Programme de la formation
Maîtriser les Bases de Données NoSQL: Enjeux et Solutions Modernes

• Introduction aux bases de données NoSQL

  - Évolution des bases de données : SQL vs NoSQL
  - Limites des bases relationnelles face aux nouvelles exigences
  - Définition et caractéristiques générales des NoSQL
  - Le phénomène Big Data et l'émergence des NoSQL

• Classification des bases de données NoSQL

  - Catégories principales : Document, Clé-Valeur, Colonne, Graphe
  - Autres types (Multi-modèle, Temps-série)
  - Principes fondamentaux du modèle CAP (Consistency, Availability, Partition tolerance)
  - Le théorème BASE (Basically Available, Soft state, Eventually consistent)

• Approfondissement : Bases de données Document

  - Modèle de données orienté document (JSON, BSON)
  - Cas d'usage typiques et avantages (flexibilité du schéma)
  - Présentation d'exemples : MongoDB, Couchbase, PouchDB
  - Requêtes de base et indexation dans les bases document

• Approfondissement : Bases de données Clé-Valeur

  - Modèle de données simple : clé unique, valeur arbitraire
  - Cas d'usage : caches, sessions web, stockage d'objets
  - Présentation d'exemples : Redis, DynamoDB, Riak
  - Opérations fondamentales : GET, PUT, DEL

• Approfondissement : Bases de données Orientées Colonnes

  - Modèle de cellule par famille de colonnes
  - Cas d'usage : Big Data, analytique distribuée, IoT
  - Présentation d'exemples : Apache Cassandra, Apache HBase
  - Comparaison avec les bases de données relationnelles par colonne

• Approfondissement : Bases de données Orientées Graphes

  - Modèle de données : Nœuds, Arêtes, Propriétés
  - Cas d'usage : réseaux sociaux, systèmes de recommandation, détection fraude
  - Présentation d'exemples : Neo4j, ArangoDB, Amazon Neptune
  - Requêtes de parcours de graphe (Cypher, Gremlin)

• Critères de choix et Architecture NoSQL

  - Définir le besoin : Volume, Vélocité, Variété, Véracité des données
  - Quand choisir NoSQL et quand conserver SQL
  - Cohérence : forte, éventuelle, causale
  - Principes de scalabilité horizontale (sharding, réplication)

• Conception de schéma NoSQL

  - Approches de modélisation spécifiques à chaque type de NoSQL
  - Dénormalisation et duplication de données
  - Gestion des relations et des transactions
  - Techniques d'optimisation pour les performances

• Intégration et Migration vers NoSQL

  - Stratégies de coexistence SQL/NoSQL
  - Outils d'ETL et de connectivité NoSQL
  - Principes de migration de données existantes
  - Bonnes pratiques pour l'intégration applicative

• Administration et Opérations NoSQL

  - Monitoring des performances et de la santé des clusters
  - Sauvegarde et restauration des données
  - Haute disponibilité et reprise après sinistre
  - Mise à l'échelle et gestion des ressources

• Sécurité et Bonnes pratiques NoSQL

  - Authentification et autorisation des accès
  - Chiffrement des données (au repos, en transit)
  - Conformité réglementaire (RGPD)
  - Optimisation des requêtes et de l'utilisation des ressources

• Tendances et Écosystème NoSQL

  - Solutions multi-modèles et serveurs de données universels
  - Serverless NoSQL (DynamoDB, Cosmos DB)
  - NoSQL et Machine Learning / IA
  - Exemples de cas d'usage industriels et retours d'expérience
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