Artificial Intelligence - Big Data - MongoDB, prise en main et développement

Connaissances de base de l'administration de Linux ou Windows. Connaissances de base d'une base de données relationnelle.

• Installer le SGBD MongoDB.
• Configurer le SGBD MongoDB.
• Manipuler les objets et les données dans MongoDB.
• Implémenter une application sous MongoDB.
• Améliorer les performances.

Cette formation très pratique permettra aux développeurs de concevoir des applications en utilisant le système de gestion de base de données NoSQL MongoDB. Parmi les principaux points étudiés figurent l'installation, la modélisation, la manipulation des données, les différentes API...

Introduction à MongoDB

• Introduction au SDBG NoSQL MongoDB.
• Les caractéristiques du NoSQL.
• La modélisation sous MongoDB.
• Les différents formats utilisés par MongoDB: JSON, BSON.
• Préparation à l'installation de MongoDB.
• Connexion et test de MongoDB.

Travaux pratiques: Installation de MongoDB sur un poste de développement et intégration d'une base de données exemple.

Connexion et utilisation de MongoDB

• Utilisation du Shell Mongo.
• Manipulation des objets et données: les opérations CRUD.
• Utilisation des objets: collections, documents...
• Utilisation des API (PHP, JAVA...).

Travaux pratiques: Utilisation du Shell Mongo et manipulation des objets et des donnée

Modélisation et indexation

• Le schéma design: réflexion sur la modélisation à utiliser.
• L'indexation sous MongoDB.
• Le profiling et l'optimisation des requêtes.
• Fonctionnement de MongoDB: transaction, isolation, verrou...
• Gestion des performances sous MongoDB.

Travaux pratiques: Modélisation d'un cas pratique et indexation des données.

Gestion des drivers

• Les drivers disponibles pour MongoDB. Modèle d'API.
• Utilisation de l'API PHP ou Java.

Travaux pratiques: Manipulation des données à travers des API (PHP ou JAVA).

Introduction à la réplication et au Sharding

• Principes de la réplication sous MongoDB.
• Notions et principes de fonctionnement des Replica Set.
• Le Sharding: concept, fonctionnement, limite...
• Couple Replica Set et Sharding.
• Mise en œuvre du Replica couplé à du Sharding.
• Suivi des performances liées au Sharding.

Travaux pratiques: Mise en place du Sharding des données de manière automatique ou manuelle.

Gestion des performances et diagnostic

• L'analyse des plans d'exécution.
• Les logs MongoDB.
• Le suivi des indicateurs et des performances.
• Les outils de suivi des performances: explain, mongostat, mongotop.
• L'agrégation Pipeline: présentation et concept.

Travaux pratiques: Analyse des plans d'exécution et optimisation des requêtes.

Extension de MongoDB

• Indexer les requêtes géospatiales.
• GridFS nécessaire au stockage de "large objects".
• Agréger.

Notre méthode, adaptée à votre contexte, associe implication des participants et supports concrets.

Attestation de présence

En présentiel ou en classe virtuelle