Les bases de données Nosql présentent de nombreux avantages, mais sont-elles faciles à utiliser ?

Les bases de données Nosql deviennent de plus en plus populaires à mesure que le besoin de solutions de bases de données plus flexibles et évolutives augmente. Mais nosql est-il vraiment facile à utiliser ? Il ne fait aucun doute que les bases de données nosql présentent de nombreux avantages par rapport aux bases de données relationnelles traditionnelles . Ils sont plus flexibles, évolutifs et fonctionnent mieux dans de nombreux cas. Mais cela ne signifie pas nécessairement que les bases de données nosql sont faciles à utiliser. En fait, les bases de données nosql peuvent être assez complexes et une courbe d'apprentissage abrupte leur est associée. Mais une fois que vous avez dépassé la courbe d'apprentissage initiale, les bases de données nosql peuvent être des outils très puissants et utiles. Alors, nosql est-il facile ? Cela dépend de votre définition de facile. Si vous êtes prêt à consacrer du temps à apprendre, alors nosql peut être facile. Mais si vous vous attendez à pouvoir simplement le prendre et l'utiliser sans aucun effort, alors nosql ne sera pas facile.

En ce qui concerne les bases de données NoSQL, ce n'est pas difficile ; le problème est de trouver la bonne façon de les utiliser. Les bases de données relationnelles imbriquées, telles que les schémas fixes, les données normalisées et la prise en charge des requêtes expressives, telles que SQL, ne sont pas prises en charge par les bases de données NoSQL. La conception d'un schéma de base de données NoSQL varie d'un type à l'autre et il n'existe aucune approche universellement recommandée. NoSQL reste valable même après certaines des meilleures pratiques des bases de données relationnelles, comme ne pas tout stocker dans la base de données. Malgré le fait que de nombreuses bases de données NoSQL peuvent être utilisées pour stocker des fichiers tels que des images, des vidéos transcodées, etc., il est plus logique de les stocker dans un système de fichiers distribué, puis d'utiliser la base de données pour récupérer les métadonnées. Attendez-vous à ce que dans certaines bases de données NoSQL , seuls les attributs clés et les index prédéfinis soient accessibles lors de l'exécution de requêtes. Pour implémenter des transactions avec une base de données NoSQL, vous devez d'abord déterminer le niveau de prise en charge fourni.

Les transactions sont gérées différemment des validations et des annulations dans une base de données relationnelle. Étant donné que de nombreuses fonctionnalités Web et mobiles nécessitent des capacités de requête différentes, il est judicieux de commencer par une base de données relationnelle. Si votre application nécessite une prise en charge spéciale pour le haut débit, la disponibilité, la mise à l'échelle du stockage ou autre chose, les bases de données NoSQL sont un excellent choix. Au cours des dernières années, l'adoption généralisée des microservices a entraîné une utilisation logique de plusieurs types de bases de données.

La communauté des bases de données NoSQL s'est développée rapidement ces dernières années car elle est utilisée par les développeurs depuis plus d'une décennie. La communauté SQL est plus mature, mais cette communauté n'est pas aussi mature que la communauté SQL. En conséquence, traiter les problèmes sans papiers peut devenir encore plus difficile.

Une base de données NoSQL est également incapable d'effectuer des opérations dynamiques. Il n'est pas garanti qu'il produise un acide ayant les mêmes propriétés. Lorsqu'il y a des transactions financières et d'autres exigences similaires, les bases de données SQL peuvent être le meilleur choix. De même, si vous avez besoin de maintenir votre application à des performances optimales, évitez NoSQL.

Quel est le Nosql ou SQL le plus facile ?

Les bases de données SQL peuvent gérer des requêtes complexes et joindre des données entre des tables, ce qui facilite l'exécution de requêtes ad hoc et l'exécution de requêtes complexes sur des données structurées. En raison du manque de cohérence entre les bases de données NoSQL, les requêtes sur les bases de données NoSQL peuvent souvent prendre plus de temps, en particulier si la complexité des requêtes augmente.

En termes de sélection de base de données, choisir une base de données relationnelle (SQL) ou une base de données non relationnelle (NoSQL) est la décision la plus importante. Il existe de nombreuses distinctions entre les deux types de bases de données, il est donc essentiel de les comprendre avant de prendre une décision sur le type de base de données le mieux adapté à un projet. Les bases de données NoSQL fonctionnent mieux lorsqu'il s'agit de données volumineuses car elles sont dynamiques et permettent des structures de données flexibles. Il peut s'agir d'une paire clé-valeur, d'une base de données basée sur des documents, d'une base de données de graphes ou d'un magasin à larges colonnes avec un large éventail d'exigences. Les documents peuvent ainsi être créés sans avoir une structure définie, permettant à chacun d'avoir son propre ensemble de règles. NoSQL est fréquemment remis en question en tant que technologie dans le contexte du Big Data et de l'analyse de données. Certaines bases de données NoSQL sont composées de membres de la communauté, tandis que d'autres nécessitent l'assistance d'experts pour être configurées et gérées.

NoSQL n'est pas plus rapide que SQL lorsqu'il s'agit d'effectuer des opérations de lecture ou d'écriture sur une seule entité de données, tout comme SQL l'est lorsqu'il s'agit d'effectuer des opérations de lecture ou d'écriture. Google, Yahoo et Amazon font partie des entreprises qui ont développé des bases de données NoSQL pour le Big Data. Comme les bases de données relationnelles existantes ne pouvaient pas gérer les exigences accrues en matière de traitement des données, c'était le cas. Les bases de données NoSQL peuvent augmenter en taille et en puissance selon les besoins. Si vous avez besoin d'applications qui n'utilisent pas de définitions de schéma spécifiques, telles que des systèmes de gestion de contenu, des applications Big Data ou des analyses en temps réel, elles sont les meilleures à utiliser.

C'était une solution réussie à ce problème au début. Lorsque FB s'est développé, il est devenu évident que PHP n'était pas conçu pour évoluer correctement. Facebook a créé sa propre base de données interne, appelée GraphQL, pour permettre aux utilisateurs d'interroger et de manipuler le graphe social directement à partir de l'application Web.
Un utilisateur de Facebook peut interroger le site Web en plus du nombre d'utilisateurs. Pour cette raison, Facebook a créé un énorme graphe social qui est maintenant l'un des plus grands au monde.
Néanmoins, GraphQL présente quelques inconvénients. Il peut également y avoir des problèmes avec la conformité ACID de la base de données, ce qui peut entraîner des incohérences dans les données. De plus, les index ne sont pas pris en charge, ce qui peut entraîner un fonctionnement inefficace du graphe social.
Malgré ces inconvénients, FB a découvert que GraphQL est plus rapide que la base de code PHP, ce qui lui permet d'ajouter de nouvelles fonctionnalités plus rapidement. En conséquence, FB continuera probablement à utiliser GraphQL pendant de nombreuses années.

Qu'est-ce que Easy Mysql ou Nosql ?

La structure de schéma rigide de MySQL limite son évolutivité, tandis que NoSQL a une structure de schéma simple qui peut être facilement mise à l'échelle. Dans MySQL, le modèle de base de données est requis avant la création d'une base de données, alors que dans les bases de données NoSQL, aucune modélisation détaillée n'est requise.

Raisons de considérer la base de données Nosql plutôt que la base de données relationnelle traditionnelle

Les avantages des bases de données NoSQL par rapport aux bases de données relationnelles traditionnelles vont de la facilité d'utilisation à la facilité de gestion. Dans les applications à lecture intensive, les bases de données NoSQL peuvent évoluer plus efficacement en raison de la répartition des données entre plusieurs serveurs/fragments. Une base de données NoSQL peut gérer plus de données lorsqu'elle est utilisée pour des applications à forte écriture, car les données ne sont pas limitées à un seul serveur. De plus, comme les bases de données NoSQL peuvent gérer de grands ensembles de données et ont une faible latence, elles sont bien adaptées à l'Internet des objets.

Nosql est-il une base de données la plus simple ?

Nosql est une base de données conçue pour être simple et facile à utiliser. Il est souvent utilisé pour de petits projets ou pour des projets qui ne nécessitent pas beaucoup de stockage de données.

Avantages de Nosql

Les bases de données NoSQL deviennent de plus en plus populaires en raison de leurs nombreux avantages par rapport aux bases de données relationnelles traditionnelles. Les bases de données NoSQL sont beaucoup plus évolutives et peuvent gérer plus efficacement de grandes quantités de données. Ils sont également plus flexibles, permettant des changements de schéma faciles et prenant en charge un plus large éventail de types de données. Les bases de données NoSQL sont également généralement plus faciles à utiliser et nécessitent moins de maintenance que les bases de données relationnelles.

Les bases de données NoSQL sont conçues pour répondre aux besoins d'un nombre croissant de clients en remplaçant les bases de données relationnelles traditionnelles. Par rapport aux bases de données relationnelles, les bases de données NoSQL sont souvent plus évolutives et plus performantes. Les modèles de données de ces fournisseurs offrent la flexibilité et la facilité d'utilisation qui les rendent idéaux pour les applications de cloud computing, en particulier pour les bases de données relationnelles. Lorsque les données sont stockées ou récupérées pour un traitement ultérieur, moins de transformations sont nécessaires. Les données peuvent être stockées et récupérées de différentes manières, ce qui facilite la recherche et l'analyse des informations. De nombreuses bases de données NoSQL ont des schémas adaptés à des besoins spécifiques et peuvent être modifiés dynamiquement. En conséquence, la base de données peut facilement être convertie en de nouveaux types de données.

Les données des bases de données NoSQL sont stockées dans des formats natifs, ce qui évite aux développeurs d'avoir à convertir les données en magasins. Les bases de données NoSQL sont généralement entourées d'une grande communauté de développeurs. Lorsqu'un cluster d'ordinateurs est utilisé pour fournir une base de données, sa capacité est automatiquement étendue et réduite.

En général, les bases de données NoSQL offrent des performances plus rapides que les bases de données relationnelles traditionnelles. Plus une requête est complexe, plus il sera difficile d'obtenir des réponses. C'est une stratégie qui a un coût : les bases de données NoSQL ne sont pas aussi fiables que les bases de données SQL en matière d'intégrité des données. Cela est particulièrement vrai lorsqu'il s'agit de transactions.
Si vous créez une application à fort trafic et à volume élevé, les bases de données SQL sont la solution. Ils sont plus stables et garantissent l'intégrité des données. Si vous souhaitez créer quelque chose de plus complexe ou qui nécessite des normes ACID strictes, NoSQL est la solution.

Quels sont les avantages et les inconvénients de Nosql ?

NoSQL offre les avantages suivants : évolutivité, simplicité, moins de code et maintenance simple. NoSQL présente quelques inconvénients, en plus d'être moins mature et flexible. Les requêtes sont moins complexes à interpréter. Il n'y a aucun moyen de faire évoluer NoSQL seul.

Quels sont les avantages de Nosql Mcq ?

Vous pouvez stocker des données non structurées dans un environnement sécurisé. Ce produit répond aux exigences ACID les plus strictes. Des applications basées sur le cloud peuvent être créées avec.

Exemple Nosql

NoSQL est une base de données qui permet un schéma flexible. Cela signifie que vous n'avez pas à définir la structure de vos données à l'avance et que vous pouvez la modifier à la volée si nécessaire. Les bases de données NoSQL sont souvent utilisées pour les applications Big Data où les données sont trop volumineuses et complexes pour être stockées dans une base de données relationnelle traditionnelle .

La base de données NoSQL diffère de la base de données relationnelle en ce qu'elle ne stocke pas les données dans une ligne et gère le stockage des données d'une manière différente. Une conception simple, une évolutivité horizontale transparente et un contrôle de disponibilité granulaire sont quelques-unes des principales caractéristiques de NoSQL. Malgré le fait que NoSQL présente de nombreux avantages, il présente également quelques inconvénients. Dans des applications telles que la gestion des transactions, une base de données traditionnelle est généralement préférée. Malgré le fait que les bases de données relationnelles continuent d'être utilisées à des fins commerciales très diverses, les bases de données NoSQL gagnent en popularité. Les bases de données Noql permettent la gestion en temps réel des applications cloud, Web et Big Data pour les entreprises de tous les secteurs. Les solutions NoSQL verticales permettent une architecture peer-to-peer sans serveur avec un ensemble cohérent de propriétés sur tous les nœuds. Avec des performances améliorées, les vitesses de lecture et d'écriture peuvent désormais être améliorées et une disponibilité continue peut être assurée.

Il existe cinq types de bases de données NoSQL, chacune avec ses propres avantages et inconvénients. Il n'y a pas de variation idéale ; les entreprises doivent sélectionner les types de base de données en fonction de leurs besoins métier. Le concept NoSQL de paire clé-valeur est basé sur des tables de hachage, où une clé est affectée à un élément de données spécifique et un pointeur est affecté à cet élément. Dynamo, Redis, Riak, Tokyo Cabinet/Tyrant, Voldemort, Amazon SimpleDB et Oracle BDB ne sont que quelques-unes des bases de données NoSQL disponibles. Les bases de données NoSQL basées sur des colonnes sont utilisées pour stocker des données de manière basée sur des colonnes. Une base de données de ce type est principalement utilisée pour gérer des applications telles que l'informatique décisionnelle, les entrepôts de données et les catalogues de cartes de bibliothèque. Les données des bases de données NoSQL sont multidimensionnelles et stockées sous forme de graphique.

Les relations entre les entités sont stockées en tant que bords pendant le stockage et les nœuds sont stockés en tant que nœuds. Les relations se forment rapidement ici car les données sont déjà présentes. Ce type de base de données est généralement utilisé dans des applications telles que les réseaux sociaux et l'analyse de données spatiales. Les bases de données NoSQL orientées document sont constituées de schémas dynamiques, qui sont utilisés pour stocker des documents. Le stockage de documents dans la solution CouchDB est basé sur l'échange de données JSON, et la solution utilise également JavaScript pour indexer, transformer et combiner des documents. Oracle NoSQL Database prend en charge les modèles de données de table clé-valeur et JSON en plus de prendre en charge les tables clé-valeur et JSON. Il est disponible sur site ou dans le cloud.

InfiniteGraph est une base de données de graphes spécialisée qui se spécialise dans les modèles de données de graphes. Cette plate-forme de virtualisation basée sur le cloud utilise une variété de technologies, notamment l'évolutivité, la multiplateforme, le cloud et les capacités à haut débit. Il prend en charge des requêtes complexes, basées sur des valeurs et des graphiques, basées sur son langage de requête « DO ». La santé, les télécommunications, la cybersécurité, la finance, la fabrication et les réseaux ne sont que quelques-uns des secteurs qui utilisent cette solution.

Les bases de données NoSQL offrent un certain nombre d'avantages par rapport aux bases de données SQL, notamment une plus grande évolutivité, une plus grande flexibilité et une plus grande capacité de traitement des données. Il est toutefois essentiel de tenir compte des limites des bases de données NoSQL lors de la conception d'un système à haute disponibilité. L'une de ces limitations est le manque de prise en charge des transactions. Ce problème peut survenir lorsqu'il s'agit de s'assurer que les données sont toujours disponibles pour interprétation.
Erlang, un langage de programmation fonctionnel, peut être utilisé pour créer des systèmes à haute disponibilité. Erlang possède également les capacités requises pour gérer les transactions ainsi que l'échelle et la flexibilité requises dans une base de données NoSQL. Par conséquent, c'est un bon choix pour les systèmes qui nécessitent une haute disponibilité.

Bases de données Nosql : quand les utiliser

Les bases de données NoSQL peuvent être utilisées dans divers contextes, y compris le Big Data, les applications Web en temps réel et les applications mobiles.

Nosql contre SQL

SQL est le langage de programmation utilisé par les bases de données relationnelles. Le concept de base des bases de données rationnelles est que les données sont stockées dans des lignes et des tables avec des connexions logiques entre elles. La classe de base de données NoSQL inclut des DBM non relationnels qui ne sont pas spécifiques à SQL.

Les langages de requête structurés (SQL) sont utilisés pour gérer les bases de données relationnelles, et ce sont les langages de programmation les plus couramment utilisés et les plus connus. Le modèle NoSQL de stockage et de récupération de données diffère de celui d'un formulaire tabulaire en ce sens qu'il peut être modélisé d'autres manières. Nous avons compilé une liste des avantages et des inconvénients des deux, ainsi qu'une compréhension complète des avantages et des inconvénients des deux. SQL est le langage de programmation le plus largement utilisé pour le SGBDR, tandis que NoSQL est le logiciel préféré pour stocker des données structurées, non structurées et semi-structurées. Quelle option vous convient le mieux si votre projet nécessite un type de service différent de l'autre ? Ce dernier, en revanche, est davantage basé sur des objets et adapté au stockage d'un large éventail de types de données, tandis que le premier est davantage axé sur des requêtes complexes.

Bases de données Nosql contre SQL

MongoDB et Cassandra sont deux bases de données NoSQL qui gagnent en popularité en raison de leur capacité à bien gérer les données non structurées, ainsi que de leur vitesse et de leur évolutivité. Les bases de données SQL, en revanche, excellent dans les tâches de gestion de données plus traditionnelles telles que les transactions multilignes et la prise en charge des bases de données pour les systèmes hérités. Les avantages de NoSQL peuvent être clairs, mais il peut être difficile de prendre pleinement en charge les transactions ACID, ce qui peut entraîner des incohérences dans les données. La sécurité des bases de données SQL sur NoSQL est principalement due à la cohérence, à l'intégrité et à la redondance des données, une fonctionnalité dans laquelle les bases de données SQL excellent. Bien que NoSQL puisse éventuellement remplacer SQL, il est peu probable qu'il devienne une option de base de données principale dans un avenir prévisible.

Nosql signifie

Qu'est-ce qu'une base de données NoSQL ? Au lieu de lignes et de colonnes, les bases de données NoSQL stockent les données dans des documents JSON. La distinction entre NoSQL et SQL signifie « non seulement SQL », mais aussi « pas de SQL du tout ».

Les données des bases de données NoSQL sont stockées dans un format distinct de celui utilisé dans les bases de données traditionnelles . Les types de document incluent les types clé-valeur, les types à colonne large et les types de graphique. Le coût du stockage a considérablement diminué ces dernières années, incitant au développement des bases de données NoSQL. Les développeurs peuvent utiliser ces plates-formes pour stocker de grandes quantités de données non structurées, ce qui leur permet d'avoir une grande flexibilité. Les bases de données de documents, les bases de données clé-valeur, les magasins à colonnes larges et les bases de données de graphes sont des exemples de bases de données NoSQL qui offrent une variété de fonctionnalités. Au lieu de vous joindre, vous interrogez simplement plus rapidement. Il existe de nombreux cas d'utilisation, allant d'extrêmement utiles (par exemple, des données financières) à moins intelligents et amusants (par exemple, stocker des lectures IoT à partir d'un bac à litière intelligent pour chat).

Dans ce didacticiel, nous verrons quand et pourquoi utiliser des bases de données NoSQL. De plus, nous examinerons certaines idées fausses courantes sur les bases de données NoSQL. Selon MongoDB, MongoDB est la base de données non relationnelle la plus populaire au monde. En suivant ces étapes, vous pourrez interroger une base de données MongoDB sans avoir à installer quoi que ce soit. Les clusters MongoDB stockent vos bases de données au même emplacement que vos autres bases de données MongoDB . Lorsque vous avez un cluster, vous pourrez utiliser Atlas pour stocker des données. Il est possible de créer une base de données à l'aide d'Atlas Data Explorer, de MongoDB Shell ou de MongoDB Compass, ou il est également possible d'utiliser le langage de programmation le plus populaire.

À l'aide des exemples d'ensembles de données d'Atlas, vous pouvez importer cet exemple. Les bases de données NoSQL présentent un certain nombre d'avantages, notamment des modèles de données adaptables, une mise à l'échelle horizontale, des requêtes ultra-rapides et une facilité d'utilisation pour les développeurs. Vous pouvez insérer de nouveaux documents, modifier ceux qui existent déjà et les supprimer à l'aide de l'explorateur de données. C'est un outil incroyablement puissant lorsqu'il s'agit d'analyser vos données. À l'aide de graphiques, vous pouvez facilement visualiser les données dans Atlas et Atlas Data Lake.

Pourquoi les bases de données Nosql sont à la hausse

Parce que les bases de données NoSQL sont simples à construire, faciles à modifier et ont une grande évolutivité, elles ont gagné en popularité.

Est-ce que Mongodb Nosql

MongoDB, une plate-forme de base de données, est basée sur un modèle de document non relationnel. En conséquence, on l'appelle désormais une base de données NoSQL (NoSQL = Not-only-SQL), ce qui diffère grandement des bases de données relationnelles traditionnelles telles qu'Oracle, MySQL et Microsoft SQL Server.

MongoDB est un système de gestion de base de données créé en tant que projet open source et basé sur un modèle de base de données orienté document. Il stocke les données dans des fichiers plats à l'aide d'objets de stockage binaires dans MongoDB. En raison de sa taille compacte et de son efficacité, le stockage de données est idéal pour les gros volumes. NoSQL, un type de système de gestion de base de données, diffère des bases de données relationnelles de manière fondamentale. La fonctionnalité d'agrégation de MongoDB rationalise le traitement des données dans les situations de traitement par lots. Les collections de documents sont stockées dans MongoDB et peuvent contenir une variété de types différents. Nous comparons le contenu, les champs et les tailles des deux documents dans la même collection en utilisant des méthodes sans schéma. Ainsi, NoSQL ne peut jamais être comparé à MongoDB, et MongoDB ne peut jamais être comparé à NoSQL.

Mongodb : une puissante base de données Nosql

Il s'agit d'une puissante base de données nosql avec une pléthore de fonctionnalités qui en font un excellent choix pour le stockage de données. Cette plateforme présente de nombreux avantages par rapport aux autres plateformes, en plus d'être simple à utiliser, d'avoir une large communauté de supporters et d'être évolutive.

Liste des bases de données Nosql

Les bases de données Nosql sont un type de base de données qui n'utilise pas le langage sql traditionnel. Au lieu de cela, il utilise un système plus flexible qui peut être utilisé pour une variété de types de données différents.

Les bases de données traditionnelles, qui ne manipulent pas de grandes quantités de données, sont basées sur SQL (pour « Not Only SQL »). NoSQL, en revanche, est basé sur non-sql. Les bases de données MongoDB sont disponibles dans une variété de saveurs et de types, chacun utilisant une approche distincte de la modélisation des données et servant un objectif spécifique. Les bases de données basées sur des documents, les bases de données basées sur des graphiques et les bases de données à colonnes larges ne sont que quelques-uns des types de bases de données populaires. Les grilles de données, dans les bases de données en grille et dans le cloud , sont un ensemble de systèmes qui fonctionnent ensemble pour accéder aux données à partir du cloud. Les modèles de base de données sont des bases de données qui combinent les fonctionnalités de deux types de base de données ou plus. Le tableau suivant affiche une liste des bases de données NoSQL pour 2021.

La plate-forme de données de graphes de Neo4J comprend des fonctionnalités supplémentaires gratuites et open source, ce qui en fait une plate-forme idéale pour développer des bases de données de graphes. RedisGraph utilise le langage de requête Cypher pour traduire les requêtes en expressions d'algèbre linéaire, qui est intégré au module de base de données de graphes Redis. Une autre solution basée sur Hadoop appelée Accumulo est également construite sur la Bigtable de Google. ObjectDB, Infinispan, Hazelcast et ArangoDB font partie des bases de données NoSQL les plus populaires sur le marché. Il existe de nombreuses options disponibles sur le marché, et cette liste n'est pas exhaustive. Cette liste vous aidera à sélectionner la solution de base de données qui répond le mieux à vos besoins.

Types de base de données Nosql : clé-valeur, basée sur des colonnes, basée sur des documents et basée sur des graphiques

Les bases de données NoSQL sont classées en plusieurs types basés sur des magasins clé-valeur, également appelés magasins de lignes. Les données de clé et de valeur sont organisées dans un ordre trié. De plus, il facilite la recherche de données, mais il ne fournit aucune fonctionnalité de gestion de données ou de requête.
Les données stockées dans des magasins basés sur des colonnes, également appelés magasins de tables, sont triées en colonnes, comme les données stockées dans des magasins clé-valeur. En plus des capacités de gestion des données et de requête de données, les magasins basés sur des colonnes fournissent un certain nombre d'autres fonctionnalités.
Les magasins basés sur des documents, comme les magasins basés sur des colonnes, stockent les données dans des listes triées de documents, similaires aux magasins basés sur des colonnes. Les magasins de documents, en revanche, sont plus polyvalents car ils peuvent être utilisés pour prendre en charge les transactions et suivre les versions.
Les magasins basés sur des graphiques, comme les magasins basés sur des documents, stockent les données dans des listes triées de nœuds et d'arêtes, de la même manière que les données sont organisées dans un document. Les magasins basés sur des graphiques, d'autre part, peuvent offrir des fonctionnalités supplémentaires telles que les jointures et la pagination.