Formation MongoDB Optimisation

Reconnue comme l’une des bases « NoSQL » les plus utilisées aujourd’hui, MongoDB permet de stocker de grands volumes de données et de les interroger de manière à la fois simple et efficace. Accessible par le plus grand nombre, il n’est pas nécessaire de maîtriser un langage supplémentaire comme c’est le cas avec les bases de données relationnelles. Il existe en effet un grand nombre de pilotes offrant une API simple et intuitive.
Cette formation est organisée sur deux axes : d’une part savoir détecter les causes de sous performance et y remédier, d’autre part faire face à une montée en charge par répartition de charge.

A l’issue de cette formation MongoDB, vous aurez les compétences et connaissances pour savoir mettre en place une architecture performante avec MongoDB

Cette formation MongoDB s’adresse aux administrateurs de base de données.

Pour réussir cette formation MongoDB, il est demandé de Maîtriser l’administration de MongoDB, en particulier le shell mongo et la réplication.

Introduction et Rappel (Rapide)

• Présentation Pourquoi MongoDB ? MongoDB en comparaison des bases relationnelles

Optimisation de MongoDB

• Les outils mongotop et mongostat Statistiques et profilage : les collections spécialisées Bonnes pratiques : paramétrages disque, système de fichiers, mémoire, swap

Indexation dans MongoDB

• Principes et structures génériques des index Les différents types d’index et leur restrictions d’utilisation : simple, composite, multi-clés, unique,creux Règles d’indexation Fonctionnement de l’optimiseur La commande explain et les hint

Sharding (MongoDB)

• Performance et haute disponibilité : sharding et réplication Architecture : noeud de configuration, noeud mongod, noeud mongos Concepts et implémentation : auto-sharding, replica set, sharding key, chunks Installation d’un cluster à partir d’une architecture existante Choisir la clé de sharding Contrôler la répartition des données Supervision d’un cluster Administration : ajouter un shard, déplacer manuellement les données Problèmes courants et bonnes pratiques

Les chapitres «Indexation» et «Sharding» se concluent chacun par des travaux pratiques utilisant le savoir acquis lors du chapitre «Optimisation».