Transposition, comparaison et évaluation des méthodologies pour transformer les sources de données XML et objet relationnel en Big Data (NoSQL) et UML/OCL

Abstract

L’évolution rapide des technologies d’information et l’augmentation massive des données dans les dernières années ont poussé les organisations à adopter les nouvelles techniques pour le stockage des différentes informations, ce qui a rendu les méthodes et les approches de reverse engineering et de la migration des bases de données un domaine de recherche riche et actif. Pour gérer ce grand changement et améliorer la performance des systèmes actuels, le processus de migration passe par plusieurs étapes, l’une des étapes les plus importantes c’est l’identification des différents composants de la base de données. La compréhension de la base de données est une étape cruciale et critique car c’est le point d’entrée du processus de migration où l'on peut identifier et extraire toutes les informations en relation avec (les tables, attributs, type de données, relations, contraintes, …). Pour avoir un système solide et ouvert à l'extension, il faut donner aux administrateurs, les développeurs et les concepteurs la main pour manipuler la base de données et faire des modifications avec le strict minimum des régressions; pour cela un schéma conceptuel avec un niveau d'abstraction élevé qui représente le schéma physique de la base de données est indispensable. Dans notre approche, nous proposons une méthode de reverse engineering qui prend en entrée un schéma physique de la base de données et génère un schéma conceptuel avec une représentation graphique compréhensible sous forme d'un diagramme de classes UML, qui présente les différentes tables de la base de données avec les relations et les attributs associés. Une source de données comme XML joue un rôle très important dans les nouvelles technologies, notamment dans les applications web modernes. Avec XML Schema on peut définir des contraintes sur les données et avec le langage de requête XQuery on peut manipuler et récupérer les informations facilement. Malgré ces points forts, les utilisateurs trouvent des difficultés pour comprendre le code de ces deux langages surtout les analystes concepteurs. Pour cela, nous avons proposé une méthode de reverse engineering de l’XML Schema et XQuery pour présenter les requêtes et les contraintes avec un langage facile et compréhensible. Ce langage est l’OCL (Object Constraint Language), un langage standard de W3C. Une masse considérable de données est stockée dans des bases de données relationnelles (BDR), des bases de données objet-relationnelles (BDOR) ou des bases de données orientées objets (BDOO), mais ces bases de données ont des limites par rapport à des bases de données relativement récentes, telles que des bases de données NoSQL (MongoDB, Cassandra, HBase, …). En conséquence, nous avons proposé une approche de migration des données des bases de données objet-relationnelles vers les bases de données NoSQL basées sur les documents (MongoDB).