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SGBDR Systèmes de Gestion de Bases de Données (Relationnelles)

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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 Application 2 Gestion commandes Application 3 Gestion livraison Fichier Clients Fichier Commandes Fichier Commandes

4 Approche 1 Systèmes basés sur des fichiers Inconvénients –Description multiple des structures des fichiers –Redondance de certaines informations = risques dincohérence –Conflits si accès simultané aux fichiers

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

6 Approche 2 Systèmes basés sur les BdeD Bases de données –Collection de données organisées et partagées de manière à satisfaire les besoins en information dune 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), den contrôler laccès et en assurer intégrité

7 Approches Avantages/inconvénients SGBD Avantages –Contrôle de la redondance des données (et donc de leur cohérence) –Contrôle de lintégrité des données –Partage des données : accès sécurisés, contrôle de la concurrence daccès Inconvénients –Complexité supplémentaire : langages SQL, techniques dadministration, etc. –Coût du logiciel (mise en œuvre, administration, évolution)

8 Les taches dun SGBD Contrôler la redondance Contrôler lintégrité des données Contrôler laccès aux données Contrôler la concurrence daccès Autres services –Assurer la reprise après incident –Sauvegarde/restauration –Réplication –Etc.

9 Tâche Contrôler la redondance Le processus de conception dune base de données passe par une analyse des données du SI Un certain nombre de règles permettent de sassurer 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 Tâche Contrôler lintégrité Assurer lintégrité,la cohérence, des données dune base de données Mise en œuvre SQL –Contraintes de domaine de valeur Type de données : INT, DATE, etc. NOT NULL, DEFAULT CHECK, UNIQUE –Contrainte dintégrité dentité PRIMARY KEY –Contrainte dintégrité référentielle FOREIGN KEY –ON UPDATE – ON DELETE –Déclencheurs (triggers)

11 Tâche Contrôler laccès aux données Sassurer que seuls les utilisateurs ou applications autorisés accèdent aux données dune BdeD Limiter laccès à certaines données Mise en œuvre SQL –comptes dutilisateurs ou de groupes CREATE USER –privilèges daccès aux données pour ces comptes GRANT / REVOKE –Vues et privilèges sur les vues CREATE VIEW

12 Tâche Contrôler la concurrence daccès Dans un environnement multi-utilisateurs, il est indispensable de garantir que chacun ait accès à la bonne donnée lors de lexécution de son instruction SQL (ou du groupe dinstructions) : notion de transaction –verrouiller laccès 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 Tâche Assurer la reprise après incident Afin de garantir lintégrité des données en cas dincident, 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 dimage avant –Avant toute opération de modification dune ligne, conservation de limage avant de cette ligne –En cas dinvalidation, on peut reconstruire la ligne Journaux de transactions –Toutes les opérations peuvent être mémorisées et ré appliquées en cas de restauration

14 Tâche Sauvegarde / restauration Offrir les outils permettant deffectuer 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 dune 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 déchec –Isolation : les modifications effectuées par les requêtes de la transaction doivent nêtre accessible quaprès validation –Durabilité : les modifications doivent être durables, même en cas de panne (restaurer et ré appliquer)

16 Transactions Concurrence et incohérences Types dincohérences : –Dirty read (lecture dune 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 sattend 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 Transactions Verrous / Niveau disolement Verrous : mécanisme qui verrouille laccès à une ligne/page (bloc de données) –Lecture (partagé) –fantôme/anti-insertion –Écriture –Anti-fantôme/insertion Niveau disolement –0 : aucun verrouillage –1 : non modification des lignes lues –2 : non modification des lignes lues –3 : sécurité maximale

18 Transactions Interblocage / 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 dabandonner une des 2 transactions au profit de lautre

19 Réplication Recopier le contenu (total ou partiel) dune 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 distribuée Two-phase commit (2PC) Base de données dont les données sont réparties sur plusieurs serveurs Transparence pour lutilisateur 2PC : –Dans de cas de bases de données distribuées, mécanisme permettant la validation dune transaction mettant en œuvre plusieurs bases.

21 OLAP Online Analytical Processing Possibilité offerte par certains SGBD doffrir 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 dune 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 ) –()

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25 Datawarehouse, datamart Entrepot de données Objectif : –conserver les données de TOUTE la vie de lentreprise –Dans un entrepôt, rien nest supprimé –Produire des statistiques Modèle de données basé sur –Des axes danalyse : tiers, produits, temps –Des mesures : quantité, prix Un datawarehouse des datamarts par secteur, division de lentreprise, etc.

26 Datawarehouse modélisation 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

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29 Datamining Exploration des données dun entrepôt Fouille de données : –Extraire des « connaissances » Algorithmes spécifiques –profils de client –Profils de consommation

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

31 Middleware daccès aux données CLIENTSERVEUR Progiciel ERP IBM-DB2 Outils bureautiques sPI Oracle sPI MySQL sPI Postgresql sPI... sPI... Interconnexion ?

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

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

34 Middleware daccès 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 dinterrogation des colonnes de ce type Intégration des concepts objet –Héritage


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