Ecole des Hautes Etudes Commerciales HEC Alger. par Amina GACEM. Module Informatique 1ière Année Master Sciences Commerciales

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1 Ecole des Hautes Etudes Commerciales HEC Alger Évolution des SGBDs par Amina GACEM Module Informatique 1ière Année Master Sciences Commerciales

2 Evolution des SGBDs Pour toute remarque, question, commentaire ou suggestion, contactez-moi à l adresse suivante: 2

3 Plan Introduction Les années 1950: Fichiers Plats et Modèles primitifs Les années 60: Systèmes de gestions de fichiers et début de la structuration des données Les années 70: Modèle relationnel et apparition des SGBD, naissance de SQL. Les années 80: SGBDs parallèle, SGBDs distribuées, et début de l optimisation. Les années 90: Entrepôts de données, OLAP, BI et Web 21ième siècle: Big Data, NoSQL et NewSQL 3

4 Avant-propos Ce cours se focalise sur l étude des applications logicielles qui nous permettent de gérer les données. La gestion des données (Data Management) implique tout ce qui a trait à la collecte, l organisation, le nettoyage, l interrogation, la visualisation, l analyse des données dans un système informatique. À ne pas confondre avec les systèmes d informations!!! 4

5 Les années 1950 Les machines sont désormais accessibles aux grandes entreprises :compagnies aériennes, assurances, banques.. Les données étaient stockées en vrac dans des fichiers plats sur des bandes magnétiques (BM). Faible ou zéro structuration des données. Bandes Magnétiques 5

6 Les années 1950 L accès aux données était séquentiel. Accès séquentiel: pour atteindre la Nième valeur, il faut passer par les N-1 valeurs. Les données ne pouvaient être manipulées que par les programmes pour lesquelles elles ont été conçues. Forte dépendance logique et physique entre les applications et les données. 6

7 Les années 1950 Application 3 Application 2 Les mêmes données sont stockées plusieurs fois et représentées de différentes façons suivant les besoins applicatifs /05/1924 Alger Alger Oran Homme Données sur les clients Application 1 7

8 Les années 1960 Définition d une représentation de données pour chaque application mène vers une redondance des données gaspillage de l espace de stockage. Le stockage sur BM ne peut être que séquentiel, problèmes lors des insertions et mises à jours (nécessité de faire des recopies entre BM) gaspillage du temps. Consensus pour proposer un standard de représentation de données. 8

9 Les années 1960 Commercialisation des disques durs. Apparition des Systèmes de Gestion de Fichiers (SGF). Apparition de nouvelles structures de données. Modèle réseau Modèle Hiérarchique. Apparition du terme de base de données (Database). 9

10 Les années 1960 La définition historique des bases de données est la suivante: endroit unique où sont stockées de manière persistante les données. Application 2 Application 3 Les données étaient structurées de manière plus uniformes dans l organisation une seule base de données accédées par toutes les applications. Application 1 10

11 Les années 1960 Parmi les modèles les plus utilisés: le modèle Hiérarchique. Racine Ville = Alger Sexe= Femme 18<Âge <60 Âge >60 Ville = Oran Sexe = Homme 18<Âge <60 Âge >60 Sexe= Femme 18<Âge <60 Âge >60 Ville = Biskra Sexe = Homme 18<Âge <60 Âge >60 Sexe= Femme 18<Âge <60 Âge >60 Sexe = Homme 18<Âge <60 Dans cet exemple, les données sont hiérarchisées suivant les attributs suivants: Ville [Alger, Oran, Biska], Sexe [Homme, Femme], Age [18,60] 11 Âge >60

12 Les années 1970 Dans le modèle hiérarchique, les performances lors de l interrogation des données varient en fonction de l organisation de la hiérarchie. Apparition du modèle relationnel par E. Codd. Apparition des SGBDs sur le marché des logiciels avec le modèle relationnel. Un SGBD est logiciel qui permet de créer, définir, manipuler et interroger une base de données automatiquement. 12

13 Les années 1970 L ancêtre des SGBDs relationnels: System R d IBM. IBM lance le SGBD DB2. Naissance de l entreprise Oracle, aujourd hui leader. Le modèle relationnel, proposé par E.Codd permet de représenter les données sous forme de relations appelées Tables. 13

14 Les années 1970 Exemple d une table Colonne de la table Schéma de la table matricule Prenom Date_Naissance Lieu_Naissance Année_Bac Sarah 11/02/1993 Alger Mohamed 16/01/1992 Oran Youcef 04/06/1992 Biskra Kenza 23/12/1990 Alger Lotfi 09/07/1990 Tizi Ouzou Lila 12/04/1989 Batna 2007 Ligne d enregistrement 14

15 1970: Le modèle relationnel Une colonne ou un attribut est une caractéristique de la donnée. Le schéma de la table est défini par l ensemble de ses attributs. Une ligne de données est l ensemble des valeurs prises pour chaque colonne. La table est une relation qui regroupe des lignes de données. Apparition de SQL. 15

16 Les années 1980 Apparition du traitement parallèle (système multiprocesseurs et architecture sans partage). Les SGBDs classiques n exploitent pas la puissance que confère le parallélisme. Apparition sur le marché du SGBD parallèle Teradata. L apparition des SGBD parallèles n a pas signifié pour autant la disparition des SGBDs classiques. 16

17 Les années 1980 Émergence des réseaux. Distribution du stockage des données sur plusieurs sites. De plus en plus d organisations ont leurs bureaux éparpillées géographiquement. Décentraliser la gestion des données impose de nouveaux défis en terme de performances et de préservation de l intégrité et la cohérence de la base de données. 17

18 1980: Problèmes de Performance Les transferts de données en RAM et Disque Dur sont la principale cause de la baisse des performances lorsque le volume Mémoire RAM des données augmentent. Disque Dur Et si les données doivent en plus être transférées dans un réseau au sein d une organisation? 18

19 Les années 1980 Apparition de la notion d optimisation des bases de données. L optimisation désigne l ensemble des techniques permettant d améliorer les performances de la base de données. Parmi les techniques d optimisation: partitionnement, indexation et utilisation du buffer (ou mémoire cache). 19

20 Les années 1990 Les bases de données classiques étaient orientées vers les transactions. En base de données classiques, une transaction est un ensemble d opérations élémentaires réalisé de manière indivisible (ou bien la transaction s exécute entièrement ou elle ne s exécute pas du tout). Les BD classiques appelées OLTP (On Line Transactional Processing) exécutent de manière intensive des transactions (réservations, opérations bancaires,.) Leur objectif est de traiter à chaud les informations et de manière performante. Ces informations étaient souvent temporaires/volatiles. 20

21 Les années 1990 Apparition des entrepôts de données. Les entrepôts de données répondent à un besoin d analyse. Un entrepôts de données est alimenté en données à partir des bases de données OLTP quotidiennement. Toutes les données sont historiées. Des requêtes complexes peuvent être ainsi soumises à l entrepôt (OLAP, On Line Analytical Processing) à des fins d analyse. 21

22 Les années 1990 La BI (Business Intelligence) est à ne pas confondre avec l intelligence économique. La BI désigne tous les outils, techniques, algorithmes d extraction, de collecte, d analyse et de visualisation des données à des fins de prise de décision. Les applications BI utilisent les données stockées en entrepôt pour analyser les données, identifier les tendances et faire des prédictions. 22

23 Les années 1990: relationnel-objet Initialement, l orienté objet était un paradigme de modélisation et de programmation. La puissance de la modélisation orientée objets et des langages orienté objet a poussé les chercheurs académiques et industriels à l appliquer au monde des bases de données, alors largement dominée par les SGBDs relationnels. L apparition des SGBDs orientés objet n a pas eu le succès escompté. Est apparue la combinaison du relationnel et de l objet à travers des SGBDs comme Postgres. 23

24 Le 21ième siècle Omniprésence du Web, Explosion des réseaux sociaux plus de partage. Internet nous pousse à développer de nouvelles réflexions quant à la gestion de données. Par exemple, Google indexe plus de 8 milliars de pages. Des utilisateurs par centaines de millions. Le web contient du texte, des images, des sons, des vidéos. Réseaux sociaux: des posts, des «j aimes», des tags. Le relationnel est-il adapté à cela? 24

25 Le 21ième siècle: NoSQL NoSQL Not Only SQL N est pas dirigé contre SQL mais contre le relationnel. NoSQL est une mouvance de chercheurs/professionnels qui considère que désormais, le relationnel n est pas le seul paradigme de gestion de données à proposer aux entreprises. NoSQL affirme que le relationnel n est pas adapté aux exigences de performances actuelles, surtout en ce qui concerne le web. 25

26 Le 21ième siècle: NewSQL NewSQL est une mouvance qui ne se veut être ni prorelationnel ni NoSQL. NewSQL affirme que les SGBDs classiques nous ont amené des solutions, techniques et algorithmes ayant fait leurs preuves et qui ne peuvent être mises à l oubli. En revanche, certaines caractéristiques des SGBDs classiques n ont plus aucune raison d exister dans les plateformes actuelles. 26

27 21ième siècle: Big Data Big Data est la conséquence logique de notre capacité à produire chaque jour des quantité colossales de données. Le Big Data est défini par les 3V: Volume: chaque jour, Facebook charge plus de 60 téra-octets de donnés (source Facebook, 2011). Vélocité: la vitesse à laquelle les informations sont générées et doivent être traitées. Variété: texte, plats. images, vidéos, enregistrements, fichiers De par ses propriétés (3V), les techniques et algorithmes traditionnels ne sont pas adaptés au Big Data. 27

28 Ecole des Hautes Etudes Commerciales HEC Alger Évolution des SGBDs Module Informatique 1ière Année Master Sciences Commerciales

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