[PDF] Présentation PowerPoint 23 févr. 2004 Anciaux@

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1

Bases de données

IN206

Nicolas Anciaux

Nicolas.Anciaux@inria.fr

Lien web : http://petrus/~anciaux/ENSTA/IN206/

2

Nature et objectifs du module

Objectif

Connaissance

Indépendance physique/logique, vues, langage de manipulations, cohérence gestion de la confidentialité

Connaissances techniques

Conception de BD (modèle EA, modèle relationnel) : 2 séances Utilisation du SGBD (SQL, programmation SQL, JDBC/ODBC) : 3 séances Notions plus avancées (transactions, NoSQL) : 2 séances 3

Objectifs en termes de compétences

Concevoir une base de données

Réaliser un modèle conceptuel avec le modèle E/A Concevoir un modèle relationnelle de base de données

Créer une application base de données

Créer un schéma relationnel en SQL

Interfacer un programme Java/JDBC avec une base de données Ecrire et invoquer des fonctions et procédure stockées en PL/SQL performances Optimiser une base de données multi utilisateurs (gestion de la concurrence)

Introduction aux systèmes NoSQL

4

Plan des sessions

Approche BD (vs. fichier)

Conception 1 (modèle EA)

Modèle relationnel et algèbre

Conception 2 (relationnel)

Vue d'ensemble SGBD

SQL 1 (LDD)

SQL 2 (LMD) et méthodologie

Programmation SQL

PL/SQL, ODBC/JDBC

Propriétés transactionnelles

Introduction au NoSQLet à la sécurité des SGBD

ĺTD : Conception (modèle EA)

ĺTP (XE) :

ĺTP (XE) : Insertion massive (SQL loader)

ĺTP (XE) : Interrogation (SQL)

ĺTP (XE) : PL/SQL, OCILIB

/!\CONTRÔLE CONTINU

ĺTP (XE) : Expérience sur la concurrence

ĺExpériences sur MongoDB

ĺExamen

16/9 23/9
30/9
7/10 21/10
8/11 4/11 5 (SGF vs. SGBD) 6

Chirurgie

Psychiatrie

Systèmes de fichiersCaractéristiques

Comptabilité

Consultations

Problèmes

Plusieurs applicationsCaractéristiques

Plusieurs applications

Îplusieurs formats

Îplusieurs langages

Problèmes

ÎDifficultés de gestion

Dupont

Symptomes : y

Turlututu : sqj

Symptomes : y

Turlututu : sdd

Analyses : xxx

Dupond

Turlututusqjsk

Symptom: yyyy

Analyses xxxx

Turlututudhjsd

Analyses :xx

Duipont

Turlututu : sq

Symptomyyyy

Analysesxxxx

Turlututudhjsd

Duhpon

Symptomes : yy

Analyses : xxxx

Symptomes : yy

Redondance (données)Caractéristiques

Plusieurs applications

Îplusieurs formats

Îplusieurs langages

Redondance de données

Problèmes

ÎDifficultés de gestion

ÎIncohérence des données

Interrogations Caractéristiques

Plusieurs applications

Îplusieurs formats

Îplusieurs langages

Redondance de données

ÎQuestion développement

Problèmes

ÎDifficultés de gestion

ÎIncohérence des données

ÎCoûts élevés

ÎMaintenance difficile

ChiruSoft

ConsultSoft

PsychiaSoft

ComptaSoft

Pannes ???Caractéristiques

Plusieurs applications

Îplusieurs formats

Îplusieurs langages

Redondance de données

ÎQuestion développement

Redondance de code

Problèmes

ÎDifficultés de gestion

ÎIncohérence des données

ÎCoûts élevés

ÎMaintenance difficile

ÎGestion de pannes ???

Partage de donnéesCaractéristiques

Plusieurs applications

Îplusieurs formats

Îplusieurs langages

Redondance de données

ÎQuestion développement

Redondance de code

Problèmes

ÎDifficultés de gestion

ÎIncohérence des données

ÎCoûts élevés

ÎMaintenance difficile

ÎGestion de pannes ???

ÎPartage des données ???

Dupont

Symptomes : y

Turlututu : sqj

Symptomes : y

Turlututu : sdd

Analyses : xxx

ConfidentialitéCaractéristiques

Plusieurs applications

Îplusieurs formats

Îplusieurs langages

Redondance de données

ÎQuestion développement

Redondance de code

Problèmes

ÎDifficultés de gestion

ÎIncohérence des données

ÎCoûts élevés

ÎMaintenance difficile

ÎGestion de pannes ???

ÎPartage des données ???

ÎConfidentialité ???

7

Modélisation des données

ÎÉliminer la redondancede données

ÎCentraliseret organisercorrectement les données

ÎPlusieurs niveaux de modélisation

ÎOutils de conception

Logiciel "Système de Gestion de Bases de Données» ÎFactorisationdes modules de contrôle des applications

ÎAdministration facilitées des données

8

BDVIII -Concurrence

VII -Gestion des

pannes

I-Indépendance

Physique

IX -Gestion de la

confidentialité

II-Indépendance

Logique

VI -Gestion de la

cohérence

X -Standards

V -Optimisation des

questions

III Langage de

manipulation

IV -Gestion des

vues 9

Conception de bases de données

(Production du modèle conceptuel de données) 10

Réel

Modèle

conceptuel

Indépendant du

modèle de données

Indépendant du

SGBD

Modèle

logique

Dépendant du

modèle de données

Indépendant du

SGBD

CodasylRelationnelObjetXML

Modèle

Physique

Dépendant du

modèle de données

Dépendant du

SGBD

Organisation physique des données

Structures de stockage des données

Structures accélératrices (index)

Modélisation du réel

MédecineffectueVisite

11

Méthode de conception ?

Intuition + création directe de la BD I

Suivre une méthode de conception (MCDAEMLDAEMPD) - Entité/Association (E/A) ou Entity/Relationship (E/R)

Merise

UML Suivre son intuition peut conduire à des erreurs

Redondances

Valeurs nulles

Difficulté de gestion

Impossibilité de répondre à certaines questions Les outils de conception sont une aide précieuse 12

Exemple de mauvaiseconception (1)

Stocker des propriétaires de véhicule:

Redondance des données et incohérence potentielle

Personne répétée pour chaque voiture :

Anomalies de mises à jour et besoin de valeurs nulles.

Comment insérer une personne sans voiture ?

Comment supprimer la dernière voiture d'une personne ?

1BarJoeParisFrance125 PP 75RenaultRouge

2DeanPascalVenceFrance234 FF 45PeugeotVert

3BenZoeLyonFrance324 DFT 56RenaultRouge

4BarJoeParisFrance245 FT 75RenaultJaune

13

Exemple de mauvaiseconception (2)

Stocker des personnes qui ont des enfants:

Redondance cachée :

Difficulté de gestion

Comment gérer les personnes ayant plus de 3 enfants !

Comment afficher la liste des enfants ?

1BarJoeParisFrancePaulZoe2

2DeanPascalVenceFranceLili1

3BenZoeLyonFranceSamTorTar3

4CatTomLensFrance0

14

Réel

DONNEESTRAITEMENT

Modèle

conceptuel MCD

Quelles données ?

Quelle organisation ?

MCT

Quels traitements ?

Modèle

logique MLD

Modèle logique (e.g, relationnel)

MLT

Structuration en procédure

Modèle

Physique

MPD

Création de la base de donnée

MPT des traitements, algorithmes

Méthodes de conception : Exemple Merise

Objectif du cours : E/A, Merise, UML ? ÎE/A light, Merise ultra-light 15

GENERATION AUTOMATIQUE POSSIBLE!

Approche proposée : orientée données

Que veut-on faire exactement, définir les sorties (états)

2/ Définir les données (~MCD)

quelles sont les données nécessaires ? Comment les organiser ?

4/ Validation : Est ce que la structure choisie permet de

répondre aux questions ? Sinon, retour en 1/ ou 2/

5/ Passer du MCD au MLD

Normalement, le MLD doit permettre de répondre aux requêtes ?

7/ Passer du MLD au MPD

16

Déf°

Entité :

par rapport au problème à modéliser concrète: ex. un docteur, un médicament, un client abstraite: ex. une visite médicale, une commande Type d'entité : représentation d'un ensembled'entités perçues comme similaires et ayant les mêmes caractéristiques Ex. docteurs, patients, médicaments, clients, visites, commandes Profs

Bouganim

Luc Profs Crenn

Isabelle

EntitésType d'entité

Nom

Prénom

Adresse

Profs 17

Déf°

Association : représentation d'un lien non orienté entre plusieurs entités (qui jouent un rôle déterminé).

Ex. Un prof enseigne un cours

lien non orienté : un prof enseigne un cours AEun cours est enseigné par un prof. Type d'association: représentation d'un ensemble d'associations ayant la même sémantique et les mêmes caractéristiques

Ex. enseigner

Question: quid de visite : entitéou association ???

Un docteur visite un patient Îassociation

Un docteur effectue une visiteconcernant un patient

Différence ? Et clients -commandes -produits ?

18

Déf°(3) : Propriétés / Identifiants

Propriété : donnée élémentairepermettant de décrire une entité ou une associationquotesdbs_dbs26.pdfusesText_32

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