SQL and Nosql Databases: Modeling, Languages, Security and Architectures for Big Data Management
Ce manuel propose une introduction complète aux bases de données relationnelles (SQL) et non relationnelles (NoSQL). Les auteurs passent en revue l'état actuel des outils et techniques de bases de données et examinent les innovations à venir.
Dans les cinq premiers chapitres, les auteurs analysent en détail la gestion, la modélisation, les langages, la sécurité et l'architecture des bases de données relationnelles, des bases de données graphiques et des bases de données documentaires. En outre, un aperçu d'autres approches de bases de données basées sur SQL et NoSQL est fourni. Outre les concepts classiques tels que le modèle d'entité et de relation et son mappage dans les schémas de base de données SQL, les langages de requête ou la gestion des transactions, d'autres aspects des bases de données NoSQL tels que les modèles de données non relationnels, les langages de requête de documents et de graphes (MQL, Cypher), la procédure Map/Reduce, les options de distribution (sharding, réplication) ou le théorème CAP (Consistency, Availability, Partition Tolerance) sont expliqués.
Cette deuxième édition anglaise propose une nouvelle introduction approfondie aux bases de données documentaires avec une méthode de modélisation des structures documentaires, une vue d'ensemble du langage de requête MQL orienté document de MongoDB ainsi que des aspects de sécurité et d'architecture. Le thème de la sécurité des bases de données fait l'objet d'un nouveau chapitre distinct et est analysé en détail en ce qui concerne la protection des données, l'intégrité et les transactions. Les textes sur la gestion des données, la programmation des bases de données, l'entreposage des données et les lacs de données ont été mis à jour. En outre, le livre explique désormais les concepts de JSON, de schéma JSON, de BSON, de voisinage sans index, de bases de données en nuage, de moteurs de recherche et de bases de données de séries chronologiques.
Le livre comprend plus de 100 tableaux, exemples et illustrations, et chaque chapitre propose une liste de ressources pour une lecture plus approfondie. Il présente une comparaison approfondie des approches relationnelles et non relationnelles et montre comment entreprendre le développement d'applications big data. Ainsi, il bénéficie aux étudiants et aux praticiens travaillant dans le vaste domaine de la science des données et des technologies de l'information appliquées.
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)