Cours particuliers en informatique Rouen

Développe tes compétences en MongoDB & NoSQL avec des cours particuliers d'informatique à Rouen

Première démo interne : 500 000 documents clients. Ta requête find prend 0,04 s : parfait. Soutenance intermédiaire : 4 millions de documents, latence 0,8 s, le jury moufte. On te demande :

« Explique pourquoi c’est lent et corrige-le. »
Tu scrutes la doc, tu lis « Index ». Mais où, comment, pourquoi ? Schéma flexible ≠ schéma au hasard.

1 • Les vraies épines MongoDB (et pourquoi elles font mal)

• Schéma “flexible” mal interprété

  • Sans règle validator, tu stockes des champs incohérents → agrégation impossible.
  • Types implicites : \"42\" vs 42, tri alphabétique au lieu de numérique.

• Imbrication trop profonde

  • Sous-documents à 4 niveaux → BSON > 16 Mo, insert rejeté.
  • Impossible de cibler un champ indexé profond sans pipeline.

• Index composés absents ou hors ordre

  • Query {user: X, date: {$gte:…}} → index doit respecter [user, date] dans le même sens.
  • TTL : logs sans purge = base gonfle, backup interminable.

• Agrégation coûteuse

  • $match après $group = datapath lit tout, crée table temporaire.
  • Stages $project inutiles laissent passer 90 % de champs non nécessaires.

• Écriture en boucle

  • insertOne dans une boucle Node.js : 1 000 QPS → 80 QPS réels.
  • insertMany par paquets de 1 000 = 10x plus rapide, moins d’overhead.

2 • Atelier optimisation : trois gestes qui changent tout

1. Diagnostiquer la requête

   Commence par exécuter explain sur ta requête habituelle. Le rapport d’exécution t’affiche en toutes lettres le type de parcours utilisé. Si tu lis « COLLSCAN », c’est que MongoDB scanne la collection entière : aucune aide d’index, d’où la latence que tu subis.

2. Créer l’index pertinent

   Tu ajoutes aussitôt un index composite aligné sur les champs filtrés : user puis date dans le même ordre que ta requête. Tu lances à nouveau explain : la mention « IXSCAN » prouve que l’index est utilisé et que l’accès aux données sera logarithmique, pas linéaire.

3. Mesurer le gain

   Tu rejoues la requête : la latence tombe de plusieurs centaines à quelques dizaines de millisecondes. Tu termines par une règle TTL afin d’auto-purger les documents dépassés de 90 jours, pour que ta base ne regonfle plus dans l’ombre.

3 • Le contexte rouennais : TP big-data, cluster Madrillet, mêmes erreurs chaque année

• Projets big-data sur le cluster Madrillet : la VM commune impose de bonnes perfs.
• Labos INSA Rouen : TP sur journaux de logs IoT ; sans index TTL, le disque est saturé en deux semaines.
• Partiels licence 3 Info : sujet « optimiser une collection produit » quasi systématique.

4 • Coaching sur mesure : sprint 30 min ou suivi complet de projet

• Sprint 30 min : tu envoies ton JSON, on corrige l’imbrication et on propose la clé primaire.
• Suivi long : de la modélisation initiale à la mise en production dockerisée.
• Possibilité de séance « pré-soutenance » : on vérifie index, sauvegarde, monitoring (mongostat, mongotop).

5 • Des data-engineers certifiés pour transformer ton schéma brouillon en base scalable

• Data-engineers certifiés MongoDB Associate/Professional ou DevOps cloud (GCP / AWS).
• Ont déjà migré un schéma bancal de 150 Go en cluster shardé sans downtime.
• T’expliquent d’abord le principe (« index = table des matières »), ensuite le code.

6 • Flexibilité totale : cours présentiel, visio, ou mix & match

Le campus Madrillet t’inspire ?
— On peut se voir en salle de TP pour manipuler directement ton cluster Mongo ou ta VM Docker.

Tu es déjà en stage à distance ?
— On passe en visio haute-définition : partage d’écran, shell interactif, et fichiers JSON échangés en temps réel.

Ton agenda change chaque semaine ?
— Tu utilises le planning dynamique UniProf : reprogrammer ou passer du présentiel à l’en-ligne se fait en un clic, sans frais.

Besoin d’aide express à 22 h la veille du rendu ?
— Les profs proposent des créneaux SOS (30 min) pour relire ton schéma, ton index ou ton pipeline d’agrégation et te renvoyer un mémo correctif immédiat.

Bref, tu gardes le contrôle : lieu, durée, rythme et outils s’adaptent à ta réalité d’étudiant (BUT, licence ou école d’ingé) aussi vite que ta base grossit.