Les bases de données non relationnelles, également appelées NoSQL, sont devenues de plus en plus populaires en raison de leur capacité à gérer de grandes quantités de données, à offrir des performances élevées et à s’adapter facilement aux infrastructures de cloud modernes. Les questions techniques sur ces bases de données peuvent aborder divers aspects tels que leur architecture, leurs modèles de données, la cohérence, la disponibilité, l’évolutivité, et les techniques spécifiques pour l’optimisation des performances et des requêtes. Voici quelques-unes des questions techniques courantes que vous pourriez rencontrer.
1. Quelle est la différence entre une base de données relationnelle et non relationnelle ? Les bases de données relationnelles utilisent un modèle structuré basé sur des tables, des lignes et des colonnes, où les relations entre les données sont représentées par des clés étrangères. Les bases de données non relationnelles, quant à elles, utilisent divers modèles tels que les documents, les graphes, les paires clé-valeur et les colonnes larges pour stocker les données. Par exemple, MongoDB (basé sur des documents) et Cassandra (colonne large) sont des bases de données NoSQL populaires.
1. Quels sont les types de bases de données NoSQL les plus courants ? Donnez des exemples de systèmes pour chaque type.
Les principaux types de bases de données NoSQL incluent :
- Documents : Utilisent des documents (souvent au format JSON ou BSON) pour stocker les données. Exemples : MongoDB, CouchDB.
- Clé-valeur : Stockent des paires clé-valeur simples, idéal pour des accès rapides aux données. Exemples : Redis, DynamoDB.
- Colonnes larges : Stockent les données dans des colonnes au lieu des lignes, permettant un accès efficace aux grandes quantités de données. Exemple : Apache Cassandra, HBase.
- Graphes : Utilisent des structures de graphes avec des nœuds, des arêtes et des propriétés pour représenter les données et leurs relations. Exemple : Neo4j, OrientDB.
1. Comment gérez-vous la cohérence des données dans une base de données NoSQL distribuée ? Les bases de données NoSQL adhèrent souvent au théorème CAP (Cohérence, Disponibilité, Tolérance aux partitions). Selon le système, différentes approches de cohérence peuvent être utilisées, telles que la cohérence éventuelle (Eventual Consistency) ou la cohérence forte (Strong Consistency). Par exemple, dans Amazon DynamoDB, la cohérence éventuelle est utilisée par défaut, mais la cohérence forte peut être spécifiée pour les lectures si nécessaire.
1. Quelles sont les techniques courantes d’indexation dans les bases de données NoSQL ? L’indexation est cruciale pour optimiser les performances des requêtes. MongoDB, par exemple, permet de créer des index sur un ou plusieurs champs d’un document. Les bases de données de graphes comme Neo4j utilisent des index B-tree pour permettre des recherches rapides des nœuds et des relations.
1. Comment optimiser les performances des requêtes dans une base de données NoSQL ? L’optimisation des performances passe souvent par la modélisation des données pour les accès rapides, l’utilisation d’index appropriés, la mise en cache et la dénormalisation des données. Par exemple, dans Cassandra, écrire des données est généralement rapide en raison de sa conception orientée écriture, mais pour les lectures rapides des index secondaires et la modélisation basée sur des requêtes spécifiques sont nécessaires.
Ces références offrent une solide base pour comprendre les diverses techniques et approches dans les bases de données NoSQL et pour répondre aux questions techniques qui en découlent.
