en éliminant la rigidité des bases de données relationnelles, permettant de livrer plus rapidement en s'économisant des contraintes liées aux bases relationnelles
Les bases relationnelles et leurs "contraintes", leur "rigidité", ont fait suite au stockage fichier simple (type VSAM), pour répondre à une problématique récurrente : on se retrouvait systématiquement dans des situations d'incohérence, parce que le code au-dessus des données ne gérait pas bien l'intégrité.
Donc, pouf, on crée les bases relationnelles et le SQL.
Et 20/30 ans plus tard, des p'tits malins se disent "ouais, trop pénible les contraintes de structure, nous on va tout péter, pas de règle, liberté totale".
Alors, c'est venu de vrais besoins dans des situations bien particulières. Mais comme tout effet de mode, on s'est retrouvé à voir du MongoDB ou du Cassandra ou du Hadoop pour gérer des bases ultra classiques, bien structurées. Mais au lieu que cette structure soit garantie par le moteur de stockage, tout s'est retrouvé déporté dans le code applicatif, qui évidemment ne fait pas le taf, laisse passer plein de merdes, et on se retrouve avec des données vérolées jusqu'à l'os.
"Ouiiiii, mais c'est pour faire du prototypage". Mais bien sûr. Et le prototype, y'a toujours un gars qui va dire qu'il fait le taf, donc faut le pousser jusqu'à la prod. Pourquoi réécrire quelque chose qui marche après tout ? Et hop, une appli moisie en production. Le stagiaire est content, mais le mainteneur qui reprend l'appli 4 ans plus tard pleure toutes les larmes de son corps.
Bref : NoSQL <==> Prudence, et bien y réfléchir à 2 fois, à 3 fois, à 4 fois.
Et comme dit plus haut, les serveurs SQL ont bien évolué. Ils permettent de gérer le meilleur des 2 mondes, ont une connectivité largement supérieure (merci odbc/jdbc/...), ne sont jamais limités à "JSON only".
# Tout se paye un jour ou l'autre
Posté par Dring . En réponse au journal Tour d'horizon de l'état des bases NoSQL. Évalué à 10.
Les bases relationnelles et leurs "contraintes", leur "rigidité", ont fait suite au stockage fichier simple (type VSAM), pour répondre à une problématique récurrente : on se retrouvait systématiquement dans des situations d'incohérence, parce que le code au-dessus des données ne gérait pas bien l'intégrité.
Donc, pouf, on crée les bases relationnelles et le SQL.
Et 20/30 ans plus tard, des p'tits malins se disent "ouais, trop pénible les contraintes de structure, nous on va tout péter, pas de règle, liberté totale".
Alors, c'est venu de vrais besoins dans des situations bien particulières. Mais comme tout effet de mode, on s'est retrouvé à voir du MongoDB ou du Cassandra ou du Hadoop pour gérer des bases ultra classiques, bien structurées. Mais au lieu que cette structure soit garantie par le moteur de stockage, tout s'est retrouvé déporté dans le code applicatif, qui évidemment ne fait pas le taf, laisse passer plein de merdes, et on se retrouve avec des données vérolées jusqu'à l'os.
"Ouiiiii, mais c'est pour faire du prototypage". Mais bien sûr. Et le prototype, y'a toujours un gars qui va dire qu'il fait le taf, donc faut le pousser jusqu'à la prod. Pourquoi réécrire quelque chose qui marche après tout ? Et hop, une appli moisie en production. Le stagiaire est content, mais le mainteneur qui reprend l'appli 4 ans plus tard pleure toutes les larmes de son corps.
Bref : NoSQL <==> Prudence, et bien y réfléchir à 2 fois, à 3 fois, à 4 fois.
Et comme dit plus haut, les serveurs SQL ont bien évolué. Ils permettent de gérer le meilleur des 2 mondes, ont une connectivité largement supérieure (merci odbc/jdbc/...), ne sont jamais limités à "JSON only".