Les 7 bases de données à connaître pour pas passer pour un con
32min 46s
3 mai 2025

Description
Si tu veux apprendre le DevOps avec moi : https://cours.cocadmin.com/formation-devops 00:00 Chapitres 00:12 Relationnelles 04:54 Columnar 08:47 Document 12:29 Clef-Valeur 15:46 Time Series 21:56 Graph 27:15 Vectorielles
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.