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Bremont

Description

ANGD Mathrice – CIRM Marseille Avant-propos●Ce cours est distribué sous la licence GNU FDL (Free Documentation Licence),●Il peut être librement copié, modifié, distribué, tant que l'intégralité de cette Introduction aux bases de donnéeslicence est respectée.6 novembre 2006–La GNU FDL est disponible sur http://www.gnu.org/licenses/fdl.html●© D. Brémont,O. Guillossou 08/2006.© 2006Damien BRÉMONT [e-mail]-propos Plan du cours●Damien BRÉMONT :1.Historique et concepts–Administrateur Systèmes et Réseaux au CNRS2.Modélisation Conceptuelle des Données●Ingénieur CNAM III-SI en devenir 3.Théorie de la normalisation–Gestion du parc du LPTHE 4.Passage au modèle relationnel● 5.Stockage PhysiqueLaboratoire de Physique Théorique et des Hautes Énergies● 6.Modèle Relationnel120 Linux Fedora Core, 10 Mac OS X, 1 Windows7.SQL–Enseignant vacataire à l'IUT de Saint Malo8.Contraintes et Intégrité●Cours de Base de données de 1ère année9.Transactions●Cours de Linux en licence professionnelle10.Les bases de données pour un ASRIntroduction●Constats :–Les activités humaines génèrent de plus en plus de données–Les données ont souvent la même structureIntroduction et concepts–On veut un accès facile à ces données–Tout le monde veut y accéderDéfinition Définition● ●Base de Données : (BDD - Data Base) Système de Gestion de Bases de Données– –Structure de données permettant de recevoir, (SGBD – Data Base Management ...

Sujets

• réseau
• réseaux
• systeme d information

Informations

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• Langue: Français

Extrait

ANGD Mathrice – CIRM Marseill

Introduction aux bases de données 6 novembre 2006

© 2006 Damien BRÉMONT [e-mail]

Avant-propos

● Damien BRÉMONT : – Administrateur Systèmes et Réseaux au CNRS ● Ingénieur CNAM III-SI en devenir – Gestion du parc du LPTHE ● Physique Théorique et des Hautes ÉnergiesLaboratoire de ● 120 Linux Fedora Core, 10 Mac OS X, 1 Windows – Enseignant vacataire à l'IUT de Saint Malo ● Cours de Base de données de 1ère année ● Cours de Linux en licence professionnelle

Avant-propos

● cours est distribué sous la licence GNUCe  FDL (Free Documentation Licence), ● Il peut être librement copié, modifié, distribué, tant que l'intégralité de cette licence est respectée. – La GNU FDL est disponible sur http://www.gnu.org/licenses/fdl.html

● © D. Brémont,O. Guillossou 08/2006.

Plan du cours

1.Historique et concepts 2.Modélisation Conceptuelle des Données 3.Théorie de la normalisation 4.Passage au modèle relationnel 5.Stockage Physique 6.Modèle Relationnel 7.SQL 8.Contraintes et Intégrité 9.Transactions 10.Les bases de données pour un ASR

Introduction et concepts

Définition

● de Données : (BDD - Data Base)Base – Structure de données permettant de recevoir, de stocker, et de fournir à la demande, des données à de multiples utilisateurs indépendants

Introduction

● Constats : – Les activités humaines génèrent de plus en plus de données – Les données ont souvent la même structure – On veut un accès facile à ces données – Tout le monde veut y accéder

Définition

● Système de Gestion de Bases de Données – (SGBD  Data Base Management System) – Ensemble de logiciels supportant un modèle de données et permettant de mettre en oeuvre une BDD assurant : ● La description et la gestion des données ● La cohérence des données ● Gestion des accès concurrents ● La gestion des droits utilisateurs ● Retour à un état cohérent en cas d'incident

Objectifs d'un SGBD

● Indépendance logique des programmes ● Indépendance physique des programmes ● Manipulation par langages non procéduraux ● Facilité d'administration ● Efficacité des accès

Architecture fonctionnelle

Outils SGBD et non SGBD

Analyseur de requêtes SQL Contrôle Optimiseur Vis-à-vis DD de requêtes Noyau SGBD Exécution des requêtes

BD

Organisation SGBD

● SGBD externe – Interprétation syntaxique des requêtes – Présentation des données ● SGBD interne – Traitement des requêtes – Gestion des objets ● Gestionnaire de fichiers

L'approche client-serveur

Client Application cliente

Interface de programmation Interface de communication Protocole de transport

SQL Réseau Données

Serveur SGBD

Interface serveur Interface de communication Protocole de transport

Historique SGBD

● Années 60 : fichiers reliés par des pointeurs – Séparation description des données/langage d'accès – SGBD de type réseaux ou hiérarchiques ● CODASYL ● Années 70 - 80 : modélisation, SQL – Objectif : représenter le réel – Visent à faciliter l'accès aux données ● Oracle, Sybase, DB2, Ingres

Le marché des SGBD

● SGBD 2004 : 14,9 Milliards de $Marché +8,3% en 2005 ● Parts de marché : Éditeur Produit 2004 2005 IBM DB2 / Informix 30,60% 34,00% Oracle Oracle 41,30% 33,30% Microsoft SQL Server  13,40% 19,00% Sybase Sybase  3,10% 3,70% NCR Teradata NCR Teradata 3,10% 3,14% Total 91,50% 93,14%

Source IDC (2004), Data Base developpement survey (2005)

Historique SGBD

● Années 80 : BDD Objets, réparties – Représenter le plus fidèlement le réel – Répondre aux nouveaux besoins nés de l'Internet et du multimédia ● ObjectStore, O2, Intersystem Caché

Les SGBD libres

● Très forte croissance du nombre d'installation – 32 % des SGBD installés ● Produits arrivés à maturité ● Très utilisés dans les applications orientées web

Plan du cours

1.Historique et concepts 2.Modélisation Conceptuelle des Données 3.Théorie de la normalisation 4.Passage au modèle relationnel 5.Stockage Physique 6.Modèle Relationnel 7.SQL 8.Contraintes et Intégrité 9.Transactions 10.Les bases de données pour un ASR

La modélisation conceptuelle des données (MCD) ● Objectif final : Modéliser le monde réel ● Objectifs MCD – Représenter de manière structurée, synthétique et fidèle les données du système dinformation indépendamment de son implantation physique. – Construire le référentiel du projet – Documenter le système dinformation

La modélisation conceptuelle des données (MCD)

La MCD

● Démarche : – sur le discours (parlé ou écrit) desCentrée utilisateurs en langueNaturelle ● Importance du MCD : – Sert à l'évaluation des coûts – Une erreur peut avoir des conséquences lourdes sur le projet

La modélisation conceptuelle des données (MCD) ● Exemple de MCD – Le modèle Entité-Relation ou Entité-Association – Proposé en 1976 par P. Chen – Normalisé en 1988 par l'ANSI

Entité

● Objet ayant un existence dans le monde réel et clairement identifiable Client Commande Fournisseur

Produit Année Date Livraison budgétaire

Règles de construction

● Le modèle E/R comprend : – Des entités – Des relations ou associations – Des propriétés ou attributs – Des contraintes

Relation ou association

● Association entre entités précisant un événement du réel – Exemple de relation binaire : Cardinalités

Client 1,1n,0 Pass Commande e

Association Pattes

Relation particulières

● Relation n-aires

● Relation récursive

Mariage

1,1 Concluent 0,1 0,1 Homme Femme

Personne 0,1 Mari Se marie 0,1 Femme

Cardinalités / occurrences

● Occurrence – Nombre d'apparition dans une relation ● Synonyme : ligne, tuple, enregistrement ● Cardinalités – Nombre de fois minimum et maximum d'une occurrence dans une relation

Entité faible

● Entité n'existant que si l'entité maître existe

Salarié

0,n A 1,1 Enfant

Exemple de cardinalités

● Cardinalité min : 0/1, Cardinalité max : 1/n Employé Facture Facture Fournisseur

1,1 1,1 1,1 1,n Est affecté Porte sur Porte sur Fournit 1,1 0,1 0,n 0,n Poste Commande Commande Produit

● Les cardinalités doivent être vérifiées à tout instant

Propriété d s 'u   ne entité ou d'une relation

● Caractéristique élémentaire décrivant : – Une entité : Clie 0,n 1,1 de nt Passe Comman NumClient NumCmd Nom DateCmd Adresse DateLivraison 0,n – Une relation : Produit NumProd 0,n  Comprend synonyme : attribut ix o Pr n té D Quanti itangisé

Clé d'une relation

● Combinaison minimale de propriétés permettant d'identifier une occurrence de manière unique dans une relation – Clé simple Client NumClient Clé simple Nom Adresse

– Clé composée Foniureussr NumFour Pays Clécomposée Adresse

Type de propriété

● Naturelle (le nom d'un employé) ● Composée – Numéro de sécurité sociale – => Peut alors être considérée globale ou concaténée ● Artificielle t)en(uNCmil

Caractéristiques d'une clé

● Univaluée ● Discriminante ● Stable ● Minimale

Clé candidate

● Un individu peut posséder une ou plusieurs clés distinctes appelées clés candidates Employé NumEmp Clé primaire NumSecuSoc Clé  candidate Adresse ● La clé retenue est nommée clé primaire

Contraintes inter relations

● Types de contraintes – Domaines ● Inclusion I ● Simultanées S Entité 1 ● Exclusion X – Représentation ● Partielle P ● Totale T

Entité 2

Relation A ? Relation B

Entité 3

Notation

● Deux façons de représenter une entité – Textuelle ● ETUDIANT(NUM_ETU, NOM, PRENOM) – Graphique ETUDIANT _ NUM ETU NOM PRENOM Dans tous les cas les clés sont soulignées

Contraintes inter relations exemples Equipe recherche Est-dans

Enseignant

IT Enseignant chercheur Vacataires

Travaille Entreprise

Les sous types

● Permet de faire apparaître une notion de spécialisation Personne Matricule Nom

Étudiant Filière

Enseignant Matière

Qualité d'un MCD

● Lisibilité ● Expressivité ● Simplicité ● Des concepts contradictoires...

Contraintes inter entités

Étudiant Filière

Personne Matricule Nom XT

Enseignant Matière

Plan du cours

1.Historique et concepts 2.Modélisation Conceptuelle des Données 3.Théorie de la normalisation 4.Passage au modèle relationnel 5.Stockage Physique 6.Modèle Relationnel 7.SQL 8.Contraintes et Intégrité 9.Transactions 10.Les bases de données pour un ASR

La théorie de la normalisation

Les dépendances fonctionnelle

● On dit qu'un attribut (ou groupe d'attribut) Y est dépendant fonctionnellement d'un autre X – Si à une valeur de X est associée une valeur de Y ● Exemple de DF – VOITURE(nv, couleur, marque, puissance, modèle) ● >-vneurcoul ● modèle -> marque ● modèle -> puissance ● (puissance et marque) -> modèle

La théorie de la normalisa

● Objectif : permet de définir une méthode de conception de "bonnes" tables : ● Sans redondances ● une bonne sémantique entre les donnéesAvec ● Sans valeurs nulles

t

=>S 'appuie sur la notion de dépendances fonctionnelle entre attributs

Type de DF

● Réflexivité : l'ensemble d'attribut Y est inclus dans X – alors X -> Y ● Augmentation : Si X détermine Y, les deux ensembles peuvent être enrichis par un troisième Z – si X -> Y – alors XZ=> YZ ● Transitivité : – si X->Y et Y->Z – alors X -> Z

ion