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(3.0 cr.)

Objectifs généraux

• Optimiser les bases relationnelles en termes de performance, sécurité et haute disponibilité.
• Exploiter les bases NoSQL dans des contextes adaptés.
• Concevoir des entrepôts de données relationnels et analytiques à grande échelle.
• Exploiter les bases dans des architectures distribuées et infonuagiques en science des données.

Quelques objectifs spécifiques parmi d'autres

Analyser les plans d'exécution; Optimiser les requêtes SQL complexes; Administrer la réplication, les sauvegardes et des stratégies de récupération d'urgence; Évaluer les limites du modèle relationnel dans les systèmes à grande échelle; Comparer les modèles NoSQL; Manipuler MongoDB, Redis ou Neo4j dans des cas réels; Modéliser des entrepôts; Optimiser des requêtes OLAP; Déployer une base cloud; Exécuter des requêtes massives avec BigQuery/Snowflake.

Rappels SQL avancés : jointures, sous-requêtes, agrégations et analyse de plans d'exécution (EXPLAIN) ; Architecture interne d'un SGBD : moteur de requêtes, planificateur, optimiseur, cache et statistiques ; Indexation avancée : B-Tree, Hash, GIN, GiST, index multi-colonnes et sur expressions ; Vues matérialisées : création, rafraîchissement et usages analytiques ; Transactions et concurrence : propriétés ACID, verrouillage, isolation, détection de conflits ; Optimisation de requêtes : analyse de coûts, réécriture, sélectivité, statistiques ; Réplication et haute disponibilité : sauvegarde logique et physique, PITR, réplication maître-esclave ; Modélisation analytique : schémas étoile, flocon, Data Vault, faits et dimensions ; Requêtes OLAP : GROUPING SETS, ROLLUP, CUBE, agrégations hiérarchiques ; Partitionnement de données : horizontal, vertical, pruning et performances comparées ; Bases NoSQL : modèles clé-valeur, document, graphe, colonne ; MongoDB, Redis, Neo4j ; Théorème CAP et BASE : cohérence, disponibilité, tolérance au partitionnement ; Intégration polyglotte : ETL hybrides PostgreSQLMongoDB, interopérabilité et scripts Python ; Déploiement infonuagique : PostgreSQL Cloud SQL, MongoDB Atlas, IaaS/PaaS, sécurité SSL ; Formats analytiques : Parquet, ORC, BigQuery, requêtes massives et facturation ; Gouvernance et sécurité : qualité, chiffrement, masquage, rôles, lignage et documentation ; Projet intégrateur : base hybride relationnelle + NoSQL + cloud, requêtes OLAP, sécurité et déploiement ; Présentation finale : démonstration, rétroaction croisée et synthèse d'apprentissage.

Préalable(s): (8TRD152)

Formule pédagogique : Cours Magistral

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