Note :
Le livre « Next Generation Databases » de Guy Harrison a été bien accueilli pour son aperçu complet des développements récents dans les technologies de bases de données, en particulier les bases de données NoSQL. Les critiques apprécient l'équilibre entre les concepts de haut niveau et les aperçus techniques détaillés, ce qui en fait un ouvrage adapté à la fois aux nouveaux venus et aux professionnels chevronnés dans le domaine. Cependant, certains lecteurs soulignent un parti pris pour les produits Oracle et notent un manque de couverture en profondeur de certains sujets.
Avantages:⬤ Une écriture claire, sans jargon, accessible à un large public.
⬤ Couverture complète des concepts et technologies NoSQL.
⬤ Mélange efficace de vues d'ensemble de haut niveau et d'implémentations de bas niveau.
⬤ Les lecteurs sont captivés par les explications sur l'évolution des technologies de bases de données.
⬤ Utile pour les professionnels qui cherchent à choisir des solutions de base de données appropriées pour divers scénarios.
⬤ Certains contenus sont trop axés sur Oracle, ce qui risque d'aliéner les utilisateurs d'autres systèmes de base de données.
⬤ Manque d'expérience pratique ou de guides d'implémentation détaillés pour certaines technologies.
⬤ Critique du matériel répétitif et de la dépendance à l'égard de textes plus anciens.
⬤ Les plaintes concernant le fait que le livre est plus un aperçu historique qu'un guide pratique.
(basé sur 26 avis de lecteurs)
Next Generation Databases: Nosqland Big Data
Il n'est pas facile de trouver un livre aussi généreux sur les big data et les bases de données. Heureusement, ce livre est le bon. Feng Yu. Computing Reviews. 28 juin 2016.
Ce livre s'adresse aux architectes d'entreprise, aux administrateurs de bases de données et aux développeurs qui ont besoin de comprendre les derniers développements en matière de technologies de bases de données. C'est le livre qui vous aidera à choisir la bonne technologie de base de données à une époque où des concepts tels que Big Data, NoSQL et NewSQL transforment ce qui était un choix facile en une décision complexe avec des implications significatives.
Le modèle de base de données relationnelle (SGBDR) a complètement dominé la technologie des bases de données pendant plus de 20 ans. Aujourd'hui, cette stabilité unique a été perturbée par une explosion relativement récente de nouvelles technologies de bases de données. Ces technologies qui bouleversent les paradigmes sont à l'origine des révolutions Big Data et NoSQL, et imposent des changements fondamentaux dans tous les domaines des bases de données.
Il fut un temps où la décision d'utiliser une base de données relationnelle était une véritable évidence, et les différentes bases de données relationnelles commerciales rivalisaient en termes de prix, de performances, de fiabilité et de facilité d'utilisation plutôt qu'en termes d'architectures fondamentales. Aujourd'hui, nous sommes confrontés à des choix entre des technologies de base de données radicalement différentes. Choisir la bonne base de données aujourd'hui est une entreprise complexe, avec de sérieuses conséquences économiques et technologiques.
Next Generation Databases démystifie les nouvelles technologies de bases de données actuelles. Le livre décrit ce que chaque technologie a été conçue pour résoudre. Il montre comment chaque technologie peut être utilisée pour résoudre des problèmes d'application et d'entreprise réels. Plus important encore, ce livre met en évidence les différences architecturales entre les technologies qui sont les facteurs critiques à prendre en compte lors du choix d'une plate-forme de base de données pour les nouveaux projets et les projets à venir.
⬤ Il présente les nouvelles technologies qui ont révolutionné le paysage des bases de données.
⬤ Il décrit comment chaque technologie peut être utilisée pour résoudre des problèmes spécifiques liés à l'application ou à l'entreprise.
⬤ Passe en revue les bases de données les plus populaires de la nouvelle vague et la façon dont elles utilisent ces nouvelles technologies de base de données.
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)