FrenchTech SAAS

That being said, the proof-of-concept that I’m about to present here uses only one JSON function (JSON_EXTRACT) and it has worked well enough in my testing to present my idea here. The JSON functions will probably be GA sometime soon anyway, and this is a useful test of the JSON_EXTRACT function.

The UDF let you parse, search and manipulate JSON data inside of MySQL, bringing MySQL closer to the capabilities of a document store.

For decades MySQL has considered BLOB a sink for data junk that didn’t fit the strictly typed SQL bill. As the outside world began voting for JavaScript, JSON and key-value/key-document stores, TEXT/BLOB was rediscovered as the only way to store JSON inside MySQL. But having no SQL support for the JSON serialization format, JSON remained junk for MySQL. Community developed SQL functions could not cure the issue. That said, MySQL 5.7 introduces SQL functions to work on JSON documents! MySQL slowly takes a different position on JSON.

Focaliser sur la BDD ou le développement applicatif ? Que faire des modèles de données ? Partir from scratch ou puiser dans l'historique ? Quelques pistes entre autres pour penser et construire des bases de données plus performantes.

Le SQL, language majeur de l’analytique
Sans modélisation, impossible de créer une base de données relationnelle. Donc la plupart des données collectées aujourd’hui par les entreprises sont stockées sur des disques bas de gamme, accessibles via un système de fichier. Elles sont donc inaccessibles aux outils SQL classiques qui permettent d’analyser correctement les données.

Sans SQL, les entreprises sont alors obligées de passer par un  convertisseur Hadoop ou Netezza (IBM) dont la seule tâche est d'écrire du code personnalisé ou de modifier le fonctionnement interne de l’entrepôt pour recueillir des données et les entreposer.

Les entrepôts de données modernes doivent être en mesure d'exécuter des requêtes SQL sur toutes les données, connues ou non, résidant dans un système de fichier non structurés. Ils doivent être capable de s'adapter à l'écosystème existant d'outils d’analyse de données SQL afin que les analystes puissent utiliser leurs applications de BI sur l’entrepôt.