Reprise du message précédent :
Et encore un excellent post d'Ilya Katsov: http://highlyscalable.wordpress.co [...] rocessing/
Le sujet cette fois-ci est le traitement en temps réel distribué.

 
Le nombre de lignes dans la table n'a pas beaucoup d'importance quand le design et les indexes/partitions sont correctes.
99.99% de uptime ça fait 43 mins de downtime par mois, ça reste très raisonnable.
 
Si tu avais besoin de 50.000 ou 100.000 lignes/s et que ce ne soit possible qu'avec plusieurs server DB ça deviendrai un bon candidat pour du NoSQL, mais tant que ça tient sur un seul server avec un peu d'optimisation ça devrai rester en SQL.
 
Il faut aussi voir ce que tu perds si tu utilises du NoSQL, en cas de gros problème avec une db SQL (Oracle, SQL Server, MySQL, ...) c'est relativement facile d'avoir une aide professionnelle (j'ai pas dit bon marché hein), par contre si tu as besoin d'un consultant NoSQL dans la semaine tu crois pouvoir en trouver?
 
Je trouve le NoSQL très utile, mais uniquement pour des projets extraordinairement gros.

C'est très vrai.

DataStax acquiert la base de donnée graphes open source TitanDB pour l'intégrer à DataStax Enterprise. DSE inclura donc Cassandra, Spark et TitanDB.
 
http://www.datastax.com/2015/02/da [...] e-platform
 

ou comment une boîte inexistante 4 ans plus tôt pèse aujourd'hui un milliard . On doit s'inquiéter pour les trucs qu'ils rachètent ?

pour ceux que ça intéresse, il y a une conf NoSQL Matters le 26-27 mars
http://2015.nosql-matters.org/par/#home
 
Je ne sais pas si c'est bien.
Et c'est un peu payant.

Salut,
 
D'une façon générale, en nosql/bigdata, quelles stratégies sont utilisées pour gérées les mises à jour en base, pour des données fortement dénormalisées ?
 
Par exemple si on a  
 

 
Si Scarlett change de prénom, ou bien si on se rend compte qu'on a fait une erreur en insérant Gwyneth Johanson ?
 
On le fait en bourrinant en collant un index sur nom,prénom ?
 
 

 
Pour wikipedia, pourquoi pas ?