Bases de données - les systèmes qui organisent et stockent les données. Elles constituent la base de toute stratégie d'analyse. Une bonne structure et une bonne architecture de base de vos systèmes de bases de données peuvent faire la différence entre une structure bien prise en charge offrant une bonne valeur et une structure qui s'effondre sous son propre poids.
Les bases de données entrent généralement en jeu dans la deuxième étape du pipeline de données, à savoir le traitement des données (l'étape « préparer et stocker »). Les applications et plateformes d'analyse utilisent les informations contenues dans les bases de données afin d'aider les organisations à comprendre le passé et à prédire l'avenir.
Des banques qui analysent les transactions financières pour détecter les fraudes aux sociétés d'agriculture intelligente qui utilisent des vidéos pour réduire l'utilisation des pesticides, les organisations ont besoin de bases de données optimisées pour les tâches à accomplir. Les organisations qui optent pour des logiciels et des systèmes de bases de données doivent choisir une technologie fonctionnant efficacement pour le problème à résoudre.
Le bon fonctionnement de votre base de données dépend non seulement du logiciel, mais aussi du matériel. La mise en place d'une infrastructure adéquate, comprenant différents types de calcul (processeurs, FPGA et accélérateurs), de stockage, de mémoire, de réseau, de bibliothèques logicielles et d'optimisations Java, permet d'améliorer les performances des bases de données et d'en faciliter la gestion.
Logiciels systèmes de gestion de bases de données
Les logiciels systèmes de gestion de bases de données permettent de stocker et d'extraire des informations dans une base de données. Les logiciels systèmes de gestion de bases de données comprennent non seulement une interface utilisateur permettant d'interagir avec la base de données, mais aussi des optimisations hiérarchisant les charges de travail et permettant d'accélérer l'accès.
Les logiciels systèmes de gestion de bases de données les plus populaires comprennent Oracle, SAP HANA, Microsoft* SQL Server, Splunk et Apache Cassandra. Chaque système de gestion de bases de données utilise des types spécifiques de structures de données (arbres, tableaux, piles et graphiques) afin d'organiser et de gérer plus efficacement les données.
Types de bases de données
L'analyse d'entreprise permet d'extraire de la valeur de nombreux types de données provenant de nombreuses sources. L'optimisation d'une stratégie d'analyse nécessite de commencer au niveau de la base de données et de choisir un système de gestion de bases de données fonctionnant efficacement pour les besoins spécifiques de votre entreprise. Il existe des compromis importants entre la cohérence, la disponibilité et la tolérance de partition, et aucune technologie de base de données ne peut répondre à ces trois critères. Ce concept, connu sous le nom de théorème CAP, signifie qu'il est nécessaire pour les organisations de choisir les points forts des bases de données qui sont les plus importants pour leurs besoins commerciaux particuliers.
Les bases de données peuvent être hébergées sur place ou dans le Cloud. Les bases de données Cloud sont connues pour leur évolutivité, mais certaines entreprises préfèrent conserver les données sur place afin d'avoir un meilleur contrôle sur la sécurité, notamment dans les secteurs réglementés.
Votre langage de programmation définit les structures de données. Il est essentiel à la manipulation et à l'analyse des données. Différents produits et types de bases de données utilisent des langages de programmation optimisés pour des types de données, des fonctions et des cas d'utilisation spécifiques. De nombreuses grandes entreprises auront besoin de plusieurs types de bases de données afin d'organiser et d'utiliser leurs données efficacement.
Bases de données relationnelles
Les bases de données relationnelles, basées sur des tables de données standardisées qui expriment les relations entre les données, utilisent communément le langage de requête structuré (SQL). Les bases de données relationnelles sont très efficaces pour gérer des données structurées avec des règles et des relations cohérentes, telles que les transactions financières ou le suivi des stocks. Les logiciels de bases de données relationnelles comprennent Oracle, Microsoft* SQL Server, IBM DB2 et Azure SQL.
- OLTP
L'OLTP (traitement transactionnel en ligne) est une catégorie de traitement de données qui se concentre sur des tâches orientées vers les transactions. L'OLTP implique généralement l'insertion, la mise à niveau et/ou la suppression de petites quantités de données dans une base de données.
L'une des applications les plus courantes pour les bases de données est le traitement des transactions. L'OLTP est un mode d'accès aux bases de données spécialement conçu pour traiter des transactions impliquant de nombreux utilisateurs simultanés. L'OLTP est une façon courante d'utiliser les bases de données Oracle, IBM et Microsoft.
- OLAP
Afin d'examiner une grande quantité d'informations historiques à des fins d'analyse, les entreprises peuvent utiliser le traitement analytique en ligne (OLAP). Les requêtes OLAP utilisent généralement un modèle de données multidimensionnel, bien que certaines utilisent également des modèles de données relationnelles. Les entrepôts de données sont un type spécialisé d'OLAP conçu spécifiquement pour l'analyse.
Bases de données orientées vers les objets
Dans une base de données orientée vers les objets, les informations sont représentées sous forme d'objets et de classes d'objets. Une forme hybride de bases de données orientées vers les objets et de bases de données relationnelles est appelée base de données relationnel-objet.
Bases de données non relationnelles
Parfois appelées bases de données NoSQL, les bases de données non relationnelles s'affranchissent de la structure des tables. Utilisant généralement des métadonnées pour l'organisation, ces bases de données sont efficaces pour gérer des données non structurées et des types de données complexes tels que les images et la vidéo. MongoDB et Apache Cassandra sont des exemples de logiciels de bases de données non relationnelles populaires.
- Base de données de valeurs-clés
Parfois appelée « key-value store », il s'agit de la forme la plus simple d'une base de données NoSQL. Les bases de données NoSQL Redis et Oracle sont toutes deux des bases de données de valeurs-clés, utilisant une table de hachage pour stocker et récupérer des données à l'aide d'une clé d'identification unique.
- Magasins à colonnes larges
Dans les magasins à colonnes larges, les données sont stockées dans des colonnes d'informations connexes. Cassandra est la plus courante de ces bases de données, offrant une grande évolutivité et des requêtes rapides pour de grands jeux de données.
- Bases de données orientées documents
Parfois appelées « documents stores », elles stockent les données sous forme d'enregistrements complexes appelés « documents », comprenant des métadonnées ou des informations sur les données elles-mêmes. Les documents peuvent contenir tout type de données, notamment des images et des vidéos.
- Bases de données orientées graphes
Autre type de base de données NoSQL, les bases de données orientées graphes sont basées sur des structures de graphes permettant de définir des relations et de stocker des données. Les bases de données orientées graphes permettent des requêtes rapides et le traitement de gros volumes de données pour des informations hautement connectées. SAP HANA et OrientDB utilisent tous deux des modèles de bases de données orientées graphes.
Les innovations d'Intel, des processeurs aux bibliothèques et aux optimisations Java, améliorent les performances des bases de données et facilitent leur gestion pour les entreprises du monde entier.
Technologies Intel® pour la gestion de bases de données
Optimiser des bases de données utilisant des jeux de données à grande échelle nécessite un matériel capable de prendre en charge efficacement les charges de travail des bases de données et des analyses.
Le calcul et la mémoire doivent fonctionner ensemble de manière très performante, grâce à des instructions de traitement permettant de faire avancer rapidement les requêtes et les flux de données. Le stockage et l'accès aux données dépendent d'une hiérarchisation qui donne automatiquement la priorité aux charges de travail critiques et sensibles au temps.
Intel favorise l'innovation au niveau du silicium, en incorporant des instructions telles qu'AVX-512 et TMUL pour accélérer le traitement des données.
En plus de prendre en charge les bases de données grâce à un matériel conçu dans un souci de performance, Intel s'efforce de favoriser le progrès des logiciels de développement open source. Toute une équipe d'Intel se consacre à l'optimisation de Java, dans le but d'accélérer le développement au sein de la communauté des développeurs d'applications open source et de bases de données.
| Technologies et logiciels Intel® pour la gestion de bases de données | |
|---|---|
| Processeurs Intel® Xeon® Scalable | Les processeurs Intel® Xeon® Scalable de dernière génération prennent en charge votre choix de systèmes et d'outils de base de données grâce à des optimisations dans le silicium conçues pour décharger les bases de données et améliorer les performances de calcul. |
| Mémoire persistante Intel® Optane™ | La mémoire persistante Intel® Optane™ est équipée des processeurs Intel® Xeon® Scalable de dernière génération. Permettant d'optimiser les bases de données en mémoire pour des analyses avancées, la mémoire persistante Intel® Optane™ offre un gain de performance à tout un éventail de plateformes et d'applications de systèmes de gestion de bases de données. |
| Unités de stockage SSD Intel® | Les unités de stockage SSD Intel®, notamment Intel® Optane™ et Intel® NVMe, fournissent un stockage de données doté d'une longue durée de vie en lecture-écriture et d'une grande durabilité. Les bases de données peuvent traiter un flux continu d'opérations de lecture-écriture avec une excellente longévité par lecteur. |
| Produits Ethernet Intel® | Les adaptateurs réseau, les contrôleurs et les accessoires Ethernet Intel® sont disponibles dans une gamme d'options GbE. La disponibilité mondiale et les tests de compatibilité exhaustifs des produits Ethernet Intel® en font un choix de premier plan pour la connectivité des bases de données. |
| Bibliothèques logicielles1 | Les bibliothèques logicielles Intel®, dont le kit de développement des performances de stockage (SPDK) et le kit de développement du plan de données (DPDK), accélèrent le développement d'applications de base de données et aident les développeurs à optimiser les performances des bases de données. |
Obtenir les bonnes bases de données pour des performances optimisées
Une stratégie d'analyse efficace dépend de l'utilisation des bonnes technologies de bases de données avec les bons types de données. Plus votre stratégie d’analyse évoluera, plus elle utilisera de types d'informations dans un nombre croissant d'applications. Il est alors probable que votre organisation utilisera de nombreux types de bases de données et plusieurs fournisseurs de bases de données.
Avec sa large gamme de produits et de fonctionnalités matérielles conçus pour les bases de données, ainsi que ses bibliothèques, outils et optimisations logicielles, Intel s'engage à optimiser la gestion des bases de données. Du silicium au développement de logiciels, Intel s'efforce de prendre en charge les plus grands noms de la technologie des bases de données d'aujourd'hui et de favoriser l'innovation de demain.