projet personnel étude exploratoire des bases de donnees
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MASTER II IASIG 2010-2011 UNIVERSITE DE DOUALA PROJET PERSONNEL ÉTUDE EXPLORATOIRE DES BASES DE DONNEES GEO SPATIALES NOSQL (NOT ONLY SQL) Par : ABE ETOUMOU Anatole ENSG, Université de Douala et AUF Master en Système d’Information Géographique Juillet 2015 Yaoundé. ÉTUDE EXPLORATOIRE DES BASES DE DONNEES GEO SPATIALES NOSQL (NOT ONLY SQL) TABLE DES MATIERES Master II IASIG 2010-2011 Université de Douala ................................................................................................... 1 INTRODUCTION ...................................................................................................................................................... 3 I. QU’EST-CE QU’UNE BASE DE DONNEES GEO SPATIALES ............................................................................... 4 1. Définition ................................................................................................................................................... 4 2. Modélisation d’une base de données géographique ............................................................................... 4 II. Le NOSQL (not only sql) .................................................................................................................................. 7 1. Pour quoi le NoSQL ................................................................................................................................... 7 2. Les familles de NoSQL ............................................................................................................................... 8 III. Utilisation du NOSQL dans le domaine géo spatial ................................................................................ 10 1. Présentation de quelques solutions ....................................................................................................... 10 2. Etude approfondie de COUCHDB ............................................................................................................ 11 2.1 Le concept de CouchDB ....................................................................................................................... 11 2.2 Quelques caractéristiques principales de couchDB ........................................................................... 12 2.3 GeoCouch ............................................................................................................................................ 14 CONCLUSION ......................................................................................................................................................... 17 WEBOGRAPHIE ...................................................................................................................................................... 18 PROJET PERSONNEL - ANATOLE ABE ETOUMOU 2 ÉTUDE EXPLORATOIRE DES BASES DE DONNEES GEO SPATIALES NOSQL (NOT ONLY SQL) INTRODUCTION Les données géo-spatiales fournissent de l’information sur la forme et la localisation d'objets et d'événements sur la surface terrestre. Elles sont composées d’un ensemble des données géométriques, des attributs et des métadonnées qui nécessitent d’être stockés convenablement de façon à être facilement gérable et exploitable au besoin. Les bases de données spatiales sont justement optimisées pour ces rôles, à savoir : stocker et requêter des données reliées à des objets référencés géographiquement, y compris des points, les lignes et des polygones. Les SGBD aujourd’hui existent sous différentes architectures : relationnelle, manipulé en général par le langage SQL et non relationnelles exploitant ou non le langage SQL. Le présent document a pour objectif de faire une «Étude exploratoire des bases de données géo spatiales NOSQL». Ainsi, après avoir défini ce que nous entendons par base de données géo spatiales et par bases de données No SQL, nous allons nous attarder sur l’utilisation du NOSQL dans le domaine géo-spatial en présentant, dans un premier temps, quelques solutions qui existent et qui répondent à ce besoin et, dans un second temps, en prenant un cas particulier de la solution COUCHDB qui est une base de données orientée documents optimisée pour l’indexation géo spatiale. PROJET PERSONNEL - ANATOLE ABE ETOUMOU 3 ÉTUDE EXPLORATOIRE DES BASES DE DONNEES GEO SPATIALES NOSQL (NOT ONLY SQL) I. QU’EST-CE QU’UNE BASE DE DONNEES GEO SPATIALES 1. Définition Une base de données géo spatiale ou base de données géographique est un outil opérationnel qui permet d'organiser et de gérer l'information géographique liée au positionnement et à la localisation des objets sur la surface terrestre. Ces données représentées sous forme numérique peuvent se distinguer en trois catégories d’informations à savoir : Les données géométriques liées au positionnement et à la forme des objets ; Les données attributaires qui matérialisent les caractéristiques des objets ; Les métas données qui décrivent les données. Ces trois catégories, mis en commun, permettent de décrire fidèlement tout type d’objet géo-positionné sur la surface terrestre et constituent la source d’information pour une base de données géographique, socle des systèmes d'information géographique (SIG). Il devient ainsi important que le travail préalable qui consiste à collecter et à structurer l’information géographique soit bien mener pour servir comme point de départ de la modélisation. 2. Modélisation d’une base de données géographique La réalité d’un espace géographique ou d’une surface terrestre peut être modélisée par une base de données géographique décrivant tous les objets ou phénomènes présents sur cet espace, ainsi que les relations entre ces objets. Ce modèle de la réalité est en fait une modélisation abstraite du monde réel, dont la complexité est trop grande pour être tout entièrement représentée par une ou même plusieurs bases de données géographiques. Toute base de données décrit une réalité. Comme sur une carte, la modélisation d’un objet nécessite trois grandes catégories de descripteurs : La nature et les attributs de l'objet Elles représentent les descripteurs à caractère sémantique qui ont pour but de donner une description plus ou moins complète et précise des objets modélisés. PROJET PERSONNEL - ANATOLE ABE ETOUMOU 4 ÉTUDE EXPLORATOIRE DES BASES DE DONNEES GEO SPATIALES NOSQL (NOT ONLY SQL) La localisation et la topologie de l'objet Ces descripteurs ont beaucoup plus un caractère géométrique dans la description de l’objet et on en distingue trois formes de représentations liées à la forme et ou à la localisation de l’objet : o Sous forme de Point Le point est la plus petite forme possible sous laquelle peut être représenté un objet situé sur la surface de la terre. Ainsi, un tout type d’objet peut être assimilé à un point pour les besoins de commodité. Il permet également de faire des représentations plus ou moins complexes de plusieurs objets, comme le montre la figure suivante : o Sous forme de ligne Pour matérialiser une petite zone continue et non dissociable : PROJET PERSONNEL - ANATOLE ABE ETOUMOU 5 ÉTUDE EXPLORATOIRE DES BASES DE DONNEES GEO SPATIALES NOSQL (NOT ONLY SQL) o Et sous forme de surface modélisant l’étendu d’un objet Pour modéliser une zone ou un objet qui s’étend sur une grande surface : Surface La combinaison entre l'objet sémantique et sa traduction géométrique, par ce qu'on appelle les "relations de construction", devrait être assuré pour modéliser des structures complexes telles que les autoroutes par exemple. Autoroute dans une ville Plus précisément, la modélisation des bases de données géographique, en plus des relations de construction, fait intervenir d’autres types de relations qui peuvent être implicites ou évidentes sur une carte mais qui nécessite une modélisation explicite dans une base de données. Parmi ces relations, on peut distinguer : Les relations spatiales Encore appelées relations topologiques, ce sont les relations les plus évidentes sur une carte qui indiquent soit l’adjacence entre deux objets voisin, soit l’intersection ou connectivités entre deux lignes ou encore l’inclusion d’un objet dans un autre. Les relations de composition Cette relation étant l’une des plus importantes en modélisation. Elles permettent de décrire les objets qui sont composés à partir d’autre objets, qui sont appelé ici objet élémentaire. Ces derniers font partie des objets qui font partie de la catégorie des objets non décomposables et qui se construise à partir de leurs formes originelles. Exemple : Une ville formée de route, des bâtiments, les chemins ferres. Les relations sémantiques PROJET PERSONNEL - ANATOLE ABE ETOUMOU 6 ÉTUDE EXPLORATOIRE DES BASES DE DONNEES GEO SPATIALES NOSQL (NOT ONLY SQL) Les relations sémantiques sont un complément aux relations précédentes, car décrivent toutes les autres sortes possibles de relations logiques entre objets et qui sont beaucoup plus axées sur la fonction ou les attributs de l’objet. Par exemple, attribuer à une zone urbaine un nom, une superficie, le nombre d’habitant, etc… L’ensemble de ces types relations, combinées ensemble, permettent de modéliser de façon complète selon la schématisation, le thème et l’échelle, un espace géographique concerné. II. Le NOSQL (not only sql) Dépuis bien des années, les Système de Gestion de Bases de données(SGBD), pour stocker les informations, utilisent la méthode relationnelle. C’est le cas des grandes SGBD tels que MySQL, Oracle, Postgres ou encore SQL Server. Cette méthode qui consiste à stocker les données dans des tables en gardant les relations entre celle-ci a fait jusque-là ses preuves. Cependant, le coté statique de cette méthode qui constitue l’une de ses principales limites a poussé les chercheurs à s’orienter vers de nouvelles solutions plus adaptées aux besoins. C’est le cas de la méthode NOSQL. Le NoSQL qui signifie littéralement « pas seulement SQL », est un terme qui a vu le jour à au début des années 2000 et qui vient résoudre cette limite que pose les bases de données relationnelles. Les bases de données NoSQL, ne prônent pas la fin du modèle relationnelle, mais apporte une nouvelle façon de gérer l’information dont il est question dans les bases de données. L’information n’est plus géré dans des tables entre liées, mais plutôt dans des documents, qui à leur tours sont géré sous forme de collection. Ceci apporte plusieurs avantages, comme le souligne le paragraphe suivant. 1. Pour quoi le NoSQL Le premier besoin fondamental auquel répond NoSQL est le problème de performance. En effet, le modèle relationnel, pour certaines applications de grande envergure qui manipulent de grandes quantités de donnée à l’instar des bases de données géographique, trouve ses limites. Le NoSql représente la nouvelle solution qui vient outre passer les problèmes de contraintes d’intégrité relationnelles que posent les SGBD ordinaire. L'extensibilité requise et la grande quantité de données et de mises à jour rendent le modèle relationnel inefficace, ce qui a obligé à trouver une nouvelle façon de gérer l’information, de manière à faire retentir le gain de performance dans sa grande dimension. L'objectif étant d'obtenir une garantie en termes de disponibilité des données, en termes de performance, en utilisant les moyens de de partitionnement et de distribution de données tout en faisant abstraction des contraintes d’intégrité et des propriétés ACID. Plusieurs entreprises comme Facebook, Twitter ou encore Google aujourd’hui progressivement ont mi- PROJET PERSONNEL - ANATOLE ABE ETOUMOU 7 ÉTUDE EXPLORATOIRE DES BASES DE DONNEES GEO SPATIALES NOSQL (NOT ONLY SQL) gré une grande partie de leurs données sur des bases NoSQL. Plusieurs raison peuvent expliquer cette nouvelle adoption : Les besoins d’indexation d'une grande quantité de documents. Un taux élevé du trafic des données. Les besoins en performances pour gérer les sources de requêtes de tailles variables. Les besoins d’extension et de distribution des bases de données. Les besoins d’optimisation en termes d’accès aux données. Les besoins de réplication et de gestion de la monté en charge. Pour bien comprendre le fonctionnement des bases de données NoSQL, nous allons nous attarder, dans la partie suivante, sur les grandes catégories de ces bases de données. 2. Les familles de NoSQL Comme cela a été énoncé dans les paragraphes précédents, la méthode NoSQl regroupe quatre grandes catégories de bases de données. Chacune d’entre elle permet à sa manière de répondre aux limites constatées dans le modèle relationnelle. Le modèle orientés orientée Clé / valeur : Ex. : nom_ville = Yaoundé Dans ce modèle, les données sont simplement représentées par un couple clé/valeur, où La valeur est une chaine de caractères ou une série de chaines de caractère séparées par un caractère spécial. Pour notre exemple, « Yaoundé » est la valeur et « nom_ville » est la clé. Cette méthode est l’une des représentations les plus simples. Elle permet notamment d’obtenir des performances assez élevée dans le processus de lecture et d’écriture des donnes. Elle se montre également très efficace pour le passage à l’échelle. PROJET PERSONNEL - ANATOLE ABE ETOUMOU 8 ÉTUDE EXPLORATOIRE DES BASES DE DONNEES GEO SPATIALES NOSQL (NOT ONLY SQL) Le modèle orientés colonnes : Ce mode de représentation des données s’inspire du modèle relationnel et donne la possibilité d’être plus évolutif et est plus flexible. Une importance particulière est notamment accordée aux traitements des colonnes. Hbase et Cassandra sont quelques implémentations de ce mode. Le modèle orientés document : Adapté pour une utilisation dans le domaine du web, ce modèle est une extension du modèle clé-valeur. Les données sont stockées dans des documents sous forme structuré. Les formats les plus utilisés sont notamment le JSON et le XML, qui ont pris un envol dans leurs utilisation sur Internet. CouchDB et MongoDB sont deux grandes implémentations constatées dans ce modèle du NoSQL. Le modèle orientés graphe : PROJET PERSONNEL - ANATOLE ABE ETOUMOU 9 ÉTUDE EXPLORATOIRE DES BASES DE DONNEES GEO SPATIALES NOSQL (NOT ONLY SQL) Ce modèle de représentation des données est basé sur la théorie des graphes et est optimisé pour traiter les données massives et complexes en réseaux. L’une des plus grandes innovations dans ce domaine est justement la gestion des données dans les réseaux sociaux. De ces quatre familles, l’on peut comprendre que l’implémentation du NoSql varie selon le besoin qui se pose et selon les domaines. Dans la suite de ce travail, nous allons nous intéresser plus particulièrement au domaine géo spatial avec la gestion des données géographique. Pour ce faire, nous allons premièrement parcourir quelques solutions qui permettent d’exploiter le NoSql dans le domaine des bases de données géographique et deuxièmement, nous allons prendre le cas de CouchDB, Solution Open Sources qui possède nativement des fonctions d'indexation géo spatiale. III. Utilisation du NOSQL dans le domaine géo spatial Plusieurs implémentations des bases de données NoSQL existe aujourd’hui comme cela a été souligné dans les paragraphes précédents. Certaines incluent nativement la gestion des données géo spatiale et d’autre par le biais des extensions. Une autre catégorie de solutions n’ont pas été conçus pour les applications géo spatiales, mais ont été mis en œuvre pour gérer les données géo spatiales. Le paragraphe suivant présente quelques solutions qui sont couramment utilisées pour gérer les données spatiales. 1. Présentation de quelques solutions 1. MongoDB MongoDB est une implémentation du NoSQl dans le domaine géo-spatial. Elle se base sur le modèle orienté document et est disponible sur la plus part des plateformes. Elle permet la manipulation des objets structurés sous le format BSON et permet d'indexer n'importe quel attribut, sans schéma prédéterminé. Elle a été conçue pour optimiser les requêtes avec JavaScript et pour améliorer les services de l’API REST. PROJET PERSONNEL - ANATOLE ABE ETOUMOU 10 ÉTUDE EXPLORATOIRE DES BASES DE DONNEES GEO SPATIALES NOSQL (NOT ONLY SQL) Comme souligné auparavant, MongoDB permet l’indexation géo spatiale nativement (sans extension). Plusieurs applications de rechercher de lieu utilisent MongoDB : Foursquare (https://foursquare.com): Un outil web qui donne permet à l’utilisateur de trouver facilement sa position. Il permet également de facilement trouver les endroits publics tels que les restaurants, les salles de cafés ou même les magasins. Scrabbly : pour gérer et géo localiser les joueurs de scrabble dans le monde. 2. Cassandra Cassandra est un outil puissant développé par Facebook en 2007 qui appartient à la famille des bases de données orientées colonnes. SimpleGeo est l’une des implémentations qui utilise Cassandra pour fournir les services et des produits basés sur la géolocalisation. 3. Google Big Table BigTable est un système de gestion de base de données développé par Google. Il est optimisé pour la compression des données et offre une haute performance en termes de gestion des données. Cette implémentation du NoSQL dans le domaine géo-spatiale est cependant disponible au travers de la plateforme Google App Engine. Plusieurs applications ont tirés leurs racines à partir de ce système de bases de données. C’est le cas par exemple de Google Earth. 4. CouchDB Tout comme MongoDB, CouchDB est une base de données orientée documents qui permet de manipuler des objets structurés en JSON, sans schéma, ni table. Elle possède plusieurs extensions de gestion de données, parmi lesquelles GeoCouch, qui est l’extension spatiale intégré à CouchBase simple Server. Dans le paragraphe suivant nous allons-nous intéresser de prêt à cet outil qui semble offrir une grande variété de possibilités. 2. Etude approfondie de COUCHDB 2.1 Le concept de CouchDB Conçu pour pouvoir être réparti sur de multiples serveurs, comme nous l’avons précisé dans la section précédente, Apache CouchDB est une nouvelle engeance de système de gestion de base de données basée sur une collection de documents JSON (confer II) qui exploite toute la puissance que lui offre le NoSQL. PROJET PERSONNEL - ANATOLE ABE ETOUMOU 11 ÉTUDE EXPLORATOIRE DES BASES DE DONNEES GEO SPATIALES NOSQL (NOT ONLY SQL) CouchDB est doté d’un serveur http et s’inspire grandement de l’architecture du Web et des concepts de ressources et donne la possibilité d’effectuer des requêtes et de renvoyer des réponses sous le format JSON. Il fournit également des moyens très efficaces pour faire les requêtes, de subdiviser les données, de fusionner et même de filtre des données. L’architecture de CouchDB lui confère la possibilité d’être plus tolérant aux pannes, avec une forte capacité de passage à l’échelle et permet une réplication de façon incrémentales des données. CouchDB apporte une réponse concrète et adaptée aux applications courante du monde réel, car intègre dans son processus de modélisation, le concept naturel de document pouvant évoluer avec le temps. Habituellement, une modélisation relationnelle est axée sur les références des objets que nous souhaitons modéliser. Chaque objet est stocké sous forme de table et relié aux autres tables par le concept de clé primaire et clé migrant sans compter les tables accessoires, ce qui pose le problème sur les modèles de données qui ne correspondent pas à la manière dont la donnée est réellement représentée dans le monde réel. L’implémentation de CouchDB apporte justement une réponse contrainte à cette lacune. Dans le paragraphe suivant, présentons quelques caractéristiques de cette solution. 2.2 Quelques caractéristiques principales de couchDB CouchDB est essentiellement bâti sur le modèle orienté document avec des collections. Chaque document est créé avec un identifiant unique et ceux, automatiquement par CouchDB lors de son insertion. Ses principales caractéristiques sont : l'accès aux données : Pour communiquer avec les bases de données, CoucheDB se sert de l’API HTTP/REST. les requêtes : CouchDB exploite des fonctions très connues de MapReduce avec map subdiviser et reduce l’agréger. Ces deux fonctions combinées ensemble offrent une grande souplesse, et sont adaptables aux variations de la structure d’un document. les vues La gestion des pièces jointes CouchDB permet très facilement d'attacher des fichiers externes (images, pdf, comme des shapefiles, sous forme binaire) dans un document. Génération d'applications: PROJET PERSONNEL - ANATOLE ABE ETOUMOU 12 ÉTUDE EXPLORATOIRE DES BASES DE DONNEES GEO SPATIALES NOSQL (NOT ONLY SQL) CouchDB exploite un grand nombre de librairie JavaScript pour construire et générer des applications prêtes pour utilisation. Les réplications : CouchDB permet de gérer très facilement la réplication des données. Le mécanisme de réplication des données de CouchDB est l’un de ces îlots qui permet en cas d’indisponibilité du stockage primaire, de faire la réplication des données à partir du serveur secondaire. Lors d’une modification dans le serveur primaire, une réplication est aussi tôt transmise au niveau des serveurs secondaire, et vice versa, tout en gérant au maximum les conflits. La figure suivante en est une illustration concrète du mode de fonctionnement du principe de réplication des données: Le rôle fondamental du mécanisme de réplication de CouchDB est de synchroniser au moins deux bases de données CouchDB, ce qui permet : Une disponibilité des données sur au moins deux serveurs garantissant la sécurité de celle-ci; Une meilleur répartition des charges en termes de requêtes utilisateurs, non plus dans un seul serveur, mais dans plusieurs serveurs. Un gain en performance dans la gestion des requêtes adressées aux clusters. PROJET PERSONNEL - ANATOLE ABE ETOUMOU 13 ÉTUDE EXPLORATOIRE DES BASES DE DONNEES GEO SPATIALES NOSQL (NOT ONLY SQL) Parmi ses caractéristiques, on distingue aussi la possibilité d’ajouter des extensions spécialisées notamment dans la gestion des données géo spatiale, et pour ce cas particulier, CouchDB dispose d’une extension particulière appelée GeoCouch qui permet la manipulation des données géographiques dans une architecture orienté document (NoSQL). 2.3 GeoCouch GeoCouch est une extension spatiale de CouchDB et directement intégrée dans CouchBase Simple Server. Cette extension permet de traiter toutes les géométries de l’OGC et toutes les projections notamment l’ajout des données spatiales dans la base, l’interrogation spatiale et géométrique : Ajout d’un objet ou d’une position Le principe de l’insertion d’un objet dans une base de données spatiale est le suivant : - Ajout de la fonction spatiale à partir d’un document - Insertion des objets à partir de la fonction dans la base documentaire Interrogations spatiales et géométriques Pour effectuer les requêtes, GeoCouch se sert des méthodes classiques d’intérogation des données spatiales qui sont régis par l’OGC à savoir : Les bbox pour effectuer les recherches et étendre les requêtes ; Les Polygones de recherche ; Et les rayons de recherche Exemples de requêtes : Récupération d’una carte avec pour « BBOX = 0,0,180,90 » PROJET PERSONNEL - ANATOLE ABE ETOUMOU 14 ÉTUDE EXPLORATOIRE DES BASES DE DONNEES GEO SPATIALES NOSQL (NOT ONLY SQL) La Gestion des Shapefiles De la manière dont GeoCouch donne la possibilité de gérer les géométries de l'OGC, elle donne également la possibilité d'importer des fichiers shapefiles pour créer et remplir directement les tables avec les données spatiales. A cet effet, deux solutions sont offertes : - GDAL/OGR Cette solution permet en occurrence d’importer un shappfile dans CouchDB et donne la possibilité d’effectuer des echanges de données avec PostGIS. Exemple : Création et importation des données spatiale dans une table à partir d’un shapefile - Shp2GeoCouch Shp2GeoCouch est un exécutable RubyGem qui se présente comme étant une solution qui permet la création des bases de données complètes à partir de shapefiles. Il génère par la même occasion un squelette d’application application complète au sein de CouchDB pour servir les données sur un fond OpenStreetMap. Exemple de commande en ligne de commande qui crée la base de donnée et qui insere directement les données du shapefile : L'application créée dans GeoCouch permet de visualiser ces données à partir des vues, quelle que soit la géométrie des shapefiles. PROJET PERSONNEL - ANATOLE ABE ETOUMOU 15 ÉTUDE EXPLORATOIRE DES BASES DE DONNEES GEO SPATIALES NOSQL (NOT ONLY SQL) Lesdifférentes géométries qui sont supportés sont entre autre : les points, les lignes et les polygones. Exemple de visualisation des données dans l’interface applicative de GeoCouch : Liaison avec d'autres SIG L’un des gros avantages qu’offre GeoCouch à CouchDB est justement la possibilité d’être intégré à d’autres systèmes de SIG, notamment Quantum GIS ou ArcGis. Ceci est rendu possible grâce au pilote de GDAL/OGR et qui permet l’exportation de manière simple des données provenant de CouchDB/GeoCouch. PROJET PERSONNEL - ANATOLE ABE ETOUMOU 16 ÉTUDE EXPLORATOIRE DES BASES DE DONNEES GEO SPATIALES NOSQL (NOT ONLY SQL) CONCLUSION IL était question pour nous dans cette étude de faire une analyse exploratoire des bases de données NoSQL dans le domaine géo spatiale. Pour ce faire, nous avons commencé par définir la notion de base de données géo spatiale tout en montrant leurs apports dans la gestion de l’information géographique. Par la suite, nous avons abordé le paradigme NoSQL qui est une nouvelle approche de gestion et de structuration de l’information, et qui ne se base plus uniquement sur l’approche relationnelle. Son objectif étant l’atteinte de performances, nous avons souligné que le NoSQL regroupe quatre grandes familles de base de données à savoir : Les bases de données Clé / valeur Les bases de données orientées colonnes Les bases de données orientées document Les bases de données orientées graphe Chacune de ces types de bases de données peut être exploité dans le domaine spatiale à fin de produire des solutions complexes. La troisième partie de ce document est justement axée sur l’utilisation du NoSQL dans le domaine géo spatial. Après avoir parcourue quelques solutions qui sont couramment utilisées dans ce domaine, nous nous sommes intéressé de prêt à CouchDB qui se présente comme étant une base de données orientée documents et qui possède plusieurs extensions de gestion de données notamment GeoCouch, qui est l’extension géo spatiale et qui permet de gérer l’information géographique. PROJET PERSONNEL - ANATOLE ABE ETOUMOU 17 ÉTUDE EXPLORATOIRE DES BASES DE DONNEES GEO SPATIALES NOSQL (NOT ONLY SQL) WEBOGRAPHIE 1) http://www.portailsig.org/content/le-nosql-dans-le-domaine-geospatial-mongodbavec-javascript-ou-python-arcgis-et-quantum-gis 2) http://www.portailsig.org/content/le-nosql-dans-le-domaine-geospatial-approchepreliminaire-en-python-avec-simplegeo 3) http://blog.neoxia.com/nosql-5-minutes-pour-comprendre/ 4) http://www.google.fr/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=3&cad=rja&uact= 8&ved=0CDIQFjAC&url=http%3A%2F%2Fwww.lsis.org%2Fespinasseb%2FSupports%2 FBD%2FBD_NOSQL4p.pdf&ei=5CRjVaGlMdKu7AaV84CoCg&usg=AFQjCNEpegmcYzhc4XukYD5ixOylZ0TSo g&bvm=bv.93990622,d.ZGU 5) http://www.eventuallycoding.com/index.php/nosql-4-bases-a-la-loupe-14/ 6) http://sametmax.com/nosql-arretons-de-dire-nimporte-quoi/ 7) http://www.directionsmag.com/entry/nosql-databases-what-geospatial-users-needto-know/164635 8) http://seig.ensg.ign.fr/fichchap.php?NOFICHE=FP7&NOCONT=&NOCHEM=CHEMS00 2&NOLISTE=3&N=1&RPHP=&RCO=&RCH=&RF=&RPF= 9) http://www.directionsmag.com/entry/nosql-databases-what-geospatial-users-needto-know/164635 10) http://www.portailsig.org/content/le-nosql-dans-le-domaine-geospatial-couchdb-etgeocouch-couchbase-shp2geocouh-importation-de 11) http://pierre-mary.fr/mongodb-introduction-aux-donnees-geospatiales/ 12) http://www-igm.univ-mlv.fr/~dr/XPOSE2010/Cassandra/cassandra.html#1 13) https://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A9plication_%28informatique%29 14) http://guide.couchdb.org/editions/1/fr/why.html PROJET PERSONNEL - ANATOLE ABE ETOUMOU 18
