Cours de bases de données. - univ-oeb

2ème Année LMD informatique
Université L’arbi Ben M’hidi - Oum El-Bouaghi - Algérie
Cours de bases de
données
Dr. Chergui Leila
Sommaire
Chapitre 1 : Introduction générale aux bases de données……………..….1
Chapitre 2 : Le modèle relationnel……….……………........................….13
Chapitre 3 : Le calcul relationnel………………………………..………..34
Chapitre 4 : SQL : Interrogation d’une base de données………….…….41
Chapitre 5 : SQL : Définition et modification d’une base de données….48
Chapitre 1: Introduction générale
aux bases de données
Chapitre 1 : Introduction générale aux bases de données
Introduction
Auparavant, les données sont stockées sous forme de fichiers et ils sont gérées par un système
de gestion de fichiers, il y avait deux types de fichiers :
1. Fichier des données : représentent des séquences d’enregistrements dont l’accès est
séquentiel ou indexé.
2. Fichier de traitement : représentent un ensemble d’instructions servant à manipuler les
données des fichiers (assembleur, Cobol).
Mais cette approche a souffert des problèmes suivants :
3. Redondance d’information (Mise A Jours (MAJ) difficiles).
4. Problème d’incohérence, de fiabilité et de sécurité.
5. Manque de structuration des données.
6. Si un changement est effectué sur la structure d’un fichier de données tous les
programmes qui l’utilisent doivent être modifiés et on va perdre du temps pour la
maintenance.
Solution : regrouper les fichiers de données en une seule entité= BD, dont les données et les
traitements sont indépendants.
1.1. Concepts de base
Dans ce qui suit on va expliquer le principe de quelques concepts de base.
1.1.1. Base de Données (BD)
Une BD est faite pour enregistrer des faits, des opérations au sein d'un organisme
(administration, banque, université, hôpital, ...), c’est un :
 Ensemble structuré de données.
 Enregistré sur des mémoires secondaires (disque dur).
 Créé et tenu à jour pour les besoins d’un ensemble d’utilisateurs ou de programmes.
1.1.2. Objectifs d’un Système de Gestion de Base de Données
Un Système de Gestion de Bases de Données (SGBD) (en anglais DBMS pour Database
Management System) est un système qui permet de créer et gérer une BD partagée par
plusieurs utilisateurs simultanément.
Il représente un ensemble de services (applications logicielles) permettant de :
Dr. Chergui Leila
2
Chapitre 1 : Introduction générale aux bases de données
 Définir la structure d’une BD (de décrire les données et les liens entre elles d’une
façon logique sans se soucier du comment cela va se faire physiquement dans les
fichiers) par un Langage de Description de Données (LDD).
 Rechercher des données dans une BD (Langage de Manipulation des Données :
LMD).
 Insérer, modifier, supprimer des données dans une BD (LMD).
 Assurer la cohérence et la confidentialité des données (LMD) et la non-redondance
des données.
 Assurer la sécurité.
 Assurer la cohérence : les données sont soumises à certains nombre de contraintes
d’intégrité qui définissent un état cohérent de la base. Ces contraintes sont décrites
dans le langage de description de données (LDD). Ex : l’âge des employés ne peut pas
être supérieur à 55. Si un utilisateur ajoute une entité employé, le SGBD doit vérifier
l’attribut âge, s’il ne respecte pas cette contrainte, il est rejeté. Une contrainte
d’intégrité est une propriété que les objets décrits par le schéma (entité, association,
attribut) doivent respecter de manière à représenter le problème.
 Assurer la confidentialité : les données doivent pouvoir être protégées contre les accès
non-autorisés. Pour cela, il faut associer à chaque utilisateur des droits d’accès aux
données.
 Assurer la sécurité après panne : on peut tomber dans des situations où certains
fichiers ne sont plus lisibles ou une panne au milieu d’une MAJ. Le SGBD doit
assurer la reprise après panne. Il existe plusieurs méthodes : récupérer les données
avant la modification, terminer l’opération interrompue, ou utiliser la journalisation
qui consiste à mémoriser les états successifs de la BD.
 Permettre le partage des données : permettre à plusieurs utilisateurs d’accéder aux
mêmes données au même moment de manière transparente, en contrôlant les accès
concurrents. Ou on parle des transactions. Une transaction est une opération unitaire
qui transforme le contenu de la BD d’un état A vers un état B.
 Assurer une efficacité d’accès : en terme du temps de réponse et de débit global ainsi
que des modes d’accès simples (hachage, arbre blanchi). Le temps de réponse est le
temps d’attente moyen pour une requête. Le débit global représente le nombre de
transactions exécutées par second.
Dr. Chergui Leila
3
Chapitre 1 : Introduction générale aux bases de données
1.1.3. Système d’Information (SI)
Il permet de gérer les informations nécessaires au bon fonctionnement d’une entreprise. Les
BDs sont au cœur d’un SI. La différence entre un SGBD et un SI est indiquée dans la figure
1.1.
Figure 1.1. Différence entre un SGBD et un SI.
La plupart des SGBDs fonctionnent selon un mode client/serveur, le serveur (la machine
stockant les données) reçoit des requêtes de plusieurs clients et ceci de manière concurrente.
Le serveur analyse la requête, le traite et retourne le résultat au client.
1.1.4. Domaines d’application d’un SGBD
Les SGBD sont des logiciels complexes et stratégiques, utilisés dans de très nombreuses
applications informatiques, parmi lesquelles :
1. Gestion d’entreprise (stock, personnel, client).
2. Banque (comptes, emprunte).
3. Système de réservation (avion, train).
4. Bibliothèque, vidéothèque.
5. Bureautique.
6. Géographie (carte routière : GPS).
7. Informatique (programmation, documentation).
8. Le E-commerce.
9. Les dossiers médicaux.
10. Les blogs et les wikis.
Dr. Chergui Leila
4
Chapitre 1 : Introduction générale aux bases de données
Remarques
 Un blog est un type de site web (ou une partie d'un site web) utilisé pour
la publication périodique et régulière de nouveaux articles, généralement succincts, et
rendant compte d'une actualité autour d'un sujet donné ou d'une profession.
 Un wiki est un site web dont les pages sont modifiables par les visiteurs afin de
permettre l'écriture et l'illustration collaboratives des documents numériques qu'il
contient. Il utilise un langage de balisage et son contenu est modifiable au moyen
d’un navigateur web.
1.1.5. Niveaux d'abstraction
On peut distinguer trois niveaux d’abstraction comme il est illustré dans la figure 1.2 :
 Niveau externe : vue partielle des données suivant l'utilisateur (utilisateur final ou
programmeur d’application). Ex : l’utilisateur n° 1 est chargé de paye, donc il voit que
les informations employé. Le programmeur n° 1 est chargé de faire les facturations,
donc il s’intéresse aux tables client et commande.
Il existe plusieurs schémas
externes.
 Niveau conceptuel : vue globale de l'organisation des données, c’est la définition
logique de la BD (représentation) via le modèle de données, elle est faite par
l’administrateur de la BD qui est chargé d’identifier et décrire les regroupements
de données et leurs interactions. Ex : nom, prénom, adresse, etc. Il existe un seul
schéma logique.
 Niveau interne : organisation physique des données qui concerne le type de stockage
et les modes d’accès. Ce niveau est réalisé par le SGBD. Ex : nom : 20 octets,
prénom : 20 octets, adresse : 40 octets, salaire : 4 octets.
Figure 1.2. Niveaux d’abstraction dans un SGBD.
Dr. Chergui Leila
5
Chapitre 1 : Introduction générale aux bases de données
1.1.6. Indépendance de données
L'architecture à trois niveaux définit ci-dessus permet de garantir l'indépendance des données
par rapport aux programmes : elle permet de modifier le schéma de la base de données à un
niveau sans restructurer les autres.
On trouve deux types d’indépendance :
1. L’indépendance physique : est la possibilité de changer le schéma physique et de
modifier l'organisation physique des fichiers, de rajouter ou supprimer des méthodes
d'accès sans remettre en cause le schéma conceptuel.
2. L’indépendance logique : est la possibilité de modifier le niveau conceptuel sans
changer le schéma externe.
1.1.7. Les modèles logiques
1. Le modèle hiérarchique : ou arbre, il lie les enregistrements dans une structure
arborescente où chaque enregistrement n’a qu’un seul possesseur. Pour chaque nœud
donné, un seul nœud père. Ex : ADABASE (1970), IMS (1966), System 2000 (1967).
2. Le modèle réseau : ou graphe, c’est un modèle hiérarchique, mais permet en plus
d’établir des relations transverses. Ex : TOTAL (1978), IDMS (1978), IDMS2 (1978),
SOCRATE.
3. Le modèle relationnel : il stocke les informations décomposées et organisées dans des
tables. Ex : 80% des SGBD sont relationnelles, ORACLE (85% du marché), DB2,
SQL Server, My SQL (libre), Postgre SQL (libre), ACCESS, PARADOX , DBASEV,
INGRES, INFORMIX, RDB.
4. Le modèle orienté objet : il stocke les informations groupées sous forme de collections
d’objets persistants dans des classes. Ex : Versan, Object store, O2, ONTOS, ORION.
5. Le modèle XML : il s’appuie sur le modèle de données fourni par XML. Ex :
Academic search.
Des exemples de modèle hiérarchique et modèle réseau sont affichés dans la figure 1.3.
Figure 1.3. Exemples de modèles logiques.
Dr. Chergui Leila
6
Chapitre 1 : Introduction générale aux bases de données
Remarques
1. Donnée exhaustive : la base contient toutes les informations requises pour le service
que l’on en attend, il n’ya pas de données manquantes.
2. Donnée persistent : elle doit survivre à la fin d’une application particulière sur la BD
pour qu’elle puisse être réutilisée plus tard.
3. Interopérabilité : BD accessibles par différents systèmes.
4. Hétérogénéité : BD fondée sur des modèles distincts.
5. Le catalogue système ou dictionnaire de données : il contient toutes les méta-données
utiles au système. Les méta-données sont les représentations permettant la
description :
 Des données (type, taille, valeur autorisée, etc.).
 Des autorisations d’accès.
 Des vues et autres éléments système.
Le catalogue renferme encor la description des différents schémas des trois niveaux
ainsi que les règles de passage d’un schéma vers l’autre ;
1.2. Modélisation Entité/Association
Entité/Association (EA) en français, ER en anglais (pour Entity Relationship) décrit l'aspect
conceptuel des données à l’aide d’entités et d’associations. Le passage du monde réel vers le
modèle logique est montré dans la figure 1.4.
Monde réel
MERISE
Modèle conceptuel
E/A
Hiérarchique
Modèle logique
Relationnel
Réseau
Figure 1.4. Transformation de monde réel vers le modèle logique.
Exemple : un client commande un article.
Dr. Chergui Leila
7
Chapitre 1 : Introduction générale aux bases de données
Client
Article
Numcli
Nom
1,n
Commander
0,n
IDcom+IDadr
Date, Qte
Numarti
Désignation
Prix
Figure 1.5. Exemple de modélisation E/A.
A partir de la figure 1.5, chaque client réel est une occurrence de l’entité client.
Le client nommé Omar est une instance ou occurrence de l’entité Client.
Plusieurs composantes apparaissent dans ce modèle. Dans le paragraphe suivant, on va
expliquer le principe de chacune d’elles.
Entité : représentation d’un objet matériel ou immatériel. La figure 1.6 montre la
représentation schématique d’une entité.
Par exemple un employé, un projet, un bulletin de paie, etc.
Propriétés : données élémentaires relatives à une entité.
Par exemple, un numéro d’employé, une date de début de projet, etc.
Figure 1.6. Modélisation d’une entité.
Identifiant : propriété ou groupe de propriétés qui sert à identifier une entité. L’identifiant
d’une entité est choisi par l’analyste de façon à ce que deux occurrences de cette entité ne
puissent pas avoir le même identifiant.
Par exemple, le numéro de client sera l’identifiant de l’entité Client.
Associations : représentation d’un lien entre deux entités ou plus, une association peut avoir
des propriétés particulières (date d’empreint dans la figure 1.7). Schématiquement,
l’association prend la forme d’une ellipse.
Figure 1.7. Exemple d’une association.
Dr. Chergui Leila
8
Chapitre 1 : Introduction générale aux bases de données
Une relation est binaire, si elle relie deux entités. Elle est ternaire si elle relie trois entités, naire, si elle relie un nombre d’entités supérieur à 2.
Association cyclique (récursive) : elle lie une entité à elle même (cycle). On doit donc
spécifier les rôles de l’association. Un rôle représente le rôle d’une entité dans une
association. Un exemple est indiqué dans la figure 1.8.
Figure 1.8. Exemple d’une association récursive.
Cardinalités : la cardinalité d’une association pour une entité constituante est composée
d’une borne minimale et d’une borne maximale :
 Minimale : nombre minimum de fois qu’une occurrence de l’entité participe aux
occurrences de l’association, généralement 0 ou 1.
 Maximale : nombre maximum de fois qu’une occurrence de l’entité participe aux
occurrences de l’association, généralement 1 ou n.
Figure 1.9. Association des cardinalités.
Dans la figure 1.9, la cardinalité 0,3 indique qu’un adhérent peut être associé à 0, 1, 2 ou 3
livres, c’est-à-dire qu’il peut emprunter au maximum 3 livres.
A l’inverse un livre peut être emprunté par un seul adhérent, ou peut ne pas être emprunté.
Remarques
 Les cardinalités maximum sont nécessaires pour concevoir le schéma de la base de
données.
 Les cardinalités minimums sont nécessaires pour exprimer les contraintes d’intégrité.
Dr. Chergui Leila
9
Chapitre 1 : Introduction générale aux bases de données
En notant uniquement les cardinalités maximum, on distingue 3 types de liens :
 Lien fonctionnel 1:n (figure 1.10). Une instance de A ne peut être associée
qu’à une seule instance de B. Dans l’exemple de la figure un employé ne peut
travailler que dans un seul département.
 Lien hiérarchique n:1. Dans la figure 1.11, une instance de A peut être associée
à plusieurs instances de B. Ici, un département emploie généralement plusieurs
employés.
 Lien maillé n:m. Comme il est montré dans la figure 1.12, une instance de A
peut être associée à plusieurs instances de B et inversement. L’exemple de
cette figure indique qu’un employé peut participer à plusieurs projets.
A
B
n
1
Employé
Départ
1
Travaille
n
Figure 1.10. Exemple de liens fonctionnels.
A
B
1
n
Départ
Employé
n
Emploie
1
Figure 1.11. Exemple de liens hiérarchiques.
A
B
m
n
Employé
Projet
n
Participe
m
Figure 1.12. Exemple de liens maillés.
Dr. Chergui Leila
10
Chapitre 1 : Introduction générale aux bases de données
Un exemple de diagramme E/A est présenté dans la figure 1.13.
Figure 1.13. Exemple d’un diagramme E/A.
Dr. Chergui Leila
11
Chapitre 2: Le modèle relationnel
Chapitre 2 : Le modèle relationnel
Introduction
Le modèle relationnel de données été défini en 1970 par le Edgar Frank Codd chercheur
britannique pour surpasser les inconvénients des modèles hiérarchiques et réseaux (incapacité
de gérer des BDs volumineuses, incapacité de traiter les redondances de données, la nongarantie de l’intégrité de données, etc.). Les premiers SGBDR commerciaux font leur
apparition dans les années 80, avec des outils comme ORACLE principalement.
Le modèle relationnel est simple, facile à comprendre même pour les non-spécialistes et
repose sur des solides bases théoriques notamment la théorie des ensembles et la logique des
prédicats du premier ordre qui permettent notamment de conduire à une amélioration des
performances des outils.
Les objectifs du modèle relationnel sont :
-
Proposer des schémas de données faciles à utiliser.
-
Améliorer l’indépendance logique et physique.
-
Mettre à la disposition des utilisateurs des langages de haut niveau.
-
Optimiser les accès à la base de données.
-
Améliorer l’intégrité et la confidentialité.
-
Fournir une approche méthodologique dans la construction des schémas.
2.1. Concepts de base
Dans ce qui suit, on va introduire quelques concepts de base concernant le modèle relationnel.
2.1.1. Modèle relationnel
Dans ce modèle, les objets et les associations sont représentés par un concept unique ; la
relation. Les relations sont des tableaux à deux dimensions souvent appelées Tables dont les
lignes sont appelées n-uplet ou tuples en anglais.
Les données sont manipulées par des opérateurs de l’algèbre relationnelle et l’état cohérent de
la base est défini par un ensemble de contraintes d’intégrité.
Exemple 1:
ETUDIANT
Dr. Chergui Leila
N°Etud
Nom
Prénom
Age
10
Taleb
Omar
20
20
Badaoui
Mounir
21
100
Naser
Fateh
19
13
Chapitre 2 : Le modèle relationnel
Cet exemple représente une relation décrivant les étudiants. Le nom de la relation est
ETUDIANT. Les entités dans les colonnes représentent les attributs qui sont : (N°Etud, Nom,
Prénom, Age).
Chaque ligne de la table correspond à une occurrence ou un tuple, par exemple : <100, Naser,
Fateh, 19>.
Exemple 2 : la table OUVRAGES décrit un ouvrage.
Côte
Titre
Editeur
Année
NbExemplaire
Thème
12TA1
Réseaux
Eyrolles
1998
10
Réseaux,
informatiques
13GO1
Internet
Algorithmes
Addison
génétiques
Wesley
Système
Eyrolles
15TA2
1994
5
Informatique
évolutionnaire
1993
6
UNIX, SE
d’exploitation
Une table est composée d’un ensemble d’attributs et d’un ensemble de tuples.
Un attribut est le nom donné à une colonne d’un tableau représentant une relation.
2.1.2. Domaine
Un domaine est un ensemble de valeurs finies ou infinies que peut prendre un attribut. Ex :
entier, chaine de caractères, réels, etc.
Exemples :
 Le domaine des booléen : Db={0,1}.
 Le domaine des couleurs primaires : Dc= {jaune, rouge, bleu}
 Le domaine des prénoms : chaine de caractères.
 Le domaine des âges : entier entre 17 et 30.
2.1.3. Relation
Une relation est un ensemble de tuples, déterminée par un nom. Une relation peut être
exprimée en deux formats :
1. Relation en intension (schéma de relation) : ici, on représente la relation par son
nom suivi de l’ensemble de ses attributs et de leurs domaines d’application. Parmi ces
attributs, un sous-ensemble (un ou plusieurs attributs) constitue la clé de la relation et
sera soulignée dans le schéma.
Dr. Chergui Leila
14
Chapitre 2 : Le modèle relationnel
Exemple 1 : ETUDIANT (N°Etud : entier, Nom : CC, Prénom : CC, Age : entier).
Exemple 2 : OUVRAGES (Côte : texte, Titre: Texte, Editeur: Texte, NbExemplaire:
Numérique, Année:Date, Thème:Texte).
Pour alléger l’écriture, le schéma de relation se limite souvent au nom de la relation
suivi de ses attributs.
Exemple 1 : ETUDIANT (N°Etud, Nom, Prénom, Age).
2. Relation en extension : quand la relation est exprimée en intension, ses tuples ne sont
pas visibles. Par contre, la présentation de la relation en extension permet de les lister.
La relation en extension est représentée sous forme de tableau. Les lignes de la table
sont les tuples.
Le degré d’une relation désigne son nombre d’attributs. Ex : le degré de la relation
ETUDIANT est 4 et le degré de la relation OUVRAGE est 6.
La cardinalité d’une relation représente le nombre de ses tuples.
L’ordre des lignes et de colonnes n’a pas d’importance car il n’y a pas d’ordre dans un
ensemble.
Exemple 3 : donner le degré et la cardinalité de la relation suivante ainsi que le domaine de
chaque attribut.
Id
Nom
Prénom
Département
Salaire
142046
Chirifi
Nabil
Comptabilité
55000
142100
Hadad
Salim
Marketing
33500
142190
Ferah
Omar
Ressources humaines
42000
Le domaine des salaires : réels positifs.
A chaque fois une relation est représentée au moyen d’une table, les conditions suivantes
doivent être satisfaites :
 La table a un nom unique.
 Chaque colonne de la table comporte un nom unique ; c’est-à-dire qu’il n’y a pas deux
colonnes de la même table qui possèdent des noms identiques.
 L’ordre des colonnes dans la table est sans importance.
 Toutes les lignes de la table ont le même format et le même nombre d’entrées.
 Les valeurs de chaque colonne appartiennent au même domaine (chaine de caractères,
entiers, etc.).
Dr. Chergui Leila
15
Chapitre 2 : Le modèle relationnel
 Chaque entrée (l’intersection d’une ligne et d’une colonne) de chaque tuple de la
relation doit être une valeur unique. Ceci signifie qu’aucune liste ou ensemble de
valeurs n’y sont permis.
 L’ordre des tuples (lignes) est sans importance du fait qu’elles sont identifiées par leur
contenu et non par leur position dans la table.
 Il n’ya pas deux tuples identiques dans toutes leurs entrées.
 Le nom d’un attribut peut apparaître dans plusieurs schémas de relations.
 Tout attribut peut prendre une valeur nulle excepté les attributs de la clé primaire.
 Il n’y a pas de « case vide » dans la table, donc toutes les valeurs de tous les attributs
sont toujours connues.
Exemple 4 :
Considérant la relation DEPT et les lignes montrées à la suite. Expliquez si ces lignes peuvent
être ou non insérées dans la relation DEPT.
N°DEPT
Nom
Lieu
Budget
20
Ventes
Constantine
1 700 000
10
Marketing
Alger
2 500 000
10
Recherche
Alger
1 500 000
Comptabilité
Oran
1 200 000
Informatique
Constantine
1 500 000
15
1. La première ligne : non, elle viole la propriété d’unicité de la clé car le département
N° 10 existe déjà.
2. La 2ème ligne : non, la clé ne peut pas être nulle.
3. 3ème ligne : oui.
Remarques
 Du fait que la clé primaire identifie de manière unique les tuples d’une relation,
aucune de ses attributs ne doit être nulle.
 Dans une relation, une valeur nulle représente des informations manquantes,
inconnues ou des données inapplicables. Donc, la valeur NULL n’est pas une valeur
zéro et elle ne représente pas une valeur particulière pour l’ordinateur.
Dr. Chergui Leila
16
Chapitre 2 : Le modèle relationnel
2.1.4. Clé d’une relation
C’est un attribut ou une composition minimale d’attributs dont chacune des valeurs permet de
déterminer, d’une manière unique, un tuple de la relation. Ainsi, la valeur d’une clé ne peut
exister qu’une seule fois dans la relation en extension. La clé de la relation, qu’elle soit décrite
en intension ou extension, sera soulignée.
Dans une relation, il peut y avoir plusieurs attributs ou compositions d’attributs qui permettent
de déterminer, d’une manière unique, un tuple. Ces attributs forment des clés candidats, mais
la relation doit avoir une seule clé primaire. Le choix est fait selon les traitements appliqués à
la relation.
Exemple 5 :
1. ETUDIANT (N°Etud, Nom, Prénom, Age). Il y a une seule clé candidat une seule
clé primaire.
2. TRAVAILLEUR (N°Empl, N°poste, Designation de poste de travail), ici on a deux
clés candidat : N°Empl, N°poste. On doit choisir une clé primaire.
2.1.5. Clé étrangère
C’est un attribut d’une relation qui fait référence à un attribut clé primaire d’une autre
relation. C’est un attribut qui sert à faire le lien entre deux relations d’une même BD.
Exemple 6 :
2.1.6. Contraintes d’intégrité
Trois types de contraintes d’intégrité sont obligatoires :
1. Contrainte de clé : une relation doit posséder une clé primaire.
2. Contrainte d’entité : un attribut d’une clé ne doit pas posséder de valeurs nulles
(vides).
3. Contrainte de référence (pour les clés étrangères).
Exemple 7 : on souhaite poser les contraintes suivantes :
1. Le nombre d’exemplaire de chaque OUVRAGE doit être supérieur à 0 (zéro).
Dr. Chergui Leila
17
Chapitre 2 : Le modèle relationnel
2. Chaque OUVRAGE doit avoir au moins un auteur.
2.1.7. Base de données relationnelle
C’est un ensemble exhaustif et cohérent de schémas de relations.
Exemple 8 : la BD relationnelle des produits d’une entreprise industrielle pourra compter les
schémas de relations suivants :
-
PRODUIT (N°Prod, Libellé, Datfabric, Prix).
-
Article (N°Art, Libellé, Quantstock).
-
NOMENCLATURE (N°Prod, N°Art, Qte).
Le schéma relationnel ETUDIANT (N°Etud, Nom, Prénom, Age). N’y figurera pas. Elle ne
fait pas partie du domaine d’étude.
Exemple 9 : le schéma de la base de données permettant la gestion de notices
bibliographiques est :
-
AUTEURS (NumAuteur, Nom, Prénom).
-
OUVRAGES (Côte, Titre, NbExemplaire, Année, NumEditeur, Thème).
Contrainte de domaine : NbExemplaire >0.
Contraintes référentielles :
OUVRAGES.NumEditeur REFERENCE EDITEURS.NumEditeur
-
ECRIT (NumAuteur, Côte)
Clé primaire : NumAuteur, cote.
Contraintes référentielles :
ECRIT.NumAuteur REFERENCE AUTEURS.NumAuteur
ECRIT.Côte REFERENCE OUVRAGES.Côte
2.2. Opérateurs de l’algèbre relationnelle
C’est l’ensemble des opérations qui peuvent être appliquées aux relations pour obtenir de
nouvelles opérations résultantes. Ces opérations permettront de répondre à des besoins précis
des utilisateurs.
2.2.1. Opérateurs unaires
Ils manipulent des relations de même schémas.
Projection : la projection d’une relation R consiste à créer une nouvelle relation, à partir de R
mais en ne conservant que les attributs cités en opérande.
Elle consiste à :
1. Supprimer, d’une relation, les attributs non-mentionnés en opérande.
2. Et à éliminer les tuples, en doublon, qui risque d’apparaître dans la nouvelle table.
Dr. Chergui Leila
18
Chapitre 2 : Le modèle relationnel
D’une manière formelle, soit un schéma de relation R(A1, A2, …,An) avec ∀
(
),
Ai étant un attribut dont les valeurs appartiennent à un domaine Di. La projection R’ de R sur
A1, A2 s’écrira : R’= proj(R,A1,A2)=∏ 1, 2( ).
La modélisation graphique est :
R’
A1, A2
R
Exemple 1 : considérant la relation CLIENT (N°CLI, Nom, Prenom, Datnais).
On représente la relation en extension :
CLIENT
N°CLI
Nom
Prenom
Datnais
101
Taleb
Omar
14/03/1959
102
Mansouri
Nabil
13/03/1946
230
Badaoui
Khaled
14/05/1978
104
Salem
Rida
11/12/1985
214
Ayad
Fateh
11/11/1975
311
Ferah
Nabil
15/04/1968
Requête : on voudrait connaître que les noms et prénoms des clients.
PCLIENT1=proj(CLIENT, Nom, Prenom)=∏
,
(
).
La représentation graphique est :
PCLIENT1
Nom, Prenom
CLIENT
Donc, la relation en intension est : PCLIENT1 (Nom, Prenom).
En extension : PCLIENT1
Dr. Chergui Leila
Nom
Prenom
Taleb
Omar
Mansouri
Nabil
Badaoui
Khaled
Salem
Rida
Ayad
Fateh
Ferah
Nabil
19
Chapitre 2 : Le modèle relationnel
La deuxième étape consiste à supprimer les doublons, pour cette relation on n’a pas.
Exemple 2 : considérant la relation CLIENT (N°CLI, Nom, Prenom, Datnais).
On représente la relation en extension :
CLIENT
N°CLI
Nom
Prenom
Datnais
101
Taleb
Omar
14/03/1959
102
Mansouri
Nabil
13/03/1946
230
Mansouri
Nabil
14/05/1978
104
Salem
Rida
11/12/1985
214
Ayad
Fateh
11/11/1975
311
Ferah
Nabil
15/04/1968
Requête : on voudrait connaître que les noms et prénoms des clients.
PCLIENT2 en extension :
PCLIENT2
Nom
Prenom
Taleb
Omar
Mansouri
Nabil
Mansouri
Nabil
Salem
Rida
Ayad
Fateh
Ferah
Nabil
Après la suppression des doublons, on aura :
PCLIENT2
Nom
Prenom
Taleb
Omar
Mansouri
Nabil
Salem
Rida
Ayad
Fateh
Ferah
Nabil
Sélection (restriction) : elle consiste à créer une relation à partir d’une autre, en ne gardant
que les tuples pour lesquels un attribut vérifie une certaine propriété.
La sélection est l’opération qui consiste, à partir d’une relation R (A1, A2,…, An), à créer une
nouvelle relation R’(A1, A2,…,An) dont tous les tuples vérifient une propriété d’un attribut
Ai.
On notera : R’=
Dr. Chergui Leila
<
é
><
> ( )∀ ∈ .
20
Chapitre 2 : Le modèle relationnel
Ou R’=Restrict (R,Ai<opérateur><valeur>).
Ou R’=R[Ai<opérateur><valeur>].
L’opérateur appartient à l’ensemble {=,<, >,≤, ≥, ≠}.
La valeur appartient au domaine de l’attribut Ai. La modélisation graphique est :
R’
Ai <opérateur> <val>
R
Exemple 1 : considérant la relation CLIENT (N°CLI, Nom, Prenom, Datnais).
On représente la relation en extension :
CLIENT
N°CLI
Nom
Prenom
Datnais
101
Taleb
Omar
14/03/1959
102
Mansouri
Nabil
13/03/1946
230
Badaoui
Khaled
14/05/1978
104
Salem
Rida
11/12/1985
214
Ayad
Fateh
11/11/1975
311
Ferah
Nabil
15/04/1968
Requête : on cherche les clients qui ont 35 ans ou plus au 1/01/2008.
La condition se traduit mathématiquement : Datnais≤01/01/1973, il faut que tous les tuples
vérifient cette condition et il faut conserver toutes les informations (attribut) concernant un
client.
SCLIENT1=
≤ ′01/01/1973′(
)
= CLIENT [Datnais ≤’01/01/1973’]=
=Restrict(CLIENT, Datnais ≤’01/01/1973’).
La représentation graphique :
SCLIENT1
Datnais≤’01/01/1973’
CLIENT
Dr. Chergui Leila
21
Chapitre 2 : Le modèle relationnel
La relation en intension s’écrira SCLIENT1 (N°CLI, Nom, Prenom, Datnais). Le schéma de
la relation résultante reste identique à celui de la relation originale : même clé primaire, même
attributs. En extension, elle sera :
SCLIENT1
N°CLI
Nom
Prenom
Datnais
101
Taleb
Omar
14/03/1959
102
Mansouri
Nabil
13/03/1946
311
Ferah
Nabil
15/04/1968
Requête 2 : à partir de la table CLIENT, quels sont les clients ayant un prénom : Ahmed.
SCLIENT2= = ′Ahmed′(
)
= CLIENT [Prenom=’Ahmed’]=
=Restrict(CLIENT, Prenom=’Ahmed’)=Ф.
2.2.2. Opérateurs binaires
Ces opérateurs vont permettre, à partir de deux relations, d’en construire une troisième. La
totalité des attributs de chacune des relations est conservée.
Intersection : l’intersection de deux relations R1 et R2 est une nouvelle relation R dont les
tuples appartiennent à R1 et R2. Les trois relations R1, R2 et R3 ont le même schéma. On
notera : = 1 ∩ 2.
La modélisation graphique de l’intersection est :
Exemple 1 : supposant que deux bibliothèques B1 et B2 fusionnent et décident de rechercher
les livres qu’elles ont en commun pour n’en garder qu’un exemplaire. Chacune des
bibliothèques possède une relation LIVREB1 et LIVREB2 :
LIVREB1 (NLIV, TITRE, NOMAUT).
LIVREB2 (NLIV, TITRE, NOMAUT, PRENAUT).
On ne peut pas faire l’union car les deux relations n’ont pas le même schéma.
Exemple 2 : si maintenant on a :
LIVREB1 (NLIV, TITRE, NOMAUT).
Dr. Chergui Leila
22
Chapitre 2 : Le modèle relationnel
LIVREB2 (NLIV, TITRE, NOMAUT).
Et on veut répondre à la même question. Considérant LIVREB1 et LIVREB2 en extension :
LIVREB1
LIVREB2
INTERLIVRE
NLIV
TITRE
NOMAUT
101
Les fourmis
Bertrand
102
Le soir des fourmis
Bertrand
210
La révolte des fourmis
Bertrand
104
Les 10 mousquetaires
Artagnan
NLIV
TITRE
NOMAUT
101
La basilique de Paris
Victorien
102
Le soir des fourmis
Bertrand
210
Le roi de la forêt
Aiglon
104
Les 10 mousquetaires
Artagnan
NLIV
TITRE
NOMAUT
102
Le soir des fourmis
Bertrand
104
Les 10 mousquetaires
Artagnan
Union : l’union de deux relations R1 et R2 est une nouvelle relation R dont les tuples
appartiennent à R1 ou à R2 ou appartiennent à R1 et R2. Les trois relations ; R1, R2 et R3 ont
le même schéma. On notera :
= 1 ∪ 2.
La modélisation graphique de l’union est :
Exemple1 : concernant les deux relations :
LIVREB1 (NLIV, TITRE, NOMAUT).
LIVREB2 (NLIV, TITRE, NOMAUT, PRENAUT).
On ne peut pas faire l’union car les deux relations n’ont pas le même schéma.
Exemple 2 : si maintenant on a :
LIVREB1 (NLIV, TITRE, NOMAUT).
LIVREB2 (NLIV, TITRE, NOMAUT).
Les deux bibliothèques décident de regrouper tous leurs livres.
UNIONLIVRE= LIVREB1 ∪ LIVREB2.
Le schéma de cette relation est : UNIONLIVRE (NLIV, TITRE, NOMAUT).
Dr. Chergui Leila
23
Chapitre 2 : Le modèle relationnel
Remarque
La relation résultante n’a pas de clé primaire définie.
Considérant LIVREB1 et LIVREB2 en extension :
LIVREB1
LIVREB2
NLIV
TITRE
NOMAUT
101
Les fourmis
Bertrand
102
Le soir des fourmis
Bertrand
210
La révolte des fourmis
Bertrand
104
Les 10 mousquetaires
Artagnan
NLIV
TITRE
NOMAUT
101
La basilique de Paris
Victorien
102
Le soir des fourmis
Bertrand
217
Le jardin en folie
Rahhan
On va visualiser cette union par étapes :
1. La relation UNIONLIVRE aura pour schéma (NLIV, TITRE, NOMAUT) (éliminer
les tuples en doubles).
2. Puis, elle regroupera tous les tuples appartenant à LIVREB1 et LIVREB2. Il n’ya
qu’un tuple qui vérifie cette condition.
UNIONLIVRE
NLIV
TITRE
NOMAUT
102
Le soir des fourmis
Bertrand
3. On ajoutera les tuples restants de la relation LIVREB1.
4. On ajoutera les tuples restants de la relation LIVREB2.
5. Onrraura :
UNIONLIVRE
Dr. Chergui Leila
NLIV
TITRE
NOMAUT
101
Les fourmis
Bertrand
101
La basilique de Paris
Victorien
102
Le soir des fourmis
Bertrand
104
Les 10 mousquetaires
Artagnan
210
La révolte des fourmis
Bertrand
217
Le jardin en folie
Rahhan
24
Chapitre 2 : Le modèle relationnel
Différence : la différence R1-R2 de deux relations R1 et R2 est une nouvelle relation R dont
les tuples appartiennent à R1 ET n’appartiennent pas à R2. Les trois relations R1, R2 et R3
ont le même schéma. On notera : R=R1-R2. Aucun exemplaire commun n’est conservé.
La modélisation graphique de la différence est la suivant :
Exemple : supposant qu’une grande librairie B1 achète une petite librairie B2 et décide de ne
conserver en vente que les livres de B1 ; mais de plus, s’il y a un livre de B1 qui est référencé
chez B2, il est retiré de la vente. Les relations en intension sont :
LIVREB1 (NLIV, TITRE, NOMAUT).
LIVREB2 (NLIV, TITRE, NOMAUT).
La relation résultante DIFLIVRE aura pour schéma : (NLIV, TITRE, NOMAUT) et
regroupera tous les tuples appartenant à LIVREB1 et n’appartenant pas à LIVREB2.
DIFLIVRE= LIVREB1- LIVREB2.
Considérant LIVREB1 et LIVREB2 en extension :
LIVREB1
LIVREB2
NLIV
TITRE
NOMAUT
101
Les fourmis
Bertrand
102
Le soir des fourmis
Bertrand
210
La révolte des fourmis
Bertrand
104
Les 10 mousquetaires
Artagnan
NLIV
TITRE
NOMAUT
101
La basilique de Paris
Victorien
102
Le soir des fourmis
Bertrand
217
Le jardin en folie
Rahhan
Nous allons visualiser cette différence par étapes :
1. La relation résultante DIFLIVRE aura pour schéma (NLIV, TITRE, NOMAUT).
2. Elle contiendra tous les tuples appartenant à LIVREB1.
Dr. Chergui Leila
25
Chapitre 2 : Le modèle relationnel
DIFLIVRE
NLIV
TITRE
NOMAUT
101
Les fourmis
Bertrand
102
Le soir des fourmis
Bertrand
210
La révolte des fourmis
Bertrand
104
Les 10 mousquetaires
Artagnan
3. Puis, il faut ensuite éliminer de cet ensemble, les tuples qui appartiendraient aussi à
LIVREB2. C'est-à-dire le tuple
< 102, Le soir des fourmis, Bertrand >. Nous
obtenons :
DIFLIVRE
NLIV
TITRE
NOMAUT
101
Les fourmis
Bertrand
210
La révolte des fourmis
Bertrand
104
Les 10 mousquetaires
Artagnan
Remarque
2 − 1 ≠ 1 − 2.
Produit cartésien : le produit cartésien de deux relations R1 et R2 est la relation R, dont :
 Le schéma relationnel est constitué de la concaténation des attributs du schéma de R1
et du schéma de R2.
 Les tuples sont issus de toutes les combinaisons des tuples de R1 avec les tuples de
R2.
 Les deux tables participant au produit cartésien n’ont pas forcément le même schéma.
R
On notera : R=R1xR2= R1*R2. Graphiquement on aura :
Exemple 1 :
LIVRE (NUML,TITRE, NBPAGE).
x
ANNEXE (NUMA, VIL).
R1
LIVRE
R2
ANNEXE
NUML
TITRE
NBPAGE
NUMA
VIL
101
Les fourmis
375
367
CONSTANTINE
102
Le soir des fourmis
453
420
ALGER
210
La révolte des fourmis
423
600
ORAN
En appliquant le produit cartésien, on aura une nouvelle relation contenant un tuple par ville
possible et par livre possible. R1= LIVRE*ANNEXE.
Dr. Chergui Leila
26
Chapitre 2 : Le modèle relationnel
Son schéma est la concaténation de schéma de LIVRE et de schéma d’ANNEXE.
R1 (NUML, NUMA,TITRE, NBPAGE, VIL).
R1 en extension :
NUML
TITRE
NBPAGE
NUMA
VIL
101
Les fourmis
375
367
CONSTANTINE
101
Les fourmis
375
420
ALGER
101
Les fourmis
375
600
ORAN
102
Le soir des fourmis
453
367
CONSTANTINE
102
Le soir des fourmis
453
420
ALGER
102
Le soir des fourmis
453
600
ORAN
210
La révolte des fourmis
423
367
CONSTANTINE
210
La révolte des fourmis
423
420
ALGER
210
La révolte des fourmis
423
600
ORAN
Remarque
La relation représentant la réalité sera généralement un sous-ensemble du produit cartésien.
Jointure : la jointure est dérivée du produit cartésien avec, en plus, une condition permettant
de comparer la valeur d’attributs. Il y aura une étape de concaténation d’attributs provenant
des deux relations puis élimination des tuples ne vérifiant pas la condition de rapprochement.
Ici encor, les deux tables n’ont pas forcément le même schéma.
On trouve différents types ; les jointures internes (la -jointure, l’équi-jointure et la jointure
naturelle), et les jointures externes (la jointure externe entière, la jointure externe gauche et la
jointure externe droite).
La jointure naturelle consiste donc à combiner deux tables ligne à ligne en vérifiant la
concordance entre certaines colonnes des deux tables. Autrement dit, cela permet de relier
deux tables ayant un champ commun et de faire correspondre les lignes qui ont une même
valeur.
R= R1 ⋈[
é
é] R2.
Elle porte sur des attributs de même nom, même domaine mais appartenant à des relations
distinctes. Aussi, en pratique, nous ferons le plus souvent des jointures naturelles qui
porteront sur une clé primaire et une clé étrangère. La modélisation graphique de la jointure
est :
R
R1
Dr. Chergui Leila
R2
27
Chapitre 2 : Le modèle relationnel
Exemple 1 :
LIVRE (NUML,TITRE, NomAUT, NUAN).
ANNEXE (NUMA, VIL).
Requête : on voudrait conservant que les livres dont le numéro d’annexe existe dans la
relation annexe.
LIVRE
ANNEXE
NUML
TITRE
NomAUT
NUAN
101
Les fourmis
Bertrand
375
102
Le soir des fourmis
Bertrand
375
210
La révolte des fourmis
Bertrand
600
NUMA
VIL
367
CONSTANTINE
420
ALGER
600
ORAN
On doit passer par les étapes suivantes :
1. Faire le produit cartésien des deux relations.
2. Eliminer les tuples qui ne vérifient pas la relation de jointure (NUAN=NUAN).
3. Supprimer l’attribut en double.
La relation finale est : R2
NUML
TITRE
NomAUT
NUAN
VIL
210
La révolte des fourmis
Bertrand
600
ORAN
Division : c’est un opérateur binaire qui s’applique entre deux relations R1 et R2 pour donner
une relation R=
÷
. Le schéma de la relation R2 doit être une partie du schéma de R1. La
relation R obtenue aura le schéma de R1 moins les attributs de R2. Tout tuple de R sera tel
que : quelque soit le tuple de R2 qui lui sera concaténé, il donnera un tuple de la relation
initiale R1.
Intérêt :
1. Elle permet de rechercher dans une table les sous-tables qui sont complétées par tous
ceux d’une autre table.
2. Elle permet ainsi, de répondre à des requêtes de la forme : quelque soit X trouver Y.
Dr. Chergui Leila
28
Chapitre 2 : Le modèle relationnel
2.2.3. Arbre algébrique
Une expression algébrique peut être représentée sous forme d’arbre dont :
 La racine correspond à la requête.
 Les nœuds correspondent aux opérateurs algébriques.
 Les feuilles correspondent aux relations.
L’objectif est de mieux comprendre l’optimisation logique de requête.
Exemple 1 :
LIVRE (NUML,TITRE, NomAUT, NUAN).
ANNEXE (NUMA, VIL).
Requête : on veut conserver que les titres des livres appartenant à une annexe et le nom de
celle-ci. Donc, on applique une jointure naturelle suivie par une projection.
R3=
[
](
⋈[
.
).
]
.
L’arbre algébrique est :
R3
Titre
LIVRE
ANNEXE
LIVRE
ANNEXE
La relation R3 en extension est :
TITRE
VIL
La révolte des fourmis
ORAN
Exemple 2 :
LIVREB1 (NLIV, TITRE, NOMAUT).
LIVREB2 (NLIV, TITRE, NOMAUT).
Requête : on cherche les numéros et les titres des livres en commun des deux relations, dont le
numéro de livre est inférieur à 200. Donc, on va faire une intersection suivie d’une projection
suivie d’une sélection.
R4=
[
] [
,
](
1∩
2).
Donner l’arbre algébrique.
Dr. Chergui Leila
29
Chapitre 2 : Le modèle relationnel
2.2.4. Fonctions et agrégats
Tous les opérateurs précédents nous ont permis d’extraire les données brutes des tuples ; mais
dans la gestion des BDs, ces informations seront insuffisantes pour répondre aux besoins des
utilisateurs. En effet, nous n’avons pas traité les demandes d’informations de synthèse, telle
que le calcul d’un chiffre d’affaires par département, le cumul des montants des achats d’un
client, etc. C’est pour cela qu’il faut introduire les fonctions de calcul et d’agrégation dans
l’algèbre relationnelle.
Fonction de calcul : il est possible de remplacer, dans les conditions des opérations, un
attribut utilisé en tant qu’argument par une composition des fonctions appliquées sur des
attributs de la relation ou des constantes.
Généralement, ce sont des fonctions arithmétiques qui seront utilisées. Ainsi, il est possible
d’additionner des attributs, d’ajouter une constante à un attribut, etc.
Remarque
Les domaines des valeurs des attributs auxquels sont appliquées les fonctions doivent être
compatibles avec celles-ci. Il ne sera pas possible d’additionner un attribut ville (chaîne de
caractères) à une constante numérique.
Exemple 1 :
Considérant la relation CLIENT (NUMC, NOM, PRENOM, ACHATTOTAL).
En extension :
CLIENT
NUMC
NOM
PRENOM
ACHATTOTAL
101
Khaldi
Nabil
802
102
Badaoui
Fateh
50
210
Maarouf
Samir
354
104
Seradj
Omar
1098
214
Fareh
Sami
950
310
Taleb
Salim
900
Requête : on veut connaître les numéros des clients à qui il suffirait de faire un achat de
100DA pour égaliser ou dépasser un total d’achats de 1000DA.
Il faut extraire les tuples dont le total d’achats effectués+100DA est supérieur à 1000DA.
Arithmétiquement, cela s’écrira ACHATTOTAL+100 ≥1000. Ensuite, on fera la projection.
Dr. Chergui Leila
30
Chapitre 2 : Le modèle relationnel
La relation CLIENT [ACHATTOTAL+100≥1000] en extension :
NUMC
NOM
PRENOM
ACHATTOTAL
104
Seradj
Omar
1098
214
Fareh
Sami
950
310
Taleb
Salim
900
La relation finale en extension :
NUMC
NOM
104
Seradj
214
Fareh
310
Taleb
Fonctions d’agrégat : elles vont permettre de calculer une valeur simple à partir d’un
ensemble de valeurs provenant d’un même attribut mais plusieurs tuples d’une relation.
Ces fonctions pourront s’appliquer à tous les tuples ou à une sélection de tuples d’une
relation. Les fonctions courantes, que l’on retrouvera en SQL, sont les suivantes :
 COMPTE : compter les valeurs d’un attribut d’une relation.
 SOMME : additionner les valeurs d’un attribut d’une relation.
 MOYENNE : effectuer la moyenne des valeurs d’un attribut d’une relation.
 MAXIMUM : chercher la valeur maximale d’un attribut d’une relation.
 MINIMUM : chercher la valeur minimale d’un attribut d’une relation.
Exemple : considérant la relation CLIENT (NUMC, NOM, PRENOM, ACHATTOTAL).
En extension : CLIENT
NUMC
NOM
PRENOM
ACHATTOTAL
101
Khaldi
Nabil
802
102
Badaoui
Fateh
50
210
Maarouf
Samir
354
104
Seradj
Omar
1098
214
Fareh
Sami
950
310
Taleb
Salim
900
Requête : on veut connaître le total des achats effectués par tous les clients.
Dr. Chergui Leila
31
Chapitre 2 : Le modèle relationnel
On va faire la somme de toutes les valeurs de l’attribut : ACHATOTAL. Et seul le résultat de
cette fonction nous suffit, c’est-à-dire, les autres attributs doivent être éliminés du résultat.
R=
[
(
)]
.
Arbre algébrique :
R
Somme (ACHATTOTAL)
CLIENT
Dr. Chergui Leila
32
Chapitre 3: Le calcul relationnel
Chapitre 3 : Le calcul relationnel
Introduction
Il existe une différence entre l’algèbre relationnel et le calcul relationnel :
 Algèbre relationnelle : langage procédural permettant d'expliciter une séquence
d'opérations qui conduiront à un résultat désiré. Il est opérationnel. L’algèbre relationnelle
permet de spécifier quelles sont les opérations à exécuter pour calculer le résultat de la
requête.
 Calcul relationnel : langage non-procédural (déclaratif) permettant d'expliciter le résultat
que l'on désire sans spécifier la séquence des opérations à effectuer. Il n’est pas
opérationnel.
C’est un langage prédicatif qui permet de ne spécifier que le résultat cherché (pas comment
le calculer). Il s’agit de spécifier des prédicats qui doivent être vérifiés par les données
pour former le résultat. On le qualifie de langage prédicatif car il est basé sur le calcul de
prédicats (logique du 1er ordre).
3.1. Rappel sur le calcul des prédicats
Le calcul relationnel est basé sur le calcul des prédicats. Pour cette raison, nous allons
introduire un rappel sur la logique des prédicats.
3.1.1. Syntaxe
L’alphabet du langage est composé des éléments suivants :
 Un ensemble de variables notées x, y, z, etc.
 Un ensemble de fonctions notées f, g, h ayant chacune une arité (nombre
d’arguments).
 Un ensemble de symboles de prédicats notés P, Q, R, etc. ayant chacun une arité.
 Des parenthèses : ( ).
 Les connecteurs :  (non), ∧ (et), ∨ (ou), → (implique).
 Les quantificateurs :  (il existe) et  (quel que soit).
3.1.2. Notification
Terme :
 Chaque variable est un terme.
 Si t1, t2,…,tn
sont des termes et f est
un symbole de fonction
alors f(t1, t2,…,tn) est
un terme.
Un terme est clos (fermé) s’il ne contient aucune variable.
Dr. Chergui Leila
34
Chapitre 3 : Le calcul relationnel
Atome : il est de la forme P(t1, t2,…,tn) où P est un symbole de prédicat d’arité n et t1, t2,…,tn
sont des termes.
Formule :
 Chaque atome est une formule.
 Si A est une formule alors A est une formule.
 Si A et B sont deux formules alors A∧
, A∨B et A→
 Si A est une formule et x est une variable alors ∀
sont des formules.
( ) et ∃
( ) sont des
formules.
Variable libre et variable liée : une variable est dite libre dans une formule A, si elle n’est pas
quantifiée (elle n’apparaît pas après les quantificateurs  ou ).
Formalisation du langage naturel : le langage naturel peut être formalisé en utilisant le calcul
de prédicat.
Exemples :
 Tous les étudiants sont intelligents : x (Etudiant(x)Intelligent(x)).
 Seulement les étudiants sont intelligents : x (Intelligent (x) Etudiant (x)).
 Il existe un étudiant intelligent : x (Etudiant(x) ∧ Intelligent(x)).
 Il n’existe pas un étudiant intelligent : x (Etudiant(x) ∧ Intelligent(x)).
 Il existe des étudiants qui réussissent dans tous les modules :
x (Etudiant(x)∧y(Module(y) Reussi(x,y)).
3.1.3. Sémantique
Une formule prend les valeurs vrai ou faux.
 Si A est vrai alors A est faux.
 A∧B est vrai si et seulement si A est vrai et B est vrai.
 A∨B est vrai si et seulement si A est vrai ou B est vrai ou les deux en même temps.
3.2. Langage relationnel prédicatif
On trouve deux types :
3.2.1. Calcule de tuples
Dans ce type, les variables dans les expressions logiques portent sur les tuples des relations.
Comme exemple de langage, on trouve : ALPHA, langage QUEL (SGBD INGRES), et SQL.
Dr. Chergui Leila
35
Chapitre 3 : Le calcul relationnel
C’est un langage d’interrogation de données formel permettant d’exprimer des questions à
partir de formules bien formées, où les variables prennent leurs valeurs dans les tuples d’une
relation, on parle de variable tuple. Ainsi la valeur d’une variable tuple peut être dans
n’importe quelle ligne d’une relation sur laquelle elle est définie, on écrira : nom de la relation
(nom de la variable tuple). Ex : x Etudiant.
Exemple :
Soit la relation : Module (Codem, Libellé, créd).
En extension : Module
Codem
Libellé
crédit
ALGO
Algorithmique
4
SEXP
Système d’exploitation
5
BD
Base de Données
3
Module (x) : signifie que x est une variable tuple de la relation Module et peut prendre l’une
des valeurs suivantes :
 x=(‘ ALGO’, ‘Algorithmique’, 4) : x.Codem=‘ ALGO’, x.Libellé=‘Algorithmique’,
x.créd=4.
 x=(‘ SEXP’, ‘Système d’exploitation’, 5).
 x=(‘ BD’, ‘Base de Données’, 3).
Formulation d’une requête : une requête se présente sous la forme suivante :
{Résultat de la requête/Prédicat(formule) à vérifier par les variables du résultat}.
Le résulta de la requête s’écrit sous la forme : nom de variable.nom d’attribut.
Formule élémentaire : elle s’écrit sous la forme :
variable.nom d’attribut opérateur variable.nom d’attribut.
 L’opérateur est l’un des opérateurs de comparaison usuels : ‘=’, ‘>’, ‘<’, ‘<>’, ‘>=’,
‘<=’.
 Le prédicat à vérifier est une combinaison des formules élémentaires.
Remarque
Une variable tuple qui apparaît dans le résultat de la requête ne doit pas être liée dans le
prédicat à vérifier, toutes les autres variables sont liées.
Dr. Chergui Leila
36
Chapitre 3 : Le calcul relationnel
Exemple :
{x.Codem/x (Module (x)et x.créd=5)}est faux.
Car x doit être libre dans le prédicat spécifié (elle ne doit pas être quantifiée).
Exemple : soit la relation : Etudiant (Num, nom, prénom, datnais, adr).
Requête 1 : quels sont les noms des étudiants qui sont nés après 1982.
Réponse : {x.nom/Etudiant(x)∧x.datnais>=01/01/1982}.
Remarque
Si plusieurs attributs sont dans le résultat, ils seront séparés par des virgules.
Requête 2 : quels sont les noms et les prénoms des étudiants qui résident à Alger.
{x.nom, x.prénom/Etudiant(x)∧x.adr= « Alger »}.
Requête multi-relation : elles opèrent sur des relations différentes, et donc il faut manipuler
des variables tuples différentes.
Exemple : soit les relations suivantes :
 Module (Codem, Libellé, créd, annétude).
 Enseignant (Num, nom, prénom, datnais, adr, grad, nbheur).
 Modens (Num, Codem).
Requête 1 : quels sont les noms des enseignants qui interviennent dans les modules de 2ème
année.
Réponse : {x.nom/Enseignant(x)∧y, z (Module(y)∧ Modens(z) ∧ y.annétude=2 ∧
y.Codem=z.Codem ∧x.Num=z.Num)}.
Requête 2 : quels sont les noms et les adresses des enseignants qui assurent tous les modules
de 2ème année.
Réponse : {x.nom, x.adr /Enseignant(x)∧y, z (Module(y)∧y.annétude=2z (Modens(z)
∧y.Codem=z.Codem ∧x.Num=z.Num)}.
3.2.2. Calcul de domaines
Ici, les variables dans les expressions logiques portent sur les valeurs des attributs des tuples.
Exemple de langage : langage QBE.
Les formules du calcul de domaines sont définies comme pour le calcul de tuples, en
remplaçant les variables tuples par les variables domaines. Ex : x Etudiant.nom.
Dr. Chergui Leila
37
Chapitre 3 : Le calcul relationnel
Remarques
 L’ordre des attributs devient important.
 Les requêtes sont spécifiées ainsi : {x1, x2, ………, xn / f(x1, x2, ………, xn)}.
Exemple : soit la relation : Etudiant (Num, nom, prénom, datnais, adr).
Requête 1 : quels sont les noms des étudiants qui sont nés après 1982.
Réponse : {n/  a(Etudiant(nom :n, datnais :a)∧x.datnais>=01/01/1982)}.
La différence essentielle entre le calcul relationnel des tuples et le calcul relationnel des
domaines est l’ensemble dans lequel les variables prennent leurs valeurs :

Tuples : chaque variable prend ses valeurs dans l’ensemble des tuples d’une relation
particulière.

Domaines : chaque variable prend ses valeurs dans un domaine particulier des attributs
de la base.
Remarque
Le calcul relationnel et l’algèbre relationnelle ont une puissance d’expression équivalente
(complétude relationnelle), donc, on peut traduire tout opérateur de l’algèbre relationnelle en
calcul relationnel de tuples.
3.2.3. Passage de l’algèbre relationnelle au calcul relationnel tuple

Une relation se traduit par le prédicat correspondant.

On peut insérer les conditions des sélections directement dans les formules (en les
combinant en général avec ∧).

La projection correspond à ajouter des  devant les variables tuple dont aucun attribut
n’est projeté.

L’union se traduit par un ⋁.

La différence A - B se traduit par

Le produit A x B se traduit par un FA ⋀ FB avec les variables libres de FA et FB
∧ 
où FA et FB ont les mêmes variables libres.
disjointes.

Le renommage peut, lorsque cela est nécessaire, se traduire via l’introduction d’une
nouvelle variable tuple combinée avec des égalités.

La jointure naturelle se traduit par l’ajout d’égalités entre les attributs communs aux
relations constituant la jointure.
Dr. Chergui Leila
38
Chapitre 3 : Le calcul relationnel
3.2.4. Transfert du calcul relationnel à l’algèbre relationnelle

Un prédicat se traduit par la relation correspondante.

Un  se traduit en général par une projection.

Un ∧ se traduit par un produit cartésien ou une intersection.

Un ⋁ se traduit par une union.

Une  se traduit par une différence, mais la traduction n’est généralement pas directe.

On peut utiliser le renommage en cas de conflit sur les attributs.

On peut utiliser une jointure naturelle lorsque les attributs communs à plusieurs
relations sont liés par des variables.

Dr. Chergui Leila
Une comparaison se traduit par une sélection.
39
Chapitre 4: SQL : Interrogation
d’une base de données
Chapitre 4 : SQL : Interrogation d’une base de données
Introduction
SQL (Structured Query Langage ou bien langage de requête structuré)
est un langage
informatique standard pour la communication avec les SGBDRs. Il a été défini par l’ANSI
(American National Standard Institute) et l’ISO (International Standards Organization).
SQL peut être vu comme une boite à outils comprenant à la fois un formalisme proche, du
langage algébrique, et un autre proche du langage prédicatif. Il existe alors souvent, plus
d’une façon d’exprimer une même requête.
Le succès du langage SQL est dû essentiellement à sa simplicité et au fait qu’il s’appuie sur le
schéma conceptuel pour énoncer des requêtes en laissant le SGBD responsable de la stratégie
d’exécution.
Le langage SQL est un langage déclaratif qui permet d'interroger une base de données sans se
soucier de la représentation interne (physique) des données, de leur localisation, des chemins
d'accès, ou des algorithmes nécessaires.
Néanmoins, le langage SQL ne possède pas la puissance d’un langage de programmation :
entrées/sorties, instructions conditionnelles, boucles et affectations. Pour certains traitements
il est donc nécessaire de coupler le langage SQL avec un langage de programmation plus
complet.
De manière synthétique, on peut dire que SQL est un langage relationnel, il manipule donc
des tables (des relations, c’est-à-dire des ensembles) par l’intermédiaire de requêtes qui
produisent également des tables.
SQL peut être utilisé :
 D’une manière interactive.
 En association avec des interfaces graphiques.
 Ou, très généralement, des langages de programmation.
Le tableau 4.1 présente un historique du langage SQL.
SQL est le langage des bases de données relationnelles répondant à la fois à la problématique
de création des objets de bases de données (modèle), de manipulation des données (algèbre
relationnelle), de gestion de la sécurité (droits d’accès), de traitements locaux de données
(procédures). De plus, il est désormais doté d’extensions objet.
Dans ce chapitre, on va s’intéresser à l’interrogation d’une BD en utilisant le langage SQL.
Dr. Chergui Leila
41
Chapitre 4 : SQL : Interrogation d’une base de données
Année
Appellations
1986
SQL-86-SQL87
Apports majeurs
 1ère publication par l’ANSI.
 Ratification par l’ISO en 1987.
1989
SQL-89
1992
SQL92, SQL2
 Révisions majeurs (ISO 9075).
1999
SQL99, SQL3
 Expressions régulières.
 Révisions mineurs.
 Récursivité.
 Déclencheurs.
 Langage procédural.
 Types abstraits.
 Aspects objet.
2003
SQL:2003
 Prise en compte de XML.
 Fonctions de fenêtrage.
 Séquences.
 Colonnes d’identité.
2006
 Intégration plus forte avec XML
(XQuerry).
2008
SQL2008
 Correction de certains défauts et
de petits manques des versions
antérieures
(fonctions,
types,
curseurs, etc.).
Tableau 4.1. Historique du langage SQL.
4.1. Structure des instructions SQL : Langage de Manipulation de Données
(LMD)
Toute instruction ou command SQL est une combinaison d’une ou de plusieurs clauses. Les
clauses sont généralement introduites par des mots-clés.
SELECT attribut1, attribut2,.., attributn
FROM
Nom de la table
WHERE condition booléenne;
Dr. Chergui Leila
42
Chapitre 4 : SQL : Interrogation d’une base de données
4.1.1. Clauses de base
On doit suivre les règles d’écriture suivantes :
1. Les instructions SQL ne sont pas sensibles à la casse. Toutefois, les mots clés qui
débutent par une clause sont généralement écrits en majuscules pour améliorer la
lisibilité des instructions SQL.
2. Les instructions SQL peuvent être écrites sur une ou plusieurs lignes. Il est habituel
d’écrire chaque clause sur une ligne distincte.
3. Un mot-clé ne peut être réparti sur deux lignes.
4. Les instructions SQL se terminent par un point-virgule.
Le principe des clauses utilisées pour manipuler les données est :
 SELECT : indique la liste des attributs constituant le résultat.
 FROM : indique la (ou les) tables dans lesquelles on trouve les attributs utiles à la
requête.
 WHERE : indique les conditions que doivent satisfaire les n-uplets de la base pour
faire partie du résultat. La comparaison peut être effectuée suivant l’un des opérateurs
présentés dans la figure 4.1.
Figure 4.1. Opérateurs de comparaison.
Remarque
Pour afficher l'intégralité d'une table, et avoir ainsi toutes les lignes (on omet la clause
WHERE), et toutes les colonnes, on peut au choix lister tous les attributs ou utiliser le
caractère * qui a la même signification.
ORDER BY : est utilisée pour trier les résultats d'une requête. Cette clause doit être suivie de
la liste des attributs servant de critère au tri. Pour trier en ordre descendant, on ajoute le motclé DESC après la liste des attributs. Et pour avoir un tri ascendant, on ajoute le mot-clé ASC.
Par défaut les attributs seront triés en ordre ascendant.
Dr. Chergui Leila
43
Chapitre 4 : SQL : Interrogation d’une base de données
Remarques
1. Pour obtenir une recherche par intervalle, on peut également utiliser le mot-clé
BETWEEN.
2. Lorsque le SGBD construit la réponse d’une requête, il rapatrie toutes les lignes qui
satisfont la requête, généralement dans l’ordre ou il les trouve, même si ces dernières
sont en double (comportement ALL par défaut). C’est pourquoi il est souvent
nécessaire d’utiliser le mot clé DISTINCT qui permet d’éliminer les doublons dans la
réponse.
3. Il est possible d’utiliser les opérateurs mathématiques de base (‘+’, ‘-’, ‘*’ et ‘/’) pour
générer de nouvelles colonnes à partir, en générale, d’une ou plusieurs colonnes
existantes.
4. Le mot clé AS permet de renommer une colonne, ou de nommer une colonne créée
dans la requête.
5. L’opérateur || (double barre verticale) permet de concaténer des champs de type
caractères.
6. L’opérateur IN spécifie un ensemble de valeurs possibles.
7. En pratique, il est possible d’avoir des valeurs non définies qui sont représentées par le
mot clé NULL. On peut tester si une valeur n’est pas définie grâce à la condition IS
NULL (ou son contraire IS NOT NULL).
8. Si on trouve plusieurs tables dans une requête, cela représente un produit cartésien
entre ces différentes tables.
9. Si un attribut est présent dans plusieurs tables utilisées, on doit l’écrire : nom-table.att.
10. Dans les comparaisons des chaînes de caractères, il est possible d’utiliser l’opérateur
LIKE : une chaîne commence par un ensemble de caractères, et les caractères
génériques, ‘%’ qui remplace une chaîne de caractères de taille quelconque, et ‘ ?’ qui
remplace un seul caractère.
11. En SQL, la jointure s’exprime comme une sélection sur le produit cartésien :
SELECT att1, att2
FROM nom_table1, nom_table2
WHERE nom_table1.attx = nom_table2.attx;
4.1.2. Sous-requête
C’est l’utilisation du résultat d’une requête dans une autre requête. Le but est l’augmentation
de la puissance d’expression du langage. On peut utiliser les opérateurs suivants :
1. A IN (sous-requête), elle est vrai si A apparaît dans le résultat du sous-requête.
Dr. Chergui Leila
44
Chapitre 4 : SQL : Interrogation d’une base de données
2. A (=; <; >;<=;>=) ANY (sous-requête), elle est vrai s’il existe un b parmi les lignes
renvoyées par la sous-requête tel que A (=; <; >;<=;>=) b soit vrai.
3. A (=; <; >;<=;>=) ALL (sous-requête), elle est vrai si pour toutes les lignes b
renvoyées par la sous-requête tel que A (=; <; >;<=;>=) b soit vrai.
4. EXISTS (sous-requête) (et son contraire NOT EXISTS (sous-requête)), elle est vrai
si le résultat de la sous-requête n’est pas vide, avec au moins un tuple.
5. On peut tester l’inclusion entre les ensembles via le mot clé CONTAINS.
4.1.3. Fonctions d’agrégats et regroupement
Fonctions d’agrégat : ensemble de fonctions qui permettent d’effectuer des statistiques sur le
résultat d’une requête (MIN : minimum, MAX : maximum, SUM : somme, AVG : moyenne,
COUNT : nombre, etc.).
Regroupements : possibilité de regrouper plusieurs lignes d’une même requêtes (souvent
associés aux fonctions d’agrégat). Pour cela, on utilise les clauses :
GROUP BY : permet de subdiviser la table en groupes, chaque groupe étant l’ensemble des
lignes ayant une valeur commune.
HAVING : permet de sélectionner des groupes de la requête de regroupement. Elle permet
d’introduire des conditions sur les groupes, afin d’éliminer du résultat les groupes n’obéissant
pas à certains critères.
Il faut respecter les règles suivantes :
 Les colonnes du SELECT doivent toutes apparaître dans le GROUP BY (sauf les
opérations).
 Les noms de colonnes dans le HAVING doivent aussi être dans le GROUP BY (ou
être fonction d’agrégat).
 La clause GROUP BY va regrouper les lignes qui sont identiques sur les colonnes
mentionnées dans le GROUP BY.
Différence entre WHERE et HAVING
 WHERE : sélectionne les lignes de la requête avant de faire les groupes. Elle agit
donc avant les regroupements.
 HAVING : sélectionne les groupes une fois qu’ils sont constitués. Elle agit donc après
les regroupements.
Dr. Chergui Leila
45
Chapitre 4 : SQL : Interrogation d’une base de données
4.1.4. Opérateurs ensemblistes
 UNION : permet de fusionner deux tables ayant le même schéma.
 INTERSECT : permet d’obtenir les lignes communes de deux tables.
 MINUS : permet d’effectuer la différence entre deux tables. (EXCEPT pour la norme
SQL2).
Remarque
SQL ne comporte pas d’opérateurs spécifiques à la division. Cependant, il est possible
d’exprimer la sémantique de cet opérateur en se basant sur les opérateurs logiques.
Dr. Chergui Leila
46
Chapitre 5: SQL : Définition et
modification d’une base de données
Chapitre 5 : SQL : Définition et modification d’une base de données
Introduction
SQL est un Langage de Définition de Données (LDD), c'est-à-dire qu'il permet de créer des
tables dans une base de données relationnelle, ainsi que d'en modifier ou en supprimer.
5.1. Création d’une table
Les tables sont à la base de stockage des données dans les SGBDRs, elles comportent toutes
les données accessibles à l’utilisateur. Pour en créer une, il faut lui donner un nom et tous les
attributs qu’elle doit comporter. De plus, pour chaque attribut, l’utilisateur doit définir le type
de données concernées et, si nécessaire, les contraintes appropriées.
Le nom d’une table l’identifie comme objet unique dans le SGBDR. Les noms de colonnes ou
attributs doivent être uniques pour une table donnée.
5.1.1. Règles de création des tables avec SQL
Les tables SQL sont créées par l’instruction ou commande CREATE TABLE comme suit :
CREATE TABLE nom de la table
(
Nom de la colonne 1
type de données
[valeur par défaut] [contrainte],
Nom de la colonne 2
type de données
[valeur par défaut] [contrainte],
type de données
[valeur par défaut] [contrainte]
..
Nom de la colonne n
);
Exemple : créer une table nommée étudiant qui porte deux attributs, le nom et le prénom.
Les contraintes définies en SQL sont :
 Non nullité des valeurs d'un attribut en se servant du mot clé NOT NULL qui permet
de vérifier qu'il existe une valeur pour chaque élément de la colonne.
 Unicité de la valeur d'un attribut ou d'un groupe d'attributs en utilisant la clause
UNIQUE qui permet de s'assurer qu'il n'existe pas de valeur dupliquée dans la
colonne.
 Valeur par défaut pour un attribut.
 Contrainte de domaine en utilisant la clause CHECK qui permet de spécifier des
conditions logiques portant sur une ou plusieurs colonnes d'une même table.
 Clé primaire (un attribut ou un groupe) par la clause PRIMARY KEY qui a le même
rôle que la clause UNIQUE mais ne peut être spécifiée qu'une seule fois dans la table.
Dr. Chergui Leila
48
Chapitre 5 : SQL : Définition et modification d’une base de données
 Intégrité référentielle "minimale" par la clause REFERENCES sur les colonnes qui
matérialise une dépendance entre deux colonnes de la table. Et par la clause
FOREIGN KEY sur la table qui matérialise une dépendance entre deux colonnes de
deux tables
Exemple 1 :
CREATE TABLE étudiant
( Num
INTEGER
PRIMARY KEY,
Nom
CHAR(40)
NOT NULL,
Année INTEGER CONSTRAINT CAnnée CHECK (Année BETWEEN 1997 AND 2013),
Moyenne Number(2,3) CONSTRAINT CMoyenne CHECK (Moyenne BETWEEN 00,000
AND 20,000));
Exemple 2 :
CREATE TABLE Consommateur
( ID INTEGER CONSTRAINT PK_Consommateur PRIMARY KEY,
Nom TEXT(50) NOT NULL,
Prénom TEXT(50) NOT NULL,
Tél TEXT(10),
Email TEXT(50),
Address TEXT(40));
Exemple 3 :
CREATE TABLE Véhicules (Nom TEXT(30), Année TEXT(4), Prix CURRENCY);
Types de données utilisés : voici un ensemble représentatif des types de données utilisés lors
de la création d’une table en SQL dans ACCESS :
 Booléen : BIT.
 Nombre entier : SHORT (entier), SMALINT (entier), LONG (entier long), INTEGER
(entier long).
 Nombre réel : SINGLE (réel simple), DOUBLE (réel double), Numeric (réel double).
 Monétaire : CURRENCY, MONEY.
 Date/heure : DATE, TIME, DATETIME.
 Texte: VARCHAR(255), CHAR(n) ou TEXT(n), où n est le nombre de caractères.
Dr. Chergui Leila
49
Chapitre 5 : SQL : Définition et modification d’une base de données
5.1.2. Opérations sur les tables
Avec SQL, on peut supprimer, modifier ou renommer des tables.
Suppression d’une table : supprimer une table revient à éliminer sa structure et toutes les
données qu’elle contient. Les index associés sont également supprimés.
La syntaxe est la suivante :
DROP TABLE nom_table;
Il ne faut pas qu’une clé étrangère d’une autre table référence la table à supprimer.
En Oracle, on peut ajouter à la fin le mot clé CASCADE pour déclencher la suppression des
clés étrangères qui référencent la table à supprimer.
Exemple : DROP TABLE étudiant;
Modifier une table : en utilisant l’instruction : ALTER TABLE qui permet de modifier la
structure de la table, elle consiste donc à ajouter ou modifier des colonnes de la table.
Syntaxe : ALTER TABLE nom_table modification;
On peut avoir les situations suivantes :
 ALTER TABLE nom table ADD att type NOT NULL;
Ajouter à la table nom table un attribut att contenant des données correspondant à
type.
On peut optionnellement spécifier NOT NULL lorsque l’on souhaite interdire la
valeur NULL.
Ex : ALTER TABLE Véhicules ADD COLUMN État TEXT(10);
 ALTER TABLE nom table ALTER att nouveau type NOT NULL;
Changer le type de l’attribut att, en spécifiant optionnellement NOT NULL.
Ex : ALTER TABLE Véhicules ALTER État Text;
 ALTER TABLE nom table RENAME COLUMN att TO nouvel att;
Changer le nom de att en nouvel att.
 ALTER TABLE nom table DROP COLUMN att;
 Supprimer l’attribut att de la table nom table.A
 Ex : ALTER TABLE Véhicules DROP COLUMN Nom; jouter ou
 ALTER TABLE nom table ADD CONSTRAINT nomc contrainte;
Ajouter la contrainte contrainte sur la table nom table.
CONSTRAINT nomc spécifie le nom optionnel de la contrainte.
 ALTER TABLE nom table DROP PRIMARY KEY;
Supprimer la clé primaire.
Dr. Chergui Leila
50
Chapitre 5 : SQL : Définition et modification d’une base de données
 ALTER TABLE nom table DROP FOREIGN KEY nom cle;
Supprimer la clé étrangère nommée nom cle.
Renommage d’une table : on peut renommer une table avec l’instruction suivante :
RENAME ancien_nom TO nouveau_nom;
5.1.3. Manipulation sur les tables
Dans SQL, on peut manipuler les lignes des tables par l’utilisation des trois instructions de
langage de manipulation de données ; INSERT INTO, UPDATE et DELETE.
Insertion de n-uplets : la commande INSERT INTO permet d’insérer une ligne dans une
table en spécifiant les valeurs à insérer.
La syntaxe est la suivante :
INSERT INTO nom_table (nom_col_1, nom_col_2, ...)
VALUES (val_1, val_2, ...)
La liste des noms de colonne est optionnelle. Si elle est omise, la liste des colonnes sera par
défaut la liste de l’ensemble des colonnes de la table dans l’ordre de la création de la table. Si
une liste de colonnes est spécifiée, les colonnes ne figurant pas dans la liste auront la valeur
NULL.
Il est possible d’insérer dans une table des lignes provenant d’une autre table.
La syntaxe est la suivante :
INSERT INTO nom_table (nom_col1, nom_col2, ...)
SELECT
Exemple:
INSERT INTO étudiant Values (‘123’, ‘Talebi’, ‘2010’,’12,54’);
Modification des lignes : la commande UPDATE permet de modifier les valeurs d’une ou
plusieurs colonnes, dans une ou plusieurs lignes existantes d’une table.
La syntaxe est la suivante :
UPDATE nom_table
SET nom_col_1 = {expression_1 | ( SELECT ...) },
nom_col_2 = {expression_2 | ( SELECT ...) },
...
nom_col_n = {expression_n | ( SELECT ...) }
WHERE predicat;
Dr. Chergui Leila
51
Chapitre 5 : SQL : Définition et modification d’une base de données
Les valeurs des colonnes nom_col_1, nom_col_2, ..., nom_col_n sont modifiées dans toutes
les lignes qui satisfont le prédicat.
En l’absence d’une clause WHERE, toutes les lignes sont mises à jour.
Les expressions expression_1, expression_2, ..., expression_n peuvent faire référence aux
anciennes valeurs de la ligne.
Exemple :
UPDATE TABLE étudiant
SET Moyenne=’14,56’
WHERE Nom=’Talbi’;
Suppression de n-uplets : la commande DELETE permet de supprimer des lignes d’une
table.
La syntaxe est la suivante :
DELETE FROM nom_table
WHERE predicat
Toutes les lignes pour lesquelles le prédicat est évalué à vrai sont supprimées.
En l’absence de clause WHERE, toutes les lignes de la table sont supprimées.
Exemple :
DELETE FROM TABLE étudiant
WHERE Nom=’Talbi’;
Dr. Chergui Leila
52