📢 Bonjour à tous et à toutes ❗


“Ce sont les grandes entreprises du web amenées à traiter des volumes de données très importants qui ont été les premières confrontées aux limitations intrinsèques des SGBD relationnels traditionnels (début années 70). Afin de répondre à ces limites, ces entreprises ont commencé à développer leurs propres systèmes de gestion de bases de données pouvant fonctionner sur des architectures matérielles distribuées et permettant de traiter des volumes de données importants.”

Les performances restent bonnes avec la montée en charge en multipliant simplement le nombre de serveurs, solution raisonnable avec la baisse des coûts, en particulier si les revenus croissent en même temps que l’activité. Les systèmes géants sont les premiers concernés : énormes quantités de données, structuration relationnelle faible (ou de moindre importance que la capacité d’accès très rapide, quitte à multiplier les serveurs).

Un modèle typique en NoSQL (début 2000) est le système clé-valeur, avec une base de données pouvant se résumer topologiquement à un simple tableau associatif unidimensionnel avec des millions — voire des milliards — d’entrées. Parmi les applications typiques, on retrouve des analyses temps-réel, statistiques, du stockage de logs (journaux), flux vidéo ou audio, texte brut, données de géolocalisation, images, etc. . .

Wikipedia C’est MongoDB qui est la plus utilisée à l’heure actuelle, sa première version sort en 2009.

  • MongoDB est une base de données dite « orientée document »
    • Le document n’a pas une structure figée et prédictible : Deux documents peuvent très bien contenir les mêmes champs, mais dans un ordre totalement différent (alors qu’en SGBD relationnel on se doit de respecter le modèle relationnel régissant les tables)
    • Dans un document, un champ sans valeur peut tout simplement en être absent (NULL en SQL)
    • Dans une base de données orientée document, il peut y avoir autant de formats de données qu’il y a de documents (contrairement au SQL ou on défini un type (VARCHAR, BYTE etc)), ces BDD sont dites schema-less (sans schéma)
    • PAS DE -CIF ni de clé étrangères avec MongoDB
    • C’est une nouvelle façon de concevoir la structure des données (vous ne pourrez pas faire de relationnel !!!)
      -illustration_document_mongo https://docs.mongodb.com/manual/core/data-model-design/

TODO 🎢:

  • Pour ceux qui n’ont pas encore fait l’installation d’une LAMP via WSL sous windows (note : pour ceux sur linux pas besoin d’installer img linux hein :P)->ICI <- , suivez les instructions suivantes :

    • Pour ceux qui sont sur img Linux, suivez les instructions de la communauté qui se trouvent ->- ICI <-
    • Pour ceux qui sont sur Windows : Installer Ubuntu 20.04 sur une WSL en suivant les tutoriels qui se trouvent -> ICI <- ou ->LA <-

  • Ensuite Télécharger PUIS installer - MongoDB 4.0 ou 3.6 :->ICI <-.

    • On l’installera dans un dossier spécifique (par exemple c:/utils/MongoDb), afin d’y retourner plus facilement plus tard.
  • Et enfin, Télécharger PUIS installer img Compass :->ICI <- . img_install

Les principaux composants de MongoDB sont :

  • mongod, le programme principal. Il gère l’accès aux données et effectue en tâche de fond des opérations de gestion de données.
  • mongos, le routeur qui gère l’acheminement des requêtes en environnement distribué. Lorsque les données sont distribuées sur des shards, c’est ce processus qui gère l’accès à celles-ci.
  • mongo, le programme d’interaction en ligne de commande avec la base de données que nous désignerons dans ces pages sous le nom de shell. L’interaction avec la base de données se fait au moyen du langage JavaScript, dont il vous faut connaître les rudiments.

Merci de garder pour vous les ressources que vous y trouverez et de ne pas les diffuser 😏
Merci de m’avertir de toute erreur ou coquille qui m’auraient échapées 😍

©️ 🚫 Do not distribute 😌