Dans le paysage commercial actuel axé sur les données, les entreprises sont confrontées au défi de gérer à la fois les transactions quotidiennes et les analyses complexes au sein de leurs systèmes de base de données. Traditionnellement, ces charges de travail étaient traitées séparément : les systèmes de traitement des transactions en ligne (OLTP) géraient les données opérationnelles, tandis que les systèmes de traitement analytique en ligne (OLAP) géraient les rapports et les analyses. Le traitement transactionnel/analytique hybride (HTAP) a gagné en popularité en tant qu'approche révolutionnaire qui combine ces capacités dans un système unifié, permettant des analyses en temps réel sur les données opérationnelles sans la complexité et les délais de l'entreposage de données traditionnel. Cet article de blog explore les principes fondamentaux de l'architecture HTAP, examine comment les bases de données traditionnelles ont évolué pour prendre en charge les capacités HTAP et discute du rôle des outils de gestion de base de données dans la mise en œuvre des solutions HTAP.
Principes fondamentaux de l'architecture HTAP
Le principe fondamental du HTAP est simple : maintenir une source unique de vérité capable de gérer efficacement les charges de travail transactionnelles et analytiques. Cette approche permet d'éviter d'avoir recours aux processus d'extraction, de transformation et de chargement (ETL) et réduit la latence des données, ce qui permet aux organisations de prendre des décisions basées sur les informations disponibles les plus récentes. Les systèmes HTAP y parviennent grâce à une architecture sophistiquée qui comprend généralement un traitement en mémoire, des capacités de stockage en colonnes et des mécanismes avancés de gestion des charges de travail.
Bases de données traditionnelles et HTAP
Alors que les bases de données HTAP spécialement conçues comme SAP HANA et MemSQL dominent le marché, les bases de données traditionnelles ont évolué pour prendre en charge les charges de travail HTAP de diverses manières. MongoDB, par exemple, a adopté le HTAP grâce à ses fonctionnalités de pipeline d'agrégation et de flux de modifications. Ces fonctionnalités permettent aux organisations d'effectuer des analyses en temps réel sur les données opérationnelles tout en conservant les atouts fondamentaux de MongoDB dans la gestion des transactions basées sur des documents. La capacité de la plateforme à évoluer horizontalement la rend particulièrement adaptée aux organisations qui traitent de gros volumes de données semi-structurées.
PostgreSQL, souvent loué pour son extensibilité, offre plusieurs chemins vers la fonctionnalité HTAP. Grâce à sa fonctionnalité Foreign Data Wrapper (FDW), PostgreSQL peut s'intégrer à des magasins analytiques spécialisés tout en conservant ses capacités transactionnelles. L'extension TimescaleDB transforme PostgreSQL en une puissante base de données de séries chronologiques, permettant des requêtes analytiques complexes sans sacrifier les performances transactionnelles. De plus, l'extension Citus fournit des fonctionnalités de requête distribuée, permettant à PostgreSQL de faire évoluer les charges de travail transactionnelles et analytiques sur plusieurs nœuds.
MySQL, notamment grâce à sa technologie NDB Cluster, est parfaitement adapté au HTAP. Le système maintient des nœuds séparés pour les transactions et les analyses, avec une réplication en temps réel garantissant la cohérence des données. Les optimisations du pool de mémoire tampon du moteur de stockage InnoDB et la prise en charge des tables en mémoire améliorent encore les performances analytiques sans compromettre l'intégrité transactionnelle. La fonction de réplication de groupe de MySQL permet aux organisations de dédier des nœuds spécifiques aux charges de travail analytiques, offrant ainsi une approche flexible de l'implémentation du HTAP.
Outils de gestion de base de données pour le HTAP
Pour les entreprises qui implémentent des solutions HTAP à l'aide de ces bases de données traditionnelles, des outils tels que Navicat s'avèrent indispensables pour la gestion et la surveillance des bases de données. L'interface unifiée de Navicat prend en charge plusieurs systèmes de bases de données, ce qui facilite la gestion des environnements hybrides dans lesquels différentes bases de données peuvent être utilisées pour divers aspects de l'architecture HTAP. Son générateur de requêtes visuelles et ses outils de modélisation des données aident les développeurs et les administrateurs de bases de données à optimiser les charges de travail transactionnelles et analytiques.
Conclusion
L'avenir du HTAP semble prometteur, car les systèmes de bases de données traditionnels continuent d'évoluer et d'intégrer des fonctionnalités HTAP plus sophistiquées. La demande croissante d'analyses en temps réel, associée aux avancées technologiques matérielles et logicielles, stimule l'innovation dans ce domaine. Les organisations reconnaissent de plus en plus que la capacité d'effectuer des analyses en temps réel sur les données opérationnelles n'est pas seulement un avantage concurrentiel, mais une nécessité dans l'environnement commercial actuel, qui évolue rapidement.
À mesure que nous avançons, la distinction entre systèmes transactionnels et analytiques pourrait continuer à s'estomper, HTAP devenant l'approche standard pour l'architecture des bases de données. Cette évolution s'accompagnera probablement de nouvelles améliorations des capacités HTAP des bases de données traditionnelles, rendant les analyses sophistiquées en temps réel plus accessibles aux organisations de toutes tailles.
