# Data

## Choix de solution pour le stockage de données

* Base de données relationnelle : [PostgreSQL](/ressources/concevoir/data/postgresql.md)
  * Exception : MySQL ou MariaDB lorsqu'il vient avec la solution (ex : Drupal)
* **Stockage de documents** :
  * **Stockage simple** : privilégier le stockage type S3 plutôt que NAS si l'hébergement le permet
  * **Pas de solution GED standard et souveraine** à date aux Ministères Sociaux. Ne considérer une solution de GED dédiée que s'il y a manipulation intensive de documents, et le besoin fort de fonctionnalités au-delà de la consultation (partage à des acteurs externes, travail collaboratif en édition...).
* **Base de données NoSQL** : pas de besoin identifié.
  * Des traces de MongoDB dans l'organisation
  * des [indications sur Elasticsearch ici](/ressources/concevoir/data/elasticsearch.md)

## Accès aux données

### Mapping objet-relationnel (ORM)

Tout produit DEVRAIT utiliser un framework de Mapping Objet-Relationnel (ORM) pour de nombreuses raisons :

* **Normalisation et réduction du code** d'accès aux données, meilleure maintenabilité (ex : renommage en un point) et testabilité (test unitaire auto des DAO, pas de code SQL). Moins de code = moins de bug !
* **Performance** : configuration d'un cache de niveau 2 pour les données à variation lente (données référentielles) et éventuellement d'un cache de niveau 1 pour les données métier vivantes (transactions)
* **Sécurisation** : protection native contre les injections SQL et les rafales de requêtes
* **Evolutivité** : Moindre adhérence à la technologie de base de données\
  \&#xNAN;*Exemples : Hibernate pour Java, TypeORM pour TypeScript, Prisma*


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://dnum-ministeres-sociaux.gitbook.io/ressources/concevoir/data.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.