L’équivalent du SELECT (SQL) sur une base de données MongoDB (NoSQL)

La particularité des bases de données “non structurées” ou “orientée documents” comme MongoDB, c’est quelles sont très performantes pour de gros volumes de données (en particulier depuis l’arrivée de tous ces objets connectés).

Pour faire un petit tour d’horizon des bases de données NoSQL actuellement sur le marché (> 225 fin décembre 2015), rendez-vous sur le site http://nosql-database.org/ qui dispose d’une liste à peu près complète des produits du marché.

Je vais montrer l’équivalent (ou plutôt les deux équivalents) de mongoDB par rapport au SELECT qui est une des requêtes de base du SQL.

SQL

Structure d’un SGBD SQL

SGBD > Database > Table >Entrées (lignes)

Capture d’écran 2015-12-20 à 13.08.24

Exemple de Select

Pour rappel, la requête basique pour sélectionner le nom, prénom et l’age des utilisateurs ayant comme ville Paris en SQL :

[sql]
SELECT nom, prenom, age
FROM users
WHERE ville="Paris"
[/sql]

MONGODB

Structure d’un SGBD NoSQL

SGBD > Database > Collections > Documents

Capture d’écran 2015-12-20 à 13.09.46

db.collection.find(query, projection)

Le premier paramètre de la fonction find() est un objet au format JSON qui va permettre de filtrer les résultats (un peu comme le where en SQL). Le second paramètre permet de retourner seulement certains champs, il est donc similaire aux valeurs qui suivent le mot clé SELECT en SQL. On peut également ajouter des conditions comme supérieur à, inférieur ou égal à, etc…

  • $gt = supérieur à
  • $lt = inférieur à
  • $gte = supérieur ou égal à
  • $lte = inférieur ou égal à

Quelques exemples :

[javascript]
// All
var res = db.users.find( );

// Paris as city
var res = db.users.find( { ville: "Paris" } );

// Older than…
var res = db.users.find( { ville: "Paris", age: { $gte:20 } } );

// Don’t return all dataset, only the name
var res = db.users.find( { ville: "Paris" }, { name: true } );

// Same as findOne()
var res = db.users.find( { nom: "Bronner", prenom: "Joey" }).limit(1);
[/javascript]

db.collection.findOne(query, projection)

La requête findOne() est différente puisqu’une fois exécutée, elle va retourner les données et fermer le curseur. Au contraire de la requête find() (même en utilisant la syntaxe find().limit(1)) qui retourne un curseur. Il faut également savoir que sans argument, findOne() retourne un document quelconque de la collection. Ce type de requête sans argument peut donc être utilisé pour constater la structure des documents.

[javascript]
// All
var res = db.users.findOne( { nom: "Bronner", prenom: "Joey" });
[/javascript]

Il n’y a pas grand chose à ajouter, c’est simple comme bonjour. Ah si j’oubliais, si vous êtes en train de faire ou refaire votre CV et que vous n’avez pas de compétences avancées en SQL, mettez que vous êtes expert en NoSQL 🙂

nosql-expert

MySQL sous Android: fonctionnement, avantages et inconvénients

MySQL est probablement l’une des bases de données la plus utilisée en informatique. Que l’on soit développeur en herbe ou confirmé, on a tous déjà travaillé au moins une fois avec ce système de gestion de base de données. Les géants du monde d’internet tels que Google l’utilisent pour certains sites, applications ou en embarquant directement MySQL au sein de leur solution.

Android & MySQL

Une application Android et une base de données MySQL ne peuvent pas communiquer directement ensemble (c’est un peu comme demander à un Chinois de discuter avec un Polonais), il faut donc implémenter un processus (un peu fastidieux!) qui va faire la connexion entre les deux : le langage PHP.

Visuellement, le processus de communication entre l’application et la base de données :

android_php_mysql

Tous les appels entre l’application et la base de données passeront donc par un webservice en PHP qui se chargera de réceptionner la requête, la transmettre au SGBD et renvoyer une réponse à l’application au format JSON. Le message JSON créé peut ressembler à ça :

[java]
{
“successful” : 1,
“response” : “Bravo, l’utilisateur a été ajouté!”
}
[/java]

Il contient le statut de l’exécution de la requête ainsi qu’un court message qui peut être parsé et affiché à l’écran pour informer l’utilisateur.

Les avantages de MySQL

  • Disponible et abordable pour tous
  • Facile d’utilisation
  • Rapide, sûr et fiable
  • API
  • Open source
  • Portable

MySQL apporte beaucoup de libertés opérationnelles avec des fonctionnalités avancées. Les fonctions de sécurité de MySQL offrent également une protection fiable pour les accès aux données de manière simple.

Les inconvénients de MySQL

  • Limitations fonctionnelles
  • Processus de développement douteux

Selon le choix du moteur de la base de données, MySQL peut être allégé de certaines fonctionnalités (il faut s’assurer que les fonctionnalités primordiales à notre besoin soient incluses). Attention également aux accès concurrents qui peuvent poser quelques problèmes.

Notre expérience sur cet outil

L’utilisation de MySQL dans notre application n’a pas été nécessaire donc nous ne l’avons pas utilisé. Pour la même raison que SQLite, les données que nous utilisons sont directement stockées dans les bases de données de Twitter. Cependant nous l’avons utilisé de nombreuses fois pour des projets étudiants et en entreprise. MySQL est une référence dans les systèmes de gestion de base de données.