Introduction

• Pourquoi agréger les données ?
• Principe de l'agrégation de données.
• Problématiques générales liées à l'agrégation de données.
• Présentation des différents outils pour l'agrégation de données sous MongoDB.
• Présentation de l'environnement, de l'évolution et du contexte de développement des Frameworks MapReduce et Aggregation.
• Présentation des deux Frameworks (fonctionnement et cas d'utilisations).

Aggregation Framework

• Principe et fonctionnement.
• Exemple simple d'agrégation.
• La notion de "pipeline" d'agrégation.
• Parallèle entre SQL et Aggregation.
• Études des différentes étapes du pipeline : $match, $group, $project, $skip, $limit, $unwind...
• Études des différentes fonctions d'agrégation : $min, $max, $push, $addToSet, $first, $last...
• Études des autres fonctions : booléennes, manipulation de données, manipulation de dates...
• Études des limites du Framework d'agrégation.

Travaux pratiques
Etude des différents opérateurs et fonctions, mesures de performances. Pratique finale sur un cas concret.

Map Reduce

• Pourquoi utiliser MapReduce ?
• Le principe et le fonctionnement (fonction map, reduce et finalize).
• Exemple simple d'utilisation.
• Comprendre la logique et le fonctionnement de manière détaillée.
• Utilisation Full et Incrémentale : exemple et impact sur les performances.
• Personnalisation de la structure de sortie.
• La double agrégation.
• Étude des limites de l'outil.

Travaux pratiques
Etude de cas allant des cas les plus courants aux cas les plus complexes.

Comparaison des performances

• Présentation du cas d'utilisation de MapReduce et d'Aggregation Framework.
• Comparaison sur un jeu de données concrètes.
• Mesures de performances.

Travaux pratiques
Comparaison des deux Frameworks. Identification des avantages et des inconvénients des deux approches sur différents jeux de données.

Conclusion

• Bilan sur la formation.
• Revue des notions abordées.
• Questions et discussions autour de ces deux Frameworks.