Limites des systèmes classiques de gestion de bases de données
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- Adrien Couture
- il y a 6 ans
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1 Fondamentaux pour le Big Data c Télécom ParisTech 1/5 classiques de gestion de bases
2 classiques Fondamentaux pour le Big Data c Télécom ParisTech 2/5 Basés sur le modèle relationnel Un langage de requêtes standard : SQL Données stockées sur disque Relations (tables) stockées ligne par ligne Système centralisé, avec possibilités limitées de distribution
3 Forces des classiques Fondamentaux pour le Big Data c Télécom ParisTech 3/5 Indépendance entre : modèle et structures de stockage requêtes déclaratives et exécution
4 Forces des classiques Fondamentaux pour le Big Data c Télécom ParisTech 3/5 Indépendance entre : modèle et structures de stockage requêtes déclaratives et exécution Requêtes complexes
5 Forces des classiques Fondamentaux pour le Big Data c Télécom ParisTech 3/5 Indépendance entre : modèle et structures de stockage requêtes déclaratives et exécution Requêtes complexes Optimisation très fine des requêtes, index permettant un accès rapide aux données
6 Forces des classiques Fondamentaux pour le Big Data c Télécom ParisTech 3/5 Indépendance entre : modèle et structures de stockage requêtes déclaratives et exécution Requêtes complexes Optimisation très fine des requêtes, index permettant un accès rapide aux données Logiciels mûrs, stables, efficaces, riches en fonctionnalités et en interfaces
7 Forces des classiques Fondamentaux pour le Big Data c Télécom ParisTech 3/5 Indépendance entre : modèle et structures de stockage requêtes déclaratives et exécution Requêtes complexes Optimisation très fine des requêtes, index permettant un accès rapide aux données Logiciels mûrs, stables, efficaces, riches en fonctionnalités et en interfaces Contraintes d intégrité permettant d assurer des invariants sur les données
8 Forces des classiques Fondamentaux pour le Big Data c Télécom ParisTech 3/5 Indépendance entre : modèle et structures de stockage requêtes déclaratives et exécution Requêtes complexes Optimisation très fine des requêtes, index permettant un accès rapide aux données Logiciels mûrs, stables, efficaces, riches en fonctionnalités et en interfaces Contraintes d intégrité permettant d assurer des invariants sur les données Gestion efficace de grands volumes (gigaoctet, voire téraoctet)
9 Forces des classiques Fondamentaux pour le Big Data c Télécom ParisTech 3/5 Indépendance entre : modèle et structures de stockage requêtes déclaratives et exécution Requêtes complexes Optimisation très fine des requêtes, index permettant un accès rapide aux données Logiciels mûrs, stables, efficaces, riches en fonctionnalités et en interfaces Contraintes d intégrité permettant d assurer des invariants sur les données Gestion efficace de grands volumes (gigaoctet, voire téraoctet) Transactions (ensembles d opérations élémentaires) garantissant la gestion de la concurrence, l isolation entre utilisateurs, la reprise sur panne
10 Propriétés ACID Fondamentaux pour le Big Data c Télécom ParisTech 4/5 Les transactions des classiques respectent les propriétés ACID :
11 Propriétés ACID Fondamentaux pour le Big Data c Télécom ParisTech 4/5 Les transactions des classiques respectent les propriétés ACID : Atomicité : L ensemble des opérations d une transaction est soit exécuté en bloc, soit annulé en bloc
12 Propriétés ACID Fondamentaux pour le Big Data c Télécom ParisTech 4/5 Les transactions des classiques respectent les propriétés ACID : Atomicité : L ensemble des opérations d une transaction est soit exécuté en bloc, soit annulé en bloc Cohérence : Les transactions respectent les contraintes d intégrité de la base
13 Propriétés ACID Fondamentaux pour le Big Data c Télécom ParisTech 4/5 Les transactions des classiques respectent les propriétés ACID : Atomicité : L ensemble des opérations d une transaction est soit exécuté en bloc, soit annulé en bloc Cohérence : Les transactions respectent les contraintes d intégrité de la base Isolation : Deux exécutions concurrentes de transactions résultent en un état équivalent à l exécution sérielle des transactions
14 Propriétés ACID Fondamentaux pour le Big Data c Télécom ParisTech 4/5 Les transactions des classiques respectent les propriétés ACID : Atomicité : L ensemble des opérations d une transaction est soit exécuté en bloc, soit annulé en bloc Cohérence : Les transactions respectent les contraintes d intégrité de la base Isolation : Deux exécutions concurrentes de transactions résultent en un état équivalent à l exécution sérielle des transactions Durabilité : Une fois une transaction confirmée, les données correspondantes restent durablement dans la base, même en cas de panne
15 Faiblesses des classiques Fondamentaux pour le Big Data c Télécom ParisTech 5/5 Incapable de gérer de très grands volumes (de l ordre du péta-octet)
16 Faiblesses des classiques Fondamentaux pour le Big Data c Télécom ParisTech 5/5 Incapable de gérer de très grands volumes (de l ordre du péta-octet) Impossible de gérer des débits extrêmes (plus que quelques milliers de requêtes par seconde)
17 Faiblesses des classiques Fondamentaux pour le Big Data c Télécom ParisTech 5/5 Incapable de gérer de très grands volumes (de l ordre du péta-octet) Impossible de gérer des débits extrêmes (plus que quelques milliers de requêtes par seconde) Le modèle relationnel est parfois peu adapté au stockage et à l interrogation de certains types (données hiérarchiques, faiblement structurées, semi-structurées)
18 Faiblesses des classiques Fondamentaux pour le Big Data c Télécom ParisTech 5/5 Incapable de gérer de très grands volumes (de l ordre du péta-octet) Impossible de gérer des débits extrêmes (plus que quelques milliers de requêtes par seconde) Le modèle relationnel est parfois peu adapté au stockage et à l interrogation de certains types (données hiérarchiques, faiblement structurées, semi-structurées) Les propriétés ACID entraînent de sérieux surcoûts en latence, accès disques, temps CPU (verrous, journalisation, etc.)
19 Faiblesses des classiques Fondamentaux pour le Big Data c Télécom ParisTech 5/5 Incapable de gérer de très grands volumes (de l ordre du péta-octet) Impossible de gérer des débits extrêmes (plus que quelques milliers de requêtes par seconde) Le modèle relationnel est parfois peu adapté au stockage et à l interrogation de certains types (données hiérarchiques, faiblement structurées, semi-structurées) Les propriétés ACID entraînent de sérieux surcoûts en latence, accès disques, temps CPU (verrous, journalisation, etc.) Performances limitées par les accès disque
20 NoSQL Fondamentaux pour le Big Data c Télécom ParisTech 1/5 No SQL ou Not Only SQL SGBD avec d autres compromis que ceux faits par les systèmes classiques Écosystème très varié Fonctionnalités recherchées : modèle différent, passage à l échelle, performances extrêmes Fonctionnalités abandonnées : ACID, (parfois) requêtes complexes
21 Systèmes avec modèle différent Fondamentaux pour le Big Data c Télécom ParisTech 2/5 Requêtes complexes, modèle non relationnel Type Organisation Requêtes Exemples de systèmes
22 Systèmes avec modèle différent Fondamentaux pour le Big Data c Télécom ParisTech 2/5 Requêtes complexes, modèle non relationnel Type Organisation Requêtes Exemples de systèmes XML Données arborescentes, hiérarchiques XQuery
23 Systèmes avec modèle différent Fondamentaux pour le Big Data c Télécom ParisTech 2/5 Requêtes complexes, modèle non relationnel Type Organisation Requêtes Exemples de systèmes XML Objet Données arborescentes, hiérarchiques Données complexes, avec propriétés et méthodes XQuery OQL, VQL
24 Systèmes avec modèle différent Fondamentaux pour le Big Data c Télécom ParisTech 2/5 Requêtes complexes, modèle non relationnel Type Organisation Requêtes Exemples de systèmes XML Objet Graphe Données arborescentes, hiérarchiques Données complexes, avec propriétés et méthodes Graphe avec nœuds, arêtes, propriétés XQuery OQL, VQL Cypher, Gremlin
25 Systèmes avec modèle différent Fondamentaux pour le Big Data c Télécom ParisTech 2/5 Requêtes complexes, modèle non relationnel Type Organisation Requêtes Exemples de systèmes XML Objet Graphe Triplets Données arborescentes, hiérarchiques Données complexes, avec propriétés et méthodes Graphe avec nœuds, arêtes, propriétés Triplets RDF du Web sémantique XQuery OQL, VQL Cypher, Gremlin SPARQL
26 Systèmes clef-valeur Fondamentaux pour le Big Data c Télécom ParisTech 3/5 Requêtes très simples : get récupère la valeur associée à une clef put ajoute un nouveau couple clef/valeur Accent mis sur le passage à l échelle transparent, une faible latence, un débit très élevé Exemple d implémentation : table de hachage distribuée Chord MemcacheDB
27 Systèmes orientés document Fondamentaux pour le Big Data c Télécom ParisTech 4/5 Requêtes toujours très simples : get récupère le document (JSON, XML, YAML...) associé à une clef put ajoute un nouveau document associé à une clef Des index additionnels permettant de récupérer les documents contenant tel mot-clef, ayant telle propriété, etc. Documents organisés en collections, gestion de méta-données (versions, dates), etc. Accent mis sur la simplicité de l interface, la facilité de manipulation dans un langage de programmation
28 Systèmes orientés colonnes Fondamentaux pour le Big Data c Télécom ParisTech 5/5 Au lieu de stocker les données ligne par ligne, les stocker colonne par colonne Organisation plus riche que dans les systèmes clef-valeur (plusieurs colonnes par objet stocké) Rend plus efficace l agrégation ou le parcours des valeurs d une même colonne Distribution transparente, passage à l échelle grâce à des arbres de recherche distribués ou des tables de hachages distribuées BigTable
29 NewSQL Fondamentaux pour le Big Data c Télécom ParisTech 1/2 Certaines applications nécessitent : des langages de requêtes riches (jointure, agrégation) une conformité aux propriétés ACID mais des performances supérieures à celles des SGBD classiques
30 NewSQL Fondamentaux pour le Big Data c Télécom ParisTech 1/2 Certaines applications nécessitent : des langages de requêtes riches (jointure, agrégation) une conformité aux propriétés ACID mais des performances supérieures à celles des SGBD classiques Solutions possibles : Se débarasser des goulots d étranglement classiques des SGBD : verrous, journalisation, gestion des caches Bases en mémoire vive, avec copie sur disque asynchrone Une gestion de concurrence sans verrou (MVCC) Une architecture distribuée sans partage d information (shared nothing) et avec équilibrage de charge transparent Spanner
31 Dans quels cas choisir un SGBD non classique? Fondamentaux pour le Big Data c Télécom ParisTech 2/2 Quand on a des besoins de latence ou de débit extrêmes
32 Dans quels cas choisir un SGBD non classique? Fondamentaux pour le Big Data c Télécom ParisTech 2/2 Quand on a des besoins de latence ou de débit extrêmes Quand on a des volumes extrêmes
33 Dans quels cas choisir un SGBD non classique? Fondamentaux pour le Big Data c Télécom ParisTech 2/2 Quand on a des besoins de latence ou de débit extrêmes Quand on a des volumes extrêmes Quand le modèle relationnel et SQL se prêtent mal au stockage et à l accès aux données (pas si fréquent!)
34 Dans quels cas choisir un SGBD non classique? Fondamentaux pour le Big Data c Télécom ParisTech 2/2 Quand on a des besoins de latence ou de débit extrêmes Quand on a des volumes extrêmes Quand le modèle relationnel et SQL se prêtent mal au stockage et à l accès aux données (pas si fréquent!) Quand, après tests détaillés, les performances des SGBD classiques se révèlent insuffisantes
35 Dans quels cas choisir un SGBD non classique? Fondamentaux pour le Big Data c Télécom ParisTech 2/2 Quand on a des besoins de latence ou de débit extrêmes Quand on a des volumes extrêmes Quand le modèle relationnel et SQL se prêtent mal au stockage et à l accès aux données (pas si fréquent!) Quand, après tests détaillés, les performances des SGBD classiques se révèlent insuffisantes Savoir ce qu on perd : ACID (suivant les cas), possibilité d interrogations complexes, stabilité de logiciels bien établis...
36 Dans quels cas choisir un SGBD non classique? Fondamentaux pour le Big Data c Télécom ParisTech 2/2 Quand on a des besoins de latence ou de débit extrêmes Quand on a des volumes extrêmes Quand le modèle relationnel et SQL se prêtent mal au stockage et à l accès aux données (pas si fréquent!) Quand, après tests détaillés, les performances des SGBD classiques se révèlent insuffisantes Savoir ce qu on perd : ACID (suivant les cas), possibilité d interrogations complexes, stabilité de logiciels bien établis... Les bases NoSQL et NewSQL répondent à de vrais besoins... mais les besoins sont souvent surestimés
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