java et les bases de données

Java et les bases de donnéesEtat de l’art

14 juin 2012

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

https://aresu.dsi.cnrs.fr/IMG/pdf/failles_de_securite_v1-3.pdf

P. 3


SOMMAIRE

1. Introduction

2. Bases de données relationnelles

3. La mouvance NoSQL

4. Conclusion

P. 4


1. INTRODUCTIONJava et la sérialisation

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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

P. 6



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

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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

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JDO (JSR243) Interface standard pour la sérialisation Indépendance vis-à-vis de la solution de stockage Trop complexe à mettre en œuvre Peu d’implémentations

http://www.jcp.org/en/jsr/detail?id=243

P. 9


2. BASES DE DONNÉES RELATIONNELLES

1. Besoins

2. ORM

3. JPA

4. Les limites

P. 10


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

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2. BASES DE DONNÉES RELATIONNELLES

1. Besoins

2. ORM1. Modèle

2. Exemple avec Hibernate

3. JPA

4. Limites

P. 12


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)

P. 13



Exemple avec Hibernate Configuration

1 fichier de configuration Hibernate (hibernate.cfg.xml)

Déclaration de l’entité

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Exemple avec hibernate Mapping

1 fichier de description XML (classe.hbm.xml) par classe

P. 15



Exemple avec Hibernate Outil

Hibernate Tools pour faciliter la génération JavaXML et SGBDRJava

Gestion des accès au SGBDR

P. 16



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

P. 17


2. SÉRIALISER DANS UN SGBDR

1. Besoins

2. ORM

3. JPA1. Modèle

2. Exemple

4. Limites

P. 18


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

P. 19



Exemple Configuration

1 fichier de description • Contexte de persistance• Déclarations des classes

Permet de faciliter la gestion des contextes de test


P. 20



Exemple Mapping


Déclaration de l’identifant

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Exemple Outil

Plugin Eclipse inclus dans Eclipse WTP

Gestion des accès au SGBDRAvec Hibernate

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Exemple avec Hibernate Gestion des accès au SGBDR

• Avec Hibernate• Génération automatique des ordres SQL

P. 23


2. SÉRIALISER DANS UN SGBDR

1. Besoins

2. ORM

3. JPA

4. Limites

P. 24


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 ?

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3. LA MOUVANCE NOSQL

1. Technologies

2. Limites

3. Et JPA alors?

P. 26


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

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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, statistiquesSystème de cache

ImplémentationsVoldemort (LinkedIn)RedisRiakMySQL Cluster 7.2

…

Clé 1

Clé 2

Clé 3

…

valeur

valeur

valeur

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Orientée document Ensemble de clés-valeurs stockées dans un document Données semi-structurées Pas de support des transactions Exemple :

Catalogue de produitsCMS

ImplémentationsMongoDBCouchDBOrientDB

…

Clé 1

Clé 2

Clé 3

…

DocumentChamp 1 valeur

Champ 2 valeur

Champ 3 valeur

Champ 4 valeur

Document

Champ 1 valeur

Champ 2 valeur

Document

Champ 1 valeur

Champ 2 valeur

Champ 3 valeur

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Orientée colonne Contrairement aux SGBDR,

colonnes différentes pour chaque ligne Ecritures rapides Evite des colonnes à NULL Exemple

Stockage de journaux d’activité

ImplémentationHbaseCassandraBigTable (google)

SuperColonneSuperColonne

Nom CNRS

ValeurColonne

Nom Organisme

Valeur CNRS

Colonne

Nom Secteur

Valeur public

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Orientée graphe Information représentée par des nœuds et des relations

entre nœuds Accès aux données par les liaisons Exemple :

Réseaux sociaux

ImplémentationNeo4jHypergraphDBFlockDBOrientDB

Nœud Champ 1 valeur

Champ 2 valeur

Champ 3 valeur

Champ 4 valeur

Nœud

Champ 1 valeur

Champ 2 valeur

Nœud

Champ 1 valeur

Champ 2 valeur

Champ 3 valeur

ArcLibellé : apprend

ArcLibellé : connait

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Choix de la technologie dépend du besoin, pas du volume à gérer

Ne sont pas NoSQL Orientées objet Hierarchique Datagrids (hors clé-valeur)

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1. Technologies

2. Limites

3. Et JPA alors?

P. 33


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 CP Systèmes AC

Systèmes AP

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1. Technologies

2. Limites

3. Et JPA alors ?

P. 35


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 …

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4. CONCLUSION

P. 37


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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14 juin 2012

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