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cours1BdDfddrffdrrfddrff-INTRODUCTION.pdf
- 1. INTRODUCTION AUX BASES DEDONNEES COURS 1 A.HAOUDIGUI
- 2. 2 grandes catégoriesde problèmes informatiques L’analyse et la mise au point d’algorithmes L’analyse et la structuration de types de données. présentes dans toute démarche informatique mais l’une généralement l’emporte sur l’autre
- 3. Exemples L’informatique scientifique. –Algorithmes complexes – Types de données relativement simples (entier, réel, vecteur, matrice) L’informatique de gestion – Algorithmes très simples – Types de données complexes (prise en compte de clients, représentants, commandes …)
- 4. Une définition desbases de données Une base de données représente un ensemble de données de l’entreprise mémorisé par un ordinateur, qui est utilisé par de nombreuses personnes et dont l’organisation est régie par un modèle de données.
- 5. Banques de données Unebanque de données représente l’ensemble des informations mémorisées par un ordinateur concernant un domaine scientifique économique ou culturel donné et cela d’une façon aussi exhaustive que possible
- 6. Exemple de banquede données BIAM : tous les médicaments pouvant être utilisés en France – Donne les caractéristiques connues à ce jour – A la disposition de tout le corps médical concerné
- 7. Exemple de basede données La base de données d’une société automobile – Contient les informations ayant un rapport avec la gestion de la société – Caractère de confidentialité
- 8. La base dedonnées doit satisfaire 5 critères Bonne représentation du monde réel Non redondance de l’information Indépendance des programmes par rapport aux données Sécurité et confidentialité des données Partage des données
- 9. Bonne représentation dumonde réel Une image aussi fidèle que possible de la réalité à tout instant Une représentation fidèle une information fiable et à jour Contraintes d’intégrité – Définissent un état cohérent de la base – Exprimées simplement – vérifiées automatiquement à chaque insertion, modification ou suppression des données
- 10. Non redondance del’information Pas de duplication de l’information
- 11. Indépendance des programmespar rapport aux données Modifications apportées à la structure de la base par un changement du monde réel Et non Pour une application particulière Partager les données
- 12. Sécurité et confidentialitédes données Données partagées – Les informations confidentielles ne sont accessibles qu’aux personnes habilitées – Associer à chaque utilisateur des droits d’accès aux données Sécurité et protection des supports physiques des informations contre toute altération ou destruction (résistance aux pannes) Une panne survient, il faut pouvoir récupérer une base dans un état « sain » - Récupérer les données dans l’état dans lequel elles étaient avant la modification - Terminer l’opération interrompue
- 13. Partage des données Bien que partageant des ressources communes, les applications doivent être performantes Permettre aux utilisateurs d’accéder aux mêmes données au même moment
- 14. Accès aux mêmesdonnées en même moment Problème simple à résoudre – Interrogations – Contexte mono-utilisateur Problème non simple à résoudre – Modifications – Contexte multi-utilisateurs Permettre à plusieurs utilisateurs de modifier la même donnée en même temps Assurer un résultat d’interrogation cohérent
- 15. Le modèle dedonnées Le résultat de la conception d’une base de données est une description de données La description des données est effectuée en utilisant un modèle de données Le modèle de données est un outil intellectuel permettant de comprendre l’organisation logique des données. C’est un ensemble de concepts et de règles permettant de construire avec les types de données une représentation de la réalité
- 16. Une définition dumodèle de données Un modèle de données représente un ensemble de concepts qui permet de construire une représentation organisationnelle de l’entreprise
- 17. Les SGBD (Systèmesde Gestion de Bases de Données) Un SGBD représente un ensemble coordonné de logiciels qui permet de décrire, mémoriser, manipuler, traiter, interroger les ensembles de données constituant la base. Il assure la sécurité et la confidentialité des données dans un environnement où de nombreux utilisateurs ayant des besoins variés peuvent interagir simultanément sur ces ensembles de données.
- 18. Les types debase de données 1ère génération : les années 70 – Modèles hiérarchiques – Modèles en réseau 2ème génération : année 1980 – Modèles relationnels – Modèles entités-relations 3ème génération – Modèles objet (SGBD : O2, ORACLE)
- 19. 1ère génération Les modèleshiérarchiques Structure de données exprimée à l’aide d’une hiérarchie arborescente à plusieurs niveaux Chaque niveau est constitué par un ou plusieurs groupes de données, pouvant se décomposer, à leur tour, en groupes de données ou en données élémentaires (feuilles de l’arborescence)
- 20. 1ère génération Les modèlesen réseau Extension du modèle hiérarchique : les liens entre objets peuvent exister sans restriction
- 21. 1ère génération Les modèlesen réseau Pour retrouver une donnée dans une telle modélisation, il faut connaître le chemin d’accès (les liens) Les programmes dépendent de la structure de données Des SGBD : IDMS, TOTAL, MDBS-III
- 22. 2ème génération Les modèlesrelationnels La structure de données est formée par un système de relations (représentation tabulaire) Chaque relation représente un phénomène ou un objet du monde de l’entreprise Une relation est un ensemble de n-uplets (n fixe) qui correspondent chacun à une propriété de l’objet à décrire
- 23. 2ème génération Les modèlesrelationnels DEPARTEMENT, PROJET, EMPLOYE, EMP-PROJET sont les relations Les lignes dessinées sont les liens entre les relations
- 24. 2ème génération Les modèlesrelationnels Il n’est plus nécessaire de décrire explicitement les liens Les chemins d’accès sont indépendants de la modélisation DES SGBD : INGRES, ORACLE, DBASE2, ACCESS
- 25. 2ème génération Le modèleentités-relations Modèle de représentation et de structuration des données Modèle sémantique – Comprendre l’organisation des données – Visualiser l’organisation des données Non destiné directement à l’implémentation de ces données Conception d’une base de données – Réalisation d’un modèle entités-relations – Transformation de ce modèle en modèle relationnel directement implémentable
- 26. Concevoir une Basede Données - Etapes Analyse du besoin : construction du dictionnaire des données Structuration des données : détermination des entités et associations Construction du schéma de la base de données : mise en relation des entités Mise en œuvre dans un SGBD 26
- 27. Conception d’une basede données Modélisation conceptuelle indispensable avant la conception d’une application de base de données Plusieurs Méthodes Entité/Association Merise Booch OMT (Object Modeling Technique) UML 27
- 28. Analyse du besoin Analyse des documents représentatifs des données que l’on souhaite modéliser Documents papier Fichiers Compte-rendu d’entretien oral Liste complète des données à représenter dans la base Liste des besoins fonctionnels connus 28
- 29. Exemple On souhaitegérer des étudiants qui suivent différents enseignements d’un diplôme. On dispose de : la liste des étudiants avec leurs données personnelles Les bulletins de notes des étudiants La liste des enseignants avec pour chacun la matière enseignée Règles de gestion : Un étudiant a 1 note par matière Un enseignant enseigne 1 seule matière 29
- 30. Dictionnaire des données Extraire les informations élémentaires attributs ou champs du dictionnaire des données Pour chaque attribut on précisera : Nom Descriptif Type de donnée Contraintes d’intégrité Règle de calcul 30
- 31. Structuration des données ModèleEntités Associations Entité = un objet réel ou conceptuel Possède des attributs qui le décrivent e1:N°=2,Nom=« Grison Dominique »,DateNaiss=16/03/1996,Sexe=« F » Types d’entités composés d’entités homogènes, dans lesquels la redondance d’information est minimale 31
- 32. Chaque entitépossède une Clé Primaire : Permet d’identifier chaque entité de façon unique. C’est un attribut ou une combinaison d’attributs. Numéro d’étudiant, N°Sécurité sociale,… 32 Etudiant Code_etudiant Nom_etudiant DDN_etudiant Sexe_etudiant Matière Code_matiere Nom_matiere Coef_matiere Enseignant Code_enseignant Nom_enseignant Grade_enseignant Ancienneté_enseignant
- 33. Associations, Relations Typed’association définit un ensemble d’associations entre entités (types d’entités) On dira Association Degré = nombre d’Entités qui participent à l’association 33 Matière Code_matiere Nom_matiere Coef_matiere Enseignant Code_enseignant Nom_enseignant Grade_enseignant Ancienneté_enseignant Enseigne Code_Salle Nom_Salle Capacité_Salle
- 34. Attributs d’associations Quandl’attribut ne dépend totalement d’aucune des entités qui participent à la relation 34 Etudie Note CONCEPTION BD Etudiant Code_etudiant Nom_etudiant DDN_etudiant Sexe_etudiant Matière Code_matiere Nom_matiere Coef_matiere
- 35. Cardinalités Contrainte departicipation : nombre minimal d’instances de relation auxquelles chaque entité peut participer Ratio de cardinalité : nombre maximal d’instances de relation auxquelles chaque entité peut participer Possibilité : 0:1, 1:1, 0:n,1:n 35 CONCEPTION BD
- 36. Cardinalités 1 enseignantenseigne au moins une matière et peut enseigner plusieurs matières 36 Enseigne 1:n 1:1 1 matière doit être enseignée par un enseignant et un seul Matière Code_matiere Nom_matiere Coef_matiere Enseignant Code_enseignant Nom_enseignant Grade_enseignant Ancienneté_enseignant
- 37. Cardinalités 1 étudiantétudie au moins une matière et peut en étudier plusieurs. 1:n 0:n 1 matière peut etre étudiée par aucun étudiant et peut etre étudiée par plusieurs Etudie Note Etudiant Code_etudiant Nom_etudiant DDN_etudiant Sexe_etudiant Matière Code_matiere Nom_matiere Coef_matiere
- 38. Passage au modèlerelationnel Représentation de la base de données en Relations (tables) composées de propriétés(colonnes) et de tuples(lignes)
- 39. Passage au modèlerelationnel 1:n 0:n Etudie Note Etudiant Code_etudiant Nom_etudiant DDN_etudiant Sexe_etudiant Matière Code_matiere Nom_matiere Coef_matiere Enseigne 1:n 1:1 Enseignant Code_enseignant Nom_enseignant Grade_enseignant Ancienneté_enseignant
- 40. Règles de transformation Toutes les entités deviennent des relations et on conserve leurs clés primaires Association E1(1:1)-A-(1:N)E2 dite 1 à N la clé primaire de E2 devient clé étrangère de E1
- 41. Règles de transformation 41 Matière Code_matiere Nom_matiere Coef_matiere Enseignant Code_enseignant #Code_matiere Nom_enseignant Grade_enseignant Ancienneté_enseignant Enseigne 1:n1:1 Matière Code_matiere Nom_matiere Coef_matiere Enseignant Code_enseignant Nom_enseignant Grade_enseignant Ancienneté_enseignant
- 42. Règles de transformation Associations n-n On crée une nouvelle relation dont la clé primaire est composée des clés primaires de E1 et E2 et qui contient les propriétés de A
- 43. Règles de transformation 43 1:n0:n Etudie Note Etudiant Code_etudiant Nom_etudiant DDN_etudiant Sexe_etudiant Matière Code_matiere Nom_matiere Coef_matiere Etudie Note #Code_etudiant #Code_matiere Etudiant Code_etudiant Nom_etudiant DDN_etudiant Sexe_etudiant Matière Code_matiere Nom_matiere Coef_matiere
- 44. Règles de transformation Association E1(0,N)-A-(0,N)E2 ou E1(0,N)-A- (1,N)E2 ou E1(1,N)-A-(0,N)E2 ou E1(1,N)-A- (1,N)E2 dites n-n On crée une nouvelle relation dont la clé primaire est composée des clés primaires de E1 et E2 et qui contient les propriétés de A 44
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- 46. Modèle relationnel ETUDIANT(Code_etudiant,Nom_etudiant, DDN_etudiant, Sexe_etudiant) MATIERE(Code_matiere, Nom_matiere ,Coef_matiere) NOTE (#Code_Etudiant, #Code_Matiere, Note) ENSEIGNANT(Code_enseignant,#Code_matiere, Nom_enseignant, Grade_enseignant, Ancienneté_enseignant) 46