Bases de Données Meltem Öztürk

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1 Bases de Données Meltem Öztürk
Introduction Modèle Entité/Association Modèle relationnel Algèbre relationnelle Algèbre relationnelle étendue SQL

2 Bases de données 24h Cours, 24h TD, 12h TP
note finale= TP/5+4/5*sup(EX, (CC+EX)/2) References: Ch. Date Introduction aux bases de données, Vuibert, Paris 2004 G. Gardarin, Bases de Données - objet/relationnel, Eyrolles, 1999 Polycopiés de Ph. Rigaux, M. Manouvrier et St. Gançarski

3 Introduction Base de données:
collection d'informations ou de données qui existent sur une longue période de temps et qui décrivent les activités d'une ou plusieurs organisations ensemble de données modélisant les objets d'une partie du monde réel et servant de support à une application informatique un gros ensemble d’informations structurées mémorisées sur un support permanent

4 Introduction SGBD Systèmes de Gestion de Bases de Données (DataBase Management Systems - DBMS) ensemble de logiciels systèmes permettant aux utilisateurs de faire des applications (insérer, modifier, et rechercher) efficacement des données spécifiques dans une grande masse d'informations (pouvant atteindre plusieurs milliards d'octets) partagée par de multiples utilisateurs

5 Introduction Exemples de SGBD:
BD d’université (données sur les étudiants, les enseignements, les salles, etc.) BD de compagnie aérienne (données sur les clients, les vols, les réservations, etc.) BD bancaire (données sur les clients, les comptes, les transactions, etc.)

6 Problèmes en absence de SGB
Programmes d ’application écrits directement au-dessus du système de gestion de fichier redondance (coût de stockage et d ’accès) incohérence (ex: changement d ’adresse) difficulté d ’accès (requêtes non prévues dans les programmes ) isolation des données (nouveau programme qui cherche des données dans des fichiers variés de différents formats) manque de sécurité gestion de l’intégrité (obéir à des contraintes)

7 Introduction Principales fonctionnalités d’un SGBD:
Contrôle de la redondance d’information Partage des données Gestion des autorisations d’accès Vérifications des contraintes d’intégrité Contraintes structurelles (un employé a un seul chef), contraintes dynamiques (un salaire ne peut diminuer), etc. Sécurité et reprise sur panne

8 Introduction Principaux composants d’un SGBD
Système de gestion de fichiers (physique) Stockage et accès des fichiers… Gestionnaire de requêtes Traduction des requêtes des mis à jour et d’interrogation Gestionnaire de transactions Regroupement des actions (modifications, mises à jour, etc.) qui doivent être exécutées ensemble séquentiellement (ex : virement d’une somme de « A » à « B », lire la somme de A, effacer de A, ajouter à B, etc. )

9 Introduction Niveau interne ou physique : Niveau logique ou conceptuel
Abstraction de données : 3 niveaux (abstraction des données, indépendance entre utilisateurs et gestion): Niveau interne ou physique : plus bas niveau indique comment (avec quelles structures de données) sont stockées physiquement les données Niveau logique ou conceptuel Niveau externe ou vue

10 Introduction Niveau interne ou physique Niveau logique ou conceptuel :
Abstraction de données : 3 niveaux Niveau interne ou physique Niveau logique ou conceptuel : décrit par un schéma conceptuel indique quelles sont les données stockées et quelles sont leurs relations indépendamment de l’implantation physique Niveau externe ou vue

11 Introduction Niveau interne ou physique Niveau logique ou conceptuel
Abstraction de données : 3 niveaux Niveau interne ou physique Niveau logique ou conceptuel Niveau externe ou vue : propre à chaque utilisateur décrit par un ou plusieurs schémas externes

12 Introduction Différents langages d ’un SGBD :
LDD : Langage de Définition de Données, construire un schéma pour décrire la structure, incluant les contraintes LMD : Langage de Manipulation de Données appliquer les opérations aux données (retrouver et mettre à jour les données)

13 Introduction Modèle de données (décrire les données, les relations entre elles, leur sémantique, les contraintes d’intégrité, etc.): Modèle conceptuel (entité/association) Plus lisibles (graphiques) Entité, association, spécialisation, attribut, identificateur, etc. Modèle logique (logique relationnel) Plus facilement implantable Relation, attribut, domaine, clé, n-uplet, etc.

14 Bases de Données Introduction Modèle Entité/Association
Modèle relationnel Algèbre relationnelle Algèbre relationnelle étendue SQL

15 Exemple de base de données

16 Exemple de base de données
Critiques sur notre exemple: Anomalie lors d’une insertion : Insertion du même film plusieurs fois, et même avec différentes données! Comment distinguer un film d’un autre? Anomalie lors d’une modification Si on modifie la date de naissance de Hitchcock? Anomalie lors d’une destruction Si on supprime un film, on supprime toutes données associées, y compris celles du réalisateur

17 Bonne méthode: représenter individuellement les films et les réalisateurs (une action sur l’un n’entraîne pas systématiquement une action sur l’autre) méthode d ’identification d ’un film ou d ’un réalisateur (permet d ’assurer que la même information est représentée une seule fois) préserver le lien entre les films et les réalisateurs

18 Changeons notre modèle

19 Changeons notre modèle

20 Type d ’entité

21 Schéma + complet de notre exemple

22 Modèle Entité/Association
Entité : objet concret ou abstrait, identifiable, décrit par l’information et pertinent pour l’application Ex : Vertigo (film), Hitckcock (réalisateurs) Une entité est représentée par un ensemble d’ attributs qui la décrive. Ex : film décrit par le nom, l’année de création, … Chaque attribut a un domaine qui correspond à l’ensemble des valeurs qu’il peut prendre Ex : les années compris entre

23 Type d’entité

24 Modèle Entité/Association
Clé (Identificateur) : Un sous-ensemble d’attribut permettant d’identifier l’entité de manière unique. sa valeur doit être connue pour toute entité on ne doit jamais avoir besoin de le modifier sa taille de stockage doit être la plus petite possible Exemple: internaute: film: nom+pays+année? Identificateur abstrait: numéro séquentiel qui sera incrémenté au fur et à mesure des insertions

25 Modèle Entité/Association
Une association binaire entre les ensembles d ’entités E1 et E2 est un ensemble de couple (a,b) avec aE1 et b E2 Ex: Hitchcock a réalisé Vertigo Cardinalité d’une association : nombre d’entités que l’association relie. Noté (Min, Max) «  * » : «  0. * », «  1 »: « 1.1 » Une association peut avoir des attributs

26 Format Merise Un automobiliste possède entre zéro et N voitures
Une voiture a un et un seul propriétaire

27 Une voiture peut apparaître une et une seule fois dans l ’association
Modélisation UML Un automobiliste peut apparaître entre zéro et N fois dans l ’association Une voiture peut apparaître une et une seule fois dans l ’association

28 Attribut d’une association

29 Clé d ’une association Clé d’une association : couple formé des clés des deux entités ex: l ’association « note » entre internaute et film! Comment faire si l ’internaute veut donner différentes notes pour le même film à des dates différentes? (pas de liens multiples!!) Solution : ajouter un nouveau type d ’entité: date

30 Association n-aires

31 Entité faible Chaque salle est notée par un numéro
Il y a tant de numéro que le nombre de salles Numérotation indépendant du cinéma

32 Entité faible Chaque salle a un numéro unique dans un cinéma donné
Ex. Salle 1 du cinéma A et Salle 1 du cinéma C Pour distinguer une salle d’une autre, il faut connaître le cinéma auquel elle est rattachée

33 Association n-aire Une association n-aire entre n types entités E1, E2, …, En est un ensemble de n-uplets (e1,e2, …,e3) avec eiEi pour tout i. difficile à comprendre cardinalité ambiguë : explicitement de type « 0..* » clé? Ex: [nomcinéma, noSalle, idFilm, idHorraire]? Contrainte du type « dans une salle pour une horaire donnée il n ’y a qu ’un seul film »… [nomcinéma, noSalle, idHorraire]? « Connaissant le film et l ’horaire je connais la salle »: [idFilm, idHorraire]? Donc on a des clés candidates

34 Association n-aire (cardinalité « 0.*», clé ?)

35 Association n-aire (cardinalité « 0.*», clé ?)
Remplacer l ’association par un type d ’entité! Règles: on attribue un identifiant autonome à l’association on crée une association Ai de type «1.1»  «  0. *» entre l ’association et chacun des types d ’entité.

36 Association ternaire - - > entité

37 Généralisation/Spécialisation (E/A - Merise)
Ensemble d’entités généralisantes Ensemble d’entités généralisées

38 Héritage (UML) Classe mère / Sur-classe Classes dérivées ou filles
/ sous-classes

39 Contraintes Contraintes d’intégrité :
toutes règles implicites ou explicites que doivent suivre les données [Gar99] Contraintes d'entité: toute entité doit posséder un identificateur Contraintes de domaine : les valeurs de certains attributs doivent être prises dans un ensemble donné Contraintes d'unicité : une valeur d'attribut ne peut pas être affectée deux fois à deux entités différentes Contraintes générales : règle permettant de conserver la cohérence de la base de manière générale

40 Exemples de contraintes
Contraintes de domaine : "La fonction d’un enseignant à l’Université prend sa valeur dans l’ensemble {vacataire, moniteur, ATER, MCF, Prof., PRAG, PAST}." Contraintes d'unicité : "Un département, identifié par son numéro, a un nom unique (il n’y a pas deux départements de même nom)." Contraintes générales : "Un même examen ne peut pas avoir lieu dans deux salles différentes à la même date et à la même heure. "

41 Dépendances fonctionnelles
Un attribut (ou un groupe d'attributs) Y dépend fonctionnellement d'un attribut (ou groupe d'attributs) X si : étant donné une valeur de X, il lui correspond une valeur unique de Y ( l'instant considéré) XY : Y dépend fonctionnellement de X ou X détermine Y Déclaration des dépendances au niveau du schéma conceptuel

42 Exemple de dépendances fonctionnelles
Marque, Type, Puissance, Année  Immatriculation Type  Marque Ex. Le type "Twingo" sera toujours associé, dans la base de données, à la marque "Renault". Immatriculation  Marque, Type, Puissance, Année identificateur Tous les autres attributs

43 (Des)Avantages du modèle E/A
Que 3 concepts: entités, associations, attributs Représentation graphique et rapide Désavantages Pas de règle absolue pour déterminer qui est attribut, entité ou association…

44 Bases de Données Introduction Modèle Entité/Association
Modèle relationnel Algèbre relationnelle Algèbre relationnelle étendue SQL

45 Modèle relationnel La relation du « nom » Film :
Film (titre: string, année: number, genre : string) domaine Attribut N-uplet (tuple) entité

46 Modèle relationnel Domaine : ensemble d’instance d’un type élémentaire (en extension ou en intension) Ex : réels, boolean, chaine de caracteres, etc. Attribut : colonne d’une relation, associé a un domaine Schéma de relation : nom suivi de la liste des attributs, chq attribut étant associé à son domain R(A1 : D1, A2 : D2, …, An : Dn) Ex : Film (titre: string, année: number, genre : string)

47 Modèle relationnel Relation (R) : sous-ens. fini du produit cartésien des domaines des attributs de R (produit cartésien D1xD2x…xDn est l ’ens. De tous les tuples (v1, …vn) où vi Di) représentée par une table à 2 dimensions colonne = domaine du produit cartésien même domaine peut apparaître +ieurs fois ensemble de tuplets sans doublons (pas 2 fois même ligne) ordre des lignes n’a pas d’importance pas de case vide dans la table

48 Modèle relationnel Clé d’une relation : le + petit sous-ens. des attributs qui permet d’identifier chq ligne d’une manière unique ex : film (titre, année, genre) Tuple (n-uplet) : une liste de n valeurs (v1, …vn), où chq vi est la valeur d’un attribut Ai du domain Di ex : (‘Cyrano’, 1992, ‘Rappeneau’) Base de données : ensemble fini de relations.

49 Passage de E/A au relationnel

50 Règles de passages (1) Règles générales – Entité :
On crée une relation de même nom que l’entité. Chaque propriété de l’entité, y compris l’identifiant, devient un attribut de la relation. Les attributs de l’identifiant constituent la clé de la relation. Ex: Film (idFilm, titre, année, genre, résumé) Artiste (idArtiste, nom, prénom, annéeNaissance) Internaute ( , nom, prénom, région) Pays (code, nom, langue)

51 Règles de passages (2) Association de un à plusieurs : ex:
B est en association avec plusieurs A et A est en relation avec un seul B. B est dit « père », A est dit « fils » (A: film, B: réalisateurs) On crée les relations Ra et Rb correspondant respectivement aux entités A et B. L’identifiant de B devient un attribut de Ra (id du père devient attribut de son fils) ex: Film (idFilm, titre, année, genre, résumé, idArtiste, codePays) Artiste (idArtiste, nom, prénom, annéeNaissance) Pays (code, nom, langue)

52 Exemple de passage

53 Règles de passage (3) Association avec entité faible : même que le
passage des associations du type de un à plusieurs Ex: Cinéma (nomCinéma, numéro, rue, ville) Salle (nomCinéma, no, capacité)

54 Règles de passage (4) Association binaire de plusieurs à plusieurs :
On crée les relations Ra et Rb des entités A et B. On crée une relation Ra+b pour l’association La clé de Ra et la clé de Rb deviennent des attributs de Ra+b La clé de cette relation est la concaténation des clés des relations Ra et Rb Les propriétés de l’association deviennent des attributs de Ra+b Ex : Film (idFilm, titre, année, genre, résumé, idMES, codePays) Artiste (idArtiste, nom, prénom, annéeNaissance) Rôle (idFilm, idActeur, nomRôle)

55 Exemple de passage Ex : Film (idFilm, titre, année, genre, résumé, idMES, codePays) Artiste (idArtiste, nom, prénom, annéeNaissance) Role (idFilm, idActeur, nomRôle)

56 Règles de passage (5) Association ternaire :
Même principe d’une association binaire: Salle (nomCinéma, no, capacité) Film (idFilm, titre, année, genre, résumé, idMES, codePays) Horaire (idHoraire, heureDébut, heureFin) Séance (idFilm, nomCinéma, noSalle, idHoraire, tarif)

57 Exemple de passage Problème avec notre exemple : même salle présente deux films différents au même horaire Salle (nomCinéma, no, capacité) Film (idFilm, titre, année, genre, résumé, idMES, codePays) Horaire (idHoraire, heureDébut, heureFin) Séance ( nomCinéma, noSalle, idHoraire, tarif) Clé de la relation est un sous-ensemble de la concaténation des clés

58 Bases de Données Introduction Modèle Entité/Association
Modèle relationnel Algèbre relationnelle Algèbre relationnelle étendue SQL

59 Algèbre relationnelle
Algèbre : ensemble d’opérateurs manipulant des expressions dont le résultat est une expression qui peut être manipulée … Algèbre relationnelle : ensemble d’opérateurs prenant en entrée une ou deux expressions relationnelles et produise une expression relationnelle à la sortie.

60 Algèbre relationnelle
La définition de l ’algèbre relationnelle nous permet de faire des opérations soit sur une relation soit entre deux relations. Le résultat étant aussi une relation, nous pouvons composer des opérations et construire des expressions algébriques complexes. Requête: expression algébrique qui s’applique à un ensemble de relations et produit une relation finale.

61 Algèbre relationnelle
Opérateurs fondamentaux Opérateurs unaires Sélection Projection Opérateurs binaires Produit cartésien Union Différence Opérateurs dérivés Jointure …

62 Exemple:organisme de voyage
Station (nomStation, capacité, lieu, région, tarif) Activite (nomStation, libellé, prix) Client (id, nom, prénom, ville, région, solde) Séjour (idClient, station, début, nbPlaces)

63 Algèbre relationnelle
La sélection (F ( R )) : extrait de la relation R les tuples qui satisfont la critère de sélection F. F (formule logique): comparaison entre un attribut de la relation R constante Les comparateurs de F (=, <, >, etc.) le résultat est une relation ayant les mêmes attributs que R composer plusieurs comparaisons par des connecteurs logiques (ou, et, non, etc.) Ex : toutes les stations aux Antilles: région=‘Antilles’ (Station)

64 Algèbre relationnelle
La projection (  A 1 , A2, …, Ak ( R )): ne garde que les attributs A1, A2 , …, Ak Ex : les noms des stations et leur région / seulement les régions (pas de doublure de ligne) nomStation, région(Station)  région(Station)

65 Algèbre relationnelle
Combinaison de projection et sélection: ex : nomStation((libellé=plongée)  (prix<140) (Activité) )

66 Algèbre relationnelle
L’union (R  S) : crée une relation comprenant tous les tuples existants dans l’une ou l’autre des relations R et S. R et S doivent avoir le même schéma! (c.à.d mêmes attributs) ex: réunir ensemble les noms et prénoms des travailleurs et des clients: nom, prénom (travailleurs)  nom, prénom (clients)

67 Algèbre relationnelle
La différence (R - S) : crée une relation comprenant tous les tuples de R qui ne sont pas dans S R et S doivent avoir le même schéma! (c.à.d mêmes attributs) ex: les noms et prénoms des gens qui ne sont pas clients nom, prénom (personne)  nom, prénom (clients)

68 Algèbre relationnelle
Produit cartésien (R x S) : crée une nouvelle relation où chaque tuple de R est associé à chaque tuple de S.

69 Exemple:Station x Activité

70 Algèbre relationnelle
Conflit de nom avec produit cartésien: nomStation appartient en même temps à la relation Station et à la relation Activité! Alors on écrit: S.nomStation et A.nomStation ou on fait un renommage Le renommage ( r AA’, B B’ ) : renomme l’attribut A en A’ et B en B’

71 Algèbre relationnelle
La jointure ( ) : sélection + produit cartésien Ex: informations sur les stations et leur activité S.nomStation=‘A.nomStation’ (Station x Activité) Station ( nomStation=nomStation ) Activité

72 Expression de requêtes par des exemples
(1) comment faire l ’intersection Sélection généralisée (2) les stations qui sont aux Antilles et dont la capacité est supérieure à 200 : (3) les stations qui sont aux Antilles, ou dont la capacité est supérieure à 200 : (4) les stations dont la capacité est supérieure à 200 mais qui ne sont pas aux Antilles :

73 Expression de requêtes par des exemples
Requêtes conjonctives (5) le nom des stations aux Antilles : (6) le nom et prénom des clients européens (7) le nom et la région des stations où l’on pratique la voile: (8) le nom des clients qui sont allés à Passac : (9) quelles régions a visité le client 30 : (10) le nom des clients qui ont eu l’occasion de faire de la voile : (11) les noms des clients qui sont partis en vacances dans leur région, ainsi que le nom de cette région :

74 Expression de requêtes par des exemples
Requêtes avec  et - (12) quelles sont les stations qui ne proposent pas de voile ? (13) le nom des régions où il y a des clients, mais pas de station : (14) le nom des stations qui n’ont pas reçu de client américain : (15) l’Id des clients qui ne sont pas allés aux Antilles : Complément d ’un ensemble (16) les ids des clients et les noms des stations où ils ne sont pas allés. Quantification universelle (17) quelles sont les stations dont toutes les activités ont un prix supérieur à 100 ? (18) les ids des clients qui sont allés dans toutes les stations :

75 Bases de Données Introduction Modèle Entité/Association
Modèle relationnel Algèbre relationnelle Algèbre relationnelle étendue SQL

76 Extension des opérations
Projection généralisée: étend la projection par ajout de fonctions arithmétiques F1, F2, …, Fn (E): Fi : expressions arithmétiques sur les constantes ou attributs E: relation Ex: Compte(Id, Nom_client, debit, credit) Nom_Client, (Crédit - Débit) (Compte)

77 Extension des opérations
Jointure externe (outer-join) : jointure externe à gauche : ] jointure externe à droite : [ jointure externe : ][ R ] S  R  S et conservation des attributs des nuplets de R qui ne joignent avec aucun nuplet de S (les valeurs des attributs de S sont mises à NULL)

78 Exemple

79 Exemple

80 Exemple

81 Fonctions d’agrégation
Sum : permet de faire la somme (entier ou réel) Sum capacité (Station) Avg : calcule la moyenne de valeurs (entier ou réel) Avg solde (Client)

82 Fonctions d’agrégation
Count : retourne le nombre d’éléments dans la collection Count id (Client) Count_distinct : identique à Count mais ne tient pas compte des doublons Count_distinct libellé (Activité)

83 Fonctions d’agrégation
Max : retourne la plus grande valeur de la collection Max capacité (Station) Min : retourne la plus petite valeur de la collection Min prix (Activité)

84 Fonctions d’agrégation
Opération sur un ensemble de nuplets! Nombre d’enseignants par départements : Nom_DépartementCountEns_ID(EnseignantDépartement)

85 Mise à jour de la base Insertion Suppression Ex: R  R  e
Salle  Salle  {(« B », « 038 », 15)} Suppression R  R - e Salle  Salle - capacité  10 (Salle)

86 Mise à jour de la base Mise à jour d’un nuplet : projection généralisée! r  Etudiant_ID [(Nom=‘ Dupont  ’ ) (Prénom=‘ Jacques ’) (Etudiant)] Etudiant  (Etudiant.Etudiant_ID <> r.Etudiant_ID) (Etudiant)  Etudiant_ID, Nom, Prénom, Rue, Ville, Code-Postal, Téléphone  «   », Fax, , NumAnnées [(Etudiant.Etudiant_ID =r.Etudiant_ID) (Etudiant) ]

87 Vue create view nom_vue as < requête >
Table virtuelle dont le schéma et les instances sont dérivés de la base réelle par une requête et qui est utilisée pour : Cacher certaines informations à un groupe d’utilisateurs Faciliter l’accès à certaines données create view nom_vue as < requête > Exemple : create view Info_Non_Confidentielle_Etudiant as  Etudiant_ID, Nom, Prénom, (Etudiant)

88 Bases de Données Introduction Modèle Entité/Association
Modèle relationnel Algèbre relationnelle Algèbre relationnelle étendue SQL

89 SQL SQL : Structured Query Language (langage structuré de requêtes)
Langage de Manipulation de Données (DML) : interroger et modifier les données de la base Langage de Définition de Données (DDL) : définir le schéma de la base de données Langage de contrôle d’accès aux données

90 SQL / types

91 SQL / création des tables
CREATE TABLE nom de la table (attribut1 type(attribut1), attribut2 type(attribut2), …) CREATE TABLE Internaute ( VARCHAR (50), nom VARCHAR (20), prenom VARCHAR (20), motDePasse VARCHAR (60), anneeNaiss INTEGER (4))

92 SQL / création des tables
NOT NULL: il y a toujours une valeur! CREATE TABLE Internaute ( VARCHAR (50) NOT NULL, nom VARCHAR (20) NOT NULL, prenom VARCHAR (20), motDePasse VARCHAR (60) NOT NULL, anneeNaiss INTEGER (4))

93 SQL / création des tables
NULL: absence de valeur (pas valeur zéro ou chaîne vide!!!) Pas d’opération incluant le NULL Pas de comparaison avec un NULL Comment forcer un attribut? Réponse: Par DEFAULT CREATE TABLE Cinéma (nom VARCHAR (50) NOT NULL, adresse VARCHAR (50) DEFAULT ’Inconnue’)

94 SQL/ Contraintes Contraintes qu’on peut demander:
Un attribut doit toujours avoir une valeur (NOT NULL) Un attribut (ou ensemble d’attributs) constitue(nt) la clé de la relation Un attribut dans une table est liée à la clé primaire d’une autre table La valeur d’un attribut doit être unique au sein de la relation D’autres types de règles…

95 SQL/ création des tables
Clé primaire (primary key), CREATE TABLE Notation (idFilm INTEGER NOT NULL, VARCHAR (50) NOT NULL, note INTEGER DEFAULT 0, PRIMARY KEY (idFilm, ))

96 SQL/ création des tables
Clé secondaire(unique) CREATE TABLE Cinéma (nom VARCHAR (30) NOT NULL, Adresse VARCHAR (30) UNIQUE, PRIMARY KEY (nom))

97 SQL/ création des tables
Clé secondaire(unique) CREATE TABLE Artiste (id INTEGER NOT NULL, nom VARCHAR (30) NOT NULL, prenom VARCHAR (30) NOT NULL, anneeNaiss INTEGER, PRIMARY KEY (id), UNIQUE (nom, prenom));

98 SQL / création des tables
Clé étrangère (Foreign key) : les attributs faisant Reference une ligne d’une autre table CREATE TABLE Film (idFilm INTEGER NOT NULL, titre VARCHAR (50) NOT NULL, annee INTEGER NOT NULL, idMES INTEGER, codePays INTEGER, PRIMARY KEY (idFilm), FOREIGN KEY (idMES) REFERENCES Artiste, FOREIGN KEY (codePays) REFERENCES Pays);

99 SQL/création des tables
Modification?? Insertion dans Film avec une valeur inconnue pour idMES La destruction d’un artiste La modification de id dans Artiste ou de idMES dans Film En cas de violation d’une contrainte d’integrité : demande rejetée

100 SQL / création des tables
la destruction d’un metteur en scène déclenche la mise à NULL (SET NULL) de la clé étrangère idMES pour tous les films qu’il a réalisé: CREATE TABLE Film (titre VARCHAR (50) NOT NULL, annee INTEGER NOT NULL, idMES INTEGER, codePays INTEGER, PRIMARY KEY (titre), FOREIGN KEY (idMES) REFERENCES Artiste ON DELETE SET NULL, FOREIGN KEY (codePays) REFERENCES Pays);

101 SQL / création des tables
Quand on détruit un cinéma, on veut également détruire les salles ; quand on modifie la clé d’un cinéma, on veut répercuter la modification sur ses salles : CASCADE appliquer la même opération CREATE TABLE Salle (nomCinema VARCHAR (30) NOT NULL, no INTEGER NOT NULL, capacite INTEGER, PRIMAR KEY (nomCinema, no), FOREIGN KEY (nomCinema) REFERENCES Cinema ON DELETE CASCADE ON UPDATE CASCADE)

102 SQL / création des tables
Enumération des valeurs possibles avec CHECK CREATE TABLE Film (titre VARCHAR (50) NOT NULL, annee INTEGER CHECK (annee BETWEEN 1890 AND 2000) NOT NULL, genre VARCHAR (10) CHECK (genre IN (’Histoire’,’Western’,’Drame’)), idMES INTEGER, codePays INTEGER, PRIMARY KEY (titre), FOREIGN KEY (idMES) REFERENCES Artiste, FOREIGN KEY (codePays) REFERENCES Pays);

103 SQL / Modification du schéma
ALTER TABLE nomTable ACTION description Action : ADD: ajouter MODIFY: modifier DROP: supprimer RENAME: renommer

104 SQL / Modification du schéma
ALTER TABLE nomTable ACTION description Action : ADD ALTER TABLE Internaute ADD region VARCHAR(10);

105 SQL / Modification du schéma
ALTER TABLE nomTable ACTION description Action : MODIFY ALTER TABLE Internaute MODIFY region VARCHAR(30) NOT NULL;

106 SQL / Modification du schéma
ALTER TABLE nomTable ACTION description Action : DROPP ALTER TABLE Internaute DROP region;

107 SQL / création d’index Index pour les clés primaires (systématique),les clés secondaires (UNIQUE) ou les attributs normaux: CREATE [UNIQUE] INDEX nomIndex ON nomTable (attribut1 [, ...]) Ex : CREATE UNIQUE INDEX idxNom ON Artiste (nom, prenom); CREATE INDEX idxGenre ON Film (genre);

108 Exemple:organisme de voyage
Station (nomStation, capacité, lieu, région, tarif) Activite (nomStation, libellé, prix) Client (id, nom, prénom, ville, région, solde) Séjour (idClient, station, début, nbPlaces)

109 WHERE region = ’Antilles’
SQL / Requêtes SELECT nomStation FROM Station WHERE region = ’Antilles’ FROM indique la (ou les) tables dans lesquelles on trouve les attributs utiles à la requête. SELECT indique la liste des attributs constituant le résultat. WHERE indique les conditions que doivent satisfaire les n-uplets de la base pour faire partie du résultat.

110 SQL / Requêtes SELECT libelle, prix FROM Activite
WHERE nomStation = ’Santalba’ SELECT libelle, prix / 6.56 SELECT libelle, prix / 6.56, ’Cours de l’euro = ’, 6.56

111 SQL / Requêtes SELECT libelle, prix / 6.56 AS prixEnEuros,
’Cours de l’euro = ’, 6.56 AS cours FROM Activite WHERE nomStation = ’Santalba’

112 SQL / Requêtes Doublons : SELECT libelle FROM Activite
SELECT DISTINCT libelle

113 SQL / Requêtes SELECT * FROM Station Tri du résultat
(ascendant; pour descendant ajout DESC) ORDER BY tarif, nomStation

114 SQL / Requêtes Where : AND, OR, NOT, <, <=, >, >=, <>, !=,BETWEEN SELECT nomStation, libelle FROM Activite WHERE nomStation = ’Santalba’ AND (prix>50 AND prix<120)

115 SQL / Requêtes Where : AND, OR, NOT, <, <=, >, >=, <>, !=,BETWEEN SELECT nomStation, libelle FROM Activite WHERE nomStation = ’Santalba’ AND prix BETWEEN 50 AND 120

116 SQL / Requêtes Chaîne de caractères:
Attention: chaînes de longueur fixe différentes des chaînes de longueur variable. Si SQL ne distingue pas majuscules et minuscules pour les mot-clés, il n’en va pas de même pour les valeurs. Donc ’SANTALBA’ est différent de ’Santalba’.

117 SQL / Requêtes Chaîne de caractères: LIKE : pattern matching
‘_’ : n’importe quel caractère ‘%’ : n’importe quelle chaîne de caractères Ex: SELECT nomStation FROM Station WHERE nomStation LIKE ’%a’ (se termine par ‘a’) SELECT nomStation FROM Station WHERE nomStation LIKE ’V_____’ (commence par ‘v’ et a 6 caractères)

118 SQL/Requêtes Dates: aaaa-mm-jj
ID des clients qui ont commencé un séjour en juillet 98: SELECT idClient FROM Sejour WHERE debut BETWEEN DATE ’ ’ AND DATE ’ ’

119 SQL/Requêtes Valeurs nulles: NULL
Toute opération appliquée à NULL donne pour résultat NULL. Toute comparaison avec NULL donne un résultat qui n’est ni vrai, ni faux mais une troisième valeur booléenne, UNKNOWN. TRUE=1, FALSE=0 et UNKNOWN=1/2. x AND y=Min(x,y); x OR y= Max(x,y); NOT x=1-x

120 SQL/Requêtes SELECT station FROM Sejour
WHERE nbPlaces <= 10 OR nbPlaces >= 10

121 SQL/Requêtes nbPlaces = NULL est incorrecte. SELECT * FROM Sejour
WHERE nbPlaces IS (NOT) NULL

122 SQL/Requêtes =ieurs tables
Afficher le nom des clients et les stations où ils ont fait un séjour: SELECT nom, station FROM Client, Sejour WHERE id = idClient

123 SQL/Requêtes =ieurs tables
Afficher le nom d ’une station, son tarif, ses activités et leurs prix: SELECT nomStation, tarif, libelle, prix FROM Station, Activite WHERE Station.nomStation = Activite.nomStation SELECT S.nomStation, tarif, libelle, prix FROM Station S, Activite A WHERE S.nomStation = A.nomStation

124 SQL/Requêtes =ieurs tables
Afficher le nom des clients habitant a Paris, les stations où ils ont séjourné avec la date et le tarif pour chaque station: SELECT nom, station, debut, tarif FROM Client, Sejour, Station WHERE ville = ’Paris’ AND id = idClient AND station = nomStation

125 SQL/Requêtes =ieurs tables
Donner les couples de stations situées dans la même région: SELECT s1.nomStation, s2.nomStation FROM Station s1, Station s2 WHERE s1.region = s2.region

126 SQL/Requêtes =ieurs tables
Donnez tous les noms de région dans la base: SELECT region FROM Station UNION SELECT region FROM Client Donnez les régions où l’on trouve à la fois des clients et des stations: INTERSECT

127 SQL/Requêtes =ieurs tables
Quelles sont les régions où l’on trouve des stations mais pas des clients ? SELECT region FROM Station EXCEPT SELECT region FROM Client

128 SQL/Requêtes imbriquées
Noms de stations où ont séjourné des clients parisiens: SELECT station FROM Sejour, Client WHERE id=idclient AND ville =‘ Paris ’ SELECT station FROM Sejour WHERE idclient IN (SELECT id FROM Client WHERE ville =‘ Paris ’)

129 SQL/Requêtes imbriquées
!!! Si on sait que la sous requête ramène un et un seul tuple: SELECT station FROM Sejour WHERE idclient = (SELECT id FROM Client WHERE ville =‘ Paris ’)

130 SQL/Requêtes imbriquées
EXISTS R. Renvoie TRUE si R n ’est pas vide, FALSE sinon. t IN R, est un tuple dont le type est celui de R. TRUE si t appartient à R, FALSE sinon. v cmp ANY R, où cmp est un comparateur SQL (<,>,=, etc.). Renvoie TRUE si la comparaison avec au moins un des tuples de la relation unaire R renvoie TRUE. v cmp ALL R, où cmp est un comparateur SQL (<,>,=, etc.). Renvoie TRUE si la comparaison avec tous les tuples de la relation unaire R renvoie TRUE

131 SQL/Requêtes imbriquées
Où (station, lieu) ne peut-on pas faire du ski ? SELECT nomStation, lieu FROM Station WHERE nomStation NOT IN (SELECT nomStation FROM Activité WHERE libelle = `ski`)

132 SQL/Requêtes imbriquées
Quelle station pratique le tarif le plus élevé? SELECT nomStation FROM Station WHERE tarif >= ALL (SELECT tarif FROM Station)

133 SQL/Requêtes imbriquées
Dans quelle station pratique-t-on une activité aux même prix qu ’à Santalba? SELECT NomStation, libelle FROM Activite WHERE prix IN (SELECT prix FROM Activite WHERE NomStation=`Santalba`)

134 SQL/ sous requêtes correllées
Quels sont les clients (nom, prénom) qui ont séjourné a Santalba? SELECT nom, prenom FROM Client WHERE EXISTS (SELECT `x` FROM Sejour WHERE station = `Santalba` AND id=idClient)

135 SQL/ sous requêtes correllées
Dans quelle station pratique-t-on une activité au même prix qu ’à Santalba? SELECT nomStation FROM Activite A1 WHERE EXISTS (SELECT `x` FROM Activite A2 WHERE nomStation=`Santalba` AND A1.libelle=A2.libelle AND A1.prix=A2.prix)

136 SQL/Agrégation COUNT : compte le nombre de valeurs non nulles.
MAX et MIN AVG : calcule la moyenne des valeurs de la colonne. SUM : effectue le cumul.

137 SQL/Agrégation Exemples: SELECT COUNT(nomStation) AVG(tarif)
MIN(tarif) MAX(tarif) FROM Station Requête incorrecte: SELECT nomStation, AVG(tarif) MIN(tarif) MAX(tarif)

138 SQL/Agrégation Combien de place a reservé Mr Kerouac pour l ’ensemble des séjours? SELECT SUM (nbPlaces) FROM Client, Sejour WHERE nom=`Kerouac` AND id=idClient

139 GROUP BY Afficher les régions avec le nombre de stations:
SELECT region, COUNT(nomStation) FROM Station GROUP BY region

140 GROUP BY Afficher le nombre de places reservées par client (nom):
SELECT nom, SUM(nbPlaces) FROM Client, Sejour WHERE id=idClient GROUP BY id, nom

141 HAVING Afficher le nombre de places réservées, par client, pour les clients ayant réservé plus de 10 places: SELECT nom, SUM(nbPlaces) FROM Client, Séjour WHERE id=idClient GRUOP BY nom HAVING SUM(nbPlaces)>=10

142 SQL / création des tables
Insertion des données avec INSERT INTO CREATE TABLE Pays (code VARCHAR (4) DEFAULT 0 NOT NULL, nom VARCHAR (30) NOT NULL, langue VARCHAR (30) NOT NULL, PRIMARY KEY (code)) INSERT INTO Pays VALUES (0, ’Inconnu’, ’Inconnue’); INSERT INTO Pays VALUES (1, ’France’, ’Français’); INSERT INTO Pays VALUES (2, ’USA’, ’Anglais’); INSERT INTO Pays VALUES (3, ’Allemagne’, ’Allemand’); INSERT INTO Pays VALUES (4, ’Angleterre’, ’Anglais’);