{"id":881,"date":"2024-12-09T05:33:00","date_gmt":"2024-12-09T13:33:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.couchbase.com\/\/batch-processing\/"},"modified":"2026-08-03T03:53:25","modified_gmt":"2026-08-03T10:53:25","slug":"batch-processing-2","status":"publish","type":"concepts","link":"https:\/\/www.couchbase.com\/fr\/resources\/concepts\/batch-processing\/","title":{"rendered":"Traitement par lots"},"content":{"rendered":"<div class=\"wp-block-group alignfull wp-block-hero is-layout-constrained wp-container-core-group-is-layout-ec8499da wp-block-group-is-layout-constrained\" style=\"padding-top:var(--wp--preset--spacing--2-xl);padding-right:var(--wp--preset--spacing--lg);padding-bottom:var(--wp--preset--spacing--2-xl);padding-left:var(--wp--preset--spacing--lg)\">\n<div class=\"wp-block-columns are-vertically-aligned-center is-layout-flex wp-container-core-columns-is-layout-1e498b17 wp-block-columns-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-column is-vertically-aligned-center is-layout-flow wp-container-core-column-is-layout-bdca1ed4 wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"flex-basis:55%\">\n<h1 id=\"h-batch-processing\" class=\"wp-block-heading has-heading-xl-font-size\">Traitement par lots<\/h1>\n\n\n\n<p class=\"has-large-font-size wp-block-paragraph\">Le traitement par lots permet de collecter et de traiter les donn\u00e9es par lots \u00e0 intervalles r\u00e9guliers.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex\" style=\"margin-top:var(--wp--preset--spacing--md)\">\n<div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/fr\/products\/analytics\/\">Essayer le traitement en temps r\u00e9el<\/a><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-button is-style-outline is-style-outline--1\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/fr\/blog\/couchbase-capella-columnar\/\">En savoir plus<\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-column is-vertically-aligned-center hero__media-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"flex-basis:45%\">\n<figure class=\"wp-block-image size-full has-custom-border size-large hero__image\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"399\" height=\"395\" src=\"https:\/\/www.couchbase.com\/\/wp-content\/uploads\/sites\/6\/2026\/07\/full-orange-star.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-576\" style=\"border-radius:var(--wp--custom--border-radius--card)\" srcset=\"https:\/\/www.couchbase.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/full-orange-star.png 399w, https:\/\/www.couchbase.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/full-orange-star-300x297.png 300w, https:\/\/www.couchbase.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/full-orange-star-12x12.png 12w, https:\/\/www.couchbase.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/full-orange-star-65x65.png 65w, https:\/\/www.couchbase.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/full-orange-star-50x50.png 50w\" sizes=\"auto, (max-width: 399px) 100vw, 399px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group basic-content is-layout-constrained wp-container-core-group-is-layout-662a535a wp-block-group-is-layout-constrained\" style=\"margin-top:var(--wp--preset--spacing--xl);margin-bottom:var(--wp--preset--spacing--xl)\">\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Qu'est-ce que le traitement par lots ?<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le traitement par lots est une m\u00e9thode de traitement des donn\u00e9es dans laquelle un groupe de transactions est collect\u00e9 sur une p\u00e9riode donn\u00e9e et trait\u00e9 en tant que lot unique. Cette approche s'oppose au traitement en temps r\u00e9el, o\u00f9 chaque transaction est trait\u00e9e individuellement et imm\u00e9diatement. Le traitement par lots est particuli\u00e8rement adapt\u00e9 aux op\u00e9rations qui ne n\u00e9cessitent pas de r\u00e9sultats imm\u00e9diats, car il peut \u00eatre programm\u00e9 pour fonctionner pendant les heures creuses afin de r\u00e9duire la charge sur les ressources informatiques.<br><br>Dans le traitement par lots, les transactions ou les points de donn\u00e9es sont accumul\u00e9s jusqu'\u00e0 ce qu'un certain seuil soit atteint, qui peut \u00eatre une quantit\u00e9 sp\u00e9cifique de donn\u00e9es ou une heure programm\u00e9e. Une fois le seuil atteint, l'ensemble du lot est trait\u00e9. Cette m\u00e9thode est tr\u00e8s efficace pour les t\u00e2ches qui requi\u00e8rent un traitement lourd, telles que <a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/fr\/blog\/what-is-data-analysis\/\">l'analyse des donn\u00e9es<\/a>la mise \u00e0 jour des bases de donn\u00e9es, <a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/fr\/blog\/transactional-databases\/\">le traitement des transactions avec les clients<\/a>et de g\u00e9n\u00e9rer des rapports. Comme le processus est automatis\u00e9 et peut \u00eatre ex\u00e9cut\u00e9 sans surveillance permanente, il permet une meilleure utilisation des ressources du syst\u00e8me et peut entra\u00eener des \u00e9conomies de temps et d'argent consid\u00e9rables.<br><br>Cette page couvre :<\/p>\n\n\n\n<ul style=\"margin-top:0;margin-bottom:0\" class=\"wp-block-list\">\n<li><a href=\"#versus\" class=\"scrollToHash\">Traitement par lots et traitement en flux<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#examples\" class=\"scrollToHash\">Exemples de traitement par lots<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#monitor\" class=\"scrollToHash\">Comment surveiller le traitement par lots<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#advantages-disadvantages\" class=\"scrollToHash\">Avantages et inconv\u00e9nients du traitement par lots<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#alternatives\" class=\"scrollToHash\">Alternatives au traitement par lots<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"#conclusion\" class=\"scrollToHash\">Conclusion<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group basic-content is-layout-constrained wp-container-core-group-is-layout-662a535a wp-block-group-is-layout-constrained\" style=\"margin-top:var(--wp--preset--spacing--xl);margin-bottom:var(--wp--preset--spacing--xl)\">\n<h2 id=\"versus\" class=\"wp-block-heading\">Traitement par lots et traitement en flux<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le traitement par lots et le traitement en flux sont deux approches fondamentales du traitement des donn\u00e9es. Le traitement par lots consiste \u00e0 traiter les donn\u00e9es par grands blocs ou \"lots\". Cette m\u00e9thode est id\u00e9ale lorsqu'il s'agit de traiter de gros volumes de donn\u00e9es qui ne n\u00e9cessitent pas d'action imm\u00e9diate. Il s'agit d'une m\u00e9thode traditionnelle de traitement des donn\u00e9es, dans laquelle les donn\u00e9es sont collect\u00e9es sur une p\u00e9riode donn\u00e9e, puis trait\u00e9es en une seule fois. Imaginez que vous fassiez la lessive : vous attendez d'avoir suffisamment de v\u00eatements sales pour constituer une charge compl\u00e8te avant de lancer la machine \u00e0 laver (ou vous attendez un moment pr\u00e9cis chaque semaine pour lancer la machine \u00e0 laver).<br><br>En revanche, le traitement par flux est con\u00e7u pour traiter les donn\u00e9es en temps r\u00e9el, au fur et \u00e0 mesure qu'elles arrivent. Cette approche est id\u00e9ale pour les applications qui doivent agir imm\u00e9diatement sur les donn\u00e9es, telles que <a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/fr\/customers\/fico\/\">d\u00e9tection des fraudes<\/a> ou l'analyse en temps r\u00e9el. Le traitement en flux peut \u00eatre compar\u00e9 au lavage d'un plat d\u00e8s qu'il est utilis\u00e9 ; vous traitez chaque \u00e9l\u00e9ment imm\u00e9diatement plut\u00f4t que d'attendre.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table is-style-stripes is-style-stripes--2\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><th class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\"><strong>Attribut<\/strong><\/th><th><strong>Traitement par lots<\/strong><\/th><th><strong>Traitement en flux<\/strong><\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">M\u00e9thode de traitement des donn\u00e9es<\/td><td>Accumuler puis traiter<\/td><td>Traiter au fur et \u00e0 mesure<\/td><\/tr><tr><td class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">Temps de traitement des donn\u00e9es<\/td><td>Intervalles planifi\u00e9s<\/td><td><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/fr\/blog\/couchbase-capella-columnar\/\">Temps r\u00e9el<\/a><\/td><\/tr><tr><td class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">Volume de donn\u00e9es<\/td><td>\u00c9lev\u00e9 \u2013 trait\u00e9 par lots<\/td><td>Continu \u2013 trait\u00e9 un enregistrement \u00e0 la fois<\/td><\/tr><tr><td class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">Cas d'utilisation typiques<\/td><td><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/fr\/blog\/database-vs-data-warehouse\/\">Entrep\u00f4t de donn\u00e9es<\/a><br>Op\u00e9rations ETL par lots<br>G\u00e9n\u00e9ration de rapports<\/td><td><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/fr\/customers\/dominos\/\">Analyse en temps r\u00e9el<\/a><br>D\u00e9tection de la fraude<br><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/fr\/blog\/cloud-monitoring\/\">Surveillance<\/a>\u00a0et des alertes<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La principale diff\u00e9rence entre ces deux approches r\u00e9side dans leur traitement de la vitesse et du volume des donn\u00e9es. Le traitement par lots est efficace pour les t\u00e2ches de traitement de gros volumes qui sont moins sensibles au temps, et il peut permettre des analyses et des rapports plus complexes sur de grands ensembles de donn\u00e9es. Le traitement en flux est plus adapt\u00e9 aux sc\u00e9narios qui n\u00e9cessitent un traitement rapide et incr\u00e9mentiel des donn\u00e9es et des informations imm\u00e9diates.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group basic-content is-layout-constrained wp-container-core-group-is-layout-662a535a wp-block-group-is-layout-constrained\" style=\"margin-top:var(--wp--preset--spacing--xl);margin-bottom:var(--wp--preset--spacing--xl)\">\n<h2 id=\"examples\" class=\"wp-block-heading\">Exemples de traitement par lots<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le traitement par lots est une m\u00e9thode puissante pour traiter de grands volumes de donn\u00e9es o\u00f9 les transactions sont collect\u00e9es sur une p\u00e9riode donn\u00e9e et trait\u00e9es en une seule fois. Cette approche est tr\u00e8s efficace pour les op\u00e9rations qui ne n\u00e9cessitent pas un retour d'information imm\u00e9diat.<br><br>Voici trois exemples :<br><br><strong>Traitement des transactions financi\u00e8res :<\/strong> <a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/fr\/use-cases\/financial-services\/\">Banques et institutions financi\u00e8res<\/a> utilisent souvent le traitement par lots pour les op\u00e9rations de fin de journ\u00e9e, telles que le traitement des ch\u00e8ques, des virements bancaires et des transactions par carte de cr\u00e9dit. Les transactions sont accumul\u00e9es tout au long de la journ\u00e9e et trait\u00e9es en un seul lot pendant les heures creuses afin de mettre \u00e0 jour les soldes des comptes et de g\u00e9n\u00e9rer des rapports.<br><br><strong>Sauvegarde et synchronisation des donn\u00e9es :<\/strong> De nombreuses entreprises effectuent des sauvegardes de routine \u00e0 l'aide d'un traitement par lots. Ce processus peut consister \u00e0 copier des fichiers des serveurs actifs vers des emplacements de sauvegarde pendant la nuit. De m\u00eame, <a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/fr\/resources\/concepts\/data-replication\/\">synchronisation des donn\u00e9es entre les syst\u00e8mes<\/a>La mise \u00e0 jour d'un entrep\u00f4t central avec des donn\u00e9es provenant de sites satellites, par exemple, est souvent effectu\u00e9e par lots afin de minimiser l'impact sur les ressources du r\u00e9seau pendant les p\u00e9riodes de pointe.<br><br><strong>Analyse des donn\u00e9es par lots et \u00e9tablissement de rapports :<\/strong> Les entreprises utilisent fr\u00e9quemment le traitement par lots pour des analyses et des rapports complexes. De grands ensembles de donn\u00e9es sont trait\u00e9s pour g\u00e9n\u00e9rer des rapports, effectuer des analyses de veille strat\u00e9gique ou alimenter des mod\u00e8les d'apprentissage automatique \u00e0 des fins de formation. Ces processus sont programm\u00e9s pendant les p\u00e9riodes de faible utilisation afin d'\u00e9viter de perturber les autres op\u00e9rations et de garantir une utilisation efficace des ressources informatiques.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.couchbase.com\/wp-content\/uploads\/sites\/6\/2026\/07\/batch-processing-optsrb.png\" alt=\"batch processing\"><br><em>Analyse des donn\u00e9es par lots et flux de production de rapports (lire en haut \u00e0 gauche, en haut \u00e0 droite, en bas \u00e0 gauche, en bas \u00e0 droite)<\/em><\/p>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group basic-content is-layout-constrained wp-container-core-group-is-layout-662a535a wp-block-group-is-layout-constrained\" style=\"margin-top:var(--wp--preset--spacing--xl);margin-bottom:var(--wp--preset--spacing--xl)\">\n<h2 id=\"monitor\" class=\"wp-block-heading\">Comment surveiller le traitement par lots<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le contr\u00f4le du traitement par lots est essentiel pour garantir la fiabilit\u00e9 des travaux par lots. Il s'agit de suivre les performances des processus de traitement par lots, notamment leur temps d'ex\u00e9cution, l'utilisation des ressources et les taux d'\u00e9chec. Une surveillance efficace permet d'identifier les goulets d'\u00e9tranglement, d'optimiser l'allocation des ressources, de trouver les donn\u00e9es probl\u00e9matiques et d'am\u00e9liorer les performances globales du syst\u00e8me.<br><br>Pour surveiller le traitement par lots, il convient de se concentrer sur les param\u00e8tres cl\u00e9s suivants :<br><br>1. <strong>Temps d'ex\u00e9cution :<\/strong> Mesurez le temps n\u00e9cessaire \u00e0 l'ex\u00e9cution de chaque t\u00e2che de traitement par lots. Cela permet d'identifier les t\u00e2ches qui prennent plus de temps que pr\u00e9vu, ce qui peut indiquer des probl\u00e8mes au niveau des donn\u00e9es, du code ou de l'infrastructure sous-jacente.<br><br>2. <strong>Utilisation des ressources :<\/strong> Surveillez l'unit\u00e9 centrale, la m\u00e9moire et les entr\u00e9es\/sorties de disque consomm\u00e9es par les travaux par lots. Une utilisation \u00e9lev\u00e9e des ressources peut \u00eatre le signe d'une inefficacit\u00e9 du code, de la n\u00e9cessit\u00e9 d'une mise \u00e0 niveau du mat\u00e9riel ou de donn\u00e9es corrompues.<br><br>3. <strong>Taux et types d'erreurs :<\/strong> Suivez le nombre et le type d'erreurs rencontr\u00e9es au cours du traitement par lots. L'analyse des erreurs permet d'identifier les probl\u00e8mes syst\u00e9miques, d'am\u00e9liorer la qualit\u00e9 des donn\u00e9es et de corriger les bogues.<br><br>4. <strong>D\u00e9bit :<\/strong> Mesurer la quantit\u00e9 de donn\u00e9es trait\u00e9es dans un laps de temps donn\u00e9. Cela permet d'\u00e9valuer l'impact sur les performances des modifications apport\u00e9es au processus de traitement par lots.<br><br>Pour visualiser et g\u00e9rer ces mesures, vous pouvez utiliser des tableaux de bord qui regroupent des donn\u00e9es provenant de diverses sources et fournissent une vue d'ensemble en temps r\u00e9el de l'\u00e9tat et des performances des processus de traitement par lots. Des outils tels que <a href=\"https:\/\/grafana.com\/\">Grafana<\/a>, <a href=\"https:\/\/prometheus.io\/\">Prom\u00e9th\u00e9e<\/a>, <a href=\"https:\/\/www.datadoghq.com\/\">Datadog<\/a>et <a href=\"https:\/\/www.splunk.com\/\">Splunk<\/a> sont couramment utilis\u00e9s pour surveiller les processus par lots. En outre, la mise en place d'alertes en cas d'anomalies ou de seuils permet de traiter les probl\u00e8mes de mani\u00e8re proactive.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group basic-content is-layout-constrained wp-container-core-group-is-layout-662a535a wp-block-group-is-layout-constrained\" style=\"margin-top:var(--wp--preset--spacing--xl);margin-bottom:var(--wp--preset--spacing--xl)\">\n<h2 id=\"advantages-disadvantages\" class=\"wp-block-heading\">Avantages et inconv\u00e9nients du traitement par lots<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le traitement par lots pr\u00e9sente plusieurs avantages et inconv\u00e9nients que les \u00e9quipes doivent prendre en compte lorsqu'elles d\u00e9terminent leurs strat\u00e9gies de traitement des donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Avantages<\/h3>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Efficacit\u00e9 \u00e0 l'\u00e9chelle :<\/strong> Le traitement par lots est tr\u00e8s efficace pour les gros volumes de donn\u00e9es. En regroupant des t\u00e2ches similaires, il r\u00e9duit la charge de travail li\u00e9e au lancement et \u00e0 l'ex\u00e9cution de chaque t\u00e2che individuellement, ce qui permet de r\u00e9aliser d'importantes \u00e9conomies de temps et de ressources.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Optimisation des ressources :<\/strong> Le traitement par lots permet une utilisation optimale des ressources puisqu'il peut \u00eatre programm\u00e9 pendant les heures creuses afin de r\u00e9duire l'impact sur les syst\u00e8mes op\u00e9rationnels et de garantir la disponibilit\u00e9 des ressources pour les t\u00e2ches critiques pendant les heures de pointe.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Coh\u00e9rence et fiabilit\u00e9 :<\/strong> Le traitement de grands ensembles de donn\u00e9es par lots garantit la coh\u00e9rence et la fiabilit\u00e9 du traitement des donn\u00e9es. Ceci est particuli\u00e8rement important dans les situations o\u00f9 l'int\u00e9grit\u00e9 des donn\u00e9es est critique, telles que les transactions financi\u00e8res ou la gestion des stocks.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Inconv\u00e9nients<\/h3>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Temps de latence :<\/strong> L'un des principaux inconv\u00e9nients du traitement par lots est le d\u00e9lai inh\u00e9rent entre la collecte et le traitement des donn\u00e9es. Ce temps de latence peut constituer un probl\u00e8me important pour les applications n\u00e9cessitant une analyse des donn\u00e9es en temps r\u00e9el ou une action imm\u00e9diate sur la base des informations recueillies.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Complexit\u00e9 de la gestion des erreurs :<\/strong> Les erreurs dans les travaux par lots peuvent \u00eatre plus complexes \u00e0 identifier et \u00e0 r\u00e9soudre en raison de la nature volumineuse du traitement. Si un travail par lots \u00e9choue, le diagnostic du probl\u00e8me peut n\u00e9cessiter de passer au crible d'importants volumes de donn\u00e9es pour en trouver la cause.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>L'inflexibilit\u00e9 :<\/strong> Les syst\u00e8mes de traitement par lots peuvent \u00eatre moins flexibles pour ce qui est de l'adaptation aux changements ou de l'int\u00e9gration de nouvelles sources de donn\u00e9es, car les modifications peuvent n\u00e9cessiter des changements importants au niveau des t\u00e2ches ou des programmes de traitement par lots.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group basic-content is-layout-constrained wp-container-core-group-is-layout-662a535a wp-block-group-is-layout-constrained\" style=\"margin-top:var(--wp--preset--spacing--xl);margin-bottom:var(--wp--preset--spacing--xl)\">\n<h2 id=\"alternatives\" class=\"wp-block-heading\">Alternatives au traitement par lots<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Les alternatives au traitement par lots n\u00e9cessitent moins de frais g\u00e9n\u00e9raux et se concentrent sur le traitement en temps r\u00e9el, l'analyse \u00e0 la demande et la gestion des donn\u00e9es. <a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/fr\/resources\/concepts\/database-scalability\/\">\u00e9volutivit\u00e9<\/a>. Comprendre ces alternatives peut vous aider \u00e0 choisir la meilleure solution pour des cas d'utilisation sp\u00e9cifiques, en particulier lorsque les informations en temps r\u00e9el et l'efficacit\u00e9 sont primordiales.<br><br><strong>Traitement en temps r\u00e9el :<\/strong> Contrairement au traitement par lots, <a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/fr\/blog\/5-use-cases-for-prediction-serving-systems-with-couchbase\/\">le traitement en temps r\u00e9el analyse les donn\u00e9es au fur et \u00e0 mesure qu'elles arrivent<\/a>. Cette approche est b\u00e9n\u00e9fique pour les applications n\u00e9cessitant une prise de d\u00e9cision instantan\u00e9e, telles que <a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/fr\/customers\/wells-fargo\/\">d\u00e9tection des fraudes<\/a> ou l'analyse de l'interaction avec l'utilisateur en direct.<br><br><strong>Architecture pilot\u00e9e par les \u00e9v\u00e9nements :<\/strong> Ce mod\u00e8le attend que des \u00e9v\u00e9nements sp\u00e9cifiques se produisent, puis r\u00e9agit et communique entre les services d\u00e9coupl\u00e9s en temps r\u00e9el. Il est tr\u00e8s \u00e9volutif et flexible, ce qui le rend adapt\u00e9 aux syst\u00e8mes complexes et distribu\u00e9s o\u00f9 la r\u00e9activit\u00e9 imm\u00e9diate est cruciale. Des outils comme <a href=\"https:\/\/docs.couchbase.com\/kafka-connector\/current\/quickstart.html\">Kafka<\/a> permettre un flux de donn\u00e9es \u00e9volutif entre les composants.<br><br><strong>Couchbase Capella\u2122 columnar services :<\/strong> Pour ceux qui recherchent des alternatives au traitement traditionnel par lots, en particulier pour les charges de travail analytiques, <a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/fr\/products\/analytics\/\">Services de colonnes Capella<\/a> constitue une option convaincante. Ses capacit\u00e9s en temps r\u00e9el \u00e9liminent le besoin de pipelines ETL \u00e9tendus et simplifient l'architecture des donn\u00e9es. Les <a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/fr\/sqlplusplus\/\">Langage d'interrogation SQL<\/a> am\u00e9liore l'accessibilit\u00e9 et la manipulation des donn\u00e9es, offrant une transition transparente pour ceux qui sont familiers avec SQL. L'absence de maintenance ETL et les capacit\u00e9s d'analyse des donn\u00e9es en temps r\u00e9el en font un choix int\u00e9ressant pour les environnements dynamiques et ax\u00e9s sur les donn\u00e9es.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group basic-content is-layout-constrained wp-container-core-group-is-layout-662a535a wp-block-group-is-layout-constrained\" style=\"margin-top:var(--wp--preset--spacing--xl);margin-bottom:var(--wp--preset--spacing--xl)\">\n<h2 id=\"conclusion\" class=\"wp-block-heading\">Conclusion<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le traitement par lots est une approche puissante pour traiter de grands volumes de donn\u00e9es lorsque l'imm\u00e9diatet\u00e9 n'est pas critique. Il est particuli\u00e8rement utile pour les t\u00e2ches qui peuvent \u00eatre ex\u00e9cut\u00e9es sans interaction imm\u00e9diate de l'utilisateur, ce qui le rend utile pour certaines situations d'analyse de donn\u00e9es, pour les rapports non sensibles au temps et pour les mises \u00e0 jour du syst\u00e8me.<br><br>Pour choisir entre le traitement par lots et le traitement en continu, il faut tenir compte de la nature des donn\u00e9es, de la n\u00e9cessit\u00e9 d'un traitement en temps r\u00e9el et de la complexit\u00e9 des t\u00e2ches de traitement. Les alternatives telles que le traitement en flux sont plus adapt\u00e9es aux sc\u00e9narios n\u00e9cessitant un traitement imm\u00e9diat des donn\u00e9es. Choisissez toujours la m\u00e9thode qui correspond aux exigences de votre projet, en tenant compte des compromis en mati\u00e8re de performances, de complexit\u00e9 et d'\u00e9volutivit\u00e9.<br><br>Pour en savoir plus sur les concepts li\u00e9s au traitement par lots, consultez les pages suivantes <a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/fr\/resources\/concepts\/\">notre hub<\/a>.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group alignfull wp-custom-prefooter has-peach-background-color has-background is-layout-constrained wp-block-group-is-layout-constrained\">\n<div class=\"wp-block-group wp-custom-prefooter__inner is-layout-constrained wp-container-core-group-is-layout-32cc56da wp-block-group-is-layout-constrained\">\n<div class=\"wp-block-columns is-layout-flex wp-container-core-columns-is-layout-a91057ef wp-block-columns-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"flex-basis:33.34%\">\n<div class=\"wp-block-group wp-custom-prefooter__card has-white-background-color has-background is-vertical is-layout-flex wp-container-core-group-is-layout-293b0a6d wp-block-group-is-layout-flex\"><div class=\"is-size-large wp-elements-7c4a9a276feed18da899846b76291c52 wp-block-couchbase-com-2026-icon has-text-color has-red-color\"><svg viewbox=\"13 12 34 36\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" fill=\"currentColor\" aria-hidden=\"true\" focusable=\"false\"><path d=\"M44.73,33.67c-1.75-1.82-3.88-2.54-6.14-2.11.38-.55.58-1.21.57-1.9,0-.79-.29-1.54-.75-2l-3.9-3.9c-.1-.45-.23-.95-.4-1.24-.4-.68-1.21-1.32-1.48-1.53-.9-.83-2.31-.81-3.19.07l-1.28,1.27-.4-.4c1.04-2.76.44-5.39-1.74-7.47-1.52-1.45-3.99-2.84-6.37-2.37-.22.04-.42.15-.58.31l-1,1c-.44.44-.44,1.15,0,1.59l2.13,2.13c.69.69.72,1.02.72,1.02,0,0-.01.02-.04.05l-1.11,1.12c-.63.63-.68.68-1.56-.19l-2.13-2.13c-.44-.44-1.15-.44-1.59,0l-.96.96c-.16.16-.26.36-.31.58-.42,2.14.6,5.14,2.34,6.82,1.65,1.6,3.58,2.01,5.13,2.02-.12.19-.23.37-.3.55-.7,1.76.03,3.06.27,3.49.03.06.05.11.07.14l-1.87,1.83c-.39-.11-.83-.02-1.12.27l-4.63,4.63c-.21.21-.33.5-.33.8s.12.58.33.8l7.82,7.82c.21.21.5.33.8.33s.58-.12.8-.33l4.62-4.63c.44-.44.44-1.15,0-1.59l-6.6-6.6,1.88-1.84c.42-.4.93-1.42.19-2.73-.27-.47-.39-.92-.14-1.54.04-.1.17-.29.36-.52,0,0,.01.01.02.02.13.12.23.21.26.24.56.56,1.36.76,2.18.56.58-.15,1.16-.49,1.63-.96l1.56-1.56c.98-.98,1.14-1.86,1.09-2.43l1.43-1.42s.06-.02.08,0c.04.04.09.08.13.11.3.22.78.65.9.85.05.12.16.55.22.91.01.07.04.13.07.2l-.79.79,1.19,1.19.71-.71,1.26,1.26-.71.71,1.19,1.19.72-.72.79.78c.09.12.26.75-.21,1.21l-5.87,5.87-.87.21c-.2.05-.39.15-.53.3l-1.85,1.85,1.59,1.59,1.63-1.63.87-.21c.1-.02.2-.06.29-.11-.11,1.64.17,3.9,2,5.8,1.43,1.47,3.8,2.44,5.8,2.44.36,0,.7-.03,1.03-.1.22-.04.42-.15.58-.31l.96-.96c.44-.44.44-1.15,0-1.59l-2.13-2.13c-.69-.69-.67-.97-.67-.97.02-.12.32-.42.48-.58l1.12-1.12s.03-.03.03-.03c.06,0,.38.07,1.03.72l2.13,2.13c.44.44,1.15.44,1.59,0l1-1c.16-.16.26-.36.31-.58.47-2.38-.91-4.85-2.37-6.37ZM24.79,42.25l-3.03,3.03-6.23-6.23,3.03-3.03,6.23,6.23ZM26.93,24.92l-1.56,1.56c-.29.29-.6.39-.63.41-.03-.03-.15-.14-.31-.29-.12-.11-.25-.23-.38-.35,0,0,0,0,0,0l-.96-.95c-.26-.26-.64-.37-1-.31-1.13.21-3.28.33-4.93-1.27-1.05-1.02-1.79-2.89-1.76-4.27l1.24,1.24c2.46,2.47,4.06.87,4.74.19l1.11-1.12c.65-.65.85-1.49.57-2.37-.19-.6-.6-1.22-1.26-1.87l-1.27-1.27c1.18-.03,2.72.67,3.94,1.83,1.66,1.59,1.98,3.48.95,5.62-.21.43-.12.94.22,1.28l1.58,1.58c-.07.1-.16.21-.29.35ZM43.66,37.89c-2.23-2.22-3.71-1.22-4.24-.69l-1.12,1.12c-.42.42-1,1-1.12,1.87-.13.92.3,1.86,1.31,2.87l1.24,1.24c-1.38.02-3.25-.71-4.27-1.76-1.6-1.65-1.48-3.8-1.27-4.93.06-.33-.02-.66-.24-.92l-.2-.24,2.41-2.41h0c.34.35.86.45,1.3.24,2.14-1.03,4.03-.71,5.62.95,1.17,1.22,1.87,2.74,1.83,3.94l-1.27-1.27Z\" stroke-width=\"0\"\/><\/svg><\/div>\n\n\n<h3 id=\"h-start-building\" class=\"wp-block-heading wp-custom-prefooter__card-title has-heading-sm-font-size\" style=\"margin-top:var(--wp--preset--spacing--xs);margin-bottom:var(--wp--preset--spacing--xs)\">Commencer \u00e0 construire<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Consultez notre portail pour d\u00e9veloppeurs afin d'explorer NoSQL, de parcourir les ressources et de commencer \u00e0 utiliser les tutoriels.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex\" style=\"margin-top:auto\">\n<div class=\"wp-block-button is-style-outline is-style-outline--3\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/fr\/developers\/\" title=\"D\u00e9velopper maintenant\" target=\"\">D\u00e9velopper maintenant<\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"flex-basis:33.33%\">\n<div class=\"wp-block-group wp-custom-prefooter__card has-white-background-color has-background is-vertical is-layout-flex wp-container-core-group-is-layout-293b0a6d wp-block-group-is-layout-flex\"><div class=\"is-size-large wp-elements-7c94e1bfd3ea6d9154edf54bb991fd28 wp-block-couchbase-com-2026-icon has-text-color has-red-color\"><svg viewbox=\"0 0 60 60\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" fill=\"currentColor\" aria-hidden=\"true\" focusable=\"false\"><path d=\"m49.22,34.73v.71c-14.15,1.75-22.5,10.07-24.26,24.16h-.71c-1.75-14.09-10.11-22.41-24.26-24.16v-.71c14.14-1.75,22.5-10.07,24.26-24.16h.71c1.75,14.09,10.11,22.41,24.26,24.16ZM47.73.41h-.36c-.89,7.12-5.12,11.33-12.27,12.22v.36c7.15.89,11.38,5.09,12.27,12.22h.36c.89-7.12,5.12-11.33,12.27-12.22v-.36c-7.15-.89-11.38-5.09-12.27-12.22Z\"><\/path><\/svg><\/div>\n\n\n<h3 id=\"h-try-capella-free\" class=\"wp-block-heading wp-custom-prefooter__card-title has-heading-sm-font-size\" style=\"margin-top:var(--wp--preset--spacing--xs);margin-bottom:var(--wp--preset--spacing--xs)\">Essayez Capella gratuitement<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Prenez en main Couchbase en quelques clics. Capella DBaaS est le moyen le plus simple et le plus rapide de d\u00e9marrer.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex\" style=\"margin-top:auto\">\n<div class=\"wp-block-button is-style-outline is-style-outline--4\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/cloud.couchbase.com\/sign-up\" title=\"Utiliser gratuitement\" target=\"\">Utiliser gratuitement<\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"flex-basis:33.33%\">\n<div class=\"wp-block-group wp-custom-prefooter__card has-white-background-color has-background is-vertical is-layout-flex wp-container-core-group-is-layout-293b0a6d wp-block-group-is-layout-flex\"><div class=\"is-size-large wp-elements-a60895d3f45aff6c0ff61ee99c7c4b22 wp-block-couchbase-com-2026-icon has-text-color has-red-color\"><svg viewbox=\"6 8 48 44\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" fill=\"currentColor\" aria-hidden=\"true\" focusable=\"false\"><path d=\"m30.38 10.71 1.72 1.72 1.58-1.58-2.52-2.52c-.44-.44-1.15-.44-1.58 0l-2.52 2.52 1.58 1.58 1.72-1.72ZM30.38 49.29l-1.72-1.72-1.58 1.58 2.52 2.52c.21.21.49.33.79.33s.58-.12.79-.33l2.52-2.52-1.58-1.58-1.72 1.72ZM9.56 25.01l-2.52 2.52c-.21.21-.33.49-.33.79s.12.58.33.79l2.52 2.52 1.58-1.58-1.72-1.72 1.72-1.72-1.58-1.58ZM52.96 27.52l-2.52-2.52-1.58 1.58 1.72 1.72-1.72 1.72 1.58 1.58 2.52-2.52c.21-.21.33-.49.33-.79s-.12-.58-.33-.79ZM30.31 29.52c-1.95-.04-3.02-2.36-3.33-3.74 1.36-.2 2.82-.66 4.07-1.67 2.29-1.87 3.16-3.71 3.51-4.97.32.22.63.46.9.76 1.71 1.88 1.55 4.68 1.38 7.64-.11 1.96-.4 2.96-.4 2.96l2.15.64s.36-1.22.49-3.48c.18-3.14.38-6.7-1.96-9.28-1.91-2.1-4.62-2.62-6.6-2.69h-.41c-1.94.07-4.65.59-6.56 2.69-2.57 2.82-2.22 8.26-2.05 9.86.09.88.47 3.67 1.72 6.2-2.07 1.4-3.47 3.62-3.67 6.15-.03.38.13.75.43.98 2.92 2.24 6.6 3.47 10.38 3.47s7.46-1.23 10.38-3.47c.3-.23.47-.6.43-.98-.41-5.07-5.26-7.56-7.34-7.56-.03 0-.05 0-.08 0-.32.01-.62.16-.83.41s-.29.57-.24.89c.22 1.4-1.69 2.79-2.33 2.96-.54-.15-2.36-1.37-2.36-2.72 0-.08 0-.16.02-.24.06-.36-.06-.72-.32-.97-.26-.25-.62-.37-.98-.31-.52.09-1.02.22-1.5.39-.86-1.75-1.34-3.88-1.5-5.43-.07-.68-.11-1.43-.1-2.19.32.03.69.06 1.09.07.38 2.27 2.18 5.78 5.53 5.86h.16c3.41-.07 5.22-3.7 5.55-5.96l-2.22-.33c-.19 1.3-1.27 4-3.39 4.05h-.06ZM25.23 19.9c1.38-1.52 3.47-1.9 4.94-1.96h.33c.6.02 1.29.1 2 .27-.2.95-.79 2.48-2.85 4.15-1.78 1.45-4.42 1.37-5.84 1.22.21-1.48.65-2.84 1.43-3.69ZM30.39 42.81c-3.07 0-6.06-.93-8.5-2.63.36-1.81 1.68-3.76 4.02-4.6.62 2.34 3.26 3.96 4.46 3.96.93 0 2.43-.89 3.4-2.03.54-.63.9-1.3 1.08-1.99 1.39.55 3.55 2.05 4.04 4.65-2.44 1.7-5.43 2.63-8.5 2.63ZM13.48 18.36v23.02c0 .7.56 1.26 1.26 1.26h1.54v-2.52h-.28v-20.5h3.34v-2.52h-4.6c-.7 0-1.26.56-1.26 1.26ZM45.44 17.1h-4.6v2.52h3.34v20.5h-.28v2.52h1.54c.7 0 1.26-.56 1.26-1.26v-23.02c0-.7-.56-1.26-1.26-1.26Z\"\/><\/svg><\/div>\n\n\n<h3 id=\"h-couchbase-for-isvs\" class=\"wp-block-heading wp-custom-prefooter__card-title has-heading-sm-font-size\" style=\"margin-top:var(--wp--preset--spacing--xs);margin-bottom:var(--wp--preset--spacing--xs)\">Couchbase pour les ISV<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Cr\u00e9ez des applications puissantes avec moins de complexit\u00e9 et de co\u00fbts.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex\" style=\"margin-top:auto\">\n<div class=\"wp-block-button is-style-outline is-style-outline--5\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/fr\/isvs\/\" title=\"En savoir plus\" target=\"\">En savoir plus<\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Batch Processing Batch processing collects and processes data in batches at scheduled intervals What is batch processing? Batch processing is a data processing method where a group of transactions is collected over a period and processed as a single batch. This approach contrasts with real-time processing, where each transaction is processed individually and immediately. Batch [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":73510,"featured_media":0,"menu_order":0,"template":"page-no-prefooter","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"_acf":"","footnotes":""},"couchbase_category":[22,23,103,32,19],"class_list":["post-881","concepts","type-concepts","status-publish","hentry","couchbase_category-analytics-use-case","couchbase_category-analytics-product-key-feature","couchbase_category-developer-general","couchbase_category-performance-use-case","couchbase_category-technology-software-saas"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v27.6 (Yoast SEO v27.6) - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-premium-wordpress\/ -->\n<title>Batch Processing | Concepts | Couchbase<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Batch processing collects and processes data in batches at scheduled intervals and is typically suited for large volumes of data. Learn more about it here.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/fr\/resources\/concepts\/batch-processing\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"fr_FR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Batch Processing | Concepts | Couchbase\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Batch processing collects and processes data in batches at scheduled intervals and is typically suited for large volumes of data. Learn more about it here.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/www.couchbase.com\/fr\/resources\/concepts\/batch-processing\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Couchbase (2026)\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2026-08-03T10:53:25+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/www.couchbase.com\/\/wp-content\/uploads\/sites\/6\/2026\/07\/full-orange-star.png\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:title\" content=\"Batch Processing | Concepts | Couchbase\" \/>\n<meta name=\"twitter:description\" content=\"Batch processing collects and processes data in batches at scheduled intervals and is typically suited for large volumes of data. Learn more about it here.\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Est. reading time\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"8 minutes\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\\\/\\\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.couchbase.com\\\/fr\\\/resources\\\/concepts\\\/batch-processing\\\/\",\"url\":\"https:\\\/\\\/www.couchbase.com\\\/fr\\\/resources\\\/concepts\\\/batch-processing\\\/\",\"name\":\"Batch Processing | Concepts | Couchbase\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.couchbase.com\\\/fr\\\/#website\"},\"primaryImageOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.couchbase.com\\\/fr\\\/resources\\\/concepts\\\/batch-processing\\\/#primaryimage\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.couchbase.com\\\/fr\\\/resources\\\/concepts\\\/batch-processing\\\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\\\/\\\/www.couchbase.com\\\/\\\/wp-content\\\/uploads\\\/sites\\\/6\\\/2026\\\/07\\\/full-orange-star.png\",\"datePublished\":\"2024-12-09T13:33:00+00:00\",\"dateModified\":\"2026-08-03T10:53:25+00:00\",\"description\":\"Batch processing collects and processes data in batches at scheduled intervals and is typically suited for large volumes of data. Learn more about it here.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.couchbase.com\\\/fr\\\/resources\\\/concepts\\\/batch-processing\\\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"fr-FR\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\\\/\\\/www.couchbase.com\\\/fr\\\/resources\\\/concepts\\\/batch-processing\\\/\"]}]},{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"fr-FR\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.couchbase.com\\\/fr\\\/resources\\\/concepts\\\/batch-processing\\\/#primaryimage\",\"url\":\"https:\\\/\\\/www.couchbase.com\\\/\\\/wp-content\\\/uploads\\\/sites\\\/6\\\/2026\\\/07\\\/full-orange-star.png\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/www.couchbase.com\\\/\\\/wp-content\\\/uploads\\\/sites\\\/6\\\/2026\\\/07\\\/full-orange-star.png\"},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.couchbase.com\\\/fr\\\/resources\\\/concepts\\\/batch-processing\\\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Home\",\"item\":\"https:\\\/\\\/www.couchbase.com\\\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Batch Processing\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.couchbase.com\\\/fr\\\/#website\",\"url\":\"https:\\\/\\\/www.couchbase.com\\\/fr\\\/\",\"name\":\"Couchbase (2026)\",\"description\":\"\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.couchbase.com\\\/fr\\\/#organization\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\\\/\\\/www.couchbase.com\\\/fr\\\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"fr-FR\"},{\"@type\":\"Organization\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.couchbase.com\\\/fr\\\/#organization\",\"name\":\"Couchbase (2026)\",\"url\":\"https:\\\/\\\/www.couchbase.com\\\/fr\\\/\",\"logo\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"fr-FR\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.couchbase.com\\\/fr\\\/#\\\/schema\\\/logo\\\/image\\\/\",\"url\":\"https:\\\/\\\/www.couchbase.com\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2026\\\/07\\\/logo-1.svg\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/www.couchbase.com\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2026\\\/07\\\/logo-1.svg\",\"caption\":\"Couchbase (2026)\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.couchbase.com\\\/fr\\\/#\\\/schema\\\/logo\\\/image\\\/\"}}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO Premium plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Batch Processing | Concepts | Couchbase","description":"Batch processing collects and processes data in batches at scheduled intervals and is typically suited for large volumes of data. Learn more about it here.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/www.couchbase.com\/fr\/resources\/concepts\/batch-processing\/","og_locale":"fr_FR","og_type":"article","og_title":"Batch Processing | Concepts | Couchbase","og_description":"Batch processing collects and processes data in batches at scheduled intervals and is typically suited for large volumes of data. Learn more about it here.","og_url":"https:\/\/www.couchbase.com\/fr\/resources\/concepts\/batch-processing\/","og_site_name":"Couchbase (2026)","article_modified_time":"2026-08-03T10:53:25+00:00","og_image":[{"url":"https:\/\/www.couchbase.com\/\/wp-content\/uploads\/sites\/6\/2026\/07\/full-orange-star.png","type":"","width":"","height":""}],"twitter_card":"summary_large_image","twitter_title":"Batch Processing | Concepts | Couchbase","twitter_description":"Batch processing collects and processes data in batches at scheduled intervals and is typically suited for large volumes of data. Learn more about it here.","twitter_misc":{"Est. reading time":"8 minutes"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/www.couchbase.com\/fr\/resources\/concepts\/batch-processing\/","url":"https:\/\/www.couchbase.com\/fr\/resources\/concepts\/batch-processing\/","name":"Batch Processing | Concepts | Couchbase","isPartOf":{"@id":"https:\/\/www.couchbase.com\/fr\/#website"},"primaryImageOfPage":{"@id":"https:\/\/www.couchbase.com\/fr\/resources\/concepts\/batch-processing\/#primaryimage"},"image":{"@id":"https:\/\/www.couchbase.com\/fr\/resources\/concepts\/batch-processing\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/www.couchbase.com\/\/wp-content\/uploads\/sites\/6\/2026\/07\/full-orange-star.png","datePublished":"2024-12-09T13:33:00+00:00","dateModified":"2026-08-03T10:53:25+00:00","description":"Batch processing collects and processes data in batches at scheduled intervals and is typically suited for large volumes of data. Learn more about it here.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/www.couchbase.com\/fr\/resources\/concepts\/batch-processing\/#breadcrumb"},"inLanguage":"fr-FR","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/www.couchbase.com\/fr\/resources\/concepts\/batch-processing\/"]}]},{"@type":"ImageObject","inLanguage":"fr-FR","@id":"https:\/\/www.couchbase.com\/fr\/resources\/concepts\/batch-processing\/#primaryimage","url":"https:\/\/www.couchbase.com\/\/wp-content\/uploads\/sites\/6\/2026\/07\/full-orange-star.png","contentUrl":"https:\/\/www.couchbase.com\/\/wp-content\/uploads\/sites\/6\/2026\/07\/full-orange-star.png"},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/www.couchbase.com\/fr\/resources\/concepts\/batch-processing\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/www.couchbase.com\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Batch Processing"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/www.couchbase.com\/fr\/#website","url":"https:\/\/www.couchbase.com\/fr\/","name":"Couchbase (2026)","description":"","publisher":{"@id":"https:\/\/www.couchbase.com\/fr\/#organization"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/www.couchbase.com\/fr\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"fr-FR"},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/www.couchbase.com\/fr\/#organization","name":"Couchbase (2026)","url":"https:\/\/www.couchbase.com\/fr\/","logo":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"fr-FR","@id":"https:\/\/www.couchbase.com\/fr\/#\/schema\/logo\/image\/","url":"https:\/\/www.couchbase.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/logo-1.svg","contentUrl":"https:\/\/www.couchbase.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/logo-1.svg","caption":"Couchbase (2026)"},"image":{"@id":"https:\/\/www.couchbase.com\/fr\/#\/schema\/logo\/image\/"}}]}},"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.couchbase.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/concepts\/881","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.couchbase.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/concepts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.couchbase.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/concepts"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.couchbase.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/73510"}],"version-history":[{"count":7,"href":"https:\/\/www.couchbase.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/concepts\/881\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":8648,"href":"https:\/\/www.couchbase.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/concepts\/881\/revisions\/8648"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.couchbase.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=881"}],"wp:term":[{"taxonomy":"couchbase_category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.couchbase.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/couchbase_category?post=881"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}