relationnelles (SQL) ou non relationnelles (NoSQL). Chacun des nœuds et des arcs peut être associé à des propriétés. Le diagramme qui suit décrit un simple graphe de relations entre des amis et leurs centres d'intérêt. En savoir plus »

Magasins clé-valeur en mémoire

Les magasins clé-valeur en mémoire sont des bases de données NoSQL optimisées pour les applications dont la charge de lecture est importante (par exemple, les réseaux sociaux, les jeux, le partage de fichiers multimédias et les portails de questions et réponses) ou demandant beaucoup de puissance de calcul (par exemple, un moteur de recommandation). La mise en cache en mémoire améliore les performances de l'application en stockant les segments de données les plus importants dans la mémoire pour un accès à faible latence. En savoir plus »

SQL
MongoDB DynamoDB Cassandra Couchbase
Table Collection Table Table Compartiment de données
Rangée Document
Elément Rangée Document
Colonne
Champ Attribut Colonne Champ
Clé primaire
ObjectId
Clé primaire Clé primaire ID de document
Index Index Index secondaire Index
Index
Afficher Afficher Index secondaire global Vue matérialisée Afficher
Table ou objet imbriqué
Document intégré Carte Carte Carte
Tableau
Tableau Liste Liste Liste

Pour commencer à utiliser Amazon DynamoDB, c'est très simple. Suivez notre Guide de démarrage et créez votre première table DynamoDB en quelques clics.

 

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