BASES DE DONNÉES. Perspectives. BD001 v200b. Christina KHNAISSER et Luc LAVOIE Département d informatique Faculté des sciences

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1 BASES DE DONNÉES Perspectives BD001 v200b Christina KHNAISSER et Luc LAVOIE Département d informatique Faculté des sciences Christina.Khnaisser@USherbrooke.ca Luc.Lavoie@USherbrooke.ca

2 PLAN Tour d horizon Historique SGBD, un deuxième coup d oeil Vocabulaire Références 2

3 TOUR D HORIZON 3

4 TOUR D HORIZON APERÇU D UN SGBD (SYSTÈME DE GESTION DE BASES DE DONNÉES) BD 1 BD n Utilisateurs IPM conceptuelle Schéma physique 1 Schéma logique Plateforme d exploitation SGBD Schéma physique n IPM logique Schéma Conceptuel Analyste informatique Administrateur de BD Analyste métier 4

5 TOUR D HORIZON Besoins à satisfaire Acquisition Stockage Traitement Accès partagé concurrent contrôlé Traçabilité L importance de ces besoins induit un système complexe de (très) grande envergure Propriétés recherchées Exactitude Cohérence Intégrité Fiabilité Robustesse Performance... Le niveau de qualité recherché induit une réalisation rigoureuse mobilisant des experts de premier rang 5

6 TOUR D HORIZON Fonctions requises Définition Construction Modification Interrogation Contrôle Évolution... Le nombre, l ampleur et la complexité des fonctions et des services induisent des interfaces nombreuses et complexes Services offerts Autodescription (catalogue) référence unique, cohérente, intègre Encapsulation et modularisation abstraction indépendance entre logiciel et données entre gestion et application Particularisation et spécialisation spécificité (vues) sécurité (règles) Traitement transactionnel partage et concurrence... 6

7 TOUR D HORIZON Rôles diversifiés Exploitation fourniture saisie validation analyse gestion Conception base de données application système de gestion (SGBD) outils Utilisateurs diversifiés Utilisateurs occasionnels experts autonomes Préposés à l exploitation gestionnaire de BD, data base administrator (DBA) technicien de BD, database operator Informaticiens concepteur logiciel analyste logiciel (de BD) analyste d affaires Gestionnaires directeur informatique directeur des TI chief information officer (CIO) 7

8 HISTORIQUE 8

9 HISTORIQUE LA MONTÉE EN PUISSANCE 1960 Modèles primitifs fichiers index hiérarchies 1970 Modèles à 2 niveaux Modèle réseau CODASYL Modèle relationnel Alpha, R, SEQUEL QBE, Ingres Modèles à 3 niveaux Généralisation relationnelle Optimisation locale Normalisation SQL SPARC, ANSI 1990 Domination relationnelle Optimisation globale Normalisation SQL ISO Répartition et distribution Apparition des BDOO 9

10 HISTORIQUE LA THÉORIE RELATIONNELLE Recherche Travaux de Codd Travaux de Date... Prototypes Systèmes R (IBM) INGRES SEQUEL (IBM) QBE (IBM) SQL Oracle Évolution Normalisation OLAP (Codd) Travaux d Ullman Travaux de Date Typage (Cardelli) Temporalité (Snodgrass et Lorentzos) Co-relationalité (nosql) Néo-relationalité (newsql) 10

11 HISTORIQUE LA CRISE Grandeur et décadence du modèle relationnel ANSI SQL-89 ANSI SQL-92 ANSI SQL-99 Parallèlement, une approche objet qui ne s impose pas CORBA ODMG La souplesse et ses limites XML La poursuite d une normalisation de moins en moins suivie ISO 9075:1999 ISO 9075:2003 ISO 9075:2006 ISO 9075:2008 ISO 9075:

12 HISTORIQUE LES DÉFIS Intégrer le flou nosql Intégrer le temps BCDM ITL et DDLM... Intégrer l intégration MOLAP, ROLAP, HOLAP, DOLAP Dimensionnalité (étoiles et flocons) Entrepôts (ETL et médiateurs) Allons-nous vers une renaissance du modèle relationnel avec le newsql?... D Vertica Hanna VoltDB... 12

13 HISTORIQUE EN GUISE DE CONCLUSION On assiste à un retour triomphal (?) du relationnel «pur» avec le «newsql» en raison de sa capacité de maintenir les propriétés ACID (parce que, finalement, une réponse exacte... c est souvent utile, voire nécessaire), sa capacité de modéliser la temporalité (grâce à la logique des intervalles), ses performances insurpassées (grâce aux représentations verticales et maillées). 13

14 INTRODUCTION HISTORIQUE SQL, NOSQL, NEWSQL LE POINT DE VUE DE BHARAT UPADRASTA ET AUSTINCHUNGATH Characteristic SQL nosql newsql ACID compliance (Data, Transaction integrity) Yes No Yes OLAP/OLTP Yes No Yes Data analysis (aggregate, transform, etc.) Yes No Yes Schema rigidity (Strict mapping of model) Yes No Maybe Data format flexibility No Yes Maybe Distributed computing Yes Yes Yes Scale up (vertical)/scale out (horizontal) Yes Yes Yes Performance with growing data Fast Fast Very Fast Performance overhead Huge Moderate Minimal Popularity/community Support Huge Growing Slowly growing 14

15 SGBD UN DEUXIÈME COUP D OEIL 15

16 SGBD 2 MODÈLES Modèles de schémas bischématique externe (logique) interne (physique) trischématique externe (conceptuel) logique interne (physique) Modèles d application monolithique 1 niveau client-serveur 2 niveaux multi-niveaux 3 niveaux 16

17 SGBD 2 LANGAGES Portée externe (conceptuel) LRD requêtes logique LDD (définition) définition des schémas définitions des types LMD (manipulation) modification des données interrogation des données LCD (contrôle) contrôle d accès aux données contrôle des transactions interne (physique) LSD stockage et représentation Style Procédural, axiomatique ou fonctionnel Ensembliste ou algébrique Textuel ou graphique À l origine, SQL se voulait axiomatique, ensembliste et textuel... 17

18 SGBD 2 ARCHITECTURE (INTERFACES) Externe utilisateur (formule des) requêtes programmeur (élabore des) logiciels administrateur (gère) schémas et données SGBD... (détail sur la diapositive suivante)... Interne (système d exploitation) gestionnaire de fichiers méthodes d accès gestionnaire de tampons systèmes pilotes 18

19 SGBD 2 ARCHITECTURE (COMPOSANTS) SGBD Compilateur de LDD Analyseur de LMD Analyseur de LCD Logithèque (types et opérateurs) Gestionnaire de catalogue Gestionnaire de BD... (détail sur la diapositive suivante)... 19

20 SGBD 2 ARCHITECTURE (SOUS-COMPOSANTS) SGBD Gestionnaire de BD Gestionnaire d accès (sécurité) Processeur de commandes Vérificateur d intégrité Optimisateur de commandes Gestionnaire de transactions Planificateur Gestionnaire de restauration Gestionnaire de tampons... 20

21 SGBD 2 PLATEFORMES ET PRODUITS Super-calculateur Serveur Dispositifs dédiés (appliances) Poste autonome Assistant mobile Adabase IDMS Oracle DB2 MS-SQL INGRES Sybase Informix PostgreSQL MySQL SQL lite Berkeley DB FileMaker Access... 21

22 SGBD 2 AVANTAGES DES SGBD COMPARATIVEMENT AUX SOLUTIONS AD HOC Avantages SGBD Normalisation Évolutivité Multi-accès Économie d échelle Mise à disposition rapide Contre-indication Problèmes hors norme. (on cherche encore lesquels J) Usage unique (par un seul client, dans un environnement figé!) Accès unique en tout temps (sur et depuis un seul ordinateur) Cout de développement initial faible et garanti (qui peut garantir cela?) Temps de développement initial court et garanti (qui peut garantir cela?) Très haute fiabilité Auto-documentation Traçabilité Spécification formelle et programmation automatisée du système Documentation complète pré-existante Application de type temps réel critique 22

23 VOCABULAIRE 23

24 VOCABULAIRE CONCEPTS DE BASE (RAPPELS) informatique information donnée représentation valeur domaine type 24

25 VOCABULAIRE MODÈLES ET SCHÉMAS (RAPPELS) modèle... conceptuel EA (entité-association) ER (entity-relationship) EAE (EA étendu) ERE (extended ER) «ontologique» (ex. notation OWL)... modèle (schéma)... logique hiérarchique réseau relationnel objet physique adressage dispersé (hashing), arbre de recherche (B-Tree) horizontal, vertical, mixte, KV 25

26 VOCABULAIRE SCHÉMAS (RAPPELS) schéma == schéma d une base de données == modèle logique d une base de données base de données == une instance d un schéma == un contenant (conforme à un schéma) rempli de données représentant un état de la réalité telle que modélisée grâce au schéma! Dans le cadre du cours IFT 187, nous n étudions qu une seule théorie de modélisation logique : la théorie relationnelle 26

27 RÉFÉRENCES Bases de données (Databases) : [C. J. Date 2004] ou [C. J Date 2004], chapitres 1 et 2; [Elmasri and Navathe 2011] ou [Elmasri and Navathe 2004], chapitres 1 et 2; [Ullman and Widom 2008], chapitre Mégadonnées (BigData) : Notes des enseignants Frappier chapitres 1 et 2 Lavoie BD001-Perspectives_PRE 27