🗄️ Bases de Données & SQL
Gestion des données
et requêtes SQL
Vue d'ensemble
Les bases de données sont au cœur des applications modernes et constituent un élément clé pour le stockage et l'analyse de données, notamment dans le domaine de la santé.
Je développe mes compétences en conception et gestion de bases de données relationnelles et NoSQL, avec une attention particulière aux aspects de sécurité et performance.
🛠 Technologies Maîtrisées
🐘 PostgreSQL
SGBD relationnel robuste pour données structurées
- Requêtes SQL avancées et jointures
- Gestion des index et contraintes
- Procédures stockées et triggers
- Sauvegarde et restauration
🔥 MongoDB
Base NoSQL pour données flexibles
- Documents JSON et collections
- Requêtes avec agrégation pipeline
- Indexation et recherche textuelle
- Intégration avec Python (PyMongo)
🗃️ MySQL
SGBD populaire et performant
- Administration et configuration
- Optimisation des performances
- Gestion des utilisateurs et permissions
- Intégration avec applications web
📊 SQLite
Base de données légère pour projets
- Déploiement sans serveur
- Idéal pour prototypage et tests
- Intégration native Python
- Export/import de données
🏗️ Conception & Modélisation
📋 Analyse des Besoins
Identification des patterns d'accès aux données
- Cartographie des flux de données métier
- Volumétries et croissance prévisionnelle
- Contraintes de performance et latence
- Exigences de sécurité et conformité
🎯 Modélisation Conceptuelle
Schémas optimisés pour cas d'usage spécifiques
- Modèles Entité-Relation normalisés
- Dénormalisation contrôlée pour performance
- Schémas en étoile pour data warehousing
- Event sourcing pour audit trails
⚖️ Contraintes Médicales
Respect des standards et réglementations
- Anonymisation et pseudonymisation
- Traçabilité des modifications (audit)
- Chiffrement au repos et en transit
- Rétention et archivage réglementaire
🔄 Évolutivité
Architecture adaptable aux besoins futurs
- Versioning de schémas avec migrations
- Modularité et découplage des composants
- Stratégies de partitioning préventives
- Abstraction par couches d'accès
⚡ Optimisation & Performance
🔍 Indexation Stratégique
Conception d'index adaptés aux patterns de requête
📊 Analyse de Performance
Monitoring et diagnostic des goulots d'étranglement
🔧 Tuning Système
Configuration optimale des paramètres SGBD
📈 Scaling Strategies
Architectures pour montée en charge
🧠 Requêtes SQL Avancées
📊 Analytics & Reporting
- Window functions pour analyses temporelles
- CTEs récursives pour données hiérarchiques
- Pivot/Unpivot pour transformation de données
- OLAP cubes avec ROLLUP/GROUPING SETS
🔄 ETL & Transformations
- Procédures stockées pour batch processing
- Triggers pour maintien de cohérence
- MERGE/UPSERT pour synchronisation
- Bulk operations optimisées
🎯 Optimisation Requêtes
- Réécriture de sous-requêtes en JOINs
- Dénormalisation sélective
- Hints d'optimiseur ciblés
- Matérialized views stratégiques
🔐 Sécurité & Audit
- Row Level Security (RLS)
- Audit trails automatisés
- Chiffrement de colonnes sensibles
- Masquage de données dynamique
🔧 Outils & DevOps
📦 Containerisation
- Docker Compose - Environnements de développement
- Kubernetes - Orchestration production
📊 Monitoring
- pgAdmin, MongoDB Compass - Administration
- PHPMyAdmin - Interface web pour MySQL
- GraphQL - API flexible pour requêtes
🎯 Bonnes Pratiques
Sécurité by design : Chiffrement, contrôles d'accès granulaires et audit complet des accès aux données sensibles.
Performance préventive : Monitoring proactif et optimisation continue basée sur les métriques d'usage réel.
Disponibilité maximale : Architectures redondantes et procédures de disaster recovery testées régulièrement.