Les organisations modernes doivent souvent gérer des informations réparties sur plusieurs systèmes de bases de données, chacun servant à des fins différentes et stockant différents types de données. Les approches classiques nécessitent des connexions et des requêtes distinctes pour chaque base de données, ce qui engendre complexité et inefficacité. Les moteurs de requêtes inter-bases de données sont apparus comme des solutions performantes à ces problèmes, permettant une intégration et une analyse transparentes des données à travers divers systèmes de stockage via une interface SQL unique.
La performance des bases de données a toujours été la clé de voûte du succès des applications. Cependant, le maintien d'une efficacité optimale des bases de données requérait jusqu'à présent l'expertise d'administrateurs de bases de données expérimentés, travaillant 24h/24 et 7j/7. Aujourd'hui, l'intelligence artificielle est capable d'automatiser les systèmes d'optimisation des bases de données en ajustant les configurations, les stratégies d'indexation et les plans d'exécution des requêtes sans intervention humaine. Cet article explore le fonctionnement de ces systèmes intelligents, examine leurs avantages pratiques pour les organisations modernes et explique pourquoi l'association de l'optimisation automatisée et de l'expertise humaine constitue l'approche la plus efficace pour la gestion des performances des bases de données.
Dans le monde du développement web, les API REST ont longtemps été la norme en matière de communication client-serveur. Aujourd'hui, une nouvelle technologie appelée GraphQL est en train de révolutionner la façon dont les développeurs envisagent la récupération de données et la conception d'API. Comprendre GraphQL devient de plus en plus important tant pour les développeurs web que pour ceux qui souhaitent créer des applications performantes et flexibles. Pour les développeurs de bases de données en particulier, GraphQL représente un changement fondamental dans la façon dont les applications interagissent avec les sources de données. Plutôt que de créer plusieurs requêtes de base de données pour satisfaire différents points de terminaison d'une API, GraphQL vous permet de concevoir votre schéma de base de données de manière à refléter directement la structure de votre API. Cette harmonisation entre la conception de la base de données et les modèles de consommation des API permet aux développeurs de bases de données de créer des couches d'accès aux données plus intuitives et performantes.
Les interfaces de bases de données conversationnelles représentent une approche innovante de l'interaction avec les données. Elles s’appuient sur de grands modèles de langage (LLM) qui permettent aux utilisateurs d'interroger les bases de données en langage naturel, sans avoir à écrire de requêtes SQL complexes. On peut les voir comme des traducteurs intelligents qui se situent entre vous et votre base de données et qui interprètent vos questions formulées en langage naturel, les convertissent en requêtes de base de données précises puis restituent les résultats dans un format clair et compréhensible.
Le 28 octobre 2024, l'article « Gestion transparente de MySQL et MariaDB avec Navicat On-Prem Server » présentait une solution sur site permettant aux équipes distribuées de collaborer en temps réel, de partager des données, de coordonner des tâches et de communiquer de manière fluide via une plateforme centralisée. Il s'agit de l'une des deux offres Navicat pour la collaboration, l'autre étant Navicat Cloud. Tandis que Navicat Cloud offre un espace centralisé pour le stockage des objets Navicat, Navicat On-Prem Server est une solution sur site permettant d'héberger un environnement cloud sécurisé en interne où vous pouvez stocker dans votre infrastructure vos objets Navicat.
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