{"id":476325,"date":"2023-08-09T07:28:31","date_gmt":"2023-08-09T07:28:31","guid":{"rendered":""},"modified":"2023-09-05T11:12:28","modified_gmt":"2023-09-05T11:12:28","slug":"column-based-database","status":"publish","type":"wiki","link":"https:\/\/oneproxy.pro\/fr\/wiki\/column-based-database\/","title":{"rendered":"Base de donn\u00e9es bas\u00e9e sur des colonnes"},"content":{"rendered":"<p>Une base de donn\u00e9es en colonnes est un type sp\u00e9cialis\u00e9 de syst\u00e8me de gestion de base de donn\u00e9es qui stocke et organise les donn\u00e9es dans un format en colonnes, par opposition aux bases de donn\u00e9es en lignes plus traditionnelles. Dans cette approche, les donn\u00e9es de chaque colonne sont stock\u00e9es ensemble, ce qui permet une compression et une r\u00e9cup\u00e9ration efficaces des donn\u00e9es. Les bases de donn\u00e9es en colonnes ont gagn\u00e9 en popularit\u00e9 ces derni\u00e8res ann\u00e9es en raison de leur capacit\u00e9 \u00e0 g\u00e9rer efficacement des t\u00e2ches de traitement et d&#039;analyse de donn\u00e9es \u00e0 grande \u00e9chelle. Cet article explore l&#039;historique, la structure interne, les fonctionnalit\u00e9s cl\u00e9s, les types, les applications, les comparaisons, les perspectives futures et l&#039;association potentielle avec les serveurs proxy.<\/p>\n<h2>L&#039;histoire de la base de donn\u00e9es bas\u00e9e sur des colonnes et sa premi\u00e8re mention<\/h2>\n<p>Le concept de stockage en colonnes remonte aux d\u00e9buts de l\u2019informatique. L&#039;id\u00e9e d&#039;organiser les donn\u00e9es en colonnes plut\u00f4t qu&#039;en lignes a \u00e9t\u00e9 mentionn\u00e9e pour la premi\u00e8re fois dans un document de recherche intitul\u00e9 \u00ab Redesigning the Star Schema of a Large Data Warehouse Using an Object-Oriented Approach \u00bb de Michael Stonebraker et Lawrence Rowe, publi\u00e9 en 1986. Cet article a pos\u00e9 les bases de l&#039;organisation des donn\u00e9es en colonnes plut\u00f4t qu&#039;en lignes. base de l&#039;id\u00e9e d&#039;organiser les donn\u00e9es de mani\u00e8re orient\u00e9e colonnes pour optimiser les performances des requ\u00eates analytiques.<\/p>\n<h2>Informations d\u00e9taill\u00e9es sur la base de donn\u00e9es bas\u00e9e sur des colonnes<\/h2>\n<p>Une base de donn\u00e9es bas\u00e9e sur des colonnes est con\u00e7ue pour stocker les donn\u00e9es sous forme de colonnes, chaque colonne contenant des donn\u00e9es du m\u00eame type de donn\u00e9es. Contrairement aux bases de donn\u00e9es traditionnelles bas\u00e9es sur des lignes, o\u00f9 chaque ligne stocke des donn\u00e9es de diff\u00e9rents types, les bases de donn\u00e9es bas\u00e9es sur des colonnes stockent ensemble toutes les valeurs d&#039;une colonne particuli\u00e8re. Cette organisation des donn\u00e9es pr\u00e9sente plusieurs avantages :<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>Compression des donn\u00e9es<\/strong>: le stockage bas\u00e9 sur des colonnes permet une meilleure compression des donn\u00e9es car des types de donn\u00e9es similaires sont stock\u00e9s ensemble, ce qui entra\u00eene des mod\u00e8les r\u00e9p\u00e9titifs et des taux de compression am\u00e9lior\u00e9s.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Requ\u00eates analytiques<\/strong>: Les bases de donn\u00e9es en colonnes excellent dans les requ\u00eates analytiques, telles que l&#039;agr\u00e9gation, le filtrage et le regroupement, car elles peuvent lire et traiter efficacement uniquement les colonnes pertinentes n\u00e9cessaires \u00e0 la requ\u00eate, r\u00e9duisant ainsi la surcharge d&#039;E\/S.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Entreposage de donn\u00e9es<\/strong>: Les bases de donn\u00e9es bas\u00e9es sur des colonnes sont bien adapt\u00e9es aux sc\u00e9narios d&#039;entreposage de donn\u00e9es, o\u00f9 la r\u00e9cup\u00e9ration et l&#039;analyse rapides des donn\u00e9es sont essentielles \u00e0 la prise de d\u00e9cision.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Performances d&#039;\u00e9criture<\/strong>: Bien que les performances de lecture soient g\u00e9n\u00e9ralement sup\u00e9rieures, les performances d&#039;\u00e9criture peuvent constituer un d\u00e9fi dans les bases de donn\u00e9es bas\u00e9es sur des colonnes en raison de la n\u00e9cessit\u00e9 de mettre \u00e0 jour plusieurs colonnes simultan\u00e9ment.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<h2>La structure interne de la base de donn\u00e9es bas\u00e9e sur des colonnes et son fonctionnement<\/h2>\n<p>La structure interne d&#039;une base de donn\u00e9es bas\u00e9e sur des colonnes varie selon les diff\u00e9rentes impl\u00e9mentations, mais les principes de base restent coh\u00e9rents. Au lieu de stocker les donn\u00e9es dans des lignes de longueur fixe, les bases de donn\u00e9es en colonnes stockent les donn\u00e9es dans des segments ou des blocs de longueur variable. Chaque segment correspond \u00e0 une colonne sp\u00e9cifique et contient un nombre fixe de lignes.<\/p>\n<p>Lorsqu&#039;une requ\u00eate est ex\u00e9cut\u00e9e sur une base de donn\u00e9es bas\u00e9e sur des colonnes, le syst\u00e8me acc\u00e8de uniquement aux colonnes n\u00e9cessaires pour r\u00e9pondre \u00e0 la demande. Cela r\u00e9duit les E\/S disque et les besoins en m\u00e9moire puisque le syst\u00e8me n&#039;a pas besoin de lire des donn\u00e9es non pertinentes. Le traitement des requ\u00eates peut exploiter des op\u00e9rations vectoris\u00e9es, permettant le parall\u00e9lisme et une utilisation efficace des processeurs modernes.<\/p>\n<h2>Analyse des principales caract\u00e9ristiques de la base de donn\u00e9es bas\u00e9e sur des colonnes<\/h2>\n<p>Les bases de donn\u00e9es bas\u00e9es sur des colonnes offrent plusieurs fonctionnalit\u00e9s cl\u00e9s qui les rendent bien adapt\u00e9es \u00e0 des cas d&#039;utilisation sp\u00e9cifiques\u00a0:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>Stockage en colonnes<\/strong>: Les donn\u00e9es sont stock\u00e9es par colonnes, ce qui permet une meilleure compression, des requ\u00eates analytiques plus rapides et des E\/S disque optimis\u00e9es.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Compression des donn\u00e9es<\/strong>: Des types de donn\u00e9es similaires dans chaque colonne entra\u00eenent de meilleurs taux de compression et des besoins de stockage r\u00e9duits.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Performance analytique<\/strong>: Les bases de donn\u00e9es en colonnes excellent en mati\u00e8re d&#039;analyse, ce qui les rend id\u00e9ales pour les applications de business intelligence et d&#039;entreposage de donn\u00e9es.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u00c9volutivit\u00e9 horizontale<\/strong>: De nombreuses bases de donn\u00e9es en colonnes sont con\u00e7ues pour \u00e9voluer horizontalement, ce qui leur permet de g\u00e9rer efficacement des ensembles de donn\u00e9es massifs et des environnements distribu\u00e9s.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<h2>Types de bases de donn\u00e9es bas\u00e9es sur des colonnes<\/h2>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Nom de la base de donn\u00e9es<\/th>\n<th>Description<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Apache Cassandre<\/td>\n<td>Base de donn\u00e9es NoSQL distribu\u00e9e connue pour son mod\u00e8le de donn\u00e9es de famille de colonnes et sa grande \u00e9volutivit\u00e9.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Apache HBase<\/td>\n<td>Une base de donn\u00e9es distribu\u00e9e, \u00e9volutive et coh\u00e9rente construite sur le syst\u00e8me de fichiers distribu\u00e9s Hadoop.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Amazon Redshift<\/td>\n<td>Un service d&#039;entrep\u00f4t de donn\u00e9es enti\u00e8rement g\u00e9r\u00e9 qui utilise le stockage en colonnes pour les requ\u00eates analytiques.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Google\u00a0Bigtable<\/td>\n<td>Un service de base de donn\u00e9es NoSQL g\u00e9r\u00e9 de Google, offrant une \u00e9volutivit\u00e9 massive et un acc\u00e8s \u00e0 faible latence.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Vertique<\/td>\n<td>Une base de donn\u00e9es analytique en colonnes con\u00e7ue pour des analyses et un entreposage de donn\u00e9es hautes performances.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2>Fa\u00e7ons d&#039;utiliser la base de donn\u00e9es bas\u00e9e sur des colonnes, probl\u00e8mes et leurs solutions<\/h2>\n<p>Les bases de donn\u00e9es bas\u00e9es sur des colonnes trouvent des applications dans divers secteurs et cas d&#039;utilisation\u00a0:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>L&#039;intelligence d&#039;entreprise<\/strong>: Les bases de donn\u00e9es en colonnes sont bien adapt\u00e9es aux outils de business intelligence qui n\u00e9cessitent des requ\u00eates et des rapports rapides sur de grands ensembles de donn\u00e9es.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Analyse en temps r\u00e9el<\/strong>: Ils sont utilis\u00e9s pour l&#039;analyse de donn\u00e9es en temps r\u00e9el, o\u00f9 des informations rapides \u00e0 partir de flux massifs de donn\u00e9es sont essentielles.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Internet des objets (IoT)<\/strong>: Les bases de donn\u00e9es en colonnes peuvent stocker et traiter efficacement les donn\u00e9es des appareils IoT, permettant une analyse et une prise de d\u00e9cision rapides.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Analyse des journaux<\/strong>: Ils sont utilis\u00e9s dans l&#039;analyse des journaux pour traiter efficacement de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es de journaux.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>Si les bases de donn\u00e9es en colonnes offrent de nombreux avantages, elles sont \u00e9galement confront\u00e9es \u00e0 certains d\u00e9fis, tels que\u00a0:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>Performances d&#039;\u00e9criture<\/strong>: Comme mentionn\u00e9 pr\u00e9c\u00e9demment, les performances d&#039;\u00e9criture peuvent constituer un goulot d&#039;\u00e9tranglement, en particulier dans les sc\u00e9narios avec des mises \u00e0 jour fr\u00e9quentes.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Complexit\u00e9<\/strong>: La mise en \u0153uvre d&#039;une base de donn\u00e9es bas\u00e9e sur des colonnes peut \u00eatre plus complexe que les bases de donn\u00e9es traditionnelles bas\u00e9es sur des lignes, n\u00e9cessitant des connaissances et une expertise sp\u00e9cialis\u00e9es.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Utilisation \u00e9lev\u00e9e de la m\u00e9moire<\/strong>: Les bases de donn\u00e9es en colonnes peuvent n\u00e9cessiter plus de m\u00e9moire pour certaines op\u00e9rations par rapport aux bases de donn\u00e9es bas\u00e9es sur des lignes.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>Pour relever ces d\u00e9fis, les d\u00e9veloppeurs et ing\u00e9nieurs de bases de donn\u00e9es travaillent en permanence \u00e0 l&#039;optimisation des performances d&#039;\u00e9criture et de l&#039;utilisation de la m\u00e9moire tout en am\u00e9liorant l&#039;efficacit\u00e9 globale du syst\u00e8me.<\/p>\n<h2>Principales caract\u00e9ristiques et autres comparaisons avec des termes similaires<\/h2>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Caract\u00e9ristique<\/th>\n<th>Base de donn\u00e9es bas\u00e9e sur des colonnes<\/th>\n<th>Base de donn\u00e9es bas\u00e9e sur les lignes<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Format de stockage des donn\u00e9es<\/td>\n<td>Colonnes<\/td>\n<td>Lignes<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Performances des requ\u00eates analytiques<\/td>\n<td>Haut<\/td>\n<td>Mod\u00e9r\u00e9<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Performances d&#039;\u00e9criture<\/td>\n<td>Mod\u00e9r\u00e9<\/td>\n<td>Haut<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Compression des donn\u00e9es<\/td>\n<td>Excellent<\/td>\n<td>Bien<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>R\u00e9cup\u00e9ration de donn\u00e9es<\/td>\n<td>S\u00e9lection de colonne<\/td>\n<td>R\u00e9cup\u00e9ration de ligne compl\u00e8te<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Cas d&#039;utilisation<\/td>\n<td>Analyse, BI<\/td>\n<td>Transaction en cours<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Exemples<\/td>\n<td>Apache Cassandre,<\/td>\n<td>MySQL, PostgreSQL,<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><\/td>\n<td>Amazon Redshift,<\/td>\n<td>Oracle<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><\/td>\n<td>Google\u00a0Bigtable<\/td>\n<td><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2>Perspectives et technologies du futur li\u00e9es aux bases de donn\u00e9es bas\u00e9es sur des colonnes<\/h2>\n<p>L&#039;avenir des bases de donn\u00e9es bas\u00e9es sur des colonnes semble prometteur, car les donn\u00e9es continuent de cro\u00eetre de fa\u00e7on exponentielle, exigeant des solutions de stockage et de traitement plus sophistiqu\u00e9es. Certains d\u00e9veloppements et technologies potentiels comprennent\u00a0:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>Algorithmes de compression avanc\u00e9s<\/strong>: De nouveaux algorithmes de compression peuvent am\u00e9liorer encore la compression des donn\u00e9es et r\u00e9duire les besoins de stockage.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Performances d&#039;\u00e9criture am\u00e9lior\u00e9es<\/strong>: Les recherches en cours pourraient conduire \u00e0 des perc\u00e9es dans l&#039;optimisation des performances d&#039;\u00e9criture, rendant les bases de donn\u00e9es bas\u00e9es sur des colonnes encore plus comp\u00e9titives dans les charges de travail transactionnelles.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Int\u00e9gration avec l&#039;IA et l&#039;apprentissage automatique<\/strong>: La combinaison de bases de donn\u00e9es bas\u00e9es sur des colonnes et de technologies IA\/ML peut ouvrir de nouvelles voies pour l&#039;analyse des donn\u00e9es et la mod\u00e9lisation pr\u00e9dictive.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Int\u00e9gration de la blockchain<\/strong>: Explorer l&#039;int\u00e9gration de bases de donn\u00e9es en colonnes avec la technologie blockchain pour un stockage de donn\u00e9es s\u00e9curis\u00e9 et transparent.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<h2>Comment les serveurs proxy peuvent \u00eatre utilis\u00e9s ou associ\u00e9s \u00e0 une base de donn\u00e9es bas\u00e9e sur des colonnes<\/h2>\n<p>Les serveurs proxy jouent un r\u00f4le essentiel dans la gestion du trafic Web, en am\u00e9liorant la s\u00e9curit\u00e9 et en garantissant l&#039;anonymat des utilisateurs. En conjonction avec des bases de donn\u00e9es bas\u00e9es sur des colonnes, les serveurs proxy peuvent \u00eatre exploit\u00e9s pour\u00a0:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>Mise en cache et \u00e9quilibrage de charge<\/strong>: Les serveurs proxy peuvent mettre en cache les donn\u00e9es fr\u00e9quemment consult\u00e9es \u00e0 partir de la base de donn\u00e9es bas\u00e9e sur des colonnes, r\u00e9duisant ainsi les requ\u00eates redondantes et am\u00e9liorant les temps de r\u00e9ponse.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Confidentialit\u00e9 et s\u00e9curit\u00e9 des donn\u00e9es<\/strong>: Les serveurs proxy peuvent agir comme interm\u00e9diaires entre les clients et la base de donn\u00e9es en colonnes, offrant une couche suppl\u00e9mentaire de s\u00e9curit\u00e9 et de confidentialit\u00e9.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Distribution mondiale<\/strong>: Les serveurs proxy peuvent aider \u00e0 distribuer des requ\u00eates et des requ\u00eates \u00e0 plusieurs instances de bases de donn\u00e9es en colonnes sur diff\u00e9rents emplacements g\u00e9ographiques, am\u00e9liorant ainsi les performances des utilisateurs du monde entier.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Anonymat<\/strong>: Pour certaines applications, les serveurs proxy peuvent masquer la source de donn\u00e9es d&#039;origine, offrant ainsi l&#039;anonymat aux utilisateurs interrogeant la base de donn\u00e9es bas\u00e9e sur des colonnes.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Liens connexes<\/h2>\n<p>Pour plus d\u2019informations sur les bases de donn\u00e9es bas\u00e9es sur des colonnes, veuillez consulter les ressources suivantes\u00a0:<\/p>\n<ol>\n<li><a href=\"https:\/\/cassandra.apache.org\/documentation\/\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">Documentation Apache Cassandra<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/docs.aws.amazon.com\/redshift\/latest\/dg\/welcome.html\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">Guide de l&#039;utilisateur Amazon Redshift<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/cloud.google.com\/bigtable\/docs\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">Documentation Google\u00a0Cloud\u00a0Bigtable<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.vertica.com\/docs\/\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">Documentation Vertica<\/a><\/li>\n<\/ol>\n<p>En conclusion, les bases de donn\u00e9es bas\u00e9es sur des colonnes sont devenues des outils puissants pour g\u00e9rer et analyser efficacement de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es. Leur approche de stockage en colonnes, optimis\u00e9e pour l&#039;analyse et l&#039;entreposage de donn\u00e9es, les rend adapt\u00e9s \u00e0 diverses applications dans tous les secteurs. \u00c0 mesure que la technologie progresse, nous pouvons nous attendre \u00e0 de nouveaux d\u00e9veloppements et optimisations, rendant les bases de donn\u00e9es bas\u00e9es sur des colonnes encore plus indispensables dans un monde ax\u00e9 sur les donn\u00e9es. Lorsqu&#039;elles sont utilis\u00e9es conjointement avec des serveurs proxy, leurs capacit\u00e9s peuvent \u00eatre \u00e9tendues pour am\u00e9liorer la s\u00e9curit\u00e9, les performances et l&#039;exp\u00e9rience utilisateur dans diverses applications Web.<\/p>","protected":false},"featured_media":467908,"menu_order":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"content-type":"","inline_featured_image":false,"footnotes":""},"class_list":["post-476325","wiki","type-wiki","status-publish","has-post-thumbnail","hentry"],"acf":{"faq_title":"Frequently Asked Questions about <mark>Column-Based Database: An Encyclopedia Article<\/mark>","faq_items":[{"question":"What is a column-based database?","answer":"<p>A column-based database is a specialized type of database management system that stores and organizes data in a columnar format, as opposed to traditional row-based databases. In this approach, data within each column is stored together, allowing for efficient data compression and retrieval. Columnar databases are known for their ability to handle large-scale data processing and analytics tasks effectively.<\/p>"},{"question":"How did the concept of columnar storage originate?","answer":"<p>The concept of columnar storage dates back to 1986 when it was first mentioned in a research paper titled \"Redesigning the Star Schema of a Large Data Warehouse Using an Object-Oriented Approach\" by Michael Stonebraker and Lawrence Rowe. The paper laid the groundwork for organizing data in a column-oriented manner to optimize analytic query performance.<\/p>"},{"question":"What are the advantages of a column-based database?","answer":"<p>Column-based databases offer several advantages, including:<\/p><ul><li>Improved data compression due to storing similar data types together.<\/li><li>Faster analytical queries, as only relevant columns are accessed.<\/li><li>Excellent performance in business intelligence and data warehousing applications.<\/li><li>Efficient scaling for handling massive datasets and distributed environments.<\/li><\/ul>"},{"question":"What is the internal structure of a column-based database?","answer":"<p>The internal structure of a column-based database involves storing data in variable-length segments or blocks, where each segment corresponds to a specific column and contains a fixed number of rows. When executing a query, the system only accesses the necessary columns, reducing disk I\/O and memory requirements.<\/p>"},{"question":"How do column-based databases compare to row-based databases?","answer":"<p>Column-based databases differ from row-based databases in terms of data storage format, analytical query performance, write performance, data compression, and data retrieval. Column-based databases excel in analytics and offer superior data compression but may face challenges with write performance compared to row-based databases.<\/p>"},{"question":"What types of column-based databases exist?","answer":"<p>Several column-based databases are available, each catering to specific needs. Some notable examples include Apache Cassandra, Amazon Redshift, Google Bigtable, and Vertica.<\/p>"},{"question":"In what applications can column-based databases be used?","answer":"<p>Column-based databases find applications in various industries and use cases, such as business intelligence, real-time analytics, IoT data processing, and log analytics.<\/p>"},{"question":"What challenges do column-based databases face?","answer":"<p>Column-based databases may encounter challenges related to write performance, complexity in implementation, and high memory usage. However, ongoing research and optimizations aim to address these issues.<\/p>"},{"question":"How can proxy servers be associated with column-based databases?","answer":"<p>Proxy servers can complement column-based databases by providing caching and load balancing, enhancing data privacy and security, enabling global distribution of queries, and ensuring user anonymity.<\/p>"},{"question":"What does the future hold for column-based databases?","answer":"<p>The future of column-based databases looks promising, with potential developments in advanced compression algorithms, improved write performance, integration with AI and ML technologies, and possible integration with blockchain for secure data storage.<\/p>"}]},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/476325","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/wiki"}],"about":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/wiki"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/476325\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/467908"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=476325"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}