Java et les bases de données Etat de l’art 14 juin 2012.

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1 Java et les bases de données Etat de l’art 14 juin 2012

2 P. 2 Guillaume HARRY l ARESU  ARESU (Architectures, réseaux, Expertise & Support aux unités)  Appui et accompagnement des projets  Veille technologique  Capitalisation des compétences techniques  Participation aux communautés informatique  Guillaume HARRY  11 ans d’expérience en tant que DBA  7 ans d’expérience en J2E Expertise accès aux données  Responsable des cellules « Bases de données » et « Gestion des identités »  Participation à la cellule « Développement »  Étude sur les failles de sécurité des applications Web https://aresu.dsi.cnrs.fr/IMG/pdf/failles_de_securite_v1-3.pdf

3 P. 3 Guillaume HARRY l ARESU SOMMAIRE 1. Introduction 2. Bases de données relationnelles 3. La mouvance NoSQL 4. Conclusion

4 P. 4 Guillaume HARRY l ARESU 1. INTRODUCTION Java et la sérialisation

5 P. 5 Guillaume HARRY l ARESU 1. Introduction : Java et la sérialisation  Modèle en couche  L’interface graphique ne doit pas manipuler directement les données stockées  La couche d’accès aux données doit être la seule responsable de la sérialisation des objets métiers  Qu’est-ce que la sérialisation ?  Rendre les objets persistants  Ecrire des données présentes en mémoire vers un flux de données binaires

6 P. 6 Guillaume HARRY l ARESU 1. Introduction : Java et la sérialisation  Développement spécifique  XML  Structure le contenu  Pas de véritable outil de gestion des données  SGBDOO  Outil idéal mais ne s’est pas imposé  NoSQL  Outil idéal pour un besoin bien défini  Pas de standards (langage, interface d’accès)  Conclusion  SGBD Relationnel reste un standard

7 P. 7 Guillaume HARRY l ARESU 1. Introduction : Java et la sérialisation  Pour les bases de données relationnelles  Standard d’accès : JDBC  Langage SQL largement répandu  Maintenance couteuse  SQL propre à chaque SGBDR  Besoin de redévelopper les frameworks de gestion des accès  Développement spécifique au SGBDR utilisé

8 P. 8 Guillaume HARRY l ARESU 1. Introduction : Java et la sérialisation  JDO (JSR243)JSR243  Interface standard pour la sérialisation  Indépendance vis-à-vis de la solution de stockage  Trop complexe à mettre en œuvre  Peu d’implémentations

9 P. 9 Guillaume HARRY l ARESU 2. BASES DE DONNÉES RELATIONNELLES 1. Besoins 2. ORM 3. JPA 4. Les limites

10 P. 10 Guillaume HARRY l ARESU 2.1 Bases de données relationnelles : Besoins  Faciliter le développement de la couche DAO  Ne pas gérer les accès à la base de données  Automatiser la corrélation Objet ↔ Base de données

11 P. 11 Guillaume HARRY l ARESU 2. BASES DE DONNÉES RELATIONNELLES 1. Besoins 2. ORM 1.Modèle 2.Exemple avec Hibernate 3. JPA 4. Limites

12 P. 12 Guillaume HARRY l ARESU 2.2 Bases de données relationnelles : ORM  Objectifs  Faciliter  Ne pas gérer  Automatiser  Modèle  Implémentations Java  Hibernate (Jboss)  TopLink (Oracle)  MyBatis (mapping par requête et non par table)

13 P. 13 Guillaume HARRY l ARESU 2.2 Bases de données relationnelles : ORM  Exemple avec Hibernate  Configuration 1 fichier de configuration Hibernate (hibernate.cfg.xml) Déclaration de l’entité

14 P. 14 Guillaume HARRY l ARESU 2.2 Bases de données relationnelles : ORM  Exemple avec hibernate  Mapping 1 fichier de description XML ( classe.hbm.xml) par classe

15 P. 15 Guillaume HARRY l ARESU 2.2 Bases de données relationnelles : ORM  Exemple avec Hibernate  Outil Hibernate Tools pour faciliter la génération Java  XML et SGBDR  Java  Gestion des accès au SGBDR

16 P. 16 Guillaume HARRY l ARESU 2.2 Bases de données relationnelles : ORM  Exemple avec Hibernate  Gestion des accès au SGBDR 1 classe HibernateUtil pour obtenir une session dans la base de données Génération automatique des ordres SQL

17 P. 17 Guillaume HARRY l ARESU 2. SÉRIALISER DANS UN SGBDR 1. Besoins 2. ORM 3. JPA 1.Modèle 2.Exemple 4. Limites

18 P. 18 Guillaume HARRY l ARESU 2.3 Bases de données relationnelles : JPA  Objectifs  Bénéficier des avantages des frameworks ORM  Indépendance du framework utilisé  Langage standard JP-QL (inspiré de HQL)  Modèle  Implémentations Java  Hibernate (Jboss)  TopLink (Oracle)  EclipseLink (Fondation Eclipse)  DataNucleus Access Platform

19 P. 19 Guillaume HARRY l ARESU 2.3 Bases de données relationnelles : JPA  Exemple  Configuration 1 fichier de description Contexte de persistance Déclarations des classes  Permet de faciliter la gestion des contextes de test Déclaration de l’entité

20 P. 20 Guillaume HARRY l ARESU 2.3 Bases de données relationnelles : JPA  Exemple  Mapping Déclaration de l’entité Déclaration de l’identifant

21 P. 21 Guillaume HARRY l ARESU 2.2 Bases de données relationnelles : JPA  Exemple  Outil Plugin Eclipse inclus dans Eclipse WTP  Gestion des accès au SGBDR Avec Hibernate

22 P. 22 Guillaume HARRY l ARESU 2.2 Bases de données relationnelles : JPA  Exemple avec Hibernate  Gestion des accès au SGBDR Avec Hibernate Génération automatique des ordres SQL

23 P. 23 Guillaume HARRY l ARESU 2. SÉRIALISER DANS UN SGBDR 1. Besoins 2. ORM 3. JPA 4. Limites

24 P. 24 Guillaume HARRY l ARESU 2.4 Bases de données relationnelles : Limites  Complexité du modèle  Implémentation des associations  Implémentation de l’héritage 1seule table, somme de tous les attributs des classes filles (par défaut) 1 table par classe  Persistance par transitivité  Performances  Comment faire avec des données non structurées ?

25 P. 25 Guillaume HARRY l ARESU 3. LA MOUVANCE NOSQL 1. Technologies 2. Limites 3. Et JPA alors?

26 P. 26 Guillaume HARRY l ARESU 3.1 NoSQL : Technologies  Not Only SQL  Répondre aux besoins  Explosion du volume de données (Big Data)  Données non structurées  Gestion des relations entre les données

27 P. 27 Guillaume HARRY l ARESU 3.1 La mouvance NoSQL : Technologies  Clé-valeur  Données représentée par couple clé/valeur  Accès rapides  Type de données simples  Exemple : stockage de résultats d’expérience, statistiques Système de cache  Implémentations Voldemort (LinkedIn) Redis Riak MySQL Cluster 7.2 … Clé 1 Clé 2 Clé 3 … valeur

28 P. 28 Guillaume HARRY l ARESU 3.1 La mouvance NoSQL : Technologies  Orientée document  Ensemble de clés-valeurs stockées dans un document  Données semi-structurées  Pas de support des transactions  Exemple : Catalogue de produits CMS  Implémentations MongoDB CouchDB OrientDB … Clé 1 Clé 2 Clé 3 … Document Champ 1valeur Champ 2valeur Champ 3valeur Champ 4valeur Document Champ 1valeur Champ 2valeur Document Champ 1valeur Champ 2valeur Champ 3valeur

29 P. 29 Guillaume HARRY l ARESU 3.1 La mouvance NoSQL : Technologies  Orientée colonne  Contrairement aux SGBDR, colonnes différentes pour chaque ligne  Ecritures rapides  Evite des colonnes à NULL  Exemple Stockage de journaux d’activité  Implémentation Hbase Cassandra BigTable (google) SuperColonne NomCNRS Valeur Colonne NomOrganisme ValeurCNRS Colonne NomSecteur Valeurpublic

30 P. 30 Guillaume HARRY l ARESU 3.1 La mouvance NoSQL : Technologies  Orientée graphe  Information représentée par des nœuds et des relations entre nœuds  Accès aux données par les liaisons  Exemple : Réseaux sociaux  Implémentation Neo4j HypergraphDB FlockDB OrientDB Nœud Champ 1valeur Champ 2valeur Champ 3valeur Champ 4valeur Nœud Champ 1valeur Champ 2valeur Nœud Champ 1valeur Champ 2valeur Champ 3valeur Arc Libellé : apprend Arc Libellé : connait

31 P. 31 Guillaume HARRY l ARESU 3.1 La mouvance NoSQL : Technologies  Choix de la technologie dépend du besoin, pas du volume à gérer  Ne sont pas NoSQL  Orientées objet  Hierarchique  Datagrids (hors clé-valeur)

32 P. 32 Guillaume HARRY l ARESU 3. LA MOUVANCE NOSQL 1. Technologies 2. Limites 3. Et JPA alors?

33 P. 33 Guillaume HARRY l ARESU 3.2 La mouvance NoSQL : Limites  NoSQL est encore récent  Pas de solution idéale  Théorème CAP  Cohérence  Availability  Partition tolerance Chaque client peut toujours lire et écrire Chaque client a la même vue de chaque donnée à tout instant Le système fonctionne malgré la partition physique des données Systèmes CPSystèmes AC Systèmes AP

34 P. 34 Guillaume HARRY l ARESU 3. LA MOUVANCE NOSQL 1. Technologies 2. Limites 3. Et JPA alors ?

35 P. 35 Guillaume HARRY l ARESU 3.3 La mouvance NoSQL : Et JPA alors?  OrientDB est nativement écrit en JPA  Datanucleus : JPA et JDO pour accès  SGBDR,  MongoDB,  Hbase,  LDAP,  Excel,  XML …

36 P. 36 Guillaume HARRY l ARESU 4. CONCLUSION

37 P. 37 Guillaume HARRY l ARESU Conclusion  JPA et ORM  Orientés CRUD  Tuning complexe dépendant du framework  Moins performants que des accès bas niveau  NoSQL  Ne remplace pas SGBDR  Administration/exploitation non triviale

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