Sytèmes de gestion de base de données

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "Sytèmes de gestion de base de données"

Transcription

1 Soors Aurore (2302) Année académique Sytèmes de gestion de base de données Notes de cours

2 Chapitre 1 La normalisation 1.1 Procédé de design 1. Analyse et définition des règles de gestion 2. Validation par le client des règles de gestion 3. Identificaiton des entités 4. Définition des associations 5. Définition des clés et des attributs 6. Normalisation conceptuelle et relationnelle 1.2 Règles de vérification Types de règles Règles de complétude : Règles de complétude formelle Règles de cohérence : Vérifient l absence de contradictions Règles de complétude Type d entité : La spécification d un type d entité (TE) est considdérée formellement complète si elle possède les éléments suivants : Un nom Une définition Une durée de vie ou condition d existence Un identifiant Type d association : La spécification d un type d association (TA) est considérée comme formellement complète si elle possède les éléments suivants : Un nom Une définition Une durée de vie ou de condition d existence (comprise dans celles caractérisant les TE sur lesquelles le TA est défini) Au moins 2 TE sur lesquels le TA est défini Un nom de rôle pour chaque TE Un identifiant Attribut : La spécification d un attribut d un TE ou d un TA est considérée formellement complète si elle possède les éléments suivant : Un nom Une définition Une structure (simple ou répétitive, élémentaire ou décomposable) Un domaine de valeurs (si l attribut est élémentaire) 2

3 1.2.3 Règles de cohérence Règle 1 : élimination des contradictions Règle 2 ; unicité des noms et absences d homonymes Règle 3 : absence de synonymes Règle 4 : minimalité de l identifiant Règle 5 : contrôle des attributs dérivables Règle 6 : élimination des structures redondantes 6.1 : élimination d un attribut redondant avec un TA 6.2 : élimination d un TA sémentiquement redondant avec d autres TA 6.3 : redondance entre un TA et un TE Règle 7 : désagrégation d un TE 7.1 : existence d attributs répétitifs ou décomposables 7.2 : existence de dépendances fonctionnelles partielles d attributs non idenfiant avec l identifiant 7.3 : existende de dépendances fonctionnelles transitives non indentifiant avec l identifiant 7.4 : présence d attributs prenant une valeur «inexistante» en fonction de la valeur prise par d autres attributs Règle 8 : désagrégation d un TA 8.1 : existence d attributs répétitifs ou décomposables 8.2 : existence de dépendances fonctionnelles partielles d attributs non identidiant avec l identifiant 8.3 : existence de dépendances fonctionnelles transitives d attributs non identifiant avec l identifiant 8.4 : présence d attributs prenant une valeur «inexistante» en fonction de la valeur prise par d autres attributs 1.3 Règles de normalisations Difficultés rencontrées Redondance des données Anomalies dues à la complexité des insertions Quand y a-t-il une redondance gênante? S il y a redondance Comment faut-il décomposer la relation? Y a-t-il de l information perdue par décomposition? Anomalies de modification : Oubli de modification de toutes les occurrences concernées Anomalies d insertion : Problème d insertion faute de connaître la valeur de tous les attributs d une relation Anomalies de suppressions : Une suppression entraîne la suppression d autres informations sémentiquement distinctes Problèmes de reconnexion Constat : La décomposition n est pas réversible c est le probèle de la reconnexion Le schéma initial est un mauvait schéma Solution possible : Isoler par décomposition réversible la contrainte dans une relation séparée Conclusion : Une et une seule information sémantique par relation Le modèle relationnel Le modèle relationnel des données structure celles-ci sous la forme de schémas de relation R(C 1, C 2,..., C m ) où R désigne le le nom de la relation et C 1, C 2,..., C m sont des attributs (colonnes) Remarques : Un identifiant d une relation est formé d un ou plusieurs attributs Chaque relation possède au moins un identifiant La clé primaire est choisie parmi ces identifiants 3 Aurore Soors

4 1.3.3 Théorie de la normalisation Théorie basée sur les dépendances fonctionnelles Identification des liens n à 1 Les dépendances fonctionnelles Traduisent des contraintes sur les données Sont représentatives d une perception de la réalité Imposent des limites à la base de données Permettent de décomposer l ensemble des informations en différentes relations Dépendance fonctionnelle Soient Une relation R(A 1, A 2,..., A n ) Des attributs X, Y (A 1, A 2,..., A n ) On dit que Y dépend fonctionnellent de X si pour toute extension r de R et pour tous les tuples t 1, t 2, r, on a X(t 1 ) = X(t 2 ) Y (t 1 ) = Y (t 2 ) Description : On dit qu un attribut Y dépend fonctionnellement d un attribut X, si pour toute valeur de X, il existe une et une seule valeur de Y Notation : X Y «X détermine Y» «Y dépend fonctionnellement de X» Exemple1 : Deux personnes distinctes peuvent porter le même nom et le même prénom. Elles se distinguent par leur numéro Traduction : Num Nom, Num Prenom Exemple 2 : Deux plages d une même région ne peuvent porter le même nom Traduction : (NomPlage, Region) NumPlage Axiomes d Armstrong Reflexivite : Y X X Y Exemple : (Jour, Periode, Local) Local Augmentation : X Y XZ Y Z Exemple : Catégorie Prix (Categorie, Titre) Prix,Titre) Transitivité : X Y et Y Z X Z A partir de ces trois axiomes de bases, on peut déduire d autres règles : Union : Si X Y et Y Z, alors X Y Z Pseudo-transitivité : Si X Z et W Y Z, alors W X Z Décomposition : Si X Y et Z Y, alors X Z 4 Aurore Soors

5 1.3.6 Dépendance fonctionnelle élémentaire Soient R une relation fonctionnelle et A une colonne non incluse dans X (A X). La dépendance fonctionnelle X A est élémentaire s il n existe pas une colonne X X telle que X A. Description : Les propriétés doivent dépendre de TOUT l identifiant et non pas d une partie de cet identifiant Remarque : Cette dépendance est couramment appelée dependance complète ou totale. Exemple : Soit la dépendance : (NomPlage, Region) Pollution La pollution d une plage dépend de sa région et de son emplacement Constat : En aucun cas, il n y a : NomPlage Pollution Region Pollution Conclusion : (NomPlage, Region) Pollution est une DFE Dépendance transitive Chaque attribut doit dépendre directement de la clé et non par l intermédiaire d un ou plusieurs attributs. Remarque : Cette dépendanec est également appleée dépendance directe Exemple : «Soit l attribution d une prime de qualification à des employés. L attribution de cette prime dépend de la qualification de l employé» Constat : Dépendances fonctionnelles : Num Nom, Prenom, Qualification Qualification Prime Solution : EMP(Num, Nom, Prenom, Qualification) QUALI(Qualification, Prime) Clé d une relation Soit X un sous-ensemble d attributs de la relation R(A 1, A 2,..., A n ) X est une clé de la relation R si X (A 1, A 2,..., A n ) Il n y a pas de X X tel que X (A 1, A 2,..., A n ) Description : X est une clé de la relation R si X détermine tous les autres attrivuts de manière élémentaire, c est à dire si X est le minimum d informations qui permet d identifier les lignes d une relation. Exemple : NumPersonne est une clé pour PERSONNE(NumPersonne, Nom, Prenom) Remarque : Plusieurs clés peuvent être candidates pour une même relation. Ainsi, dans le cas de la relation PLAGE : NumPlage et (NomPlage, Region) sont des clés cadidates. 5 Aurore Soors

6 1.4 Règles de normalisation Forme Normale 1 (1FN) Objectif : éliminer complètement les répétitions d entrées de données (liste, structures, etc) Une relation est 1FN si et seulement si Elle possède une clé Chaque valeur de colonne est atomique Exemple : Soit la relation : BAINS(NumPers, NumPlage, Date, Durees) où Durées est la liste des durées des bains pris par le nageur NumPers sur la plage Numplage à la date Date. Ce schéma n est pas 1FN. Solution : BAINS(NumPers, NumPlage, Date, Duree) Forme Normale 2 (2FN) Objectif : éliminer les dépendances partielles. Une relation est 2FN si et seulement si Elle est en 1FN Chaque colonne non clé dépend élémentairement de la clé primaire Description : les propriétés d une entité ne doivent dépendre que de la clé de la relation et non d une partie de cette clé. Exemple : Soit la relation : PLAGE(NomPlage, Region, Type, Pollution) Supposons : PLAGE Pollution Region Type La deuxiième forme normale impose la décomposition : R1(NomPlage, Region, Pollution) R2(Region, Type) Forme Normale 3 (3FN) Objectif : éliminer les dépendances transitives. Une relation R est en 3FN si et seulement si Elle est en 2FN Chaque attribut non clé ne dépend pas transitivement de la clé primaire Exemple : Soit la relation : Supposons que l on ait Region Type Constat : NumPlage Region Type Décomposition en 3FN : R1(NumPlage, Region, Pollution) R2(Region, Type) PLAGE(NumPlage, Region, Type, Pollution) 6 Aurore Soors

7 1.4.4 Forme Normale de Boyce-Codd (BCNF) Objectif : éliminer les boucles. Une relation R est en BCNF si et seulement si Elle est en 32FN Les seules DFE qu elle comporte sont celles où une clé détermine un atttribut. Remarque : pour les clés composées de plusieurs attributs, ces derniers ne doivent pas être dépendant d un autre attribut de la relation. Exemple : Soit la relation : Avec : (NomPlage, Region) Province Province Region Une décomposition en BCNF serait : PLAGE(NomPlage, Province) GEO(Province, Region) Dépendances multivaluées PLAGE(NomPlage, Region, Province) Soit La relation R(A 1, A 2,..., A n ) X et Y des sous-ensemble de R Il y a une dépendance multivaluée de Y sur X si et seulement si, étant données des valeurs de X : Il y a un ensemble de valeurs de Y associées Cet ensemble est indépendant des autres attributs Z = R X Y de la relation R C est à dire : X Y ((xyz) et (xy z ) R (xy z) et (xyz ) R) Propriétés : Les dépendances fonctionnelles sont des cas particuliers des dépendances multivaluées. Dépendance multivaluées élémentaire (DME) : Une dépendance multivaluée élémentaire X Y d une relation R est une dépendance multivaluée telle que : Y n est pas vide et est disjoint de X R ne contient pas d autre dépendance multivaluée du type X Y telle que X X et Y Y Exemple : Dans la relation étudiant, (NumEtud, Cours, Sport), on a : NumEtud Cours NumEtud Sport 7 Aurore Soors

8 1.4.6 Forme Normale 4 (4FN) Une association est en 4FN si et seulement si lorsqu il existe une dépendance multivaluée élémentaire, celle-ci est unique. Une relation est en 4FN si et seulement si chaque fois qu il y a une dépendance multivaluée dans R, disons X Y, alors tous les attributs de R dépendent fonctionnellement de X (c est-à-dire X A pour tout attrivut A de R). Propriété : Une relation est en 4FN est également en FNBC et donc en 3FN. Exemple : Soit la relation ETUDIANT : La relation est «full key» Les dépendances sont : NumEtud Cours NumEtud Sport La décomposition de la relation en 4FN devient assez logiquement : PREF1(NumEtud,Cours) PREF21(NumEtud,Sport) Récapitulatif 1FN - Attributs atomiques 2FN - Dépendance à la clé 3FN - Dépendance transitives FNBC - Boucles 4FN - Dépendance multivaluée 8 Aurore Soors

9 Table des matières 1 La normalisation Procédé de design Règles de vérification Types de règles Règles de complétude Règles de cohérence Règles de normalisations Difficultés rencontrées Le modèle relationnel Théorie de la normalisation Dépendance fonctionnelle Axiomes d Armstrong Dépendance fonctionnelle élémentaire Dépendance transitive Clé d une relation Règles de normalisation Forme Normale 1 (1FN) Forme Normale 2 (2FN) Forme Normale 3 (3FN) Forme Normale de Boyce-Codd (BCNF) Dépendances multivaluées Forme Normale 4 (4FN) Récapitulatif

Chap. 3: Le modèle de données entité-association (E.A.)

Chap. 3: Le modèle de données entité-association (E.A.) Chap. 3: Le modèle de données entité-association (E.A.) En anglais: Entity-Relationship (ER) Origines: C.Bachman (1969), P.Chen (1976). Modèle de données > décrire la réalité perçue à travers les données

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

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

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

Modélisation des données

Modélisation des données Modélisation des données Le modèle Entité/Association Le MCD ou modèle Entité/Association est un modèle chargé de représenter sous forme graphique les informations manipulées par le système (l entreprise)

Plus en détail

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

Rappel sur les bases de données

Rappel sur les bases de données Rappel sur les bases de données 1) Généralités 1.1 Base de données et système de gestion de base de donnés: définitions Une base de données est un ensemble de données stockées de manière structurée permettant

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

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

Information utiles. cinzia.digiusto@gmail.com. webpage : Google+ : http://www.ibisc.univ-evry.fr/ digiusto/

Information utiles. cinzia.digiusto@gmail.com. webpage : Google+ : http://www.ibisc.univ-evry.fr/ digiusto/ Systèmes de gestion de bases de données Introduction Université d Evry Val d Essonne, IBISC utiles email : cinzia.digiusto@gmail.com webpage : http://www.ibisc.univ-evry.fr/ digiusto/ Google+ : https://plus.google.com/u/0/b/103572780965897723237/

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

Conception des bases de données : Modèle Entité-Association

Conception des bases de données : Modèle Entité-Association Conception des bases de données : Modèle Entité-Association La modélisation d un problème, c est-à-dire le passage du monde réel à sa représentation informatique, se définit en plusieurs étapes pour parvenir

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

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

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

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

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

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

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

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

Le modèle de données

Le modèle de données Le modèle de données Introduction : Une fois que l étude des besoins est complétée, deux points importants sont à retenir : Les données du système étudié Les traitements effectués par le système documentaire.

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

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

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

Bases de données relationnelles & SQL

Bases de données relationnelles & SQL Bases de données relationnelles & SQL Objectifs Appréhender les concepts du modèle relationnel. Etre capable de concevoir un schéma relationnel. Etre capable de créer une base de données relationnelle

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

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

Dossier I Découverte de Base d Open Office

Dossier I Découverte de Base d Open Office ETUDE D UN SYSTEME DE GESTION DE BASE DE DONNEES RELATIONNELLES Définition : Un SGBD est un logiciel de gestion des données fournissant des méthodes d accès aux informations. Un SGBDR permet de décrire

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

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

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

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

Introduction aux Bases de Données

Introduction aux Bases de Données Introduction aux Bases de Données I. Bases de données I. Bases de données Les besoins Qu est ce qu un SGBD, une BD Architecture d un SGBD Cycle de vie Plan du cours Exemples classiques d'applications BD

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

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

Entrepôt de données 1. Introduction

Entrepôt de données 1. Introduction Entrepôt de données 1 (data warehouse) Introduction 1 Présentation Le concept d entrepôt de données a été formalisé pour la première fois en 1990 par Bill Inmon. Il s agissait de constituer une base de

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

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

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

SOMMAIRE AIDE À LA CRÉATION D UN INDEX SOUS WORD. Service général des publications Université Lumière Lyon 2 Janvier 2007

SOMMAIRE AIDE À LA CRÉATION D UN INDEX SOUS WORD. Service général des publications Université Lumière Lyon 2 Janvier 2007 SOMMAIRE 1) CRÉATION D UN INDEX SIMPLE 3 a) Étape 1 : Marquage des entrées d index (à l aide d un fichier de concordance) 3 Procédure d insertion du tableau 4 Saisie des entrées d index 5 Marquage automatique

Plus en détail

CREATION WEB DYNAMIQUE

CREATION WEB DYNAMIQUE CREATION WEB DYNAMIQUE IV ) MySQL IV-1 ) Introduction MYSQL dérive directement de SQL (Structured Query Language) qui est un langage de requêtes vers les bases de données relationnelles. Le serveur de

Plus en détail

3. SPÉCIFICATIONS DU LOGICIEL. de l'expression des besoins à la conception. Spécifications fonctionnelles Analyse fonctionnelle et méthodes

3. SPÉCIFICATIONS DU LOGICIEL. de l'expression des besoins à la conception. Spécifications fonctionnelles Analyse fonctionnelle et méthodes PLAN CYCLE DE VIE D'UN LOGICIEL EXPRESSION DES BESOINS SPÉCIFICATIONS DU LOGICIEL CONCEPTION DU LOGICIEL LA PROGRAMMATION TESTS ET MISE AU POINT DOCUMENTATION CONCLUSION C.Crochepeyre Génie Logiciel Diapason

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

Modèle conceptuel : diagramme entité-association

Modèle conceptuel : diagramme entité-association Modèle conceptuel : diagramme entité-association Raison d'être de ce cours «La conception et l'utilisation de bases de données relationnelles sur micro-ordinateurs n'est pas un domaine réservé aux informaticiens.»

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

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

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

Base de Données et Langage SQL

Base de Données et Langage SQL Base de Données et Langage SQL (IUT, département informatique, 1 re année) Laurent AUDIBERT Institut Universitaire de Technologie de Villetaneuse Département Informatique Avenue Jean-Baptiste Clément 93430

Plus en détail

UML (Diagramme de classes) Unified Modeling Language

UML (Diagramme de classes) Unified Modeling Language UML (Diagramme de classes) Unified Modeling Language Sommaire Introduction Objectifs Diagramme de classes Classe (Nom, attribut, opération) Visibilité et portée des constituants d une classe Association

Plus en détail

Chapitre 07 Le modèle relationnel des données

Chapitre 07 Le modèle relationnel des données Chapitre 07 Le modèle relationnel des données Introduction Ce chapitre est un prolongement de l'étude du modèle relationnel vu en classe de première. L'idée principale est de faire comprendre aux élèves

Plus en détail

TP Bases de données réparties

TP Bases de données réparties page 1 TP Bases de données réparties requêtes réparties Version corrigée Auteur : Hubert Naacke, révision 5 mars 2003 Mots-clés: bases de données réparties, fragmentation, schéma de placement, lien, jointure

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

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

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

Proposition de sujet de thèse CIFRE EUROCOPTER / LGI2P

Proposition de sujet de thèse CIFRE EUROCOPTER / LGI2P EUROCOPTER SAS Groupe EADS Marignane Ecole des Mines d Alès Laboratoire de Génie Informatique et d Ingénierie de Production LGI2P Nîmes Proposition de sujet de thèse CIFRE EUROCOPTER / LGI2P Titre Domaine

Plus en détail

Calculs de probabilités

Calculs de probabilités Calculs de probabilités Mathématiques Générales B Université de Genève Sylvain Sardy 13 mars 2008 1. Définitions et notations 1 L origine des probabilités est l analyse de jeux de hasard, tels que pile

Plus en détail

avec des nombres entiers

avec des nombres entiers Calculer avec des nombres entiers Effectuez les calculs suivants.. + 9 + 9. Calculez. 9 9 Calculez le quotient et le rest. : : : : 0 :. : : 9 : : 9 0 : 0. 9 9 0 9. Calculez. 9 0 9. : : 0 : 9 : :. : : 0

Plus en détail

Bases de données élémentaires Maude Manouvrier

Bases de données élémentaires Maude Manouvrier Licence MI2E- 1ère année Outils en Informatique Bases de données élémentaires Maude Manouvrier Définitions générales et positionnement du cours dans la formation Vocabulaire relatif aux bases de données

Plus en détail

Gestion des Clés Publiques (PKI)

Gestion des Clés Publiques (PKI) Chapitre 3 Gestion des Clés Publiques (PKI) L infrastructure de gestion de clés publiques (PKI : Public Key Infrastructure) représente l ensemble des moyens matériels et logiciels assurant la gestion des

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

BASES DE DONNÉES CONCEPTS ET PROGRAMMATION. Antoine Cornuéjols. AgroParisTech, Spécialité Informatique (2009-2010) Version du 19 octobre 2009

BASES DE DONNÉES CONCEPTS ET PROGRAMMATION. Antoine Cornuéjols. AgroParisTech, Spécialité Informatique (2009-2010) Version du 19 octobre 2009 i BASES DE DONNÉES CONCEPTS ET PROGRAMMATION Antoine Cornuéjols AgroParisTech, Spécialité Informatique (2009-2010) Version du 19 octobre 2009 ii Table des matières Table des matières iii 1 Concepts fondamentaux

Plus en détail

La mesure de Lebesgue sur la droite réelle

La mesure de Lebesgue sur la droite réelle Chapitre 1 La mesure de Lebesgue sur la droite réelle 1.1 Ensemble mesurable au sens de Lebesgue 1.1.1 Mesure extérieure Définition 1.1.1. Un intervalle est une partie convexe de R. L ensemble vide et

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

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

Méthode d analyse Merise

Méthode d analyse Merise Méthode d analyse Merise - Frédéric Julliard Université de Bretagne Sud UFR SSI - IUP Vannes - année 2001-2002 Approche ancienne : 1978 Très répandue en France Origine française : développée par : CTI

Plus en détail

Chapitre 1 : Introduction aux bases de données

Chapitre 1 : Introduction aux bases de données Chapitre 1 : Introduction aux bases de données Les Bases de Données occupent aujourd'hui une place de plus en plus importante dans les systèmes informatiques. Les Systèmes de Gestion de Bases de Données

Plus en détail

Chap. 2: L approche base de données

Chap. 2: L approche base de données Chap. 2: L approche base de données Pour comprendre les avantages de l approche base de donnée, nous allons: (1) mettre en évidence à l aide d un exemple les limitations inhérentes aux systèmes de fichiers,

Plus en détail

INSTITUT NATIONAL DES TELECOMMUNICATIONS CONTROLE DES CONNAISSANCES. 2. Les questions sont indépendantes les unes des autres.

INSTITUT NATIONAL DES TELECOMMUNICATIONS CONTROLE DES CONNAISSANCES. 2. Les questions sont indépendantes les unes des autres. INSTITUT NATIONAL DES TELECOMMUNICATIONS CONTROLE DES CONNAISSANCES Durée : 1h30 Date : 17/05/2006 Coordonnateurs : Amel Bouzeghoub et Bruno Defude Documents autorisés : ceux distribués en cours Avertissements

Plus en détail

1 Modélisation d une base de données pour une société de bourse

1 Modélisation d une base de données pour une société de bourse IN306 : Corrigé SID Christophe Garion 18 octobre 2010 Ce document est un corrigé succinct de l examen du module IN306. 1 Modélisation d une base de données pour une société de bourse Une

Plus en détail

Université de Bangui. Modélisons en UML

Université de Bangui. Modélisons en UML Université de Bangui CRM Modélisons en UML Ce cours a été possible grâce à l initiative d Apollinaire MOLAYE qui m a contacté pour vous faire bénéficier de mes connaissances en nouvelles technologies et

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

et les Systèmes Multidimensionnels

et les Systèmes Multidimensionnels Le Data Warehouse et les Systèmes Multidimensionnels 1 1. Définition d un Datawarehouse (DW) Le Datawarehouse est une collection de données orientées sujet, intégrées, non volatiles et historisées, organisées

Plus en détail

Bases de Données relationnelles et leurs systèmes de Gestion

Bases de Données relationnelles et leurs systèmes de Gestion III.1- Définition de schémas Bases de Données relationnelles et leurs systèmes de Gestion RAPPELS Contraintes d intégrité sous Oracle Notion de vue Typage des attributs Contrainte d intégrité Intra-relation

Plus en détail

Sujet de thèse CIFRE RESULIS / LGI2P

Sujet de thèse CIFRE RESULIS / LGI2P Ecole des Mines d Alès Laboratoire de Génie Informatique et d Ingénierie de Production LGI2P Nîmes Sujet de thèse CIFRE RESULIS / LGI2P Titre Domaine De l ingénierie des besoins à l ingénierie des exigences

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

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

Formation Méthode MDM. Architecture et procédés de modélisation des données de référence

Formation Méthode MDM. Architecture et procédés de modélisation des données de référence Architecture et procédés de modélisation des données de référence Objectifs de la session Les participants découvrent l architecture et les procédés de modélisation utilisés pour les projets de Master

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

OBJECTIFS ET ARCHITECTURE DES SGBD

OBJECTIFS ET ARCHITECTURE DES SGBD OBJECTIFS ET ARCHITECTURE DES SGBD 1. INTRODUCTION Même si vous n avez jamais utilisé de système de gestion de bases de données (SGBD), vous avez certainement une idée de ce qu est une base de données

Plus en détail

Vincent Augusto 2010-2011

Vincent Augusto 2010-2011 le des Systèmes Vincent Augusto École Nationale Supérieure des Mines de Saint-Étienne 2010-2011 Un 1/73 le des Un 2/73 1 2 3 4 le 5 6 7 8 Un le des Un 3/73 Contenu du cours : Techniques pour l analyse

Plus en détail

Modèle Entité-Association. C est un modèle important pour la conception des bases de données relationnelles. Il

Modèle Entité-Association. C est un modèle important pour la conception des bases de données relationnelles. Il Le modèle Entité-Association C est un modèle important pour la conception des bases de données relationnelles. Il est très répandu, très documenté. Il aide à concevoir une base de données sans redondance,

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

Nom de l application

Nom de l application Ministère de l Enseignement Supérieur et de la Recherche Scientifique Direction Générale des Etudes Technologiques Institut Supérieur des Etudes Technologiques de Gafsa Département Technologies de l Informatique

Plus en détail

Sciences de Gestion Spécialité : SYSTÈMES D INFORMATION DE GESTION

Sciences de Gestion Spécialité : SYSTÈMES D INFORMATION DE GESTION Sciences de Gestion Spécialité : SYSTÈMES D INFORMATION DE GESTION Classe de terminale de la série Sciences et Technologie du Management et de la Gestion Préambule Présentation Les technologies de l information

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

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

Chapitre VIII. Les bases de données. Orientées Objet. Motivation

Chapitre VIII. Les bases de données. Orientées Objet. Motivation Chapitre VIII Motivation Le modèle relationnel connaît un très grand succès et s avère très adéquat pour les applications traditionnelles des bases de données (gestion) Les bases de données Orientées Objet

Plus en détail

.../5. Gestion de Bases de Données (J. Wijsen) 27 janvier 2011 NOM + PRENOM : Orientation + Année : Cet examen contient 8 questions. Durée : 2 heures.

.../5. Gestion de Bases de Données (J. Wijsen) 27 janvier 2011 NOM + PRENOM : Orientation + Année : Cet examen contient 8 questions. Durée : 2 heures. Gestion de Bases de Données (J. Wijsen) 27 janvier 2011 NOM + PRENOM : Orientation + Année : Cet examen contient 8 questions. Durée : 2 heures. Question 1 Donnez la traduction en modèle relationnel du

Plus en détail

Ma conciliation bancaire ne balance pas

Ma conciliation bancaire ne balance pas Ma conciliation bancaire ne balance pas À vérifier au préalable Avant même de débuter votre conciliation bancaire, vous devriez toujours vérifier si le mois précédent, lui, balance toujours. Si vous vous

Plus en détail

Dossier d'étude technique

Dossier d'étude technique Centre national de la recherche scientifique Direction des systèmes d'information REFERENTIEL QUALITE Guide méthodologique Dossier d'étude technique Référence : CNRS/DSI/conduite-projet/developpement/technique/guide-etude-technique

Plus en détail

L apprentissage automatique

L apprentissage automatique L apprentissage automatique L apprentissage automatique L'apprentissage automatique fait référence au développement, à l analyse et à l implémentation de méthodes qui permettent à une machine d évoluer

Plus en détail

NF26 Data warehouse et Outils Décisionnels Printemps 2010

NF26 Data warehouse et Outils Décisionnels Printemps 2010 NF26 Data warehouse et Outils Décisionnels Printemps 2010 Rapport Modélisation Datamart VU Xuan Truong LAURENS Francis Analyse des données Avant de proposer un modèle dimensionnel, une analyse exhaustive

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

Construction d un EDD avec SQL 2008 R2. D. Ploix - M2 Miage - EDD - Création

Construction d un EDD avec SQL 2008 R2. D. Ploix - M2 Miage - EDD - Création Construction d un EDD avec SQL 2008 R2 Plan Analyse du DW construit Construction de la base DW dans SQL 2008 Construction des tables de faits et dimensions Injection des données Étapes de l injection des

Plus en détail

FONDEMENTS MATHÉMATIQUES 12 E ANNÉE. Mathématiques financières

FONDEMENTS MATHÉMATIQUES 12 E ANNÉE. Mathématiques financières FONDEMENTS MATHÉMATIQUES 12 E ANNÉE Mathématiques financières A1. Résoudre des problèmes comportant des intérêts composés dans la prise de décisions financières. [C, L, RP, T, V] Résultat d apprentissage

Plus en détail

ils entretiennent entre eux des flux, ils partagent des perceptions sur l environnement

ils entretiennent entre eux des flux, ils partagent des perceptions sur l environnement Les modèles de Flux Introduction L analyse systémique fournie une modélisation de l organisation échangeant et transformant des flux Cette modélisation du S.I. reste trop générale Il faut découper l organisation

Plus en détail

GUIDE DE DEMARRAGE V1.02

GUIDE DE DEMARRAGE V1.02 SUPPORT FONCTIONNEL SFR Business Team SFR Suite Stockage Cloud GUIDE DE DEMARRAGE V1.02 Entité Nom Date(s) Propriétaire Rédacteur Vérificateur SFR SFR SFR SFR www.sfr.fr Page : 2/15 Table des matières

Plus en détail

Bases de données Cours 5 : Base de données déductives

Bases de données Cours 5 : Base de données déductives Cours 5 : ESIL Université de la méditerranée Odile.Papini@esil.univmed.fr http://odile.papini.perso.esil.univmed.fr/sources/bd.html Plan du cours 1 Introduction 2 approche sémantique approche axiomatique

Plus en détail

NFA 008. Introduction à NoSQL et MongoDB 25/05/2013

NFA 008. Introduction à NoSQL et MongoDB 25/05/2013 NFA 008 Introduction à NoSQL et MongoDB 25/05/2013 1 NoSQL, c'est à dire? Les bases de données NoSQL restent des bases de données mais on met l'accent sur L'aspect NON-relationnel L'architecture distribuée

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