Discussion :

[fja34]

Bonjour,

pour faire simple je dois faire une appli qui indexe et retrouve des documents semi-structurés et géolocalisés :

je souhaite stocker de données de différents fichiers semi-structurés dans une base et pouvoir réaliser des recherches.
L'idée naive serait de partir sur des technos genre "JSON" et une indexation sous forme de tag pour accélerer les recherches. Les éléments que je vais indexer vont être géolocalisés. J'ai donc besoin de faire une recherche par distance.

Se pose alors la question pour moi NoSQL ou pas ?

Mes réflexions sont : Le NoSQL est bien car je stocke un JSON ou autre chose très facilement, sans évolution de schéma relationnel. Sachant que j'ai besoin de souplesse et pas des contraintes d'intégrité, et plutot de performance ou de "scalability", c'est plutôt sympa.
L'inconvénient du noSQL c'est l'indexation , la recherche, et en particulier la présence de critère géographique dont il ne dispose pas. Donc autant partir sur un PostgresSQL qui embarque des API SIG, permet d'indexer, en utilisant d'un coté un mécanisme de tag pour les recherches et de requêtes indexés, et de l'autre coté qui possède un type de données NoSQL.


Alors je sais bien ce que je peux attendre de PG. Mais ma question est de savoir si le NoSQL répond à mes besoins. Les limites que j'entrevois en sont-elle ou existe-t-il des solutions que je ne maitrise pas et qui répondent à mon besoin (serveur NoSQL auquel j'ai pas pensé, Elastic Search,...) ?

Merci pour vos conseils.

[hugo123]

Une base comme MongoDb a de bonnes capacités en indexation et permet des recherches géolocalisées. La structure json lui est parfaitement adapté, les documents sont justement stockés en json binaire (bson).
Elasticsearch propose d'excellentes capacités de recherche et gère très bien la géolocalisation.

[fja34]

Une base comme MongoDb a de bonnes capacités en indexation et permet des recherches géolocalisées. La structure json lui est parfaitement adapté, les documents sont justement stockés en json binaire (bson).
Elasticsearch propose d'excellentes capacités de recherche et gère très bien la géolocalisation.

Ok, merci.

Bon, je vais regarder de plus pres alors ces deux technologies et essaye une "poc"...

Tu partirais sur un outil plus simple et basique genre mongodb ou au contraire sur un elasticsearch qui peut sembler plus adapté mais semble aussi plus "commercial" a priori ?

[hugo123]

les deux solutions sont toute autant commerciales l'une que l'autre. Tu as une version open source et un support commercial si besoin. Mongodb a même une version entreprise (mais la version community est déjà très bien).

Perso j'utilise les deux conjointement. Dès lors que les recherches à faire sur du texte sont complexe, elasticsearch est bien meilleur. Mais mongo est plus pratique comme stockage primaire je trouve.

A toi de tester

[fja34]

les deux solutions sont toute autant commerciales l'une que l'autre. Tu as une version open source et un support commercial si besoin. Mongodb a même une version entreprise (mais la version community est déjà très bien).

Perso j'utilise les deux conjointement. Dès lors que les recherches à faire sur du texte sont complexe, elasticsearch est bien meilleur. Mais mongo est plus pratique comme stockage primaire je trouve.

A toi de tester

Ok, merci.

Pour toi, dans la mesure où j'ai pas de problématique "acid" ou autre, c'est plus intéressant de partir sur une base comme cela pour un développement rapide de proto pouvant passer à une échelle supérieur ?

Pas d'intérêt à rester sur un système traditionnel genre Postrges ?

merci

[hugo123]

The 1 million dollar question

Sans connaitre le cas d'usage, les évolutions possibles etc... difficile de répondre. Pour du POC en tout cas, c'est un bon moyen de découvrir Mongo et de l'évaluer en vu de futures utilisations.

[Babyneedle]

Je ne crois pas que le type de DB soit critique pour ce genre de projet.

Pour la performance, je regarderais plutôt à aider la DB avec quelque chose comme Redis pour les lectures performantes et distribuées.

Pour la recherche et les calculs avec des données géolocalisée, je regarderais les graph DB comme Neo4j .

Bonne chance!