Une base de données est un ensemble structuré de données organisées de manière à pouvoir être facilement accessibles, gérées et mises à jour. Les bases de données sont utilisées dans un grand nombre d’applications, notamment dans le domaine des affaires, de la recherche scientifique et de l’administration. Les caractéristiques d’une base de données en font un outil essentiel pour la gestion de grandes quantités d’informations.
L’une des principales caractéristiques d’une base de données est sa capacité à stocker des données de manière structurée. Cela signifie que les données sont organisées en tables, chaque table contenant un type d’information spécifique. Par exemple, la base de données d’un détaillant en ligne peut comporter des tables pour les informations relatives aux clients, aux produits et aux commandes. Chaque table possède son propre ensemble de colonnes et de lignes, chaque colonne représentant un attribut spécifique des données et chaque ligne représentant une instance spécifique de ces données.
Une autre caractéristique importante d’une base de données est sa capacité à fournir un accès rapide et facile aux données. Cet objectif est atteint grâce à l’utilisation de l’indexation et d’autres techniques d’optimisation, qui permettent à la base de données de localiser et d’extraire rapidement les données nécessaires. Cela est particulièrement important dans les applications où de grandes quantités de données sont traitées, car cela permet d’améliorer considérablement les performances et de réduire le temps de traitement.
La technologie Lambda est un composant clé d’Apache Spark, un moteur de traitement de données volumineuses (big data) open-source très populaire. La technologie Lambda permet aux développeurs d’écrire du code qui peut être exécuté en parallèle sur plusieurs nœuds d’un cluster, ce qui la rend idéale pour le traitement de grandes quantités de données. Cette technologie est particulièrement utile dans les applications big data, où les données sont souvent réparties sur plusieurs serveurs et doivent être traitées en parallèle.
L’architecture big data est conçue pour traiter des volumes de données extrêmement importants, souvent en temps réel. Cette architecture consiste généralement en un système de traitement distribué qui peut évoluer horizontalement au fur et à mesure que des données sont ajoutées. Ce type d’architecture est essentiel pour les applications qui nécessitent une analyse rapide et précise de grandes quantités de données, telles que les services financiers, les soins de santé et le commerce électronique.
Une instance Oracle est une copie en cours d’exécution du logiciel de base de données Oracle. Elle contient les structures de mémoire et les processus d’arrière-plan nécessaires à la gestion de la base de données. Une instance Oracle est créée au démarrage de la base de données et reste active jusqu’à l’arrêt de la base de données.
Il existe trois architectures principales pour se connecter à un serveur Oracle : l’architecture client/serveur, l’architecture à deux niveaux et l’architecture à trois niveaux. Dans l’architecture client/serveur, le client est chargé de demander des données au serveur et de les afficher à l’utilisateur. Dans l’architecture à deux niveaux, le client est responsable à la fois de la demande et du traitement des données. Dans l’architecture à trois niveaux, le client envoie des demandes à un serveur d’application, qui récupère les données dans la base de données et les renvoie au client.
La construction d’un entrepôt de données comporte plusieurs étapes, notamment la modélisation des données, l’extraction des données, la transformation des données et le chargement des données. La modélisation des données consiste à identifier les données qui seront stockées dans l’entrepôt et à créer un schéma qui définit la manière dont ces données seront organisées. L’extraction des données consiste à extraire des données de diverses sources, telles que des bases de données, des fichiers et des API. La transformation des données consiste à nettoyer et à transformer les données afin qu’elles puissent être facilement intégrées dans l’entrepôt. Le chargement des données consiste à déplacer les données transformées dans l’entrepôt et à les rendre disponibles pour l’analyse.