Modélisation de bases NoSQL¶

Ce chapitre est consacré à la notion de document qui est à la base de la représentation des données dans l’ensemble du cours. Cette notion est volontairement choisie assez générale pour couvrir la large palette des situations rencontrées: une valeur atomique (un entier, une chaîne de caractères) est un document; une paire clé-valeur est un document; un tableau de valeurs est un document; un agrégat de paires clé-valeur est un document; et de manière générale, toute composition des possibilités précédentes (un tableau d’agrégats de paires clé-valeur par exemple) est un document.

Nos documents sont caractérisés par l’existence d’une structure, et on parlera donc de documents structurés. Cette structure peut aller du très simple au très compliqué, ce qui permet de représenter de manière autonome des informations arbitrairement complexes.

Deux formats sont maintenant bien établis pour représenter les documents structurés: XML et JSON. Le premier est très complet mais très lourd, le second a juste les qualités inverses. Ces formats sont, entre autres, conçus pour que le codage des documents soit adapté aux échanges dans un environnement distribué. Un document en JSON ou XML peut être transféré par réseau entre deux machines sans perte d’information et sans problème de codage/décodage.

Il s’ensuit que les documents structurés sont à la base des systèmes distribués visant à des traitements à très grande échelle, autrement dit le « NoSQL » pour faire bref. Plusieurs de ces systèmes utilisent directement XML et surtout JSON, mais le modèle utilisé par d’autres est le plus souvent, à la syntaxe près, tout à fait équivalent. Il est important d’être capable de comprendre le modèle des documents structurés indépendamment d’un codage particulier. Ce chapitre se concentre sur le codage JSON. XML, beaucoup plus riche, est un peu trop complexe pour les systèmes NoSQL.

Il est donc tout à fait intéressant d’étudier la construction de documents structurés comme base de la représentation des données. Une question très importante dans cette perspective est celle de la modélisation préalable de collections de documents. Cette modélisation est une étape essentielle dans la construction de bases relationnelles, et assez négligée pour les bases NoSQL où on semble parfois considérer qu’il suffit d’accumuler des données sans se soucier de leur forme. Ce chapitre aborde donc la question, ne serait-ce que pour vous sensibiliser: construire une collection de documents comme une décharge de données est une très mauvaise idée et se paye très cher à terme.

S2. Modélisation des collections¶

Supports complémentaires

Nous abordons maintenant une question très importante dans le cadre de la mise en œuvre d’une grande base de données constituée de documents: comment modéliser ces documents pour satisfaire les besoins de l’application? Et plus précisément:

quelle est la structure de ces documents?

quelles sont les contraintes qui portent sur le contenu des documents?

Cette question est bien connue dans le contexte des bases de données relationnelles, et nous allons commencer par rappeler la méthode bien établie. Pour les bases NoSQL, il n’existe pas de méthodologie équivalente. Une bonne (ou mauvaise) raison est d’ailleurs qu’il n’existe pas de modèle normalisé, et que la modélisation doit s’adapter aux caractéristiques de chaque système.

Note

Certains semblent considérer que la question ne se pose pas et qu’on peut entasser les données dans la base, n’importe comment, et voir plus tard ce que l’on peut en faire. C’est un(e absence de) choix porteur de redoutables conséquences pour la suite. La dernière partie de cette section donne mon avis à ce sujet.

Je vais donc extrapoler la méthodologie de conception relationnelle pour étudier ce que l’on peut obtenir avec un modèle de documents structurés.

Conception d’une base relationnelle¶

Note

Cette partie reprend de manière abrégée le contenu du chapitre « Conception d’une base de données » dans le support de cours Bases de données relationnelles. La lecture complète de ce chapitre est conseillée pour aller plus loin.

Voyons comment on pourrait modéliser notre base de films avec leurs réalisateurs et leurs acteurs. La démarche consiste à:

déterminer les « entités » (film, réalisateurs, acteurs) pertinentes pour l’application;

définir une méthode d’identification de chaque entité; en pratique on recourt à la définition d’un identifiant artificiel (il n’a aucun rôle descriptif) qui permet d’une part de s’assurer qu’une même « entité » est représentée une seule fois, d’autre part de référencer une entité par son identifiant.

préserver le lien entre les entités.

Voici une illustration informelle de la méthode, dans le contexte d’une base relationnelle où l’on suit une démarche fondée sur des règles de normalisation. Nous reprendrons ensuite une approche plus générale basée sur la notation Entité/association.

Commençons par les deux premières étapes. On va d’abord distinguer deux types d’entités: les films et les réalisateurs. On en déduit deux tables, celle des films et celle des réalisateurs.

Note

Comment distingue-t-on des entités et modélise-t-on correctement un domaine? Il n’y a pas de méthode magique: c’est du métier, de l’expérience, de la pratique, des erreurs, …

Ensuite, on va ajouter à chaque table un attribut spécial, l’identifiant, désigné par id, dont la valeur est simplement un compteur auto-incrémenté. On obtient le résultat suivant.

id	titre	année
1	Alien	1979
2	Vertigo	1958
3	Psychose	1960
4	Kagemusha	1980
5	Volte-face	1997
6	Pulp Fiction	1995
7	Titanic	1997
8	Sacrifice	1986

La table des films.

id	nom	prénom	année
101	Scott	Ridley	1943
102	Hitchcock	Alfred	1899
103	Kurosawa	Akira	1910
104	Woo	John	1946
105	Tarantino	Quentin	1963
106	Cameron	James	1954
107	Tarkovski	Andrei	1932

La table des réalisateurs

Un souci constant dans ce type de modélisation est d’éviter toute redondance. Chaque film, et chaque information relative à un film, ne doit être représentée qu’une fois. La redondance dans une base de données est susceptible de soulever de gros problèmes, et notamment des incohérences (on met à jour une des versions et pas les autres, et on se sait plus laquelle est correcte).

Il reste à représenter le lien entre les films et les metteurs en scène, sans introduire de redondance. Maintenant que nous avons défini les identifiants, il existe un moyen simple pour indiquer quel metteur en scène a réalisé un film : associer l’identifiant du metteur en scène au film. L’identifiant sert alors de référence à l’entité. On ajoute un attribut idRéalisateur dans la table Film, et on obtient la représentation suivante.

id	titre	année	idRéalisateur
1	Alien	1979	101
2	Vertigo	1958	102
3	Psychose	1960	102
4	Kagemusha	1980	103
5	Volte-face	1997	104
6	Pulp Fiction	1995	105
7	Titanic	1997	106
8	Sacrifice	1986	107

Cette représentation est correcte. La redondance est réduite au minimum puisque seule l’identifiant du metteur en scène a été déplacé dans une autre table. Pour peu que l’on s’assure que cet identifiant ne change jamais, cette redondance n’induit aucun effet négatif.

Cette représentation normalisée évite des inconvénients qu’il est bon d’avoir en tête:

pas de redondance, donc toute mise à jour affecte l’unique représentation, sans risque d’introduction d’incohérences;

pas de dépendance forte induisant des anomalies de mise à jour: on peut par exemple détruire un film sans affecter les informations sur le réalisateur, ce qui ne serait pas le cas s’ils étaient associés dans la même table (ou dans un même document: voir plus loin).

Ce gain dans la qualité du schéma n’a pas pour contrepartie une perte d’information. Il est en effet facile de voir qu’elle peut être reconstituée intégralement. En prenant un film, on obtient l’identifiant de son metteur en scène, et cet identifiant permet de trouver l’unique ligne dans la table des réalisateurs qui contient toutes les informations sur ce metteur en scène. Ce processus de reconstruction de l’information, dispersée dans plusieurs tables, peut s’exprimer avec les opérations relationnelles, et notamment la jointure.

Il reste à appliquer une méthode systématique visant à aboutir au résultat ci-dessus, et ce même dans des cas beaucoup plus complexes. Celle universellement adoptée (avec des variantes) s’appuie sur les notions d’entité et d’association. En voici une présentation très résumée.

La méthode permet de distinguer les entités qui constituent la base de données, et les associations entre ces entités. Un schéma E/A décrit l’application visée, c’est-à-dire une abstraction d’un domaine d’étude, pertinente relativement aux objectifs visés. Rappelons qu’une abstraction consiste à choisir certains aspects de la réalité perçue (et donc à éliminer les autres). Cette sélection se fait en fonction de certains besoins, qui doivent être précisément définis, et rélève d’une démarche d’analyse qui n’est pas abordée ici.

Fig. 11 Le schéma E/A des films¶

Par exemple, pour notre base de données Films, on n’a pas besoin de stocker dans la base de données l’intégralité des informations relatives à un internaute, ou à un film. Seules comptent celles qui sont importantes pour l’application. Voici le schéma décrivant cette base de données Films (Fig. 11). On distingue

des entités, représentées par des rectangles, ici Film, Artiste, Internaute et Pays ;

des associations entre entités représentées par des liens entre ces rectangles. Ici on a représenté par exemple le fait qu’un artiste joue dans des films, qu’un internaute note des films, etc.

Chaque entité est caractérisée par un ensemble d’attributs, parmi lesquels un ou plusieurs forment l’identifiant unique (en gras). Nous l’avons appelé id pour Film et Artiste, code pour le pays. Le nom de l’attribut-identifiant est peu important, même si la convention id est très répandue.

Les associations sont caractérisées par des cardinalités. La notation 0..* sur le lien Réalise, du côté de l’entité Film, signifie qu’un artiste peut réaliser plusieurs films, ou aucun. La notation 0..1 du côté Artiste signifie en revanche qu’un film ne peut être réalisé que par au plus un artiste. En revanche dans l’association Donne une note, un internaute peut noter plusieurs films, et un film peut être noté par plusieurs internautes, ce qui justifie l’a présence de 0..* aux deux extrêmités de l’association.

Outre les propriétés déjà évoquées (simplicité, clarté de lecture), évidentes sur ce schéma, on peut noter aussi que la modélisation conceptuelle est totalement indépendante de tout choix d’implantation. Le schéma de la Fig. 11 ne spécifie aucun système en particulier. Il n’est pas non plus question de type ou de structure de données, d’algorithme, de langage, etc. En principe, il s’agit donc de la partie la plus stable d’une application. Le fait de se débarrasser à ce stade de la plupart des considérations techniques permet de se concentrer sur l’essentiel : que veut-on stocker dans la base ?

Schémas relationnels¶

La transposition d’une modélisation entité/association s’effectue sous la forme d’un schéma relationnel. Un tel schéma énonce la structure et les contraintes portant sur les données. À partir de la modélisation précédente, par exemple, on obtient les tables Film, Artiste et Role suivantes:

create table Artiste  (idArtiste integer not null,
                       nom varchar (30) not null,
                       prenom varchar (30) not null,
                       anneeNaiss integer,
                       primary key (idArtiste),
                       unique (nom, prenom))

 create table Film  (idFilm integer not null,
                    titre    varchar (50) not null,
                    annee    integer not null,
                    idRealisateur    integer not null,
                    genre varchar (20) not null,
                    resume      varchar(255),
                    codePays    varchar (4),
                    primary key (idFilm),
                    foreign key (idRealisateur) references Artiste);

 create table Role (idFilm  integer not null,
                   idActeur Iinteger not null,
                   nomRole  varchar(30),
                   primary key (idActeur,idFilm),
                   foreign key (idFilm) references Film,
                   foreign key (idActeur) references Artiste);

Le schéma impose des contraintes sur le contenu de la base. On a par exemple spécifié qu’on ne doit pas trouver deux artistes avec la même paire de valeurs (prénom, nom). La contrainte not null indique qu’une valeur doit toujours être présente. Une contrainte très importante est la contrainte d’intégrité référentielle (foreign key): elle garantit par exemple que la valeur de idRéalisateur correspond bien à une clé primaire de la table Artiste. En d’autres termes: un film fait référence, grâce à idRéalisateur, à un artiste qui est représenté dans la base. Le système garantit que ces contraintes sont respectées.

Voici un exemple de contenu pour la table Artiste.

Tableau 1 Table des artistes¶

id

nom

prénom

11

Travolta

John

27

Willis

Bruce

37

Tarantino

Quentin

167

De Niro

Robert

168

Grier

Pam

Tableau 1 Table des artistes¶
id	nom	prénom
11	Travolta	John
27	Willis	Bruce
37	Tarantino	Quentin
167	De Niro	Robert
168	Grier	Pam

On peut remarquer que le schéma et la base sont représentés séparément, contrairement aux documents structurés où chaque valeur est associée à une clé qui indique sa signification. Ici, le placement d’une valeur dans un colonne spécifique suffit.

Voici un exemple pour la table des films, illustrant la notion de clé étrangère.

Tableau 2 Table des films¶

id

titre

année

idRéal

17

Pulp Fiction

1994

37

57

Jackie Brown

1997

37

Tableau 2 Table des films¶
id	titre	année	idRéal
17	Pulp Fiction	1994	37
57	Jackie Brown	1997	37

Une valeur de la colonne idReal, une clé étrangère, est impérativement la valeur d’une clé primaire existante dans la table Artiste. Cette contrainte forte est vérifiée par le système relationnel et garantit que la base est saine. Il est impossible de faire référence à un metteur en scène qui n’existe pas.

Dans une base relationnelle (bien conçue) les données sont cohérentes et cela apporte une garantie forte aux applications qui les manipulent: pas besoin de vérifier par exemple, quand on lit le film 17, que l’artiste avec l’identifiant 37 existe bien: c’est garanti par le schéma.

En contrepartie, la distribution des données dans plusieurs tables rend le contenu de chacune incomplet. Le système de référencement par clé étrangère en particulier ne donne aucune indication directe sur l’entité référencée, d’où des tables au contenu succinct et non interprétable. Voici la table Role.

Tableau 3 Table des rôles¶

idFilm

idArtiste

rôle

17

11

Vincent Vega

17

27

Butch Coolidge

17

37

Jimmy Dimmick

Tableau 3 Table des rôles¶
idFilm	idArtiste	rôle
17	11	Vincent Vega
17	27	Butch Coolidge
17	37	Jimmy Dimmick

En la regardant, on ne sait pas grand chose: il faut aller voir par exemple, pour le premier rôle, que le film 17 est Pulp Fiction, et l’artiste 11, John Travolta. En d’autres termes, il faut effectuer une opération rapprochant des données réparties dans plusieurs tables. Un système relationnel nous fournit cette opération: c’est la jointure. Voici comment on reconstituerait l’information sur le rôle « Vincent Vega » en SQL.

select titre, nom, prénom, role
from Film, Artiste, Role
where role='Vincent Vega'
and Film.id = Role.idFilm
and Artiste.id = Role.idActeur

La représentation des informations relatives à une même « entité » (un film) dans plusieurs tables a une autre conséquence qui motive (parfois) le recours à une représentation par document structuré. Il faut de fait effectuer plusieurs écritures pour une même entité, et donc appliquer une transaction pour garantir la cohérence des mises à jour. On peut considérer que ces précautions et contrôles divers pénalisent les performances (pour des raisons claires: assurer la cohérence de la base).

Note

Pour la notion de transaction, reportez-vous au chapitre introductif de http://sys.bdpedia.fr.

Ce qu’il faut retenir¶

En résumé, les caractéristiques d’une modélisation relationnelle sont

Un objectif de normalisation qui vise à éviter à la fois toute redondance et toute perte d’information;

la redondance est évitée en découpant les données avec une granularité fine, et en les stockant indépendamment les unes des autres;

la perte d’information est évitée en utilisant un système de référencement basé sur les clés primaires et clés étrangères.

Les données sont contraintes par un schéma qui impose des règles sur le contenu de la base

Il n’y a aucune hiérarchie dans la représentation des entités; une entité comme Pays, qui peut être considérée comme secondaire, a droit à sa table dédiée, tout comme l’entité Film qui peut être considérée comme essentielle; on ne pré-suppose pas en relationnel, l’importance respective des entités représentées;

La distribution des données dans plusieurs tables est compensée par la capacité de SQL à effectuer des jointures qui exploitent le plus souvent le système de référencement (clé primaire, clé étrangère) pour associer des lignes stockées séparément.

Plusieurs écritures transactionnelles peuvent être nécessaires pour créer une seule entité.

Ce modèle est cohérent. Il fonctionne très bien, depuis très longtemps, au moins pour des données fortement structurées comme celles que nous étudions ici. Il permet de construire des bases pérennes, conçues en grand partie indépendamment des besoins ponctuels d’une application, représentant un domaine d’une manière suffisament générique pour satisfaire tous les types d’accès, mêmes s’ils n’étaient pas envisagés au départ.

Voyons maintenant ce qu’il en est avec un modèle de document structuré.

Conception NoSQL avec documents structurés¶

En relationnel, on a des lignes (des nuplets pour être précis) et des tables (des relations). Dans le contexte du NoSQL, on va parler de documents et de collections (de documents).

Documents et collections¶

Notons pour commencer que la représentation arborescente est très puissante, plus puissante que la représentation offerte par la structure tabulaire du relationnel. Dans un nuplet relationnel, on ne trouve que des valeurs dites atomiques, non décomposables. Il ne peut y avoir qu’un seul genre pour un film. Si ce n’est pas le cas, il faut (processus de normalisation) créer une table des genres et la lier à la table des films (je vous laisse trouver le schéma correspondant, à titre d’exercice). Cette nécessité de distribuer les données dans plusieurs tables est une lourdeur souvent reprochée à la modélisation relationnelle.

Avec un document structuré, il est très facile de représenter les genres comme un tableau de valeurs, ce qui rompt la première règle de normalisation.

{
  "title": "Pulp fiction",
  "year": "1994",
  "genre": ["Action", "Policier", "Comédie"]
  "country": "USA"
}

Par ailleurs, il est également facile de représenter une table par une collection de documents structurés. Voici la table des artistes en notation JSON.

 [
  artiste:  {"id": 11, "nom": "Travolta", "prenom": "John"},
  artiste:  {"id": 27, "nom": "Willis", "prenom": "Bruce"},
  artiste:  {"id": 37, "nom": "Tarantino", "prenom": "Quentin"},
  artiste:  {"id": 167, "nom": "De Niro", "prenom": "Robert"},
  artiste:  {"id": 168, "nom": "Grier", "prenom": "Pam"}
]

On pourrait donc « encoder » une base relationnelle sous la forme de documents structurés, et chaque document pourrait être plus complexe structurellement qu’une ligne dans une table relationnelle.

D’un autre côté, une telle représentation, pour des données régulières, n’est pas du tout efficace à cause de la redondance de l’auto-description: à chaque fois on répète le nom des clés, alors qu’on pourrait les factoriser sous forme de schéma et les représenter indépendamment (ce que fait un système relationnel, voir ci-dessus).

L’auto-description n’est valable qu’en cas de variation dans la structure, ou éventuellement pour coder l’information de manière autonome en vue d’un échange. Une représentation arborescente XML / JSON est donc plus appropriée pour des données de structure complexe et surtout flexible.

Le pouvoir de l’imbrication des structures¶

Dans une modélisation relationnelle, nous avons dû séparer les films et les artistes dans deux tables distinctes, et lier chaque film à son metteur en scène par une clé étrangère. Grâce à l’imbrication des structures, il est possible avec un document structuré de représenter l’information de la manière suivante:

{
  "title": "Pulp fiction",
  "year": "1994",
  "genre": "Action",
  "country": "USA",
  "director": {
    "last_name": "Tarantino",
    "first_name": "Quentin",
    "birth_date": "1963"
  }
}

On a imbriqué un objet dans un autre, ce qui ouvre la voie à la représentation d’une entité par un unique document complet.

Important

Notez que nous n’avons plus besoin du système de référencement par clés primaires / clés étrangères, remplacé par l’imbrication qui associe physiquement les entités film et artiste.

Prenons l’exemple du film « Pulp Fiction » et son metteur en scène et ses acteurs. En relationnel, pour reconstituer l’ensemble du film « Pulp Fiction », il faut suivre les références entre clés primaires et clés étrangères. C’est ce qui permet de voir que Tarantino (clé = 37) est réalisateur de Pulp Fiction (clé étrangère idRéal dans la table Film, avec la valeur 37) et joue également un rôle (clé étrangère idArtiste dans la table Rôle).

Tout peut être représenté par un unique document structuré, en tirant parti de l’imbrication d’objets dans des tableaux.

{
  "title": "Pulp fiction",
  "year": "1994",
  "genre": "Action",
  "country": "USA",
  "director": {
    "last_name": "Tarantino",
    "first_name": "Quentin",
    "birth_date": "1963" },
  "actors": [
    {"first_name": "John",
     "last_name": "Travolta",
     "birth_date": "1954",
     "role": "Vincent Vega" },
    {"first_name": "Bruce",
     "last_name": "Willis",
     "birth_date": "1955",
     "role": "Butch Coolidge" },
    {"first_name": "Quentin",
     "last_name": "Tarantino",
     "birth_date": "1963",
     "role": "Jimmy Dimmick"}
   ]
  }

Nous obtenons une unité d’information autonome représentant l’ensemble des informations relatives à un film (on pourrait bien entendu en ajouter encore d’autres, sur le même principe). Ce rassemblement offre des avantages forts dans une perspective de performance pour des collections à très grande échelle.

Plus besoin de jointure: il est inutile de faire des jointures pour reconstituer l’information puisqu’elle n’est plus dispersée, comme en relationnel, dans plusieurs tables.

Plus besoin de transaction (?): une écriture (du document) suffit; pour créer toutes les données du film « Pulp fiction » ci-dessus, il faudrait écrire 1 fois dans la table Film, 3 fois dans la table Artiste; 3 fois dans la table Role.

De même, une lecture suffit pour récupérer l’ensemble des informations.

Adaptation à la distribution. Si les documents sont autonomes, il est très facile des les déplacer pour les répartir au mieux dans un système distribué; l’absence de lien avec d’autres documents donne la possibilité d’organiser librement la collection.

Cela semble séduisant… De plus, les transactions et les jointures sont deux mécanismes assez compliqués à mettre en œuvre dans un environnement distribué. Ne pas avoir à les implanter simplifie considérablement la création de systèmes NoSQL, d’où la prolifération à laquelle nous assistons. Tout système sachant faire des put() et des get() peut prétendre à l’appellation !

Mais il y a bien entendu des inconvénients.

Les inconvénients¶

En observant bien le document ci-dessus, on réalise rapidement qu’il introduit cependant deux problèmes importants.

Hiérarchisation des accès: la représentation des films et des artistes n’est pas symétrique; les films apparaissent près de la racine des documents, les artistes sont enfouis dans les profondeurs; l’accès aux films est donc privilégié (on ne peut pas accéder aux artistes sans passer par eux) ce qui peut ou non convenir à l’application.

Perte d’autonomie des entités. Il n’est plus possible de représenter les informations sur un metteur en scène si on ne connaît pas au moins un film; inversement, en supprimant un film (e.g., Pulp Fiction), on risque de supprimer définitivement les données sur un artiste (e.g., Tarantino).

Redondance: la même information doit être représentée plusieurs fois, ce qui est tout à fait fâcheux. Quentin Tarantino est représenté deux fois, et en fait il sera représenté autant de fois qu’il a tourné de films (ou fait l’acteur quelque part).

En extrapolant un peu, il est clair que la contrepartie d’un document autonome contenant toutes les informations qui lui sont liées est l’absence de partage de sous-parties potentiellement communes à plusieurs documents (ici, les artistes). On aboutit donc à une redondance qui mène immanquablement à des incohérences diverses.

Par ailleurs, on privilégie, en modélisant les données comme des documents, une certaine perspective de la base de données (ici, les films), ce qui n’est pas le cas en relationnel où toutes les informations sont au même niveau. Avec la représentation ci-dessus par exemple, comment connaître tous les films tournés par Tarantino? Il n’y a pas vraiment d’autre solution que de lire tous les documents, c’est compliqué et surtout coûteux.

Ce sont des inconvénients majeurs, qui risquent à terme de rendre la base de données inexploitable. Il faut bien les prendre en compte avant de se lancer dans l’aventure du NoSQL. D’autant que …

Et le schéma?¶

Les systèmes NoSQL (à quelques exceptions près, cf. Cassandra) ne proposent pas de schéma, ou en tout cas rien d’équivalent aux schémas relationnels. Il existe un gain apparent: on peut tout de suite, sans effectuer la moindre démarche de modélisation, commencer à insérer des documents. Rapidement la structure de ces documents change, et on ne sait plus trop ce qu’on a mis dans la base qui devient une véritable poubelle de données.

Si on veut éviter cela, c’est au niveau de l’application effectuant des insertions qu’il faut effectuer la vérification des contraintes qu’un système relationnel peut nativement prendre en charge. Il faut également, pour toute application exploitant les données, effectuer des contrôles puisqu’il n’y a pas de garantie de cohérence ou de complétude.

L’absence de schéma est (à mon avis) un autre inconvénient fort des systèmes NoSQL.

Ma conclusion: Relationnel ou NoSQL?¶

Note

Ce qui suit constitue un ensemble de conclusions que je tire personnellement des arguments qui précèdent. Je ne cherche pas à polémiquer, mais à éviter de gros soucis à beaucoup d’enthousiastes qui penseraient découvrir une innovation mirifique dans le NoSQL. Contre-arguments et débats sont les bienvenus!

La (ma) conclusion de ce qui précède est que les systèmes NoSQL sont beaucoup moins puissants, fonctionnellement parlant, qu’un système relationnel. Ils présentent quelques caractéristiques potentiellement avantageuses dans certaines situations, essentiellement liés à leur capacité à passer à l’échelle comme système distribué. Ils ne devraient donc être utilisés que dans des situations très précises, et rarement rencontrées. Résumons les inconvénients:

Un modèle de données puissant, mais menant à des représentations asymétriques des informations.

Certaines applications seront privilégiées, et d’autres pénalisées. Une base de données est (de mon point de vue) beaucoup plus pérenne que les applications qui l’exploitent, et il est dangereux de concevoir une base pour une application initiale, et de s’apercevoir qu’elle est inadaptée ensuite.

Pas de jointure, pas de langage de requêtes et en tout cas non normalisé.

Cela implique une chute potentielle extrêmement forte de la productivité. Êtes-vous prêts à écrire un programme à chaque fois qu’il faut effectuer une mise à jour, même minime?

Pas de schéma, pas de contrôle sur les données.

Ne transformez pas votre base en déchèterie de documents! La garantie de ce que l’on va trouver dans la base évite d’avoir à multiplier les tests dans les applications.

Pas de transactions.

Une transaction assure la cohérence des données (cf. le support en ligne http://sys.bdpedia.fr). Êtes-vous prêts à baser un site de commerce électronique sur un système NoSQL qui permettra de livrer des produits sans garantir que vous avez été payé?

D’une manière générale, ce qu’un système NoSQL ne fait pas par rapport à un système relationnel doit être pris en charge par les applications (contrôle de cohérence, opérations de recherche complexes, vérification du format des documents). C’est potentiellement une grosse surcharge de travail et un risque (comment garantir que les contrôles ou tests sont correctement implantés?).

Alors, quand peut-on recourir un système NoSQL? Il existe des niches, celles qui présentent une ou plusieurs des caractéristiques suivantes:

Des données très spécifiques, peu ou faiblement structurées. graphes, séries temporelles, données textuelles et multimédia. Les systèmes relationnels se veulent généralistes, et peuvent donc être moins adaptés à des données d’un type très particulier.

Peu de mises à jour, beaucoup de lectures. C’est le cas des applications de type analytique par exemple: on écrit une fois, et ensuite on lit et relit pour analyser. Dans ce cas, la plupart des inconvénients ci-dessus disparaissent ou sont minorés.

De très gros volumes. Un système relationnel peut souffrir pour calculer efficament des jointures pour de très gros volumes (ordre de grandeur: des données dépassant les capacités d’un unique ordinateur, soit quelques TéraOctets à ce jour). Dans ce cas on peut vouloir dénormaliser, recourir à un système NoSQL, et assumer les dangers qui en résultent.

De forts besoins en temps réel. Si on veut obtenir des informations en quelques ms, même sur de très grandes bases, certains systèmes NoSQL peuvent être mieux adaptés.

Voilà ! Un cas typique et justifié d’application est celui de l’accumulation de données dans l’optique de construire des modèles statistiques. On accumule des données sur le comportement des utilisateurs pour construire un modèle de recommandation par exemple. La base est alors une sorte d’entrepôt de données, avec des insertions constantes et aucune mise à jour des données existantes.

NoSQL = Not Only SQL. En dehors de ces niches, je pense très sincèrement que dans la plupart des cas le relationnel reste un meilleur choix et fournit des fonctionnalités beaucoup plus riches pour construire des applications. Le reste du cours vous permettra d’apprécier plus en profondeur la technicité de certains arguments. Après ce sera à vous de juger.

S3: Cassandra, une base relationnelle étendue¶

Supports complémentaires

Cassandra est un système de gestion de données à grande échelle conçu à l’origine (2007) par les ingénieurs de Facebook pour répondre à des problématiques liées au stockage et à l’utilisation de gros volumes de données. En 2008, ils essayèrent de le démocratiser en founissant une version stable, documentée, disponible sur Google Code. Cependant, Cassandra ne reçut pas un accueil particulièrement enthousiaste. Les ingénieurs de Facebook décidèrent donc en 2009 de faire porter Cassandra par l’Apache Incubator. En 2010, Cassandra était promu au rang de top-level Apache Project.

Apache a joué un rôle de premier plan dans l’attraction qu’a su créer Cassandra. La communauté s’est tellement investie dans le projet Cassandra que, au final, ce dernier a complètement divergé de sa version originale. Facebook s’est alors résolu à accepter que le projet - en l’état - ne correspondait plus précisément à leurs besoins, et que reprendre le développement à leur compte ne rimerait à rien tant l’architecture avait évolué. Cassandra est donc resté porté par l’Apache Incubator.

Aujourd’hui, c’est la société Datastax qui assure la distribution et le support de Cassandra qui reste un projet Open Source de la fondation Apache.

Cassandra a beaucoup évolué depuis l’origine, ce qui explique une terminologie assez erratique qui peut prêter à confusion. L’inspiration initiale est le système BigTable de Google, et l’évolution a ensuite plutôt porté Cassandra vers un modèle proche du relationnel, avec quelques différences significatives, notamment sur les aspects internes. C’est un système NoSQL très utilisé, et sans doute un bon point de départ pour passer du relationnel à un système distribué.

Installation¶

Avec Docker, il vous sera possible d’utiliser Cassandra dans un environnement virtuel. C’est de loin le mode d’installation le plus simple, il est rapide et ne pollue pas la machine avec des services qui tournent en tâche de fond et dont on ne se sert pas.

Le serveur¶

Reportez-vous au chapitre Préliminaires: Docker pour l’introduction à Docker. Vous devriez avoir une machine Docker disponible, et disposer d’un terminal (ou utiliser Kitematic pour une simplicité maximale). En ligne de commande, entrez:

docker run --name mon-cassandra -p 3000:9042  -d cassandra:latest

Pour l’interface CQL (que nous allons utiliser), c’est le port 9042 du conteneur qui doit être renvoyé vers un port du système hôte. Normalement, vous savez faire, sinon relisez encore et encore le chapitre sur Docker.

L’image Docker de cassandra est alors téléchargée et instanciée. Vérifiez-le en listant vos conteneurs:

$ docker ps

Vous pouvez obtenir l’adresse IP de la machine Docker.

$ docker inspect <id-conteneur>

Il est donc possible de se connecter à Casandra soit à l’adresse 127.0.0.1:3000, soit sur le port 9042 du conteneur.

Nous sommes prêts à nous connecter au serveur Cassandra et à interagir avec la base de données.

Le client¶

Il vous faut un client sur la machine hôte. L’application cliente de base est l’interpréteur de commandes cqlsh, ce qui nécessite une installation des binaires Cassandra.

Des clients graphiques existent. Le plus complet (à ce jour) semble le Datastax DevCenter, qui impose malheureusement la création d’un compte chez Datastax (merci à eux quand même) et des sollicitations par la suite pour essayer de vous vendre des services Cassandra. C’est le client que j’utilise par la suite. Aux dernières nouvelles il est disponible ici: https://downloads.datastax.com/#devcenter.

La Fig. 12 montre l’interface, avec les fenêtres permettant d’explorer le schéma de la base et d’interroger cette dernière grâce au langage dédié CQL.

Fig. 12 Le client DevCenter fourni par la société Datastax.¶

Le modèle de données¶

Cassandra est un système qui s’est progressivement orienté vers un modèle relationnel étendu, avec typage fort et schéma contraint. Initialement, Cassandra était beaucoup plus permissif et permettait d’insérer à peu près n’importe quoi.

Note

Méfiez-vous des « informations » qui trainent encore sur le Web, où Cassandra est par exemple qualifié de « column-store, avec une confusion assez générale due en partie aux évolutions du système, et en partie au fait que certains se contentent de répéter ce qu’ils ont lu quelque part sans se donner la peine de vérifier ou même de comprendre.

Comme dans un système relationnel, une base de données Cassandra est constituée de tables. Chaque table a un nom et est constituée de colonnes. Toute ligne (row) de la table doit respecter le schéma de cette dernière. Si une table a 5 colonnes, alors à l’insertion d’une entrée, la donnée devra être composée de 5 valeurs respectant le typage. Une colonne peut avoir différents types,

des types atomiques, comme par exemple entier, texte, date;

des types complexes (ensembles, listes, dictionnaires);

des types construits et nommés.

Cela vous rappelle quelque chose? Nous sommes effectivement proche d’un modèle de documents structurés de type JSON, avec imbrication de structures, mais avec un schéma qui assure le contrôle des données insérées. La gestion de la base est donc très contrainte et doit se faire en cohérence avec la structure de chaque table (son schéma). C’est une différence notable avec de nombreux systèmes NoSQL.

Important

Le vocabulaire encore utilisé par Cassandra est hérité d’un historique complexe et s’avère source de confusion. Ce manque d’uniformité et de cohérence dans la terminologie est malheureusement une conséquence de l’absence de normalisation des systèmes dits « No-SQL ». Dans tout ce qui suit, nous essayons de rester en phase avec les concepts (et leur nommage) présentés dans ce cours, d’établir le lien avec le vocabulaire Cassandra et si possible d’expliquer les raisons des écarts terminologiques. En particulier, nous allons utiliser document comme synonyme de row Cassandra, pour des raisons d’homogénéïté avec le reste de ce cours.

Paires clé/valeur (columns) et documents (rows)¶

La structure de base d’un document dans Cassandra est la paire (clé, valeur), autrement dit la structure atomique de représentation des informations semi-structurées, à la base de XML ou JSON par exemple. Une valeur peut être atomique (entier, chaîne de caractères) ou complexe (dictionnaire, liste).

Vocabulaire

Dans Cassandra, cette structure est parfois appelée colonne, ce qui est difficilement explicable au premier abord (vous êtes d’accord qu’une paire-clé/valeur n’est pas une colonne?). Il s’agit en fait d’un héritage de l’inspiration initiale de Cassandra, le système BigTable de Google dans lequel les données sont stockées en colonnes. Même si l’organisation finale de Cassandra a évolué, le vocabulaire est resté. Bilan: chaque fois que vous lisez « colonne » dans le contexte Cassandra, comprenez « paire clé-valeur » et tout s’éclaircira.

Versions

Il existe une deuxième subtilité que nous allons laisser de côté pour l’instant: les valeurs dans une paire clé-valeur Cassandra sont associées à des versions. Au moment où l’on affecte une valeur à une clé, cette valeur est étiquetée par l’estampille temporelle courante, et il est possible de conserver, pour une même clé, la série temporelle des valeurs successives. Cassandra, à strictement parler, gère donc des triplets (clé, estampille, valeur)*. C’est un héritage de BigTable, que l’on retrouve encore dans HBase par exemple.

L’estampille a une utilité dans le fonctionnement interne de Cassandra, notamment lors des phases de réconciliation lorsque des fichiers ne sont plus synchronisés suite à la panne d’un nœud. Nous y reviendrons.

Un document dans Cassandra est un identifiant unique associé à un ensemble de paires (clé, valeur). Il s’agit ni plus ni moins de la notion traditionnelle de dictionnaire que nous avons rencontrée dès le premier chapitre de ce cours et qu’il est très facile de représenter en JSON par exemple (ou en XML bien entendu).

Vocabulaire

Cassandra appelle row les documents, et row key l’identifiant unique. La notion de ligne (row) vient également de BigTable. Conceptuellement, il n’y a pas de différence avec les documents semi-structurés que nous étudions depuis le début de ce cours.

Dans les versions initiales de Cassandra, le nombre de paires clé-valeur (« colonnes ») constituant un document (ligne) n’était pas limité. On pouvait donc imaginer avoir des documents contenant des milliers de paires, tous différents les uns des autres. Ce n’est plus possible dans les versions récentes, chaque document devant être conforme au schéma de la table dans laquelle il est inséré. Les concepteurs de Cassandra ont sans doute considéré qu’il était malsain de produire des fourre-tout de données, difficilement gérables. La Fig. 13 montre un document Cassandra sous la forme de ses paires clés-valeurs

Fig. 13 Structure d’un document dans Cassandra¶

Les tables (column families)¶

Les documents sont groupés dans des tables qui, sous Cassandra, sont parfois appelées des column families pour des raisons historiques.

Vocabulaire

La notion de column family vient là encore de Bigtable, où elle avait un sens précis qui a disparu ici (pourquoi appeler une collection une « famille de colonnes? »). Transposez column family en collection et vous serez en territoire connu. Pour retrouver un modèle encore très proche de celui de BigTable, vous pouvez regarder le système HBase où les termes column family et column ont encore un sens fort.

Note

Il existe aussi des super columns, ainsi que des super column families. Ces structures apportent un réel niveau de complexité dans le modèle de données, et il n’est pas vraiment nécessaire d’en parler ici. Il se peut d’ailleurs ques ces notions peu utiles disparaissent à l’avenir.

La Fig. 14 illustre une table et 3 documents avec leur identifiant.

Fig. 14 Une table (column family) contenant 3 documents (rows) dans Cassandra¶

Bases (Keyspaces)¶

Enfin le troisième niveau d’organisation dans Cassandra est le keyspace, qui contient un ensemble de tables (column families). C’est l’équivalent de la notion de base de données, ensemble de tables dans le modèle relationnel, ou ensemble de collections dans des systèmes comme MongoDB.

Conception d’un schéma¶

Le modèle de données sur Cassandra est très influencé à l’origine par le système BigTable dont le plus proche héritier à ce jour est HBase. Cassandra en hérite principalement une terminologie assez dérourante et peu représentative d’une organisation assez classique structurée selon les niveaux base, table et document. Une fois dépassée ce petit obstacle, on constate une adoption des principes fondamentaux des systèmes documentaires distribués: des documents à la structure flexible construits sur la cellule (clé, valeur), entités d’information autonomes conçus pour le partitionnement dans un système distribué. Cassandra conserve quelques particularités provenant de BigTable (comme le versionnement des valeurs ou l’ajout de niveaux intermédiaires).

De nombreux conseils sont disponibles pour la conception d’un schéma Cassandra. Cette conception est nécessairement différente de celle d’un schéma relationnel à cause de l’absence du système de clé étrangère et de l’opération de jointure. C’est la raison pour laquelle de nombreux design patterns sont proposés pour guider la mise en place d’une architecture de données dans Cassandra qui soit cohérente avec les besoins métiers, et la performance que peut offrir la base de données.

Cassandra oblige à réfléchir en priorité à la façon dont le modèle de données va être utilisé. Quelles requêtes vont être exécutées? Dans quel sens mes données seront-elles traitées? C’est à partir de ces questions que pourra s’élaborer un modèle optimisé, dénormalisé et donc performant. L’inconvénient d’une démarche basée sur les besoins est que si ces derniers évoluent (ou si une application différente veut accéder à une base existante), l’organisation de la base devient inadaptée. Avec un système relationnel comme MySQL, le raisonnement est opposé: la disponibilité des jointures permet de se fixer comme but la normalisation du modèle de données afin de répondre à tous les cas d’usage possibles, éventuellement de manière non optimale.

En résumé:

Cassandra permet de stocker des tables dénormalisées dans lesquelles les valeurs ne sont pas nécessairement atomiques; il s’appuie sur une plus grande diversité de types (pas uniquement des entiers et des chaînes de caractères, mais des types construits comme les listes ou les dictionnaires).

La modélisation d’une architecture de données dans Cassandra est beaucoup plus ouverte qu’en relationnel ce qui rend notamment la modélisation plus difficile à évaluer, surtout à long terme.

La dénormalisation (souvent considérée comme la bête noire à pourchasser dans un modèle relationnel) devient recommandée avec Cassandra, en restant conscient que ses inconvénients (notamment la duplication de l’information, et les incohérences possibles) doivent être envisagés sérieusement.

En contrepartie des difficultés accrues de la modélisation, et surtout de l’impossibilté de garantir formellement la qualité d’un schéma grâce à des méthodes adaptées, Cassandra assure un passage à l’échelle par distribution basé sur des techniques de partitionnement et de réplication que nous détaillerons ultérieurement. C’est un système qui offre des performances jugées très satisfaisantes dans un environnement Big Data.

Créons notre base¶

À vous de vous retrousser les manches pour créer votre base Cassandra et y insérer nos films (ou toute autre jeu de données de votre choix). Les commandes de base sont données ci-dessous; elles peuvent être entrées directement dans l’interpéteur de commande, ou par l’intermédiaire d’un client graphique comme DevCenter.

Le keyspace¶

Note

L’éditeur DevCenter propose une interface de définition des keyspaces qui semble mieux fonctionner que l’exécution directe de la commande, d’après certains retours.

Rappelons que keyspace est le nom que Cassandra donne à une base de données. Cassandra est fait pour fonctionner dans un environnement distribué. Pour créer un keyspace, il faut donc préciser la stratégie de réplication à adopter. Nous verrons plus en détail après comment tout ceci fonctionne. Voici la commande:

CREATE KEYSPACE IF NOT EXISTS Movies
       WITH REPLICATION = { 'class' : 'SimpleStrategy', 'replication_factor': 3 };

Une fois le keyspace créé, essayez les commandes suivantes (sous cqlsh uniquement).

cqlsh > DESCRIBE keyspaces;
cqlsh > DESCRIBE KEYSPACE Movies;

Avec un client graphique, il est facile d’explorer un keyspace.

Données relationnelles (à plat)¶

On peut traiter Cassandra comme une base relationnelle (en se plaçant du point de vue de la modélisation en tout cas). On crée alors des tables destinées à contenir des données « à plat », avec des types atomiques. Commençons par créer une table pour nos artistes.

create table artists (id text,
               last_name text, first_name text,
               birth_date int, primary key (id)
              );

Je vous renvoie à la documentation Cassandra pour la liste des types atomiques disponibles. Ce sont, à peu de chose près, ceux de SQL. On peut noter que Cassandra fournit maintenant des commandes create table et describe table pour parler de ce qui s’appelait encore récemment column family.

L’insertion de données suit elle aussi la syntaxe SQL.

insert into artists (id, last_name, first_name, birth_date)
            values ('artist1', 'Depardieu', 'Gérard', 1948);
insert into artists (id, last_name, first_name, birth_date)
            values ('artist2', 'Baye', 'Nathalie', 1948);
insert into artists (id, last_name, first_name)
            values ('artist3', 'Marceau', 'Sophie');

On peut vérifier que l’insertion a bien fonctionné en sélectionnant les données.

select * from artists;

 id         | last_name   | first_name     | birth_date
------------+-------------+-----------------------------
  'artist1' | Depardieu   | Gérard         | 1948
  'artist2' | Baye        | Nathalie       | 1948
  'artist3' | Marceau     | Sophie         | null

À la dernière insertion, nous avons délibérément omis de renseigner la colonne birth_date, et Cassandra accepte la commande sans retourner d’erreur. Cette flexibilité est l’un des aspects communs à tous les modèles s’appuyant sur une représentation semi-structurée.

Il est également possible d’insérer à partir d’un document JSON en ajoutant le mot-clé JSON.

insert into artists JSON '{
     "id": "a1",
     "last_name": "Coppola",
     "first_name": "Sofia",
     "birth_date": "1971"
 }';

La structure du document doit correspondre très précisément (types compris) au schéma de la table, sinon Cassandra rejette l’insertion.

Note

Vous pouvez récupérer sur le site http://deptfod.cnam.fr/bd/tp/datasets/ des commandes d’insertion Cassandra pour notre base de films.

Documents structurés (avec imbrication)¶

Cassandra va au-delà de la norme relationnelle en permettant des données dénormalisées dans lesquelles certaines valeurs sont complexes (dictionnaires, ensembles, etc.). C’est le principe de base que nous avons étudié pour la modélisation de document: en permettant l’imbrication on s’autorise la création de structures beaucoup plus riches, et potentiellement suffisantes pour représenter intégralement les informations relatives à une entité.

Note

Le concept de relationnel « étendu » à des types complexes est très ancien, et existe déjà dans des systèmes comme Postgres depuis longtemps.

Prenons le cas des films. En relationnel, on aurait la commande suivante:

create table movies (id text,
            title text,
            year int,
            genre text,
            country text,
         primary key (id) );

Tous les champs sont de type atomique. Pour représenter le metteur en scène, objet complexe avec un nom, un prénom, etc., il faudrait associer (en relationnel) chaque ligne de la table movies à une ligne d’une autre table représentant les artistes.

Cassandra permet l’imbrication de la représentation d’un artiste dans la représentation d’un film; une seule table suffit donc. Il nous faut au préalable définir le type artist de la manière suivante:

create type artist (id text,
                    last_name text,
                    first_name text,
                    birth_date int,
                    role text);

Et on peut alors créer la table movies en spécifiant que l’un des champs a pour type artist.

create table movies (id text,
                     title text,
                     year int,
                     genre text,
                     country text,
                     director frozen<artist>,
                     primary key (id) );

Notez le champ director, avec pour type frozen<artist> indiquant l’utilisation d’un type défini dans le schéma.

Note

L’utilisation de frozen semble obligatoire pour les types imbriqués. Les raisons sont peu claires pour moi. Il semble que frozen implique que toute modification de la valeur imbriquée doive se faire par remplacement complet, par opposition à une modification à une granularité plus fine affectant l’un des champs. Vous êtes invités à creuser la question si vous utilisez Cassandra.

Il devient alors possible d’insérer des documents structurés, comme celui de l’exemple ci-dessous. Ce qui montre l’équivalence entre le modèle Cassandra et les modèles des documents structurés que nous avons étudiés. Il est important de noter que les concepteurs de Cassandra ont décidé de se tourner vers un typage fort: tout document non conforme au schéma précédent est rejeté, ce qui garantit que la base de données est saine et respecte les contraintes.

INSERT INTO movies JSON '{
    "id": "movie:1",
    "title": "Vertigo",
    "year": 1958,
    "genre": "drama",
    "country": "USA",
    "director": {
        "id": "artist:3",
        "last_name": "Hitchcock",
        "first_name": "Alfred",
        "birth_date": "1899"
    }
}';

Sur le même principe, on peut ajouter un niveau d’imbrication pour représenter l’ensemble des acteurs d’un film. Le constructeur set<...> déclare un type ensemble. Voici un exemple parlant:

create table movies (id text,
              title text,
              year int,
              genre text,
              country text,
              director frozen<artist>,
              actors set< frozen<artist>>,
           primary key (id) );

Je vous laisse tester l’insertion des documents tels qu’ils sont fournis par le site http://deptfod.cnam.fr/bd/tp/datasets/, avec tous les acteurs d’un film.

En résumé:

Cassandra propose un modèle relationnel étendu, basé sur la capacité à imbriquer des types complexes dans la définition d’un schéma, et à sortir en conséquence de la première règle de normalisation (ce type de modèle est d’ailleurs appelé depuis longtemps N1NF pour Non First Normal Form);

Cassandra a choisi d’imposer un typage fort: toute insertion doit être conforme au schéma;

L’imbrication des constructeurs de type, notamment les dictionnaires (nuplets) et les ensembles (set) rend le modèle comparable aux documents structurés JSON ou XML.

La suite du cours complètera progressivement la présentation de Cassandra.

Mise en pratique¶

MEP MEP-S3-1: mise en route de Cassandra

Votre tâche est simple: installer Cassandra, un client de votre choix (DevCenter recommandé), reproduire les commandes ci-dessus et créer une base movies avec nos films. Profitez-en pour vous familiariser avec l’interface graphique.

S4: MongoDB, une base JSON¶

Supports complémentaires

Vidéo de démonstration de MongoDB

Voyons maintenant une base purement « documentaire » qui représente les données au format JSON. Il s’agit de MongoDB, un des systèmes NoSQL les plus populaires du moment. MongoDB est particulièrement apprécié pour sa capacité à passer en mode distribué pour répartir le stockage et les traitements: nous verrons cela ultérieurement. Ce chapitre se concentre sur MongoDB vu comme une base centralisée pour le stockage de documents JSON.

L’objectif est d’apprécier les capacités d’un système de ce type (donc, non relationnel) pour les fonctionnalités standard attendues d’un système de gestion de bases de données. Comme nous le verrons, MongoDB n’impose pas de schéma, ce qui peut être vu comme un avantage initialement, mais s’avère rapidement pénalisant puisque la charge du contrôle des données est reportée du côté de l’application; MongoDB propose un langage d’interrogation qui lui est propre (donc, non standardisé), pratique mais limité; enfin MongoDB n’offre aucun support transactionnel.

Les données utilisées en exemple ici sont celles de notre base de films. Si vous disposez de documents JSON plus proches de vos intérêts, vous êtes bien entendu invités à les prendre comme base d’essai.

Installation de MongoDB¶

L’installation Docker se fait en 2 clics. Voici la commande pour un serveur accessible à localhost:30001.

docker run --name mon-mongo -p 30001:27017 -d mongo

MongoDB fonctionne en mode classique client/serveur. Le serveur mongod est en attente sur le port 27017 dans son conteneur, et peut être redirigé vers un port de la machine Docker.

En ce qui concerne les applications clientes, nous avons en gros deux possibilités: l’interpréteur de commande mongo (qui suppose d’avoir installé MongoDB sur la machine hôte) ou une application graphique plus agréable à utiliser. Parmi ces dernières, des choix recommandables sont

RoboMongo (http://robomongo.org), une interface graphique facile d’installation, mais assez limitée,

Studio3T (http://studio3.com) qui me semble le meilleur client graphique du moment; il existe une version gratuite, pour des utilisations non commerciales, qui ne vous expose qu’à quelques courriels de relance de la part des auteurs du système (vous pouvez en profiter pour les remercier gentiment).

Vous avez le choix. Dans ce qui suit je présente les commandes soit avec l’interpréteur mongo, soit avec Studio3T.

L’interpréteur de commandes `mongo`¶

L’interpréteur de commande suppose l’installation des binaires de MongoDB sur votre machine, ce qui se fait très facilement après les avoir téléchargé depuis http://www.mongodb.com. Il se lance comme suit:

$ mongo --host localhost --port 30001
  MongoDB shell version: xxx
  connecting to: test
  >

La base par défaut est test. Cet outil est en fait un interpréteur javascript (ce qui est cohérent avec la représentation JSON) et on peut donc lui soumettre des instructions en Javascript, ainsi que des commandes propres à MongoDB. Voici quelques instructions de base.

Pour se placer dans une base:
use <nombase>
Une base est constituée d’un ensemble de collections, l’équivalent d’une table en relationnel. Pour créer une collection:
db.createCollection("movies")
La liste des collections est obtenue par:
show collections
Pour insérer un document JSON dans une collection (ici, movies):
db.movies.insert ({"nom": "nfe024"})
Il existe donc un objet (javascript) implicite, db, auquel on soumet des demandes d’exécution de certaines méthodes.
Pour afficher le contenu d’une collection:
db.movies.find()
C’est un premier exemple d’une fonction de recherche avec MongoDB. On obtient des objets (javascript, encodés en JSON)
{ "_id" : ObjectId("5422d9095ae45806a0e66474"), "nom" : "nfe024" }
MongoDB associe un identifiant unique à chaque document, de nom conventionnel _id, et lui attribue une valeur si elle n’est pas indiquée explicitement.
Pour insérer un autre document:
db.movies.insert ({"produit": "Grulband", prix: 230, enStock: true})
Vous remarquerez que la structure de ce document n’a rien à voir avec le précédent: il n’y a pas de schéma (et donc pas de contrainte) dans MongoDB. On est libre de tout faire (et même de faire n’importe quoi). Nous sommes partis pour mettre n’importe quel objet dans notre collection movies, ce qui revient à reporter les problèmes (contrôles, contraintes, tests sur la structure) vers l’application.
On peut affecter un identifiant explicitement:
db.movies.insert ({_id: "1", "produit": "Kramölk", prix: 10, enStock: true})
On peut compter le nombre de documents dans la collection:
db.movies.count()
Et finalement, on peut supprimer une collection:
db.movies.drop()

C’est un bref aperçu des commandes. On peut se lasser au bout d’un certain temps d’entrer des commandes à la main, et préférer utiliser une interface graphique.

Le client `Studio3T`¶

Studio3T propose un interpréteur de commande intelligent (autocomplétion, exécution de scripts placés dans des fichiers), des fonctionnalités d’import et d’export. C’est le choix recommandé. Installation en quelques clics, là encore, sur toutes les plateformes. La Fig. 15 montre l’interface en action.

Fig. 15 L’interface de Studio3T¶

Création de notre base¶

Nous allons insérer des documents plus sérieux pour découvrir les fonctionnalités de MongoDB. Notre base de films nous fournit des documents JSON, comme celui-ci par exemple:

{
  "_id": "movie:100",
  "title": "The Social network",
  "summary": "On a fall night in 2003, Harvard undergrad and
     programming genius Mark Zuckerberg sits down at his
     computer and heatedly begins working on a new idea. (...)",
  "year": 2010,
  "director": {"last_name": "Fincher",
                "first_name": "David"},
  "actors": [
    {"first_name": "Jesse", "last_name": "Eisenberg"},
    {"first_name": "Rooney", "last_name": "Mara"}
   ]
}

Comme il serait fastidieux de les insérer un par un, nous allons utiliser un utilitaire de chargement. Voici deux possibilités: l’utilitaire d’import de MongoDB, ou Studio3T.

L’utilitaire d’import de MongoDB prend en entrée un tableau JSON contenant la liste des objets à insérer. Dans notre cas, nous allons utiliser l’export JSON de la base Webscope dont le format est le suivant.

  [
   {
    "_id": "movie:1",
    "title": "Vertigo",
    "year": "1958",
    "director":   {
      "_id": "artist:3",
      "last_name": "Hitchcock",
      "first_name": "Alfred",
      "birth_date": "1899"
    },
    "actors": [
     {
      "_id": "artist:15",
      "first_name": "James",
      "last_name": "Stewart",
     },
     {
      "_id": "artist:16",
      "first_name": "Kim",
      "last_name": "Novak",
     }
    ]
  },
  {
    "_id": "movie:2",
    "title": "Alien",
    ...
  }
]

En supposant que ce tableau est sauvegardé dans movies.json, on peut l’importer dans la collection movies de la base nfe204 avec le programme utilitaire mongoimport (c’est un programme, pas une commande du client mongo) :

mongoimport -d nfe204 -c movies --file movies.json --jsonArray

Ne pas oublier l’argument jsonArray qui indique à l’utilitaire d’import qu’il s’agit d’un tableau d’objets à créer individuellement, et pas d’un unique document JSON.

Si vous utilisez Studio3T, il existe une option d’import de collection qui accepte un format légèrement différent de celui ci-dessus. Un fichier conforme à ce format est disponible parmi les jeux de données de http://deptfod.cnam.fr/bd/tp/datasets/. Vous pouvez le télécharger et l’utiliser pour insérer directement les films dans la base avec Studio3T.

Mise en pratique¶

Exercice MEP-S4-1: mise en route de MongoDB

Votre tâche est simple: installer MongoDB, le client Studio3T (ou un autre de votre choix), reproduire les commandes ci-dessus et créer une base movies avec nos films. Profitez-en pour vous familiariser avec l’interface graphique.

Exercices¶

Exercice Ex-S2-1: document = graphe

Représenter sous forme de graphe le film complet « Pulp Fiction » donné précédemment.

Exercice Ex-S2-2: Privilégions les artistes

Reprendre la petite base des films (les 3 tables données ci-dessus) et donner un document structuré donnant toutes les informations disponibles sur Quentin Tarantino. On veut donc représenter un document centré sur les artistes et pas sur les films.

Exercice Ex-S2-3: Comprendre la notion de document structuré

Vous gérez un site de commerce électronique et vous attendez des dizaines de millions d’utilisateurs (ou plus). Vous vous demandez quelle base de données utiliser: relationnel ou NoSQL?

Les deux tables suivantes représentent la modélisation relationnelle pour les utilisateurs et les visites de pages (que vous enregistrez bien sûr pour analyser le comportement de vos utilisateurs).

Tableau 4 Table des utilisateurs¶
id	email	nom
1	s@cnam.fr	Serge
2	b@cnam.fr	Benoît

Tableau 5 Table des visites¶
idUtil	page	nbVisites
1	http://cnam.fr/A	2
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Proposez une représentation de ces informations sous forme de document structuré

en privilégiant l’accès par les utilisateurs;

en privilégiant l’accès par les pages visitées.

Exercice Ex-S2-4: extrait de l’examen du 16 juin 2016

Le service informatique du Cnam a décidé de représenter ses données sous forme de documents structurés pour faciliter les processus analytiques. Voici un exemple de documents centrés sur les étudiants et incluant les Unités d’Enseignement (UE) suivies par chacuns.

{
  "_id": 978,
  "nom": "Jean Dujardin",
  "UE": [{"id": "ue:11", "titre": "Java", "note": 12},
        {"id": "ue:27", "titre": "Bases de données", "note": 17},
        {"id": "ue:37",  "titre": "Réseaux", "note": 14}
        ]
}
{
  "_id": 476,
   "nom": "Vanessa Paradis",
   "UE": [{"id":  "ue:13",  "titre": "Méthodologie", "note": 17,
          {"id": "ue:27",  "titre": "Bases de données", "note": 10},
          {"id":  "ue:76",   "titre": "Conduite projet", "note": 11}
         ]
}
Sachant que ces documents sont produits à partir d’une base relationnelle, reconstituez le schéma de cette base et indiquez le contenu des tables correspondant aux documents ci-dessus.

Proposez une autre représentation des mêmes données, centrée cette fois, non plus sur les étudiants, mais sur les UEs.

Avec les documents semi-structurés, on choisit de privilégier certaines entités, celles qui sont proches de la racine de l’arbre. En centrant sur les UEs, on obtient le même contenu, mais avec une représentation très différente.

Exercice Ex-S5-5: passer du relationnel aux documents complexes

Vous trouverez la description d’une base relationnelle dans le chapitre de mon cours sur SQL http://sql.bdpedia.fr/relationnel.html#la-base-des-voyageurs. Elle décrit des voyageurs séjournant dans des logements. Notre but est de transformer cette base en une collection de documents JSON.

Proposez un document JSON représentant toutes les informations disponibles sur un des logements, par exemple U Pinzutu. On devrait donc y trouver les activités proposées.

Proposez un document JSON représentant toutes les informations disponibles sur un voyageur, par exemple Phileas Fogg.

Proposez un schéma JSON pour des documents représentant les logements et leurs activités mais pas les séjours.

Vérifiez la validité syntaxique et insérez les documents dans MongoDb en effectuant une validation avec le schéma.

Pour aller plus loin (optionnel)¶

Exercice Ex-S5-1: des schémas pour valider les documents JSON

Il est facile de transformer MongoDB en une poubelle de données en insérant n’importe quel document. Depuis la version 3.2, MongoDB offre la possibilité d’associer un schéma à une collection et de contrôler que les documents insérés sont conformes au schéma.

La documentation est ici: https://docs.mongodb.com/manual/core/schema-validation

À vous de jouer: définissez le schéma de la collection des films, et appliquez la validation au moment de l’insertion. Vous pouvez commencer avec une collection simple, celle des artistes, pour vous familiariser avec cette notion de schéma.

Exercice Ex-S3-2: modélisation d’une base Cassandra

Maintenant, vous allez modéliser une base Cassandra pour stocker les informations sur le métro parisien. Voici deux fichiers JSON:

http://b3d.bdpedia.fr/files/metro-lines.json, les lignes de métro

http://b3d.bdpedia.fr/files/metro-stops.json, tous les arrêts de métro

Proposez un modèle Cassandra, créez la ou les table(s) nécessaires, essayez d’insérer quelques données, voire toutes les données (ce qui suppose d’écrire un petit programme pour les mettre au bon format).

Modélisation de bases NoSQL¶

S1: documents structurés¶

Modèle des documents structurés¶

Sérialisation des documents structurés¶

Abrégé de la syntaxe JSON¶

Quiz¶

Mise en pratique (optionnel)¶

S2. Modélisation des collections¶

Conception d’une base relationnelle¶

Schémas relationnels¶

Ce qu’il faut retenir¶

Conception NoSQL avec documents structurés¶

Documents et collections¶

Le pouvoir de l’imbrication des structures¶

Les inconvénients¶

Et le schéma?¶

Ma conclusion: Relationnel ou NoSQL?¶

Quiz¶

S3: Cassandra, une base relationnelle étendue¶

Installation¶

Le serveur¶

Le client¶

Le modèle de données¶

Paires clé/valeur (columns) et documents (rows)¶

Les tables (column families)¶

Bases (Keyspaces)¶

Conception d’un schéma¶

Créons notre base¶

Le keyspace¶

Données relationnelles (à plat)¶

Documents structurés (avec imbrication)¶

Mise en pratique¶

S4: MongoDB, une base JSON¶

Installation de MongoDB¶

L’interpréteur de commandes mongo¶

Le client Studio3T¶

Création de notre base¶

Mise en pratique¶

Exercices¶

Pour aller plus loin (optionnel)¶

Table Of Contents

Recherche

L’interpréteur de commandes `mongo`¶

Le client `Studio3T`¶