2011 edition of http://www.universite-du-si.com/

1. La fin des bases de données relationnelles? Olivier Mallassi OCTO Technology 2011 © Université du Système d’Information 1

2. 2011 © Université du Système d’Information 2 La fin des bases de données relationnelles? NON…

3. 2011 © Université du Système d’Information 40 années d’expérience. Compatible avec l’écosystème du SI. Viable dans la majorité des cas. 3

4. 4 1970, premières bases de données relationnelles Atomicité Cohérence Isolation Durabilité 2011 © Université du Système d’Information

5. 2011 © Université du Système d’Information 5 POURTANT

6. 2011 © Université du Système d’Information 6 Des évolutions « hardware ». Optimiser l’organisation de la donnée pour optimiser le stockage. 1970 2010 100k $/GB POURTANT HDD RAM 0,10 $/GB Source :http://www.mkomo.com/cost-per-gigabyte

7. 2011 © Université du Système d’Information 7 Des évolutions « hardware ». Utiliser le disque pour contourner la limite de RAM 1970 2010 10 GB 1 GB POURTANT RAM 1 MB Source : http://www.jcmit.com/memoryprice.htm

8. 2011 © Université du Système d’Information 8 Vers du « commodities »... Optimisation du coût de la transaction. $ POURTANT $ Source : « Datacenter As A Computer »

9. 2011 © Université du Système d’Information 9 « Capacity Planning » & administration simplifiée. Elasticité et prédictibilité pour absorber les saisonnalités. POURTANT

10. 2011 © Université du Système d’Information 10 Vers plus de disponibilité des systèmes. Disponibilité (en écriture). Tolérance à des niveaux de pannes plus importants, à coût contraint. POURTANT

11. 2011 © Université du Système d’Information 11 Limites de la modélisation relationnelle. Graphes, documents… Multiples versions du schéma… POURTANT

12. 2011 © Université du Système d’Information 12 Un foisonnement de solutions émergeantes… Transactionnel, Décisionnel…

13. 2011 © Université du Système d’Information 13 …construites sur un ADN différent

14. …construites sur un ADN différent 2011 © Université du Système d’Information 14 Distribution des données. Mécanisme de partitionnement. JOE JOE BOB GUS BOB GUS

15. …construites sur un ADN différent 2011 © Université du Système d’Information 15 Tolérance à la panne. Réplication synchrone / asynchrone. « Fail-over » automatique. Gestion applicative (et non plus « hardware ») de la résilience. JOE BOB GUS GUS BOB JOE

16. …construites sur un ADN différent 2011 © Université du Système d’Information 16 Elasticité de l’infrastructure. Administration « simplifiée ». $ bin/nodetooldecommision –h 10.0.0.2 JOE BOB GUS GUS BOB JOE

17. 2011 © Université du Système d’Information 17 Challenge… Durabilité Atomicité Cohérence

18. 2011 © Université du Système d’Information 18 Challenge… Durabilité. Stockage sur disques standards voire en mémoire. Réplication applicative des données.

19. Relâchement de ACID. Modélisation de la donnée en fonction des patterns d’accès. Proche de ce qui est fait en relationnel sous contrainte de performance. Challenge… INSERT INTO… Pk#01 Pk#12 Pk#63 JOE BOB GUS 2011 © Université du Système d’Information 19

20. Challenge… 2011 © Université du Système d’Information 20 MapReduce ou l’art de distribuer le traitement. Traiter (plus rapidement) des volumes de données plus faibles. Paralléliser ces traitements « plus unitaires ». Co-localiser traitements et données. Requête Tâches Tâches Orchestrateur

21. Challenge… 2011 © Université du Système d’Information 21 ACID comme variable d’ajustement. « Partition Tolerant » ~ système distribué « Consistency » « Availability » Les nœuds proposent la même donnée au même moment La donnée est accessible Source : « CAP Theorem » - Eric Brewer

22. 2011 © Université du Système d’Information 22 ACID vu du client.. Compromis entre cohérence, temps de réponse, tolérance à la panne en fonction du type de la donnée. Challenge… « Consistency » « Availability » Source : « Eventually Consistent » - Werner Vogels

23. 2011 © Université du Système d’Information Un nouvel univers extrêmement riche. « Partition Tolerant » Challenge… « Data Grid » Google BigTable clones Amazon Dynamo clones « Consistency » « Availability » RDBMS Bases graphes, documents 23

24. 2011 © Université du Système d’Information 24 ET (APRÈS) DEMAIN?

25. ET (APRÈS) DEMAIN? 2011 © Université du Système d’Information 25 Des solutions configurables. Déploiement « mono server », respect ACID, SQL… Déploiement « distribué », relâchement ACID, MapReduce…

26. ET (APRÈS) DEMAIN? 2011 © Université du Système d’Information 26 « Auto-scaling ». Modélisation indépendante du stockage. Réplication et propagation des modifications sur la donnée référentielle Partitionnement pour les autres données

27. ET (APRÈS) DEMAIN? 2011 © Université du Système d’Information 27 La fusion des mondes transactionnels et décisionnels?

28. 2011 © Université du Système d’Information 28 La fin des bases de données relationnelles? NON, MAIS…