Transparents (PowerPoint)

(1)

Dépendances entre les chapitres

(2)

1 Introduction aux systèmes de gestion de bases de données

 BD : composante essentielle des systèmes informatiques modernes

– systèmes d ’information de gestion

– ingénierie

– contrôle de processus

– bibliothèques électroniques

– ...

 Données persistantes

(3)

1.1 Donnée et de type de donnée

 Donnée (data)

– Une donnée au sens informatique est une représentation d'un fait à l'aide d'un code binaire stocké dans la mémoire de l'ordinateur

 Type de données (data type)

– Le type de données détermine la nature du

codage utilisé pour représenter la donnée et

les opérations applicables à la donnée.

(4)

1.2 Donnée et information

 Information : donnée interprétée

– théorie de l'information

– Shannon et Weaver (1959 )

– mesure de la quantité d'information



message d'une source à un destinataire

– diminution de l'incertitude au niveau du destinataire

– information : relatif au destinataire du message

 Changement d'état du destinataire

 Souvent synonymes

(5)

1.3 Donnée simple et complexe



Donnée simple



Donnée de type complexe, ou donnée complexe

–

composée de données simples



Donnée multimédia (multimedia data)

–

texte, image, son, vidéo

(6)

1.4 Différentes facettes du terme base de données

 Base de données (BD)

–

Au sens large, collection de données

 Différentes interprétations

 fichier de texte

 ensemble de fichiers de textes

 un seul fichier d'enregistrements

 ensemble de fichiers d’enregistrements

 plusieurs sous bases de données indépendantes les unes des autres

 Toile : base de données de nature hétérogène et répartie

 BD logique = une collection de BD physiques

(7)

1.5 Système de gestion de base de données (SGBD)

 Base de données (database)

–

Sens plus strict, ensemble de données : 1. fortement structurées

2. persistantes

3. structure définie dans un schéma

4. gérées par système de gestion de bases de données

 Système de gestion de base de données (SGBD, database management system - DBMS)

–

Logiciel spécialisé pour la gestion de base de données

(8)

Mémoire centrale/secondaire



Mémoire centrale, principale, vive, primaire, volatile (main memory, primary storage)

–

directement accessible par le processeur central

–

contient les instructions et les données d'un programme en exécution

–

rapidité

–

non persistance



Mémoire secondaire (secondary storage), permamente, externe, stable, non volatile ou persistante

–

indirectement via des opérations d'entrée/sortie

–

lenteur

–

persistance

(9)

Langage de définition des données et schéma

 Langage de définition des données (LDD, data definition language - DDL )

– permet la définition des types des données de la BD

 Schéma de la base de données (database schema)

– structure des données définie à l'aide du LDD

(10)

Environnement SGBD

S y s t è m e d e g e s t i o n d e b a s e d e d o n n é e s ( S G B D )

P r o g r a m m e d 'a p p lic a t i o n U t il it a i r e d 'é d it i o n e t

d 'i n t e r p r é t a t io n d e c o m m a n d e s d u L M D

U t il it a ir e c o n v iv ia l d e m a n ip u la t io n

d e d o n n é e s

E v a l u a t e u r d e r e q u ê t e ( L M D ) I n t e r p r è t e d u L D D

U t i lit a ir e d 'é d it io n d u s c h é m a

D ic t io n n a ir e d e d o n n é e s ( c o n t ie n t le s c h é m a o u

m é t a - d o n n é e s )

B a s e d e d o n n é e s ( c o n t ie n t le s d o n n é e s ) A d m in is t r a t e u r d e b a s e d e d o n n é e s ( A B D )

U t ili s a t e u r e x p e r t

U t il is a t e u r P r o g r a m m e s o u r c e

i n c o r p o r a n t d e s a p p e ls à u n e li b r a i r ie s p é c ia lis é e p o u r le

S G B D P r o g r a m m e u r P r o g r a m m e s o u r c e

a v e c L M D e n c h â s s é

p r é - c o m p i la t e u r

C o m p i la t e u r

(11)

Langage de manipulation de données/ de requête



Manipulation des données (data manipulation)

–

lire (sélectionner)

–

ajouter

–

supprimer

–

modifier



Langage de manipulation des données (LMD, data manipulation language - DML)

–

langage de requête (query language )

–

ex: SQL, OQL

(12)

Contexte d ’utilisation du LMD



Langage de manipulation des données enchâssé (embedded data manipulation language), langage hôte (host language)

–

LMD enchâssé un langage de programmation hôte



(e.g. C, C++, ADA, JAVA,…)

–

syntaxe spéciale non reconnue par compilateur



étape de pré-compilation



Interface programmatique (API)

–

e.g. ODBC, JDBC

–

LMD passé en paramètre



Utilitaire GUI convivial

(13)

Exécution des requêtes

 Évaluateur de requête (query processor)

–

composante du SGBD responsable de l'exécution des requêtes

–

processus complexe

 Requête (query)

–

opération de manipulation de données

(14)

Définition des données



Administrateur de la base de données (ABD, database administrator - DBA)

–

responsable de la gestion d'une base de données

–

maintien du schéma de la base de données

–

utilitaire d ’édition du schéma



Méta-données (metadata)

–

le schéma sous forme de données



Dictionnaire de données (métabase, data dictionary)

–

BD, gérée par le SGBD, qui contient les méta-données

(15)

1.6Principales

architectures des BD



Architecture centralisée

–

programme d'application et SGBD sur même machine (même site)

–

premiers systèmes



Architecture du type client-serveur (client-server architecture)

–

programme d'application = client

 interface (« GUI ») + traitement du domaine d ’application

–

SGBD = serveur (de données « data server »)

–

machines (sites) différentes

–

deux couches, niveaux, strates (“two tier ”)

(16)

Architecture client-serveur

R é s e a u

L o g i c i e l i n t e r m é d i a i r e

P i l o t e d e

t é l é c o m m u n i c a t i o n P r o g r a m m e d 'a p p l i c a t i o n

L o g i c i e l i n t e r m é d i a i r e

P i l o t e d e

t é l é c o m m u n i c a t i o n S G B D

C l i e n t S e r v e u r

B D

(17)

Architecture à trois niveaux (three tier)

R é s e a u

L o g i c i e l i n t e r m é d i a i r e

P i l o t e d e t é l é c o m m u n i c a t i o n

A p p l i c a t i o n

S G B D

S e r v e u r d ' a p p l i c a t i o n

S e r v e u r d e d o n n é e s

I n t e r f a c e

C l i e n t m i n c e

R é s e a u

B D

(18)

Base de données répartie, distribuée (distributed database)



SGBD réparti (distributed DBMS)

–

répartition des données de manière transparente

R é s e a u

S G B D r é p a r t i

P r o g r a m m e d 'a p p l i c a t i o n

C l i e n t

R é s e a u

S G B D r é p a r t i

B D lo c a le

B D lo c a l e

(19)

Base de données parallèle (parallel database)

 Parallélisme à l'intérieur d'un site

D is q u e D is q u e D is q u e D is q u e

U n it é d e t r a it e m e n t

U n it é d e t r a i t e m e n t

U n it é d e t r a it e m e n t

D is q u e

M é m o i r e v iv e

(20)

Entrepôt de données

E n t r e p ô t d e d o n n é e s ( « d a t a w h a r e h o u s e » )

B D o p é r a t i o n n e l l e

( O L T P )

A u t r e s o u r c e d e

d o n n é e s

E x t r a c t i o n : f i l t r a g e , s y n t h è s e , t r a n s f o r m a t i o n ,

f u s i o n B D

o p é r a t i o n n e l l e ( O L T P )

A n a l y s e ( O L A P ) , p r o s p e c t i o n

(21)

Entrepôt de données



Base de données opérationnelle

– traitement des données quotidiennes et récentes

– OLTP (“ On Line Transaction Processing ”).



Entrepôt de données (data wharehouse)

– grand volume de données historiques extraites de bases opérationnelles pour le support à la prise de décision

– OLAP (“ On Line Analytical Processing ”)



Prospection de données , ou forage, fouille, exploration de données, ou découverte de connaissances dans les BD (data mining, analysis, dredging, archeology, knowledge discovery in databases - KDD)

– extraction non triviale d'informations implicites, inconnues et utiles

(22)

1.7 Des systèmes de gestion de fichiers aux SGBD

 Système de gestion de fichier (SGF, file system)

– gestionnaire de fichiers (file manager)

– composante du système d’exploitation

– abstraction des mémoires secondaires

sous forme d'un ensemble de fichiers

(23)

Utilisation d'un système de gestion de fichier

F ic h ie r d e s c o m p t e s

F ic h i e r d e s t r a n s a c t io n s

F ic h i e r d e s c o m p t e s m i s à j o u r

M i s e à jo u r e n l o t d e s c o m p t e s

A p p l i c a t i o n d e g e s t i o n d e s c o m p t e s

F ic h ie r d e s p r ê t s F ic h i e r d e s

t r a n s a c t io n s

F ic h ie r d e s p r ê t s m i s à j o u r

M i s e à jo u r e n l o t d e s p r ê t s

A p p l i c a t i o n d e g e s t i o n d e s p r ê t s

(24)

Exemple de contenu des fichiers de comptes et de prêts (fichiers séquentiels triés)

noPrêt nomClient adresse

Client noTéléphone montant

Prêt dateDébut taux

Intérêt fréquence Paiement 1000 Hugh

Paycheck Ottawa (999)999-9999 10000.00 10/ 6/ 2000 10 12 2000 Ye San Le

Su Montréal (777)777-7777 20000.00 20/ 7/ 2000 12 52 3000 Hugh

Paycheck Ottawa (999)999-9999 5000.00 15/ 8/ 2000 12 12

noCompte nomClient adresseClient noTéléphone dateOuverture solde

100 Hugh Paycheck Ottawa (999)999-9999 5/ 05/ 1999 1000.00

200 Dollard Cash Montréal (888)888-8888 10/ 10/ 1999 2000.00

300 Hugh Paycheck Ottawa (999)999-9999 10/ 10/ 1999 1000.00

400 Ye San Le Su Montréal (777)777-7777 20/ 7/ 2000 5.00

600 Ye San Le Su Montréal (777)777-7777 15/ 10/ 2000 10.00

(25)

1.7.1 Redondance et

incohérence des données

noCompte nomClient adresseClient noTéléphone dateOuverture solde 100 Hugh Paycheck

Ottawa (999)999-9999

5/ 05/ 1999 1000.00 200 Dollard Cash Montréal (888)888-8888 10/ 10/ 1999 2000.00 300 Hugh Paycheck

Québec (555)555-5555

10/ 10/ 1999 1000.00 400 Ye San Le Su Montréal (777)777-7777 20/ 7/ 2000 5.00 600 Ye San Le Su Montréal (777)777-7777 15/ 10/ 2000 10.00

noPrêt nomClient adresse

Client noTéléphone montant

Prêt dateDébut taux

Intérêt fréquence Paiement 1000 Hugh

Paycheck

Alma (444)444-4444

10000.00 10/ 6/ 2000 10 12 2000 Ye San Le Montréal (777)777-7777 20000.00 20/ 7/ 2000 12 52

Modifications

anarchiques

(26)

1.7.2Mécanismes d'organisation de données limités des SGF

 SGBD supporte

– Indexage

– Hachage

– Organisation par grappe

– Liens entre fichiers

(27)

1.7.3 Intégrité sémantique

 Contrainte d'intégrité sémantique (semantic integrity constraint)

– ou simplement contrainte d'intégrité

– une règle qui doit toujours être respectée par les données de la BD

– ex: “ le solde d'un compte ne peut être négatif ”

 Supporté par SGBD (pas SGF)

(28)

1.7.4 Contrôle de concurrence

 Empêcher interférences indésirables

 SGBD : mécanismes raffinés

Temps Processus #1 Processus #2 État du fichier t

₁

Lire ( SoldeCompte , s )

{s = 8} SoldeCompte = 8

t

₂

Lire ( SoldeCompte , s )

{s = 8}

t

₃

s = s + 5

t

₄

Écrire ( s , SoldeCompte ) SoldeCompte = 13

t

₅

s = s + 2

t

₆

Écrire ( s , SoldeCompte ) SoldeCompte = 10

t

₇

Saperlipopette!

(29)

1.7.5 Fiabilité

 Exemple de panne

 SGBD : mécanismes de récupération

 Revenir à un état cohérent suite à une panne

– journal des transactions

– duplication des composantes et des

données

(30)

1.7.6 Sécurité

 SGF :

– lecture, écriture au niveau fichier

 SGBD : contrôle plus fin

– types de données

– enregistrements

– champs

– type d ’opération

– cryptage

(31)

1.7.7 Gestion des transactions

 Transaction

– séquence d'opérations de manipulation de données exécutées par un programme

– délimitées par une opération de début et une opération de fin de transaction

– propriétés d'Atomicité, de Consistance,

d'Isolation et de Durabilité (ACID).

(32)

1.7.8Indépendance des données

 Indépendance entre :

– formulation d'une requête (QUOI)

 langage non procédural

– façon d'effectuer la requête par

le SGBD (COMMENT)

(33)

1.8 Perspective historique

 Modèle de définition de données (“ data definition model ”)

– nature des types de données supportés par le SGBD.

 1ère génération (années 70): réseau, hiérarchique (CODASYL, IMS,...)

– LMD navigationnel

 2ième génération (années 80) :relationnel (Oracle, Ingres, DB2, SQL server,…)

– LMD non procédural

 3ième génération (années 90)

– objet (Object Store, Versant,…)

– relationnel objet (Oracle8, DB2 UDS, Informix US)

 4ième génération ?

– déductif (« Datalog »), entrepôt de données, data mining, support du WEB (XML, XMLQL)

 Modèles pour conception

(34)

1.9 Exemple introductif : Banque SansIntérêts

Table Client

noClient nomClient adresseClient noTéléphone 10 Hugh Paycheck Ottawa (999)999-9999 20 Dollard Cash Montréal (888)888-8888 30 Ye San Le Su Montréal (777)777-7777

Table Compte

noCompte solde dateOuverture noClient 100 1000.00 5/ 05/ 1999 10

200 2000.00 10/ 10/ 1999 20 300 1000.00 10/ 10/ 1999 10

400 5.00 20/ 7/ 2000 30

600 10.00 15/ 10/ 2000 30 Table Prêt

noPrêt montantPrêt dateDébut tauxIntérêt fréquence

Paiement noClient

1000 10000.00 10/ 6/ 2000 10 12 10

2000 20000.00 20/ 7/ 2000 12 52 30

3000 5000.00 15/ 8/ 2000 12 12 10

(35)

Code du schéma avec le LDD SQL

(script Oracle)

(36)

Création du schéma avec

**l'outil SQL*plus d'Oracle**

(37)

SQL> CREATE TABLE Client

2 (noClient INTEGER PRIMARY KEY, 3 nomClient VARCHAR(18),

4 adresseClient VARCHAR(20), 5 noTéléphone VARCHAR(15)) 6 /

Table created.

SQL> CREATE TABLE Compte

2 (noCompte INTEGER PRIMARY KEY,

3 solde DECIMAL(10,2) CHECK (solde >= 0), 4 dateOuverture DATE,

5 noClient INTEGER REFERENCES Client) 6 /

Table created.

SQL> CREATE TABLE Prêt

2 (noPrêt INTEGER PRIMARY KEY, 3 montantPrêt DECIMAL(10,2),

4 dateDébut DATE,

5 tauxIntérêt DECIMAL(8,2),

Création du schéma

(38)

Manipulation de données

SQL> INSERT INTO Client

2 VALUES(10,'Luc Sansom','Ottawa','(999)999-9999') 3 /

1 row created.

SQL> SELECT * 2 FROM Client 3 /

NOCLIENT NOMCLIENT ADRESSECLIENT NOTÉLÉPHONE --- --- --- --- 10 Luc Sansom Ottawa (999)999-9999

(39)

Transaction (COMMIT)

-- Session parallèle avec Oracle (multiversion) : SQL> SELECT *

2 FROM Client 3 /

no rows selected

SQL> COMMIT 2 /

Commit complete.

Session parallèle : SQL> SELECT *

2 FROM Client 3 /

NOCLIENT NOMCLIENT ADRESSECLIENT NOTÉLÉPHONE

(40)

Insertion d ’un lot en une transaction

2 VALUES(20,'Dollard Tremblay','Montréal','(888)888-8888') 3 /

1 row created.

2 VALUES(30,'Lin Bô','Montréal','(777)777-7777') 3 /

1 row created.

SQL> ALTER SESSION SET NLS_DATE_FORMAT = 'DD/MM/YYYY' 2 /

Session altered.

SQL> INSERT INTO Compte

2 VALUES(100,1000.0,'5/5/1999',10) 3 /

1 row created.

…

SQL> INSERT INTO Prêt

2 VALUES(3000,5000,'15/8/2000',12,12,10) 3 /

1 row created.

SQL> COMMIT 2 /

(41)

Respect des contraintes d’intégrité

2 VALUES(10,'Jean Leconte','Montréal','(666)666-6666') 3 /

INSERT INTO Client

*

ERROR at line 1:

ORA-00001: unique constraint (IDUTIL1.SYS_C001737) violated

(42)

SELECT SQL

SQL> SELECT noCompte, solde 2 FROM Compte

3 WHERE noClient = 10 4 /

NOCOMPTE SOLDE --- --- 100 1000 300 1000

SELECT noCompte, solde FROM Compte

WHERE noClient = 10

noCompte solde

100 1000.00

300 1000.00

noCompte solde dateOuverture noClient 100 1000.00 5/ 05/ 1999 10 200 2000.00 10/ 10/ 1999 20 300 1000.00 10/ 10/ 1999 10

400 5.00 20/ 7/ 2000 30

600 10.00 15/ 10/ 2000 30

(43)

Exécution d'un SELECT dans une application client-

serveur Java

// Exemple de programme JAVA qui utilise le pilote JDBC thin d'Oracle // pour effectuer un SELECT et itérer sur les lignes du résultat // Il faut importer le paquetage java.sql pour utiliser JDBC package ExemplesJDBC;

import java.sql.*;

import java.math.BigDecimal;

class ExempleSelectCompte {

public static void main (String args [])

throws SQLException, ClassNotFoundException, java.io.IOException {

// Charger le pilote JDBC d'Oracle

Class.forName ("oracle.jdbc.driver.OracleDriver");

// Connection à une BD avec un pilote thin Connection uneConnection =

DriverManager.getConnection("jdbc:oracle:thin:@127.0.0.1:1521:ora817i",

"idutil1", "oracle");

// Création d'un énoncé associé à la Connection

Statement unEnoncéSQL = uneConnection.createStatement ();

// Exécution d'un SELECT

// Le code du SELECT est passé en paramètre sous forme d'un String ResultSet résultatSelect = unEnoncéSQL.executeQuery

("SELECT noCompte, solde FROM Compte WHERE noClient = 10");

// Itérer sur les lignes du résultat du SELECT et extraire les valeurs // des colonnes dans des variables JAVA

while (résultatSelect.next ()){

int noCompte = résultatSelect.getInt ("noCompte");

BigDecimal solde = résultatSelect.getBigDecimal ("solde");

(44)

Pilote JDBC

R é s e a u

P r o g r a m m e d 'a p p l i c a t i o n ( J a v a )

C l i e n t

S e r v e u r

B D

L o g i c i e l i n t e r m é d i a i r e ( P i l o t e J D B C )

P i l o t e d e

t é l é c o m m u n i c a t i o n ( T C P / I P )

S G B D ( O r a c l e )

C l i e n t

L o g i c i e l i n t e r m é d i a i r e

( N E T 8 ) P i l o t e d e

t é l é c o m m u n i c a t i o n ( T C P / I P )

C l i e n t

(45)

SELECT sur plusieurs tables

SQL> SELECT nomClient, noCompte, solde 2 FROM Client, Compte

3 WHERE Client.noClient = Compte.noClient AND 4 dateOuverture = '10/10/1999'

5 /

NOMCLIENT NOCOMPTE SOLDE

--- --- ---

Dollard Tremblay 200 2000

Luc Sansom 300 1000

(46)

suite

 Requête complexe

noCompte solde dateOuverture noClient 100 1000.00 5/ 05/ 1999 10 200 2000.00 10/ 10/ 1999 20 300 1000.00 10/ 10/ 1999 10

400 5.00 20/ 7/ 2000 30

600 10.00 15/ 10/ 2000 30

SELECT nomClient, noCompte, solde FROM Client, Compte

WHERE Client.noClient = Compte.noClient AND dateOuverture = '10/10/1999'

noClient nomClient adresseClient noTéléphone 10 Hugh Paycheck Ottawa (999)999-9999 20 Dollard Cash Montréal (888)888-8888 30 Ye San Le Su Montréal (777)777-7777

nomClient noCompte solde Dollard Cash 200 2000.00 Hugh Paycheck 300 1000.00

(47)

UPDATE SQL

SQL> UPDATE Compte

2 SET solde = solde - 100 3 WHERE noCompte = 100 4 /

1 row updated.

SQL> UPDATE Compte

2 SET solde = solde + 100 3 WHERE noCompte = 300 4 /

1 row updated.

SQL> COMMIT 2 /

Commit complete.

SQL> SELECT noCompte, solde 2 FROM Compte

3 WHERE noClient = 10 4 /

(48)

DELETE SQL

SQL> DELETE FROM Compte WHERE noCompte = 100 2 /

1 row deleted.

SQL> COMMIT 2 /

Commit complete.

SQL> SELECT * FROM Compte 2 /

NOCOMPTE SOLDE DATEOUVERT NOCLIENT

--- --- --- ---

200 2200 10/10/1999 20

300 1000 10/10/1999 10

400 5 20/07/2000 30

600 10 15/10/2000 30

(49)

Organisation physique des données

SQL> CREATE INDEX indexNoClientCompte ON Compte(noClient) 2 /

Index created.

(50)

Dictionnaire de données

SQL> SELECT TABLE_NAME 2 FROM USER_TABLES 3 /

TABLE_NAME

--- CLIENT

COMPTE PRÊT

SQL> SELECT COLUMN_NAME 2 FROM USER_TAB_COLUMNS

3 WHERE TABLE_NAME = 'CLIENT' 4 /

COLUMN_NAME

--- NOCLIENT

NOMCLIENT ADRESSECLIENT NOTÉLÉPHONE

(51)

Allocation d ’espace

SQL> SELECT TABLESPACE_NAME, EXTENTS, BLOCKS 2 FROM USER_SEGMENTS

3 WHERE SEGMENT_NAME = 'CLIENT' 4 /

TABLESPACE_NAME EXTENTS BLOCKS

--- --- ---

USERS 1 16

(52)

1.10 Conception du schéma d'une base de données

Prêt noPrêt montantPrêt dateDébut tauxIntérêt

fréquencePaiement

<<entity>>

Compte noCompte solde

dateOuverture

<<entity>>

Client noClient nomClient adresseClient noTéléphone

<<entity>>

1

0..*

1

0..*

1

0..*

1

Prêt {CléPrimaire : noPrêt}

noPrêt montantPrêt dateDébut tauxIntérêt

fréquencePaiement noClient

<<Table>>

Compte {Clé primaire : noCompte}

noCompte solde

dateOuverture noClient

<<Table>>

Client {Clé primaire : noClient}

noClient nomClient adresseClient noTéléphone

<<Table>>

Modèle conceptuel

Schéma

relationnel

(53)