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Questions and Answers
Quel est le principal risque d'un système de bases de données centralisé ?
Quel est le principal risque d'un système de bases de données centralisé ?
Quel est un exemple d'un système de base de données centralisé ?
Quel est un exemple d'un système de base de données centralisé ?
Qu'est-ce qu'une base de données distribuée ?
Qu'est-ce qu'une base de données distribuée ?
Pourquoi une entreprise pourrait-elle choisir d'utiliser une base de données distribuée ?
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Quel type de systèmes permet de stocker des données dans des clusters répartis ?
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Quel est un avantage d'utiliser plusieurs sources de données dans un système distribué ?
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Qu'implique un système distribué par rapport à un système centralisé ?
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Quel effet la montée en volume des transactions a-t-elle sur les systèmes centralisés ?
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Quel est le rôle des replica sets dans MongoDB ?
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Qu'est-ce que le sharding dans MongoDB ?
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Pourquoi les systèmes distribués sont-ils préférables aux systèmes centralisés ?
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Quel est un avantage des bases de données fragmentées ?
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Qu'est-ce qu'un prédicat simple ?
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Quels critères peuvent être utilisés pour déterminer la clé de partitionnement lors du sharding ?
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Comment la fragmentation contribue-t-elle à l'optimisation des performances ?
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Quelle condition garantit que chaque tuple soit inclus dans un fragment ?
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Quelle type de fragmentation réduit les échanges réseau lors des requêtes ?
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Qu'est-ce que la minimalité dans le contexte des prédicats ?
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Pourquoi un système distribué est-il moins vulnérable aux pannes que le système centralisé ?
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Quel type de fragmentation combine les approches horizontale et verticale ?
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Quel attribut est souvent utilisé pour déterminer la distribution des données dans un fragment ?
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Quel est l'effet de l'augmentation du volume de données dans un système centralisé ?
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Quel type de fragmentation permet de segmenter les clients par pays ?
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Quel élément est considéré comme un coût d'allocation de ressources pour un fragment ?
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Quel est l'impact de la duplication inutile sur le coût de stockage ?
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Quel est l’avantage principal en cas de panne d’un serveur dans une base de données distribuée ?
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Qu'est-ce que la scalabilité horizontale dans le contexte des bases de données distribuées ?
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Quelle méthode peut réduire les coûts de transfert de données dans un système distribué ?
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Comment une base de données distribuée améliore-t-elle la localisation des données ?
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Quel coût est associé à la garantie de disponibilité des fragments en cas de panne ?
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Quel facteur décide du coût de traitement dans un système distribué ?
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Quelle est la fonction d'un SGBD dans le cadre d'une base de données distribuée ?
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Quel est un exemple d'une base de données NoSQL orientée colonnes ?
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Comment peut-on optimiser le coût total d'allocation d'un fragment ?
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Quel coût est crucial lors de la synchronisation entre nœuds ?
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Comment la redondance contribue-t-elle à la disponibilité dans les bases de données distribuées ?
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Quel type de transparence assure le système en cachant les détails de la structure de stockage des données aux utilisateurs ?
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Quel est l'objectif principal de la fragmentation verticale dans les systèmes distribués ?
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Quel est un des inconvénients de la réplication dans les bases de données ?
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Quelle stratégie est recommandée pour minimiser les coûts de traitement ?
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Quel est le premier critère pour établir une fragmentation efficace des données ?
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En quoi consiste la fragmentation dans une base de données distribuée ?
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Quel coût augmente avec la fréquence des copies dans un système distribué ?
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Pourquoi est-il important de vérifier la complétude des prédicats ?
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Quelle méthode peut être utilisée pour simplifier la création de fragments ?
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Quel a été l'exemple donné pour illustrer le coût de traitement d’un fragment ?
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Quel rôle joue un nœud primaire dans un ensemble de répliques (replica set) ?
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Quel est l'effet négatif des transferts fréquents de données ?
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Quel type de fragmentation permet de diviser les tables selon des attributs spécifiques ?
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Quel est l'effet de la défaillance d'un nœud sur un système distribué ?
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Comment s'appelle la combinaison de différents prédicats pour obtenir des fragments uniques ?
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Quelle base de données est connue pour sa consistance forte et sa résistance aux partitions ?
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Quel est un exemple de prédicat simple pour la fragmentation par âge ?
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Quels sont les attributs de fragmentation dans un exemple d'ensemble minimal ?
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Qu'est-ce qu'un prédicat redondant ?
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Quel est un objectif de la fragmentation hybride ?
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Pour une fragmentation verticale, quel type d'information est généralement isolé ?
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Quelle est la principale raison d'éliminer les prédicats redondants ?
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Quel type d'analyses peut bénéficier d'une fragmentation des données ?
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Quels types d'attributs ne devraient pas être utilisés pour des fragments complexes ?
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Quelle approche permettrait d'optimiser l'accès aux données après fragmentation ?
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Quels types de fragmentation sont mentionnés ?
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Quel défi prévoit le théorème de CAP pour les systèmes distribués ?
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Qu'est-ce que la réplication maître-esclave dans une base de données distribuée ?
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Dans un système distribué, qu'est-ce qui peut être compromise pour garantir la disponibilité lors d'une partition réseau ?
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Quel type de modèle de données est utilisé par MongoDB ?
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Pourquoi les bases de données NoSQL sont-elles souvent choisies pour des applications spécifiques ?
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Quel est l’avantage principal du partitionnement (sharding) ?
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Quel est un des modèles de données flexibles dans les bases de données NoSQL ?
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Quel type de réplication nécessite des mécanismes complexes de gestion des conflits ?
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Quel est un exemple de base de données orientée colonnes ?
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Qu'est-ce qui caractérise principalement la scalabilité horizontale des bases NoSQL ?
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Qu'est-ce qui déclenche la nécessité d'agir par fragmentation dans une base distribuée ?
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Quel scénario met en question la consistance d'un système distribué ?
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Study Notes
Bases de données distribuées
- Les bases de données distribuées stockent les données sur plusieurs machines, géographiquement dispersées, mais apparaissant comme un seul système pour l'utilisateur.
- Les bases de données centralisées, en revanche, stockent toutes les données sur un seul serveur.
- Un serveur unique est un point unique de défaillance (SPOF) dans un système centralisé.
- Les bases de données distribuées augmentent la disponibilité, la performance et la scalabilité horizontale.
Avantages des bases de données distribuées
- Continuité de service: Si un serveur tombe en panne, un autre peut prendre le relais.
- Haute performance: Les requêtes sont réparties sur les différents serveurs.
- Transparence des données: Les développeurs et les utilisateurs n'ont pas besoin de se préoccuper de l'emplacement des données.
- Scalabilité horizontale: L'ajout de serveurs au système augmente sa capacité sans affecter la puissance de chaque serveur individuel.
- Disponibilité accrue: Plusieurs copies des données sont stockées sur plusieurs nœuds, rendant le système plus robuste aux pannes matérielles ou réseau. La suppression du SPOF est un gain important.
- Localisation des données: Les données sont plus proches des utilisateurs, réduisant la latence.
- Résilience aux défaillances: Les systèmes distribués peuvent tolérer des pannes matérielles ou des coupures réseau, et maintenir la disponibilité.
Transparence dans les bases de données distribuées
- Transparence de données (indépendance): Les applications d'utilisateur ne modifient pas la structure logique des données (schema), et les détails du stockage physique sont cachés.
- Transparence du réseau: Le système gère automatiquement la communication entre les nœuds.
- Transparence de réplication: Les copies de données sur différents sites sont gérées automatiquement.
- Transparence de fragmentation: Les fragments de données sont gérés globalement par le système, rendant leur utilisation similaire à une base de données unique.
Fragmentation des bases de données
- La fragmentation est le processus de décomposition d'une base de données logique en plusieurs "sous" bases de données.
- Fragmentation horizontale: Découpage de la base en lignes (tuples) selon des conditions sur cet attributs.
- Fragmentation verticale: Découpage de la base en colonnes en regroupant des attributs (colonnes) qui sont souvent utilisés ensemble.
- Fragmentation hybride: Combinaison des deux approches précédentes.
Théorème CAP
- Le théorème CAP indique qu'un système distribué ne peut pas garantir simultanément la consistance, la disponibilité et la tolérance aux partitions. Il faut faire des choix.
Réplication
- Maître-esclave (primary-secondary): Un seul serveur gère les écritures, les autres faisant des copies pour la lecture et le secours.
- Peer-to-peer: Chaque serveur peut gérer les écritures, impliquant des mécanismes plus complexes pour résoudre les conflits.
Partitionnement (Sharding)
- Le partitionnement (sharding) divise les données en fragments (shards) qui sont stockés sur différents nœuds.
- Cela permet de répartir la charge sur plusieurs machines.
MongoDB (exemple)
- MongoDB est une base de données NoSQL orientée documents.
- Elle est distribuée nativement et utilise des replica sets pour assurer la résilience.
- Le sharding permet de distribuer les données sur plusieurs nœuds.
Comparaison avec un système centralisé
- Performances: Les bases de données distribuées peuvent gérer de plus grands volumes de données et requêtes sans goulots d'étranglement.
- Disponibilité: Les systèmes distribués sont plus résistants aux pannes.
Conclusion
- Les bases de données distribuées offrent une importante escalabilité, disponibilité et résilience.
- Elles sont essentielles dans les applications modernes qui nécessitent de gérer de vastes volumes de données et d’utilisateurs à l'échelle mondiale.
Calculs de coûts
- Les systèmes distribués impliquent des coûts de stockage, de traitement, de transfert de données et de réplication.
- L'optimisation de ces coûts est clé pour la performance et la disponibilité d'un système distribué.
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Description
Ce quiz explore les concepts fondamentaux des bases de données distribuées, en mettant l'accent sur leurs avantages par rapport aux bases de données centralisées. Vous découvrirez comment elles améliorent la performance, la continuité de service et la scalabilité. Testez vos connaissances sur ce sujet essentiel en informatique.