Qu'est-ce que MongoDB ? Un guide d'expertise

MongoDB a été créé en 2007 par quelques développeurs qui voulaient suivre le humongous (monstre), d'où le nom, des nombres de petites transactions dans l'entreprise de service publicitaire. La nouvelle base de données, initialement appelée 10gen, contenait des données dans un simple "bucket" de documents de fichiers de type JSON, et elle a pu évoluer très rapidement. Il n'avait pas besoin d'un modèle de données ou d'une simultanéité d'accès aux transactions car il comptait simplement les impressions publicitaires et les enjeux étaient faibles.

Cependant, il s'avère que MongoDB a fourni le type de simplicité de base de données dont les développeurs avaient soif. Il a été lancé sous le modèle de développement open source en 2009, déplacé à SSPL (Server Side Public License) en 2018, et a évolué pour devenir le magasin de données standard de facto pour de nombreuses piles de développement open source, avec une liste de clients qui comprend Expedia, Lyft, eBay, et beaucoup plus. Voyons ce qu'il en est.

Qu'est-ce que MongoDB ?

MongoDB est une base de données de documents open source populaire qui est largement utilisée dans les applications Web et mobiles modernes. Elle est classée en tant que base de données NoSQL, ce qui signifie qu'elle adopte une approche flexible et orientée document pour stocker des données plutôt qu'une méthode relationnelle traditionnelle basée sur une table. Une grande partie de l'attrait de MongoDB est sa simplicité et son orientation développeur. Par exemple, les interactions Mongo sont définies par l'acronyme CRUD, pour créer, lire, mettre à jour, supprimer.

MongoDB enregistre des données dans des documents JSON qui facilitent l'utilisation des données stockées, qu'elles soient structurées, non structurées ou semi-structurées, pour différents types d'applications. Le modèle de données flexible de MongoDB permet aux développeurs de stocker des données non structurées tout en offrant une prise en charge de l'indexation pour un accès aux fichiers et une réplication plus rapides pour la protection et la disponibilité des données. Cela signifie que les développeurs peuvent concevoir et créer des applications sophistiquées à l'aide de MongoDB.

Alors que MongoDB a été développé pour suivre les impressions sur des milliers de sites de services publicitaires, il a rapidement gagné en popularité en tant que magasin de données flexible dans le développement Web open source. Il a continuellement évolué depuis son lancement en 2007, accumulant un ensemble de fonctionnalités robuste qui comprend des requêtes ad hoc, l'indexation et l'agrégation en temps réel. L'un des principaux avantages de MongoDB pour les développeurs est que, par rapport aux bases de données relationnelles les plus populaires, il est intuitif et rapide à utiliser. Le type de documents JSON stockés dans la correspondance MongoDB avec les types de données familiers trouvés dans les langages de programmation populaires, tels que les dictionnaires JavaScript ou Python. Mongo fournit également un menu complet de bibliothèques client avec prise en charge des pilotes pour la plupart des langages de programmation, y compris PHP, .Net, Java, Python, Node.js, et bien d'autres.

Comme tous les outils technologiques, MongoDB est fort dans certains domaines et faible dans d'autres. Il a été conçu pour suivre la publicité en ligne, qui nécessitait un accès simultané rapide, mais ne nécessitait qu'une précision transactionnelle faible et peu d'analyse en temps réel. Aujourd'hui encore, MongoDB est formé autour des principes BASE, qui sont synonymes de disponibilité, d'évolutivité et de cohérence éventuelle. Ainsi, MongoDB est généralement utilisé dans les scénarios où la haute disponibilité et l'évolutivité sont des considérations de conception principales. En revanche, pour des tâches telles que les opérations financières ou dans des environnements d'entreprise stratégiques, les développeurs optent généralement pour des bases de données relationnelles. Celles-ci offrent des transactions ACID (atomicité, cohérence, isolation et durabilité) pour garantir la fiabilité et la cohérence des opérations de base de données. Plus récemment, cependant, le secteur des technologies propose des solutions qui peuvent donner aux développeurs le meilleur des deux mondes grâce à la simplicité de développement de JSON et aux avantages de SQL.

Fonctionnement de MongoDB

Comment les données vont-elles des applications à la base de données MongoDB ?

Les applications client dans différents langages de programmation interagissent avec la base de données MongoDB.

1. Les pilotes sont des bibliothèques spécifiques à la langue qui permettent aux applications de communiquer avec MongoDB.
2. Le serveur de base de données MongoDB est l'endroit où vos données sont stockées et gérées. Il peut s'agir d'un cluster unique, réplique ou distribué.
3. Les fichiers de données contiennent les documents réels dans la base de données MongoDB.
4. Le système de stockage de blocs est l'endroit où les fichiers sont divisés en sections de taille fixe et stockés.

Environnements MongoDB

MongoDB est disponible dans une gamme de configurations et de niveaux de service pour répondre aux besoins des développeurs travaillant sur des projets de petites, moyennes et même grandes entreprises.

• MongoDB Atlas est une offre de base de données en tant que service de MongoDB pour déployer et gérer des bases de données sur les fournisseurs cloud. Atlas automatise de nombreuses tâches administratives, telles que la mise à l'échelle et les sauvegardes.
• MongoDB Community est une version open source de la base de données adaptée aux petits et moyens projets à la recherche d'une solution NoSQL. Comme elle est open source, elle est adaptée à la modification et à l'innovation, et offre aux développeurs une communauté robuste pour trouver de l'aide. Cependant, la version communautaire ne dispose pas d'un support officiel et d'accords de niveau de service (SLA), dispose de moins d'options de sécurité et ne propose que des outils de gestion limités.
• MongoDB Enterprise Advanced est la version premium disponible dans le commerce de MongoDB Community. Elle offre des options de sécurité améliorées et un moteur de stockage en mémoire pour prendre en charge les cas d'utilisation de niveau entreprise.

Principaux points à retenir

• MongoDB est une base de données NoSQL populaire utilisée pour stocker des données structurées, semi-structurées et non structurées.
• Au lieu d'utiliser des tables, comme dans une base de données relationnelle traditionnelle, MongoDB stocke les données dans des documents JSON organisés en collections.
• Etant donné que MongoDB ne nécessite pas de schémas rigides, il permet un modèle de données flexible qui peut évoluer pour correspondre aux modifications apportées aux fonctionnalités de l'application.
• MongoDB a été conçu à l'origine pour un stockage et un rappel rapides dans l'entreprise de service publicitaire, avec peu de considération pour la cohérence des transactions ou l'analyse rapide des données. Des développements ultérieurs, tels que les fonctionnalités de sharding, étendent les fonctionnalités de MongoDB.
• Etant donné que MongoDB offre des forces différentes d'une base de données relationnelle traditionnelle, les développeurs cherchent souvent des moyens d'obtenir le meilleur des deux approches.

Présentation de MongoDB

MongoDB est une base de données NoSQL qui utilise un modèle de données orienté document, où chaque enregistrement est un document stocké dans une collection, au lieu des lignes et des colonnes communes aux bases de données relationnelles populaires, telles que MySQL.

MongoDB stocke les documents JSON à l'aide d'un format appelé BSON ou JSON binaire. La nature non relationnelle de ces documents signifie qu'ils peuvent stocker (et que la base de données peut traiter) des données d'application structurées ainsi que des données semi-structurées et non structurées. Contrairement aux bases de données relationnelles, MongoDB n'utilise pas de schémas rigides. Au lieu de cela, les documents sont flexibles et peuvent contenir des tableaux et des documents imbriqués, ce qui permet un stockage de données complexe et hiérarchique.

Lors de la gestion d'ensembles de données extrêmement volumineux, documentez les bases de données, telles que MongoDB, réduisez ou distribuez les données sur plusieurs noeuds ou clusters à l'aide d'une technique appelée sharding. Ce modèle permet un stockage et un rappel rapides. Cette architecture est logique étant donné que MongoDB a été créé pour la diffusion d'annonces, où potentiellement des millions d'annonces pourraient avoir besoin d'être appelées sur des milliers de sites Web à tout moment. Il n'était pas nécessaire d'analyser une publicité par rapport à une autre, ce qui permettait de répartir et de séparer physiquement les données.

Les bases de données de documents hiérarchiques sont très rapides pour les opérations de lecture, mais l'analyse des données peut être lente car les systèmes doivent analyser les données dans toutes les entités imbriquées. En revanche, les bases de données relationnelles stockent leurs données dans des tables distinctes, et un seul "objet" peut être référencé dans de nombreuses tables de la base de données, ce qui permet des opérations analytiques plus efficaces à grande échelle. Compte tenu de ces points forts différents, les équipes de développement opteront généralement pour le meilleur système de gestion des données pour les besoins actuels de leur application. Elles peuvent également choisir une base de données multimodale qui fournit un accès SQL complet aux données de document relationnel et JSON, ainsi qu'à de nombreux autres types de données.

Comment fonctionne MongoDB ?

MongoDB stocke les données dans des ensembles, qui sont analogues aux tables des bases de données relationnelles. Chaque collection contient plusieurs documents, dont la structure peut varier. Il n'est pas nécessaire de déclarer la structure des documents dans le système, car les documents sont auto-descriptifs, ce qui signifie que chaque document contient des métadonnées décrivant chaque champ du document.

Pour améliorer les performances, MongoDB prend en charge l'indexation sur tous les champs d'un document. Les index prennent en charge l'exécution efficace des interrogations et peuvent inclure des index principaux et secondaires. Le langage de requête de MongoDB prend en charge les opérations CRUD (créer, lire, mettre à jour, supprimer) et permet une agrégation complexe, la recherche de texte et les requêtes géospatiales. Pour améliorer les temps de réponse, MongoDB fournit une structure d'agrégation qui permet aux développeurs de configurer un traitement de données complexe côté serveur. Cela signifie qu'il peut effectuer des analyses sur le cluster où résident les données, sans avoir à les déplacer vers une autre plateforme, comme avec Apache Spark ou Hadoop. Cela peut réduire la quantité de données transférées vers et depuis les clients.

MongoDB s'efforce de fournir une haute disponibilité et d'améliorer les performances en prenant en charge les ensembles de données de réplique. Les répliques peuvent être utilisées pour l'équilibrage de charge en répartissant les opérations de lecture et d'écriture sur toutes les instances. Ces ensembles de répliques assurent également la redondance et augmentent la disponibilité des données via plusieurs copies de données sur différents serveurs de base de données. En cas de panne matérielle ou de maintenance, les ensembles de répliques permettent à MongoDB de fournir un basculement automatique et une redondance des données.

Pour des raisons d'évolutivité, MongoDB prend en charge le redimensionnement horizontal via le sharding, qui est un moyen de distribuer des données entre plusieurs bases de données sur plusieurs machines. Un cluster distribué peut être constitué de plusieurs ensembles de répliques. Le sharding est configuré en définissant une clé de shard, qui détermine la façon dont les données sont distribuées entre les shards. Cette technique peut aider à gérer des ensembles de données volumineux et des opérations à haut débit en divisant l'ensemble de données et en le chargeant sur plusieurs serveurs.

Fonctionnement du sharding

Chaque shard est une instance de base de données indépendante qui héberge des sous-ensembles de données d'une base de données distribuée.

MongoDB et SGBDR

Chaque type de base de données (relationnelle, telle que MySQL, Postgres et Oracle Database, ou orientée document, telle que CouchDB, DynamoDB et MongoDB) présente des points forts et des points faibles, et le choix entre ces deux types de base de données dépend généralement des exigences et contraintes spécifiques de l'application en cours de développement.

Un système de gestion de base de données relationnelle (SGBDR) utilise un langage SQL (Structured Query Language), tandis que le format orienté document de MongoDB utilise des API de banque de documents. Toutefois, MongoDB Query Language (MQL) utilise un langage de type JavaScript avec des opérations telles que la création, la lecture, la mise à jour et la suppression de documents.

MongoDB n'a pas de concept de tables et de lignes et n'a pas de schéma. Il y a donc moins de structure à définir avant que la base de données puisse être utilisée. Cependant, sans schéma central, chaque application qui accède aux collections doit comprendre le document. Le "schéma" se trouve donc dans le code de l'application et n'est pas défini dans la base de données. Si une application modifie le schéma, d'autres applications peuvent se briser. Par rapport aux bases de données relationnelles, où un schéma est essentiellement un modèle de base pour le SGBDR et où l'organisation et l'interrelation des données sont explicitement définies, MongoDB ne dispose pas du concept inhérent de relations entre les données.

La flexibilité des banques de données est remarquable, car MongoDB utilise différents formats pour les données telles que les banques de valeurs clés, les graphiques et les documents, et les structures de données peuvent changer au fil du temps. Cela diffère d'un SGBDR, qui utilise des définitions, des hiérarchies et des procédures de validation strictes basées sur ces dernières pour garantir l'intégrité des données.

Bien que la configuration d'une instance MongoDB de base soit simple, la configuration et la maintenance d'un cluster MongoDB distribué à grande échelle avec sharding et répliques peuvent être complexes et nécessitent une bonne compréhension de son architecture et de ses options de configuration.

Différences clés

Pourquoi utiliser MongoDB ?

MongoDB convient à un large éventail d'utilisations, des applications CRUD simples, telles qu'une application de blogging ou de prise de notes, aux plateformes complexes, telles qu'Amazon Prime. MongoDB est souvent sélectionné pour les systèmes de gestion de contenu (CMSes), les applications de jeu où la synchronisation des données doit être rapide et les données biométriques sur les soins de santé, parmi de nombreux autres cas d'utilisation. Sa polyvalence en a fait une pierre angulaire des piles de développement open source populaires, telles que MEAN et MERN.

Choisissez-le quand vous en avez besoin :

• Flexibilité. Le format de document JSON de MongoDB offre un moyen simple et intuitif de représenter des structures de données hiérarchiques qui nécessiteraient autrement des jointures complexes via des requêtes SQL.
• Disponibilité. Les fonctionnalités de base de données distribuée de MongoDB offrent une haute disponibilité, même avec des ensembles de données volumineux et en constante évolution.
• Evolutivité. MongoDB est conçu pour collecter, traiter et analyser des ensembles de données volumineux, en évolution rapide et divers.
• Performances. L'optimisation des performances par le biais de méthodes telles que la réplication, le sharding et d'autres, fait de MongoDB un choix viable pour les applications volumineuses dans des domaines tels que les médias et le divertissement.
• Compatibilité. Les documents de type JSON de MongoDB offrent une compatibilité facile avec les types de données familiers trouvés dans les langages de programmation populaires. En outre, les bibliothèques client MongoDB offrent des pilotes pour la plupart des langages de programmation, tels que PHP, .Net, JavaScript, et bien d'autres.
• Assistance à la communauté. MongoDB est un magasin de données standard de facto dans de nombreuses piles de développement open source, où le soutien de la communauté est abondant.

Fonctionnalités MongoDB

MongoDB est devenu populaire auprès des développeurs en partie grâce à son API intuitive, son modèle de données flexible et ses fonctionnalités qui incluent :

• Requêtes ad hoc. MongoDB prend en charge les requêtes de champ, de plage et d'expression régulière qui peuvent renvoyer des documents entiers, des champs de documents spécifiques ou des échantillons aléatoires de résultats.
• Indexage. MongoDB prend en charge plusieurs types d'index différents : champ unique, composé (plusieurs champs), clé multiple (tableau), géospatial, texte et hachage.
• Réplication. MongoDB offre une haute disponibilité avec des ensembles de répliques comprenant au moins deux copies des données. Les écritures sont gérées par la réplique principale, tandis que toute réplique peut traiter les demandes de lecture. Si la réplique principale échoue, une réplique secondaire est promue pour devenir la réplique principale.
• Evolutivité. Le redimensionnement des bases de données MongoDB est amélioré grâce au sharding, car les clusters stockent uniquement une partie des données d'une collection. Les clés de sharding déterminent la distribution de ces données.
• Equilibrage de charges. MongoDB peut évoluer verticalement et horizontalement, et grâce aux clusters distribués, l'équilibrage de charge peut être géré par la structure de base de la base de données. La réplication peut être utilisée pour réduire les charges sur les serveurs principaux.
• Stockage de fichiers. Les données sont stockées dans des documents qui sont facilement mappés avec des objets dans la plupart des langages de programmation, ce qui facilite l'accès aux applications.
• Traitement par lots. Le traitement des données peut être effectué de plusieurs façons. Parfois, cela se fait dans les documents eux-mêmes, d'autres fois avec une méthode d'écriture en masse qui réduit les opérations réseau.

Avantages de MongoDB

La popularité de MongoDB auprès de la communauté open source est attribuable aux nombreuses façons dont elle rend le développement et la maintenance d'applications plus intuitifs et évolutifs. Ces avantages comprennent :

• Facilité d'utilisation pour les développeurs. Les développeurs choisissent souvent MongoDB parce qu'il est facile de télécharger ou d'accéder au cloud, ce qui signifie qu'ils peuvent commencer rapidement, en partie parce qu'il est plus facile de travailler avec des documents plutôt que de créer un modèle de données et d'utiliser des tables.
• Efficacité. JSON offre un certain nombre d'efficacité, avec de petits fichiers de documents et un contenu lisible par l'homme. MongoDB code les documents au format binaire (BSON), qui est plus compact et plus rapide à analyser que le texte brut.
• Schémas flexibles. Le modèle de données de document de MongoDB permet aux schémas flexibles et auto-descriptifs, permettant aux champs de varier d'un document à l'autre.
• Langage de requêtes simples. Le langage MQL (MongoDB Query Language) est conçu pour être facile à utiliser pour les développeurs, ce qui permet aux requêtes et aux index complexes d'accélérer les requêtes couramment utilisées.
• Natif du cloud. MongoDB Atlas est une base de données native du cloud, elle reçoit donc des mises à jour fréquentes et s'adapte rapidement aux nouvelles technologies. Son utilisation facilite également la migration d'une application vers le cloud.

Inconvénients de MongoDB

Bien que MongoDB offre de nombreux avantages, en particulier pour les applications nécessitant de la flexibilité et des performances élevées dans le cadre de volumes de données importants, il présente de nombreux inconvénients potentiels.

• Prise en charge des transactions Le support transactionnel de MongoDB n'est pas aussi mature ou robuste que celui des bases de données relationnelles traditionnelles. Les transactions complexes, en particulier celles qui couvrent plusieurs opérations, peuvent ne pas être aussi performantes et peuvent être difficiles à implémenter dans MongoDB.
• Cohérence des données L'utilisation de la "consistance éventuelle" par MongoDB pour les ensembles de répliques peut entraîner des situations où tous les utilisateurs ne lisent pas les mêmes données en même temps. Pour les applications qui exigent une forte cohérence, cela peut être un inconvénient sérieux.
• Opérations de jointure. MongoDB ne prend pas en charge les jointures comme le font les bases de données SQL. Cependant, elle offre des options qui remplissent une fonction similaire, bien qu'elles soient généralement moins efficaces et puissent conduire à des requêtes plus complexes et à des performances plus lentes, en particulier lorsqu'il s'agit de relations complexes entre les documents.
• Utilisation de la mémoire. MongoDB stocke les données et les index les plus fréquemment utilisés dans la RAM, de sorte que ses performances dépendent fortement de la quantité de RAM suffisante. Par conséquent, une base de données MongoDB peut consommer plus de ressources de mémoire et, éventuellement, plus de matériel que les autres bases de données.
• Surcharge de stockage. Le paradigme de document autonome utilisé par MongoDB peut entraîner des exigences de stockage plus élevées que les tables hautement normalisées des bases de données relationnelles. En outre, le schéma dynamique de MongoDB peut entraîner une redondance et une fragmentation des données qui peuvent augmenter l'utilisation du stockage et les coûts.
• Limites d'indexation. MongoDB prend en charge de nombreuses options d'indexation, mais le maintien d'un grand nombre d'index peut dégrader les performances en écriture. Il n'est tout simplement pas conçu pour les écritures fréquentes, car chaque opération d'écriture peut avoir besoin de mettre à jour plusieurs index, ce qui réduit souvent les performances des requêtes par rapport aux performances d'écriture.
• Coût. Dans les scénarios nécessitant une haute disponibilité et une mise à l'échelle horizontale, le coût associé à l'exécution et à la maintenance d'un cluster MongoDB, en particulier dans les environnements cloud, peut être significatif. Le besoin de beaucoup de RAM et de stockage peut également augmenter les coûts. Cela est particulièrement vrai dans les situations de haute disponibilité où les bases de données de répliques nécessitent un nombre égal de ressources.

Compatibilité de MongoDB

MongoDB est une base de données NoSQL qui fonctionne bien au sein de cet écosystème, mais elle est également conçue pour interagir avec d'autres types de systèmes de gestion de base de données via divers outils et connecteurs d'intégration de données. Cet ensemble d'outils inclut une infrastructure ETL (extraction, transformation, chargement) pour extraire et migrer des données à partir de MongoDB, et inversement. Cela est utile pour envoyer des données à une base de données relationnelle à des fins de reporting et d'analyse de données complexes. Les applications MongoDB peuvent également communiquer sur différentes plateformes de base de données à l'aide d'API REST.

Exécution de charges globales MongoDB dans Oracle Autonomous Database

Un bon exemple de compatibilité de MongoDB est l'API Oracle Database pour MongoDB, qui permet aux développeurs d'utiliser les pilotes et outils open source de MongoDB connectés à une instance Oracle Autonomous JSON Database. Cela leur donne accès aux fonctionnalités multimodèles d'Oracle et les aide à éviter de déplacer des données vers une base de données distincte pour les analyses, le machine learning et l'analyse spatiale. Considérez Autonomous JSON Database comme une alternative multimodale à MongoDB Atlas. Souvent, peu ou pas de modifications sont nécessaires pour les applications existantes.

Migrer les workloads MongoDB vers Oracle Autonomous JSON Database

Au lieu d'accéder aux fonctionnalités de MongoDB via des API, les développeurs peuvent simplement migrer leurs workloads centrés sur JSON vers une Oracle Autonomous JSON Database sur Oracle Cloud Infrastructure (OCI). Cela fournit un service de base de données de documents cloud pour les applications centrées sur JSON qui dispose d'API de documents de type NoSQL (Simple Oracle Document Access, ou SODA, et Oracle Database API for MongoDB), d'une évolutivité sans serveur, de transactions ACID hautes performances, d'une sécurité complète et d'une tarification à l'utilisation faible. Il n'y a pas de temps d'inactivité car la migration de MongoDB vers Oracle Autonomous JSON Database est réalisée avec Oracle Cloud Infrastructure (OCI) GoldenGate.

Introduction à Autonomous Database

Les utilisateurs MongoDB disposent désormais d'un moyen plus polyvalent de créer des applications centrées sur JSON. Oracle Autonomous Database offre aux développeurs la flexibilité nécessaire pour répondre aux demandes de l'entreprise à l'aide d'une plateforme de données unique qui peut répondre à tous leurs besoins. Les développeurs peuvent ainsi utiliser SQL, des documents JSON, des graphiques, des géospatiaux, du texte et des vecteurs dans une seule base de données pour créer rapidement de nouvelles fonctionnalités.

En outre, une nouvelle fonctionnalité révolutionnaire d'Oracle Database, la dualité relationnelle JSON, offre les avantages des tables relationnelles et des documents JSON, sans les compromis de l'un ou l'autre modèle.

Autonomous Database offre des services d'IA intégrés et le machine learning (ML) dans la base de donnée pour améliorer les applications grâce à l'analyse du texte et des images, à l'identification vocale ou aux recommandations personnalisées. En outre, Autonomous Database Select AI traduit automatiquement les consignes en langage naturel dans les requêtes de base de données et vous permet d'avoir une conversation contextuelle avec la base de données, sans codage personnalisé ni opérations manuelles via une interface complexe. De plus, la base de données étant entièrement autonome, elle permet aux équipes de développement de rester concentrées sur la création d'applications en garantissant la disponibilité et la protection des données grâce à des mesures de sécurité automatisées et à une surveillance continue.

Vous pouvez commencer gratuitement dès aujourd'hui et même essayer un atelier pour apprendre à utiliser SQL, JSON et Oracle Graph dans la même application.

Avec des cas d'utilisation comprenant des plateformes de commerce électronique, des applications IoT, etc., MongoDB a prouvé sa polyvalence dans tous les secteurs. Sa capacité à gérer divers types de données et à prendre en charge des requêtes complexes la positionne comme un composant capable des piles de technologies modernes. Alors que les entreprises cherchent à extraire une valeur maximale de leurs données, MongoDB sera essentiel au succès.

FAQ sur MongoDB

Quelle est la différence entre SQL et MongoDB ?

MongoDB enregistre les données non structurées, ce qui ne convient pas à un langage SQL (Structured Query Language).

MongoDB est-il un langage back-end ?

Non, mais il peut être utilisé dans le cadre d'une application Web back-end.

MongoDB est-il un langage ou un framework ?

Il s'agit d'un système de gestion de bases de données qui utilise des données non structurées stockées dans des documents plutôt que dans des tables.