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Introduction

Description:

Introduction l informatique Chapitre 2: Donn s et base donn es Donn es et stockage Algorithme = puissance de l ordinateur Probl mes : vitesse, exactitude ... – PowerPoint PPT presentation

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Title: Introduction


1
Introduction à linformatique
  • Chapitre 2 Donnés et base données

2
Données et stockage
  • Algorithme
  • puissance de lordinateur
  • Problèmes vitesse, exactitude, prévisibilité.
  • Données
  • richesse de lordinateur
  • Problèmes masse des données, structuration,
    sauvegarde
  • 2 domaines fortement liés
  • Algorithme de visualisation de masses de données
  • Systèmes de sauvegarde et de gestion de version
    des programmes

3
Données et stockage
  • Algorithme
  • puissance de lordinateur
  • Problèmes vitesse, exactitude, prévisibilité.
  • Données
  • richesse de lordinateur
  • Problèmes masse des données, structuration,
    sauvegarde
  • 2 domaines fortement liés
  • Algorithme de visualisation de masses de données
  • Systèmes de sauvegarde et de gestion de version
    des programmes
  • Logique booléenne identique

4
Cycle de vie dun système de stockage des données
  • Conception - Modélisation
  • Analyse des données
  • Solution sous forme de schémas
  • Langage de modélisation
  • Mise en oeuvre
  • Base de données
  • langage de haut niveau
  • Remplissage / Récupération
  • Croiser les données
  • La voiture 206 diesel est immatriculée en 75
  • Le département 75 a des frais de carte grise de
    135 euros
  • Maintenance
  • Mise à jour des données
  • Sauvegarde
  • Evolution du schéma gt traduction des données

5
Défis liés au stockage des données
  • Hétérogénéité des données
  • Numériques, textuels, dates, multimédia, etc.
  • Taille / Passage à l'échelle
  • Nombre de  trucs , complexité des  trucs 
  • Partage entre utilisateurs
  • Rôles Contributeur, vérificateurs, visionneur,
    etc.
  • Accès simultanés
  • Lisibilité du schéma
  • Comme en algo.
  • Performances
  • Accès aux très grandes tables
  • Croisements complexes
  • Comptage des réponses
  • Google vous donne 10 réponses en quelques
    millisecondes mais aussi le nombre de réponses
    même quand il y en a des millions !

6
Base de données relationelles
  • Modèle relationnel inventé par E. Codd en1970
  • Directeur de recherche du centre IBM de San José
  • IBM Sequel (Structured English Query Language) en
    1977
  • IBM Sequel/2
  • IBM System/R
  • IBM DB2
  • SQL/86
  • SQL/89
  • SQL/92 ou SQL 2.0
  • Données tabulaires
  • Norme / Standard SQL (Structured Query
    Language)
  • Typage des données
  • Protection des données
  • notions de propriétaires, de groupes et de droits
    d'accès

7
Tables de données Enseignants
  • Num Nom Prenom Email StatutDerniere
  • Vernier Frédéric frederic.vernier_at_limsi.fr
    DEPINFO-LIMSI
  • Max Aurelien aurelien.max_at_limsi.fr
    DEPINFO-LIMSI
  • 3 Bautier Jean jean.bautier_at_laposte.net
    EXTERIEUR
  • 4 Schlienger Francoise schlieng_at_fiifo.u-psud.fr
    IUT
  • 5 Vauchelle Alain avauchel_at_fiifo.u-psud.fr
    IUT
  • 6 Tixeuil Sebastien tixeuil_at_fiifo.u-psud.fr
    DEPINFO-LRI
  • 7 Allauzen Alexandre allauzen_at_limsi.fr
    DEPINFO-LIMSI
  • 8 Voisin Frederic voisin_at_fiifo.u-psud.fr
    DEPINFO-LRI
  • 9 Nel Laurent laurent.nel_at_leuville.com
    UP11-AUTRE
  • Longavesne Jean-P Grip_at_cnam.fr UP11-AUTRE
  • Lisser Abdel lisser_at_fiifo.u-psud.fr
    DEPINFO-LRI
  • Rousseau Martine rousseau_at_fiifo.u-psud.fr IUT
  • 13 Astier Roger astier_at_iut-orsay.fr IUT
  • 14 Calisti Jean jean.calisti_at_ifips.u-psud.fr
    IFIPS
  • 15 Simon Laurent simon_at_lri.fr DEPINFO-LRI
  • 16 Roussel Nicolas roussel_at_lri.fr DEPINFO-LRI
  • 17 Alphonse Erick alphonse_at_lri.fr DEPINFO-LRI
  • 18 Journiac Brigitte journiac_at_fiifo.u-psud.fr
    UP11-AUTRE

Elements
Numero
Texte court
Choix multiples
8
Requêtes SQL
  • Récupération des données
  • SELECT Prenom, Nom
  • FROM Etudiants
  • WHERE NiveauS1
  • SELECT
  • FROM Enseignements
  • WHERE NiveauS1 AND FiliereL-MPI
  • Insertion
  • INSERT INTO Etudiants ( NumEtudiant,
    Prenom, Nom,
    Email, Filiere, Annee, Niveau, DateN)
  • VALUES (856', 'Jean', 'Nemaclac',
    'jean.nemaclac_at_laposte.net',
  • MPI', '2006', S1', 1988-11-29')

Alban BERGUER
Marina BILMONT
Pauline BLANC

9
Table des Résultats
  • Totale (SELECT FROM Etudiants)
  • Partielle au niveau des lignes
  • SELECT FROM Etudiants WHERE NiveauS1
  • Partielle au niveau des colonnes
  • SELECT Nom, Prenom FROM Etudiants
  • Doublement partielle
  • SELECT Nom, Age FROM Etudiants WHERE NiveauS1
  • Ordonnée
  • SELECT FROM Etudiants ORDER BY Annee DESC
  • Limitée dans le nombre délements
  • SELECT FROM Etudiants LIMIT 0 , 30

10
Opérations de Sélection (clause WHERE)
  • SELECT FROM Etudiants WHERE
  • (DateN gt 1988-01-01
  • AND et logique
  • Prenom LIKE Chris) ressemble à
  • OR ou logique
  • (AGE19
  • AND et logique
  • Filiere NOT LIKE -MPI)
  • Composition identique à lalgorithmique mais les
    opérateurs diffèrent

11
Jointure / Croisement
  • Une note par étudiants et par enseignement mais
    tous les étudiants ne suivent pas tous les
    enseignements !
  • SELECT FROM Etudiants, Enseignements
  • WHERE Etudiants.Filiere Options.Filiere
  • SELECT FROM Etudiants, Enseignements, Options
  • WHERE Etudiants.Numero Options.NumeroEtudiants
  • AND Enseignements.Numero Options.NumEnseign

Numero Prenom Nom
1 Alban BERGUER
2 Marina BILMONT
Numero NumeroEtudiant NumeroEnseign
1 1 1
2 2 1
Numero Intitule Heures
1 Math102 50
2 GEOS103 50
Etudiants
Options
Enseignements
12
Jointure Selection
  • Jointure Super
  • Selection Super
  • Jointure Selection Genial !
  • (un peu comme les boucles et les conditions)
  • SELECT FROM Etudiants, Enseignants, Groupes
  • WHERE Etudiants.Numero Groupes.NumeroEtudiants
  • AND Enseignants.Numero Groupes.NumEnseignant
  • AND Etudiants.NiveauScienceFaible
  • AND Enseignants.TypeNotationSévère

13
Numérotation / Clé
  • Numérotation automatique
  • Garantie que 2 étudiants ne peuvent
    pas avoir le même numéro.
  • Autre raisons de ne pas avoir des doublons
  • Etudiants avec le même nom gt problèmes
  • Utiliser un numéro unique existant (No SS)
  • Quelle garantie que je ninscris pas 2 fois la
    même personne ?
  • Les tables peuvent définir des clés qui
    garantissent lunicité

Numero Prenom Nom
1 Alban BERGUER
2 Marina BILMONT
14
Problèmes concrets
  • Et si un prof assure dautres cours avec dautres
    groupes ayant le même numéro (groupes B1 des
    Licence BIBS) ?
  • Et si un prof intervient 2 fois dans la même
    filière ?
  • Et si les étudiants font dautres groupes pour
    les options ou pour les langues ?
  • Et si un prof de Cours TD enseigne aussi en
    option ?
  • Comment se rappeler dou viennent les redoublants
    ?
  • Comment trouver le plus petit groupe de TD afin
    dinscrire les nouveaux arrivants ?
  • Et le groupe de TD avec le plus de redoublants ?

15
Schémas de base de données
  • Graphique synthétique des relations entre données
  • Flèches / tables

16
Example plus réaliste -)
17
La bonne recette
  • Jointures multiples
  • Selections aux petits oignons
  • Tables nombreuses et bien organisées
  • Aucune données redondantes ou inutile
  • Un schéma bidon pourle patron / le chef
  • Un vrai schéma de propour le vrai boulot (voir
    avant)
  • PS logo/icone dune BD cylindre

18
Utilitaires
  • SQL ne gère pas que la recherche et le
    remplissage de la BD.
  • Rajouter / enlever des tables
  • Supprimer des éléments
  • DELETE FROM Enseignants WHERE NumEns 1
  • Modifier une valeur
  • UPDATE Enseignants SET Statut BonProf
  • WHERE NumEns 1
  • Modifier les droits d'accès
  • Créer / détruire / modifier des utilisateurs /
    groupes
  • etc.

19
Interfaces
  • Interfaces graphique pour éditer / remplir /
    détruire
  • mais pour les requêtes, on a rien fait de plus
    puissant que le SQL !
  • Formulaires
  • Gestion descontraintes
  • Formulaire Web
  • Facilité daccès
  • Affichage formaté

20
Et puis
  • Fonctions d'agrégations
  • Performances, Optimisation
  • Multimédia (images, sons, ...)
  • Sécurité (chiffrements, droits)
  • Transactions (plusieurs utilisateurs/banque )
  • Clé multiples
  • Manipulation dune BD depuis un programme
  • Sauvegarde dune table
  • BD géographiques SELECT FROM Villes WHERE
    distlt100km
  • Réseaux, accès à distances, fragmentation. etc.

Numero Prenom Nom Nb Etu.
1 Fred Vernier 22
2 Sandrine Gouraud 24
21
Applications
  • Sciences
  • BD génomiques, composes chimiques, articles,
    étoiles, etc..
  • Vie quotidienne
  • BD dassociations de joueurs de mandolines
    électriques
  • BD des ouvrages dune bibliothèque / CD-thèque
  • BD de pages Web qui sappelle Google (savoir
    faire des requêtes compliquées)
  • Autre disciplines
  • Gestion / Economie pensez a la MiAGE
  • DRH/ Gestion du personnel
  • Médecine
  • Informatique
  • DBA (administrateur de BD)
  • Systèmes dinformation (DSI)

22
FIN
Algo
SI
BD
Bio-Info
RO
Réseaux
IG
IHM
Archi
TAL
IA
GL
Visu
//
Vision
Sécurité
Crypto
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