Cours

1
BASES DE
DONNÉES
Pr. : Mohamed BASLAM
Niveau : S4 BCG
Année : 2016/2017
2
Plan
• Chap 1 : Initiation à l’informatique
• Chap 2 : Démarche de construction d’une BD :
• Concepts de base (Entité Association , Relations, Propriétés,
Cardinalités,…)
• Passage du modèle Entité/Association au modèle relationnel
• Chap 3 : Modèles Conceptuel et Logique de données
• Modèle Conceptuel de données (Entité/Relation)
• Modèle Logique de données (MLD)
• Chap 4 : Langage SQL :
• LDD : Langage de Définition de Données
• LMD : Langage de Manipulation de Données
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Volume horaire et Évaluation de module
• 20 heurs Cours
• 12 heurs Travaux dirigés
• 20 heurs Travaux pratiques
• Examen sur cours + TD  75% (vers Novembre)
• Examen TP  25% (vers Novembre)
• Note finale = 25% Examen TP + 75% Examen final
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CHAP1 : INITIATION À
L’INFORMATIQUE
Pr. : Mohamed BASLAM
Niveau : S4 BCG
Année : 2016/2017
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Introduction
• Information
• Elément de connaissance représenté à l’aide de conventions en vue
d’être conservé, traité et communiqué
• Différentes formes : son, image, texte, vidéo ...
• Traitement
• Passage d’informations appelées données à d’autres informations
dites résultats
• Exemples : addition, multiplication, traduction...
• Informatique
• Science dont l’objet est le traitement automatique de l’information,
c’est-à-dire, l’exécution du traitement par des machines
• Ordinateur
• Machine qui saisit (périphériques d’entrée), stocke (mémoire), traite
(programmes) et restitue (périphériques de sortie) des informations
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L’Ordinateur
• Composants matériels (Hardware)
• Tout ce qui compose l’ordinateur et ses accessoires
• Incapables de traiter les informations sans un ensemble de
règles (partie logicielle) pour les guider
• Chaque composant possède une fonction particulière
• calcul
• stockage des données
• affichage vidéo
• gestion du clavier…
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L’Ordinateur
• Logiciel (Software)
• Immatériel
• ensemble de programmes exécutables par l’ordinateur
• 3 types de logiciels
• Système d’exploitation (MS-DOS, Windows, Unix)
• Logiciels standards comme Word, Excel...
• Progiciels : logiciels spécifiques (paye, comptabilité, ...)
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L’Ordinateur
Saisie
Données
Instructions
Scanner
CD-ROM Modem
Restitution
UC
Micro
Résultats
Périphériques de sortie
Périphériques d’entrée
Joystick
Traitement
Mémoires auxiliaires
Souris
Caméra
Clavier
Disquette
Ecran
Disque dur
Haut parleur
Modem
Imprimante
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La Mémoire
• Définition
• Dispositif capable d’enregistrer, de stocker et de restituer
des informations
• Trois types
• RAM ou mémoire vive
• ROM ou mémoire morte
• Mémoire de masse ou secondaire
• Unité de stockage
• BIT (Binary DigiT) : unité de stockage élémentaire
• Toutes les informations sont codées sous forme de
nombres binaires composés de 0 et de 1
• Les bits sont regroupés en octets (8 bits)
• Selon l’ordinateur, un mot mémoire est composé de 2 (16
bits) ou 4 (32 bits) octets
10
La Mémoire
• Unités de mesure
1Kio (kibiooctet) = 1 024 octets
1Mio (mébioctet) = 1 048 576 octets
1Gio (gibioctet) = 1 073 741 824 octets
1Tio (tébioctet) = 1 099 511 627 776octets
11
La Mémoire
• Unités de mesure
1Ko (kilo octet) = 1 000 octets (exactement 103 octets)
1Mo (méga octet) = 1 000 000 octets
1Go (giga octet) = 1 000 000 000 octets
1To (téra octet) = 1 000 000 000 000 octets
12
La Mémoire
• 2 Modes d’accès à la mémoire
• En lecture : aucun effet sur le contenu
• En écriture : modifie son contenu
• Caractéristiques
• Capacité : nombre d’octets
• Accès
• direct : grâce à l’adresse, accès immédiat à l’information (on parle de support
adressable)
• séquentiel : pour accéder à une information, il faut avoir lu toutes les
précédentes (ex : cassette audio)
• Temps d’accès : temps écoulé entre l’instant où l’information est
demandée et celui où elle est trouvée (en ms)
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La Mémoire
• Le contenu de la mémoire est composé
• de données
• et d’instructions
• code de l’opération élémentaire
• donnée(s) ou adresse des données
• Programme
• Ensemble d’instructions et de données
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L’Unité centrale
• Fonctions
• Sélectionner et exécuter les instructions du
programme en cours
• Partie de l’ordinateur qui contient les circuits de base
• la mémoire principale
• la mémoire vive (RAM)
• la mémoire morte (ROM)
• la mémoire cache
• le microprocesseur
• les circuits de calcul (UAL)
• l’unité de contrôle (ou de commande)
• l’unité d’entrée-sortie
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L’Unité centrale
• La mémoire vive ou RAM (Random Access
Memory)
• mémoire à accès direct à taille limitée
• son contenu est volatile, i.e. il est perdu à chaque fois que
l’ordinateur ne fonctionne pas.
• endroit où l’ordinateur stocke temporairement les données et
instructions (programmes) qu’il est en train d’utiliser et d’exécuter
• contient tous les programmes en cours d’exécution
• si le programme ne contient pas en mémoire vive, seule une partie est
chargée, l’autre étant stockée en mémoire auxiliaire. Le temps d’accès
de la mémoire auxiliaire étant plus grand que celui de la mémoire vive,
plus la RAM est importante, plus l’exécution des programmes est rapide
• capacité standard : 1Go, 2Go ou 4Go
16
L’Unité centrale
• La mémoire morte (Read Only Memory)
• mémoire permanente
• contient des petits programmes écrits par le constructeur pour la
mise en route de l’ordinateur
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L’Unité centrale
• Le mémoire cache
• La transmission entre la RAM et le microprocesseur est plus
lente que le potentiel de vitesse du microprocesseur
• Mémoire cache
• zone de mémoire ultra-rapide où sont conservées les données et
instructions qui reviennent le plus souvent
• mémoire interne de petite taille (dizaines de Ko)
• Capacité standard : 256Ko ou 512Ko
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L’Unité centrale
• Le microprocesseur
• Le cœur de l’ordinateur : il traite et fait circuler les instructions et les
données
• Composé des éléments suivants
• Unité Arithmétique et Logique (UAL)
• Ensemble de circuits qui exécutent les opérations arithmétiques et logiques de
base
• Unité de contrôle (ou de commande)
• Son rôle est d’extraire une instruction du programme en MC, de la faire exécuter
par l’UAL ou un périphérique et de chercher l’instruction suivante
• Elle décode les instructions et trouve les données pour l’UAL
• Produits
• Intel (Pentium 166Mhz), Cyrix (P200+), AMD (K6200)
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L’Unité centrale
• L’unité d’entrée-sortie
• Contrôle et gère le transfert d’informations entre l’UC et les
périphériques
• Exemples
• carte graphique (écran)
• carte contrôleur (disque dur)
• carte son (micro, haut-parleur)
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Les Périphériques
• Définition
• Tout ce qui gravite autour de l’UC c’est-à-dire l’écran, le
clavier, la souris, les mémoires auxiliaires, l’imprimante, le
scanner, le micro, les haut-parleurs....
• 3 Catégories de périphériques
• d’entrée (clavier, souris, scanner…)
• de sortie (écran, imprimante, haut-parleur)
• les mémoires auxiliaires (disque dur, disquette, CD-ROM)
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Le Système d’Exploitation
• Définition
• Ensemble des programmes chargés de toutes les fonctions
relatives à l’exploitation des composants de l’ordinateur
• Exemples de produits
• MS-DOS, OS/2, UNIX, Windows 95, Windows 8
• Objectifs
• faciliter la tâche de l’utilisateur en lui présentant une machine
plus simple
• assurer une exploitation efficace et économique des
ressources critiques de l’ordinateur
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À l’allumage...
• Mise sous tension
• Test par les programmes de la ROM
• présence des périphériques (beep, le lecteur de disquette s’allume...)
• Recherche du système d’exploitation en mémoire auxiliaire
• sur le lecteur de disquette
• sur le disque dur
• Chargement en MC d’une partie du SE
• noyau du SE : contient les instructions indispensables pour le bon
fonctionnement de l’ordinateur
• Recherche des fichiers
• système : configuration du matériel....
• batch pour lancer par exemple automatiquement Windows
23
Systèmes de numération
V
5
101
Five
Cinq
plusieurs représentations différentes du nombre 5
24
Systèmes de numération
Systèmes de numération
positionnels
ex.: décimal
non positionnels
ex.: romain
1000
Mille
M
Un système de numération positionnel
est caractérisé par sa base et par le nombre de symboles
Base = valeur attribuée à 10
25
•
Système décimal
base : 10
symboles : 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9
4693 = 4*103 + 6*102 + 9*101 + 3*100
• Système hexadécimal
base : 16 { 1016 = 1610 }
symboles : 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9,
A, B, C, D, E, F
A3C16 = A16*10162 + 3*10161 + C*10160
= 10*162 + 3*161 + 12*160
• Système binaire
base : {102 = 210 }
symboles : 0, 1
1012 = 12*1022 + 02*1021 + 12*1020
= 1*22 + 0*21 + 1*20
26
Conversion décimal  hexadécimal
5438
5424
14
E16
16
339
336
3
316
16
21
16
5
516
16
1
0
1
16
0
STOP
116
543810 = 153E16
Méthode des divisions successives par 16
27
Conversion décimal  binaire
149
74
37
18
9
4
2
1
0
1
0
1
0
1
0
0
1
14910 = 1001 01012
Méthode des divisions successives par 2
28
Conversion hexadécimal  décimal
1
*16
16
5
+
3
E
16
5
*16
336
+
3
*16
5424 + 14
153E16 = 543810
=
543810
29
Conversion hexadécimal  décimal
autre méthode
1 5 3 E16 =
1016 = 1610
0
E * 16
1016
10
110
14
1
+ 3 * 16
1016
10
1610
48
2
+ 5 * 16
1016
10
25610
1280
3
+ 1 * 16
1016
10
409610
4096
543810
30
Conversion binaire  décimal
1 0 0 1 0 1 0
1 2
*2
2+ 0
*2
4+ 0
*2
8+ 1
*2
18 + 0
*2
36 + 1
*2
74 + 0
*2
148 + 1 =
14910
31
Conversion binaire  décimal
autre méthode
1 0 1 12
102 = 210
=
1 * 2101020
110
1
+ 1 * 2101021
210
2
+ 0 * 2101022
410
0
3
+ 1 * 210
102
810
8
1110
32
Conversion hexadécimal  binaire
16 = 24
Chaque chiffre hexadécimal

016
116
216
316
416
516
616
716
816









00002
00012
00102
00112
01002
01012
01102
01112
10002
916
A16
B16
C16
D16
E16
F16
4 chiffres binaires







10012
10102
10112
11002
11012
11102
11112
33
Conversion hexadécimal  binaire
A 4 8 C 16
1010 0100 1000 1100
2
Remplacer chaque chiffre hexadécimal
par son équivalent binaire (en 4 chiffres)
Remarque : on peut supprimer les 0
en début de nombre
Exemple : 39D16 = X
0011 1001 11012
34
Conversion binaire  hexadécimal
1010 0100 1000 11002
A
4
8
C
10100100100011002 = A48C16
Regrouper les chiffres binaires par 4
(en commençant par la fin du nombre)
Remplacer chaque groupe de 4 chiffres binaires
par son équivalent hexadécimal
Exemple :
00 11 1001 10112
3
9
B
11100110112 = 39B16
35
Exercices
Exercice 1
Représentez le nombre 24810 dans les bases 2, 3, 8, 9 et 16.
(Utilisez la
technique des divisions successives pour les bases 2, 3 et 16.)
Exercice 2
Représentez les nombres 2810, 12910, 14710, 25510 sous leur forme binaire par
une autre méthode que les divisions successives.
À partir de cette représentation binaire, vous en déduirez leur représentation
hexadécimale.
36
Exercices
Exercice 3
1.Les nombres 110000102, 100101002, 111011112, 100000112, 101010002 sontils pairs ou impairs ?
2.Lesquels sont divisibles par 4, 8 ou 16 ?
3.Donnez le quotient et le reste d’une division entière par 2, 4 et 8 de ces
nombres.
Exercice 4
Donnez les valeurs décimales, minimales et maximales, que peuvent prendre
des nombres signés et non signés codés sur 4, 8, 16, 32 et n bits.
37
CHAP. 2 :
INTRODUCTION AUX
BASES DE DONNÉES
Pr. : Mohamed BASLAM
Niveau : S4 BCG
Année : 2015/2016
38
Qu’est-ce qu’une base de données ?
• Définition Intuitive : Ensemble organisé d’informations partagé par
plusieurs personnes. Peu importe le support utilisé pour rassembler
et stocker les données (papier, fichiers, etc.), dès lors que des
données sont rassemblées et stockées d’une manière organisée
dans un but spécifique, on parle de base de données. Plus
précisément, on appelle base de données un ensemble structuré et
organisé permettant le stockage de grandes quantités
d’informations afin d’en faciliter l’exploitation.
• Base de données informatisée : Ensemble structuré de données
enregistrées sur des supports accessibles par l’ordinateur,
représentant des informations du monde réel et pouvant être
interrogées et mises à jour par une communauté d’utilisateurs.
39
Qu’est-ce qu’un SGBD?
• La gestion et l’accès à une base de données sont assurés par un
ensemble de programmes qui constituent le Système de gestion de
base de données (SGBD).
• Un SGBD un ensemble de programmes permettant l’ajout, la
modification, la recherche et la suppression des données.
• La plupart des SGBD fonctionnent selon un mode client/serveur.
• Le serveur reçoit des requêtes de plusieurs clients et ceci de
manière concurrente, Le serveur analyse la requête, la traite et
retourne le résultat au client.
40
Qu’est-ce qu’un SGBD?
• Objectifs : Afin de résoudre les problèmes causés par la démarche
classique, objectifs principaux ont été fixés aux SGBD :
• Indépendance
•
•
•
•
physique : Données sont définies indépendamment des
structures de stockage utilisées.
Indépendance logique : Un même ensemble de données peut être vu
différemment par des utilisateurs différents.
Administration centralisée des données (intégration) : Toutes les données
doivent être centralisées dans un réservoir unique commun à toutes les
applications.
Non redondance des données : Afin d'éviter les problèmes lors des mises à jour,
chaque donnée ne doit être présente qu’une seule fois dans la base.
Sécurité des données : Les données doivent pouvoir être protégées contre les
accès non autorisés. Pour cela, il faut pouvoir associer à chaque utilisateur des
droits d’accès aux données.
41
Qu’est-ce qu’un SGBD?
• Quelques SGBD connus et utilisés :
• PostgreSQL : http ://www.postgresql.org/ – dans le domaine public ;
• MySQL : http ://www.mysql.org/ – dans le domaine public ;
• Oracle : http ://www.oracle.com/ – de Oracle Corporation ;
• IBM DB2 : http ://www-306.ibm.com/software/data/db2/
• Microsoft SQL : http ://www.microsoft.com/sql/
• Sybase : http ://www.sybase.com/linux
• Informix : http ://www-306.ibm.com/software/data/informix/
42
Conception des bases de données : le modèle
entités associations.
• Pourquoi une modélisation préalable ?
• Il est difficile de modéliser un domaine sous une forme directement
utilisable par un SGBD.
• Un SGBD oblige certaines règles pour répondre au objectifs tracé dans
le slide 39 (indépendance données-programme, Non redondance des
données .. ).
• Le modèle entités-associations permet une description naturelle du
monde réel à partir des concepts d’entité et d’association.
• Ce modèle, utilisé pour la phase de conception, s’inscrit notamment
dans le cadre d’une méthode plus générale et très répandue : Merise.
43
Conception des bases de données : le modèle
entités associations.
• MERISE : Méthode d’Etude et de Réalisation Informatique pour les
•
•
•
•
Systèmes d’Entreprise.
Langage (resp Modèle) de spécification (resp conception) le plus
répandu dans le domaine des bases de données.
Un des concepts clés de la méthode MERISE est la séparation des
données et des traitements.
Les données représentent la statique du bases de données et les
traitements sa dynamique.
La méthode MERISE nous conduit à une modélisation des données
en entités et en associations.
44
Conception des bases de données : le modèle
entités associations.
• MERISE propose une démarche, dite par niveaux, de trois ordres :
la conception, l’organisation et la technique :
• Niveau conceptuel : Le modèle conceptuel des données (MCD)
décrit les entités du monde réel, en terme d’objets, de propriétés et de
relations.
• Niveau logique : Le modèle logique des données (MLD) précise le
modèle conceptuel par des choix organisationnels. Il s’agit d’une
transcription du MCD dans un formalisme adapté à une implémentation
ultérieure.
• Niveau physique : le modèle physique des données (MPD) permet
d’établir la manière concrète dont le système sera mis en place (SGBD
retenu).
45
Eléments constitutifs du modèle entitésassociations.
• La représentation du modèle entités-associations s’appuie sur trois
concepts de base :
• Objet ou entité : ayant une existence propre.
• L’association : un lien ou relation entre objets sans existence
propre (abstrait).
• La propriété : la plus petite donnée d’information décrivant un
objet ou une association.
46
Eléments constitutifs du modèle entitésassociations.
Représentation graphique d’un exemple de type-entité.
• Définitions :
• Entité : désigne un ensemble d’instances qui possèdent une sémantique
et des propriétés communes (exemple : Personne, Livre..).
• Instance : Un objet, une chose concrète ou abstraite qui peut être
reconnue distinctement et qui est caractérisée par son unicité (exemple :
Ali, Younes .. sont des instance de l’entité Personne).
47
Eléments constitutifs du modèle entitésassociations.
• Attribut ou propriété, valeur :
Un exemple de type-entité comportant trois attributs (propriétés)
• Définitions :
• Attribut (propriété) : est une caractéristique associée à une entité ou à
une association. Exemples d’attribut : le nom d’une personne, le titre
d’un livre, la puissance d’une voiture.
• Chaque attribut (propiété) d'une entité possède un domaine qui définit
l’ensemble des valeurs possibles qui peuvent être choisies pour lui
(entier, chaîne de caractères, booléen, . . .).
48
Eléments constitutifs du modèle entitésassociations.
• Identifiant ou clé :
Entité comportant quatre attributs dont un est un identifiant : deux personnes
peuvent avoir le même nom, le même prénom et le même âge, mais pas le
même numéro de sécurité sociale.
• Identifiant, clé : Un identifiant (ou clé) d’un entité ou d’un association est
constitué par un ou plusieurs de ses attributs qui doivent avoir une
valeur unique pour chaque entité ou association de ce type.
• Règle : Chaque entité possède au moins un identifiant, qui peut être
éventuellement formé de plusieurs attributs.
49
Eléments constitutifs du modèle entitésassociations.
• Association ou relation :
Représentation graphique d’un exemple d’association liant deux entités.
Définitions :
• Instance d'une association (ou une relation) : est un lien entre plusieurs
entités. Exemples d’association : l’emprunt par l’étudiant Younes du 3e
exemplaire du livre « Abrège de Chimie organique ».
• L’Association : désigne un ensemble de relations qui possèdent les
mêmes caractéristiques. L’association décrit un lien entre plusieurs entités.
50
Eléments constitutifs du modèle entitésassociations.
• Association ou relation :
Définitions :
• Participant : Les entités intervenant dans une association sont appelés
les participants de cette association (Personne et Livre sont des
participants de l’association Emprunter).
• Collection : L’ensemble des participants d’une association est appelé la
collection de cette association( {Personne + Livre} forment la collection
de l’association Emprunter) .
• dimension ou arité d’une association : c'est le nombre d'entités
contenu dans la collection (la dimension de Emprunter = 2) .
51
Eléments constitutifs du modèle entitésassociations.
• Cardinalité :
Représentation graphique des cardinalités d’une association. Dans cet exemple
pédagogique, on suppose qu’un livre ne peut posséder qu’un auteur
Définitions :
• Cardinalité : La cardinalité d’une patte reliant une association et une entité
précise le nombre de fois minimal et maximal d’interventions d’un istance d'une
entité dans un instance d'une association.
• Exemple de cardinalité : une personne peut être l’auteur de 0 à n livre, mais un
livre ne peut être écrit que par une personne.
• Règle 1 : L’expression de la cardinalité est obligatoire pour chaque patte d’une
association.
• Règle 2 : Une cardinalité minimal est toujours 0 ou 1 et une cardinalité maximale
est toujours 1 ou n.
52
Eléments constitutifs du modèle entitésassociations.
• Associations plurielles :
Exemple d’associations plurielles entre Personne et Livre. Sur ce schéma,
une association permet de modéliser que des personnes écrivent des livres
et un autre que des personnes critiquent (au sens de critique littéraire) des
livres.
Deux mêmes entités peuvent être plusieurs fois en
association
53
Eléments constitutifs du modèle entitésassociations.
• Association réflexive :
Exemple d’associations réflexives sur Personne. La premier association
permet de modéliser la relation parent/enfant et la deuxième association la
relation de fraternité.
L'association Etre frère est dite symétrique alors que la relation Etre parent
est non symétrique.
54
Eléments constitutifs du modèle entitésassociations.
• Association n-aire (n > 2) :
Exemple de type-association ternaire inapproprié.
Problématique : Ce genre d’associations sont plus difficiles à manipuler et à
interpréter, notamment au niveau des cardinalités.
55
Eléments constitutifs du modèle entitésassociations.
• Association n-aire (n > 2) :
Association ternaire de la figure sur la gauche corrigée en deux associations
binaires (figure sur la droite)
Solution : consiste à éclater l’association ternaire Contient en deux
associations binaires comme représenté sur la figure ci-dessus
56
Règles de bonne formation d'un modele entitéassociation
• Règles portant sur les noms:
• Règle 1 Dans un modèle entités-associations, le nom d’une entité, d’une
association ou d’un attribut doit être unique.
Les deux entités Enseignant et Etudiant doivent être fusionnés en une unique
entité Personne.
57
Règles de bonne formation d'un modele entitéassociation
• Règles de normalisation des attributs:
• Règle 2 Il faut remplacer un attribut multiple en une association et une entité
supplémentaires.
Remplacement des attributs multiples en une association et une entité et
décomposition des attributs composites.
58
Règles de bonne formation d'un modele entitéassociation
• Règles de fusion/suppression d’entités/associations
• Règle 3 Il faut factoriser les entités et les associations quand c’est possible.
Il faut factoriser les entités quand c’est possible, éventuellement en
introduisant un nouvel attribut.
.
59
Règles de bonne formation d'un modele entitéassociation
• Règles de fusion/suppression d’entités/associations
• Règle 3 Il faut factoriser les entités et les associations quand c’est possible
Il faut factoriser les type-entités quand c’est possible, éventuellement en
introduisant un nouvel attribut.
.
60
Règles de bonne formation d'un modele entitéassociation
• Normalisation des entités et des associations
• Les formes normales sont des lois standards qui permettent d’éviter la
redondance, source d’anomalies
modélisation entité/association.
et
garantissent
la
bonne
• La normalisation s’applique sur le modèle entités-associations, que sur un
modèle relationnel.
• Il existe 5 formes normales principales et deux extensions. Plus le niveau de
normalisation est élevé, plus le modèle est exempte de redondances
61
Règles de bonne formation d'un modele entitéassociation
•
Première forme normale (1FN)
Première forme normale (1FN) - Une entité ou une association est en première
forme normale si tous ses attributs sont élémentaires, c’est-à-dire non
décomposables.
Exemple de normalisation en première forme normale.
62
Règles de bonne formation d'un modele entitéassociation
•
Deuxième forme normale (2FN)
• Deuxième forme normale (2FN) - Une entité ou une association est en deuxième
forme normale si, et seulement si, il est en première forme normale et si tout
attribut n’appartenant pas à la clé dépend de la totalité de cette clé.
Exemple de normalisation en deuxième forme normale. On suppose qu’un même
fournisseur peut fournir plusieurs produits et qu’un même produit peut être fourni par
différents fournisseurs.
• Autrement dit, les attributs doivent dépendre de l’ensemble des attributs
participant à la clé, et que cette dernière définie d’un manière unique son entité.
63
Règles de bonne formation d'un modele entitéassociation
•
Troisième forme normale (3FN)
• Troisième forme normale (3FN) – Une entité ou une association est en troisième
forme normale si, et seulement si, il est en deuxième forme normale et si tous
ses attributs dépendent directement de sa clé et pas d’autres attributs.
Exemple de normalisation en troisième forme normale. Dans cet exemple, l’attribut
Adresse fournisseur dépend de l’attribut Fournisseur.
64
Élaboration d’un modèle entités-associations
•
Pour concevoir un modèle entités-associations, vous devrez certainement passer
par une succession d’étapes. Nous les décrivons ci-dessous dans l’ordre
chronologique. Sachez cependant que la conception d’un modèle entitésassociations est un travail non linéaire. Vous devrez régulièrement revenir à une
étape précédente et vous n’avez pas besoin d’en avoir terminé avec une étape
pour commencer l’étape suivante :

Recueil des besoins : Collectez l’ensemble des données à partir des documents de
l’entreprise, d’un éventuel cahier des charges

Tri de l’information : Faites le tri dans les données recueillies. Il faut faire attention
aux problèmes de synonymie/polysémie. En effet, les attributs ne doivent pas être
redondants.

Identification des entités : Repérage des entités et leurs attribut.

Identification des associations : Repérage des
repéré dans l’étape précédente.

Vérification du modèle : Vérifiez que le modèle respecte bien les règles de la
normalisation
associations entre les entités
65
Élaboration d’un modèle entités-associations
•
Exemple « Gestion d’une banque »:
Une banque désire posséder un SGBD pour suivre ses
clients. Elle désire ainsi stocker les coordonnées de
chaque client (nom, prénom adresse), et les comptes
dont elle dispose ainsi que leur solde (sachant par ailleurs
que certains compte ont plusieurs bénéficiaires). On
stockera également les opérations relatives à ces
comptes (retrait et dépôt, avec leur date et le montant).
Elaborer le model entité/Association correspondant
66
CHAP. 3 : LE MODÈLE
RELATIONNEL
Pr. : Mohamed BASLAM
Niveau : S4 BCG
Année : 2015/2016
67
Démarche de construction d’une BD
Interview
Document
Modélisation
Entité association
Schéma logique
en Entité-Association
Transformation
en relationnel
Schéma conceptuel
en relationnel
68
Généralités
• Notions de modèle de données :
• Un modèle est un ensemble d’outils utilisés pour décrire et
manipuler des données
• Modèle relationnel
• Créé par CODD (IBM 69/70).
• La majorité des SGBD actuels sont basés sur ce modèle.
• Dispose d’un Langage de Description des Données (LDD) et
d’un Langage de Manipulation des Données (LMD).
• Principe simple : 1 seul concept (relation ou table) pour
décrireles données et les liens entre ses données.
• Rigoureusement défini par la notion d’ensemble
• SQL : langage standard de description et de manipulation
des données..
69
Concepts du modèle
• Table (relation) : Vision tabulaire du relationnel :
• Le données (le schéma logique) sont représentées dans une table
• Exemple : la table OUVRAGES décrit un ouvrage
Modèle
relationnel
OUVRAGES
Côte
Titre
Editeur
Année
NbExe
mplaire
T hème
12TA1
Réseaux
informatiques
Eyrolles
1998
10
Interconnexion,
réseaux Internet
13GO1
Algorithmes
génétiques
Addison
W esley
1994
5
AG , informatique
évolutionniste,
15TA2
Système
d’exploitation
Eyrolles
1993
6
UNIX , SE, ordinateur
70
Concepts du modèle
• Attribut : nom donné à une colonne d'une table (exemple cote, Titre,
•
•
•
•
•
•
•
Editeur, etc.). La première ligne de la table comporte ses attributs.
Nom de la table (ou de la relation) : OUVRAGES.
Tuple (ou n-uplet) : nom donné à une ligne comportant des valeurs
saisies. (tuple : 12TA ; Réseaux informatiques ; Eyrolles ; 1998 ; 10 ;
Interconnexion réseau Internet).
Extension d’une table : le contenu de la table tous les tuples.
Cardinalité : nombre de tuples de la relation. Exemple la cardinalité
dans OUVRAGES est 3.
L'ordre des lignes et des colonnes n ’est pas significatif.
Pas de lignes identiques.
Une case une valeur (voir redondance des informations).
71
Concepts du modèle
• Attribut
•
nom donné à une colonne d'une relation
•
prend ses valeurs dans un domaine
• Domaine : ensemble de valeurs possibles prises
par lesattributs
•
Exemples
• ENTIER, REEL, CHAINES DE CARACTERES
• Dirham
• SALAIRE = {4 000..100 000}
• COULEUR= {BLEU, BLANC, ROUGE}
• POINT = {(X:REEL,Y:REEL)}
• TRIANGLE = {(P1:POINT,P2:POINT,P3:POINT)}
72
Notions de clé primaire
• Clé primaire : Groupe d’attributs minimum qui
détermine un tuple d’une manière unique dans la
table.
• Exemple de clés :
• Le numéro de la SECU
• Le numéro étudiant
• La clé de la table OUVRAGES est l’attribut « cote », car la cote
permet de déterminer de façon unique une ligne de la table
• ATTENTION : la clé se détermine par rapport à toutes les valeurs
possibles de l’attribut (ou les attributs) formant la clé primaire, et
surtout pas par rapport aux valeurs déjà saisies
• Remarque : toute table doit obligatoirement avoir
une clé primaire.
73
Schéma d’une table
• Le schéma d’une table, appelé aussi le schéma en
intention, comporte le nom de la relation, ses
attributs + format et la clé primaire.
• La clé primaire est souvent soulignée (et/ou mise
en gras)
• Exemple : le schéma de la table OUVRAGES est :
OUVRAGES (cote: texte, Titre: Texte, Editeur:
NbExemplaire: Numérique, Année: Date, Thème: Texte )
Texte,
74
Problème de Redondance des données
OUVRAGES
Côte
Titre
Année
NbExe
mplaire
T hème
NomAuteur
PrénomAuteur
12TA1
Réseaux
informatiques
1998
10
Interconnexion,
réseaux Internet
Tanenbaum
Henri
13GO1
Algorithmes
génétiques
1994
5
AG , informatique
évolutionniste,
Goldberg
Stephen
13GO1
Algorithmes
génétiques
1994
5
AG , informatique
évolutionniste,
Holland
John
15TA2
Système
d’exploitation
1993
6
UNIX , SE,
ordinateur
Cardy
Ronald
15TA2
Système
d’exploitation
1993
6
UNIX , SE,
ordinateur
Dumar
Eric
15TA2
Système
d’exploitation
1993
6
UNIX , SE,
ordinateur
Tannenbaum
Henri
• La redondance = répétition des informations.
• Un des objectifs des SGBD est (de nous permettre) de représenter
les données avec le moins de redondance possible
• Comment éliminer les redondances ?
75
Éliminer les redondances
• Pour éliminer les répétitions nous allons dans premier temps
construire une table auteur comportant tous les auteurs
• La table auteur est décrite par AUTEURS (NumAuteur,
NomAuteur,PrénomAuteur). Nous avons rajouté l’attribut NumAuteur
pour représenter la clé. NumAuteur est un numéro qui peut être
donné automatiquement par le SGBD.
AUTEURS
NumAuteur
NomAuteur
PrénomAuteur
1
Tanenbaum
Henri
2
Goldberg
Stephen
3
Holland
John
4
Cardy
Ronald
5
Dumar
Eric
76
Éliminer les redondances
OUVRAGES
Côte
Titre
Année
NbExempl
aire
T hème
NumAuteur
12TA1
Réseaux
informatiques
1998
10
Interconnexion,
réseaux Internet
1
13GO1
Algorithmes
génétiques
1994
5
AG , informatique
évolutionniste,
2
13GO1
Algorithmes
génétiques
1994
5
AG , informatique
évolutionniste,
3
15TA2
Système
d’exploitation
1993
6
UNIX , SE, ordinateur
4
15TA2
Système
d’exploitation
1993
6
UNIX , SE, ordinateur
5
15TA2
Système
d’exploitation
1993
6
UNIX , SE, ordinateur
1
Cette représentation nous permet effectivement de réduire la table
OUVRAGES il n y a que le numéro de l’auteur au lieu du nom et du
prénom, mais Il y a toujours des redondances. La redondance
provient du fait qu’un OUVRAGE peut avoir plusieurs auteurs.
77
Éliminer les redondances
• Pour éliminer ces redondances, nous allons construire une table
ECRIT qui permet de relier les OUVRAGES et leurs AUTEURS.
• Rappelons qu’un des intérêts d’un SGBD est sa possibilité de créer
des liens entre les objets.
• Le schéma de la table ECRIT est : ECRIT (cote, NumAuteur) , il suffit
donc de prendre les clés primaires des tables OUVRAGES et
AUTEURS et former une nouvelle nouvelle table, en l’occurrence
ECRIT.
ECRIT
Côte
NumAuteur
12TA1
1
13GO1
2
13GO1
3
15TA2
4
15TA2
5
15TA2
1
78
Éliminer les redondances
OUVRAGES
.
Côte
Titre
Année
NbExempl
aire
T hème
12TA1
Réseaux
informatiques
1998
10
Interconnexion,
réseaux Internet
13GO1
Algorithmes
génétiques
1994
5
AG , informatique
évolutionniste,
15TA2
Système
d’exploitation
1993
6
UNIX , SE, ordinateur
AUTEURS
ECRIT
Côte
NumAuteur
NumAuteur
NomAuteur
PrénomAuteur
12TA1
1
1
Tanenbaum
Henri
13GO1
2
2
Goldberg
Stephen
13GO1
3
3
Holland
John
15TA2
4
15TA2
5
4
Cardy
Ronald
15TA2
1
5
Dumar
Eric
79
Éliminer les redondances
• La base de données décrivant les OUVRAGES
sera composé des tables suivantes :
AUTEURS(NumAuteur, Nom, Prénom)
OUVRAGES(cote, Titre, NbExemplaire, Année, Editeur,
Thème)
ECRIT (cote, NumAuteur)
• Noter
que nous avons supprimé
NumAuteur de la table OUVRAGES
l’attribut
80
Clé Étrangère
• Les attributs cote et NumAuteur de la table ECRIT
proviennent en fait respectivement des tables
OUVRAGES et AUTEURS. Ces deux Attributs sont clés
primaires dans chacune de ces tables.
• Définition : Nous appelons Clé étrangère toute clé
primaire apparaissant dans une autre table.
• Exemple :
• NumAuteur est une clé étrangère dans la table ECRIT
• Cote est aussi une clé étrangère dans ECRIT
Par convention, Une clé étrangère commence par le symbole “#”
• Attention : la notion de clé est toujours liée à une table, un
attribut (ou groupe d’attributs) est clé primaire, ou clé
étrangère dans une table donnée.
81
Contraintes d’intégrités
• Un des avantages des bases de données par rapport à
une gestion de fichiers traditionnelle réside dans la
possibilité d’intégrer des contraintes que doivent vérifier
les données à tout instant.
• Exemple : on souhaite poser les contraintes suivantes :
• le nombre d’exemplaire de chaque OUVRAGE doit être supérieur à
0 (zéro)
• chaque OUVRAGE doit avoir au moins un auteur
• Etc.
• Ceci est possible grâce à la notion de contraintes
d’intégrité
• Définition :
• Contraintes d’intégrité «sont des assertions qui doivent être
vérifiées à tout moment par les données contenues dans la base
de données»
82
Contraintes d’intégrités
Trois types de C.I. Obligatoires :
• Contrainte de clé : une relation doit posséder une clé primaire
• Contrainte d’entité : un attribut d’une clé ne doit pas posséder de
valeurs nulles (vides)
• Contrainte de référence (pour les clés étrangères), c’est une
contrainte exprimée entre deux tables. Tout tuple d’une relation
faisant référence à une autre relation doit se référer à un tuple qui
existe.
• Intuitivement, cela consiste à vérifier que l'information utilisée dans un
tuple pour désigner un autre tuple est valide, notamment si le tuple
désigné existe bien
• En d’autre terme, quand on désigne un attribut comme clé étrangère,
les seules valeurs que peut prendre cet attribut sont celles qui sont
déjà saisies dans la table qu’il référence (voir exemple sur la page
suivante).
83
Contraintes d’intégrités
• Contrainte optionnelle
• Contrainte de domaine : liée au domaine de définition d'un attribut.
Exemple: NbExemplaire > 0
• Les contraintes d’intégrité sont vérifiées (exécutées) à
chaque mise à jour de la base de données (ajout,
suppression ou modification d’un tuple). Si, lors d’une
mise à jour une contrainte n’est pas satisfaite, cette mise
à jour ne peut pas avoir lieu.
84
Contraintes d’intégrités (Exemlpe)
• Schéma de la relation AUTEURS
• AUTEURS (NumAuteur, Nom, Prénom)
• Schéma de la relation OUVRAGES (avec la modification
de l’exercice précédent)
OUVRAGES(cote,
Titre,
NbExemplaire,
Année,
NumEditeur,
Thème)
clé primaire : cote
Contrainte de domaine : NbExemplaire >0
Contrainte référentielle : OUVRAGES.NumEditeur est une clé
étrangère et fait référence à EDITEURS.NumEditeur
Il suffit d’écrire :
Contrainte référentielle : OUVRAGES.NumEditeur REFERENCE
EDITEURS.NumEditeur
85
Contraintes d’intégrités (Exemlpe)
• Schéma de la table ECRIT
ECRIT (NumAuteur,cote)
Clé primaire : NumAuteur, cote
Contraintes référentielles :
• ECRIT.NumAuteur REFERENCE AUTEURS.NumAuteur
• ECRIT.cote REFERENCE OUVRAGES.cote
• Le fait d’écrire ECRIT.cote REFERENCE OUVRAGES.cote, c’est à dire
définir l’attribut cote dans ECRIT comme clé étrangère, implique une
contrainte référentielle. Ceci se traduit par ; les seules valeurs que peut
prendre cote dans ECRIT sont celles qui sont déjà saisies dans cote
d’OUVRAGES (c’est à dire dire 12TA1, 13GO1,15TA2)
86
Contraintes d’intégrités (Exemlpe)
• Le schéma d’une base de données est composé de l’ensemble
des schémas des tables (relations) définies dans cette BD
• Exemple schéma de la base de données permettant la gestion
de notices bibliographiques est :
AUTEURS (NumAuteur, Nom, Prénom)
OUVRAGES(cote,
Titre,
NbExemplaire,
Année,
NumEditeur,
Thème)
• Contrainte de domaine : NbExemplaire >0
• Contrainte référentielle : OUVRAGES.NumEditeur REFERENCE
EDITEURS.NumEditeur
ECRIT (NumAuteur, cote)
• Contraintes référentielles :
• ECRIT.NumAuteur REFERENCE AUTEURS.NumAuteur
• ECRIT.cote REFERENCE OUVRAGES.cote
87
Bilan
 Relation ou Table
 Attribut ou Colonne
 Domaine ou Type
 Clé primaire
 Clé étrangère
 Contrainte d’intégrité
 Schéma d’une relation
 Schéma d’une base de données
88
CHAP. 4 : MODÈLE
LOGIQUE DES
DONNÉES –MLDPr. : Mohamed BASLAM
Niveau : S4 BCG
Année : 2015/2016
89
Plan
• MLD
• Modèle Logique de Données
Relationnelles
• Tables, lignes et colonnes
• Clés primaires et clés étrangères
• Schéma relationnel
• Traduction d’un MCD en MLD.
90
Etapes de conception
Une fois le MCD établi, nous sommes en mesure de le traduire en
système logique : MLD
91
Modèle Logique de Données
Relationnelles
• Comment est constitué un MLD et comment
l’établir ?
• Tables, lignes et colonnes
• Clés primaires et clés étrangères
• Schéma relationnel
• Lien entre MCD et MLD
92
Modèle Logique de Données
Relationnelles
• Tables, lignes et colonnes
Lorsque les données ont la même structure (par ex.
renseignements relatifs à un client), on peut alors les
organiser en tables dans lesquelles :
• les colonnes décrivent les champs en commun
• les lignes contiennent les valeurs de ces champs
pour chaque enregistrement
93
Modèle Logique de Données
Relationnelles
• Tables, lignes et colonnes
Exemple : Contenu de la table Clients
94
Modèle Logique de Données
Relationnelles
• Clés primaires et clés étrangères
• Clé primaire :
Les lignes d’une table sont uniques  il existe au moins
une colonne qui sert à identifier les lignes : il s’agit de la
clé primaire de la table.
Propriétés requises :
• la valeur vide (NULL) est interdite
• la valeur de la clé primaire d’une ligne ne devrait pas changer au
cours du temps
95
Modèle Logique de Données
Relationnelles
• Clés primaires et clés étrangères
• Clé étrangère :
96
Modèle Logique de Données
Relationnelles
• Clés primaires et clés étrangères
• Conventions :
• on souligne les clés primaires
• on fait précéder d’un # les clés étrangères
Par exemple dans la description des colonnes d’une
table:
a) Clients(numclient, nom client, prénom, adresse)
b) Commandes(numcommande, date commande,
#numclient (non vide)).
97
Modèle Logique de Données
Relationnelles
• Clés primaires et clés étrangères
Remarque :
une même table peut avoir plusieurs clés étrangères mais
une seule clé primaire (éventuellement composée de
plusieurs colonnes)
une clé étrangère peut aussi être primaire (dans la même
table)
une clé étrangère peut être composée (c’est le cas si la clé
primaire référencée est composée)
implicitement chaque colonne qui compose une clé primaire
ne peut pas recevoir la valeur vide (NULL interdit)
par contre, si une clé étrangère ne doit pas recevoir la valeur
vide, alors il faut le préciser dans la description des colonnes
98
Modèle Logique de Données
Relationnelles
• Clés primaires et clés étrangères
• Schéma relationnel
les tables sont appelées relations
les liens entre les clés étrangères et leur clé primaire sont
symbolisés par un connecteur
• Notations
On dit qu’une association binaire (entre deux entités ou
réflexive) est de type :
 1:1 (un à un) si aucune des 2 cardinalités maximales n’est n
 1:n (un à plusieurs) si une des 2 cardinalités maximales est
n
 n :m (plusieurs à plusieurs) si les 2 cardinalités maximales
sont n
99
Modèle Logique de Données
Relationnelles
• Passage d’un MCD (modèle E/A) en MLD
(Modèle relationnel)
• Règle 1
Chaque entité donne naissance à une relation du même
nom.
Chaque propriété d’une entité devient un attribut de la
relation.
L’identifiant de l’entité devient la clé de la relation.
100
Modèle Logique de Données
Relationnelles
• Passage d’un MCD (modèle E/A) en MLD
(Modèle relationnel)
• Règle 2
Si une association n’a aucune patte de cardinalité maximale
égale à 1(Une association binaire de type n :m), alors :
 Cette association devient une relation (s’appelle table de jonction)
 Chaque propriété de l’association devient un attribut de la relation
 La clé primaire de cette association est composée des deux clés
étrangères.
101
Modèle Logique de Données
Relationnelles
• Passage d’un MCD (modèle E/A) en MLD
(Modèle relationnel)
• Règle 2 (Exemple)
102
Modèle Logique de Données
Relationnelles
• Passage d’un MCD (modèle E/A) en MLD
(Modèle relationnel)
• Règle 3
Une association binaire de type 1 : n disparaît, au profit d’une
clé étrangère dans la table coté 0,1 ou 1,1 qui référence la clé
primaire de l’autre table. Cette clé étrangère ne peut pas
recevoir la valeur vide si la cardinalité est 1,1
.
103
Modèle Logique de Données
Relationnelles
• Passage d’un MCD (modèle E/A) en MLD
(Modèle relationnel)
• Règle 4
Une association non binaire est traduite par une table supplémentaire dont la clé
primaire est composée d’autant de clés étrangères que d’entité en association.
Les attributs de l’association deviennent les colonnes de cette nouvelle table.
Enseignant
NoEnseignant
Nom
Prénom
Date_de_naissance
1,n
Enseigne
0,n
Matière
Code_Matière
Libellé
ENSEIGNANT
ENSEIGNE
NOENSEIGNANT
NOM
PRÉNOM
DATE_DE_NAISSANCE
NoEnseignant
Code_Matière
Nom_Classe
1,n
.
Classe
Nom_Classe
Cycle
CLASSE
NOM_CLASSE
CYCLE
MATIÈRE
CODE_MATIÈRE
LIBELLÉ
104
Exercice
Réalisateur
N° Réalisateur
Nom Réal
1,n
A réalisé
.
Agent
Id Agent
Nom Agent
1,n
Manager
1,n
1,1
FILM
N° Film
Nom Film
Acteur
N° Acteur
Nom Acteur
1,n
1,n
A tourné dans
N° Contrat
105
Solution
Réalisateur
N° Réalisateur
Nom Réal
Agent
Id Agent
Nom Agent
Réaliser
#N° Réalisateur
#N° Film
Acteur
N° Acteur
#Id Agent
Nom Acteur
FILM
N° Film
Nom Film
Tourner
#N° Film
#N° Acteur
N° contrat
106
CHAP. 5 : LANGAGE
SQL (STRUCTURED
QUERY LANGUAGE)
Pr. : Mohamed BASLAM
Niveau : S4 BCG
Année : 2015/2016
107
Plan
• Généralités
• Langage de Définition des Données (LDD)
• Langage de Manipulation des données
LMD
108
Etapes de conception
Une fois le MLD établi, nous sommes en mesure de créer la base de
données à l’aide de SQL (Etape MPD)
109
Généralités
• SQL (Structured Query Language)
• Interface de communication entre un développeur
et un SGBD relationnel.
• Langage non procédural.
• Plusieurs versions de SQL
• 1989 : plus ancien standard
• 1992 : SQL-92 ou SQL-2
• 1999 : SQL-99 ou SQL-3 ((un peu) orienté objet)
• 2003 : SQL-2003 (fonctions pour XML)
110
Généralités
• SQL permet :
• de définir le schéma de la base de données (LDD)
• de gérer la base de données (LDD) : sécurité, organisation
physique
• de charger les tables relationnelles (LMD)
• de manipuler les données stockées (LMD)
Ici : aperçu de la partie LDD
Plus loin : le LMD
111
Langage de Définition de Données
• Le LDD :
• partie de SQL qui permet de créer et
décrire les bases, les tables et autres
objets manipulés par les SGBD.
• Cette partie contient les commandes :
• La commande CREATE
• La commande ALTER TABLE
• La commande DROP TABLE
112
Langage de Définition de Données
• Types SQL:
Type
Description
Taille
INTEGER
les entiers signés
4 Octs
BIGINT
les entiers signés
8 Octs
REAL
les réels comportant 6 chiffres significatifs
4 Octs
DOUBLE
PRECISION
les réels comportant 15 chiffres significatifs
8 Octs
NUMERIC[(P, [L])]
les données numériques à la fois entières et réelles avec
une précision de 1000 chiffres significatifs. L précise le
nombre maximum de chiffres significatifs stockés et P
donne le nombre maximum de chiffres après la virgule.
P Octs
113
Langage de Définition de Données
• Types SQL:
Type
Description
Taille
CHAR(L)
les chaînes de caractères de longueur fixe. L doit être
inférieur à 255, sa valeur par défaut est 1.
L Octs
VARCHAR(L)
les chaînes de caractères de longueur variable. longueur L Octs
doit être inférieur à 2000, il n’y a pas de valeur par défaut.
DATE
les données constituées d’une date
4 Octs
TIMESTAMP
les données constituées d’une date et d’une heure
8 Octs
TEXT
les chaînes de caractères de longueur variable.
-
...
...
…
114
Langage de Définition de Données
• La commande CREATE :
Création d’une base de donnée:
Pour créer une base de données qui sera appelée ≪ma_base≫ il
suffit d’utiliser la requête suivante qui est très simple :
CREATE DATABASE ma_base
115
Langage de Définition de Données
• La commande CREATE :
Création d’une Table :
CREATE TABLE nom_de_la_table
(
colonne1 type_donnees,
colonne2 type_donnees,
colonne3 type_donnees,
colonne4 type_donnees
);
• 4 colonnes ont été définies.
• Le mot-cle ≪ type_donnees ≫ sera a remplacer par un mot-cle pour définir le
type de données (INT, DATE, TEXT …).
116
Langage de Définition de Données
• La commande CREATE :
Création d’une Table : Exemple 1
CREATE TABLE Internaute (
email VARCHAR (50) NOT NULL,
nom VARCHAR (20) NOT NULL,
prenom VARCHAR (20),
motDePasse VARCHAR (60) NOT NULL,
anneeNaiss DECIMAL (4));
• il est également possible de définir des options telles que (liste non-vide):
• NOT NULL : empêche d’enregistrer une valeur nulle pour une colonne.
• DEFAULT : attribuer une valeur par défaut si aucune données n’est indiquée pour cette
colonne lors de l’ajout d’une ligne dans la table.
• PRIMARY KEY : indiquer si cette colonne est considérée comme clé primaire pour un
index.
117
Langage de Définition de Données
• La commande CREATE :
Création d’une Table : Exemple 2
CREATE TABLE utilisateur
(
id INT PRIMARY KEY NOT NULL,
nom VARCHAR(100),
prenom VARCHAR(100),
email VARCHAR(255),
date_naissance DATE,
pays VARCHAR(255),
ville VARCHAR(255),
code_postal VARCHAR(5),
nombre_achat INT
);
118
Langage de Définition de Données
• Les Clés:
Clé primaire « PRIMARY KEY » (autre méthode)
CREATE TABLE Internaute (
email VARCHAR (50) NOT NULL,
nom VARCHAR (20) NOT NULL,
prenom VARCHAR (20),
motDePasse VARCHAR (60) NOT NULL,
anneeNaiss DECIMAL (4),
PRIMARY KEY (email)
);
119
Langage de Définition de Données
• Les Clés:
Clé primaire (Clé constituée de plusieurs attributs)
CREATE TABLE Notation (
idFilm INTEGER NOT NULL,
email VARCHAR (50) NOT NULL,
note INTEGER DEFAULT 0,
titre VARCHAR(80) NOT NULL,
PRIMARY KEY (titre, email)
);
120
Langage de Définition de Données
• Les Clés:
Clé secondaire :
On spécifie que la valeur d’un attribut est unique pour l’ensemble de la
colonne.
CREATE TABLE Artiste (
id INTEGER NOT NULL,
nom VARCHAR (30) NOT NULL,
prenom VARCHAR (30) NOT NULL,
anneeNaiss INTEGER,
PRIMARY KEY (ID),
UNIQUE (nom, prenom)
);
121
Langage de Définition de Données
• Les Clés:
Clé étrangère (Commande : FOREIGN KEY)
Attributs qui font référence à une ligne dans une autre table.
Référence
la clé
primaire
de la table
Artiste
CREATE TABLE Film (
idFilm INTEGER NOT NULL,
nom VARCHAR (50) NOT NULL,
année INTEGER NOT NULL,
idMES INTEGER,
codePays INTEGER,
PRIMARY KEY (ideFilm),
FOREIGN KEY (idMES) REFERENCE Artiste,
FOREIGN KEY (codePays) REFERENCE Pays);
Le SGBD vérifiera, pour toute modification pouvant affecter le
lien entre les deux tables, que la valeur de idMES correspond
bien à une ligne de Artiste.
122
Langage de Définition de Données
• La commande ALTER:
Modification d’une Table :
permet de modifier une table existante. Il est ainsi possible d’ajouter une
colonne, d’en supprimer une ou de modifier une colonne existante, par
exemple pour changer le type.
Syntaxe :
ALTER TABLE nom_table instruction ;
Ou instruction peut etre ADD, MODIFY, DROP ou RENAME
123
Langage de Définition de Données
• La commande ALTER:
Modification d’une Table :
Différents types d’instructions sont possibles :
•
Ajout d’une colonne (ADD COLUMN)
•
Modification de la définition d’une colonne (MODIFY COLUMN)
•
Suppression d’une colonne (DROP COLUMN)
•
Modification du nom de la table ou d’une colonne (RENAME TO, RENAM
COLUMN).
124
Langage de Définition de Données
• La commande ALTER:
Modification d’une Table :
ADD COLUMN (Ajouter colonne)
ALTER TABLE Internaute ADD COLUMN region VARCHAR(10);
DROP COLUMN (Supprimer une colonne)
ALTER TABLE Internaute DROP COLUMN region VARCHAR(10);
MODIFY COLUMN (modifier une colonne)
ALTER TABLE Internaute MODIFY COLUMN anneeNaiss
VARCHAR(30) NOT NULL;
RENAME (Renommer une table ou une colonne)
ALTER TABLE Livre RENAME TO Livre2;
ALTER TABLE Livre RENAME COLUMN Titre TO Titre2;
125
Langage de Définition de Données
• La commande DROP:
Suppression d’une Table :
permet de supprimer définitivement une table d’une base de données. Cela
supprime en même temps les éventuels index, relations, contraintes et
permissions associées a cette table.
Syntaxe :
DROP TABLE nom_table
S’il y a une dépendance avec une autre table, il est recommande de les
supprimer avant de supprimer la table. C’est le cas par exemple s’il y a des
clés étrangères.
Exemple :
DROP TABLE Internaute
126
Langage de Manipulation des Données
• Le LMD :
• partie de SQL qui permet la manipulation et
la mise à jour des tables.
• Cette partie contient les commandes :
• La commande SELECT
• La commande UPDATE
• La commande INSERT
• La commande DELETE
127
Langage de Manipulation des Données
• La commande SELECT:
L’utilisation la plus courante de SELECT consiste a lire des données issues
de la base de données. Cela s’effectue grâce a la commande SELECT, qui
retourne des enregistrements dans un tableau de résultat. Cette commande
peut sélectionner une ou plusieurs colonnes d’une table.
Syntaxe :
SELECT nom_du_champ
FROM nom_du_tableau ;
128
Langage de Manipulation des Données
• La commande SELECT:
Exemple :
SELECT ville
FROM client ;
Table Client
129
Langage de Manipulation des Données
• La commande SELECT:
Obtenir plusieurs colonnes :
SELECT prenom, nom
FROM client ;
Table client
130
Langage de Manipulation des Données
• La commande SELECT:
Obtenir toutes les colonnes d’un tableau (*):
SELECT *
FROM client ;
Table client
131
Langage de Manipulation des Données
• La commande DISTINCT:
Cette requête sélectionne le champ ≪ ma_colonne ≫ de la table ≪
nom_du_tableau ≫ en évitant de retourner des doublons (en évitant la
redondance).
Syntaxe:
SELECT DISTINCT ma_colonne
FROM nom_du_tableau ;
132
Langage de Manipulation des Données
• La commande DISTINCT:
Exemple :
SELECT DISTINCT prenom
FROM client ;
Table client
133
Langage de Manipulation des Données
• La commande WHERE:
Permet d’extraire les lignes d’une base de données qui respectent une
condition. Cela permet d’obtenir uniquement les informations désirées.
Syntaxe:
SELECT nom_colonnes
FROM nom_table
WHERE condition ;
134
Langage de Manipulation des Données
• La commande WHERE:
Opérateurs de comparaisons: Il existe plusieurs operateurs de comparaisons.
La liste ci-jointe présente quelques uns :
135
Langage de Manipulation des Données
• La commande AND et OR:
Les operateurs sont à ajoutés dans la condition WHERE. Ils peuvent être
combinés a l’infini pour filtrer les données comme souhaités.
• AND : permet de s’assurer que la condition1 ET la condition2 sont vrai.
SELECT nom_colonnes
FROM nom_table
WHERE condition1 AND condition2;
• OR
: vérifie quant a lui que la condition1 OU la condition2 est vrai.
SELECT nom_colonnes FROM nom_table
WHERE condition1 OR condition2;
• Ces operateurs peuvent être combines a l’infini et mélangés. L’exemple ci-
dessous filtre les résultats de la table ≪ nom_table ≫ si condition1 ET condition2
OU condition3 est vrai :
SELECT nom_colonnes FROM nom_table
WHERE condition1 AND (condition2 OR condition3);
136
Langage de Manipulation des Données
• La commande IN:
S’utilise avec la commande WHERE pour vérifier si une colonne est égale à
une des valeurs comprise dans set de valeurs déterminés, c’est une
méthode simple pour vérifier si une colonne est égale a une valeur OU une
autre valeur OU une autre valeur et ainsi de suite, sans avoir a utiliser de
multiple fois l’operateur OR
Syntaxe:
SELECT nom_colonne
FROM table
WHERE nom_colonne IN ( valeur1, valeur2, valeur3, ... );
137
Langage de Manipulation des Données
• La commande IN:
Exemple :
SELECT prenom
FROM utilisateur
WHERE prenom = 'Maurice' OR prenom = 'Marie' OR prenom =
'Thimote' ;
SELECT prenom
FROM utilisateur
WHERE prenom IN ( 'Maurice', 'Marie', 'Thimote' );
138
Langage de Manipulation des Données
• La commande IN:
Exemple :
SELECT *
FROM adresse
WHERE addr_ville IN ( 'Paris', 'Graimbouville' );
Table adresse
139
Langage de Manipulation des Données
• La commande IN:
Exemple : (résultat de la requête)
SELECT *
FROM adresse
WHERE addr_ville IN ( 'Paris', 'Graimbouville' );
Table adresse
140
Langage de Manipulation des Données
• La commande BETWEEN:
L’operateur BETWEEN est utlilisé pour sélectionner un intervalle de
données dans une requête utilisant WHERE. L’intervalle peut être constitue
de chaines de caractères, de nombres ou de dates. L’exemple le plus concret
consiste par exemple a récupérer uniquement les enregistrements entre 2
dates définies.
Syntaxe:
SELECT *
FROM table
WHERE nom_colonne BETWEEN 'valeur1' AND 'valeur2' ;
141
Langage de Manipulation des Données
• La commande BETWEEN:
Exemple :
SELECT *
FROM utilisateur
WHERE date_inscription BETWEEN ’2012-04-01′ AND ’2012-04-20′ ;
Table utilisateur
142
Langage de Manipulation des Données
• La commande GROUP BY:
Est utilisée pour grouper plusieurs résultats et utiliser une fonction de
totaux sur un groupe de résultat. Sur une table qui contient toutes les ventes
d’un magasin, il est par exemple possible de liste regrouper les ventes par
clients identiques et d’obtenir le coût total des achats pour chaque client.
Syntaxe:
SELECT colonne1, fonction(colonne2)
FROM table
GROUP BY colonne1 ;
143
Langage de Manipulation des Données
• La commande GROUP BY:
Exemple :
SELECT client, SUM(tarif)
FROM achat
GROUP BY client ;
Table adresse
144
Langage de Manipulation des Données
• La commande GROUP BY:
Utilisation d’autres fonctions de statistiques :
• AVG() pour calculer la moyenne d’une colonne. Permet de connaitre le prix
•
•
•
•
du panier moyen pour de chaque client
COUNT() pour compter le nombre de lignes concernées. Permet de savoir
combien d’achats a été effectue par chaque client
MAX() pour récupérer la plus haute valeur. Pratique pour savoir l’achat le
plus cher
MIN() pour récupérer la plus petite valeur. Utile par exemple pour connaitre
la date du premier achat d’un client
SUM() pour calculer la somme de plusieurs lignes. Permet par exemple de
connaitre le total de tous les achats d’un client
145
Langage de Manipulation des Données
• La commande HAVING:
La condition HAVING est presque similaire à WHERE à la seule différence
que HAVING permet de filtrer en utilisant des fonctions telles que SUM(),
COUNT(), AVG(), MIN() ou MAX().
Syntaxe:
SELECT colonne1, fonction(colonne2)
FROM nom_table
GROUP BY colonne1
HAVING fonction(colonne2) operateur valeur ;
146
Langage de Manipulation des Données
• La commande HAVING:
Exemple :
SELECT client, SUM(tarif)
FROM achat
GROUP BY client
HAVING SUM(tarif) > 40 ;
147
Langage de Manipulation des Données
• La commande ORDER BY :
La commande ORDER BY permet de trier les lignes dans un résultat d’une
requête.
Syntaxe:
SELECT colonne1, colonne2
FROM table
ORDER BY colonne1 ;
148
Langage de Manipulation des Données
• La commande ORDER BY :
Exemple :
SELECT id, nom, prenom
FROM utilisateur
ORDER BY nom ;
149
Langage de Manipulation des Données
• La commande UPDATE:
Cette commande permet d’effectuer des modifications sur des lignes
existantes
Syntaxe:
UPDATE nom_table
SET nom_colonne_1 = 'nouvelle valeur'
WHERE condition ;
150
Langage de Manipulation des Données
• La commande UPDATE:
Exemple :
UPDATE client
SET
rue = '49 Rue Ameline',
ville = 'Saint-Eustache-la-Foret',
code_postal = '76210'
WHERE id = 2 ;
151
Langage de Manipulation des Données
• La commande INSERT INTO :
Insertion d’un tuple dans une table :
permet au choix d’inclure une seule ligne a la base existante ou plusieurs
lignes d’un coup.
Syntaxe :
INSERT INTO table
VALUES ('valeur 1', 'valeur 2', ...) ;
Exemple :
INSERT INTO Livre
VALUES (‘HUGO’, ‘HERNANT’, 1830, ‘THEATRE’, 120.00);
152
Langage de Manipulation des Données
• La commande INSERT INTO :
Insertion d’un tuple dans une table :
Exemple :
INSERT INTO Livre
VALUES (‘HUGO’, ‘HERNANT’, 1830, ‘THEATRE’, 120.00);
Insère un nouveau tuple en utilisant un ordre différent de l’ordre de définition.
INSERT INTO Livre (Auteur, Titre, Année, Prix, Genre)
VALUES (‘Balzac, ‘Le père Goriot’, 1834, 148.5, ‘Roman’);
Insère un nouveau tuple sans initialiser une colonne (colonne prix).
INSERT INTO Livre (Auteur, Titre, Année, Genre)
VALUES (‘Balzac, ‘Le père Goriot’, 1834, ‘Roman’);
153
Langage de Manipulation des Données
• La commande DELETE:
La commande DELETE en SQL permet de supprimer des lignes dans une
table. En utilisant cette commande associe a WHERE il est possible de
sélectionner les lignes concernées qui seront supprimées.
Syntaxe:
DELETE FROM table
WHERE condition ;
154
Langage de Manipulation des Données
• La commande DELETE:
Exemple :
.
DELETE FROM utilisateur
WHERE date_inscription < '2012-04-10' ;
Table utilisateur
155
CHAP. 5 (SUITE):
LANGAGE SQL
Pr. : Mohamed BASLAM
Niveau : S4 BCG
Année : 2015/2016
156
Plan
• Langage de Manipulation des Données
(suite)
• Les Jointures entre tables
• Introduction
• Modélisation d’une relation
• Qu’est ce qu’une jointure?
• Les Jointures Internes
• Les Jointures Externes
157
Langage de Manipulation des Données
• La commande CASE:
La commande ≪ CASE … WHEN … ≫ permet d’utiliser des conditions de
type ≪ si / sinon ≫ (cf. if / else) similaire à un langage de programmation
pour retourner un résultat disponible entre plusieurs possibilités
Syntaxe:
CASE
WHEN a=b THEN 'A egal a B'
WHEN a>b THEN 'A superieur a B'
ELSE 'A inferieur a B'
END
158
Langage de Manipulation des Données
• La commande CASE :
Exemple :
.
SELECT id, nom, surcharge, prix_unitaire, quantite,
CASE
WHEN surcharge =1 THEN 'Prix ordinaire'
WHEN surcharge >1 THEN 'Prix superieur a la normale'
ELSE 'Prix inferieur a la normale'
END
FROM achat;
Table achat
159
Langage de Manipulation des Données
• La commande CASE :
Résultat de :
.
SELECT id, nom, surcharge, prix_unitaire, quantite,
CASE
WHEN surcharge =1 THEN 'Prix ordinaire'
WHEN surcharge >1 THEN 'Prix superieur a la normale'
ELSE 'Prix inferieur a la normale'
END
FROM achat ;
Table achat
160
Langage de Manipulation des Données
• La commande CASE :
UPDATE avec CASE :
Le CASE peut être utilisé dans n’importe quelle instruction ou clause, telle
que SELECT, UPDATE, DELETE, WHERE, ORDER BY ou HAVING.
UPDATE achat
SET quantite = (
CASE
WHEN surcharge < 1 THEN quantite + 1
WHEN surcharge > 1 THEN quantite - 1
ELSE quantite
END
);
161
Langage de Manipulation des Données
• La commande CASE :
Question : Réfléchissez au résultat de cette requête
UPDATE achat
SET quantite = (
CASE
WHEN surcharge < 1 THEN quantite + 1
WHEN surcharge > 1 THEN quantite - 1
ELSE quantite
Table achat
END
);
162
Langage de Manipulation des Données
• La commande UNION:
Elle permet de concaténer les résultats de 2 requêtes ou plus. Pour l’utiliser il
est nécessaire que chacune des requêtes à concaténer retournes le même
nombre de colonnes, avec les mêmes types de données et dans le même
ordre.
Syntaxe:
SELECT * FROM table1
UNION
SELECT * FROM table2;
Union de 2 ensembles :
A = Résultat de la première requête
B = Résultat de la deuxième requête
163
Langage de Manipulation des Données
• La commande UNION:
Exemple :
Table magasin1_client
Table magasin2_client
SELECT * FROM magasin1_client
UNION
SELECT * FROM magasin2_client;
164
Langage de Manipulation des Données
• La commande UNION:
Resultat de :
SELECT * FROM magasin1_client
UNION
SELECT * FROM magasin2_client;
Union des deux tables : magasin1_client et table magasin2_client
165
Langage de Manipulation des Données
• La commande INTERSECT
Elle permet donc de récupérer les enregistrements communs a 2 requêtes.
Cela peut être utile lorsqu’il faut trouver s’il y a des données similaires sur 2
tables distinctes.
Syntaxe:
SELECT * FROM table1
INTERSECT
SELECT * FROM table2;
Intersection de 2 ensembles :
A = Résultat de la première requête
B = Résultat de la deuxième requête
166
Langage de Manipulation des Données
• La commande INTERSECT :
Exemple :
Table magasin1_client
Table magasin2_client
SELECT * FROM magasin1_client
INTERSECT
SELECT * FROM magasin2_client;
167
Langage de Manipulation des Données
• La commande INTERSECT :
Resultat de :
SELECT * FROM magasin1_client
INTERSECT
SELECT * FROM magasin2_client;
Intersection des deux tables : magasin1_client et table magasin2_client
168
Langage de Manipulation des Données
• La commande EXCEPT :
Elle s’utilise entre 2 instructions pour récupérer les enregistrements de la
première instruction sans inclure les résultats de la seconde requête.
Syntaxe:
SELECT * FROM table1
EXCEPT
SELECT * FROM table2 ;
Exception entre 2 ensembles :
A = Résultat de la première requête
B = Résultat de la deuxième requête
169
Langage de Manipulation des Données
• La commande EXCEPT :
Exemple :
Table magasin1_client
Table magasin2_client
SELECT * FROM magasin1_client
EXCEPT
SELECT * FROM magasin2_client;
170
Langage de Manipulation des Données
• La commande EXCEPT :
Resultat de :
SELECT * FROM magasin1_client
EXCEPT
SELECT * FROM magasin2_client;
Exception entre deux tables : magasin1_client et table magasin2_client
171
Les Jointures entre tables
Introduction
• Une Base de donnée est constituée d’un ensemble des tables.
Nécessité
d’introduire une communication entre les
tables, une relation entre les tables.
• Pour le moment, nous n'avons travaillé que sur une seule table à la
fois. Dans la pratique, vous aurez certainement plusieurs tables
dans votre base, dont la plupart seront interconnectée.

Tout ça permet de mieux découper vos informations,
d'éviter des répétitions et de rendre ainsi vos données plus faciles
à gérer.
172
Les Jointures entre tables
introduction
• Par exemple la table OUVRAGES que nous avons vu dans le
Chap-3
OUVRAGES
Cote
Titre
NbExem
Année
Thème
Titre
NbExem
NomAuteur
PreAuteur
NomAuteur
PreAuteur
AUTEUR
OUVRAGES
Cote
Editeur
Année
Thème
#NumAut
ECRIT
#Cote
#NumAut
NumAut
173
Les Jointures entre tables
Modélisation d’une relation
• Si je voulais stocker les Nom, Prénom et numéro de telephone de chaque
propriétaire de jeux vidéo dans notre table jeux_video, il n'y aurait pas
d'autre solution que de dupliquer ces informations sur chaque ligne…
Cependant ce serait bien trop répétitif, regardez ce que ça donnerait sur le
tableau suivante :
Jeux_video
Id
Nom
Prenom_Prop.
Nom_Prop.
telephone
prix
Nbre_joueur
_max
commentaire
1
Super
Mario
Ahmed
Farid
0144772133
4
1
Jeu
d’anthologie!
2
Sonic
Younes
Elalami
0322174122
2
1
Meilleur jeu
3
Zelda
Ahmed
Farid
0144772133
15
1
Jeu comlet
4
Mario
Ahmed
Farid
0144772133
25
4
Excellent jeu
5
Super
Smash
Youssef
Omari
0411780200
55
4
Jeu délirant
174
Les Jointures entre tables
Modélisation d’une relation
• Ce que je vous propose, c'est de créer une autre table, que l'on
nommera par exemple propriétaires, qui centralisera les informations
des propriétaires des jeux (tableau suivante).
Propriétaires
Id
Prenom
Nom
tel
1
Ahmed
Farid
0144772133
2
Younes
Elalami
0322174122
3
Youssef
Omari
0411780200
• Cette table liste tous les propriétaires de jeux connus et attribue à
chacun un ID. Les propriétaires n'apparaissant qu'une seule fois, il n'y
a pas de redondance.
175
Les Jointures entre tables
Modélisation d’une relation
• Maintenant, il faut modifier la structure de la table jeux_video pour faire
référence aux propriétaires. Pour cela, le mieux est de créer un champ
ID_proprietaire qui indique le numéro du propriétaire dans l'autre table
(tableau suivante).
Jeux_video
Id
Nom
#ID_proprietaire
prix
Nbre_joueur_
max
commentaire
1
Super
Mario
1
4
1
Jeu
d’anthologie!
2
Sonic
2
2
1
Meilleur jeu
3
Zelda
1
15
1
Jeu comlet
4
Mario
1
25
4
Excellent jeu
5
Super
Smash
3
55
4
Jeu délirant
• Le nouveau champ ID_proprietaire est de type INT. Il permet de faire
référence à une entrée précise de la table proprietaires
176
Les Jointures entre tables
Modélisation d’une relation
• On peut maintenant considérer que les tables sont reliées à travers ces ID
de propriétaires, comme le suggère la figure suivante.
Propriétaires
Id
Prenom
Nom
tel
1
Ahmed
Farid
0144772133
2
Younes
Elalami
0322174122
3
Youssef
Omari
0411780200
Jeux_video
Id
Nom
ID_proprietaire
prix
Nbre_joueur_
max
commentaire
1
Super
Mario
1
4
1
Jeu
d’anthologie!
2
Sonic
2
2
1
Meilleur jeu
3
Zelda
1
15
1
Jeu comlet
4
Mario
1
25
4
Excellent jeu
5
Super
Smash
3
55
4
Jeu délirant
177
Les Jointures entre tables
Modélisation d’une relation
• SQL sait donc que l'ID_proprietaire no 1 dans la table jeux_video
correspond à Ahmed?
• Non, il ne le sait pas. Il ne voit que des nombres et il ne fait pas la
relation entre les deux tables. Il va falloir lui expliquer cette relation
dans une requête SQL : on va faire ce qu'on appelle une jointure
entre les deux tables
178
Les Jointures entre tables
Qu'est-ce qu'une jointure ?
• Lorsqu'on récupère la liste des jeux, si on souhaite obtenir le nom du
propriétaire, il va falloir adapter la requête pour récupérer aussi les
informations issues de la table proprietaires. Pour cela, on doit faire ce
qu'on appelle une jointure.
• Les jointure : permettent d’associer plusieurs tables dans une même
requête.
• Deux types de jointures :
• les jointures internes : elles ne sélectionnent que les données qui ont une
correspondance entre les deux tables ;
• les jointures externes : elles sélectionnent toutes les données, même si
certaines n'ont pas de correspondance dans l'autre table
179
Les Jointures entre tables
Qu'est-ce qu'une jointure ?
• Exemple :
Propriétaires
Id
Prenom
Nom
tel
1
Ahmed
Farid
0144772133
2
Younes
Elalami
0322174122
3
Youssef
Omari
0411780200
4
Laila
Anas
0588123569
• Imaginons que nous ayons une 4e personne dans la table des propriétaires (Laila
Anas) et que cette personne n’apparait pas dans la table jeux_video : Si vous
récupérez les données des deux tables à l'aide :
• Jointure Interne : Laila Anas n'apparaîtra pas dans les résultats de la requête. La
jointure interne force les données d'une table à avoir une correspondance dans
l'autre.
• Jointure externe : vous aurez toutes les données de la table des propriétaires,
même s'il n'y a pas de correspondance dans l'autre table des jeux vidéo ; donc
Laila Anas, qui pourtant ne possède aucun jeu vidéo, apparaîtra.
180
Les Jointures entre tables
Les jointures internes
• Une jointure interne peut être effectuée de deux façons différentes :
• à l'aide du mot-clé WHERE : c'est l'ancienne syntaxe, toujours utilisée aujourd'hui,
qu'il faut donc connaître mais que vous devriez éviter d'utiliser si vous avez le
choix ;
SELECT nom, prenom FROM proprietaires, jeux_video ;
• Problème : champ nom est dans les deux tables, donc ça ne fonctionnera pas car
ce n'est pas claire si on veut le nom de la personne ou du jeu .
• Solution : marquer le nom de la table devant le nom du champ:
SELECT jeux_video.nom, proprietaires.prenom FROM proprietaires,
jeux_video ;
181
Les Jointures entre tables
Les jointures internes
• Bonne solution, mais les tables ne sont pas encore liées, En effet, les jeux
et leurs propriétaires ont une correspondance via le champ
ID_proprietaire (de la table jeux_video) et le champ ID (de la table
proprietaires). On va indiquer cette liaison dans un WHERE, comme ceci :
SELECT jeux_video.nom, proprietaires.prenom
FROM proprietaires, jeux_video
WHERE jeux_video.ID_proprietaire = proprietaires.ID ;
182
Les Jointures entre tables
Les jointures externes
• Les jointures externes permettent de récupérer toutes les données, même
celles qui n'ont pas de correspondance. On pourra ainsi obtenir Laila Anas
dans la liste même s'il ne possède pas de jeu vidéo
• La syntaxe disponible est à base de JOIN. Il y a deux écritures à connaître :
LEFT JOIN et RIGHT JOIN. Cela revient pratiquement au même, avec une
subtile différence que nous allons voir
183
Les Jointures entre tables
Les jointures externes
• LEFT JOIN : récupérer toute la table de gauche :
SELECT jeux_video.nom as nom_jeu, proprietaires.prenom as prenom_prop
FROM proprietaires
LEFT JOIN jeux_video
ON jeux_video.ID_proprietaire = proprietaires.ID ;
• proprietaires est appelée la « table de gauche » et jeux_video la « table
de droite ». Le LEFT JOIN demande à récupérer tout le contenu de la table
de gauche, donc tous les propriétaires, même si ces derniers n'ont pas
d'équivalence dans la table jeux_video.
184
Les Jointures entre tables
Les jointures externes
• LEFT JOIN : récupérer toute la table de gauche :
SELECT jeux_video.nom, proprietaires.prenom
FROM proprietaires
LEFT JOIN jeux_video
ON jeux_video.ID_proprietaire = proprietaires.ID ;
• Résultat de cette requête
nom (Nom_jeu)
prenom (prenom_prop)
Super Mario
Ahmed
Sonic
Younes
Zelda
Ahmed
Mario
Ahmed
Super Smash
Youssef
NULL
Laila
185
Les Jointures entre tables
Les jointures externes
• RIGHT JOIN : récupérer toute la table de droite :
SELECT jeux_video.nom as nom_jeu, proprietaires.prenom as prenom_prop
FROM proprietaires
RIGHT JOIN jeux_video
ON jeux_video.ID_proprietaire = proprietaires.ID ;
• La table de droite est « jeux_video ». On récupèrerait donc tous les jeux,
même ceux qui n'ont pas de propriétaire associé.
186
Fin de cours de Bases de
données