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.
