Plan du cours

    Stockage de documents sur fichiers (Cloud Storage) Fonctionnalités (OCR, évolutivité, Search, etc...) Exemples Open Source (ex. Next Cloud) Quelques exemples commerciaux
Bases de données de stockage de fichiers plats XML
  • Bases de données CSV
  • Bases de données relationnelles Normalisation
  • Dépendances et contraintes
  • Scalabilité - réplications, clusters
  • Logiciels Open Source et commerciaux (MySQL, PostrgreSQL, DM7, Oracle, etc.)
  • NonSQL Stockage de bases de données orientées documents (MongoDB, CouchDB etc...)
  • Orientation des colonnes (Canadra, Scylla etc...)
  • Search Orientation (Elasticsearch...
  • NouveauSQL Théorème CAP
  • Logiciels open source (SequoiaDB, etc...)
  • Search Fonctionnalités des moteurs (traitement de texte, pertinence, etc...)
  • Exemples Open Source
  • Scalabilité, haute disponibilité, équilibrage de charge, etc....
  • Datawherehouses traditionnels Business Intelligence, OLTP et Datawherehouse
  • Solutions open source et commerciales
  • MapReduce et traitement parallèle distribué de type Hadoop (Hive, HFS, Impala)
  • Système de fichiers distribué Présentation de l'open source (Ceph etc...)
  • Solution Opensource en mémoire Database (par exemple ApacheIgnite)
  • Autres Hypertable (Google Bigtable)
  • BigQuery
  • Solution AWS (S3, etc...)
  • Au-delà du présent - tendances futures

    Pré requis

    Bien qu'aucune formation technique ne soit requise, la compréhension des exemples nécessite un certain niveau de théorie des bases de données (par exemple SQL, etc...).

     7 heures

    Nombre de participants



    Prix par participant

    Nos Clients témoignent (7)

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