Bases de données : Théorie et modélisation
Les problèmes de maintenance et d'évolution des bases de données
En terme de volume et performance
Aujourd'hui, une base de données est suceptible d'être utilisée par plusieurs milliers d’applications. Ainsi un très grand volume de données est stocké dans celle-ci.
Par exemple, en 1970 la plus grande base de données était composée de 500.000 enregistrements.
En 2011, 90 TO de données sont ajoutées par jour sur Facebook.
Ainsi quelques questions se posent :
- Comment limiter les impactes lors d’une modification des structures de données ?
- Comment mémoriser, gérer et exploiter ces données dans des temps de réponse acceptables ?
Quelques pistes ont vu le jour :
- la dénormalisation.
- la redondance sur différents serveurs.
- le stockage en mémoire vive.
- La mise-à-jour non en temps réel (latence).
En terme de types de base de données
Le développement de différents types de bases de données impliquent différents problèmes d'évolution.
En effet, comment garantir la cohérence des données redondantes pour un système de base de données distribué?
Comment garantir la confidentialité et l’intégrité des données sur le Web?
Est-il possible de garantir la cohérence des données entre un datastore et une base de données cloud ?