Les 7 bases de données à connaître pour pas passer pour un con

🗄️ Comprendre les différents types de bases de données

Introduction 📚

Le présentateur explique qu'après avoir été mis en difficulté lors d'une réunion sur les types de bases de données, il a étudié minutieusement 7 types principaux.

1. Bases de données relationnelles (SQL) 🔗

Caractéristiques

• Parfaites pour les données tabulaires
• Exemples : PostgreSQL, MySQL, Oracle
• Organisation en tables avec lignes et colonnes
• Relations entre différentes tables

Avantages

• Requêtes rapides
• Système de transactions sécurisé
• Intégrité des données garantie

Inconvénients

• Difficile à scaler horizontalement
• Performance limitée pour les agrégations massives

2. Bases de données columnaires 📊

Caractéristiques

• Optimisées pour l'analyse et les statistiques
• Stockage par colonnes
• Exemples : Cassandra, BigQuery

Avantages

• Compression efficace des données
• Lecture rapide pour les analyses
• Scalabilité horizontale

3. Bases de données orientées documents 📄

Caractéristiques

• Stockage flexible en documents/objets
• Exemples : MongoDB, CouchDB
• Structure JSON

Avantages

• Grande flexibilité du schéma
• Scalabilité horizontale
• Récupération rapide des données

Inconvénients

• Moins de contraintes d'intégrité
• Risque de corruption des données

4. Bases de données clé-valeur 🔑

Caractéristiques

• Stockage en mémoire
• Exemples : Redis, Memcached
• Très haute performance

Utilisations

• Cache
• Systèmes de files d'attente
• Stockage temporaire

5. Bases de données time series ⏱️

Caractéristiques

• Optimisées pour les données temporelles
• Exemples : Prometheus, InfluxDB
• Stockage de métriques et évolutions

Avantages

• Compression efficace
• Agrégation temporelle
• Parfait pour monitoring

6. Bases de données de graphe 🕸️

Caractéristiques

• Stockage de relations entre entités
• Exemples : Neo4j, Amazon Neptune

Utilisations

• Réseaux sociaux
• Moteurs de recommandation
• Détection de fraude

7. Bases de données vectorielles 📐

Caractéristiques

• Stockage de vecteurs multi-dimensionnels
• Exemples : Pinecone, Weaviate

Utilisations

• Moteurs de recherche sémantique
• Intelligence artificielle
• Recommandations contextuelles

Conclusion 🎯

Pas de base de données universelle. Le choix dépend des besoins spécifiques de chaque projet.