Le RGPD en pratique : ce guide opérationnel, écrit par un expert DPO du ministère de l’Intérieur, vous donne enfin les clés pour organiser la conformité dans votre entreprise.

Concevoir une base de données à l'aide d'UML ou d'un formalisme entité-association S'adressant aux architectes logiciels, analystes, développeurs et étudiants, cet ouvrage explique comment créer un diagramme conceptuel pour concevoir une base de données SQL optimisée. La démarche décrite est indépendante de tout éditeur de logiciel et transposable, quel que soit l'outil de conception choisi. Le livre décrit d'abord l'élaboration d'un modèle conceptuel à l'aide de règles de validation et de normalisation. Les mécanismes de dérivation vers un schéma relationnel sont clairement commentés. Le modèle peut être ensuite optimisé avant l'écriture des scripts SQL de création des tables, index et contraintes. La dernière étape consiste à définir des vues. L'ouvrage se clôt par une étude comparative des principaux outils de modélisation sur le marché. En grande partie réécrite pour prendre en compte les formalismes entité-association tels que Merise ou Barker, cette cinquième édition est commentée par des experts indépendants. Émaillée d'une centaine de schémas et d'illustrations, elle est complétée par 30 exercices inspirés de cas réels. À qui s'adresse ce livre ? Aux étudiants en IUT, master et écoles d'ingénieur, ainsi qu'à leurs professeurs Aux professionnels souhaitant s'initier à la modélisation de bases de données À tous les concepteurs de bases de données

Le manuel d'apprentissage de référence Cet ouvrage est un manuel d'apprentissage technique qui a été rédigé pour toute personne souhaitant développer des compétences sur une ou plusieurs technologie(s) de l'écosystème Hadoop. Il permet d'utiliser de façon professionnelle 18 technologies clés de l'écosystème Hadoop : Spark, Hive, Pig, Impala, ElasticSearch, HBase, Lucene, HAWQ, MapReduce, Mahout, HAMA, Tez, Phoenix, YARN, ZooKeeper, Storm, Oozie et Sqoop. L'ouvrage permet d'initier les débutants pour les emmener vers une utilisation professionnelle de ces technologies. Pour faciliter la compréhension de l'ouvrage, chaque chapitre s'achève par un rappel des points clés et un guide d'étude qui permettent au lecteur de consolider ses acquis. Des compléments web sont également disponibles en téléchargement sur le site www.editions-eyrolles.com/dl/0067478. Au fil de la lecture de cet ouvrage, vous allez comprendre les approches conceptuelles de chacune de ces technologies pour rendre vos compétences indépendantes de l'évolution d'Hadoop. Vous serez finalement capable d'identifier les portées fonctionnelle, stratégique et managériale de chacune de ces technologies. À qui cet ouvrage s'adresse-t-il ? Aux consultants BI/big data, data scientists, chargés d'études et chefs de projets data Aux étudiants désireux de s'orienter vers le big data Plus généralement, à tout professionnel souhaitant prendre le virage du big data ou souhaitant valoriser les données de son entreprise

Un livre à la fois théorique et pratique Cet ouvrage a pour ambition de couvrir un large spectre du domaine des data sciences. Il va plus loin qu'un simple tour sur les algorithmes d'apprentissage automatique et s'attaque aux autres aspects, malheureusement négligés mais fondamentaux pour tout data scientist : concepts généraux mais poussés, dont la maîtrise est indispensable ; algorithmes d'apprentissage automatique les plus connus ; aspects liés à l'exploration des données ; mesures de performances et d'autres métriques utilisées par les algorithmes ; différents concepts fondamentaux en mathématiques à connaître pour mieux explorer et comprendre les données ; notions importantes des big data ; études de cas pratiques en langage Python. La première partie de ce livre est théorique et adopte un format questions/réponses qui présente plusieurs avantages, dont la possibilité pour le lecteur de lire distinctement chacune des questions pour parfaire son savoir. Un autre point fort de cette structure est qu'elle incite à entrer dans un dialogue. Ainsi, grâce aux questions posées, le lecteur est poussé vers une réflexion où il confronte ses réponses à celles données par le livre. La deuxième partie est pratique et propose deux exemples d'implémentation de modèles d'apprentissage automatique. Vous y trouverez des codes écrits en Python et un aperçu de différentes difficultés que peut rencontrer un spécialiste lors de l'exercice de son métier. À qui s'adresse cet ouvrage ? Le présent ouvrage est adapté à toute personne ayant une certaine maîtrise de la data science et du Machine Learning. Il aidera notamment à se rappeler des concepts importants, mais suppose que le lecteur soit initié sur le sujet. Il sera particulièrement utile à ceux qui veulent se préparer pour un concours, un examen ou un entretien.

Cet ouvrage est une invitation à entrer dans la boîte noire des algorithmes, non pas d'un point de vue technique, mais de sociologie politique. La multiplication des données disponibles en ligne, couplée au progrès de l'intelligence artificielle, ont-ils des effets sur les manières de gouverner ? Les algorithmes peuvent-ils « prédire » les comportements des citoyens ? Comment sont fabriqués ces algorithmes, dits prédictifs, et par qui ? Sont-ils neutres et objectifs ? Quels sont les enjeux sociaux, éthiques et politiques, liés à l'exploitation des données ? Et quelles sont les stratégies commerciales et marchandes à l'oeuvre ? Peut-on encore protéger nos données ? Derrière l'exploitation des données, il y a bien des visions du monde. Il s'agit alors de penser l'algorithme comme un objet politique et social, produit par des acteurs et issu de commandes privées et désormais aussi publiques. Ces lignes de codes et de calculs complexes ne peuvent être dissociées de leurs conditions de production : elles sont encastrées dans un ensemble organisationnel et professionnel spécifique et portées par des intentions et volontés politiques. À travers une série d'études de cas et l'apport d'enquêtes empiriques poussées et inédites, ce volume permet de saisir en contexte comment sont utilisées nos données et quelles sont les influences possibles sur les modes de gouvernance et les prises de décision. La force de cet ouvrage, à la croisée de la sociologie économique, du droit, des sciences politiques et de l'informatique, est de poser les bases d'une sociologie politique des données et du numérique, visant à dépasser et déconstruire les mythes et les croyances véhiculées par le big data.

Des bases souples pour la performance et le Big Data Durant les deux dernières décennies, le volume des données brassées par les entreprises a considérablement augmenté. Émanant de sources diverses (transactions, comportements, Internet des objets, géolocalisation...), ces données sont souvent structurées autour d'un seul point d'entrée, la clé, et susceptibles de croître très rapidement. Autant de caractéristiques qui les rendent très difficiles à traiter avec des serveurs de bases de données relationnelles. C'est pour répondre à ces problématiques que sont nées les bases de données NoSQL (Not Only SQL), sous l'impulsion de grands acteurs du Web comme Facebook ou Google, qui les avaient développées à l'origine pour leurs besoins propres. Grâce à leur flexibilité et leur souplesse, ces bases non relationnelles permettent de gérer de grands volumes de données hétérogènes sur un ensemble de serveurs de stockage distribués, avec une capacité de montée en charge très élevée. Elles peuvent aussi fournir des accès de paires clé-valeur en mémoire avec une très grande célérité. En une quinzaine d'années, elles se sont imposées comme un complément du modèle relationnel. Du choix de la base NoSQL à sa mise en oeuvre Cet ouvrage d'une grande clarté dresse un panorama complet des bases de données NoSQL, en analysant en toute objectivité leurs avantages et inconvénients. Il présente d'abord les grands principes de ces bases non relationnelles : interface avec le code client, architecture distribuée, paradigme MapReduce, etc. Il détaille ensuite les principales solutions existantes (Hadoop, MongoDB, Cassandra, Couchbase Server...), en précisant spécificités, forces et faiblesses de chacune. Enfin, il consacre sa dernière partie au déploiement concret de ces bases : dans quel cas passer au NoSQL ? quelle base adopter selon ses besoins ? quelles données basculer en NoSQL ? comment mettre en place une telle base, la maintenir et la superviser ? Cette troisième édition a été mise à jour et augmentée des nouvelles tendances du NoSQL : moteurs optimisés comme ScyllaDB, bases de données de séries de temps avec InfluxDB, enrichissement fonctionnel des moteurs phares du NoSQL. À qui s'adresse cet ouvrage ? Aux techniciens des bases de données, architectes logiciels, développeurs... Aux chefs de projet qui s'interrogent sur le passage au NoSQL

Comment exploiter rentablement et efficacement les données dans un monde où tout va de plus en plus vite? Dans le monde d'aujourd'hui de multiples acteurs de la technologie numérique produisent des quantités infinies de données. Capteurs, réseaux sociaux ou e-commerce, ils génèrent tous de l'information qui s'incrémente en temps réel selon les « 3 V » de Gartner : en Volume, en Vitesse et en Variabilité. Afin d'exploiter efficacement et durablement ces données, il est important de respecter la dynamicité de leur évolution chronologique à travers 2 approches : le polymorphisme d'une part, au moyen d'un modèle dynamique capable de supporter le changement de type à chaque instant sans failles de traitement ; d'autre part le support de la volatilité par un modèle intelligent prenant en compte des donnés-clés seulement interprétables à un instant « t », au lieu de traiter toute la volumétrie des données actuelle et historique. Un guide indispensable pour un potentiel maximal d'exploitation des données. À PROPOS DE L'AUTEUR Hadi Hashem est un acteur engagé dans le monde du conseil logiciel et particulièrement le potentiel d'exploitation des données. Diplômé ingénieur en informatique, il a travaillé dans des entreprises des domaines d'énergie, de pharmaceutique vétérinaire et d'électroménager, en France et en Europe. Titulaire d'un doctorat dans le domaine du traitement BigData, il développe ses activités d'enseignement et de recherche dans les universités de France. Ses méthodes concrétisent un mariage entre les connaissances théoriques de la science des données et les besoins pratiques dans le quotidien des entreprises.

Maîtriser la programmation avec Oracle Tout particulièrement destiné aux débutants et aux étudiants, cet ouvrage décrit de manière concise et pratique tous les mécanismes de programmation avec Oracle (jusqu'à la version 20c) relatifs à SQL et PL/SQL. De la création des tables à la programmation de transactions, en passant par l'optimisation des requêtes et traitements, il passe en revue tous les aspects fondamentaux d'Oracle. La gestion des données structurées est également expliquée (objets, XML et JSON), ainsi que différentes notions d'administration. Ce livre est illustré par de nombreux cas d'utilisation, validés par des experts, et complété par une cinquantaine d'exercices corrigés, disponibles en ligne.   À qui s'adresse cet ouvrage ? o À tous ceux qui souhaitent s'initier à Oracle, SQL ou à la gestion de bases de données o Aux développeurs C, C++, Java, PHP et XML qui souhaitent stocker leurs données

Une bible magistrale sur SAS Ce livre présente le socle de connaissances communes à tous les utilisateurs de SAS, le progiciel d'informatique décisionnelle le plus utilisé au monde. Il traite tout particulièrement des fonctionnalités de Base SAS, module au coeur du système SAS. Pédagogique et complet, il peut servir aussi bien de guide d'initiation pour les utilisateurs débutants que d'ouvrage de référence pour les plus expérimentés, et concerne aussi bien les utilisateurs de SAS Foundation que ceux de SAS Enterprise Guide, SAS Studio et SAS University Edition. Cet ouvrage couvre les programmes des certifications SAS Certified Specialist: Base Programming Using SAS® 9.4 et Advanced Programming for SAS® 9. Parmi les sujets développés : la création, la manipulation et la gestion des tables de données ; les procédures d'exploration des données : construction de tableaux, de rapports, de graphiques au moyen des procédures ODS Graphics ; la production de documents au format HTML, PowerPoint, RTF, XLSX ou PDF avec ODS ; la procédure PROC SQL et le langage SQL de SAS ; le langage macro spécifique à SAS. Pour vous aider à bien assimiler tous les concepts, le livre comprend près de 500 programmes d'exemples, plus de 150 exercices et des liens vers une centaine d'articles en ligne. Une 4e édition mise à jour et augmentée Enrichie de plus d'une centaine de pages, cette nouvelle édition propose des mises à jour importantes sur : les passerelles entre SAS et Excel ; l'optimisation des ressources ; la production de graphiques au moyen de PROC SGPLOT et PROC SGPANEL ; la création et gestion de vos tables au moyen de PROC SQL. Le livre, qui porte essentiellement sur la version 9.4 de SAS, est également compatible avec les versions 9.2 et 9.3. Ce livre a le soutien de SAS France. À qui s'adresse cet ouvrage ? Aux professionnels souhaitant découvrir ou approfondir leurs connaissances de la programmation SAS Aux étudiants qui débutent avec SAS ou qui souhaitent préparer les examens de certification SAS Certified Specialist: Base Programming Using SAS® 9.4 et Advanced Programming for SAS® 9

Vous avez déjà une idée de ce qu'est Neo4j et de son mode de fonctionnement, peut-être même avez-vous déjà fait quelques tests. La question maintenant est de savoir comment le mettre en oeuvre dans un contexte de production. C'est ce que vous explique ce livre. Conçu sous la forme originale d'un dialogue entre les différents membres d'une équipe technique spécialisée dans la manipulation de données fortement connectées, il s'efforce de répondre à toutes les questions qu'on peut se poser lors de la mise en place d'un projet, de la preuve de concept jusqu'à la maintenance et la sécurisation. Des annexes, ainsi que de multiples encadrés au fil du récit viennent compléter certains aspects techniques. Vous y apprendrez : à analyser un problème en termes de graphe à intégrer Neo4j dans un système déjà existant et interagir avec d'autres bases de données à importer ou exporter des données à garantir la disponibilité et la sécurité des données à surveiller et maintenir Neo4j Si vous débutez avec Neo4j, nous vous recommandons de commencer par le volume I. Prise en main. "C'est sous forme théâtrale que j'ai choisi de relater le déploiement de Neo4j, car n'est-ce pas finalement ce à quoi ressemble notre vie professionnelle ? Un petit théâtre." - Sylvain Roussy "Le futur de Neo4j est plein d'innovation et de possibilités : Mervaillie, Roussy et Rouyer ont écrit un ouvrage abouti qui vous aidera à en tirer tout le potentiel." - Jim Webber, Chief Scientist de Neo4j, Inc.

Ces dernières années, les besoins relatifs au traitement des données ont évolué à un rythme soutenu. Les sites web aux millions d'utilisateurs (réseaux sociaux, plates-formes de diffusion de contenus) sont à l'origine de l'essor de la plus dynamique des familles de moteurs de données : le NoSQL. Une base de données optimisée pour le big data Parmi les bases de données NoSQL, celles orientées "graphes" connaissent un succès fulgurant du fait de leur souplesse et de leur évolutivité extrême. Ne reposant sur aucun schéma, un graphe peut accepter de nouveaux flux de données sans nécessiter d'interventions lourdes. A l'heure où les sociétés ont compris que la fusion de leurs silos de données (CRM, ERP, Web, etc.) est une condition sine qua non pour créer de la valeur (solutions d'intelligence prédictive, moteurs de recommandation), cette propriété du graphe se révèle essentielle. En considérant les relations entre objets comme des données de premier ordre, de nouvelles perspectives d'exploration et d'analyse apparaissent et favorisent la découverte d'informations inédites. L'absence de barrières logiques ouvre également la porte à des modalités d'exploitation de la donnée en profondeur, sans nuire aux performances. Installés depuis de nombreuses années au coeur des infrastructures des géants du Web (Google, Facebook, Linkedln), les graphes sont désormais accessibles au plus grand nombre grâce à l'émergence des moteurs de graphes et notamment au leader du domaine : Neo4j. Un ouvrage de référence sur Neo4j Le présent ouvrage s'adresse à tous les publics confrontés au volet data d'un projet informatique : développeurs, DSI, directeurs techniques, chefs de projets, data miners et data scientists. Son objectif majeur est de vous aider à identifier les projets informatiques qui gagneront à mettre en oeuvre un graphe. Après une introduction au concept de graphe et une présentation de Neo4j et de son langage de requête (Cypher), le présent ouvrage illustre à l'aide d'exemples concrets la puissance des graphes pour traiter des problèmes aussi pointus que la recommandation et l'analyse de réseaux sociaux. Les grandes étapes d'un projet data-driven reposant sur le graphe sont illustrées de la conception à la mise en place de modèles prédictifs, en passant par l'ingestion des données et l'analyse. À qui s'adresse cet ouvrage ? Aux administrateurs de bases NoSQL de type graphe. Aux développeurs et architectes, pour mettre en pratique les concepts avec Neo4j. Aux data scientists qui trouveront avec les graphes un outil complémentaire pour concevoir leurs modèles.

This book provides you with a concrete approach of using Neo4j in a production context. Written in the style of a play, it reports the debates between the members of a technical team specialized in strongly connected data. It focuses on methodology, integrations with existing systems, performance, monitoring and security. You may already have an idea of what Neo4j is and how it works, and maybe you've even played around with some ideas using it. The question now is how you can take your graph project all the way to production-grade. This is what is discussed in this book. The book starts with a brief introduction to Neo4j and its query language, CYPHER, to help readers who are just beginning to explore Neo4j. Then we go straight to the subject in question: how to set up a real life project based on Neo4j, from the proof of concept to an operating production-grade graph database. We focus on methodology, integrations with existing systems, performance, monitoring and security. As leading experts in the Neo4j French community, the authors have chosen an unusual format to transmit their technical know-how: they tell you a story, a graph project story, where the protagonists are members of a technical team who specializes in the representation and manipulation of strongly connected data. The plot starts when a client come in with his project. You will attend their working sessions and see how they develop the project, fight over approaches, and ultimately solve the problems they encounter. Welcome to GraphITs.Tech! This audacious and, we hope, entertaining approach allows you to experience all aspects of setting up a graph database, from the various and sometimes opposing points of view of technical and network experts, project managers, and even trainees. Level: Intermediate/Advanced Table of contents: About Neo4j and CYPHER Welcome to GraphITs.Tech! 1. A Little Bit of Method and Analysis 2. Interact with Neo4j 3. Data import/export 4. Operating Neo4j 5. Securing data Appendix Neo4j OGM and Spring Data Neo4j Appendix CYPHER Refcard

Nous vivons une époque très excitante, qui ramène l'analyse de données et les méthodes quantitatives au coeur de la société. L'aboutissement de nombreux projets de recherche, la puissance de calcul informatique disponible et des données à profusion permettent aujourd'hui d'incroyables réalisations, grâce au travail des data scientists. Un livre de référence pour les data scientists La data science est l'art de traduire des problèmes industriels, sociaux, scientifiques, ou de toute autre nature, en problèmes de modélisation quantitative, pouvant être résolus par des algorithmes de traitement de données. Cela passe par une réflexion structurée, devant faire en sorte que se rencontrent problèmes humains, outils techniques/informatiques et méthodes statistiques/algorithmiques. Chaque projet de data science est une petite aventure, qui nécessite de partir d'un problème opérationnel souvent flou, à une réponse formelle et précise, qui aura des conséquences réelles sur le quotidien d'un nombre plus ou moins important de personnes. Éric Biernat et Michel Lutz proposent de vous guider dans cette aventure. Ils vous feront visiter les vastes espaces de la data science moderne, de plus en plus présente dans notre société et qui fait tant parler d'elle, parfois par l'intermédiaire d'un sujet qui lui est corollaire, les big data. Des études de cas pour devenir kaggle master Loin des grands discours abstraits, les auteurs vous feront découvrir, claviers à la main, les pratiques de leur métier de data scientist chez OCTO Technology, l'un des leaders français du domaine. Et vous mettrez également la main à la pâte : avec juste ce qu'il faut de théorie pour comprendre ce qu'impliquent les méthodes mathématiques utilisées, mais surtout avec votre ordinateur personnel, quelques logiciels gratuits et puissants, ainsi qu'un peu de réflexion, vous allez participer activement à cette passionnante exploration ! À qui s'adresse cet ouvrage ? Aux développeurs, statisticiens, étudiants et chefs de projets ayant à résoudre des problèmes de data science. Aux data scientists, mais aussi à toute personne curieuse d'avoir une vue d'ensemble de l'état de l'art du machine learning.

Ce livre propose une plongée complète dans le monde de l'intelligence artificielle. L'IA n'est plus un sujet réservé aux ingénieurs : elle est devenue l'assistante invisible de nos vies numériques. Mais entre fascination et inquiétude, beaucoup se sentent dépassés. L'autrice propose un itinéraire clair et rassurant à travers 100 questions simples : - qu'est-ce que l'IA ? - Comment y accéder ? - Quelles sont les meilleures et pour quoi ? - Que faire de mes données ? - Que dit la loi ? etc. De la création d'image au deepfake, du droit d'auteur à l'éthique, tout est expliqué avec précision et simplicité. Ce livre permet à chacun de comprendre et d'utiliser l'IA intelligemment, pour gagner du temps, créer, apprendre, ou simplement se repérer dans ce nouveau monde numérique.

La démocratisation sans pareille des IA génératives d'images et de textes a rappelé, dans un troublant mélange d'engouement et d'inquiétude, la réalité de l'intelligence artificielle - ou plutôt que l'intelligence artificielle était une réalité. Ces merveilles technologiques appellent à coup sûr des lendemains qui chantent pour les géants du numérique, mais peut-être aussi des lendemains qui déchantent pour des professionnels en voie de déclassement intellectuel face à des dispositifs de plus en plus performants.C'est là qu'il faut raison garder, car ces IA ne forment, en réalité, ni une rupture ni un saut conceptuel, simplement la suite naturelle de la numérisation de nos vies, engagée à grande vitesse. Qu'il ambitionne de la mettre à son service ou qu'il s'agisse, pour le lecteur, de mieux se familiariser avec ses principaux concepts (data, modèles,algorithmes, outillage en entreprise, éthique), ce livre lui propose de dégager l'IA de sa gangue de mythes pour le faire parvenir à une vision techniquement juste et informée des impacts pluriels de cette technologie. Car plus que jamais, il devient urgent de comprendre ce que sont ces outils, c'est-à-dire ce qu'est l'IA qui les a formés, son mode de fonctionnement, ses limites, ses enjeux... afin de garder le contrôle.

Un tour d'horizon complet de la mise en oeuvre de SQL pour tous vos développements

Vous cherchez un produit sur Internet ? Vous n'avez probablement scrollé vers le bas de la page. Vous n'êtes à coup sûr pas allé sur la deuxième page de votre moteur de recherche préféré. Non, comme l'immense majorité des internautes vous avez arrêté votre choix parmi les quatre ou cinq premiers résultats proposés par un moteur de recherche. Se positionner en tête de liste d'un moteur comme Google est donc stratégique pour tout site web, car c'est à ces positions que l'on peut capter une audience, interagir avec elle et la convertir en prospects ou clients. Mais comment certains sites ont-ils réussi à atteindre ces positions si convoitées ? Se retrouver en tête des résultats pour des expressions concurrentielles n'est qu'exceptionnellement le fruit du hasard. Répondre aux critères de pertinence de google (et au passage de tous les autres moteurs) est un métier à part entière, très demandé dans une économie qui se digitalise toujours plus. Ce livre a pour vocation de vous initier au référencement et vous permettre d'appréhender les enjeux et grands principes à l'œuvre dans le Search Engine Marketing.

La datavisualisation est l'art de représenter des données, parfois complexes, sous formes graphiques pour les rendre plus claires et lisibles. Elle est largement utilisée par les médias et les entreprises pour optimiser leur communication, interne ou externe. Enrichi à l'occasion de cette nouvelle édition, destiné aux étudiants comme aux professionnels, ce manuel aborde toutes les étapes, du brief à la livraison, de la conception et de la réalisation d'une datavisualisation, qu'elle soit print ou animée. Il vous permet d'entrer dans l'univers de la visualisation de données, de découvrir les ressources disponibles, d'acquérir les fondamentaux du design d'information et de les mettre en pratique, à travers de nombreux exemples, études de cas et témoignages d'acteurs reconnus de ce domaine.

Pour maîtriser PostgreSQL, rien de mieux que de comprendre son fonctionnement interne. C'est ce que vous proposent Guillaume Lelarge et Julien Rouhaud, tous deux contributeurs majeurs de PostgreSQL, avec ce livre sans équivalent, pas même en anglais. Dans un style clair et précis, ils vous expliquent en détail la mécanique de ce puissant système de gestion de bases de données open-source, vous aidant ainsi à en comprendre toutes les subtilités et donc à mieux l'administrer, le paramétrer, le superviser... en un mot à mieux l'utiliser. Sa lecture ne requiert pas de connaissances avancées de PostgreSQL, ni la maîtrise préalable d'un autre moteur de bases de données. En revanche, il est préférable que vous soyez à l'aise avec le fonctionnement d'un système d'exploitation comme Linux. Une connaissance modérée du langage SQL sera un plus. Cette cinquième édition numérique, entièrement revue et complétée, prend en compte les nouveautés de la version 17 de PostgreSQL (mise à jour 24/03/2025). Les différences notables entre versions sont signalées. Sommaire : 1. Instance 2. Fichiers 3. Contenu physique des fichiers 4. Architecture des processus 5. Architecture mémoire 6. Protocole de communication 7. Gestion des connexions 8. Gestion des transactions 9. Gestion des objets 10. Planification des requêtes 11. Sauvegarde et restauration 12. Réplication 13. Statistiques d'activité 14. Collecte et traitement des traces 15. Maintenance 16. Sécurité