> Qu'est-ce que MongoDB ? > À quoi sert MongoDB ? > Les points forts de MongoDB... Les points à améliorer > Ce que les clients peuvent faire et ne pas faire avec MongoDB > Cas d'utilisation inhabituels > Quand utiliser MongoDB

2. Quand utiliser MongoDB
… Et quand vous en passer…
Docteur Edouard Servan-Schreiber
Directeur d'architecture de solution
MongoDB
edss@mongodb.com

3. Sommaire
• Qu'est-ce que MongoDB ?
• À quoi sert MongoDB ?
• Les points forts de MongoDB... Les points à améliorer
• Ce que les clients peuvent faire et ne pas faire avec
MongoDB
• Cas d'utilisation inhabituels
• Quand utiliser MongoDB

4. CRÉER DES APPLICATIONS
IMPOSSIBLE AUPARAVANT
AGILITÉ SCALABILITÉ

5. À quoi sert MongoDB ?
• Un espace de stockage de données pour tous les systèmes
de fidélisation
– ANS exigeants, en temps réel
– Différents jeux de données mixtes
– Simultanéité massive
– Déploiement global sur plusieurs sites
– Aucun temps d'arrêt toléré
– Capacité d'évolution en fonction des besoins des
utilisateurs
– Incertitude élevée concernant la taille
– Besoins de montée en charge rapide
– Expérience transparente et cohérente

6. Langage de
requête
expressif
Cohérence
forte
Index
secondaires
Flexibilité
Scalabilité
Performances
Base de données relationnelle

7. NoSQL
Langage de
requête
expressif
Cohérence
forte
Index
secondaires
Flexibilité
Scalabilité
Performances

8. Langage de
requête
expressif
Cohérence
forte
Index
secondaires
Flexibilité
Scalabilité
Performances
Base de données relationnelle NoSQL
Base de données relationnelle + NoSQL

9. Langage de
requête
expressif
Cohérence
forte
Index
secondaires
Flexibilité
Scalabilité
Performances
Architecture Nexus
Base de données relationnelle + NoSQL

10. MongoDB N'EST PAS
• Une suite analytique
– Un concurrent de SAS ou SPSS
• Une technologie d'entrepôt de données
– N'entre pas en concurrence avec Teradata, Netezza, Vertica
• Un outil de BI
– N'entre pas en concurrence avec Tableau ou QlikView
• Traitement des transactions de service comptable
– N'entre pas en concurrence avec les mainframes IBM
• Serveur principal d'un système de facturation ou d'un système de
comptabilité générale
– N'entre pas en concurrence avec Oracle RAC
• Un moteur de recherche
– N'entre pas en concurrence avec Elasticsearch, SOLR

11. MongoDB et le stack informatique
d'entreprise

12. MongoDB et le stack informatique
d'entreprise
Traitement de
transactions
en ligne (ou
OLTP, pour
OnLine
Transaction
Processing)
Traitement
analytique en
ligne (ou
OLAP, pour
OnLine
Analytical
Processing)

13. Facteurs menant au développement
d'applications modernes
Données
• 90 % des données ont été créées au
cours des 2 dernières années
• 80 % des données d'entreprise ne sont
pas structurées
• La quantité de données non structurées
augmente 2 fois plus vite que la quantité
de données structurées
Mobile
• 2 milliards de smartphones
en 2015
• Les mobiles représentent
actuellement plus de 50 % des
moyens d'accès à Internet
• 26 milliards d'appareils sur l'IoT
(Internet des objets) en 2020
Social
• Internet est utilisé à 72 % pour des
interactions sur les réseaux sociaux
• Ces réseaux comptent jusqu'à 2 milliards
d'utilisateurs actifs chaque mois
• 93 % des entreprises utilisent les
réseaux sociaux
Cloud
• Les coûts de calcul ont baissé de
33 % année après année
• Les coûts de stockage ont baissé de
38 % année après année
• Les coûts de réseau ont baissé de
27 % année après année

14. Avantages stratégiques de MongoDB
Scalabilité horizontale
Partitionnement
Agilité
Flexibilité
Performances élevées et
cohérence forte
Application
Haute
disponibilité
Jeux de réplicas
{ author: “eliot”,
date: new Date(),
text: “MongoDB”,
tags: [“database”, “flexible”,
“JSON”]}

15. Modèle de données basé sur des documents
Base de données
relationnelle
MongoDB
{
first_name: ‘Paul’,
surname: ‘Miller’,
city: ‘London’,
location:
[45.123,47.232],
cars: [
{ model: ‘Bentley’,
year: 1973,
value: 100000, … },
{ model: ‘Rolls Royce’,
year: 1965,
value: 330000, … }
]
}

16. Utilisez vos données de manière plus
productive
MongoDB
{
first_name: ‘Paul’,
surname: ‘Miller’,
city: ‘London’,
location:
[45.123,47.232],
cars: [
{ model: ‘Bentley’,
year: 1973,
value: 100000, … },
{ model: ‘Rolls Royce’,
year: 1965,
value: 330000, … }
}
}
Requêtes
enrichies
Rechercher les voitures de Paul
Rechercher toutes les personnes
vivant à Londres qui possèdent une
voiture construite entre 1970 et 1980
Géospatial
Rechercher tous les propriétaires de
voiture dans un rayon de 5 km autour
de Trafalgar Sq.
Recherche de
texte
Rechercher toutes les voitures dont la
description indique « sièges en cuir »
Agrégation
Calculer la valeur moyenne de la
collection de voitures de Paul
Opération
MapReduce
Comment évolue le modèle de
propriété des couleurs par
emplacement géographique au fil du
temps ?
(le pourpre est-il tendance en Chine ?)

17. Configurations requises pour ces
problématiques
Adresses Configuration requise Description
Types de
données
Structure de données
hiérarchique
Peut correspondre à la structure des objets dans les langages OOP
d'aujourd'hui
Types de
données, Agile
Schéma dynamique Peut gérer des données de formes différentes dans une
table/collection et non pas dans un schéma prédéfini
Agilité Langage OOP natif Maintient les développeurs dans un environnement et encapsule
les fonctionnalités/validations/règles dans un même emplacement
Volume Montée en charge Peut gérer efficacement des centaines de téra/pétaoctets de
données
Volumes,
nouvelle
architecture
Performances Débit élevé sur un nœud unique et montée en charge horizontale
simplifiée
Toujours
nécessaire
Coût en matière de
logiciel
Open Source avec services ajoutés de niveau Premium
Toujours
nécessaire
Cohérence des
données
Délai entre l'écriture des données et leur lecture
Toujours
nécessaire
Requêtes enrichies Requêtes basées sur n'importe quel champ, comme les index
secondaires
Toujours
nécessaire
Facilité d'utilisation Courbe d'apprentissage réduite et conception simple

18. Méthode d'empilement des bases de données
Configuration
requise
RDBMS Clé/valeur Colonne large MongoDB
Données
hiérarchiques
Faible Faible Correct Excellent
Schéma dynamique Faible Faible Faible Excellent
Lang. OOP natif Faible Excellent Excellent Excellent
Coût en matière de
logiciel
Faible Excellent Excellent Excellent
Performances Faible Excellent Excellent Excellent
Montée en charge Faible Excellent Excellent Excellent
Cohérence des
données
Excellent Faible Faible Excellent
Requêtes enrichies Excellent Faible Faible Excellent
Facilité d'utilisation Correct Correct Faible Excellent

19. Configuration
requise
RDBMS Clé/valeur Colonne large MongoDB
Données
hiérarchiques
Faible Faible Correct Excellent
Schéma dynamique Faible Faible Faible Excellent
Lang. OOP natif Faible Excellent Excellent Excellent
Coût en matière de
logiciel
Faible Excellent Excellent Excellent
Performances Faible Excellent Excellent Excellent
Montée en charge Faible Excellent Excellent Excellent
Cohérence des
données
Excellent Faible Faible Excellent
Requêtes enrichies Excellent Faible Faible Excellent
Facilité d'utilisation Correct Correct Faible Excellent
Méthode d'empilement des bases de données
VALEUR DE NOSQL

20. Configuration
requise
RDBMS Clé/valeur Colonne large MongoDB
Données
hiérarchiques
Faible Faible Correct Excellent
Schéma dynamique Faible Faible Faible Excellent
Lang. OOP natif Faible Excellent Excellent Excellent
Coût en matière de
logiciel
Faible Excellent Excellent Excellent
Performances Faible Excellent Excellent Excellent
Montée en charge Faible Excellent Excellent Excellent
Cohérence des
données
Excellent Faible Faible Excellent
Requêtes enrichies Excellent Faible Faible Excellent
Facilité d'utilisation Correct Correct Faible Excellent
Méthode d'empilement des bases de données
VALEUR DE NOSQL
VALEUR DE MONGODB

21. Atouts de MongoDB Les points à améliorer dans MongoDB
• Duplication directe
• Performances élevées sur les charges
de travail mixtes pour les lectures,
écritures et mises à jour
• Montée en charge à la demande
• Déploiements géodépendants
• Requêtes géospatiales
• Haute disponibilité et basculement
automatique
• Schéma et indexation secondaire
flexibles
• Développement agile pour la plupart
des langages de programmation
• Infrastructure courante
• Analyses en temps réel
• Indexation de texte
• Cohérence des données
• Compression
• Gestion des ressources *
• Analyse de collection pendant le
chargement *
• Disponibilité d'écriture absolue
• Recherche par facettes
• Jointures entre les collections
• SQL*
• Transactions entre plusieurs
documents
Quels sont les points forts de la base de
données MongoDB ?

22. Atouts de MongoDB
• Duplication directe
• Performances élevées sur les charges
de travail mixtes pour les lectures,
écritures et mises à jour
• Montée en charge à la demande
• Déploiements géodépendants
• Requêtes géospatiales
• Haute disponibilité et basculement
automatique
• Schéma et indexation secondaire
flexibles
• Développement agile pour la plupart
des langages de programmation
• Infrastructure courante
• Analyses en temps réel
• Indexation de texte
• Cohérence des données
• Compression
Quels sont les points forts de la base de
données MongoDB ?
Simple à initialiser
Toutes les lectures, mixtes et surtout les
écritures
Pas de surprovisionnement coûteux
Un cluster peut s'étendre à un niveau mondial
Facilite le développement d'applications
mobiles pertinentes
Opérations à faible pression
Pas d'obligation d'établir un modèle de
données complexe
Pas d'obligation d'abandonner votre langage de
développement favori
Pas de dépendance vis-à-vis d'un fournisseur en
termes de matériel
Rentabilisez vos données immédiatement !
Fonctionnalité de recherche de base
Simplification de la conception des applications
Avec la nouvelle version 3.0

23. Les points à améliorer dans MongoDB
• Gestion des ressources *
• Analyse de collection pendant le
chargement *
• Disponibilité d'écriture absolue
• Recherche par facettes
• Jointures entre les collections
• SQL*
• Transactions entre plusieurs
documents
Quels sont les points forts de la base de
données MongoDB ?
Doit être effectuée au niveau de l'infrastructure
Les analyses simultanées peuvent perturber la
plage de travail
Cohérence par rapport à la disponibilité
Principales valeurs des moteurs de recherche
Le modèle de document en réduit les besoins
Certaines solutions partielles (ODBC)
Transféré au niveau de l'application Rarement
nécessaire lorsque la conception du schéma est
efficace

24. Cas d'utilisation MongoDB
Vue unique Internet des objets Mobile
Analyses en temps
réel
Catalogue Personnalisation Gestion de contenus

25. Points forts de MongoDB Points à améliorer de MongoDB
• Vue unique
• Internet des objets : données de vos
capteurs
• Applications mobiles : géospatial
• Analyses en temps réel
• Catalogue
• Personnalisation
• Gestion de contenus
• Gestion des stocks
• Moteurs de personnalisation
• Panier d'achat
• Datamarts dépendants
• Archivage pour une recherche rapide
• Outils collaboratifs
• Applications de messagerie
• Agrégation de fichiers journaux
• Mise en cache
• Publicité
• ……
• Moteur de recherche
• Le fait de décomposer et de
décortiquer des données de façon
imprévue requiert des jointures et des
analyses complètes
• Latence de quelques nanosecondes
lors de l'écriture (données de
fluctuation en temps réel)
• Disponibilité au-delà de 99,999 %,
basculement instantané
• Traitement par lot
Cas d'utilisation où MongoDB est particulièrement
efficace

26. Points forts de MongoDB
• Vue unique
• Internet des objets : données de vos
capteurs
• Applications mobiles : géospatial
• Analyses en temps réel
• Catalogue
• Personnalisation
• Gestion de contenus
• Gestion des stocks
• Moteurs de personnalisation
• Panier d'achat
• Datamarts dépendants
• Archivage pour une recherche rapide
• Outils collaboratifs
• Applications de messagerie
• Agrégation de fichiers journaux
• Mise en cache
• Publicité
Cas d'utilisation où MongoDB est
particulièrement efficace
Tâches d'analyse et d'archivage
Développement d'informations à partir des
données en temps réel
Extraction à partir des entrepôts de
données pour l'analyse
Volume important, requêtes ciblées
Partage en temps quasi-réel
Applications similaires à Twitter
Par exemple : SPLUNK
Permet des lectures en masse de données
consolidées

27. Points à améliorer de MongoDB
• Moteur de recherche
• Le fait de décomposer et de décortiquer
des données de façon imprévue requiert
des jointures et des analyses complètes
• Latence de quelques nanosecondes lors
de l'écriture (données de fluctuation en
temps réel)
• Disponibilité au-delà de 99,999 %,
basculement instantané
• Traitement par lot
Cas d'utilisation où MongoDB est
particulièrement efficace
Indexation de texte uniquement pour les
utilisations de base
Utilisations des entrepôts de données
classiques. MongoDB requiert des modèles
de requête connus.
Des bases de données spécialisées, telles
que Kdb, sont développées à cet effet
MongoDB requiert un délai de quelques
secondes pour effectuer un basculement
C'est pour cela que Hadoop a été conçu…
Remarque : le traitement des transactions ne requiert aucune
transaction de bases de données. Les virements de compte à
compte ne sont jamais instantanés et nécessitent un véritable
traitement... Généralement par lot

28. Consolidation des données
Entrepôt de
données
En temps réel ou
Par lot
Application de
fidélisation
Application de
fidélisation
Plateforme de données opérationnelle
Avantages
• Temps réel
• Détails complets
• Agilité
• Amélioration de la
fidélisation des clients
• Augmentation de la
part de portefeuille
• Gestion proactive des
exceptions
Créationde
rapportssurla
stratégie
Création de
rapports sur les
opérations
Cartes
Prêts
Dépôts
CartesSource de
données
1
PrêtsSource de
données
2
Dépôts
…
Source de
données n

29. Plateforme de données pour une grande
banque d'investissement
Flux et données par lot
• Tarification
• Comptes
• Titres
• Opérations sur titre
Source de
données de
référence
(RDBMS)
Par lot
Par lot Par lot
Par lot
Par lot
Par lot
Par lot
Données de
destination
(RDBMS)
Chacune représente
• des personnes $
• du matériel $
• des licences $
• des amendes
réglementaires $
• et d'autres problèmes
en aval

30. Plateforme de données pour une grande
banque d'investissement
Flux et données par lot
• Tarification
• Comptes
• Titres
• Opérations sur titre
Source de
données de
référence
(RDBMS)
Par lot
Par lot Par lot
Par lot
Par lot
Par lot
Par lot
Données de
destination
(RDBMS)
Chacune représente
• des personnes $
• du matériel $
• des licences $
• des amendes
réglementaires $
• et d'autres problèmes
en aval
• Délais allant jusqu'à 36 heures
lors de la distribution des
données par lot
• Plusieurs facturations pour les
mêmes données
• Risques d'amendes
réglementaires pour non-
respect d'un ANS
• Obligation de gérer
20 systèmes distribués
contenant les mêmes données

31. Plateforme de données pour une grande
banque d'investissement
Flux et données par lot
• Tarification
• Comptes
• Titres
• Opérations sur titre
Temps réel
Temps réel Temps réel
Temps réel
Temps réel
Temps réel
Temps réel
Chacune représente
• Aucune personne $
• Moins de matériel $
• Moins de licences $
• Aucune amende $
• et bien moins de
problèmes
Membres
secondaires
MongoDB
MongoDB
Primaire

32. Plateforme de données pour une grande
banque d'investissement
Flux et données par lot
• Tarification
• Comptes
• Titres
• Opérations sur titre
Temps réel
Temps réel Temps réel
Temps réel
Temps réel
Temps réel
Temps réel
Chacune représente
• Aucune personne $
• Moins de matériel $
• Moins de licences $
• Aucune amende $
• et bien moins de
problèmes
Membres
secondaires
MongoDB
MongoDB
Primaire
• Permet d'économiser
40 000 000 $ de dépenses et
d'amendes sur 5 ans
• Une seule facturation pour les
mêmes données
• Les données sont
synchronisées de manière
globale et lues en local
• Capacité de passer à un service
de données partagé global

33. Base de données de ressemblance
moléculaire
• Stockage de composants
chimiques : empreintes
• Objectif : recherche des
composants « proches » d'un
composant donné
• Après une requête, un ensemble
réduit de candidats acceptables
doit être renvoyé rapidement
• Quelques chercheurs travaillent en
simultané
• Le coefficient d'association de
Tanimoto est utilisé pour comparer
deux composants selon leurs
empreintes communes

34. Big Data pour la génomique
• Base d'extraits de séquences
d'ADN très volumineuse
– Origine, méthode de collecte,
séquence, date...
• Énumération des mutations
relatives à la séquence de
référence
– Positions, type de mutation,
base
• Besoin de récupérer
efficacement toutes les
séquences comportant une
mutation particulière
• Similaire à un modèle de
système de gestion de contenus
• Ajout d'un tableau d'indicateurs
dans un document de séquence
répertoriant les noms des
mutations
• Indexation du tableau
d'indicateurs
• Les requêtes recherchant les
séquences affectées sont
indexées et très rapides
• Facile à configurer,
représentation flexible et
présentation détaillée des
séquences, évolution flexible
• Possibilité de montée en charge
pour traiter des volumes
importants

35. IoT (Internet des objets) : grand fabricant de
véhicules industriels
Partition 1
Secondaire
Partition 2
Secondaire
Partition 3
Secondaire
Partition 1
Primaire
Partition 1
Secondaire
Partition 1
Primaire
Partition 1
Secondaire
Partition 1
Primaire
Partition 1
Secondaire
Plateforme
de données
centrale
Plateforme
de données régionale
Plateforme
de données régionale
Plateforme
de données
régionale

36. Quelle base de donnée choisir pour
votre entreprise ?

37. Quel véhicule utiliser pour une course ?

38. QUELS SONT
VOS OBJECTIFS ?

39. Caractéristiques importantes de MongoDB
• La base de données MongoDB n'a pas été
conçue pour les cas d'utilisations de niche
• MongoDB s'efforce de se doter de
caractéristiques excellentes pouvant s'appliquer
à des cas d'utilisation très variés
MongoDB est la base de données la plus
équilibrée pour les applications et les
performances d'entreprise

40. Du point de vue technique : pourquoi
MongoDB
• Performances élevées (1 000 millions
de requêtes/secondes) en lecture et
écriture
• Vous avez besoin de schémas
flexibles, de requêtes enrichies
indépendamment du nombre d'index
secondaires
• Vous avez besoin d'une capacité de
duplication sur plusieurs centres de
données, même à l'échelle mondiale
• Vous avez besoin d'effectuer des
déploiements et des montées en
charge à la demande rapidement
(système réduit et rapide lors de la
mise en place, simple à agrandir)
• Disponibilité de 99,999 %
• Analyse en temps réel de la base de
données, pendant les chargements
• Requêtes géospatiales
• Traitement en temps réel, pas par lot
• Vous avez besoin de promouvoir des
méthodologies de codage agile
• Déploiement sur le matériel
informatique et les architectures de
stockage les plus couramment utilisés
• Récupération à un moment précis
• Vous avez besoin d'une forte
cohérence des données
• Sécurité avancée

41. Du point de vue technique : pourquoi
MongoDB
• Performances élevées (1 000 millions
de requêtes/secondes) en lecture et
écriture
• Vous avez besoin de schémas
flexibles, de requêtes enrichies
indépendamment du nombre d'index
secondaires
• Vous avez besoin d'une capacité de
duplication sur plusieurs centres de
données, même à l'échelle mondiale
• Vous avez besoin d'effectuer des
déploiements et des montées en
charge à la demande rapidement
(système réduit et rapide lors de la
mise en place, simple à agrandir)
• Disponibilité de 99,999 %
• Analyse en temps réel de la base de
données, pendant les chargements
• Requêtes géospatiales
• Traitement en temps réel, pas par lot
• Vous avez besoin de promouvoir des
méthodologies de codage agile
• Déploiement sur le matériel
informatique et les architectures de
stockage les plus couramment utilisés
• Récupération à un moment précis
• Vous avez besoin d'une forte
cohérence des données
• Sécurité avancée

42. Du point de vue des entreprises : pourquoi
MongoDB
• Outils et services de gestion
• Facilité d'adoption
• Licence commerciale
• Facilité d'adoption par les développeurs
• Assistance technique mondiale
• Services professionnels mondiaux
• Intégration à l'écosystème informatique
• Stabilité de l'entreprise
• Norme de facto pour les bases de données de nouvelle
génération

43. Du point de vue des entreprises : pourquoi
MongoDB
• Outils et services de gestion
• Facilité d'adoption
• Licence commerciale
• Facilité d'adoption par les développeurs
• Assistance technique mondiale
• Services professionnels mondiaux
• Intégration à l'écosystème informatique
• Stabilité de l'entreprise
• Norme de facto pour les bases de données de nouvelle
génération

44. Résumé
• MongoDB est adapté aux systèmes de fidélisation
• Il complète les moteurs de recherche, Hadoop et les
entrepôts de données
– Il ne remplace pas ces technologies
• Vaste gamme de cas d'utilisation : il s'agit ici d'un point
essentiel !
– Très efficace dans de nombreux cas d'utilisation, et pas
simplement dans quelques situations
• Reconnu par Gartner et Forrester
• Norme de facto pour les bases de données de nouvelle
génération
• Maturité et intégration pour l'entreprise

45. Nous pouvons vous aider
MongoDB Enterprise Advanced
La meilleure méthode pour exécuter MongoDB dans votre centre de données
MongoDB Management Service (MMS)
La méthode la plus simple pour exécuter MongoDB dans le Cloud
Assistance technique de production
En production et sous contrôle
Assistance technique pour le développement
Pour le bon déroulement de vos projets
Offres de conseil
Nous pouvons résoudre vos problèmes
Formation
Maintenez la réactivité de vos équipes