SGBD. Dépendance Fonctionnel et Normalisation d'un Schéma Relationnel

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "SGBD. Dépendance Fonctionnel et Normalisation d'un Schéma Relationnel"

Transcription

1 SGBD Dépendance Fonctionnel et Normalisation d'un Schéma Relationnel

2 Rappel Dépendance Fonctionnel Soient X et Y, 2 attributs (ou groupes d'attributs) d'une même relation Si Y dépend de X, on dit qu'il y a une dépendance fonctionnelle On note X Y si la valeur de X détermine la valeur de Y

3 Exemples : Rappel Dépendance Fonctionnel Adresse (nom, ville, codepostal, département) on a codepostal ville mais pas ville département Etudiant (nom, prénom, moyenne, âge, enseignant) (nom, prénom) moyenne (nom, prénom) âge

4 Propriétés des DF Réflexivité : Y X X Y Augmentation : X Y XZ YZ Transitivité : X Y et Y Z X Z Union : X Y et X Z X YZ Pseudo-transitivité : X Y et W Y Z W X Z Décomposition : X Y et Z Y X Z

5 Clés Une clé minimale X est un attribut (ou groupe d'attributs) de R dont : X R est identifié de façon unique X est le plus petit ensemble d'attributs qui identifie R Si R possède plus d'une clé minimale, celleci est appelée clé primaire Clé étrangère est un attribut de R qui est clé minimale de S

6 Clés R(ville, région, code) DFs possibles {ville, région} code code ville {ville} {ville, région, code} {région} {ville, région, code} {ville, région} est la clé minimale de R

7 Exercices Voiture(modèle, année, fabricant, couleur) Lister les DF qui sont vérifiées Identifier les clés minimales de Voiture Etudiant(numéro, nom, prénom, formation) Lister les DFs qui sont vérifiées Identifier les clés minimales d'etudiant si deux étudiants ne peuvent pas avoir le même nom et prénom laquelle choisirez vous comme clé primaire?

8 Exercices Une relation R(A,B,C,D,E) satisfait les DF {ABC DE, E BCD} Trouvez toutes les clés de R Une relation R(A,B,C,D) satisfait les DF {AB C, B D, BC A}. Trouvez toutes les clés de R

9 Normaliser un Schéma Relationnel C'est remplacer un schéma relationnel par un autre schéma "équivalent" (représentant les mêmes données) Toutes les relations du nouveau schéma sont dans une certaine forme normale respectent des règles entre les DFs

10 But de la Normalisation Une mauvaise répartition des données entre les relations peut occasionner de graves problèmes lors de l'évolution de la base La normalisation des relations permet d'éviter ces problèmes, essentiellement en évitant les redondances Les problèmes viennent en fait des dépendances fonctionnelles internes aux relations

11 Pratique de la Normalisation Normaliser un schéma relationnel c'est remplacer chaque relation du schéma par des relations qui sont dans la forme normale voulue Le schéma est équivalent si l'union des attributs communs des relations obtenues redonne la relation de départ On extrait les DF internes qui posent des problèmes, en les transférant dans de nouvelles relations

12 Exemple Soit donné la relation FILM FILM(titre, année, durée, type, studio, acteur) Comment éviter des tuples identifiés par {titre,année} avec différents durées, types ou studios? On sépare la relation en FILM1 et FILM2 FILM1(titre, année, durée, type, studio) FILM2(titre, année, acteur)

13 Exemple d'éclatement sans Perte de Données EMPLOYE(numéro, nom, département, depid) Peut s'éclater en : EMPLOYE(numéro, nom, depid) DEPARTEMENT(depID, département) Clé Étrangère

14 Degrés de Normalisation Il existe plusieurs degrés de normalisation : de la 1ère forme normale à la 5ème 1NF - première forme normale 2NF deuxième forme normale 3NF troisième forme normale («minimum») BCNF forme normale de Boyce-Codd 4NF quatrième forme normale 5NF cinquième forme normale Plus le degré est grand, moins on risquera de rencontrer des anomalies lors des mises à jour des données plus les conditions à remplir sont strictes

15 Hiérarchie des Formes Normales 1NF 2NF 3NF

16 1NF - Première Forme Normale Toutes les attributs sont atomiques (ne sont pas multivalués) Ex: La pseudo-relation Livre(codeISBN, titre, auteurs) peut être décomposée en 2 vraies relations : Livre(codeISBN, titre) Auteurs(codeISBN, auteur) Multivalué

17 1NF - Première Forme Normale Il n'existe pas d'attributs répétitifs Étudiant (numéro, nom, adresse, cours1, cours2, cours3) peut être décomposée en 2 vraies relations : Étudiant(numéro, nom, adresse) Cours(numéro, cours)

18 1NF - Première Forme Normale Chaque attribut a une sémantique précise Ex2 : La pseudo-relation pas très clair Film(titre, année, durée, type, studio, ville) peut comporter différents valeurs pour type genre romance, sci-fi, drame,... couleur, noir et blanc dolby, muet,...

19 Exercices Transformer l'exemple suivant en 1NF codetudiant Nom Adresse Cours 1214 Deschamps 10 Grande Rue Français, Physique, Latin 1250 Mounié 2 Quai Perrin Economie, Droit, Gestion 1356 Velasquez 52 rue Thiers Mathématique, Physique 1456 Kracoviak 13 avenue de Lyon Informatique, Anglais Quelles sont les désavantages?

20 2NF - Deuxième Forme Normale Une relation est en 2NF si elle est en 1NF si chaque attribut qui ne fait partie d'aucune clé candidate ne dépend pas d'une partie stricte d'une clé candidate Employé(matr, projet, nome, fonctionprojet) n'est pas en 2NF

21 Problèmes de Mise à Jour Pour modifier le nom d'un employé, on doit le modifier dans toutes les lignes des projets auxquels participe l'employé On ne peut ajouter un employé qui ne participe à aucun projet On perd toute information sur un employé qui ne participe plus à aucun projet

22 Normalisation en 2ème Forme On «extrait» les DF gênantes théorème de décomposition sans perte de données : Soit une relation R(A, B, C) où A, B et C sont des ensembles d'attributs disjoints, avec B C, alors R(A, B, C) = R[A, B] * R[B, C] Employé(matr, nome) Participation(matr, projet, fonctionprojet)

23 Exercice Soit donnée la relation Commande(NoComm, Date, TotalComm, CodClient, NomClient, Adresse, CodProd, DescriptProd, Prix, Quantité, TotalProd) Transformer en 2ème forme normale

24 3NF Troisième Forme Normale Objectifs de la 3NF éliminer les dépendances partielles ex: Employé(nom, depid, depnom, projet) réduit la redondance d'informations éliminer les dépendances transitives ex: Commande(NumComm,Date,TotalComm, CodClient, NomClient, Adresse) réduit des problèmes d'insertion et suppression

25 3NF Troisième Forme Normale Une relation est en 3NF si tout attribut qui ne fait pas partie d'une clé minimale ne peut dépendre que d'une clé minimale Employé(matr, nome, dept, nomd) n'est pas en 3NF On obtient un schéma en 3NF par extraction de la DF : Employé(matr, nome, dept) Département(dept, nomd)

26 BCNF Forme Normale de Boyce-Codd Une relation est en FNBC si les seules sources de DF sont les clés candidates élimine les dépendances partielles élimine les dépendances transitives élimine les anomalies de 3NF R est en BCNF ssi lorsque X A appartient à F+ et que A n'est pas dans X, alors X est une clé de R ex: Membre(nom, adresse, cotisation) F={nom adresse, nom cotisation}

27 Exemple de Relation PAS en BCNF Introduisons une nouvelle règle de gestion : 2 personnes d'un même département ne peuvent participer à un même projet Cette règle induit la DF suivante : (dept, codep) matr Soit la relation Participation2(dept, codep, matr, fonctionp) Elle est en 3NF mais pas en BCNF

28 Normalisation en BCNF Si on extrait la DF, on obtient : Participation(matr, codep, fonctionp) Emp(matr, dept) On obtient bien un schéma en FNBC mais on perd la DF (dept, codep) matr Il faut choisir entre avoir un schéma en 3 FN, avec toutes les DF avoir un schéma en FNBC, avec perte de DFd

29 Conséquences On peut toujours normaliser en 3NF, sans perte de données ni perte de dépendances On peut toujours normaliser en BCNF sans perte de données, mais on peut avoir des pertes de dépendances On est obligé de faire des jointures pour vérifier les règles de gestion liées aux DF perdues Exemple : avec Participation et Emp, à chaque nouvelle participation à un projet, il faut vérifier par programme qu'il n'y a pas déjà un employé du même département dans le projet

30 Exercice Vérifier si les relations suivantes suivent la 3NF les normaliser dans le cas contraire Commande(NoComm, Date, TotalComm, CodClient, NomClient, Adresse) ListeProds(NoComm, CodProd, Quantité, TotalProd) Produit(CodProd, Description, Prix)

31 Exercices Faire les exercices de la feuille 1 Foundation Tousceau Équipe Sportive Compagnie Aérienne

Introduction aux bases de données. Généralités sur les bases de données. Fonctions d'un SGBD. Définitions. Indépendance par rapport aux traitements

Introduction aux bases de données. Généralités sur les bases de données. Fonctions d'un SGBD. Définitions. Indépendance par rapport aux traitements Introduction aux bases de données Université de Nice Sophia-Antipolis Version 2.1-5/12/2000 Richard Grin Généralités sur les bases de données R. Grin SGBD 2 Définitions Une base de données est un ensemble

Plus en détail

Bases de Données Avancées

Bases de Données Avancées 1/62 Bases de Données Avancées Introduction & Rappel Conception et Modélisation Thierry Hamon Bureau H202 - Institut Galilée Tél. : 33 1.48.38.35.53 Bureau 150 LIM&BIO EA 3969 Université Paris 13 - UFR

Plus en détail

Bases de Données. Plan

Bases de Données. Plan Université Mohammed V- Agdal Ecole Mohammadia d'ingénieurs Rabat Bases de Données Mr N.EL FADDOULI 2014-2015 Plan Généralités: Définition de Bases de Données Le modèle relationnel Algèbre relationnelle

Plus en détail

Formation à l utilisation des Systèmes de Gestion de Bases de Données Relationnelles. organisée avec la collaboration du

Formation à l utilisation des Systèmes de Gestion de Bases de Données Relationnelles. organisée avec la collaboration du Proyecto FAO COPEMED Universidad de Alicante Ramón y Cajal, 4 03001 - Alicante, España GCP/REM/057/SPA Web : www.fao.org/fi/copemed Tel : +34 96 514 59 79 Fax : +34 96 514 59 78 Email : copemed@ua.es Formation

Plus en détail

Chapitre 1 Généralités sur les bases de données

Chapitre 1 Généralités sur les bases de données Chapitre 1 Généralités sur les bases de données I. Définition d un SGBD Une base de données, généralement appelée BD est un ensemble structuré et organisé permettant le stockage de grandes quantités d'informations

Plus en détail

Introduction aux Systèmes de Gestion de Bases de Données Relationnelles. Olivier Losson

Introduction aux Systèmes de Gestion de Bases de Données Relationnelles. Olivier Losson Introduction aux Systèmes de Gestion de Olivier Losson L'objectif de ce cours est l'acquisition des connaissances fondamentales relatives aux systèmes de gestion de bases de données relationnelles (SGBDr),

Plus en détail

Patrice BOURSIER. Professeur, Univ. de La Rochelle. patrice.boursier@univ-lr.fr. Bases de Données. Notes de cours

Patrice BOURSIER. Professeur, Univ. de La Rochelle. patrice.boursier@univ-lr.fr. Bases de Données. Notes de cours Patrice BOURSIER Professeur, Univ. de La Rochelle patrice.boursier@univ-lr.fr Bases de Données Notes de cours SOMMAIRE Chapitre 1 : Introduction Chapitre 2 : Modèle conceptuel Chapitre 3 : Modèle relationnel

Plus en détail

INF 232: Langages et Automates. Travaux Dirigés. Université Joseph Fourier, Université Grenoble 1 Licence Sciences et Technologies

INF 232: Langages et Automates. Travaux Dirigés. Université Joseph Fourier, Université Grenoble 1 Licence Sciences et Technologies INF 232: Langages et Automates Travaux Dirigés Université Joseph Fourier, Université Grenoble 1 Licence Sciences et Technologies Année Académique 2013-2014 Année Académique 2013-2014 UNIVERSITÉ JOSEPH

Plus en détail

Année Universitaire 2009/2010 Session 2 de Printemps

Année Universitaire 2009/2010 Session 2 de Printemps Année Universitaire 2009/2010 Session 2 de Printemps DISVE Licence PARCOURS : CSB4 & CSB6 UE : INF 159, Bases de données Épreuve : INF 159 EX Date : Mardi 22 juin 2010 Heure : 8 heures 30 Durée : 1 heure

Plus en détail

DESS CCI Formation Continue. Février 2002. Université Louis-Pasteur de Strasbourg Département d'informatique

DESS CCI Formation Continue. Février 2002. Université Louis-Pasteur de Strasbourg Département d'informatique DESS CCI Formation Continue Février 2002 Université Louis-Pasteur de Strasbourg Département d'informatique %DVHVGH'RQQpHV 6\OYDLQ%5$1'(/ Pôle API, Boulevard Sébastien Brant 67 400 ILLKIRCH bureau C 126

Plus en détail

INITIATION AUX BASES DE DONNEES MODELISATION et LANGAGE SQL

INITIATION AUX BASES DE DONNEES MODELISATION et LANGAGE SQL INITIATION AUX BASES DE DONNEES MODELISATION et LANGAGE SQL Master2 Modélisation Statistique - Génie logiciel & Bases des données Laboratoire de Mathématiques CNRS - Université de Franche-Comté Département

Plus en détail

Les bases de données

Les bases de données Les bases de données Introduction aux fonctions de tableur et logiciels ou langages spécialisés (MS-Access, Base, SQL ) Yves Roggeman Boulevard du Triomphe CP 212 B-1050 Bruxelles (Belgium) Idée intuitive

Plus en détail

Le langage SQL Rappels

Le langage SQL Rappels Le langage SQL Rappels Description du thème : Présentation des principales notions nécessaires pour réaliser des requêtes SQL Mots-clés : Niveau : Bases de données relationnelles, Open Office, champs,

Plus en détail

Exemple accessible via une interface Web. Bases de données et systèmes de gestion de bases de données. Généralités. Définitions

Exemple accessible via une interface Web. Bases de données et systèmes de gestion de bases de données. Généralités. Définitions Exemple accessible via une interface Web Une base de données consultable en ligne : Bases de données et systèmes de gestion de bases de données The Trans-atlantic slave trade database: http://www.slavevoyages.org/tast/index.faces

Plus en détail

CONCEPTION Support de cours n 3 DE BASES DE DONNEES

CONCEPTION Support de cours n 3 DE BASES DE DONNEES CONCEPTION Support de cours n 3 DE BASES DE DONNEES Auteur: Raymonde RICHARD PRCE UBO PARTIE III. - LA DESCRIPTION LOGIQUE ET PHYSIQUE DES DONNEES... 2 A. Les concepts du modèle relationnel de données...

Plus en détail

Bases de Données Relationnelles. Le Modèle Relationnel

Bases de Données Relationnelles. Le Modèle Relationnel Bases de Données Relationnelles Le Modèle Relationnel Le modèle relationnel modèle de niveau logique modèle simple : deux concepts relation (table) attribut (colonne) défini par Ted Codd en 1970 ; prix

Plus en détail

... /5. Bases de Données I (J. Wijsen) 23 janvier 2009 NOM + PRENOM : Orientation + Année : Cet examen contient 11 questions.

... /5. Bases de Données I (J. Wijsen) 23 janvier 2009 NOM + PRENOM : Orientation + Année : Cet examen contient 11 questions. Bases de Données I (J. Wijsen) 23 janvier 2009 NOM + PRENOM : Orientation + Année : Cet examen contient 11 questions. Question 1 Donnez la traduction en modèle relationnel du schéma Entité-Association

Plus en détail

A QUOI SERVENT LES BASES DE DONNÉES?

A QUOI SERVENT LES BASES DE DONNÉES? BASE DE DONNÉES OBJET Virginie Sans virginie.sans@irisa.fr A QUOI SERVENT LES BASES DE DONNÉES? Stockage des informations : sur un support informatique pendant une longue période de taille importante accès

Plus en détail

MERISE. Modélisation de Systèmes d Information. Pierre Gérard. DUT Informatique 2ème année 2004/2005. IUT de Villetaneuse - Université de Paris 13

MERISE. Modélisation de Systèmes d Information. Pierre Gérard. DUT Informatique 2ème année 2004/2005. IUT de Villetaneuse - Université de Paris 13 Modélisation de Systèmes d Information IUT de Villetaneuse - Université de Paris 13 DUT Informatique 2ème année 2004/2005 LATEX Cycle de vie Introduction Processus de développement d un logiciel La méthode

Plus en détail

Modélisation de bases de données : Le modèle relationnel

Modélisation de bases de données : Le modèle relationnel Modélisation de bases de données : Le modèle relationnel Rappel chapitre 1 C est quoi un modèle? Type de modèle : Modèle hiérarchique Modèle réseau Modèle objet Modèle relationnel Cours BD Dr REZEG K 1

Plus en détail

Université Paris-Dauphine DUMI2E 1ère année, 2009-2010. Applications

Université Paris-Dauphine DUMI2E 1ère année, 2009-2010. Applications Université Paris-Dauphine DUMI2E 1ère année, 2009-2010 Applications 1 Introduction Une fonction f (plus précisément, une fonction réelle d une variable réelle) est une règle qui associe à tout réel x au

Plus en détail

Géométrie dans l espace Produit scalaire et équations

Géométrie dans l espace Produit scalaire et équations Chapitre 11. 2ème partie Géométrie dans l espace Produit scalaire et équations Terminale S Ce que dit le programme : CONTENUS CAPACITÉS ATTENDUES COMMENTAIRES 2ème partie Produit scalaire Produit scalaire

Plus en détail

16H Cours / 18H TD / 20H TP

16H Cours / 18H TD / 20H TP INTRODUCTION AUX BASES DE DONNEES 16H Cours / 18H TD / 20H TP 1. INTRODUCTION Des Fichiers aux Bases de Données 2. SYSTEME DE GESTION DE BASE DE DONNEES 2.1. INTRODUCTION AUX SYSTEMES DE GESTION DE BASES

Plus en détail

Bases de données - Modèle relationnel

Bases de données - Modèle relationnel Bases de données - Modèle relationnel Introduction SITE :http://www.univ-orleans.fr/lifo/members/mirian.halfeld/ BD - Mírian Halfeld-Ferrari p. 1 Les bases de données - Bibliographie Ullman and Widom,

Plus en détail

Chapitre 3 LE MODELE RELATIONNEL ET SQL (DDL)

Chapitre 3 LE MODELE RELATIONNEL ET SQL (DDL) Chapitre 3 LE MODELE RELATIONNEL ET SQL (DDL) Un modèle de données définit un mode de représentation de l information selon trois composantes : 1. Des structures de données. 2. Des contraintes qui permettent

Plus en détail

Algèbre binaire et Circuits logiques (2007-2008)

Algèbre binaire et Circuits logiques (2007-2008) Université Mohammed V Faculté des Sciences Département de Mathématiques et Informatique Filière : SMI Algèbre binaire et Circuits logiques (27-28) Prof. Abdelhakim El Imrani Plan. Algèbre de Boole 2. Circuits

Plus en détail

A.E.C. GESTION DES APPLICATIONS TECHNOLOGIE DE L'INFORMATION LEA.BW

A.E.C. GESTION DES APPLICATIONS TECHNOLOGIE DE L'INFORMATION LEA.BW A.E.C. GESTION DES APPLICATIONS TECHNOLOGIE DE L'INFORMATION LEA.BW Groupe : 322 Exploitation des Banques de données 420-PK6-SL (1-2-1) Étape : 3 Professeur Nom: Marcel Aubin Courriel : maubin@cegep-st-laurent.qc.ca

Plus en détail

Master I Génie Logiciel

Master I Génie Logiciel 1. Introduction Master I Génie Logiciel Dr. Imed Bouchrika Dept de Mathematique & Informatique Université de Souk-Ahras imed@imed.ws Amira Hakim, Mariem Sari, Sara Khelifi & Imed Bouchrika University of

Plus en détail

Bases de données réparties: Fragmentation et allocation

Bases de données réparties: Fragmentation et allocation Pourquoi une base de données distribuée? Bibliographie Patrick Valduriez, S. Ceri, Guiseppe Delagatti Bases de données réparties: Fragmentation et allocation 1 - Introduction inventés à la fin des années

Plus en détail

DOCM 2013 http://docm.math.ca/ Solutions officielles. 1 2 10 + 1 2 9 + 1 2 8 = n 2 10.

DOCM 2013 http://docm.math.ca/ Solutions officielles. 1 2 10 + 1 2 9 + 1 2 8 = n 2 10. A1 Trouvez l entier positif n qui satisfait l équation suivante: Solution 1 2 10 + 1 2 9 + 1 2 8 = n 2 10. En additionnant les termes du côté gauche de l équation en les mettant sur le même dénominateur

Plus en détail

Date : 18.11.2013 Tangram en carré page

Date : 18.11.2013 Tangram en carré page Date : 18.11.2013 Tangram en carré page Titre : Tangram en carré Numéro de la dernière page : 14 Degrés : 1 e 4 e du Collège Durée : 90 minutes Résumé : Le jeu de Tangram (appelé en chinois les sept planches

Plus en détail

2.4 Représentation graphique, tableau de Karnaugh

2.4 Représentation graphique, tableau de Karnaugh 2 Fonctions binaires 45 2.4 Représentation graphique, tableau de Karnaugh On peut définir complètement une fonction binaire en dressant son tableau de Karnaugh, table de vérité à 2 n cases pour n variables

Plus en détail

LEXIQUE. Extraits du document AFNOR (Association Française de Normalisation) www.afnor.fr. NF EN ISO 9000 octobre 2005

LEXIQUE. Extraits du document AFNOR (Association Française de Normalisation) www.afnor.fr. NF EN ISO 9000 octobre 2005 LEXIQUE DEFINITIONS NORMALISEES (ISO 9000) Extraits du document AFNOR (Association Française de Normalisation) www.afnor.fr NF EN ISO 9000 octobre 2005 DEFINITIONS NORMALISEES (ISO 9000) - GENERAL ISO

Plus en détail

Chapitre 5 LE MODELE ENTITE - ASSOCIATION

Chapitre 5 LE MODELE ENTITE - ASSOCIATION Chapitre 5 LE MODELE ENTITE - ASSOCIATION 1 Introduction Conception d une base de données Domaine d application complexe : description abstraite des concepts indépendamment de leur implémentation sous

Plus en détail

1 Définition et premières propriétés des congruences

1 Définition et premières propriétés des congruences Université Paris 13, Institut Galilée Département de Mathématiques Licence 2ème année Informatique 2013-2014 Cours de Mathématiques pour l Informatique Des nombres aux structures Sylviane R. Schwer Leçon

Plus en détail

Mejdi BLAGHGI & Anis ASSÈS

Mejdi BLAGHGI & Anis ASSÈS Ministère de l Enseignement Supérieur, de la Recherche Scientifique et de la Technologie Direction Générale des Etudes Technologiques Institut Supérieur des Etudes Technologiques de Djerba Support de Cours

Plus en détail

UML et les Bases de Données

UML et les Bases de Données CNAM UML et les Bases de Données UML et les Bases de Données. Diagramme de classes / diagramme d objets (UML)...2.. Premier niveau de modélisation des données d une application...2.2. Les éléments de modélisation...2.2..

Plus en détail

Cours SGBD 1. Concepts et langages des Bases de Données Relationnelles

Cours SGBD 1. Concepts et langages des Bases de Données Relationnelles Cours SGBD 1 Concepts et langages des Bases de Données Relationnelles SUPPORT DE COURS IUT de Nice Département INFORMATIQUE IUT de Nice - Cours SGBD1 1 Plan Chapitre 1 Chapitre 2 Chapitre 3 Chapitre 4

Plus en détail

FctsAffines.nb 1. Mathématiques, 1-ère année Edition 2007-2008. Fonctions affines

FctsAffines.nb 1. Mathématiques, 1-ère année Edition 2007-2008. Fonctions affines FctsAffines.nb 1 Mathématiques, 1-ère année Edition 2007-2008 Fonctions affines Supports de cours de mathématiques de degré secondaire II, lien hpertete vers la page mère http://www.deleze.name/marcel/sec2/inde.html

Plus en détail

Plan. Introduction Eléments de la théorie des systèmes d'informations Les entrepôts de données (Datawarehouse) Les datamart Architecture Modélisation

Plan. Introduction Eléments de la théorie des systèmes d'informations Les entrepôts de données (Datawarehouse) Les datamart Architecture Modélisation Data WareHouse Plan Introduction Eléments de la théorie des systèmes d'informations Les entrepôts de données (Datawarehouse) Les datamart Architecture Modélisation 2 Présentation Besoin: prise de décisions

Plus en détail

Merise. Introduction

Merise. Introduction Merise Introduction MERISE:= Méthode d Etude et de Réalisation Informatique pour les Systèmes d Entreprise Méthode d Analyse et de Conception : Analyse: Etude du problème Etudier le système existant Comprendre

Plus en détail

Cours Base de données relationnelles. M. Boughanem, IUP STRI

Cours Base de données relationnelles. M. Boughanem, IUP STRI Cours Base de données relationnelles 1 Plan 1. Notions de base 2. Modèle relationnel 3. SQL 2 Notions de base (1) Définition intuitive : une base de données est un ensemble d informations, (fichiers),

Plus en détail

LE MODELE CONCEPTUEL DE DONNEES

LE MODELE CONCEPTUEL DE DONNEES LE MODELE CONCEPTUEL DE DONNEES Principe : A partir d'un cahier des charges, concevoir de manière visuelle les différents liens qui existent entre les différentes données. Les différentes étapes de réalisation.

Plus en détail

De même, le périmètre P d un cercle de rayon 1 vaut P = 2π (par définition de π). Mais, on peut démontrer (difficilement!) que

De même, le périmètre P d un cercle de rayon 1 vaut P = 2π (par définition de π). Mais, on peut démontrer (difficilement!) que Introduction. On suppose connus les ensembles N (des entiers naturels), Z des entiers relatifs et Q (des nombres rationnels). On s est rendu compte, depuis l antiquité, que l on ne peut pas tout mesurer

Plus en détail

O, i, ) ln x. (ln x)2

O, i, ) ln x. (ln x)2 EXERCICE 5 points Commun à tous les candidats Le plan complee est muni d un repère orthonormal O, i, j Étude d une fonction f On considère la fonction f définie sur l intervalle ]0; + [ par : f = ln On

Plus en détail

ANALYSE DU BESOIN. L ANALYSE FONCTIONNELLE par Jean-Marie VIRELY & all (ENS Cachan) Cette présentation décrit l outil «Analyse du Besoin».

ANALYSE DU BESOIN. L ANALYSE FONCTIONNELLE par Jean-Marie VIRELY & all (ENS Cachan) Cette présentation décrit l outil «Analyse du Besoin». -- Cette présentation décrit l outil «Analyse du Besoin». AA-GC-CL-JMV Page mis à jour le oct 00 L'objectif L'Analyse du Besoin est une méthode qui permet de caractériser le besoin exprimé -- L objet est

Plus en détail

www.centraliup.fr.st Thierry Spriet Version rééditée au format PDF et remise en page

www.centraliup.fr.st Thierry Spriet Version rééditée au format PDF et remise en page www.centraliup.fr.st de de de Thierry Spriet Version rééditée au format PDF et remise en page Table des matières 1. GENERALITES SUR LES S.G.B.D...7 1.1. Définition... 7 1.2. Historique... 7 1.3. Objectifs

Plus en détail

Systèmes de Gestion de Bases de Données

Systèmes de Gestion de Bases de Données Systèmes de Gestion de Bases de Données Luiz Angelo STEFFENEL DUT Informatique 2ème année IUT Nancy Charlemagne Vues Vue : une table virtuelle de la base de données dont le contenu est défini par une requête

Plus en détail

Activités numériques [13 Points]

Activités numériques [13 Points] N du candidat L emploi de la calculatrice est autorisé. Le soin, la qualité de la présentation entrent pour 2 points dans l appréciation des copies. Les résultats seront soulignés. La correction est disponible

Plus en détail

Bases de données relationnelles

Bases de données relationnelles Bases de données relationnelles Système de Gestion de Bases de Données Une base de données est un ensemble de données mémorisé par un ordinateur, organisé selon un modèle et accessible à de nombreuses

Plus en détail

Planche n o 22. Fonctions de plusieurs variables. Corrigé

Planche n o 22. Fonctions de plusieurs variables. Corrigé Planche n o Fonctions de plusieurs variables Corrigé n o : f est définie sur R \ {, } Pour, f, = Quand tend vers, le couple, tend vers le couple, et f, tend vers Donc, si f a une limite réelle en, cette

Plus en détail

Le théorème de Thalès et sa réciproque

Le théorème de Thalès et sa réciproque Le théorème de Thalès et sa réciproque I) Agrandissement et Réduction d une figure 1) Définition : Lorsque toutes les longueurs d une figure F sont multipliées par un même nombre k on obtient une autre

Plus en détail

SQL Historique 1982 1986 1992

SQL Historique 1982 1986 1992 SQL Historique 1950-1960: gestion par simple fichier texte 1960: COBOL (début de notion de base de données) 1968: premier produit de sgbdr structuré (IBM -> IDMS) 1970-74: élaboration de l'outil d'analyse

Plus en détail

Concevoir un modèle de données Gestion des clients et des visites

Concevoir un modèle de données Gestion des clients et des visites page 1 MCD Concevoir un modèle de données Gestion des clients et des visites La gestion des informations d une organisation est un élément essentiel de son efficacité. L obligation de les trouver et de

Plus en détail

Introduction au Système de Gestion de Base de Données et aux Base de Données

Introduction au Système de Gestion de Base de Données et aux Base de Données Introduction au Système de Gestion de Base de Données et aux Base de Données Formation «Gestion des données scientifiques : stockage et consultation en utilisant des bases de données» 24 au 27 /06/08 Dernière

Plus en détail

AC AB. A B C x 1. x + 1. d où. Avec un calcul vu au lycée, on démontre que cette solution admet deux solutions dont une seule nous intéresse : x =

AC AB. A B C x 1. x + 1. d où. Avec un calcul vu au lycée, on démontre que cette solution admet deux solutions dont une seule nous intéresse : x = LE NOMBRE D OR Présentation et calcul du nombre d or Euclide avait trouvé un moyen de partager en deu un segment selon en «etrême et moyenne raison» Soit un segment [AB]. Le partage d Euclide consiste

Plus en détail

Introduction aux Bases de Données

Introduction aux Bases de Données Licence 3 Géographie Aménagement NHUC5548 Introduction aux Bases de Données Le cas des BD relationnelles Concepts, méthodes et applications JP ANTONI / Y FLETY 1 Logistique et autres fonctionnements Cours

Plus en détail

INTRODUCTION AU DATA MINING

INTRODUCTION AU DATA MINING INTRODUCTION AU DATA MINING 6 séances de 3 heures mai-juin 2006 EPF - 4 ème année - Option Ingénierie d Affaires et de Projets Bertrand LIAUDET TP DE DATA MINING Le TP et le projet consisteront à mettre

Plus en détail

Bases de données. Yamine AIT AMEUR. INPT-ENSEEIHT DIMA 2 Rue Charles Camichel 31071 Toulouse Cedex 7

Bases de données. Yamine AIT AMEUR. INPT-ENSEEIHT DIMA 2 Rue Charles Camichel 31071 Toulouse Cedex 7 Bases de données Yamine AIT AMEUR INPT-ENSEEIHT DIMA 2 Rue Charles Camichel 31071 Toulouse Cedex 7 Première partie Introduction 1 Généralités et notions de base Première partie Introduction 1 Généralités

Plus en détail

CHAPITRE 1. Introduction aux bases de données

CHAPITRE 1. Introduction aux bases de données CHAPITRE 1 Contenu du chapitre 1 Pourquoi utiliser une bases de? Définitions et objectifs d'un SGBD Niveaux d'abstraction des Méthodes de modélisation d une BD Modèles de structuration des Structure globale

Plus en détail

IMAFA O5 LOGO2 PARTIE I

IMAFA O5 LOGO2 PARTIE I IMAFA O5 LOGO2 PARTIE I BASES DE DONNEES RELATIONNELLES POUR LE WEB SI 5 MAM5 - MS IFI -MS IMAFA 2010-2011 Anne-Marie Hugues, Philippe Salvan hugues@polytech.unice.fr http://www.essi.fr/~hugues/bdr/log2

Plus en détail

Le Langage SQL version Oracle

Le Langage SQL version Oracle Université de Manouba École Supérieure d Économie Numérique Département des Technologies des Systèmes d Information Le Langage SQL version Oracle Document version 1.1 Mohamed Anis BACH TOBJI anis.bach@isg.rnu.tn

Plus en détail

Modélisation Conceptuelle. Partie 2: Le modèle Entité-Association

Modélisation Conceptuelle. Partie 2: Le modèle Entité-Association Modélisation Conceptuelle Partie 2: Le modèle Entité-Association Modèle de type conceptuel But: permettre la description conceptuelle des structures de données d'une application Les concepts de base (correspondent

Plus en détail

Problème 1 : applications du plan affine

Problème 1 : applications du plan affine Problème 1 : applications du plan affine Notations On désigne par GL 2 (R) l ensemble des matrices 2 2 inversibles à coefficients réels. Soit un plan affine P muni d un repère (O, I, J). Les coordonnées

Plus en détail

COURS de BASES de DONNEES

COURS de BASES de DONNEES COURS de BASES de DONNEES Céline Robardet INSA-Lyon Point de départ Une base de données est une collection de données ayant une origine commune Un Système de Gestion de Base de Données (SGBD) est un logiciel

Plus en détail

Probabilités sur un univers fini

Probabilités sur un univers fini [http://mp.cpgedupuydelome.fr] édité le 7 août 204 Enoncés Probabilités sur un univers fini Evènements et langage ensembliste A quelle condition sur (a, b, c, d) ]0, [ 4 existe-t-il une probabilité P sur

Plus en détail

Pourquoi l apprentissage?

Pourquoi l apprentissage? Pourquoi l apprentissage? Les SE sont basés sur la possibilité d extraire la connaissance d un expert sous forme de règles. Dépend fortement de la capacité à extraire et formaliser ces connaissances. Apprentissage

Plus en détail

Cours de bases de données. Philippe Rigaux

Cours de bases de données. Philippe Rigaux Cours de bases de données Philippe Rigaux 13 juin 2001 2 TABLE DES MATIÈRES 3 Table des matières 1 Introduction 7 2 Présentation générale 9 2.1 Données, Bases de données et SGBD.............................

Plus en détail

Langage SQL : créer et interroger une base

Langage SQL : créer et interroger une base Langage SQL : créer et interroger une base Dans ce chapitre, nous revenons sur les principales requêtes de création de table et d accès aux données. Nous verrons aussi quelques fonctions d agrégation (MAX,

Plus en détail

Bases de données. Chapitre 1. Introduction

Bases de données. Chapitre 1. Introduction Références : Bases de données Pierre Wolper Email : pw@montefiore.ulg.ac.be URL : http : //www.montefiore.ulg.ac.be/~pw/ http : //www.montefiore.ulg.ac.be/ ~pw/cours/bd.html Henry F. Korth, Abraham Silberschatz,

Plus en détail

Exercices - Fonctions de plusieurs variables : corrigé. Pour commencer

Exercices - Fonctions de plusieurs variables : corrigé. Pour commencer Pour commencer Exercice 1 - Ensembles de définition - Première année - 1. Le logarithme est défini si x + y > 0. On trouve donc le demi-plan supérieur délimité par la droite d équation x + y = 0.. 1 xy

Plus en détail

1S Modèles de rédaction Enoncés

1S Modèles de rédaction Enoncés Par l équipe des professeurs de 1S du lycée Parc de Vilgénis 1S Modèles de rédaction Enoncés Produit scalaire & Corrigés Exercice 1 : définition du produit scalaire Soit ABC un triangle tel que AB, AC

Plus en détail

INTRODUCTION : Données structurées et accès simplifié

INTRODUCTION : Données structurées et accès simplifié INTRODUCTION : Données structurées et accès simplifié À l'origine de l'informatique, le stockage d'information se faisait sur cartes perforées. Ces supports pauvres ne permettaient pas de définir la structuration

Plus en détail

FORMATION ECLAIRAGE PUBLIC

FORMATION ECLAIRAGE PUBLIC FORMATION ECLAIRAGE PUBLIC DIR Centre Est Mâcon 22/10/07 1 La norme éclairage NF EN 13 201 Avant : Recommandations AFE : référence pour la profession Février 2005: Application de la norme Éclairage NF

Plus en détail

Exo7. Probabilité conditionnelle. Exercices : Martine Quinio

Exo7. Probabilité conditionnelle. Exercices : Martine Quinio Exercices : Martine Quinio Exo7 Probabilité conditionnelle Exercice 1 Dans la salle des profs 60% sont des femmes ; une femme sur trois porte des lunettes et un homme sur deux porte des lunettes : quelle

Plus en détail

5 ème Chapitre 4 Triangles

5 ème Chapitre 4 Triangles 5 ème Chapitre 4 Triangles 1) Médiatrices Définition : la médiatrice d'un segment est l'ensemble des points équidistants des extrémités du segment (cours de 6 ème ). Si M appartient à la médiatrice du

Plus en détail

Proposition de crédit

Proposition de crédit Helvetia Compagnie Suisse d Assurances sur la Vie SA, Bâle Helvetia Compagnie Suisse d Assurances SA, Saint-Gall Proposition de crédit 1 er preneur de prêt (débiteur principal) Indications sur la personne

Plus en détail

A QUOI SERVENT LES BASES DE DONNÉES?

A QUOI SERVENT LES BASES DE DONNÉES? BASE DE DONNÉES OBJET Virginie Sans virginie.sans@irisa.fr A QUOI SERVENT LES BASES DE DONNÉES? Stockage des informations : sur un support informatique pendant une longue période de taille importante accès

Plus en détail

1ère partie Nadine Cullot. Bases de données déductives. Bases de données déductives Introduction et Motivation

1ère partie Nadine Cullot. Bases de données déductives. Bases de données déductives Introduction et Motivation Master STIC «Image Informatique et Ingénierie» Module Informatique Modèles de représentation - 10h CM Nadine Cullot Kokou Yétongnon nadine.cullot@u-bourgogne.fr kokou.yetongnon@u-bourgogne.fr 1ère partie

Plus en détail

Modèle Entité/Association

Modèle Entité/Association Base de données Modèle Entité/Association L3 Informatique Antoine Spicher antoine.spicher@u-pec.fr Contexte du cours Organisation du cours 1 ère partie (C. D.) Modèle et algèbre relationnel Langage SQL

Plus en détail

Intégrité sémantique dans les bases de données relationnelles

Intégrité sémantique dans les bases de données relationnelles Intégrité sémantique dans les bases de données relationnelles 1 - Intégrité sémantique Bernard ESPINASSE Professeur à Aix-Marseille Université (AMU Ecole Polytechnique Universitaire de Marseille Fev. 2013

Plus en détail

6. Les différents types de démonstrations

6. Les différents types de démonstrations LES DIFFÉRENTS TYPES DE DÉMONSTRATIONS 33 6. Les différents types de démonstrations 6.1. Un peu de logique En mathématiques, une démonstration est un raisonnement qui permet, à partir de certains axiomes,

Plus en détail

Indépendance Probabilité conditionnelle. Chapitre 3 Événements indépendants et Probabilités conditionnelles

Indépendance Probabilité conditionnelle. Chapitre 3 Événements indépendants et Probabilités conditionnelles Chapitre 3 Événements indépendants et Probabilités conditionnelles Indépendance Indépendance Probabilité conditionnelle Definition Deux événements A et B sont dits indépendants si P(A B) = P(A).P(B) Attention

Plus en détail

Conception d une base de données

Conception d une base de données Conception d une base de données Cyril Gruau 17 octobre 2005 (corrigé le 13 juillet 2006) Résumé Ce support de cours regroupe quelques notions concernant le modélisation conceptuelle de système d information

Plus en détail

1. LA GESTION DES BASES DE DONNEES RELATIONNELLES

1. LA GESTION DES BASES DE DONNEES RELATIONNELLES Dossier G11 - Interroger une base de données La base de données Facturation contient tout un ensemble d'informations concernant la facturation de la SAFPB (société anonyme de fabrication de produits de

Plus en détail

I. Ensemble de définition d'une fonction

I. Ensemble de définition d'une fonction Chapitre 2 Généralités sur les fonctions Fonctions de références et fonctions associées Ce que dit le programme : Étude de fonctions Fonctions de référence x x et x x Connaître les variations de ces deux

Plus en détail

Systèmes de Gestion de Bases de Données

Systèmes de Gestion de Bases de Données Systèmes de Gestion de Bases de Données Editeurs successifs : Jean-Pierre CHEINEY, Philippe PICOUET, Jean-Marc SAGLIO, Talel ABDESSALEM Extraits pour le l UE INF225 Septembre 2011 page 1 page 2 TABLE DES

Plus en détail

Introduction a l'algorithmique des objets partages. Robert Cori. Antoine Petit. Lifac, ENS Cachan, 94235 Cachan Cedex. Resume

Introduction a l'algorithmique des objets partages. Robert Cori. Antoine Petit. Lifac, ENS Cachan, 94235 Cachan Cedex. Resume Introduction a l'algorithmique des objets partages Bernadette Charron{Bost Robert Cori Lix, Ecole Polytechnique, 91128 Palaiseau Cedex, France, charron@lix.polytechnique.fr cori@lix.polytechnique.fr Antoine

Plus en détail

DEMANDE D IMMATRICULATION D UN TRAVAILLEUR notice explicative

DEMANDE D IMMATRICULATION D UN TRAVAILLEUR notice explicative o N 50560#02 L'ASSURANCE MALADIE notice explicative Qui doit établir cette déclaration? En application des articles L 312-1, R 312-4, R 312-5, R 312-6 du Code de la Sécurité Sociale, L est tenu de dé clarer

Plus en détail

Résumé CONCEPTEUR, INTEGRATEUR, OPERATEUR DE SYSTEMES CRITIQUES

Résumé CONCEPTEUR, INTEGRATEUR, OPERATEUR DE SYSTEMES CRITIQUES Aristote ----- Cloud Interopérabilité Retour d'expérience L A F O R C E D E L I N N O V A T I O N Résumé Les systèmes d'information logistique (SIL) sont des outils qui amènent des gains de productivité

Plus en détail

1 Introduction et installation

1 Introduction et installation TP d introduction aux bases de données 1 TP d introduction aux bases de données Le but de ce TP est d apprendre à manipuler des bases de données. Dans le cadre du programme d informatique pour tous, on

Plus en détail

315 et 495 sont dans la table de 5. 5 est un diviseur commun. Leur PGCD n est pas 1. Il ne sont pas premiers entre eux

315 et 495 sont dans la table de 5. 5 est un diviseur commun. Leur PGCD n est pas 1. Il ne sont pas premiers entre eux Exercice 1 : (3 points) Un sac contient 10 boules rouges, 6 boules noires et 4 boules jaunes. Chacune des boules a la même probabilité d'être tirée. On tire une boule au hasard. 1. Calculer la probabilité

Plus en détail

Probabilités conditionnelles Exercices corrigés

Probabilités conditionnelles Exercices corrigés Terminale S Probabilités conditionnelles Exercices corrigés Exercice : (solution Une compagnie d assurance automobile fait un bilan des frais d intervention, parmi ses dossiers d accidents de la circulation.

Plus en détail

Modélisation conceptuelle des données Responsable: Dominique Schneuwly, Regis Caloz

Modélisation conceptuelle des données Responsable: Dominique Schneuwly, Regis Caloz Geographic Information Technology Training Alliance (GITTA) presents: Modélisation conceptuelle des données Responsable: Dominique Schneuwly, Regis Caloz Table des matières 1. Modélisation conceptuelle

Plus en détail

I4 : Bases de Données

I4 : Bases de Données I4 : Bases de Données Passage de UML au modèle relationnel Georges LOUIS Département Réseaux et Télécommunications Université de La Rochelle Module I4 2008-2009 1 G.Louis Sommaire 1 Des classes aux tables

Plus en détail

Chapitre 2. Eléments pour comprendre un énoncé

Chapitre 2. Eléments pour comprendre un énoncé Chapitre 2 Eléments pour comprendre un énoncé Ce chapitre est consacré à la compréhension d un énoncé. Pour démontrer un énoncé donné, il faut se reporter au chapitre suivant. Les tables de vérité données

Plus en détail

Suites numériques 3. 1 Convergence et limite d une suite

Suites numériques 3. 1 Convergence et limite d une suite Suites numériques 3 1 Convergence et limite d une suite Nous savons que les termes de certaines suites s approchent de plus en plus d une certaine valeur quand n augmente : par exemple, les nombres u n

Plus en détail

1/24. I passer d un problème exprimé en français à la réalisation d un. I expressions arithmétiques. I structures de contrôle (tests, boucles)

1/24. I passer d un problème exprimé en français à la réalisation d un. I expressions arithmétiques. I structures de contrôle (tests, boucles) 1/4 Objectif de ce cours /4 Objectifs de ce cours Introduction au langage C - Cours Girardot/Roelens Septembre 013 Du problème au programme I passer d un problème exprimé en français à la réalisation d

Plus en détail

I. Cas de l équiprobabilité

I. Cas de l équiprobabilité I. Cas de l équiprobabilité Enoncé : On lance deux dés. L un est noir et l autre est blanc. Calculer les probabilités suivantes : A «Obtenir exactement un as» «Obtenir au moins un as» C «Obtenir au plus

Plus en détail