Introduction linformatique

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Introduction à linformatique

• Chapitre 2 Donnés et base données

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Données et stockage

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

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Données et stockage

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

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Cycle de vie dun système de stockage des données

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

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Défis liés au stockage des données

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

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Base de données relationelles

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

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Tables de données Enseignants

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

Elements
Numero
Texte court
Choix multiples
8
Requêtes SQL

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

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Table des Résultats

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

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Opérations de Sélection (clause WHERE)

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

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Jointure / Croisement

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

Etudiants
Options
Enseignements
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Jointure Selection

• Jointure Super
• Selection Super
• Jointure Selection Genial !
• (un peu comme les boucles et les conditions)
• SELECT FROM Etudiants, Enseignants, Groupes
• WHERE Etudiants.Numero Groupes.NumeroEtudiants
• AND Enseignants.Numero Groupes.NumEnseignant
• AND Etudiants.NiveauScienceFaible
• AND Enseignants.TypeNotationSévère

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Numérotation / Clé

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

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Problèmes concrets

• Et si un prof assure dautres cours avec dautres
  groupes ayant le même numéro (groupes B1 des
  Licence BIBS) ?
• Et si un prof intervient 2 fois dans la même
  filière ?
• Et si les étudiants font dautres groupes pour
  les options ou pour les langues ?
• Et si un prof de Cours TD enseigne aussi en
  option ?
• Comment se rappeler dou viennent les redoublants
  ?
• Comment trouver le plus petit groupe de TD afin
  dy inscrire les nouveaux arrivants ?
• Et le groupe de TD avec le plus de redoublants
  pour y mettre lenseignant le plus expérimenté ?

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Schémas de base de données

• Graphique synthétique des relations entre données
• Flèches / tables

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Example plus réaliste -)
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La bonne recette

• Jointures multiples
• Selections aux petits oignons
• Tables nombreuses et bien organisées
• Aucune données redondantes ou inutile
• Un schéma bidon pourle patron / le chef gt
• Un vrai schéma de propour le vrai boulot (voir
  avant)
• PS logo/icone dune BD cylindre

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Utilitaires

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

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Interfaces

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

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Et puis

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

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Applications

• Sciences
• BD génomiques, composes chimiques, articles,
  étoiles, etc..
• Vie quotidienne
• BD dassociations de joueurs de mandolines
  électriques
• BD des ouvrages dune bibliothèque / CD-thèque
  (ITMS)
• BD de pages Web qui sappelle Google (savoir
  faire des requêtes compliquées)
• Autre disciplines
• Gestion / Economie pensez à la MiAGE
• DRH/ Gestion du personnel
• Médecine / Police (scientifique)
• Informatique
• DBA (administrateur de BD)
• Systèmes dinformation (DSI)

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