BD-intro - e-campus

Bases de données
Yann Loyer
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Plan du cours
1.
2.
3.
4.
5.
6.
Introduction
Modèle relationnel
Langage de manipulation de données
Langage de définition de données
Bases de la conception de schémas
Problèmes courants
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Introduction
Plan :
I.1) Bases de données
I.2) Systèmes de gestion de bases de données
I.3) Niveaux d’abstractions
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Bases de données
Une base de données est ensemble de données :
–
–
–
–
représentant une partie du monde réel
stockées en mémoire secondaire
pouvant être interrogées et mises à jour
servant de support à une ou plusieurs applications
Mais… base de données  banque de données
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Bases de données
Une collection de données est appelée base de données si:
– format connu (défini au niveau du système et non uniquement
au niveau des programmes utilisant les données) et défini par
des méta-données (données décrivant des données)
– Données stockées, recherchées, modifiées uniquement par un
type spécial de programmes appelé système de gestion de
bases de données
– Données manipulées sous le contrôle de transactions
(ensemble de règles formelles assurant l’intégrité des données)
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Système de gestion de
bases de données (SGBD)
Un SGBD est un ensemble de logiciels-système
permettant aux utilisateurs de:
–
–
–
–
mettre en forme
sauvegarder,
mettre à jour (modifier, insérer, supprimer)
rechercher
efficacement des données spécifique dans une très
grande masse d’informations partagées entre plusieurs
utilisateurs
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Utilisation d’un SGBD
• Définition du schéma de la base (modèle Entité/Association,
normalisation)
• schéma conceptuel (format des données et associations entre
données)
• schéma interne (correspondance entre les notions
conceptuelles et celles liées à l’organisation physique des
données – fichiers, index)
• schémas externes (définition d’une vue pour chaque groupe
d’utilisateur)
• programmes d’application (code est constitué de commandes
propres au SGBD intégrées dans un langage de
programmation s’exécutent en référençant les schémas
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externes
Fonctionnalités d’un SGBD (1)
• Gestion de données persistantes
• Gestion de grandes quantités de données
• Fiabilité des données
– Cohérence et contraintes d’intégrité
– Sûreté du fonctionnement
• Notion de transaction atomique
• Techniques de sauvegarde et/ou de journalisation
• Procédures de reprise sur panne
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Fonctionnalités d’un SGBD (2)
• Sécurité d’accès
– commandes d’autorisation
• Partage et accès concurrents
– techniques de verrouillage
• Interrogation : langages de requêtes
– déclaratifs et incomplets
intégration du langage de requête et d’un langage de
programmation
dysfonctionnements (typage et traitement ensembliste)
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Niveaux d’abstraction
• Plusieurs niveaux d’abstractions entre
l’ordinateur (qui traite des bits) et
l’utilisateur final (qui traite des concepts)
• Dans le domaine des BD, on en considère 3:
– Niveau interne
– Niveau conceptuel
– Niveau externe
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Niveau interne
• Ensemble de fichiers et de structures
utilisées pour permettre un accès efficace
aux données (index)
• Appelé base de données physique
• Réside en mémoire auxiliaire
• Plusieurs BD physiques peuvent être gérées
par le même SGBD
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Niveau conceptuel (1)
• Base de données conceptuelle: abstraction
du monde réel
• Langage de définition de données:
– fourni par le SGBD
– permet de définir la BD conceptuelle en terme
de modèle de données
– permet de réaliser son implémentation au
niveau physique
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Niveau conceptuel (2)
Principaux modèles de données:
• Modèle hiérarchique
– Structure de base: l’arbre
• Modèle réseau
– Structure de base: le graphe orienté
• Modèle relationnel
– Structure de base: la relation
• Émergence de nouveaux modèles
– Modèle orienté-objets
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Niveau conceptuel (3)
• BD conceptuelle: description d’un ensemble
cohérent réunissant les informations pertinentes
d’une entreprise
• Processus: ensemble de fichiers  BD
conceptuelle
– appelé intégration de données
– coordonné par une ou plusieurs personnes constituant
l’administrateur de la base
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Niveau externe (1)
• Appelé également Niveau des vues
• Vue: abstraction de la BD conceptuelle
représentant une partie de ses informations
exemple: si une BD conceptuelle décrit des clients
par leurs noms, dates de naissance et numéro de
CB, alors on peut définir une vue décrivant les
clients par leurs noms et ages
• La plupart des SGBD fournissent:
– un langage de définition de vues
– un langage de manipulation de vues
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Niveau externe (2)
• Construction de vues : processus inverse de
l’intégration de données
• Avantage de l’intégration de données:
–
–
–
–
–
vue globale des données de l’entreprise
meilleur contrôle de la cohérence
élimination des redondances
meilleur contrôle d’accès aux données
possibilité de faire des études statistiques plus
facilement
– etc.
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Vision globale d’une BD
Programme
d’application 1
Niveau
externe
Niveau
Conceptuel
Niveau
Interne
vue 1
Programme
d’application n
…
vue n
BD conceptuelle
BD physique
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Atouts du modèle relationnel
• Le modèle relationnel est très populaire
dans l’industrie car:
– conceptuellement simple (tout programmeur
d’application peut aisément comprendre les
concepts de base)
– fondements mathématiques (les aspects
opérationnels peuvent être prouvés et des
propositions testées)
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II. Niveau conceptuel
II.1 Définition d’une BD
relationnelle
La définition d’une BD suppose l’existence de:
– un ensemble d’attributs
– un ensemble de domaines (ou types, ou valeurs)
– un ensemble de noms de tables
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Schéma de relation
Définition: schéma de relation R = ensemble
fini de la forme
R = {A1:dom(A1),…, An: dom(An)}
où Ai est un attribut et dom(Ai) le domaine de Ai
noté R = {A1,…, An}
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N-uplets et relations
Définition: un n-uplet t sur R est une fonction
qui associe à chaque attribut de Ai de R une
valeur de son domaine dom(Ai)
– Si t(Ai) = ai pour tout i, alors t est représenté par
ai… an
Définition: une relation r sur R est un ensemble
de n-uplets sur R
– R est appelé schéma de r, et noté sch(r)
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Base de données
Définition: un schéma de base de données S est un
ensemble fini de tables, où chaque table T est associée
à un schéma de relation sch(T)
– T de schéma sch(T) = {A1,…, An} est notée T(A1,…,An)
– Un attribut peut appartenir à plusieurs tables
– Plusieurs tables peuvent avoir le même schéma
Définition: Soit S = {T1,…, Tn}. Une base de données
sur S est une fonction qui associe à chaque table Ti
une relation finie (Ti) sur sch(Ti)
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Exemple de BD relationnelle
• Soit S le schéma de base de données suivant:
S = {E(EMP:char ; DEP:char) ;
M(MGR:char ; DEP:char)}
• Soit une base de données sur S définie par:
(E) = {(Dupont;info); (Durand;info)}
(M) = {(Martin;info); (Marton;RH)}
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II.2 Mises à jour
• Insertion
• Modification
• Suppression
d’un ou plusieurs n-uplets dans une relation donnée
 pas de difficulté au niveau conceptuel
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II.3 Consultation
Deux types de langages:
• langages fondés sur l’algèbre relationnelle
– impératifs
• langages fondés sur le calcul relationnel
– déclaratifs
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II.3.1 Algèbre relationnelle
6 opérations de bases qui s’appliquent aux
relations et retournent des relations:
–
–
–
–
–
–
Union
Différence
Projection
Sélection
Produit
Renommage
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UNION
• argument : 2 relations r et s
telles que sch(r) = sch(s)
• résultat : une relation r  s telle que:
sch(r  s) = sch(r)
r  s = {t | t  r ou t  s}
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DIFFERENCE
• argument : 2 relations r et s
telles que sch(r) = sch(s)
• résultat : une relation r - s telle que:
sch(r - s) = sch(r)
r - s = {t | t  r et t  s}
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PROJECTION
• argument : une relation r et un ensemble
d’attributs X tel que X  sch(r)
• résultat : une relation X(r) telle que:
sch(X(r)) = X
X(r) = {t(X) | t  r}
où t(X) est la projection de t sur X
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SELECTION
• argument : une relation r et une formule 
• formules : soient A et B des attributs, t et t’ des n-uplets
et a une valeur de dom(A), alors :
– t(A) = t’(B), t(A) < t’(B), t(A) = a … sont des formules
– Si F et G sont des formules, alors (F), F, FG, FG sont des
formules
• résultat : une relation (r) telle que:
sch((r)) = sch(r)
(r) = {t | t  r et }
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PRODUIT
• argument : 2 relations r et s
telles que sch(r)  sch(s) = 
• résultat : une relation r  s telle que:
sch(r  s) = sch(r)  sch(s)
r  s = {t | t(sch(r))  r et t(sch(s))  s}
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RENOMMAGE
• argument : une relation r et une fonction f
qui à chaque attribut associe un attribut
• résultat : une relation f(r) telle que:
sch(f(r)) = f(sch(r))
f(r) = {s | t  r et s  f = t}
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Langage algébrique de requêtes
Chaque schéma de BD est associé à un langage
algébrique de requêtes:
– Ensemble de toutes les expressions relationnelles
que l’on peut former à partir des tables de S et des
opérations de l’algèbre relationnelle
– Chaque expression e est appelée requête sur S
– Le résultat de l’évaluation de e sur  est appelé
réponse de e sur 
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Évaluation d’une expression
1. Remplacer chaque table T de e par (T)
2. Effectuer les opérations de e
3. Renvoyer le résultat
 Traitement parallèle
Cela équivaut à définir une fonction Fe :
Fe () = eval(e, )
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Requêtes équivalentes
• Chaque requête équivaut à un programme Fe
• L’évaluation de e sur une BD  équivaut à
l’exécution de ce programme avec en entrée  et
en sortie eval(e, )
• Deux expressions e et e’ sont équivalentes, e  e’,
ssi Fe = Fe’
– Exemple: X(R) = X(Y(R) ) si X  Y
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Exercice
Soit le schéma de BD suivant:
• SALLE(nom,horaire,titre)
• FILM(titre,réalisateur,acteur)
• PRODUIT(producteur,titre)
• VU(spectateur,titre)
• AIME(spectateur,titre)
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Requêtes
1.
2.
3.
4.
Quels sont les films réalisés par Coppola?
Où et à quelle heure peut-on voir « Le parrain »?
Où peut-on voir un film dans lequel joue Al Pacino?
Après 23h, où peut-on voir un film dans lequel joue Marlon
Brando?
5. Quels acteurs ont produit un film dans lequel ils jouent?
6. Quels sont les acteurs qui ont produit un film?
7. Quels acteurs ont produit un film qu’ils ont réalisé?
8. Quels sont les spectateurs n’aimant aucun film?
9. Quels spectateurs n’ont pas aimé un des films qu’ils ont vus?
10. Quels spectateurs ont aimé tous les films qu’ils ont vus?
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II.3.2 Calcul relationnel
• Langage logique
 langage de requêtes relationnels (SQL)
• Principe:
– Chaque table T de S  un prédicat
– N-uplets de (T)
 valeurs satisfaisant le prédicat
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Calcul relationnel
Formules: soit un ensemble de variables par domaine
– Les valeurs et variables d’un domaine sont des termes
– Si x1,…, xn sont des termes, alors
• R(x1,…, xn)
• x1  xn avec   {=, ,,…}
sont des formules
– Si F et G sont des formules et x une variable libre de F, alors
• (F), F, F  G, F  G, F  G
 x F, x F
sont des formules
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Calcul relationnel
• Interprétation: la formule T(x1,…, xn) est
vraie pour une valuation donnée si le n-uplet
correspondant appartient à la relation (T)
• Requête:
{(x1,…, xn) | F(x1,…, xn)} où (x1,…, xn) sont
les
variables libres de F
• Réponse: ensemble des valeurs de (x1,…, xn)
pour lesquelles Bases
F est
vraie
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II.3.3 SQL
SQL : langage de requêtes fondé sur le calcul relationnel
Forme de base:
SELECT A1,…, An FROM T1,…, Tm WHERE ;
les Ai sont des attributs des tables T1,…, Tm
 est une condition
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SQL
SELECT A1,…, An FROM T1,…, Tm WHERE ;
est équivalent à
 A1,…, An ( (T1  …  Tm ))
Toutes les expressions de l’algèbre et du calcul
peuvent être écrite en SQL (union, diff, intersect,
forall, exists, not,Bases
in…)
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SQL
 A1,…, An ( (T1  …  Tm ))

 A1,…, An (’ (T’1  …  T’p ))
équivaut à
(SELECT A1,…, An FROM T1,…, Tm WHERE )
UNION
(SELECT A1,…, An FROM T’1,…, T’p WHERE ’)
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II.3.4 Optimisation des requêtes
Preuves d’équivalences entre expressions à l’aide de:
• Propriétés classiques (associativité,
commutativité, …)
• Définitions des opérations
• Propriétés telles que :
1. t  r || s  t(R)  r et t(S)  s
2. t  X (r)  t’  r (t’(X) = t)
3. t  r  X  R (t(X)  X (r))
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