SGBDR

1. SGBDR Systèmes de Gestion de Bases de Données (Relationnelles)

2. Plan • Approches • Les tâches du SGBD • Les transactions

3. Approche 1 • Systèmes traditionnels basés sur des fichiers Application 1 Gestion clients Fichier Clients Application 2 Gestion commandes Fichier Commandes Application 3 Gestion livraison Fichier Commandes

4. Approche 1Systèmes basés sur des fichiers • Inconvénients • Description multiple des structures des fichiers • Redondance de certaines informations = risques d’incohérence • Conflits si accès simultané aux fichiers

5. Approche 2 • Systèmes basés sur des bases de données Application 1 Gestion clients Base de données Métadata Application 2 Gestion commandes SGBD Données : -T_client -T_comm -T_livr Application 3 Gestion livraison

6. Approche 2Systèmes basés sur les BdeD • Bases de données • Collection de données organisées et partagées de manière à satisfaire les besoins en information d’une organisation • Description des données dans un dictionnaire ou catalogue (métadonnées = données qui décrivent les données) • Données elles-mêmes (sous forme de tables pour les bases de données relationnelles) • Système de gestion de base de données • Système logiciel permettant de • gérer une base de données (description et contenu), • d’en contrôler l‘accès • et en assurer intégrité

7. ApprochesAvantages/inconvénients SGBD • Avantages • Contrôle de la redondance des données (et donc de leur cohérence) • Contrôle de l’intégrité des données • Partage des données : accès sécurisés, contrôle de la concurrence d’accès • Inconvénients • Complexité supplémentaire : langages SQL, techniques d’administration, etc. • Coût du logiciel (mise en œuvre, administration, évolution)

8. Les taches d’un SGBD • Contrôler la redondance • Contrôler l’intégrité des données • Contrôler l’accès aux données • Contrôler la concurrence d’accès • Autres services • Assurer la reprise après incident • Sauvegarde/restauration • Réplication • Etc.

9. TâcheContrôler la redondance • Le processus de conception d’une base de données passe par une analyse des données du SI • Un certain nombre de règles permettent de s’assurer de la non-redondance des données : les formes normales • 1FN (1ère forme normale) • 2FN • 3FN • Le passage au modèle physique permet de réintroduire éventuellement une certain redondance contrôlée

10. TâcheContrôler l’intégrité • Assurer l’intégrité,la cohérence, des données d’une base de données • Mise en œuvre SQL • Contraintes de domaine de valeur • Type de données : INT, DATE, etc. • NOT NULL, DEFAULT • CHECK, UNIQUE • Contrainte d’intégrité d’entité • PRIMARY KEY • Contrainte d’intégrité référentielle • FOREIGN KEY • ON UPDATE – ON DELETE • Déclencheurs (triggers)

11. TâcheContrôler l’accès aux données • S’assurer que seuls les utilisateurs ou applications autorisés accèdent aux données d’une BdeD • Limiter l’accès à certaines données • Mise en œuvre SQL • comptes d’utilisateurs ou de groupes • CREATE USER • privilèges d’accès aux données pour ces comptes • GRANT / REVOKE • Vues et privilèges sur les vues • CREATE VIEW

12. TâcheContrôler la concurrence d’accès • Dans un environnement multi-utilisateurs, il est indispensable de garantir que chacun ait accès à la bonne donnée lors de l’exécution de son instruction SQL (ou du groupe d’instructions) : notion de transaction • verrouiller l’accès à une donnée • valider/invalider un ensemble de modifications • Mise en œuvre SQL • Valider un ensemble de mises à jour • COMMIT • Invalider un ensemble de mises à jour • ROLLBACK

13. TâcheAssurer la reprise après incident • Afin de garantir l’intégrité des données en cas d’incident, les SGBD doivent mettre en œuvre un certain nombre de techniques basées sur la journalisation des modifications du contenu de la base de données • Journaux d’image avant • Avant toute opération de modification d’une ligne, conservation de l’image ‘avant’ de cette ligne • En cas d’invalidation, on peut reconstruire la ligne • Journaux de transactions • Toutes les opérations peuvent être mémorisées et ré appliquées en cas de restauration

14. TâcheSauvegarde / restauration • Offrir les outils permettant d’effectuer des sauvegardes (backup)/ restauration (restore) • Sauvegarde complète • Sauvegarde différentielle • Mises à jour depuis dernière complète • Sauvegarde incrémentale • Mises à jour depuis dernière sauvegarde

15. Transactions • Une transaction est composée d’une suite de requêtes qui doivent vérifier les 4 propriétés suivantes : • Atomicité : • les requêtes de la transaction forme un tout indissociable • Cohérence : • les requêtes doivent être toutes annulées en cas d’échec • Isolation : • les modifications effectuées par les requêtes de la transaction doivent n’être accessible qu’après validation • Durabilité : • les modifications doivent être durables, même en cas de panne (restaurer et ré appliquer)

16. TransactionsConcurrence et incohérences • Types d’incohérences : • Dirty read (lecture d’une ligne non validée) • Transaction A modifie une ligne • Transaction B lit la ligne modifiée • Transaction A annule/valide la transaction • Lecture non répétable : • Transaction A lit une ligne • Transaction B modifie ou supprime une ligne • Transaction A essaie de relire la ligne (on s’attend à avoir les mêmes données) • Fantôme • Transaction A lit n lignes • Transaction B ajoute/supprime une ligne • Transaction essaie de relire les n lignes

17. TransactionsVerrous / Niveau d’isolement • Verrous : mécanisme qui verrouille l’accès à une ligne/page (bloc de données) • Lecture (partagé) • fantôme/anti-insertion • Écriture • Anti-fantôme/insertion • Niveau d’isolement • 0 : aucun verrouillage • 1 : non modification des lignes lues • 2 : non modification des lignes lues • 3 : sécurité maximale

18. TransactionsInterblocage / dead lock / verrou mortel • Exemple : • Transaction A modifie la ligne 100 • Transaction B modifie la ligne 1 • Transaction A veut modifier la ligne 1 • Attente libération des verrous • Transaction B veut modifier la ligne 100 • Attente libération des verrous • Les SGBD décident d’abandonner une des 2 transactions au profit de l’autre

19. Réplication • Recopier le contenu (total ou partiel) d’une base de données vers une autre • Intérêt : • Performance pour des sites distants • Sécurité • Filtrer • Tout est recopié • Certaines lignes, certaines colonnes

20. Base de données distribuéeTwo-phase commit (2PC) • Base de données dont les données sont réparties sur plusieurs serveurs • Transparence pour l’utilisateur • 2PC : • Dans de cas de bases de données distribuées, mécanisme permettant la validation d’une transaction mettant en œuvre plusieurs bases.

21. OLAPOnline Analytical Processing • Possibilité offerte par certains SGBD d’offrir des requêtes • avec des lignes de sous-totaux dans le résultat détaillé (mot clefs ROLLUP) • des données sous forme de cubes multidimensionnels (mot clefs CUBE) • Fonctions de classement • Rang d’une ligne par rapport aux autres, etc.

22. OLAP - Rollup SELECT A, B, C, SUM( D ) FROM T1 GROUP BY ROLLUP (A, B, C); • Équivalent à SELECT * FROM ( ( SELECT A, B, C, SUM( D ) FROM T1 GROUP BY A, B, C ) UNION ALL ( SELECT A, B, NULL, SUM( D ) FROM T1 GROUP BY A, B ) UNION ALL ( SELECT A, NULL, NULL, SUM( D ) FROM T1 GROUP BY A ) UNION ALL ( SELECT NULL, NULL, NULL, SUM( D ) ) )

23. OLAP - Cube SELECT A, B, C, SUM( D ) FROM T1 GROUP BY CUBE (A, B, C); • Définit les sous-totaux suivants • SELECT * FROM ( • ( SELECT A, B, C, SUM( D ) FROM T1 • GROUP BY A, B, C ) • GROUP BY A, B ) • GROUP BY A, C ) • GROUP BY B, C ) • GROUP BY A ) • GROUP BY B ) • GROUP BY C ) • ()

25. Datawarehouse, datamartEntrepot de données • Objectif : • conserver les données de TOUTE la vie de l’entreprise • Dans un entrepôt, rien n’est supprimé • Produire des statistiques • Modèle de données basé sur • Des axes d’analyse : tiers, produits, temps • Des mesures : quantité, prix • Un datawarehouse • des datamarts par secteur, division de l’entreprise, etc.

26. Datawarehousemodélisation • Modèle en étoile • Tables des dimensions : attributs qui caractérisent les dimensions des analyses (selon 3 axes principaux) • Localisation : pays, client, • Temps : année, mois, jour, • Produit : produit, catégorie, • Table des faits : mesures • Modèle en flocon • Idem. mais normalisation des tables des dimensions

29. Datamining • Exploration des données d’un entrepôt • Fouille de données : • Extraire des « connaissances » • Algorithmes spécifiques • profils de client • Profils de consommation

30. Cycle de vie des données d’une base de données Informatique décisionnelle EIS, SIAD Production (Performance) Extraction, transformation, chargement Analyses multidimensionnelles Base de données (Database) Entrepot (Dataware house) Extract, Transform, Load Fouille de données Entrepot (Dataware mart) Entrepot (Dataware mart) Extraction de connaissances

31. Middleware d’accès aux données CLIENT Interconnexion ? SERVEUR Progiciel ERP sPI IBM-DB2 sPI Oracle Outils bureautiques sPI MySQL ... sPI Postgresql sPI ...

32. À chaque fois qu’un client veut communiquer avec un serveur, il faut développer du code spécifique Middleware CLIENT Interconnexion SERVEUR Progiciel ERP sPI IBM-DB2 sPI Oracle Outils bureautiques sPI MySQL ... sPI Postgresql sPI ...

33. À chaque fois qu’un client veut communiquer avec un serveur, il faut développer du code spécifique Middleware CLIENT Interconnexion SERVEUR Progiciel ERP API universelle sPI IBM-DB2 sPI Oracle Serveur D’intermédiation Outils bureautiques sPI MySQL ... sPI Postgresql ODBC Open Database Connectivity sPI ...

34. Middleware d’accès aux données • Le middleware ODBC (Microsoft) agit avec les SGBD comme un pilote (driver) pour le matériel

35. Les SGBD relationnels du marché • Oracle • Oracle v. 10g • IBM • DB2 • Microsoft • SQL Serveur 2005 • Sybase • Sybase et SQL AnyWhere • Sun • MySQL v. 5 (opensource) • opensource • PostgreSQL v.8 • Firebird v.2

36. Évolution des SGBD • Intégration de XML • Des types de données permettant le stockage des documents XML • Langage d’interrogation des colonnes de ce type • Intégration des concepts objet • Héritage