MongoDB : des moteurs de stockage désormais interchangeables
Si la prochaine version de MongoDB a certes suscité la curiosité lors de l'édition 2015 de MongoDB World, le support de WiredTiger, qui permet d'échanger de moteur de stockage, a retenu toute l'attention des entreprises.
A l'occasion de MongoDB World 2015 qui s'est tenu la semaine dernière, les cadres de la société spécialiste du NoSQL ont certes montré quelles seraient les prochaines évolution de leur plateforme. Mais l'attention était surtout portée sur la dernière version de MongoDB, la 3.0, qui présente une fonction clé : la possibilité d'interchanger les moteurs de stockage de données au coeur de la base NoSQL.
Lancée en février dernier, MongoDB 3.0 représente donc la première version à intégrer le moteur de stockage WiredTiger. Une technologie issue du rachat de la société éponyme l'année dernière et dont la vocation première est d'améliorer les performances de MongoDB. Ce qui constitue pour les les applications parallélisée une évolution clé, comparé au moteur original de la base MMapv1.
WiredTiger est désormais le moteur par défaut de MongoDB, a affirmé la société lors de cet événement qui se tenait à New York. La stratégie de la société vise à donner la possibilité de passer d'un moteur de stockage à l'autre en fonction des besoins, explique Kelly Stirman, vice-président de la stratégie et du marketing chez MongoDB - serait-ce aussi une réponse à la diversité des technologies NoSQL du marché ?
Il a également fait état de la disponibilité pour MongoDB du moteur RocksDB, soutenu par Facebook - une technologie optimisée pour les lecture et le stockage persistent sur un mode clé/valeur. Au coeur des débats, il a également été question d'une prochaine version de WiredTiger, capable de supporter le chiffrement des données au repos.
Enfin, autre plug-in pour MongoDB, un mode d'indexation de type Fractal Tree Indexing, issu du moteur TokuMX, développé par la société Tokutek, elle-même rachetée cette année par Percona, un autre spécialiste des bases de données Open Source.
Les rôles de ces moteurs de MongoDB ont "pour but de cibler différents types de workloads", résume Tony Baer, analyste principal chez Ovum. "Avec le support de ces moteurs en plug-in, MongoDB peut potentiellement élargir sa portée sur le marché et son écosystème en permettant de réaliser différents types de procédures".
Modifier le verrouillage
Pour lui, cette approche en terme de moteur de stockage se retrouve également chez MySQL, le système de base de données Open Source le plus populaire, qui comprend par exemple les moteurs InnoDB, NDBCluster et Blackhole - pour n'en citer que certains.
En diversifiant les typologies de moteurs, l'utilisateur peut cibler différentes applications - ou types de workloads - et cela est important pour MongoDB, dans un environnement Big Data.
Ce que Ray Smith, CEO de la société irlandaise Datahug (spécialisée dans l'analyse de données clients dans le Cloud) pense d'ailleurs, parlant de WiredTiger comme la plus importante évolution de MongoDB. "En changeant de moteur, on peut passer à un verrou au niveau document au lieu d'un de type CCL (Collection Level Locking)".
Le verrouillage, comme ont pu le démontrer certains déploiements de MongoDB () avec le précédent moteur par défaut (MMapv1), dégradait les performances de certaines opérations. Chez Datahug, cette capacité de pouvoir "swapper"' de moteur "permet d'accélérer les traitements en parallèle", souligne son CEO.
MongoDB 3.2 : tournée vers les entreprises
Avec une sortie programmée plus tard dans l'année, MongoDB 3.2 traduit quant à elle la stratégie de l'éditeur qui consiste à porter sa technologie au plus près des besoins des entreprises. Cette mouture propose par exemple un nouveau connecteur pour le monde de la BI et de la visualisation des données. Les outils de Tableau, Qlik, SAP et IBM sont supportés. Ces connecteurs permettent à MongoDB de traiter les analyses au sein même de la base.
Parmi les autres innovations de la version 3.2, on retrouve :
Une nouvelle interface graphique, nom de code MongoScout. Une vue des structures des données est par exemple mise en avant;
Des règles de validation de documents, qui donnent plus de poids à l'architecture de l'entreprise dans la conception de la base. Cette fonction était très demandée - et requises dans certains cas - par les entreprises à la fois impatientes mais aussi frileuses à l'idée d'utiliser NoSQL. Pour elles, NoSQL favorise la flexibilité des développements, tout en perdant le contrôle sur le modèle de données.
Traduit et adapté par la rédaction
