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

32min 46s
3 mai 2025

Description

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Résumé

🗄️ 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.


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