Bases de données et langage SQL

Laurent Audibert

Aujourd'hui, la disponibilité de systèmes de gestion de bases de données fiables permet aux organisations de toutes tailles de gérer des données efficacement, de déployer des applications utilisant ces données et de les stocker. Les bases de données sont actuellement au cœur du système d'information des entreprises.

Ce cours commence par s'intéresser à la problématique de la conception des bases de données. La deuxième partie est consacrée aux bases de données relationnelles, c'est-à-dire aux bases conçues suivant le modèle relationnel et manipulées en utilisant l'algèbre relationnelle. Il s'agit, à ce jour, de la méthode la plus courante pour organiser et accéder à des ensembles de données. La dernière partie constitue, enfin, une bonne introduction au langage SQL (Structured Query Language) qui peut être considéré comme le langage d'accès normalisé aux bases de données relationnelles. Le langage SQL est supporté par la plupart des systèmes de gestion de bases de données commerciaux (comme Oracle) et du domaine libre (comme PostgreSQL).

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- Titre : Bases de données et langage SQL

- Auteur : Laurent Audibert

- Parution : 23 février 2007

- Mise à jour : 5 décembre 2009

- Licence : Les sources présentées sur cette page sont libres de droits et vous pouvez les utiliser à votre convenance. Par contre, la page de présentation constitue une œuvre intellectuelle protégée par les droits d'auteur. Copyright ® 2007 Laurent Audibert. Aucune reproduction, même partielle, ne peut être faite de ce site et de l'ensemble de son contenu : textes, documents, images, etc. sans l'autorisation expresse de l'auteur. Sinon vous encourez selon la loi jusqu'à trois ans de prison et jusqu'à 300 000 € de dommages et intérêts.

Sommaire

- Avant-propos

- 1. Chapitre 1 - Introduction aux bases de données

- 1-1. Qu'est-ce qu'une base de données ?

- 1-1-1. Notion de base de données

- 1-1-1-a. Description générale

- 1-1-1-b. Base de données informatisée

- 1-1-1-c. Enjeux

- 1-1-2. Modèle de base de données

- 1-1-2-a. Modèle hiérarchique

- 1-1-2-b. Modèle réseau

- 1-1-2-c. Modèle relationnel

- 1-1-2-d. Modèle objet

- 1-2. Système de gestion de base de données (SGBD)

- 1-2-1. Principes de fonctionnement

- 1-2-2. Objectifs

- 1-2-3. Niveaux de description des données ANSI/SPARC

- 1-2-4. Quelques SGBD connus et utilisés

- 2. Chapitre 2 - Conception des bases de données (modèle E-A)

- 2-1. Introduction

- 2-1-1. Pourquoi une modélisation préalable ?

- 2-1-2. Merise

- 2-2. Éléments constitutifs du modèle entités-associations

- 2-2-1. Entité

- 2-2-2. Attribut ou propriété, valeur

- 2-2-3. Identifiant ou clé

- 2-2-4. Association ou relation

- 2-2-5. Cardinalité

- 2-3. Compléments sur les associations

- 2-3-1. Associations plurielles

- 2-3-2. Association réflexive

- 2-3-3. Association n-aire (n>2)

- 2-3-3-a. Exemple d'association n-aire inappropriée

- 2-3-3-b. Décomposition d'une association n-aire

- 2-3-3-c. Détection d'une erreur de modélisation par décomposition d'une association n-aire

- 2-4. Règles de bonne formation d'un modèle entités-associations

- 2-4-1. Règles portant sur les noms

- 2-4-2. Règles de normalisation des attributs

- 2-4-3. Règles de fusion/suppression d'entités/associations

- 2-4-4. Normalisation des types entité et type association

- 2-4-4-a. Introduction

- 2-4-4-b. Première forme normale (1FN)

- 2-4-4-c. Deuxième forme normale (2FN)

- 2-4-4-d. Troisième forme normale (3FN)

- 2-4-4-e. Forme normale de Boyce-Codd (BCNF)

- 2-4-4-f. Autres formes normales

- 2-5. Élaboration d'un modèle entités-associations

- 2-5-1. Étapes de conceptions d'un modèle entités-associations

- 2-5-2. Conseils divers

- 2-5-2-a. Concernant le choix des noms

- 2-5-2-b. Concernant le choix des identifiants des types entité

- 2-5-2-c. Bien distinguer les concepts de données et de traitements

- 3. Chapitre 3 - Bases de données relationnelles

- 3-1. Introduction au modèle relationnel

- 3-1-1. Présentation

- 3-1-2. Éléments du modèle relationnel

- 3-1-3. Passage du modèle entités-associations au modèle relationnel

- 3-1-3-a. Règles de passage

- 3-1-3-b. Cas particulier d'un type association du type 1 vers 1

- 3-1-3-c. Cas particulier d'un type entité sans attribut autre que sa clé

- 3-1-3-d. Exemple complet

- 3-2. Normalisation

- 3-2-1. Introduction

- 3-2-2. Dépendance fonctionnelle (DF)

- 3-2-3. Première et deuxième forme normale

- 3-2-3-a. Première forme normale

- 3-2-3-b. Remarques sur la première forme normale

- 3-2-3-c. Deuxième forme normale

- 3-2-4. Troisième forme normale

- 3-2-5. Forme normale de BOYCE-CODD

- 3-2-6. Quatrième et cinquième forme normale

- 3-2-6-a. Dépendance multivaluée (DM)

- 3-2-6-b. Quatrième forme normale

- 3-2-6-c. Dépendance de jointure (DJ)

- 3-2-6-d. Cinquième forme normale (5FN)

- 3-2-7. Remarques au sujet de la normalisation

- 3-3. Algèbre relationnelle

- 3-3-1. Introduction

- 3-3-2. Sélection

- 3-3-3. Projection

- 3-3-4. Union

- 3-3-5. Intersection

- 3-3-6. Différence

- 3-3-7. Produit cartésien

- 3-3-8. Jointure, thêta-jointure, équijointure, jointure naturelle

- 3-3-8-a. Jointure

- 3-3-8-b. Thêta-jointure

- 3-3-8-c. Équijointure

- 3-3-8-d. Jointure naturelle

- 3-3-9. Division

- 4. Chapitre 4 - Langage SQL

- 4-1. Introduction

- 4-1-1. Présentation générale

- 4-1-1-a. Introduction

- 4-1-1-b. Historique rapide

- 4-1-1-c. Terminologie

- 4-1-2. Catégories d'instructions

- 4-1-2-a. Langage de définition de données

- 4-1-2-b. Langage de manipulation de données

- 4-1-2-c. Langage de protections d'accès

- 4-1-2-d. Langage de contrôle de transaction

- 4-1-2-e. SQL intégré

- 4-1-3. PostgreSQL

- 4-2. Définir une base ? Langage de définition de données (LDD)

- 4-2-1. Introduction aux contraintes d'intégrité

- 4-2-1-a. Contrainte d'intégrité de domaine

- 4-2-1-b. Contrainte d'intégrité de table (ou de relation ou d'entité)

- 4-2-1-c. Contrainte d'intégrité de référence

- 4-2-2. Créer une table : CREATE TABLE

- 4-2-2-a. Introduction

- 4-2-2-b. Création simple

- 4-2-2-c. Les types de données

- 4-2-2-d. Création avec Insertion de données

- 4-2-3. Contraintes d'intégrité

- 4-2-3-a. Syntaxe

- 4-2-3-b. Contraintes de colonne

- 4-2-3-c. Contraintes de table

- 4-2-3-d. Complément sur les contraintes

- 4-2-4. Supprimer une table : DROP TABLE

- 4-2-5. Modifier une table : ALTER TABLE

- 4-2-5-a. Ajout ou modification de colonne

- 4-2-5-b. Ajout d'une contrainte de table

- 4-2-5-c. Renommer une colonne

- 4-2-5-d. Renommer une table

- 4-3. Modifier une base - Langage de manipulation de données (LMD)

- 4-3-1. Insertion de n-uplets : INSERT INTO

- 4-3-2. Modification de n-uplets : UPDATE

- 4-3-3. Suppression de n-uplets : DELETE

- 4-4. Interroger une base (LMD) : SELECT (1re partie)

- 4-4-1. Introduction à la commande SELECT

- 4-4-1-a. Introduction

- 4-4-1-b. Syntaxe simplifiée de la commande SELECT

- 4-4-1-c. Délimiteurs : apostrophes simples et doubles

- 4-4-2. Traduction des opérateurs de l'algèbre relationnelle (1ère partie)

- 4-4-2-a. Traduction de l'opérateur de projection

- 4-4-2-b. Traduction de l'opérateur de sélection

- 4-4-2-c. Traduction de l'opérateur de produit cartésien

- 4-4-2-d. Traduction de l'opérateur d'équijointure

- 4-4-3. Syntaxe générale de la commande SELECT

- 4-4-4. La clause SELECT

- 4-4-4-a. Introduction

- 4-4-4-b. L'opérateur étoile (*)

- 4-4-4-c. Les opérateurs DISTINCT et ALL

- 4-4-4-d. Les opérations mathématiques de base

- 4-4-4-e. L'opérateur AS

- 4-4-4-f. L'opérateur de concaténation

- 4-4-5. La clause FROM (1re partie)

- 4-4-5-a. Comportement

- 4-4-5-b. L'opérateur AS

- 4-4-5-c. Sous-requête

- 4-4-5-d. Les jointures

- 4-4-6. La clause ORDER BY

- 4-4-7. La clause WHERE

- 4-4-7-a. Comportement

- 4-4-7-b. Expression simple

- 4-4-7-c. Prédicat simple

- 4-4-7-d. Prédicat composé

- 4-4-8. Les expressions régulières

- 4-4-8-a. Introduction

- 4-4-8-b. Formalisme

- 4-4-8-c. Exemples

- 4-5. Interroger une base (LMD) : SELECT (2e partie)

- 4-5-1. La clause FROM (2e partie) : les jointures

- 4-5-1-a. Recommandation

- 4-5-1-b. Le produit cartésien

- 4-5-1-c. Syntaxe générale des jointures

- 4-5-1-d. Définition de deux tables pour les exemples qui suivent

- 4-5-1-e. Exemples de jointures externes gauches

- 4-5-1-f. Exemples de jointures externes droites

- 4-5-1-g. Exemples de jointures externes bilatérales

- 4-5-2. Les clauses GROUP BY et HAVING et les fonctions d'agrégation

- 4-5-2-a. Notion de groupe

- 4-5-2-b. Syntaxe

- 4-5-2-c. La clause GROUP BY

- 4-5-2-d. Les fonctions d'agrégation

- 4-5-2-e. Exemples

- 4-5-2-f. La clause HAVING

- 4-5-2-g. Exemples

- 4-5-3. Opérateurs ensemblistes : UNION, INTERSECT et EXCEPT

- 4-5-4. Traduction des opérateurs de l'algèbre relationnelle (2e partie)

- 4-5-4-a. Traduction de l'opérateur d'union

- 4-5-4-b. Traduction de l'opérateur d'intersection

- 4-5-4-c. Traduction de l'opérateur de différence

- 4-5-4-d. Traduction de l'opérateur de division

- 4-6. Nouveaux objets - Langage de définition de données (LDD)

- 4-6-1. Séquences (CREATE SEQUENCE) et type SERIAL

- 4-6-1-a. Création d'une séquence

- 4-6-1-b. Utilisation d'une séquence

- 4-6-1-c. Type SERIAL

- 4-6-2. Règles (CREATE RULE)

- 4-6-2-a. Description

- 4-6-2-b. Syntaxe de définition

- 4-6-2-c. Syntaxe de suppression

- 4-6-3. Vues (CREATE VIEW)

- 4-6-3-a. Description

- 4-6-3-b. Syntaxe de définition

- 4-6-3-c. Implémentation interne

- 4-6-3-d. Syntaxe de suppression

- 4-6-4. Schémas (CREATE SCHEMA)

- 4-6-4-a. Description

- 4-6-4-b. Syntaxe de définition

- 4-6-4-c. Accès aux tables

- 4-6-4-d. Le Chemin de Recherche de Schéma

- 4-6-4-e. Syntaxe de suppression

- 4-7. SQL intégré

- 4-7-1. Introduction

- 4-7-2. Connexion au serveur de bases de données

- 4-7-2-a. Introduction

- 4-7-2-b. Ouverture de connexion

- 4-7-2-c. Fermeture de connexion

- 4-7-3. Exécuter des commandes SQL

- 4-7-4. Les variables hôtes

- 4-7-4-a. Introduction aux variables hôtes

- 4-7-4-b. Déclaration des variables hôtes

- 4-7-4-c. Types des variables hôtes

- 4-7-4-d. Utilisation d'une variable hôte : clause INTO

- 4-7-5. Variables indicateur

- 4-7-5-a. Présentation

- 4-7-5-b. Utilisation de variables indicateur

- 4-7-6. Gestion des erreurs

- 4-7-6-a. Configurer des rappels : instruction WHENEVER

- 4-7-6-b. Zone de communication SQL (SQLCA)

- 4-7-7. Curseurs pour résultats à lignes multiples

- 4-7-8. Précompilation et compilation

- 4-7-8-a. Inclusion de fichiers

- 4-7-8-b. Précompilation et compilation

- 4-7-9. Exemple complet

- 5. Bibliographie

Avant-propos

Aujourd'hui, la disponibilité de systèmes de gestion de base de données fiables permet aux organisations de toutes tailles de gérer des données efficacement, de déployer des applications utilisant ces données et de les stocker. Les bases de données sont actuellement au cœur du système d'information des entreprises.

Les bases de données relationnelles constituent l'objet de ce cours. Ces bases sont conçues suivant le modèle relationnel, dont les fondations théoriques sont solides, et manipulées en utilisant l'algèbre relationnelle. Il s'agit, à ce jour, de la méthode la plus courante pour organiser et accéder à des ensembles de données. Cependant, il est difficile de modéliser un domaine directement sous une forme base de données relationnelle. Une modélisation intermédiaire est généralement indispensable. Le modèle entités-associations permet une description naturelle du monde réel à partir des concepts d'entité et d'association.

Après une courte introduction (chapitre 1), nous présenterons et utiliserons le modèle entités-associations pour aborder le problème de la conception des bases de données (chapitre 2). Nous décrivons ensuite le modèle relationnel, le passage du modèle entités-associations au modèle relationnel et enfin l'algèbre relationnelle dans le chapitre 3.

Le chapitre 4 est entièrement consacré au langage SQL (Structured Query Language) qui peut être considéré comme le langage d'accès normalisé aux bases de données relationnelles. Ce langage est supporté par la plupart des systèmes de gestion de bases de données commerciaux (comme Oracle) et du domaine libre (comme PostgreSQL). Nous détaillons dans ce chapitre les instructions du langage de définition de données et celles du langage de manipulation de données.

Cette première ébauche de cours est parue dans sa version finalisée, largement augmentée et corrigée, chez Ellipses collection Info+ sous le titre Base de données - de la modélisation au SQL. Ce support a été réalisé en utilisant les ouvrages cités en bibliographie.

1 - Chapitre 1 - Introduction aux bases de données

1-1 - Qu'est-ce qu'une base de données ?

1-1-1 - Notion de base de données

1-1-1-a - Description générale

Il est difficile de donner une définition exacte de la notion de base de données. Une définition très générale pourrait être :

Définition 1 -Base de données- Un ensemble organisé d'informations avec un objectif commun.

Peu importe le support utilisé pour rassembler et stocker les données (papier, fichiers, etc.), dès lors que des données sont rassemblées et stockées d'une manière organisée dans un but spécifique, on parle de base de données.

Plus précisément, on appelle base de données un ensemble structuré et organisé permettant le stockage de grandes quantités d'informations afin d'en faciliter l'exploitation (ajout, mise à jour, recherche de données). Bien entendu, dans le cadre de ce cours, nous nous intéressons aux bases de données informatisées.

1-1-1-b - Base de données informatisée

Définition 2 -Base de données informatisée- Une base de données informatisée est un ensemble structuré de données enregistrées sur des supports accessibles par l'ordinateur, représentant des informations du monde réel et pouvant être interrogées et mises à jour par une communauté d'utilisateurs.

Le résultat de la conception d'une base de données informatisée est une description des données. Par description on entend définir les propriétés d'ensembles d'objets modélisés dans la base de données et non pas d'objets particuliers. Les objets particuliers sont créés par des programmes d'applications ou des langages de manipulation lors des insertions et des mises à jour des données.

Cette description des données est réalisée en utilisant un modèle de données(1). Ce dernier est un outil formel utilisé pour comprendre l'organisation logique des données.

La gestion et l'accès à une base de données sont assurés par un ensemble de programmes qui constituent le Système de gestion de base de données (SGBD). Nous y reviendrons dans la section 1.2. Un SGBD est caractérisé par le modèle de description des données qu'il supporte (hiérarchique, réseau, relationnel, objet : cf. section 1.1.2). Les données sont décrites sous la forme de ce modèle, grâce à un Langage de Description des Données (LDD). Cette description est appelée schéma.

Une fois la base de données spécifiée, on peut y insérer des données, les récupérer, les modifier et les détruire. C'est ce qu'on appelle manipuler les données. Les données peuvent être manipulées non seulement par un Langage spécifique de Manipulation des Données (LMD), mais aussi par des langages de programmation classiques.

1-1-1-c - Enjeux

Les bases de données ont pris une place importante en informatique, et particulièrement dans le domaine de la gestion. L'étude des bases de données a conduit au développement de concepts, méthodes et algorithmes spécifiques, notamment pour gérer les données en mémoire secondaire (i.e. disques durs)(2). En effet, dès l'origine de la discipline, les informaticiens ont observé que la taille de la RAM ne permettait pas de charger l'ensemble d'une base de données en mémoire. Cette hypothèse est toujours vérifiée, car le volume des données ne cesse de s'accroître sous la poussée des nouvelles technologies du WEB.

Ainsi, les bases de données de demain devront être capables de gérer plusieurs dizaines de téra-octets de données, géographiquement distribuées à l'échelle d'Internet, par plusieurs dizaines de milliers d'utilisateurs dans un contexte d'exploitation changeant (on ne sait pas très bien maîtriser ou prédire les débits de communication entre sites) voire sur des nœuds volatiles. En physique des hautes énergies, on prédit qu'une seule expérience produira de l'ordre du pétaoctet de données par an.

Comme il est peu probable de disposer d'une technologie de disque permettant de stocker sur un unique disque cette quantité d'informations, les bases de données se sont orientées vers des architectures distribuées ce qui permet, par exemple, d'exécuter potentiellement plusieurs instructions d'entrée/sortie en même temps sur des disques différents et donc de diviser le temps total d'exécution par un ordre de grandeur.

1-1-2 - Modèle de base de données

1-1-2-a - Modèle hiérarchique

Une base de données hiérarchique est une forme de système de gestion de base de données qui lie des enregistrements dans une structure arborescente de façon à ce que chaque enregistrement n'ait qu'un seul possesseur (par exemple, une paire de chaussures n'appartient qu'à une seule personne).

Les structures de données hiérarchiques ont été largement utilisées dans les premiers systèmes de gestion de bases de données conçus pour la gestion des données du programme Apollo de la NASA. Cependant, à cause de leurs limitations internes, elles ne peuvent pas souvent être utilisées pour décrire des structures existantes dans le monde réel.

Les liens hiérarchiques entre les différents types de données peuvent rendre très simple la réponse à certaines questions, mais très difficile la réponse à d'autres formes de questions. Si le principe de relation « 1 vers N » n'est pas respecté (par exemple, un malade peut avoir plusieurs médecins et un médecin a, a priori, plusieurs patients), alors la hiérarchie se transforme en un réseau.

1-1-2-b - Modèle réseau

Le modèle réseau est en mesure de lever de nombreuses difficultés du modèle hiérarchique grâce à la possibilité d'établir des liaisons de type n-n, les liens entre objets pouvant exister sans restriction. Pour retrouver une donnée dans une telle modélisation, il faut connaître le chemin d'accès (les liens) ce qui rend les programmes dépendants de la structure de données

Ce modèle de bases de données a été inventé par C.W. Bachman. Pour son modèle, il reçut en 1973 le prix Turing.

1-1-2-c - Modèle relationnel

Une base de données relationnelle est une base de données structurée suivant les principes de l'algèbre relationnelle.

Le père des bases de données relationnelles est Edgar Frank Codd. Chercheur chez IBM à la fin des années 1960, il étudiait alors de nouvelles méthodes pour gérer de grandes quantités de données, car les modèles et les logiciels de l'époque ne le satisfaisaient pas. Mathématicien de formation, il était persuadé qu'il pourrait utiliser des branches spécifiques des mathématiques (la théorie des ensembles et la logique des prédicats du premier ordre) pour résoudre des difficultés telles que la redondance des données, l'intégrité des données ou l'indépendance de la structure de la base de données avec sa mise en œuvre physique.

En 1970, [8] publia un article où il proposait de stocker des données hétérogènes dans des tables, permettant d'établir des relations entre elles. De nos jours, ce modèle est extrêmement répandu, mais en 1970, cette idée était considérée comme une curiosité intellectuelle. On doutait que les tables puissent être jamais gérées de manière efficace par un ordinateur.

Ce scepticisme n'a cependant pas empêché Codd de poursuivre ses recherches. Un premier prototype de Système de gestion de bases de données relationnelles (SGBDR) a été construit dans les laboratoires d'IBM. Depuis les années 80, cette technologie a mûri et a été adoptée par l'industrie. En 1987, le langage SQL, qui étend l'algèbre relationnelle, a été standardisé.

C'est dans ce type de modèle que se situe ce cours de base de données.

1-1-2-d - Modèle objet

La notion de bases de données objet ou relationnel-objet est plus récente et encore en phase de recherche et de développement. Elle sera très probablement ajoutée au modèle relationnel.

1-2 - Système de gestion de base de données (SGBD)

1-2-1 - Principes de fonctionnement

La gestion et l'accès à une base de données sont assurés par un ensemble de programmes qui constituent le Système de gestion de base de données (SGBD). Un SGBD doit permettre l'ajout, la modification et la recherche de données. Un système de gestion de bases de données héberge généralement plusieurs bases de données, qui sont destinées à des logiciels ou des thématiques différents.

Actuellement, la plupart des SGBD fonctionnent selon un mode client/serveur. Le serveur (sous-entendu la machine qui stocke les données) reçoit des requêtes de plusieurs clients et ceci de manière concurrente. Le serveur analyse la requête, la traite et retourne le résultat au client. Le modèle client/serveur est assez souvent implémenté au moyen de l'interface des sockets (voir le cours de réseau) ; le réseau étant Internet.

Une variante de ce modèle est le modèle ASP (Application Service Provider). Dans ce modèle, le client s'adresse à un mandataire (broker) qui le met en relation avec un SGBD capable de résoudre la requête. La requête est ensuite directement envoyée au SGBD sélectionné qui résout et retourne le résultat directement au client.

Quel que soit le modèle, un des problèmes fondamentaux à prendre en compte est la cohérence des données. Par exemple, dans un environnement où plusieurs utilisateurs peuvent accéder concurremment à une colonne d'une table par exemple pour la lire ou pour l'écrire, il faut s'accorder sur la politique d'écriture. Cette politique peut être : les lectures concurrentes sont autorisées, mais dès qu'il y a une écriture dans une colonne, l'ensemble de la colonne est envoyé aux autres utilisateurs l'ayant lue pour qu'elle soit rafraîchie.

1-2-2 - Objectifs

Des objectifs principaux ont été fixés aux SGBD dès l'origine de ceux-ci, et ce, afin de résoudre les problèmes causés par la démarche classique. Ces objectifs sont les suivants :

Indépendance physique :

1. La façon dont les données sont définies doit être indépendante des structures de stockage utilisées.

Indépendance logique :

1. Un même ensemble de données peut être vu différemment par des utilisateurs différents. Toutes ces visions personnelles des données doivent être intégrées dans une vision globale.

Accès aux données :

1. L'accès aux données se fait par l'intermédiaire d'un Langage de Manipulation de Données (LMD). Il est crucial que ce langage permette d'obtenir des réponses aux requêtes en un temps « raisonnable ». Le LMD doit donc être optimisé, minimiser le nombre d'accès disques, et tout cela de façon totalement transparente pour l'utilisateur.

Administration centralisée des données (intégration) :

1. Toutes les données doivent être centralisées dans un réservoir unique commun à toutes les applications. En effet, des visions différentes des données (entre autres) se résolvent plus facilement si les données sont administrées de façon centralisée.

Non-redondance des données :

1. Afin d'éviter les problèmes lors des mises à jour, chaque donnée ne doit être présente qu'une seule fois dans la base.

Cohérence des données :

1. Les données sont soumises à un certain nombre de contraintes d'intégrité qui définissent un état cohérent de la base. Elles doivent pouvoir être exprimées simplement et vérifiées automatiquement à chaque insertion, modification ou suppression des données. Les contraintes d'intégrité sont décrites dans le Langage de Description de Données (LDD).

Partage des données :

1. Il s'agit de permettre à plusieurs utilisateurs d'accéder aux mêmes données au même moment de manière transparente. Si ce problème est simple à résoudre quand il s'agit uniquement d'interrogations, cela ne l'est plus quand il s'agit de modifications dans un contexte multiutilisateur, car il faut : permettre à deux (ou plus) utilisateurs de modifier la même donnée « en même temps » et assurer un résultat d'interrogation cohérent pour un utilisateur consultant une table pendant qu'un autre la modifie.

Sécurité des données :

1. Les données doivent pouvoir être protégées contre les accès non autorisés. Pour cela, il faut pouvoir associer à chaque utilisateur des droits d'accès aux données.

Résistance aux pannes :

1. Que se passe-t-il si une panne survient au milieu d'une modification, si certains fichiers contenant les données deviennent illisibles ? Il faut pouvoir récupérer une base dans un état « sain ». Ainsi, après une panne intervenant au milieu d'une modification deux solutions sont possibles : soit récupérer les données dans l'état dans lequel elles étaient avant la modification, soit terminer l'opération interrompue.

1-2-3 - Niveaux de description des données ANSI/SPARC

Pour atteindre certains de ces objectifs (surtout les deux premiers), trois niveaux de description des données ont été définis par la norme ANSI/SPARC.

Le niveau externe

1. correspond à la perception de tout ou partie de la base par un groupe donné d'utilisateurs, indépendamment des autres. On appelle cette description le schéma externe ou vue. Il peut exister plusieurs schémas externes représentant différentes vues sur la base de données avec des possibilités de recouvrement. Le niveau externe assure l'analyse et l'interprétation des requêtes en primitives de plus bas niveau et se charge également de convertir éventuellement les données brutes, issues de la réponse à la requête, dans un format souhaité par l'utilisateur.

Le niveau conceptuel

1. décrit la structure de toutes les données de la base, leurs propriétés (i.e. les relations qui existent entre elles : leur sémantique inhérente), sans se soucier de l'implémentation physique ni de la façon dont chaque groupe de travail voudra s'en servir. Dans le cas des SGBD relationnels, il s'agit d'une vision tabulaire où la sémantique de l'information est exprimée en utilisant les concepts de relation, attributs et de contraintes d'intégrité. On appelle cette description le schéma conceptuel.

Le niveau interne ou physique

1. s'appuie sur un système de gestion de fichiers pour définir la politique de stockage ainsi que le placement des données. Le niveau physique est donc responsable du choix de l'organisation physique des fichiers ainsi que de l'utilisation de telle ou telle méthode d'accès en fonction de la requête. On appelle cette description le schéma interne.

1-2-4 - Quelques SGBD connus et utilisés

Il existe de nombreux systèmes de gestion de bases de données, en voici une liste non exhaustive :

PostgreSQL:

1. http://www.postgresql.org/ - dans le domaine public ;

MySQL :

1. http://www.mysql.org/ - dans le domaine public ;

Oracle :

1. http://www.oracle.com/ - de Oracle Corporation ;

IBM DB2 :

1. http://www-306.ibm.com/software/data/db2/

Microsoft SQL :

1. http://www.microsoft.com/sql/

Sybase :

1. http://www.sybase.com/linux

Informix :

1. http://www-306.ibm.com/software/data/informix/

2 - Chapitre 2 - Conception des bases de données (modèle E-A)

2-1 - Introduction

2-1-1 - Pourquoi une modélisation préalable ?

Il est difficile de modéliser un domaine sous une forme directement utilisable par un SGBD. Une ou plusieurs modélisations intermédiaires sont donc utiles, le modèle entités-associations constitue l'une des premières et des plus courantes. Ce modèle, présenté par [7], permet une description naturelle du monde réel à partir des concepts d'entité et d'association(3). Basé sur la théorie des ensembles et des relations, ce modèle se veut universel et répond à l'objectif d'indépendance données-programmes. Ce modèle, utilisé pour la phase de conception, s'inscrit notamment dans le cadre d'une méthode plus générale et très répandue : Merise.

2-1-2 - Merise

MERISE (Méthode d'Étude et de Réalisation Informatique pour les Systèmes d'Entreprise) est certainement le langage de spécification le plus répandu dans la communauté de l'informatique des systèmes d'information, et plus particulièrement dans le domaine des bases de données. Une représentation Merise permet de valider des choix par rapport aux objectifs, de quantifier les solutions retenues, de mettre en œuvre des techniques d'optimisation et enfin de guider jusqu'à l'implémentation. Reconnu comme standard, Merise devient un outil de communication. En effet, Merise réussit le compromis difficile entre le souci d'une modélisation précise et formelle, et la capacité d'offrir un outil et un moyen de communication accessible aux non-informaticiens.

Un des concepts clés de la méthode Merise est la séparation des données et des traitements. Cette méthode est donc parfaitement adaptée à la modélisation des problèmes abordés d'un point de vue fonctionnel(4). Les données représentent la statique du système d'information et les traitements sa dynamique. L'expression conceptuelle des données conduit à une modélisation des données en entités et en associations. Dans ce cours, nous écartons volontairement la modélisation des traitements puisque nous ne nous intéressons à la méthode Merise que dans la perspective de la modélisation de bases de données.

Merise propose une démarche, dite par niveaux, dans laquelle il s'agit de hiérarchiser les préoccupations de modélisation qui sont de trois ordres : la conception, l'organisation et la technique. En effet, pour aborder la modélisation d'un système, il convient de l'analyser en premier lieu de façon globale et de se concentrer sur sa fonction : c'est-à-dire de s'interroger sur ce qu'il fait avant de définir comment il le fait. Ces niveaux de modélisation sont organisés dans une double approche données/traitements. Les trois niveaux de représentation des données, puisque ce sont eux qui nous intéressent, sont détaillés ci-dessous.

Niveau conceptuel :

1. le modèle conceptuel des données (MCD) décrit les entités du monde réel, en terme d'objets, de propriétés et de relations, indépendamment de toute technique d'organisation et d'implantation des données. Ce modèle se concrétise par un schéma entités-associations représentant la structure du système d'information, du point de vue des données.

Niveau logique :

1. le modèle logique des données (MLD) précise le modèle conceptuel par des choix organisationnels. Il s'agit d'une transcription (également appelée dérivation) du MCD dans un formalisme adapté à une implémentation ultérieure, au niveau physique, sous forme de base de données relationnelle ou réseau, ou autres (cf. section 1.1.2). Les choix techniques d'implémentation (choix d'un SGBD) ne seront effectués qu'au niveau suivant.

Niveau physique :

1. le modèle physique des données (MPD) permet d'établir la manière concrète dont le système sera mis en place (SGBD retenu).

2-2 - Éléments constitutifs du modèle entités-associations

La représentation du modèle entités-associations s'appuie sur trois concepts de base :

- l'objet ou entité ;

- l'association ;

- la propriété.

L'objet est une entité ayant une existence propre. L'association est un lien ou relation entre objets sans existence propre. La propriété est la plus petite donnée d'information décrivant un objet ou une association.

2-2-1 - Entité

Figure 2.1 : Représentation graphique d'un exemple de type entité.

Définition 1 -entité- Une entité est un objet, une chose concrète ou abstraite qui peut être reconnue distinctement et qui est caractérisée par son unicité.

Exemples d'entité : Jean Dupont, Pierre Bertrand, le livre que je tiens entre les mains, la Ferrari qui se trouve dans mon garage, etc.

Les entités ne sont généralement pas représentées graphiquement.

Définition 2 -type entité- Un type entité désigne un ensemble d'entités qui possèdent une sémantique et des propriétés communes.

Les personnes, les livres et les voitures sont des exemples de type entité. En effet, dans le cas d'une personne par exemple, les informations associées (i.e. les propriétés), comme le nom et le prénom, ne changent pas de nature.

Une entité est souvent nommée occurrence ou instance de son type entité.

La figure 2.1 montre la représentation graphique d'un exemple de type entité (Personne) sans ses propriétés associées.

les types entité Personne, caractérisée par un nom et un prénom, et Voiture, caractérisée par un nom et une puissance fiscale, ne peuvent pas être regroupées, car ils ne partagent pas leurs propriétés (le prénom est une chaîne de caractères et la puissance fiscale un nombre). les types entité Personne, caractérisés par un nom et un prénom, et Livre, caractérisé un titre et un auteur, possèdent tous les deux deux attributs du type chaîne de caractères. Pourtant, ces deux type entité ne peuvent pas être regroupés, car ils ne partagent pas une même sémantique : le nom d'une personne n'a rien à voir avec le titre d'un livre, le prénom d'une personne n'a rien à voir avec un auteur.

Par abus de langage, on utilise souvent le mot entité en lieu et place du mot type entité, il faut cependant prendre garde à ne pas confondre les deux concepts.

2-2-2 - Attribut ou propriété, valeur

Figure 2.2 : Représentation graphique d'un exemple de type entité comportant trois attributs

Définition 3 -attribut, propriété- Un attribut (ou une propriété) est une caractéristique associée à un type entité ou à un type association.

Exemples d'attribut : le nom d'une personne, le titre d'une livre, la puissance d'une voiture.

Définition 4 -valeur- Au niveau du type entité ou du type association, chaque attribut possède un domaine qui définit l'ensemble des valeurs possibles qui peuvent être choisies pour lui (entier, chaîne de caractères, booléen…). Au niveau de l'entité, chaque attribut possède une valeur compatible avec son domaine.

La figure 2.2 montre la représentation graphique d'un exemple de type entité (Personne) avec trois attributs.

Règle 5 Un attribut ne peut en aucun cas être partagé par plusieurs type entité ou type association.

Règle 6 Un attribut est une donnée élémentaire, ce qui exclut des données calculées ou dérivées.

Règle 7 Un type entité et ses attributs doivent être cohérents entre eux (i.e. ne traiter que d'un seul sujet).

Par exemple, si le modèle doit comporter des informations relatives à des articles et à leur fournisseur, ces informations ne doivent pas coexister au sein d'un même type entité. Il est préférable de mettre les informations relatives aux articles dans un type entité Article et les informations relatives aux fournisseurs dans un type entité Fournisseur. Ces deux type entité seront probablement ensuite reliés par un type association.

2-2-3 - Identifiant ou clé

Figure 2.3 : Représentation graphique d'un exemple de type entité comportant quatre attributs dont un est un identifiant : deux personnes peuvent avoir le même nom, le même prénom et le même âge, mais pas le même numéro de sécurité sociale.

Définition 8 -identifiant, clé- Un identifiant (ou clé) d'un type entité ou d'un type association est constitué par un ou plusieurs de ses attributs qui doivent avoir une valeur unique pour chaque entité ou association de ce type.

Il est donc impossible que les attributs constituant l'identifiant d'un type entité (respectivement type association) prennent la même valeur pour deux entités (respectivement deux associations) distinctes. Exemples d'identifiant : le numéro de sécurité sociale pour une personne, le numéro d'immatriculation pour une voiture, le code ISBN d'un livre pour un livre (mais pas pour un exemplaire).

Règle 9 Chaque type entité possède au moins un identifiant, éventuellement formé de plusieurs attributs.

Ainsi, chaque type entité possède au moins un attribut qui, s'il est seul, est donc forcément l'identifiant.

Dans la représentation graphique, les attributs qui constituent l'identifiant sont soulignés et placés en tête (cf. figure 2.3).

2-2-4 - Association ou relation

Figure 2.4 : Représentation graphique d'un exemple de type association liant deux type entité.

Définition 10 -association- Une association (ou une relation) est un lien entre plusieurs entités.

Exemples d'association : l'emprunt par l'étudiant Tanidute du 3e exemplaire du livre « Maîtrisez SQL ».

Les associations ne sont généralement pas représentées graphiquement.

Définition 11 -type association- Un type association (ou un type relation) désigne un ensemble de relations qui possèdent les mêmes caractéristiques. Le type association décrit un lien entre plusieurs type entité. Les associations de ce type association lient des entités de ces type entité.

Comme les types entité, les types association sont définis à l'aide d'attributs qui prennent leur valeur dans les associations.

Règle 12 Un attribut peut être placé dans un type association uniquement lorsqu'il dépend de toutes les entités liées par le type association.

Un type association peut ne pas posséder d'attribut explicite et cela est relativement fréquent, mais on verra qu'il possède au moins des attributs implicites.

Exemples de type association : l'emprunt d'un livre à la bibliothèque.

Une association est souvent nommée occurrence ou instance de son type association.

La figure 2.4 montre la représentation graphique d'un exemple de type association.

Par abus de langage, on utilise souvent le mot association en lieu et place du mot type association, il faut cependant prendre garde à ne pas confondre les deux concepts.

Définition 13 -participant- les types entité intervenant dans un type association sont appelés les participants de ce type association.

Définition 14 -collection- L'ensemble des participants d'un type association est appelé la collection de ce type association.

Cette collection comporte au moins un type entité (cf. section 2.3.2), mais elle peut en contenir plus, on parle alors de type association n-aire (quand n=2 on parle de type association binaire, quand n=3 de type association ternaire…).

Définition 15 -dimension ou arité d'un type association- La dimension, ou l'arité d'un type association est le nombre de type entité contenu dans la collection.

Comme un type entité, un type association possède forcément un identifiant, qu'il soit explicite ou non.

Règle 16 La concaténation des identifiants des types entité liés à un type association constitue un identifiant de ce type association et cet identifiant n'est pas mentionné sur le modèle (il est implicite).

Cette règle implique que deux instances d'un même type association ne peuvent lier un même ensemble d'entités.

Souvent, un sous-ensemble de la concaténation des identifiants des types entité liés suffit à identifier le type association.

On admet également un identifiant plus naturel et explicite, à condition qu'il ne soit qu'un moyen d'exprimer plus simplement cette concaténation.

2-2-5 - Cardinalité

Figure 2.5 : Représentation graphique des cardinalités d'un type association. Dans cet exemple pédagogique, on suppose qu'un livre ne peut posséder qu'un auteur.

Définition 17 -cardinalité- La cardinalité d'une patte reliant un type association et un type entité précise le nombre de fois minimal et maximal d'interventions d'une entité du type entité dans une association du type association. La cardinalité minimale doit être inférieure ou égale à la cardinalité maximale.

Exemple de cardinalité : une personne peut être l'auteur de 0 à n livre, mais un livre ne peut être écrit que par une personne (cf. figure 2.5).

Règle 18 L'expression de la cardinalité est obligatoire pour chaque patte d'un type association.

Une cardinalité minimale est toujours 0 ou 1 et une cardinalité maximale est toujours 1 ou n.

Ainsi, si une cardinalité maximale est connue et vaut 2, 3 ou plus, alors nous considérons qu'elle est indéterminée et vaut n. En effet, si nous connaissons n au moment de la conception, il se peut que cette valeur évolue au cours du temps. Il vaut donc mieux considérer n comme inconnue dès le départ. De la même manière, on ne modélise pas des cardinalités minimales qui valent plus de 1, car ces valeurs sont également susceptibles d'évoluer. Enfin, une cardinalité maximale de 0 n'a pas de sens, car elle rendrait le type association inutile.

Les seules cardinalités admises sont donc :

0,1 :

1. une occurrence du type entité peut exister tout en n'étant impliquée dans aucune association et peut être impliquée dans au maximum une association.

0,n :

1. c'est la cardinalité la plus ouverte ; une occurrence du type entité peut exister tout en n'étant impliquée dans aucune association et peut être impliquée, sans limitation, dans plusieurs associations.

1,1 :

1. une occurrence du type entité ne peut exister que si elle est impliquée dans exactement (au moins et au plus) une association.

1,n :

1. une occurrence du type entité ne peut exister que si elle est impliquée dans au moins une association.

Une cardinalité minimale de 1 doit se justifier par le fait que les entités du type entité en questions ont besoin de l'association pour exister. Dans tous les autres cas, la cardinalité minimale vaut 0. Ceci dit, la discussion autour d'une cardinalité minimale de 0 ou de 1 n'est intéressante que lorsque la cardinalité maximale est 1. En effet, nous verrons que, lors de la traduction vers un schéma relationnel (cf. section 3.1.3), lorsque la cardinalité maximale est n, nous ne ferons pas la différence entre une cardinalité minimale de 0 ou de 1.

La seule difficulté pour établir correctement les cardinalités est de se poser les questions dans le bon sens. Pour augmenter le risque d'erreurs, il faut noter que, pour les habitués, ou les futurs habitués, du modèle UML, les cardinalités d'un type association sont « à l'envers » (par référence à UML) pour les types association binaires et « à l'endroit » pour les n-aires avec n>2.

La notion de cardinalité n'est pas définie de la même manière dans le modèle américain et dans le modèle européen (Merise). Dans le premier n'existe que la notion de cardinalité maximale.

Avec un SGBD relationnel, nous pourrons contraindre des cardinalités à des valeurs comme 2, 3 ou plus en utilisant des déclencheurs (trigger).

2-3 - Compléments sur les associations

2-3-1 - Associations plurielles

Figure 2.6 : Exemple d'associations plurielles entre un type entité Personne et un type entité Livre. Sur ce schéma, un type association permet de modéliser que des personnes écrivent des livres et un autre que des personnes critiquent (au sens de critique littéraire) des livres.

Deux mêmes entités peuvent être plusieurs fois en association (c'est le cas sur la figure 2.6).

2-3-2 - Association réflexive

Figure 2.7 : Exemple d'associations réflexives sur le type entité Personne. Le premier type association permet de modéliser la relation parent/enfant et le deuxième type association la relation de fraternité.

les types association réflexifs sont présents dans la plupart des modèles.

Définition 20 -type association réflexif- Un type association est qualifié de réflexif quand il matérialise une relation entre un type entité et lui-même (cf. figure 2.7).

Une occurrence de ce type association (i.e. une association) associe généralement une occurrence du type association (i.e. une entité) à une autre entité du même type. Cette relation peut être symétrique, c'est le cas du type association Être frère sur la figure 2.7, ou ne pas l'être, comme le type association Être parent sur cette même figure. Dans le cas où la relation n'est pas symétrique, on peut préciser les rôles sur les pattes du type association comme pour la relation Être parent de la figure 2.7. L'ambiguïté posée par la non-symétrie d'un type association réflexif sera levée lors du passage au modèle relationnel (cf. section 3.1.3).

2-3-3 - Association n-aire (n>2)

Dans la section 2.2.4 nous avons introduit la notion de type association n-aire. Ce type association met en relation n type entité. Même s'il n'y a, en principe, pas de limite sur l'arité d'un type association, dans la pratique on ne va rarement au-delà de trois. Les associations de degré supérieur à deux sont plus difficiles à manipuler et à interpréter, notamment au niveau des cardinalités.

2-3-3-a - Exemple d'association n-aire inappropriée

Figure 2.8 : Exemple de type association ternaire inapproprié.

Le type association ternaire Contient associant les types entité Facture, Produit et Client représenté sur la figure 2.8 est inapproprié puisqu'une facture donnée est toujours adressée au même client. En effet, cette modélisation implique pour les associations (instances du type association) Contient une répétition du numéro de client pour chaque produit d'une même facture.

Figure 2.9 : type association ternaire de la figure 2.8 corrigé en deux type association binaires.

La solution consiste à éclater le type association ternaire Contient en deux type association binaires comme représenté sur la figure 2.9.

2-3-3-b - Décomposition d'une association n-aire

Figure 2.10 : Exemple de type association ternaire entre des types entité Créneau horaire, Salle et Film.

Figure 2.11 : Transformation du type association ternaire de la figure 2.10 en un type entité et trois type association binaires.

La figure 2.10 nous montre un exemple de type association ternaire entre les types entité Créneau horaire, Salle et Film. Il est toujours possible de s'affranchir d'un type association n-aire (n>2) en se ramenant à des types association binaires de la manière suivante :

- On remplace le type association n-aire par un type entité et on lui attribut un identifiant.

- On crée des types association binaire entre le nouveau type entité et tous les types entité de la collection de l'ancien type association n-aire.

- La cardinalité de chacun des types association binaires créés est 1,1 du côté du type entité créé (celui qui remplace le type association n-aire), et 0,n ou 1,n du côté des types entité de la collection de l'ancien type association n-aire.

La figure 2.11 illustre le résultat de cette transformation sur le schéma de la figure 2.10.

L'avantage du schéma de la figure 2.11 est de rendre plus intelligible la lecture des cardinalités. Il ne faut surtout pas le voir comme un aboutissement, mais comme une étape intermédiaire avant d'aboutir au schéma de la figure 2.10 (cf. règle 27). Ainsi, le mécanisme, que nous venons de détailler ci-dessus, de passage d'un type association n-aire (n>2) à un type entité et n type association binaires est tout à fait réversible à condition que :

- toutes les pattes des types association binaires autour du type entité central ont une cardinalité maximale de 1 au centre et de n à l'extérieur ;

- les attributs du type entité central satisfont la règle de bonne formation des attributs de type association (cf. section 2.4.2).

2-3-3-c - Détection d'une erreur de modélisation par décomposition d'une association n-aire

Figure 2.12 : Modèle représentant un type association ternaire Vol liant trois type entité Avion, Trajet et Pilote.

Figure 2.13 : Transformation du type association ternaire de la figure 2.12 en un type entité et trois type association binaires.

Figure 2.14 : Modèle de la figure 2.13 corrigé au niveau des cardinalités.

Passer par cette étape intermédiaire ne comportant pas de type association n-aire (n>2) peut, dans certains cas, éviter d'introduire un type association n-aire inapproprié. Imaginons par exemple un type association ternaire Vol liant trois type entité Avion, Trajet et Pilote comme représenté sur la figure 2.12.

La transformation consistant à supprimer le type association ternaire du modèle de la figure 2.12 produit le modèle de la figure 2.13. Ce modèle fait immédiatement apparaître une erreur de conception qui était jusque-là difficile à diagnostiquer : généralement, à un vol donné sont affectés plusieurs pilotes (par exemple le commandant de bord et un copilote) et non pas un seul.

Le modèle correct modélisant cette situation est celui de la figure 2.14 où le type entité Vol ne peut être transformé en un type association ternaire Vol comme sur la figure 2.12.

2-4 - Règles de bonne formation d'un modèle entités-associations

La bonne formation d'un modèle entités-associations permet d'éviter une grande partie des sources d'incohérences et de redondance. Pour être bien formé, un modèle entités-associations doit respecter certaines règles et les types entité et type association doivent être normalisés. Un bon principe de conception peut être formulé ainsi : « une seule place pour chaque fait ».

Bien que l'objectif des principes exposés dans cette section soit d'aider le concepteur à obtenir un diagramme entités-associations bien formé, ces principes ne doivent pas être interprétés comme des lois. Qu'il s'agisse des règles de bonne formation ou des règles de normalisation, il peut exister, très occasionnellement, de bonnes raisons pour ne pas les appliquer.

2-4-1 - Règles portant sur les noms

Dans un modèle entités-associations, le nom d'un type entité, d'un type association ou d'un attribut doit être unique.

Figure 2.15 : La présence des deux type entité Enseignant et Étudiant est symptomatique d'une modélisation inachevée. À terme, ces deux type entité doivent être fusionnés en un unique type entité Personne. Référez-vous à la règle 25 pour plus de précisions concernant cette erreur de modélisation.

Figure 2.16 : Ici, les attributs Adresse de facturation sont redondants. Cette situation doit être évitée à tout prix, car elle entraîne un gaspillage d'espace mémoire, mais aussi et surtout un grand risque d'incohérence. En effet, que faire si, dans le cadre d'une occurrence du type association Correspondre, les valeurs des deux attributs Adresse de facturation diffèrent ?

Figure 2.17 : Dans cette situation, les deux attributs Adresse doivent simplement être renommés en Adresse client et Adresse fournisseur. Il en va de même pour les deux attributs Nom.

Lorsque des attributs portent le même nom, c'est parfois le signe d'une modélisation inachevée (figure 2.15) ou d'une redondance (figure 2.16). Sinon, il faut simplement ajouter au nom de l'attribut le nom du type entité ou du type association dans lequel il se trouve (figure 2.17). Il faut toutefois remarquer que le dernier cas décrit n'est pas rédhibitoire et que les SGDB Relationnel s'accommodent très bien de relations comportant des attributs de même nom. L'écriture des requêtes sera tout de même plus lisible si les attributs ont tous des noms différents.

2-4-2 - Règles de normalisation des attributs

Règle 22 Il faut remplacer un attribut multiple en un type association et un type entité supplémentaires.

Figure 2.18 : Remplacement des attributs multiples en un type association et un type entité et décomposition des attributs composites.

En effet, les attributs multiples posent régulièrement des problèmes d'évolutivité du modèle. Par exemple, sur le modèle de gauche de la figure 2.18, comment faire si un employé possède deux adresses secondaires ou plusieurs numéros de portable ?

Il est également intéressant de décomposer les attributs composites comme l'attribut Adresse par exemple. Il est en effet difficile d'écrire une requête portant sur la ville où habitent les employés si cette information est noyée dans un unique attribut Adresse.

Règle 23 Il ne faut jamais ajouter un attribut dérivé d'autres attributs, que ces autres attributs se trouvent dans le même type entité ou pas.

Figure 2.19 : Il faut supprimer l'attribut Montant total du type entité Commande car on peut le calculer à partir des attributs Quantité du type association Contenir et Prix unitaire du type entité Article.

En effet, les attributs dérivés induisent un risque d'incohérence entre les valeurs des attributs de base et celles des attributs dérivés. La figure 2.19 illustre le cas d'un attribut Montant total dans un type entité Commande qui peut être calculé à partir des attributs Quantité du type association Contenir et Prix unitaire du type entité Article. Il faut donc supprimer l'attribut Montant total dans le type entité Commande. D'autres attributs dérivés sont également à éviter comme l'âge, que l'on peut déduire de la date de naissance et de la date courante. Il faut cependant faire attention aux pièges : par exemple, le code postal ne détermine ni le numéro de département ni la Ville (5)

Comme nous l'avons déjà dit (cf. règle 12), les attributs d'un type association doivent dépendre directement des identifiants de tous les types entité de la collection du type association.

Figure 2.20 : Comme la cardinalité maximale du type association Livrer est 1 du côté du type entité Livraison , l'attribut Nom livreur de Livrer doit être déplacé dans Livraison.

Par exemple, sur la figure 2.19 , l'attribut Quantité du type association Contenir dépend bien à la fois de l'identifiant N° commande et de N° article des types entité de la collection de Contenir . Inversement, sur cette même figure, l'attribut Prix-unitaire ne dépend que de N° article du type entité Article , il ne pourrait donc pas être un attribut du type association Contenir . Une conséquence immédiate de cette règle est qu'un type association dont la cardinalité maximale de l'une des pattes est 1 ne peut pas posséder d'attribut. Si elle en possédait, ce serait une erreur de modélisation et il faudrait les déplacer dans le type entité connecté à la patte portant la cardinalité maximale de 1 (cf. figure 2.20 ).

Un attribut correspondant à un type énuméré est généralement avantageusement remplacé par un type entité.

Par exemple, sur la figure 2.21, l'attribut Type caractérise le type d'une émission et peut prendre des valeurs comme : actualité, culturelle, reportage, divertissement, etc. Remplacer cet attribut par un type entité permet, d'une part, d'augmenter la cohérence (en s'affranchissant, par exemple, des variations du genre culturelle, culture, Culture…) et d'autre part, si les cardinalités le permettent, de pouvoir affecter plusieurs types à une même entité (ex. : actualité et culturelle)

Figure 2.21 : Un attribut correspondant à un type énuméré est généralement avantageusement remplacé par un type entité.

2-4-3 - Règles de fusion/suppression d'entités/associations

Règle 25 Il faut factoriser les types entité quand c'est possible.

La spécialisation du type entité obtenu peut se traduire par l'introduction d'un attribut supplémentaire dont l'ensemble des valeurs possibles est l'ensemble des noms des types entité factorisés (figure 2.22).

Figure 2.22 : Il faut factoriser les types entité quand c'est possible, éventuellement en introduisant un nouvel attribut.

Mais l'introduction d'un attribut supplémentaire n'est pas forcément nécessaire ou souhaitable. Par exemple, sur le modèle entités-associations final de la figure 2.23, on peut distinguer les entités qui correspondent à des écrivains ou des abonnés en fonction du type de l'association, Écrire ou Emprunter, que l'entité en question entretient avec une entité du type Livre. Ne pas introduire d'attribut permet en outre de permettre à une personne d'être à la fois un Abonné et un Écrivain.

Figure 2.23 : Il faut factoriser les types entité quand c'est possible, mais l'introduction d'un attribut supplémentaire n'est pas toujours nécessaire. Remarque : ce diagramme est intentionnellement simplifié à outrance.

Il faut factoriser les types association quand c'est possible.

Cette règle est le pendant pour les types association de la règle 25 qui concerne les types entité. La spécialisation du type association obtenu peut se traduire par l'introduction d'un attribut supplémentaire dont l'ensemble des valeurs possibles est l'ensemble des noms des types association factorisés.

Figure 2.24 : Un seul type association suffit pour remplacer les quatre type association Jouer en tant que…

La figure 2.24 montre un exemple de multiplication inutile de type association.

Règle 27 Un type entité remplaçable par un type association doit être remplacé.

Par exemple, le type entité Projection de la figure 2.11 doit être remplacé par le type association ternaire Projeter pour aboutir au schéma de la figure 2.10.

Règle 28 Lorsque les cardinalités d'un type association sont toutes 1,1 c'est que le type association n'a pas lieu d'être.

Il faut aussi se poser la question de l'intérêt du type association quand les cardinalités maximales sont toutes de 1.

Figure 2.25 : Lorsque les cardinalités d'un type association sont toutes 1,1 c'est qu'il s'agit d'un type association fantôme.

Lorsque les cardinalités d'un type association sont toutes 1,1, le type association doit généralement être supprimé et les types entité correspondants fusionnés comme l'illustre la figure 2.25. Néanmoins, même si toutes ses cardinalités maximales sont de 1, il est parfois préférable de ne pas supprimer le type association, comme dans l'exemple de la figure 2.26.

Figure 2.26 : Même si toutes les cardinalités maximales sont de 1, il vaut mieux conserver le type association Etre.

Il faut veiller à éviter les types association redondants. En effet, s'il existe deux chemins pour se rendre d'un type entité à un autre, alors ces deux chemins doivent avoir deux significations ou deux durées de vie distinctes. Dans le cas contraire, il faut supprimer le chemin le plus court puisqu'il est déductible des autres chemins.

Figure 2.27 : Si un client ne peut pas régler la facture d'un autre client, alors le type association Payer est inutile.

Figure 2.28 : Solution au problème de la redondance du type association de la figure 2.27.

Figure 2.29 : Dans le modèle de la figure 2.27, si un client peut régler la facture d'un autre client, il faut remplacer le type entité Règlement par un type association Régle.

Par exemple, dans le modèle représenté sur la figure 2.27, si un client ne peut pas régler la facture d'un autre client, alors le type association Payer est redondant et doit purement et simplement être supprimé du modèle (cf. figure 2.28). On pourra toujours retrouver le client qui a effectué un règlement en passant par la facture correspondante.

Par contre, si un client peut régler la facture d'un autre client, alors c'est la règle 27 qu'il faut appliquer : on remplace le type entité Règlement par un type association Régler (cf. figure 2.29).

2-4-4 - Normalisation des types entité et type association

2-4-4-a - Introduction

Les formes normales sont différents stades de qualité qui permettent d'éviter la redondance, source d'anomalies. La normalisation peut être aussi bien effectuée sur un modèle entités-associations, où elle s'applique sur les types entité et type association, que sur un modèle relationnel.

Il existe 5 formes normales principales et deux extensions. Plus le niveau de normalisation est élevé, plus le modèle est exempt de redondances. Un type entité ou un type association en forme normale de niveau n est automatiquement en forme normale de niveau n−1. Une modélisation rigoureuse permet généralement d'aboutir directement à des types entité et types association en forme normale de Boyce-Codd.

Nous avons décidé de présenter deux fois cette théorie de la normalisation :

- Une première fois, dans le cadre du modèle entités-associations (la présente section 2.4.4), en privilégiant une approche plus intuitive qui n'introduit pas explicitement la notion de dépendance fonctionnelle (et encore moins les notions de dépendance multivaluée et de jointure). Nous nous arrêterons, dans cette section, à la forme normale de Boyce-Codd.

- Puis une seconde fois, dans le cadre de modèle relationnel (section 3.2), en privilégiant une approche plus formelle s'appuyant sur la définition des dépendances fonctionnelle, multivaluée et de jointure. Nous irons alors jusqu'à la cinquième forme normale.

2-4-4-b - Première forme normale (1FN)

Figure 2.30 : Exemple de normalisation en première forme normale.

Définition 30 -Première forme normale (1FN)- Un type entité ou un type association est en première forme normale si tous ses attributs sont élémentaires, c'est-à-dire non décomposables.

Un attribut composite doit être décomposé en attributs élémentaires (comme l'attribut Adresse sur la figure 2.30) ou faire l'objet d'une entité supplémentaire (comme l'attribut Occupants sur la figure 2.30.

L'élémentarité d'un attribut est toutefois fonction des choix de gestion. Par exemple, la propriété Adresse peut être considérée comme élémentaire si la gestion de ces adresses est globale. Par contre, s'il faut pouvoir considérer les codes postaux, les noms de rues…, il convient d'éclater la propriété Adresse en Adresse (au sens numéro d'appartement, numéro et nom de rue…), Code postal et Ville. En cas de doute, il est préférable (car plus général) d'éclater une propriété que d'effectuer un regroupement.

2-4-4-c - Deuxième forme normale (2FN)

Figure 2.31 : Exemple de normalisation en deuxième forme normale. On suppose qu'un même fournisseur peut fournir plusieurs produits et qu'un même produit peut être fourni par différents fournisseurs.

Définition 31 -Deuxième forme normale (2FN)- Un type entité ou un type association est en deuxième forme normale si, et seulement si, il est en première forme normale et si tout attribut n'appartenant pas à la clé dépend de la totalité de cette clé.

Autrement dit, les attributs doivent dépendre de l'ensemble des attributs participant à la clé. Ainsi, si la clé est réduite à un seul attribut, ou si elle contient tous les attributs, le type entité ou le type association est, par définition, forcément en deuxième forme normale.

La figure 2.31 montre un type entité Article décrivant des produits provenant de différents fournisseurs. On suppose qu'un même fournisseur peut fournir plusieurs produits et qu'un même produit peut être fourni par différents fournisseurs. Dans ce cas, les attributs Produit ou Fournisseur ne peuvent constituer un identifiant du type entité Article. Par contre, le couple Produit/Fournisseur constitue bien un identifiant du type entité Article. Cependant, l'attribut Adresse fournisseur ne dépend maintenant que d'une partie de la clé (Fournisseur). Opter pour une nouvelle clé arbitraire réduite à un seul attribut N° article permet d'obtenir un type entité Article en deuxième forme normale. On va voir dans ce qui suit que cette solution n'a fait que déplacer le problème.

2-4-4-d - Troisième forme normale (3FN)

Figure 2.32 : Exemple de normalisation en troisième forme normale. Dans cet exemple, l'attribut Adresse fournisseur dépend de l'attribut Fournisseur.

Définition 32 -Troisième forme normale (3FN)- Un type entité ou un type association est en troisième forme normale si, et seulement si, il est en deuxième forme normale et si tous ses attributs dépendent directement de sa clé et pas d'autres attributs.

Cette normalisation peut amener à désimbriquer des types entité cachés comme le montre la figure 2.32.

Un type entité ou un type association en deuxième forme normale avec au plus un attribut qui n'appartient pas à la clé est, par définition, forcément en troisième forme normale.

2-4-4-e - Forme normale de Boyce-Codd (BCNF)

Figure 2.33 : Exemple de normalisation en forme normale de Boyce-Codd.

Définition 33 -Forme normale de Boyce-Codd (BCNF)- Un type entité ou un type association est en forme normale de Boyce-Codd si, et seulement si, il est en troisième forme normale et si aucun attribut faisant partie de la clé dépend d'un attribut ne faisant pas partie de la clé.

Intéressons-nous, par exemple (cf. figure 2.33), à un type entité Diplômé modélisant des personnes (Nom et Prénom) possédant un diplôme (Diplôme) d'une institution (Institution). On suppose qu'il n'y a pas d'homonyme, qu'une même personne ne possède pas deux fois le même diplôme, mais qu'elle peut posséder plusieurs diplômes différents. Une institution ne délivre qu'un type de diplôme, mais un même diplôme peut être délivré par plusieurs institutions (par exemple, plusieurs écoles d'ingénieurs délivrent des diplômes d'ingénieur). Une clé possible pour le type entité Diplômé est donc Nom, Prénom, Diplôme. Le type entité obtenu est en troisième forme normale, mais une redondance subsiste, car l'attribut Institution détermine l'attribut Diplôme. Le type entité Diplômé n'est donc pas en forme normale de Boyce-Codd.

Un modèle en forme normale de Boyce-Codd est considéré comme étant de qualité suffisante pour une implantation.

2-4-4-f - Autres formes normales

Il existe d'autres formes normales. La quatrième et la cinquième forme normale sont présentées dans la section 3.2 dans le cadre du modèle relationnel.

2-5 - Élaboration d'un modèle entités-associations

2-5-1 - Étapes de conceptions d'un modèle entités-associations

Pour concevoir un modèle entités-associations, vous devrez certainement passer par une succession d'étapes. Nous les décrivons ci-dessous dans l'ordre chronologique. Sachez cependant que la conception d'un modèle entités-associations est un travail non linéaire. Vous devrez régulièrement revenir à une étape précédente et vous n'avez pas besoin d'en avoir terminé avec une étape pour commencer l'étape suivante.

Recueil des besoins

1. C'est une étape primordiale. Inventoriez l'ensemble des données à partir des documents de l'entreprise, d'un éventuel cahier des charges et plus généralement de tous les supports de l'information. N'hésitez pas à poser des questions.

Tri de l'information

1. Faites le tri dans les données recueillies. Il faut faire attention, à ce niveau, aux problèmes de synonymie/polysémie. En effet, les attributs ne doivent pas être redondants. Par exemple, si dans le langage de l'entreprise on peut parler indifféremment de référence d'article ou de n° de produit pour désigner la même chose, cette caractéristique ne devra se concrétiser que par un unique attribut dans le modèle. Inversement, on peut parler d'adresse pour désigner l'adresse du fournisseur et l'adresse du client, le contexte permettant de lever l'ambiguïté. Par contre, dans le modèle, il faudra veiller à bien distinguer ces deux caractéristiques par deux attributs distincts.

Un autre exemple est celui d'une entreprise de production fabricant des produits à destination d'une autre société du même groupe. Il se peut que dans ce cas, le prix de production (i.e. le coût de revient industriel) soit le même que prix de vente (aucune marge n'est réalisée). Même dans ce cas où les deux caractéristiques sont identiques pour chaque entité (prix de production égale prix de vente), il faut impérativement les scinder en deux attributs au niveau du type entité Produit. Sinon, cette égalité factuelle deviendrait une contrainte imposée par le modèle, obligeant alors l'entreprise de production à revoir son système le jour où elle décidera de réaliser une marge (prix de production inférieure au prix de vente).

Identification des types entité

1. Le repérage d'attributs pouvant servir d'identifiant permet souvent de repérer un type entité. Les attributs de ce type entité sont alors les attributs qui dépendent des attributs pouvant servir d'identifiant.

Attention, un même concept du monde réel peut être représenté dans certains cas comme un attribut et dans d'autres cas comme un type entité, selon qu'il a ou non une existence propre. Par exemple, la marque d'une automobile peut être vue comme un attribut du type entité Véhicule de la base de données d'une préfecture, mais aussi comme un type entité Constructeur automobile dans la base de données du Ministère de l'Industrie.

Lorsqu'on ne parvient pas à trouver d'identifiant pour un type entité, il faut se demander s'il ne s'agit pas en fait d'un type association. Si ce n'est pas le cas, un identifiant arbitraire numérique entier peut faire l'affaire.

Identification des typesassociation

1. Identifiez les types association reliant les types entité du modèle. Le cas échéant, leur affecter les attributs correspondants.

Il est parfois difficile de faire un choix entre un type entité et un type association. Par exemple, un mariage peut être considéré comme un type association entre deux personnes ou comme un type entité pour lequel on veut conserver un numéro, une date, un lieu… et que l'on souhaite manipuler en tant que tel.

Étudiez également les cardinalités des types association retenus. Lorsque toutes les pattes d'un type association portent la cardinalité 1,1, il faut se demander si ce type association et les types entité liés ne décrivent pas en fait un seul type entité (cf. figure 2.25).

Vérification du modèle

1. Vérifiez que le modèle respecte bien les règles que nous avons énoncées et les définitions concernant la normalisation des types entité et des types association. Le cas échéant, opérez les modifications nécessaires pour que le modèle soit bien formé.

Pour faciliter la lecture du schéma, il est assez courant de ne pas y faire figurer les attributs ou de ne conserver que ceux qui font partie des identifiants. Les attributs cachés doivent alors absolument être spécifiés dans un document à part.

2-5-2 - Conseils divers

2-5-2-a - Concernant le choix des noms

Pour les types entité, choisissez un nom commun décrivant le type entité (ex. : Étudiant, Enseignant, Matière). Certains préfèrent mettre le nom au pluriel (ex : Étudiants, Enseignants, Matières). Restez cependant cohérents, soit tous les noms de type entité sont au pluriel, soit ils sont tous au singulier.

Pour les types association, choisissez un verbe à l'infinitif, éventuellement à la forme passive ou accompagné d'un adverbe (ex. : Enseigner, Avoir lieu dans).

Pour les attributs, utilisez un nom commun au singulier éventuellement accompagné du nom du type entité ou du type association dans lequel il se trouve (ex. : nom de client, numéro d'article).

2-5-2-b - Concernant le choix des identifiants des types entité

Évitez les identifiants composés de plusieurs attributs (comme, par exemple, un identifiant formé par les attributs nom et prénom d'un type association Personne), car :

- ils dégradent les performances du SGBD ;

- mais surtout l'unicité supposée par une telle démarche finit généralement, tôt ou tard, par être démentie !

Évitez les identifiants susceptibles de changer au cours du temps (comme la plaque d'immatriculation d'un véhicule).

Évitez les identifiants du type chaîne de caractère.

En fait, il est souvent préférable de choisir un identifiant arbitraire de type entier pour les types entité. Cet identifiant deviendra une clé primaire dans le schéma relationnel et le SGBD l'incrémentera automatiquement lors de la création de nouvelles instances. L'inconvénient de cette pratique est qu'il devient possible de se retrouver avec deux instances du type entité représentant le même objet, mais avec deux numéros différents. Malgré cet inconvénient, cette politique de l'identifiant reste largement avantageuse dans la pratique et permet, en outre, de s'affranchir (en la satisfaisant automatiquement) de la deuxième forme normale (cf. section 2.4.4).

2-5-2-c - Bien distinguer les concepts de données et de traitements

La modélisation conceptuelle de données exclut la représentation des traitements futurs sur ces données. Toutefois, elle nécessite la connaissance de ces traitements pour prévoir les données élémentaires indispensables à ceux-ci. En conséquence, il existe une confusion fréquente entre les concepts de données et de traitements. Par exemple, la facturation est un traitement qui nécessite de connaître toutes les caractéristiques d'une commande. Par contre, la facturation ne se traduit ni par un type entité, ni par un type association dans le schéma entités-associations.

3 - Chapitre 3 - Bases de données relationnelles

3-1 - Introduction au modèle relationnel

3-1-1 - Présentation

Le modèle relationnel a déjà été introduit dans la section 1.1.2.

Dans ce modèle, les données sont représentées par des tables, sans préjuger de la façon dont les informations sont stockées dans la machine. Les tables constituent donc la structure logique(6) du modèle relationnel. Au niveau physique, le système est libre d'utiliser n'importe quelle technique de stockage (fichiers séquentiels, indexage, adressage dispersé, séries de pointeurs, compression…) dès lors qu'il est possible de relier ces structures à des tables au niveau logique. Les tables ne représentent donc qu'une abstraction de l'enregistrement physique des données en mémoire.

Le succès du modèle relationnel auprès des chercheurs, concepteurs et utilisateurs est dû à la puissance et à la simplicité de ses concepts. En outre, contrairement à certains autres modèles, il repose sur des bases théoriques solides, notamment la théorie des ensembles et la logique des prédicats du premier ordre.

Les objectifs du modèle relationnel sont :

- proposer des schémas de données faciles à utiliser ;

- améliorer l'indépendance logique et physique (cf. section 1.2.2) ;

- mettre à la disposition des utilisateurs des langages de haut niveau ;

- optimiser les accès à la base de données ;

- améliorer l'intégrité et la confidentialité ;

- fournir une approche méthodologique dans la construction des schémas.

De façon informelle, on peut définir le modèle relationnel de la manière suivante :

- les données sont organisées sous forme de tables à deux dimensions, encore appelées relations, dont les lignes sont appelées n-uplet ou tuple en anglais ;

- les données sont manipulées par des opérateurs de l'algèbre relationnelle ;

- l'état cohérent de la base est défini par un ensemble de contraintes d'intégrité.

Au modèle relationnel est associée a la théorie de la normalisation des relations qui permet de se débarrasser des incohérences au moment de la conception d'une base de données relationnelle.

3-1-2 - Éléments du modèle relationnel

Définition 1 -attribut- Un attribut est un identificateur (un nom) décrivant une information stockée dans une base.

Exemples d'attribut : l'âge d'une personne, le nom d'une personne, le numéro de sécurité sociale.

Définition 2 -Domaine- Le domaine d'un attribut est l'ensemble, fini ou infini, de ses valeurs possibles.

Par exemple, l'attribut numéro de sécurité sociale a pour domaine l'ensemble des combinaisons de quinze chiffres et nom a pour domaine l'ensemble des combinaisons de lettres (une combinaison comme cette dernière est généralement appelée chaîne de caractères ou, plus simplement, chaîne).

Définition 3 -relation- Une relation est un sous-ensemble du produit cartésien de n domaines d'attributs (n > 0).

Une relation est représentée sous la forme d'un tableau à deux dimensions dans lequel les n attributs correspondent aux titres des n colonnes.

Définition 4 -schéma de relation- Un schéma de relation précise le nom de la relation ainsi que la liste des attributs avec leurs domaines.

Le tableau 3.1 montre un exemple de relation et précise son schéma.

Tableau 3.1 : Exemple de relation de schéma Personne(N° sécu : Entier, Nom : Chaîne, Prénom : Chaîne)

N° Sécu

Nom

Prénom

354338532195874

Durand

Caroline

345353545435811

Dubois

Jacques

173354684513546

Dupont

Lisa

973564213535435

Dubois

Rose-Marie

Définition 5 -degré- Le degré d'une relation est son nombre d'attributs.

Définition 6 -occurrence ou n-uplets ou tuples- Une occurrence, ou n-uplets, ou tuples, est un élément de l'ensemble figuré par une relation. Autrement dit, une occurrence est une ligne du tableau qui représente la relation.

Définition 7 -cardinalité- La cardinalité d'une relation est son nombre d'occurrences.

Définition 8 -clé candidate- Une clé candidate d'une relation est un ensemble minimal des attributs de la relation dont les valeurs identifient à coup sûr une occurrence.

La valeur d'une clé candidate est donc distincte pour tous les tuples de la relation. La notion de clé candidate est essentielle dans le modèle relationnel.

Règle 9 Toute relation a au moins une clé candidate et peut en avoir plusieurs.

Ainsi, il ne peut jamais y avoir deux tuples identiques au sein d'une relation. Les clés candidates d'une relation n'ont pas forcément le même nombre d'attributs. Une clé candidate peut être formée d'un attribut arbitraire, utilisé à cette seule fin.

Définition 10 -clé primaire- La clé primaire d'une relation est une de ses clés candidates. Pour signaler la clé primaire, ses attributs sont généralement soulignés.

Définition 11 -clé étrangère- Une clé étrangère dans une relation est formée d'un ou plusieurs attributs qui constituent une clé primaire dans une autre relation.

Définition 12 -schéma relationnel- Un schéma relationnel est constitué par l'ensemble des schémas de relation.

Définition 13 -base de données relationnelle- Une base de données relationnelle est constituée par l'ensemble des n-uplets des différentes relations du schéma relationnel.

3-1-3 - Passage du modèle entités-associations au modèle relationnel

3-1-3-a - Règles de passage

Pour traduire un schéma du modèle entités-associations vers le modèle relationnel, on peut appliquer les règles suivantes :

1. La normalisation devrait toujours être effectuée avant le passage au modèle relationnel (cf. section 2.4.4). Dans les faits, elle est parfois faite a posteriori (section 3.2), ce qui impose toujours une surcharge de travail importante.

2. Chaque type entité donne naissance à une relation. Chaque attribut de ce type entité devient un attribut de la relation. L'identifiant est conservé en tant que clé de la relation.

3. Chaque type association dont aucune patte n'a pour cardinalité maximale 1 donne naissance à une relation. Chaque attribut de ce type association devient un attribut de la relation. L'identifiant, s'il est précisé, est conservé en tant que clé de la relation, sinon cette clé est formée par la concaténation des identifiants des types entité qui interviennent dans le type association.

4. Un type association dont au moins une patte a une cardinalité maximale à 1 (ce type association devrait être binaire et n'a généralement pas d'attribut) ne devient pas une relation. Il décrit en effet une dépendance fonctionnelle (cf. section 3.2). La relation correspondant au type entité dont la patte vers le type association a une cardinalité maximale valant 1, se voit simplement ajouter comme attribut (et donc comme clé étrangère) l'identifiant de l'autre type entité.

3-1-3-b - Cas particulier d'un type association du type 1 vers 1

Figure 3.1 : Reprise de l'exemple de la figure 2.26 d'un type association Etre où toutes les cardinalités maximales sont de 1.

Dans l'exemple de la figure 3.1 toutes les cardinalités maximales du type association Etre sont de 1. L'application des règles de passage du modèle entités-associations au modèle relationnel énoncées ci-dessus nous donnerait :

- Citoyen(Num-Citoyen, Num-Candidat, Nom, Prénom, Adresse) ;

- Candidat(Num-Candidat), Num-Citoyen, Parti).

L'attribut Num-Candidat dans la relation Citoyen est une clé étrangère de la relation Candidat. L'attribut Num-Citoyen dans la relation Candidat est une clé étrangère de la relation Citoyen.

Le type association Etre étant du type 1 vers 1, il est entièrement matérialisé dans la relation Candidat par l'attribut Num-Citoyen. Il est donc inutile de la rematérialiser dans la relation Citoyen. L'attribut Num-Candidat dans la relation Citoyen doit donc être supprimé. D'autre part, dans la relation Candidat, l'attribut Num-Citoyen, en plus d'être une clé étrangère, constitue une clé candidate. On peut donc se passer de la clé Num-Candidat.

Le schéma relationnel adéquat correspondant au modèle entités-associations de la figure 3.1 devient donc :

- Citoyen(Num-Citoyen, Nom, Prénom, Adresse) ;

- Candidat(Num-Citoyen, Parti).

où Num-Citoyen, en plus d'être la clé de la relation Candidat, est une clé étrangère de la relation Citoyen.

3-1-3-c - Cas particulier d'un type entité sans attribut autre que sa clé

Lorsqu'un type entité ne possède pas d'attribut en dehors de sa clé, il ne faut pas nécessairement en faire une relation.

Figure 3.2 : Ici, le type entité Date ne doit pas se matérialiser par une relation.

Par exemple, le type entité Date de la figure 3.2 ne doit pas se traduire par une relation. Le schéma relationnel adéquat correspondant au modèle entités-associations de la figure est donc :

- Exemplaire(Num-Exemplaire, date-achat) ;

- Personne(Num-Personne, nom, prénom, adresse) ;

- Emprunter(Num-Exemplaire, Num-Personne, Date, date-retour).

3-1-3-d - Exemple complet

Figure 3.3 : Exemple très simplifié de modélisation entités-associations

Comme exemple d'application, voici les relations déduites du schéma entités-associations de la figure 3.3 :

- Patient(Num-Patient, Nom-Patient, Num-Mutuelle) ;

- Mutuelle(Num-Mutuelle, Nom-Mutuelle) ;

- Médecin(Num-Médecin, Nom-Médecin, Prénom-Médecin) ;

- Affection(Num-Affection, Nom-Affection) ;

- Hospitaliser(Num-Patient, Num-Affection, Num-Médecin, Date-Entrée, Chambre, Durée-Hospitalisation).

3-2 - Normalisation

3-2-1 - Introduction

Les formes normales sont différents stades de qualité qui permettent d'éviter la redondance dans les bases de données relationnelles afin d'éviter ou de limiter : les pertes de données, les incohérences au sein des données, l'effondrement des performances des traitements.

Le processus de normalisation consiste à remplacer une relation donnée par certaines projections afin que la jointure de ces projections permette de retrouver la relation initiale. En d'autres termes, le processus est réversible (i.e. sans perte d'information). Les notions de projection et de jointure seront respectivement définies dans les sections 3.3.3 et 3.3.8.

Il existe une hiérarchie dans les règles de normalisation : une relation en 5e forme normale est forcément en 4e forme normale, une relation en 4e forme normale est forcément en forme normale de Boyce-Codd, etc. Il existe des méthodes systématiques pour normaliser une relation dans chacune des formes normales. Ces algorithmes de décomposition, associés à chacune des formes normales, sortent du cadre de ce cours et ne seront pas abordés.

La normalisation peut être effectuée, et c'est préférable, pendant la phase de conception sur le modèle entités-associations (cf. section 2.4.4). Ce qui a été dit et les exemples qui ont été donnés dans cette section restent transposables au modèle relationnel. Dans le cas où la normalisation est faite en amont, lors de la conception, il n'est pas nécessaire de la recommencer sur le modèle relationnel. On peut tout de même vérifier que les relations obtenues par le passage du modèle entités-associations au modèle relationnel sont toujours en forme normale, mais, sauf erreur, il ne devrait pas y avoir de problème. Il en va tout autrement lorsque l'on ne connaît pas bien, ou maîtrise pas bien, l'origine d'un modèle relationnel. Dans ce cas, vérifier la normalisation des relations, et, le cas échéant, les normaliser, est une phase primordiale. C'est également le cas lorsque le modèle relationnel est le modèle de conception (i.e. on ne passe pas par un modèle entités-associations).

Contrairement à ce que nous avions fait dans la section 2.4.4 dans le cadre du modèle entités-associations, nous abordons ici la normalisation en nous appuyant sur les notions de dépendance fonctionnelle, dépendance multivaluée et dépendance de jointure. Il est important de prendre conscience que la dépendance fonctionnelle, la dépendance multivaluée et la dépendance de jointure sont des notions sémantiques. Elles tirent leurs origines dans les contraintes du monde réel. Comme ces contraintes participent à la sémantique de la situation, elles doivent avoir une manifestation dans la base de données. Les dépendances doivent donc être spécifiées dans la définition de la base de données afin que le SGBD puisse les appliquer. Les concepts de normalisation fournissent en fait un moyen indirect de déclarer ces dépendances. Autrement dit, la normalisation d'une base de données est une manifestation observable des dépendances observées dans le monde réel. La dépendance fonctionnelle permet de définir les premières formes normales jusqu'à la forme normale de Boyce-Codd (1FN, 2FN, 3FN et BCNF). La dépendance multivaluée permet de définir la quatrième forme normale (4FN) et la dépendance de jointure la cinquième forme normale (5FN).

3-2-2 - Dépendance fonctionnelle (DF)

Définition 14 -dépendance fonctionnelle (DF)- Soit R(A_1, A_2,… An) un schéma de relation, et X et Y des sous-ensembles de A_1, A_2,… An. On dit que X détermine Y ou que Y dépend fonctionnellement de X si, et seulement si, des valeurs identiques de X impliquent des valeurs identiques de Y. On le note : X → Y.

Autrement dit, il existe une dépendance fonctionnelle entre un ensemble d'attributs X et un ensemble d'attributs Y, que l'on note X → Y, si connaissant une occurrence de X on ne peut lui associer qu'une seule occurrence de Y.

Il est essentiel de noter qu'une dépendance fonctionnelle est une assertion sur toutes les valeurs possibles et non sur les valeurs actuelles : elle caractérise une intention et non une extension de la relation.

Définition 15 -dépendance fonctionnelle élémentaire- Une dépendance fonctionnelle élémentaire est une dépendance fonctionnelle de la forme X → A, où A est un attribut unique n'appartenant pas à X et où il n'existe pas X′ inclus au sens strict dans X (i.e. X′ ⊂ X) tel que X′ → A.

Autrement dit, une dépendance fonctionnelle est élémentaire si la cible est un attribut unique et si la source ne comporte pas d'attributs superflus. La question sur l'élémentarité d'une dépendance fonctionnelle ne doit donc se poser que lorsque la partie gauche de la dépendance fonctionnelle comporte plusieurs attributs.

Définition 16 -dépendance fonctionnelle directe- Une dépendance fonctionnelle X → A est une dépendance fonctionnelle directe s'il n'existe aucun attribut B tel que l'on puisse avoir X → B et B → A.

En d'autres termes, cela signifie que la dépendance entre X et A ne peut pas être obtenue par transitivité.

3-2-3 - Première et deuxième forme normale

3-2-3-a - Première forme normale

Définition 17 -première forme normale (1FN)- Une relation est en première forme normale si, et seulement si, tout attribut contient une valeur atomique (non multiples, non composées).

Par exemple, le pseudo schéma de relation Personne(num-personne, nom, prénom, rue-et-ville, prénoms-enfants) n'est pas en première forme normale. Il faut le décomposer en :

- Personne(num-personne, nom, prénom, rue, ville) ;

- Prénoms-enfants(num-personne, num-prénom) ;

- Prénoms(num-prénom, prénom).

3-2-3-b - Remarques sur la première forme normale

La première forme normale impose que chaque ligne d'une relation ait une seule valeur pour chaque colonne (i.e. attribut), ce qui est justement la définition d'une table. Donc, une table est nécessairement en première forme normale au sens du modèle relationnel.

Cependant, il faut noter que le modèle relationnel peut être étendu de manière à permettre des colonnes à valeur complexe. On parle alors de modèle relationnel étendu (NF2 pour Non First Normal Form en anglais).

3-2-3-c - Deuxième forme normale

Définition 18 -deuxième forme normale (2FN)- Une relation est en deuxième forme normale si, et seulement si, elle est en première forme normale et si toutes les dépendances fonctionnelles entre la clé et les autres attributs sont élémentaires.

Une relation peut être en deuxième forme normale par rapport à une de ses clés candidates et ne pas l'être par rapport à une autre. Une relation avec une clé primaire réduite à un seul attribut est, par définition, forcément en deuxième forme normale.

3-2-4 - Troisième forme normale

Définition 19 -Troisième forme normale (3FN)- Une relation est en troisième forme normale si, et seulement si elle est en deuxième forme normale et tout attribut n'appartenant pas à la clé n'est pas en dépendance fonctionnelle directe avec un ensemble d'attributs non-clé.

Une relation peut être en troisième forme normale par rapport à une de ses clés candidates et ne pas l'être par rapport à une autre. Une relation en deuxième forme normale avec au plus un attribut qui n'appartient pas à la clé primaire est, par définition, forcément en troisième forme normale.

3-2-5 - Forme normale de BOYCE-CODD

Définition 20 -forme normale de BOYCE-CODD (BCNF)- Une relation est en forme normale de Boyce-Codd (BCNF) si, et seulement si, les seules dépendances fonctionnelles élémentaires sont celles dans lesquelles une clé détermine un attribut non-clé.

Cette forme normale permet de renforcer certaines lacunes de la troisième forme normale. Dans la pratique, la plupart des problèmes de conception peuvent être résolus en appliquant les concepts de troisième forme normale et de forme normale de BOYCE-CODD. Les quatrième et cinquième formes normales traitent encore d'autres cas de redondance, mais qui ne sont pas expliqués par des dépendances fonctionnelles.

3-2-6 - Quatrième et cinquième forme normale

3-2-6-a - Dépendance multivaluée (DM)

Définition 21  -dépendance multivaluée (DM)- Soit R(A_1, A_2,… An) un schéma de relation contenant n propriétés, soit X, Y et Z des sous-ensembles de A_1, A_2,… An et soit Xi, Yi et Zi des instances de ces sous-ensembles (i.e. une affectation de valeur à chacune des propriétés de ces sous-ensembles). Il existe une dépendance multivaluée (DM) entre les ensembles de propriétés X, Y lorsque :

(X_1, Y_1, Z_1) ∈ R et (X_1, Y_2, Z_2) ∈ R ⇒ (X_1, Y_1, Z_2) ∈ R et (X_1, Y_2, Z_1) ∈ R

On la note X ↠ Y, ce qui se lit X multidétermine Y.

Remarque : X ↠ Y ⇒ X ↠ Ai−(X ∪ Y).

Comme illustration, supposons une situation où un employé d'un garage est qualifié pour effectuer un certain type d'intervention sur certaines marques de voiture. Cette situation est modélisée par le schéma relationnel suivant :

- Employé(Nom-Employé)

- Intervention(Type-Intervetion)

- Constructeur(Marque)

- Intervenir(Nom-Employé, Type-Intervetion, Marque)

Supposons maintenant qu'un employé qui effectue un ensemble de types d'interventions pour un ensemble de marques de voiture est capable d'effectuer chacun de ces types d'interventions sur chacune de ces marques de voitures. Dans ce cas, il existe des dépendances multivaluées dans la relation Intervenir : Nom-Employé ↠ Type-Intervetion et Nom-Employé ↠ Marque.

3-2-6-b - Quatrième forme normale

Définition 22  -quatrième forme normale (4FN)- Une relation est en quatrième forme normale (4FN) si, et seulement si, elle est en forme normale de BOYCE-CODD et si elle ne possède pas de dépendance multivaluée ou si, X ↠ Y étant la dépendance multivaluée, il existe une propriété A telle que X → A.

Tableau 3.2 : Exemple de relation n'étant pas en quatrième forme normale.

Nom-Employé

Type-Intervention

Marque

Tussier

Dépannage

Peugeot

Tussier

Dépannage

Citroën

Martin

Électricité

Citroën

Martin

Électricité

Renault

Martin

Mécanique

Citron

Piquard

Mécanique

Renault

Piquard

Carrosserie

Fiat

Piquard

Carrosserie

Ford

Piquard

Alarme

Fiat

Piquard

Alarme

Ford

Piquard

Électricité

Fiat

Piquard

Électricité

Ford

Dans la section précédente, nous avons présenté un schéma relationnel qui n'était pas en quatrième forme normale en raison du schéma de relation Intervenir. La table 3.2 propose un exemple de relation correspondant à ce schéma de relation. Cette table permet d'observer le phénomène de redondance consécutif au fait que cette table n'est pas en quatrième forme normale. Dans cette table, le nombre de lignes commençant par un nom d'employé donné doit être égal au nombre d'interventions que cet employé peut faire multiplié par le nombre de marques sur lesquelles il peut travailler. Imaginons que l'employé Piquard puisse maintenant travailler sur des voitures de la marque Citroën (on désire ajouter une information dans la base), il faudra alors ajouter trois lignes à la table : une pour chaque type d'intervention (Carrosserie, Alarme et Électricité).

Pour normaliser la relation Intervenir, il faut la décomposer pour aboutir au schéma relationnel suivant :

- Employé(Nom-Employé)

- Intervention(Type-Intervetion)

- Constructeur(Marque)

- Être capable-de(Nom-Employé, Type-Intervetion)

- Etre capable d'intervenir-sur(Nom-Employé, Marque)

3-2-6-c - Dépendance de jointure (DJ)

Jusqu'ici, nous avons pu résoudre une redondance dans une relation en la remplaçant par deux de ses projections. Il existe cependant des relations qui ne peuvent pas être décomposées sans perte d'information en deux projections, mais qui peuvent l'être en trois ou plus (ces cas sont assez rares en pratique). C'est ce que permet la normalisation en cinquième forme normale.

Les dépendances de jointures font appel à des notions (projection et jointure) qui seront définies plus loin (cf. section 3.3).

Définition 23 -dépendance de jointure (DJ)- Soit X_1, X_2,… Xn des sous-ensembles d'un schéma de relation R. Il y a une dépendance de jointure, notée *{X_1, X_2,… Xn} dans la relation R, si :

R=Π (X_1)R ▷◁ Π (X_2)R ▷◁ … ▷◁ Π (Xn)R

Définition 24  -dépendance de jointure triviale- Une dépendance de jointure est triviale si une des parties, Xi, est l'ensemble de tous les attributs de R.

3-2-6-d - Cinquième forme normale (5FN)

Définition 25  -cinquième forme normale (5FN)- Une relation R est en cinquième forme normale (5FN) si, pour toute dépendance de jointure non triviale *{X_1, X_2,… Xn} dans R, chacun des Xi contient une clé candidate de R.

En d'autres termes, les seules décompositions qui préservent le contenu sont celles où chacune des tables de la décomposition contient une clé candidate de la table. Il est donc superflu de décomposer de ce point de vue.

Cette forme normale est finale vis-à-vis de la projection et de la jointure : elle garantit qu'une relation en cinquième forme normale ne contient aucune anomalie pouvant être supprimée en effectuant des projections (i.e. des décompositions).

Tableau 3.3 : Exemple de relation n'étant pas en cinquième forme normale.

Relation Fournisseur

Num-Fournisseur

Num-Article

Num-Organisme

f1

a2

o1

f1

a1

o2

f2

a1

o1

f1

a1

o1

Prenons, comme illustration(7), la relation Fournisseur(table 3.3) qui décrit les fournisseurs des organismes de la fonction publique.

La fonction publique a des règles très particulières concernant les fournisseurs pour réduire le potentiel de conflit d'intérêts. Un fournisseur fournit un certain nombre d'articles (par exemple f1 fournit a1 et a2). Le même article peut être fourni par plusieurs fournisseurs (par exemple a1 est fourni par f1 et f2). Un fournisseur peut être attitré à plusieurs organismes (par exemple f1 est attitré à o1 et o2). Un organisme peut avoir plusieurs fournisseurs (par exemple o1 est servi par f1 et f2). Un organisme peut utiliser plusieurs articles (c'est-à-dire que o1 utilise a1 et a2) et un article peut être utilisé par plusieurs organismes (c'est-à-dire que a1 est utilisé par o1 et o2). La règle de la fonction publique est la suivante :

- si un fournisseur fournit un certain article (comme f1 fournit a1),

- le fournisseur est attitré à l'organisme (comme f1 est attitré à o1), et

- l'organisme utilise un article (comme o1 utilise a1),

- alors nécessairement, le fournisseur fournit l'article à l'organisme (f1 fournit a1 à o1).

Le dernier fait est déductible des trois autres.

Cette table contient de la redondance de données parce que certains faits sont répétés. Par exemple, le fait que f1 fournit a1 est répété à deux reprises, une fois parce qu'il fournit a1 à o1 et une autre fois parce qu'il fournit a1 à o2. Le fait que f1 est attitré à o1 est aussi répété à deux reprises. Il en est de même pour o1 qui utilise a1.

La relation Fournisseur souffre d'une dépendance de jointure :
*{(Num-Fournisseur, Num-Article), (Num-Fournisseur, Num-Organisme), (Num-Article, Num-Organisme)}.

Pour résoudre le problème de redondance, il faut décomposer la relation en trois (cf. table 3.4).

Tableau 3.4 : Décomposition de la relation Fournisseur (table 3.3) pour obtenir des relations en cinquième forme normale.

Relation FournisseurArticle

Relation FournisseurOrganisme

Relation ArticleOrganisme

Num-Fournisseur

Num-Article

Num-Fournisseur

Num-Organisme

Num-Article

Num-Organisme

f1

a2

f1

o1

a2

o1

f1

a1

f1

o2

a1

o2

f2

a1

f2

o1

a1

o1

Il est important de se convaincre qu'aucune décomposition binaire de cette relation ne préserve le contenu de la relation initiale. Pour cela, il suffit de tenter de joindre deux tables parmi les trois précédentes. Aucune de ces jointures ne produit la relation Fournisseur.

3-2-7 - Remarques au sujet de la normalisation

Il existe d'autres formes normales comme la forme normale domaine-clé (FNDC), la forme normale de restriction-union ou la sixième forme normale (6NF).

Bien que l'objectif de la normalisation soit d'amener le concepteur à obtenir des relations en forme normale finale (i.e. en cinquième forme normale), cet objectif ne doit pas être interprété comme une loi. Il peut exister, très occasionnellement, de bonnes raisons pour passer outre les principes de la normalisation. De plus, un schéma en cinquième forme normale n'est pas nécessairement un schéma pleinement satisfaisant. D'autres facteurs sont à considérer dans le processus de conception d'une base de données et l'expérience et l'intuition jouent un rôle important.

3-3 - Algèbre relationnelle

3-3-1 - Introduction

L'algèbre relationnelle est un support mathématique cohérent sur lequel repose le modèle relationnel. L'objet de cette section est d'aborder l'algèbre relationnelle dans le but de décrire les opérations qu'il est possible d'appliquer sur des relations pour produire de nouvelles relations. L'approche suivie est donc plus opérationnelle que mathématique.

On peut distinguer trois familles d'opérateurs relationnels :

Les opérateurs unaires (Sélection, Projection) :

1. ce sont les opérateurs les plus simples, ils permettent de produire une nouvelle table à partir d'une autre table.

Les opérateurs binaires ensemblistes (Union, Intersection Différence) :

1. ces opérateurs permettent de produire une nouvelle relation à partir de deux relations de même degré et de même domaine.

Les opérateurs binaires ou n-aires (Produit cartésien, Jointure, Division) :

1. ils permettent de produire une nouvelle table à partir de deux ou plusieurs autres tables.

Les notations ne sont pas standardisées en algèbre relationnelle. Ce cours utilise des notations courantes, mais donc pas forcément universelles.

3-3-2 - Sélection

Définition 26 -sélection- La sélection (parfois appelée restriction) génère une relation regroupant exclusivement toutes les occurrences de la relation R qui satisfont l'expression logique E, on la note σ(E)R.

Il s'agit d'une opération unaire essentielle dont la signature est :

relation × expression logique → relation

En d'autres termes, la sélection permet de choisir (i.e. sélectionner) des lignes dans le tableau. Le résultat de la sélection est donc une nouvelle relation qui a les mêmes attributs que R. Si R est vide (i.e. ne contient aucune occurrence), la relation qui résulte de la sélection est vide.

Le tableau 3.6 montre un exemple de sélection.

Tableau 3.5 : Exemple de relation Personne

Numéro

Nom

Prénom

5

Durand

Caroline

1

Germain

Stan

12

Dupont

Lisa

3

Germain

Rose-Marie

Tableau 3.6 : Exemple de sélection sur la relation Personne du tableau 3.5 : σ(Numéro≥5)Personne

Numéro

Nom

Prénom

5

Durand

Caroline

12

Dupont

Lisa

3-3-3 - Projection

Définition 27 -projection- La projection consiste à supprimer les attributs autres que A_1,… An d'une relation et à éliminer les n-uplets en double apparaissant dans la nouvelle relation ; on la note Π(A_1… An)R.

Il s'agit d'une opération unaire essentielle dont la signature est :

relation × liste d'attributs → relation

En d'autres termes, la projection permet de choisir des colonnes dans le tableau. Si R est vide, la relation qui résulte de la projection est vide, mais pas forcément équivalente (elle contient généralement moins d'attributs).

Le tableau 3.7 montre un exemple de sélection.

Tableau 3.7 : Exemple de projection sur la relation Personne du tableau 3.5 : Π(Nom)Personne

Nom

Durand

Germain

Dupont

3-3-4 - Union

Définition 28 -union- L'union est une opération portant sur deux relations R_1 et R_2 ayant le même schéma et construisant une troisième relation constituée des n-uplets appartenant à chacune des deux relations R_1 et R_2 sans doublon, on la note R_1 ∪ R_2.

Il s'agit une opération binaire ensembliste commutative essentielle dont la signature est :

relation × relation → relation

Comme nous l'avons déjà dit, R_1 et R_2 doivent avoir les mêmes attributs et si une même occurrence existe dans R_1 et R_2, elle n'apparaît qu'une seule fois dans le résultat de l'union. Le résultat de l'union est une nouvelle relation qui a les mêmes attributs que R_1 et R_2. Si R_1 et R_2 sont vides, la relation qui résulte de l'union est vide. Si R_1 (respectivement R_2) est vide, la relation qui résulte de l'union est identique à R_2 (respectivement R_1).

Le tableau 3.8 montre un exemple d'union.

Tableau 3.8 : Exemple d'union : R = R1 ∪ R2

Relation R_1

Relation R_2

Relation R

Nom

Prénom

Nom

Prénom

Nom

Prénom

Durand

Caroline

Dupont

Lisa

Durand

Caroline

Germain

Stan

Juny

Carole

Germain

Stan

Dupont

Lisa

Fourt

Lisa

Dupont

Lisa

Germain

Rose-Marie

Germain

Rose-Marie

Juny

Carole

Fourt

Lisa

3-3-5 - Intersection

Définition 29 -intersection- L'intersection est une opération portant sur deux relations R_1 et R_2 ayant le même schéma et construisant une troisième relation dont les n-uplets sont constitués de ceux appartenant aux deux relations, on la note R_1 ∩ R_2.

Il s'agit une opération binaire ensembliste commutative dont la signature est :

relation × relation → relation

Comme nous l'avons déjà dit, R_1 et R_2 doivent avoir les mêmes attributs. Le résultat de l'intersection est une nouvelle relation qui a les mêmes attributs que R_1 et R_2. Si R_1 ou R_2 ou les deux sont vides, la relation qui résulte de l'intersection est vide.

Le tableau 3.9 montre un exemple d'intersection.

Tableau 3.9 : Exemple d'intersection : R = R1 ∩ R2

Relation R_1

Relation R_2

Relation R

Nom

Prénom

Nom

Prénom

Nom

Prénom

Durand

Caroline

Dupont

Lisa

Durand

Caroline

Germain

Stan

Juny

Carole

Dupont

Lisa

Dupont

Lisa

Fourt

Lisa

Juny

Carole

Germain

Rose-Marie

Durand

Caroline

Juny

Carole

3-3-6 - Différence

Définition 30 -différence- La différence est une opération portant sur deux relations R_1 et R_2 ayant le même schéma et construisant une troisième relation dont les n-uplets sont constitués de ceux ne se trouvant que dans la relation R_1 ; on la note R_1 − R_2.

Il s'agit une opération binaire ensembliste non commutative essentielle dont la signature est :

relation × relation → relation

Comme nous l'avons déjà dit, R_1 et R_2 doivent avoir les mêmes attributs. Le résultat de la différence est une nouvelle relation qui a les mêmes attributs que R_1 et R_2. Si R_1 est vide, la relation qui résulte de la différence est vide. Si R_2 est vide, la relation qui résulte de la différence est identique à R_1.

Le tableau 3.10 montre un exemple de différence.

Tableau 3.10 : Exemple de différence : R = R1 − R2

Relation R_1

Relation R_2

Relation R

Nom

Prénom

Nom

Prénom

Nom

Prénom

Durand

Caroline

Dupont

Lisa

Germain

Stan

Germain

Stan

Juny

Carole

Germain

Rose-Marie

Dupont

Lisa

Fourt

Lisa

Germain

Rose-Marie

Durand

Caroline

Juny

Carole

3-3-7 - Produit cartésien

Définition 31 -produit cartésien- Le produit cartésien est une opération portant sur deux relations R_1 et R_2 et qui construit une troisième relation regroupant exclusivement toutes les possibilités de combinaison des occurrences des relations R_1 et R_2, on la note R_1 × R_2.

Il s'agit une opération binaire commutative essentielle dont la signature est :

relation × relation → relation

Le résultat du produit cartésien est une nouvelle relation qui a tous les attributs de R_1 et tous ceux de R_2. Si R_1 ou R_2 ou les deux sont vides, la relation qui résulte du produit cartésien est vide. Le nombre d'occurrences de la relation qui résulte du produit cartésien est le nombre d'occurrences de R_1 multiplié par le nombre d'occurrences de R_2.

Le tableau 3.11 montre un exemple de produit cartésien.

Tableau 3.11 : Exemple de produit cartésien : R = Amie × Cadeau

Relation Amie

Relation Cadeau

Relation R

Nom

Prénom

Article

Prix

Nom

Prénom

Article

Prix

Fourt

Lisa

livre

45

Fourt

Lisa

livre

45

Juny

Carole

poupée

25

Fourt

Lisa

poupée

25

montre

87

Fourt

Lisa

montre

87

Juny

Carole

livre

45

Juny

Carole

poupée

25

Juny

Carole

montre

87

3-3-8 - Jointure, thêta-jointure, équijointure, jointure naturelle

3-3-8-a - Jointure

Définition 32 -jointure- La jointure est une opération portant sur deux relations R_1 et R_2 qui construit une troisième relation regroupant exclusivement toutes les possibilités de combinaison des occurrences des relations R_1 et R_2 qui satisfont l'expression logique E. La jointure est notée R_1 ▷◁ER_2.

Il s'agit d'une opération binaire commutative dont la signature est :

relation × relation × expression logique → relation

Si R_1 ou R_2 ou les deux sont vides, la relation qui résulte de la jointure est vide.

En fait, la jointure n'est rien d'autre qu'un produit cartésien suivi d'une sélection :

R_1 ▷◁E R_2 = σE (R_1 × R_2)

Le tableau 3.12 montre un exemple de jointure.

Tableau 3.12 : Exemple de jointure : R = Famille ▷◁((Age ≤ AgeC) ∧ (Prix < 50)) Cadeau

Relation Famille

Relation Cadeau

Relation R

Nom

Prénom

Age

AgeC

Article

Prix

Nom

Prénom

Age

AgeC

Article

Prix

Fourt

Lisa

6

99

livre

30

Fourt

Lisa

6

99

livre

45

Juny

Carole

42

6

poupée

60

Fourt

Lisa

6

20

poupée

25

Fidus

Laure

16

20

baladeur

45

Fourt

Lisa

6

10

montre

87

10

déguisement

15

Juny

Carole

42

99

livre

45

Fidus

Laure

16

99

poupée

25

Fidus

Laure

16

20

montre

87

3-3-8-b - Thêta-jointure

Définition 33 -thêta-jointure- Une thêta-jointure est une jointure dans laquelle l'expression logique E est une simple comparaison entre un attribut A_1 de la relation R_1 et un attribut A_2 de la relation R_2. La thêta-jointure est notée R_1 ▷◁ER_2.

3-3-8-c - Équijointure

Définition 34 -équijointure- Une équijointure est une thêta-jointure dans laquelle l'expression logique E est un test d'égalité entre un attribut A_1 de la relation R_1 et un attribut A_2 de la relation R_2. L'équijointure est notée R_1 ▷◁A_1,A_2R_2.

Il vaut mieux écrire R_1 ▷◁A_1=A_2 R_2 que R_1 ▷◁A_1,A_2 R2, car cette dernière notation peut prêter à confusion avec une jointure naturelle explicite.

3-3-8-d - Jointure naturelle

Définition 35 -jointure naturelle- Une jointure naturelle est une jointure dans laquelle l'expression logique E est un test d'égalité entre les attributs qui portent le même nom dans les relations R_1 et R_2. Dans la relation construite, ces attributs ne sont pas dupliqués, mais fusionnés en une seule colonne par couple d'attributs. La jointure naturelle est notée R_1 ▷◁ R_2. On peut préciser explicitement les attributs communs à R_1 et R_2 sur lesquels porte la jointure : R_1 ▷◁A_1,… AnR_2.

Généralement, R_1 et R_2 n'ont qu'un attribut en commun. Dans ce cas, une jointure naturelle est équivalente à une équijointure dans laquelle l'attribut de R_1 et celui de R_2 sont justement les deux attributs qui portent le même nom.

Lorsque l'on désire effectuer une jointure naturelle entre R_1 et R_2 sur un attribut A_1 commun à R_1 et R_2, il vaut mieux écrire R_1 ▷◁A_1 R_2 que R_1 ▷◁ R_2. En effet, si R_1 et R_2 possèdent deux attributs portant un nom commun, A_1 et A_2, R_1 ▷◁A_1 R_2 est bien une jointure naturelle sur l'attribut A_1, mais R_1 ▷◁ R_2 est une jointure naturelle sur le couple d'attributs A_1, A_2, ce qui produit un résultat très différent !

Le tableau 3.13 montre un exemple de jointure naturelle.

Tableau 3.13 : Exemple de jointure naturelle : R = Famille ▷◁ Cadeau ou R = Famille ▷◁Age Cadeau

Relation Famille

Relation Cadeau

Relation R

Nom

Prénom

Age

Age

Article

Prix

Nom

Prénom

Age

Article

Prix

Fourt

Lisa

6

40

livre

45

Fourt

Lisa

6

poupée

25

Juny

Carole

40

6

poupée

25

Juny

Carole

40

livre

45

Fidus

Laure

20

20

montre

87

Fidus

Laure

20

montre

87

Choupy

Emma

6

Choupy

Emma

6

poupée

25

3-3-9 - Division

Définition 36 -division- La division est une opération portant sur deux relations R_1 et R_2, telles que le schéma de R_2 est strictement inclus dans celui de R_1, qui génère une troisième relation regroupant toutes les parties d'occurrences de la relation R_1 qui sont associées à toutes les occurrences de la relation R_2 ; on la note R_1 ÷ R_2.

Il s'agit d'une opération binaire non commutative dont la signature est :

relation × relation → relation

Autrement dit, la division de R_1 par R_2 (R_1 ÷ R_2) génère une relation qui regroupe tous les n-uplets qui, concaténés à chacun des n-uplets de R_2, donnent toujours un n-uplet de R_1.

La relation R_2 ne peut pas être vide. Tous les attributs de R_2 doivent être présents dans R_1 et R_1 doit posséder au moins un attribut de plus que R_2 (inclusion stricte). Le résultat de la division est une nouvelle relation qui a tous les attributs de R_1 sans aucun de ceux de R_2. Si R_1 est vide, la relation qui résulte de la division est vide.

Le tableau 3.14 montre un exemple de division.

Tableau 3.14 : Exemple de division : R = Enseignement ÷ Étudiant. La relation R contient donc tous les enseignants de la relation Enseignement qui enseignent à tous les étudiants de la relation Étudiant.

Relation Enseignant

Relation Étudiant

Relation R

Enseignant

Étudiant

Nom

Enseignant

Germain

Dubois

Dubois

Germain

Fidus

Pascal

Pascal

Fidus

Robert

Dubois

Germain

Pascal

Fidus

Dubois

Germain

Durand

Robert

Durand

4 - Chapitre 4 - Langage SQL

4-1 - Introduction

4-1-1 - Présentation générale

4-1-1-a - Introduction

Le langage SQL (Structured Query Language) peut être considéré comme le langage d'accès normalisé aux bases de données. Il est aujourd'hui supporté par la plupart des produits commerciaux que ce soit par les systèmes de gestion de bases de données micro tel que Access ou par les produits plus professionnels tels que Oracle. Il a fait l'objet de plusieurs normes ANSI/ISO dont la plus répandue aujourd'hui est la norme SQL2 qui a été définie en 1992.

Le succès du langage SQL est dû essentiellement à sa simplicité et au fait qu'il s'appuie sur le schéma conceptuel pour énoncer des requêtes en laissant le SGBD responsable de la stratégie d'exécution. Le langage SQL propose un langage de requêtes ensembliste et assertionnel. Néanmoins, le langage SQL ne possède pas la puissance d'un langage de programmation : entrées/sorties, instructions conditionnelles, boucles et affectations. Pour certains traitements il est donc nécessaire de coupler le langage SQL avec un langage de programmation plus complet.

De manière synthétique, on peut dire que SQL est un langage relationnel, il manipule donc des tables (i.e. des relations, c'est-à-dire des ensembles) par l'intermédiaire de requêtes qui produisent également des tables.

4-1-1-b - Historique rapide

- En 1970, E.F. CODD, directeur de recherche du centre IBM de San José, invente le modèle relationnel qui repose sur une algèbre relationnelle. Ce modèle provoque une révolution dans l'approche des bases des données.

- En 1977, création du langage SEQUEL (Structured English Query Language) et mise en place du Système R, prototype de base de données reposant sur la théorie de CODD. SEQUEL continue de s'enrichir pour devenir SQL (Structured Query Language).

- En 1981, la société ORACLE CORP lance la première version de son système de gestion de base de données relationnelle (SGBDR), IBM sort SQL/DS et RTI lance INGRES.

- En 1982, IBM sort SQL/DS pour son environnement VM/CMS et l'ANSI (American National Standard Institute) lance un projet de normalisation d'un langage relationnel.

- En 1983, IBM lance DB2 pour l'environnement MVS.

- En 1986, la société SYBASE lance son SGBDR conçu selon le modèle Client-Serveur.

- La première norme SQL (SQL-1) de l'ISO (International Standard Organisation) apparaît. Il existe désormais plusieurs dizaines de produits proposant le langage SQL et tournant sur des machines allant des micros aux gros systèmes.

- Depuis, les différents produits phares ont évolué, la norme SQL est passée à SQL-2, puis SQL-3. SQL est désormais un langage incontournable pour tout SGBD moderne. Par contre, bien qu'une norme existe, on assiste à une prolifération de dialectes propres à chaque produit : soit des sous-ensembles de la norme (certaines fonctionnalités n'étant pas implantées), soit des sur-ensembles (ajout de certaines fonctionnalités, propres à chaque produit).

Oracle et Informix dominent le marché actuel, SQL-Server (de Microsoft) tente de s'imposer dans le monde des PC sous NT. À côté des ces produits, très chers, existent heureusement des systèmes libres et gratuits : MySQL et PostgreSQL sont les plus connus.

Bien que ces SGBDR n'aient pas la puissance des produits commerciaux, certains s'en approchent de plus en plus. Les différences notables concernent principalement les environnements de développement qui sont de véritables ateliers logiciels sous Oracle et qui sont réduits à des interfaces de programmation C, Python, Perl sous PostgreSQL. Il en va de même pour les interfaces utilisateurs : il en existe pour PostgreSQL, mais ils n'ont certainement pas la puissance de leurs équivalents commerciaux.

4-1-1-c - Terminologie

Modèle relationnel

Français

Anglais

Standard SQL

Relation

Relation

Table

Domaine

Domain

Domaine

Attribut

Attribute

Colonne

N-uplet

tuple

ligne

Clé primaire

Primary key

Primary key

4-1-2 - Catégories d'instructions

Les instructions SQL sont regroupées en catégories en fonction de leur utilité et des entités manipulées. Nous pouvons distinguer cinq catégories, qui permettent :

1. la définition des éléments d'une base de données (tables, colonnes, clés, index, contraintes…),

2. la manipulation des données (insertion, suppression, modification, extraction…),

3. la gestion des droits d'accès aux données (acquisition et révocation des droits),

4. la gestion des transactions,

5. et enfin le SQL intégré.

4-1-2-a - Langage de définition de données

Le langage de définition de données (LDD, ou Data Definition Language, soit DDL en anglais) est un langage orienté au niveau de la structure de la base de données. Le LDD permet de créer, modifier, supprimer des objets. Il permet également de définir le domaine des données (nombre, chaîne de caractères, date, booléen…) et d'ajouter des contraintes de valeur sur les données. Il permet enfin d'autoriser ou d'interdire l'accès aux données et d'activer ou de désactiver l'audit pour un utilisateur donné.

Les instructions du LDD sont : CREATE, ALTER, DROP, AUDIT, NOAUDIT, ANALYZE, RENAME, TRUNCATE.

4-1-2-b - Langage de manipulation de données

Le langage de manipulation de données (LMD, ou Data Manipulation Language, soit DML en anglais) est l'ensemble des commandes concernant la manipulation des données dans une base de données. Le LMD permet l'ajout, la suppression et la modification de lignes, la visualisation du contenu des tables et leur verrouillage.

Les instructions du LMD sont : INSERT, UPDATE, DELETE, SELECT, EXPLAIN, PLAN, LOCK TABLE.

Ces éléments doivent être validés par une transaction pour qu'ils soient pris en compte.

4-1-2-c - Langage de protections d'accès

Le langage de protections d'accès (ou Data Control Language, soit DCL en anglais) s'occupe de gérer les droits d'accès aux tables.

Les instructions du DCL sont : GRANT, REVOKE.

4-1-2-d - Langage de contrôle de transaction

Le langage de contrôle de transaction (ou Transaction Control Language, soit TCL en anglais) gère les modifications faites par le LMD, c'est-à-dire les caractéristiques des transactions et la validation et l'annulation des modifications.

Les instructions du TCL sont : COMMIT, SAVEPOINT, ROLLBACK, SET TRANSACTION

4-1-2-e - SQL intégré

Le SQL intégré (Embedded SQL) permet d'utiliser SQL dans un langage de troisième génération (C, Java, Cobol, etc.) :

- déclaration d'objets ou d'instructions ;

- exécution d'instructions ;

- gestion des variables et des curseurs ;

- traitement des erreurs.

Les instructions du SQL intégré sont : DECLARE, TYPE, DESCRIBE, VAR, CONNECT, PREPARE, EXECUTE, OPEN, FETCH, CLOSE, WHENEVER.

4-1-3 - PostgreSQL

Les systèmes traditionnels de gestion de bases de données relationnelles (SGBDR) offrent un modèle de données composé d'une collection de relations contenant des attributs relevant chacun d'un type spécifique. Les systèmes commerciaux gèrent par exemple les nombres décimaux, les entiers, les chaînes de caractères, les monnaies et les dates. Il est communément admis que ce modèle est inadéquat pour les applications de traitement de données de l'avenir, car, si le modèle relationnel a remplacé avec succès les modèles précédents en partie grâce à sa « simplicité spartiate », cette dernière complique cependant l'implémentation de certaines applications. PostgreSQL apporte une puissance additionnelle substantielle en incorporant les quatre concepts de base suivants afin que les utilisateurs puissent facilement étendre le système : classes, héritage, types, fonctions. D'autres fonctionnalités accroissent la puissance et la souplesse : contraintes, déclencheurs, règles, intégrité des transactions.

Ces fonctionnalités placent PostgreSQL dans la catégorie des bases de données relationnel-objet. Ne confondez pas cette catégorie avec celle des serveurs d'objets qui ne tolère pas aussi bien les langages traditionnels d'accès aux SGBDR. Ainsi, bien que PostgreSQL possède certaines fonctionnalités orientées objet, il appartient avant tout au monde des SGBDR. C'est essentiellement l'aspect SGBDR de PostgreSQL que nous aborderons dans ce cours.

L'une des principales qualités de PostgreSQL est d'être un logiciel libre, c'est-à-dire gratuit et dont les sources sont disponibles. Il est possible de l'installer sur les systèmes Unix/Linux et Win32.

PostgreSQL fonctionne selon une architecture client/serveur, il est ainsi constitué :

- d'une partie serveur, c'est-à-dire une application fonctionnant sur la machine hébergeant la base de données (le serveur de bases de données) capable de traiter les requêtes des clients ; il s'agit dans le cas de PostgreSQL d'un programme résident en mémoire appelé postmaster ;

- d'une partie client (psql) devant être installée sur toutes les machines nécessitant d'accéder au serveur de base de données (un client peut éventuellement fonctionner sur le serveur lui-même).

Les clients (les machines sur lesquelles le client PostgreSQL est installé) peuvent interroger le serveur de bases de données à l'aide de requêtes SQL.

4-2 - Définir une base ? Langage de définition de données (LDD)

4-2-1 - Introduction aux contraintes d'intégrité

Soit le schéma relationnel minimaliste suivant:

- Acteur(Num-Act, Nom, Prénom)

- Jouer(Num-Act, Num-Film)

- Film(Num-Film, Titre, Année)

4-2-1-a - Contrainte d'intégrité de domaine

Toute comparaison d'attributs n'est acceptée que si ces attributs sont définis sur le même domaine. Le SGBD doit donc constamment s'assurer de la validité des valeurs d'un attribut. C'est pourquoi la commande de création de tables doit préciser, en plus du nom, le type de chaque colonne.

Par exemple, pour la table Film, on précisera que le Titre est une chaîne de caractères et l'Année une date. Lors de l'insertion de n-uplets dans cette table, le système s'assurera que les différents champs du n-uplet satisfont les contraintes d'intégrité de domaine des attributs précisés lors de la création de la base. Si les contraintes ne sont pas satisfaites, le n-uplet n'est, tout simplement, pas inséré dans la table.

4-2-1-b - Contrainte d'intégrité de table (ou de relation ou d'entité)

Lors de l'insertion de n-uplets dans une table (i.e. une relation), il arrive qu'un attribut soit inconnu ou non défini. On introduit alors une valeur conventionnelle notée NULL et appelée valeur nulle.

Cependant, une clé primaire ne peut avoir une valeur nulle. De la même manière, une clé primaire doit toujours être unique dans une table. Cette contrainte forte qui porte sur la clé primaire est appelée contrainte d'intégrité de relation.

Tout SGBD relationnel doit vérifier l'unicité et le caractère défini (NOT NULL) des valeurs de la clé primaire.

4-2-1-c - Contrainte d'intégrité de référence

Dans tout schéma relationnel, il existe deux types de relation :

- les relations qui représentent des entités de l'univers modélisé ; elles sont qualifiées de statiques, ou d'indépendantes ; les relations Acteur et Film en sont des exemples ;

- les relations dont l'existence des n-uplets dépend des valeurs d'attributs situées dans d'autres relations ; il s'agit de relations dynamiques ou dépendantes ; la relation Jouer en est un exemple.

Lors de l'insertion d'un n-uplet dans la relation Jouer, le SGBD doit vérifier que les valeurs Num-Act et Num-Film correspondent bien, respectivement, à une valeur de Num-Act existant dans la relation Acteur et une valeur Num-Film existant dans la relation Film.

Lors de la suppression d'un n-uplet dans la relation Acteur, le SGBD doit vérifier qu'aucun n-uplet de la relation Jouer ne fait référence, par l'intermédiaire de l'attribut Num-Act, au n-uplet que l'on cherche à supprimer. Le cas échéant, c'est-à-dire si une, ou plusieurs, valeur correspondante de Num-Act existe dans Jouer, quatre possibilités sont envisageables :

- interdire la suppression ;

- supprimer également les n-uplets concernés dans Jouer ;

- avertir l'utilisateur d'une incohérence ;

- mettre les valeurs des attributs concernés à une valeur nulle dans la table Jouer, si l'opération est possible (ce qui n'est pas le cas si ces valeurs interviennent dans une clé primaire) ;

4-2-2 - Créer une table : CREATE TABLE

4-2-2-a - Introduction

Une table est un ensemble de lignes et de colonnes. La création consiste à définir (en fonction de l'analyse) le nom de ces colonnes, leur format (type), la valeur par défaut à la création de la ligne (DEFAULT) et les règles de gestion s'appliquant à la colonne (CONSTRAINT).

4-2-2-b - Création simple

La commande de création de tables la plus simple ne comportera que le nom et le type de chaque colonne de la table. À la création, la table sera vide, mais un certain espace lui sera alloué. La syntaxe est la suivante :

CREATE TABLE nom_table (nom_col1 TYPE1, nom_col2 TYPE2, ...)

Quand on crée une table, il faut définir les contraintes d'intégrité que devront respecter les données que l'on mettra dans la table (cf. section 4.2.3).

4-2-2-c - Les types de données

Les types de données peuvent être :

INTEGER :

1. Ce type permet de stocker des entiers signés codés sur 4 octets.

BIGINT :

1. Ce type permet de stocker des entiers signés codés sur 8 octets.

REAL :

1. Ce type permet de stocker des réels comportant 6 chiffres significatifs codés sur 4 octets.

DOUBLE PRÉCISION :

1. Ce type permet de stocker des réels comportant 15 chiffres significatifs codés sur 8 octets.

NUMERIC[(précision, [longueur])] :

1. Ce type de données permet de stocker des données numériques à la fois entières et réelles avec une précision de 1000 chiffres significatifs. longueur précise le nombre maximum de chiffres significatifs stockés et précision donne le nombre maximum de chiffres après la virgule.

CHAR(longueur) :

1. Ce type de données permet de stocker des chaînes de caractères de longueur fixe. longueur doit être inférieur à 255, sa valeur par défaut est 1.

VARCHAR(longueur) :

1. Ce type de données permet de stocker des chaînes de caractères de longueur variable. longueur doit être inférieur à 2000, il n'y a pas de valeur par défaut.

DATE :

1. Ce type de données permet de stocker des données constituées d'une date.

TIMESTAMP :

1. Ce type de données permet de stocker des données constituées d'une date et d'une heure.

BOOLEAN :

1. Ce type de données permet de stocker des valeurs Booléenne.

MONEY :

1. Ce type de données permet de stocker des valeurs monétaires.

TEXT :

1. Ce type de données permet de stocker des chaînes de caractères de longueur variable.

4-2-2-d - Création avec Insertion de données

On peut insérer des données dans une table lors de sa création par la commande suivante :

CREATE TABLE nom_table [(nom_col1, nom_col2, ...)] AS SELECT ...

On peut ainsi, en un seul ordre SQL créer une table et la remplir avec des données provenant du résultat d'un SELECT (cf. section 4.4 et 4.5). Si les types des colonnes ne sont pas spécifiés, ils correspondront à ceux du SELECT. Il en va de même pour les noms des colonnes. Le SELECT peut contenir des fonctions de groupes, mais pas d'ORDER BY (cf. section 4.5.2 et 4.4.6), car les lignes d'une table ne peuvent pas être classées.

4-2-3 - Contraintes d'intégrité

4-2-3-a - Syntaxe

À la création d'une table, les contraintes d'intégrité se déclarent de la façon suivante :

CREATE TABLE nom_table (
nom_col_1 type_1 [CONSTRAINT nom_1_1] contrainte_de_colonne_1_1
[CONSTRAINT nom_1_2] contrainte_de_colonne_1_2
...                  ...
[CONSTRAINT nom_1_m] contrainte_de_colonne_2_m,
nom_col_2 type_2 [CONSTRAINT nom_2_1] contrainte_de_colonne_2_1
[CONSTRAINT nom_2_2] contrainte_de_colonne_2_2
...                  ...
[CONSTRAINT nom_2_m] contrainte_de_colonne_2_m,
...
nom_col_n type_n [CONSTRAINT nom_n_1] contrainte_de_colonne_n_1
[CONSTRAINT nom_n_2] contrainte_de_colonne_n_2
...                  ...
[CONSTRAINT nom_n_m] contrainte_de_colonne_n_m,
[CONSTRAINT nom_1] contrainte_de_table_1,
[CONSTRAINT nom_2] contrainte_de_table_2,
...                ...
[CONSTRAINT nom_p] contrainte_de_table_p
)

4-2-3-b - Contraintes de colonne

Les différentes contraintes de colonne que l'on peut déclarer sont les suivantes :

NOT NULL ou NULL :

1. Interdit (NOT NULL) ou autorise (NULL) l'insertion de valeur NULL pour cet attribut.

UNIQUE :

1. Désigne l'attribut comme clé secondaire de la table. Deux n-uplets ne peuvent recevoir des valeurs identiques pour cet attribut, mais l'insertion de valeur NULL est toutefois autorisée. Cette contrainte peut apparaître plusieurs fois dans l'instruction.

PRIMARY KEY :

1. Désigne l'attribut comme clé primaire de la table. La clé primaire étant unique, cette contrainte ne peut apparaître qu'une seule fois dans l'instruction. La définition d'une clé primaire composée se fait par l'intermédiaire d'une contrainte de table. En fait, la contrainte PRIMARY KEY est totalement équivalente à la contrainte UNIQUE NOT NULL.

REFERENCES table [(colonne)] [ON DELETE CASCADE] :

1. Contrainte d'intégrité référentielle pour l'attribut de la table en cours de définition. Les valeurs prises par cet attribut doivent exister dans l'attribut colonne qui possède une contrainte PRIMARY KEY ou UNIQUE dans la table table. En l'absence de précision d'attribut colonne, l'attribut retenu est celui correspondant à la clé primaire de la table table spécifiée.

CHECK (condition) :

1. Vérifie lors de l'insertion de n-uplets que l'attribut réalise la condition condition.

DEFAULT valeur :

1. Permet de spécifier la valeur par défaut de l'attribut.

4-2-3-c - Contraintes de table

Les différentes contraintes de table que l'on peut déclarer sont les suivantes :

PRIMARY KEY (colonne…) :

1. Désigne la concaténation des attributs cités comme clé primaire de la table. Cette contrainte ne peut apparaître qu'une seule fois dans l'instruction.

UNIQUE (colonne…) :

1. Désigne la concaténation des attributs cités comme clé secondaire de la table. Dans ce cas, au moins une des colonnes participant à cette clé secondaire doit permettre de distinguer le n-uplet. Cette contrainte peut apparaître plusieurs fois dans l'instruction.

FOREIGN KEY (colonne…) REFERENCES table [(colonne…)]

[ON DELETE CASCADE | SET NULL] :

1. Contrainte d'intégrité référentielle pour un ensemble d'attributs de la table en cours de définition. Les valeurs prises par ces attributs doivent exister dans l'ensemble d'attributs spécifié et posséder une contrainte PRIMARY KEY ou UNIQUE dans la table table.

CHECK (condition) :

1. Cette contrainte permet d'exprimer une condition qui doit exister entre plusieurs attributs de la ligne.

Les contraintes de tables portent sur plusieurs attributs de la table sur laquelle elles sont définies. Il n'est pas possible de définir une contrainte d'intégrité utilisant des attributs provenant de deux ou plusieurs tables. Ce type de contrainte sera mis en œuvre par l'intermédiaire de déclencheurs de base de données (trigger).

4-2-3-d - Complément sur les contraintes

ON DELETE CASCADE :

1. Demande la suppression des n-uplets dépendants, dans la table en cours de définition, quand le n-uplet contenant la clé primaire référencée est supprimé dans la table maître.

ON DELETE SET NULL :

1. Demande la mise à NULL des attributs constituant la clé étrangère qui font référence au n-uplet supprimé dans la table maître.

La suppression d'un n-uplet dans la table maître pourra être impossible s'il existe des n-uplets dans d'autres tables référençant cette valeur de clé primaire et ne spécifiant pas l'une de ces deux options.

4-2-4 - Supprimer une table : DROP TABLE

Supprimer une table revient à éliminer sa structure et toutes les données qu'elle contient. Les index associés sont également supprimés.

La syntaxe est la suivante :

DROP TABLE nom_table

4-2-5 - Modifier une table : ALTER TABLE

4-2-5-a - Ajout ou modification de colonne

ALTER TABLE nom_table {ADD/MODIFY} ([nom_colonne type [contrainte], ...])

4-2-5-b - Ajout d'une contrainte de table

ALTER TABLE nom_table ADD [CONSTRAINT nom_contrainte] contrainte

La syntaxe de déclaration de contrainte est identique à celle vue lors de la création de tables.

Si des données sont déjà présentes dans la table au moment où la contrainte d'intégrité est ajoutée, toutes les lignes doivent vérifier la contrainte. Dans le cas contraire, la contrainte n'est pas posée sur la table.

4-2-5-c - Renommer une colonne

ALTER TABLE nom_table RENAME COLUMN ancien_nom TO nouveau_nom

4-2-5-d - Renommer une table

ALTER TABLE nom_table RENAME TO nouveau_nom

4-3 - Modifier une base - Langage de manipulation de données (LMD)

4-3-1 - Insertion de n-uplets : INSERT INTO

La commande INSERT permet d'insérer une ligne dans une table en spécifiant les valeurs à insérer. La syntaxe est la suivante :

INSERT INTO nom_table(nom_col_1, nom_col_2, ...)
VALUES (val_1, val_2, ...)

La liste des noms de colonne est optionnelle. Si elle est omise, la liste des colonnes sera par défaut la liste de l'ensemble des colonnes de la table dans l'ordre de la création de la table. Si une liste de colonnes est spécifiée, les colonnes ne figurant pas dans la liste auront la valeur NULL.

Il est possible d'insérer dans une table des lignes provenant d'une autre table. La syntaxe est la suivante :

INSERT INTO nom_table(nom_col1, nom_col2, ...)
SELECT ...

Le SELECT (cf. section 4.4 et 4.5) peut contenir n'importe quelle clause sauf un ORDER BY (cf. section 4.4.6).

4-3-2 - Modification de n-uplets : UPDATE

La commande UPDATE permet de modifier les valeurs d'une ou plusieurs colonnes, dans une ou plusieurs lignes existantes d'une table. La syntaxe est la suivante :

UPDATE nom_table
SET nom_col_1 = {expression_1 | ( SELECT ...) },
nom_col_2 = {expression_2 | ( SELECT ...) },
...
nom_col_n = {expression_n | ( SELECT ...) }
WHERE predicat

Les valeurs des colonnes nom_col_1, nom_col_2,… nom_col_n sont modifiées dans toutes les lignes qui satisfont le prédicat predicat. En l'absence d'une clause WHERE, toutes les lignes sont mises à jour. Les expressions expression_1, expression_2,… expression_n peuvent faire référence aux anciennes valeurs de la ligne.

4-3-3 - Suppression de n-uplets : DELETE

La commande DELETE permet de supprimer des lignes d'une table.

La syntaxe est la suivante :

DELETE FROM nom_table
WHERE predicat

Toutes les lignes pour lesquelles predicat est évalué à vrai sont supprimées. En l'absence de clause WHERE, toutes les lignes de la table sont supprimées.

4-4 - Interroger une base (LMD) : SELECT (1re partie)

4-4-1 - Introduction à la commande SELECT

4-4-1-a - Introduction

La commande SELECT constitue, à elle seule, le langage permettant d'interroger une base de données. Elle permet de :

- sélectionner certaines colonnes d'une table (projection) ;

- sélectionner certaines lignes d'une table en fonction de leur contenu (sélection) ;

- combiner des informations venant de plusieurs tables (jointure, union, intersection, différence et division) ;

- combiner entre elles ces différentes opérations.

Une requête (i.e. une interrogation) est une combinaison d'opérations portant sur des tables (relations) et dont le résultat est lui-même une table dont l'existence est éphémère (le temps de la requête).

4-4-1-b - Syntaxe simplifiée de la commande SELECT

Une requête se présente généralement sous la forme :

SELECT  [ ALL | DISTINCT ] { * | attribut [, ...] }
FROM nom_table [, ...]
[ WHERE condition ]

- la clause SELECT permet de spécifier les attributs que l'on désire voir apparaître dans le résultat de la requête ; le caractère étoile (*) récupère tous les attributs de la table générée par la clause FROM de la requête ;

- la clause FROM spécifie les tables sur lesquelles porte la requête ;

- la clause WHERE, qui est facultative, énonce une condition que doivent respecter les n-uplets sélectionnés.

Par exemple, pour afficher l'ensemble des n-uplets de la table film, vous pouvez utiliser la requête :

SELECT * FROM film

De manière synthétique, on peut dire que la clause SELECT permet de réaliser la projection, la clause FROM le produit cartésien et la clause WHERE la sélection (cf. section 4.4.2).

4-4-1-c - Délimiteurs : apostrophes simples et doubles

Pour spécifier littéralement une chaîne de caractères, il faut l'entourer d'apostrophes (i.e. guillemets simples). Par exemple, pour sélectionner les films policiers, on utilise la requête :

SELECT * FROM film WHERE genre='Policier'

Les dates doivent également être entourées d'apostrophes (ex. : '01/01/2005').

Comme l'apostrophe est utilisée pour délimiter les chaînes de caractères, pour la représenter dans une chaîne, il faut la dédoubler (exemple : 'l''arbre'), ou la faire précéder d'un antislash (exemple : 'l\'arbre').

Lorsque le nom d'un élément d'une base de données (un nom de table ou de colonne par exemple) est identique à un mot-clé du SQL, il convient de l'entourer d'apostrophes doubles. Par exemple, si la table achat possède un attribut date, on pourra écrire :

SELECT ''date'' FROM achat

Bien entendu, les mots réservés du SQL sont déconseillés pour nommer de tels objets. Les apostrophes doubles sont également nécessaires lorsque le nom (d'une colonne ou d'une table) est composé de caractères particuliers tels que les blancs ou autres, ce qui est évidemment déconseillé.

4-4-2 - Traduction des opérateurs de l'algèbre relationnelle (1ère partie)

4-4-2-a - Traduction de l'opérateur de projection

L'opérateur de projection Π(A1,… An)(relation) se traduit tout simplement en SQL par la requête :

SELECT DISTINCT A_1, ..., A_n FROM relation

DISTINCT permet de ne retenir qu'une occurrence de n-uplet dans le cas où une requête produit plusieurs n-uplets identiques (cf. section 4.4.4).

4-4-2-b - Traduction de l'opérateur de sélection

L'opérateur de sélection σ(prédicat)(relation) se traduit tout simplement en SQL par la requête :

SELECT * FROM relation WHERE prédicat

De manière simplifiée, un prédicat est une expression logique sur des comparaisons. Reportez-vous à la section 4.4.7 pour une description plus complète.

4-4-2-c - Traduction de l'opérateur de produit cartésien

L'opérateur de produit cartésien relation_1 × relation_2 se traduit en SQL par la requête :

SELECT * FROM relation_1, relation_2

Nous reviendrons sur le produit cartésien dans les sections 4.4.5 et 4.5.1.

4-4-2-d - Traduction de l'opérateur d'équijointure

L'opérateur d'équijointure relation1 ▷◁A_1,A_2 relation2 se traduit en SQL par la requête :

SELECT * FROM relation_1, relation_2 WHERE relation_1.A_1 = relation_2.A_2

Nous reviendrons sur les différents types de jointure dans la section 4.5.1.

4-4-3 - Syntaxe générale de la commande SELECT

Voici la syntaxe générale d'une commande SELECT :

SELECT [ ALL | DISTINCT ] { * | expression [ AS nom_affiché ] } [, ...]
FROM nom_table [ [ AS ] alias ] [, ...]
[ WHERE prédicat ]
[ GROUP BY expression [, ...] ]
[ HAVING condition [, ...] ]
[ {UNION | INTERSECT | EXCEPT [ALL]} requête ]
[ ORDER BY expression [ ASC | DESC ] [, ...] ]

En fait l'ordre SQL SELECT est composé de 7 clauses dont 5 sont optionnelles :

SELECT :

1. Cette clause permet de spécifier les attributs que l'on désire voir apparaître dans le résultat de la requête (cf. section 4.4.4).

FROM :

1. Cette clause spécifie les tables sur lesquelles porte la requête (cf. section 4.4.5 et 4.5.1).

WHERE :

1. Cette clause permet de filtrer les n-uplets en imposant une condition à remplir pour qu'ils soient présents dans le résultat de la requête (cf. section 4.4.7).

GROUP BY :

1. Cette clause permet de définir des groupes (i.e. sous-ensemble ; cf. section 4.5.2).

HAVING :

1. Cette clause permet de spécifier un filtre (condition de regroupement des n-uplets) portant sur les résultats (cf. section 4.5.2).

UNION, INTERSECT et EXCEPT :

1. Cette clause permet d'effectuer des opérations ensemblistes entre plusieurs résultats de requête (i.e. entre plusieurs SELECT) (cf. section 4.5.3).

ORDER BY :

1. Cette clause permet de trier les n-uplets du résultat (cf. section 4.4.6).

4-4-4 - La clause SELECT

4-4-4-a - Introduction

Comme nous l'avons déjà dit, la clause SELECT permet de spécifier les attributs que l'on désire voir apparaître dans le résultat de la requête. Pour préciser explicitement les attributs que l'on désire conserver, il faut les lister en les séparant par une virgule. Cela revient en fait à opérer une projection de la table intermédiaire générée par le reste de la requête. Nous verrons dans cette section que la clause SELECT permet d'aller plus loin que la simple opération de projection. En effet, cette clause permet également de renommer des colonnes, voire d'en créer de nouvelles à partir des colonnes existantes.

Pour illustrer par des exemples les sections qui suivent, nous utiliserons une table dont le schéma est le suivant :

employee(id_employee, surname, name, salary)

Cette table contient respectivement l'identifiant, le nom, le prénom et le salaire mensuel des employés d'une compagnie.

4-4-4-b - L'opérateur étoile (*)

Le caractère étoile (*) permet de récupérer automatiquement tous les attributs de la table générée par la clause FROM de la requête.

Pour afficher la table employee on peut utiliser la requête :

SELECT * FROM employee

4-4-4-c - Les opérateurs DISTINCT et ALL

Lorsque le SGBD construit la réponse d'une requête, il rapatrie toutes les lignes qui satisfont la requête, généralement dans l'ordre ou il les trouve, même si ces dernières sont en double (comportement ALL par défaut). C'est pourquoi il est souvent nécessaire d'utiliser le mot-clé DISTINCT qui permet d'éliminer les doublons dans la réponse.

Par exemple, pour afficher la liste des prénoms, sans doublon, des employés de la compagnie, il faut utiliser la requête :

SELECT DISTINCT name FROM employee

4-4-4-d - Les opérations mathématiques de base

Il est possible d'utiliser les opérateurs mathématiques de base (i.e. +, -, * et /) pour générer de nouvelles colonnes à partir, en général, d'une ou plusieurs colonnes existantes.

Pour afficher le nom, le prénom et le salaire annuel des employés, on peut utiliser la requête :

SELECT surname, name, salary*12 FROM employee

4-4-4-e - L'opérateur AS

Le mot-clé AS permet de renommer une colonne, ou de nommer une colonne créée dans la requête.

Pour afficher le nom, le prénom et le salaire annuel des employés, on peut utiliser la requête :

SELECT surname AS nom, name AS prénom, salary*12 AS salaire FROM employee

4-4-4-f - L'opérateur de concaténation

L'opérateur || (double barre verticale) permet de concaténer des champs de type caractères.

Pour afficher le nom et le prénom sur une colonne, puis le salaire annuel des employés, on peut utiliser la requête :

SELECT surname || ' ' || name AS nom, salary*12 AS salaire FROM employee

4-4-5 - La clause FROM (1re partie)

4-4-5-a - Comportement

Comme nous l'avons déjà dit, la clause FROM spécifie les tables sur lesquelles porte la requête. Plus exactement, cette clause construit la table intermédiaire (i.e. virtuelle), à partir d'une ou de plusieurs tables, sur laquelle des modifications seront apportées par les clauses SELECT, WHERE, GROUP BY et HAVING pour générer la table finale résultat de la requête. Quand plusieurs tables, séparées par des virgules, sont énumérées dans la clause FROM, la table intermédiaire est le résultat du produit cartésien de toutes les tables énumérées.

4-4-5-b - L'opérateur AS

Le mot-clé AS permet de renommer une table, ou de nommer une table créée dans la requête (c'est-à-dire une sous-requête) afin de pouvoir ensuite y faire référence. Le renommage du nom d'une table se fait de l'une des deux manières suivantes :

FROM nom_de_table AS nouveau_nom
FROM nom_de_table nouveau_nom

Une application typique du renommage de table est de simplifier les noms trop long :

SELECT * FROM nom_de_table_1 AS t1, nom_de_table_1 AS t2 WHERE t1.A_1 = t2.A_2

Attention, le nouveau nom remplace complètement l'ancien nom de la table dans la requête. Ainsi, quand une table a été renommée, il n'est plus possible d'y faire référence en utilisant son ancien nom. La requête suivante n'est donc pas valide :

SELECT * FROM nom_table AS t WHERE nom_table.a > 5

4-4-5-c - Sous-requête

Les tables mentionnées dans la clause FROM peuvent très bien correspondre à des tables résultant d'une requête, spécifiée entre parenthèses, plutôt qu'à des tables existantes dans la base de données. Il faut toujours nommer les tables correspondant à des sous-requêtes en utilisant l'opérateur AS.

Par exemple, les deux requêtes suivantes sont équivalentes :

SELECT * FROM table_1, table_2
SELECT * FROM (SELECT * FROM table_1) AS t1, table_2

4-4-5-d - Les jointures

Nous traiterons cet aspect de la clause FROM dans la section 4.5.1.

4-4-6 - La clause ORDER BY

Comme nous l'avons déjà dit, la clause ORDER BY permet de trier les n-uplets du résultat et sa syntaxe est la suivante :

ORDER BY expression [ ASC | DESC ] [, ...]

expression désigne soit une colonne, soit une opération mathématique de base (nous avons abordé ce type d'opérations dans la section 4.4.4 sur « La clause SELECT ») sur les colonnes.

ASC spécifie l'ordre ascendant et DESC l'ordre descendant du tri. En l'absence de précision ASC ou DESC, c'est l'ordre ascendant qui est utilisé par défaut.

Quand plusieurs expressions, ou colonnes sont mentionnées, le tri se fait d'abord selon les premières, puis suivant les suivantes pour les n-uplet qui sont égaux selon les premières.

Le tri est un tri interne sur le résultat final de la requête, il ne faut donc placer dans cette clause que les noms des colonnes mentionnés dans la clause SELECT.

La clause ORDER BY permet de trier le résultat final de la requête, elle est donc la dernière clause de tout ordre SQL et ne doit figurer qu'une seule fois dans le SELECT, même s'il existe des requêtes imbriquées ou un jeu de requêtes ensemblistes (cf. section 4.5.3).

En l'absence de clause ORDER BY, l'ordre des n-uplet est aléatoire et non garanti. Souvent, le fait de placer le mot-clé DISTINCT suffit à établir un tri puisque le SGBD doit se livrer à une comparaison des lignes, mais ce mécanisme n'est pas garanti, car ce tri s'effectue dans un ordre non contrôlable qui peut varier d'un serveur à l'autre.

4-4-7 - La clause WHERE

4-4-7-a - Comportement

Comme nous l'avons déjà dit, la clause WHERE permet de filtrer les n-uplets en imposant une condition à remplir pour qu'ils soient présents dans le résultat de la requête ; sa syntaxe est la suivante :

WHERE prédicat

Concrètement, après que la table intermédiaire (i.e. virtuelle) de la clause FROM a été construite, chaque ligne de la table est confrontée au prédicat prédicat afin de vérifier si la ligne satisfait (i.e. le prédicat est vrai pour cette ligne) ou ne satisfait pas (i.e. le prédicat est faux ou NULL pour cette ligne) le prédicat. Les lignes qui ne satisfont pas le prédicat sont supprimées de la table intermédiaire.

Le prédicat n'est rien d'autre qu'une expression logique. En principe, celle-ci fait intervenir une ou plusieurs lignes de la table générée par la clause FROM, cela n'est pas impératif, mais, dans le cas contraire, l'utilité de la clause WHERE serait nulle.

4-4-7-b - Expression simple

Une expression simple peut être une variable désignée par un nom de colonne ou une constante. Si la variable désigne un nom de colonne, la valeur de la variable sera la valeur située dans la table à l'intersection de la colonne et de la ligne dont le SGBD cherche à vérifier si elle satisfait le prédicat de la clause WHERE.

Les expressions simples peuvent être de trois types : numérique, chaîne de caractères ou date.

Une expression simple peut également être le résultat d'une sous-requête, spécifiée entre parenthèses, qui retourne une table ne contenant qu'une seule ligne et qu'une seule colonne (i.e. une sous-requête retournant une valeur unique).

4-4-7-c - Prédicat simple

Un prédicat simple peut être le résultat de la comparaison de deux expressions simples au moyen de l'un des opérateurs suivants :

=

égal

!=

différent

<

strictement inférieur

<=

inférieur ou égal

>

strictement supérieur

>=

supérieur ou égal

Dans ce cas, les trois types d'expressions (numérique, chaîne de caractères et date) peuvent être comparés. Pour les types date, la relation d'ordre est l'ordre chronologique. Pour les caractères, la relation d'ordre est l'ordre lexicographique.

Un prédicat simple peut également correspondre à un test de description d'une chaîne de caractères par une expression régulière :

~

décrit par l'expression régulière

~*

comme LIKE, mais sans tenir compte de la casse

!~

non décrit par l'expression régulière

!~*

comme NOT LIKE, mais sans tenir compte de la casse

Dans ce cas, la chaîne de caractères faisant l'objet du test est à gauche et correspond à une expression simple du type chaîne de caractères, il s'agit généralement d'un nom de colonne. L'expression régulière, qui s'écrit entre apostrophes simples, comme une chaîne de caractères, est située à droite de l'opérateur. La section 4.4.8 donne une description détaillée du formalisme des expressions régulières.

Un prédicat simple peut enfin correspondre à l'un des tests suivants :

expr IS NULL

test sur l'indétermination de expr

expr IN (expr_1 [...])

comparaison de expr à une liste de valeurs

expr NOT IN (expr_1 […])

test d'absence d'une liste de valeurs

expr IN (requête)
expr NOT IN (requête)

même chose, mais la liste de valeurs est le résultat d'une sous-requête qui doit impérativement retourner une table ne contenant qu'une colonne

EXIST (requête)

vraie si la sous-requête retourne au moins un n-uplet

expr operateur ANY (requête)

vraie si au moins un n-uplet de la sous-requête vérifie la comparaison « expr opérateur n-uplet » ; la sous-requête doit impérativement retourner une table ne contenant qu'une colonne ; IN est équivalent à = ANY

expr operateur ALL (requête)

vraie si tous les n-uplets de la sous-requête vérifient la comparaison « expr opérateur n-uplet » ; la sous-requête doit impérativement retourner une table ne contenant qu'une colonne

Dans ce tableau, expr désigne une expression simple et requête une sous-requête.

4-4-7-d - Prédicat composé

Les prédicats simples peuvent être combinés au sein d'expressions logiques en utilisant les opérateurs logiques AND (et logique), OR (ou logique) et NOT (négation logique).

4-4-8 - Les expressions régulières

4-4-8-a - Introduction

Le terme expression régulière est issu de la théorie informatique et fait référence à un ensemble de règles permettant de définir un ensemble de chaînes de caractères.

Une expression régulière constitue donc une manière compacte de définir un ensemble de chaînes de caractères. Nous dirons qu'une chaîne de caractères est décrite par une expression régulière si cette chaîne est un élément de l'ensemble de chaînes de caractères défini par l'expression régulière.

PostgreSQL dispose de trois opérateurs de description par une expression régulière :

1. LIKE ou ~~

2. ~

3. SIMILAR TO

La syntaxe et le pouvoir expressif des expressions régulières diffèrent pour ces trois opérateurs. Nous ne décrirons ici que la syntaxe du formalisme le plus standard et le plus puissant, celui que l'on retrouve sous Unix avec les commandes egrep, sed et awk. Ce formalisme est celui associé à l'opérateur ~.

Avec PostgreSQL, le test d'égalité avec une chaîne de caractères s'écrit :

expression='chaine'

De manière équivalente, le test de description par une expression régulière s'écrit :

expression~'expression_régulière'

L'opérateur de description ~ est sensible à la casse, l'opérateur de description insensible à la casse est ~*. L'opérateur de non-description sensible à la casse est !~, son équivalent insensible à la casse se note !~*.

4-4-8-b - Formalisme

Comme nous allons le voir, dans une expression régulière, certains symboles ont une signification spéciale. Dans ce qui suit, expreg, expreg_1, expreg_2 désignent des expressions régulières, caractère un caractère quelconque et liste_de_caractères une liste de caractères quelconque.

caractère :

1. un caractère est une expression régulière qui désigne le caractère lui-même, excepté pour les caractères ., ?, +, *, {, |, (, ), ^, $, \, [, ]. Ces derniers sont des métacaractères et ont une signification spéciale. Pour désigner ces métacaractères, il faut les faire précéder d'un antislash (\., \?, \+, \*, \{, \|, \(, \), \^, \$, \\, \[, \]).

[liste_de_caractères] :

1. est une expression régulière qui décrit l'un des caractères de la liste de caractères, par exemple [abcdf] décrit le caractère a, le b, le c, le d ou le f ; le caractère - permet de décrire des ensembles de caractères consécutifs, par exemple [a-df] est équivalent à [abcdf] ; la plupart des métacaractères perdent leur signification spéciale dans une liste, pour insérer un ] dans une liste, il faut le mettre en tête de liste, pour inclure un ^, il faut le mettre n'importe où sauf en tête de liste, enfin un - se place à la fin de la liste.

[^liste_de_caractères] :

1. est une expression régulière qui décrit les caractères qui ne sont pas dans la liste de caractères.

[:alnum:] :

1. à l'intérieur d'une liste, décrit un caractère alphanumérique ([[:alnum:]] est équivalent à [0-9A-Za-z]) ; sur le même principe, on a également [:alpha:], [:cntrl:], [:digit:], [:graph:], [:lower:], [:print:], [:punct:], [:space:], [:upper:] et [:xdigit:].

. :

1. est une expression régulière et un métacaractère qui désignent n'importe quel caractère.

^ :

1. est une expression régulière et un métacaractère qui désignent le début d'une chaîne de caractères.

$ :

1. est une expression régulière et un métacaractère qui désignent la fin d'une chaîne de caractères.

expreg? :

1. est une expression régulière qui décrit zéro ou une fois expreg.

expreg* :

1. est une expression régulière qui décrit expreg un nombre quelconque de fois, zéro compris.

expreg+ :

1. est une expression régulière qui décrit expreg au moins une fois.

expreg{n} :

1. est une expression régulière qui décrit expreg n fois.

expreg{n,} :

1. est une expression régulière qui décrit expreg au moins n fois.

expreg{n,m} :

1. décrit expreg au moins n fois et au plus m fois.

expreg_1expreg_2 :

1. est une expression régulière qui décrit une chaîne constituée de la concaténation de deux sous-chaînes respectivement décrites par expreg_1 et expreg_2.

expreg_1|expreg_2 :

1. est une expression régulière qui décrit toute chaîne décrite par expreg_1 ou par expreg_2.

(expreg) :

1. est une expression régulière qui décrit ce que décrit expreg.

n :

1. où n est un chiffre, est une expression régulière qui décrit la sous-chaîne décrite par la n ème sous-expression parenthèsée de l'expression régulière.

la concaténation de deux expressions régulières (expreg_1expreg_2) est une opération prioritaire sur l'union (expreg_1|expreg_2).

4-4-8-c - Exemples

Un caractère, qui n'est pas un métacaractère, se décrit lui-même. Ce qui signifie que si vous cherchez une chaîne qui contient « voiture », vous devez utiliser l'expression régulière 'voiture'.

Si vous ne cherchez que les motifs situés en début de ligne, utilisez le symbole ^. Pour chercher toutes les chaînes qui commencent par « voiture », utilisez '^voiture'.

Le signe $ (dollar) indique que vous souhaitez trouver les motifs en fin de ligne. Ainsi : 'voiture$' permet de trouver toutes les chaînes finissant par « voiture ».

Le symbole . (point) remplace n'importe quel caractère. Pour trouver toutes les occurrences du motif composé des lettres vo, de trois lettres quelconques, et de la lettre e, utilisez : 'vo…e'. Cette commande permet de trouver des chaînes comme : voyagent, voyage, voyager, voyageur, vous_e.

Vous pouvez aussi définir un ensemble de lettres en les insérant entre crochets [ ]. Pour chercher toutes les chaînes qui contiennent les lettres P ou p suivies de rince, utilisez :'[Pp]rince'.

Si vous voulez spécifier un intervalle de caractères, servez-vous d'un trait d'union pour délimiter le début et la fin de l'intervalle. Vous pouvez aussi définir plusieurs intervalles simultanément. Par exemple [A-Za-z] désigne toutes les lettres de l'alphabet, hormis les caractères accentués, quelle que soit la casse. Notez bien qu'un intervalle ne correspond qu'à un caractère dans le texte.

Le symbole * est utilisé pour définir zéro ou plusieurs occurrences du motif précédent. Par exemple, l'expression régulière '^Pa(pa)*$' décrit les chaînes : Pa, Papa, Papapa, Papapapapapapa…

Si vous souhaitez qu'un symbole soit interprété littéralement, il faut le préfixer par un \. Pour trouver toutes les lignes qui contiennent le symbole $, utilisez : \$

4-5 - Interroger une base (LMD) : SELECT (2e partie)

4-5-1 - La clause FROM (2e partie) : les jointures

4-5-1-a - Recommandation

Dans la mesure du possible, et contrairement à ce que nous avons fait jusqu'à présent, il est préférable d'utiliser un opérateur de jointure normalisé SQL2 (mot-clé JOIN) pour effectuer une jointure. En effet, les jointures faites dans la clause WHERE (ancienne syntaxe datant de 1986) ne permettent pas de faire la distinction, de prime abord, entre ce qui relève de la sélection et ce qui relève de la jointure puisque tout est regroupé dans une seule clause (la clause WHERE). La lisibilité des requêtes est plus grande en utilisant la syntaxe de l'opérateur JOIN qui permet d'isoler les conditions de sélections (clause WHERE) de celles de jointures (clauses JOIN), et qui permet également de cloisonner les conditions de jointures entre chaque couple de tables. De plus, l'optimisation d'exécution de la requête est souvent plus pointue lorsque l'on utilise l'opérateur JOIN. Enfin, lorsque l'on utilise l'ancienne syntaxe, la suppression de la clause WHERE à des fins de tests pose évidemment des problèmes.

4-5-1-b - Le produit cartésien

Prenons une opération de jointure entre deux tables R_1 et R_2 selon une expression logique E. En algèbre relationnelle, cette opération se note : R_1 ▷◁E R_2

Dans la section 3.3.8, nous avons vu que la jointure n'est rien d'autre qu'un produit cartésien suivi d'une sélection : R_1 ▷◁E R_2 = σE (R_1 × R_2)

On peut également dire que le produit cartésien n'est rien d'autre qu'une jointure dans laquelle l'expression logique E est toujours vraie : R_1 × R_2 = R_1 ▷◁true R_2

Nous avons vu section 4.4.5 que le produit cartésien entre deux tables table_1 et table_2 peut s'écrire en SQL :

SELECT * FROM table_1, table_2

Il peut également s'écrire en utilisant le mot-clé JOIN dédié aux jointures de la manière suivante :

SELECT * FROM table_1 CROSS JOIN table_2

En fait, sous PostgreSQL, les quatre écritures suivantes sont équivalentes :

SELECT * FROM table_1, table_2
SELECT * FROM table_1 CROSS JOIN table_2
SELECT * FROM table_1 JOIN table_2 ON TRUE
SELECT * FROM table_1 INNER JOIN table_2 ON TRUE

Les deux dernières écritures prendront un sens dans les sections qui suivent.

4-5-1-c - Syntaxe générale des jointures

Sans compter l'opérateur CROSS JOIN, voici les trois syntaxes possibles de l'expression d'une jointure dans la clause FROM en SQL :

table_1         [ INNER | { { LEFT | RIGHT | FULL } [OUTER] } ] JOIN table_2 ON predicat [...]
table_1         [ INNER | { { LEFT | RIGHT | FULL } [OUTER] } ] JOIN table_2 USING (colonnes) [...]
table_1 NATURAL [ INNER | { { LEFT | RIGHT | FULL } [OUTER] } ] JOIN table_2 [...]

Ces trois syntaxes diffèrent par la condition de jointure spécifiée par les clause ON ou USING, ou implicite dans le cas d'une jointure naturelle introduite par le mot-clé NATURAL.

ON :

1. La clause ON correspond à la condition de jointure la plus générale. Le prédicat predicat est une expression logique de la même nature que celle de la clause WHERE décrite dans la section 4.4.7.

USING :

1. La clause USING est une notation correspondant à un cas particulier de la clause ON qui, de plus supprime les colonnes superflues. Les deux tables, sur lesquelles porte la jointure, doivent posséder toutes les colonnes qui sont mentionnées, en les séparant par des virgules, dans la liste spécifiée entre parenthèses juste après le mot-clé USING. La condition de jointure sera l'égalité des colonnes au sein de chacune des paires de colonnes. De plus, les paires de colonnes seront fusionnées en une colonne unique dans la table résultat de la jointure. Par rapport à une jointure classique, la table résultat comportera autant de colonnes de moins que de colonnes spécifiées dans la liste de la clause USING.

NATURAL :

1. Il s'agit d'une notation abrégée de la clause USING dans laquelle la liste de colonnes est implicite et correspond à la liste des colonnes communes aux deux tables participant à la jointure. Tout comme dans le cas de la clause USING, les colonnes communes n'apparaissent qu'une fois dans la table résultat.

INNER et OUTER :

1. Les mots-clés INNER et OUTER permettent de préciser s'il s'agit d'une jointure interne ou externe. INNER et OUTER sont toujours optionnels. En effet, le comportement par défaut est celui de la jointure interne (INNER) et les mots-clés LEFT, RIGHT et FULL impliquent forcément une jointure externe (OUTER).

INNER JOIN :

1. La table résultat est constituée de toutes les juxtapositions possibles d'une ligne de la table table_1 avec une ligne de la table table_2 qui satisfont la condition de jointure.

LEFT OUTER JOIN :

1. Dans un premier temps, une jointure interne (i.e. de type INNER JOIN) est effectuée. Ensuite, chacune des lignes de la table table_1 qui ne satisfait la condition de jointure avec aucune des lignes de la table table_2 (i.e. les lignes de table_1 qui n'apparaissent pas dans la table résultat de la jointure interne) est ajoutée à la table résultats. Les attributs correspondant à la table table_2, pour cette ligne, sont affectés de la valeur NULL. Ainsi, la table résultat contient au moins autant de lignes que la table table_1.

RIGHT OUTER JOIN :

1. Même scénario que pour l'opération de jointure de type LEFT OUTER JOIN, mais en inversant les rôles des tables table_1 et table_2.

FULL OUTER JOIN :

La jointure externe bilatérale est la combinaison des deux opérations précédentes (LEFT OUTER JOIN et RIGHT OUTER JOIN) afin que la table résultat contienne au moins une occurrence de chacune des lignes des deux tables impliquées dans l'opération de jointure.

La jointure externe droite peut être obtenue par une jointure externe gauche dans laquelle on inverse l'ordre des tables (et vice-versa). La jointure externe bilatérale peut être obtenue par la combinaison de deux jointures externes unilatérales avec l'opérateur ensembliste UNION que nous verrons dans la section 4.5.3.

Des jointures de n'importe quel type peuvent être chaînées les unes derrière les autres. Les jointures peuvent également être imbriquées étant donné que les tables table_1 et table_2 peuvent très bien être elles-mêmes le résultat de jointures de n'importe quel type. Les opérations de jointures peuvent être parenthésées afin de préciser l'ordre dans lequel elles sont effectuées. En l'absence de parenthèses, les jointures s'effectuent de gauche à droite.

4-5-1-d - Définition de deux tables pour les exemples qui suivent

Afin d'illustrer les opérations de jointure, considérons les tables realisateur et film définies de la manière suivante :

create table realisateur (
id_real integer primary key,
nom varchar(16),
prenom varchar(16)
);
create table film (
num_film integer primary key,
id_real integer,
titre varchar(32)
);

On notera que dans la table film, l'attribut id_real correspond à une clé étrangère et aurait dû être défini de la manière suivante : id_real integer references realisateur. Nous ne l'avons pas fait dans le but d'introduire des films dont le réalisateur n'existe pas dans la table realisateur afin d'illustrer les différentes facettes des opérations de jointure.

La table realisateur contient les lignes suivantes :

id_real |    nom    | prenom
---------+-----------+---------
1 | von Trier | Lars
4 | Tarantino | Quentin
3 | Eastwood  | Clint
2 | Parker    | Alan

La table film contient les lignes suivantes :

id_film | id_real |           titre
---------+---------+----------------------------
1 |       1 | Dogville
2 |       1 | Breaking the waves
3 |       5 | Faux-Semblants
4 |       5 | Crash
5 |       3 | Chasseur blanc, cœur noir
Exemples de jointures internes

La jointure naturelle entre les tables film et réalisateur peut s'écrire indifféremment de l'une des manières suivantes :

SELECT * FROM film NATURAL JOIN realisateur
SELECT * FROM film NATURAL INNER JOIN realisateur;
SELECT * FROM film JOIN realisateur USING (id_real);
SELECT * FROM film INNER JOIN realisateur USING (id_real);

pour produire le résultat suivant :

id_real | id_film |           titre            |    nom    | prenom
---------+---------+----------------------------+-----------+--------
1 |       1 | Dogville                   | von Trier | Lars
1 |       2 | Breaking the waves         | von Trier | Lars
3 |       5 | Chasseur blanc, cœur noir   | Eastwood  | Clint

Nous aurions également pu effectuer une équijointure en écrivant :

SELECT * FROM film, realisateur WHERE film.id_real = realisateur.id_real;
SELECT * FROM film JOIN realisateur ON film.id_real = realisateur.id_real;
SELECT * FROM film INNER JOIN realisateur ON film.id_real = realisateur.id_real;

Mais la colonne id_real aurait été dupliquée :

id_film | id_real |           titre            | id_real |    nom    | prenom
---------+---------+----------------------------+---------+-----------+--------
1 |       1 | Dogville                   |       1 | von Trier | Lars
2 |       1 | Breaking the waves         |       1 | von Trier | Lars
5 |       3 | Chasseur blanc, cœur noir   |       3 | Eastwood  | Clint

4-5-1-e - Exemples de jointures externes gauches

La jointure externe gauche entre les tables film et réalisateur permet de conserver, dans la table résultat, une trace des films dont le réalisateur n'apparaît pas dans la table realisateur. Une telle jointure peut s'écrire indifféremment comme suit :

SELECT * FROM film NATURAL LEFT JOIN realisateur;
SELECT * FROM film NATURAL LEFT OUTER JOIN realisateur;
SELECT * FROM film LEFT JOIN realisateur USING (id_real);
SELECT * FROM film LEFT OUTER JOIN realisateur USING (id_real);

Elle produit le résultat suivant :

id_real | id_film |           titre            |    nom    | prenom
---------+---------+----------------------------+-----------+--------
1 |       1 | Dogville                   | von Trier | Lars
1 |       2 | Breaking the waves         | von Trier | Lars
5 |       3 | Faux-Semblants             |           |
5 |       4 | Crash                      |           |
3 |       5 | Chasseur blanc, cœur noir | Eastwood  | Clint

Naturellement, en écrivant :

SELECT * FROM film LEFT JOIN realisateur ON film.id_real = realisateur.id_real;
SELECT * FROM film LEFT OUTER JOIN realisateur ON film.id_real = realisateur.id_real;

la colonne id_real serait dupliquée :

id_film | id_real |           titre            | id_real |    nom    | prenom
---------+---------+----------------------------+---------+-----------+--------
1 |       1 | Dogville                   |       1 | von Trier | Lars
2 |       1 | Breaking the waves         |       1 | von Trier | Lars
3 |       5 | Faux-Semblants             |         |           |
4 |       5 | Crash                      |         |           |
5 |       3 | Chasseur blanc, cœur noir   |       3 | Eastwood  | Clint

4-5-1-f - Exemples de jointures externes droites

La jointure externe droite entre les tables film et réalisateur permet de conserver, dans la table résultat, une trace des réalisateurs dont aucun film n'apparaît dans la table film. Une telle jointure peut s'écrire indifféremment comme suit :

SELECT * FROM film NATURAL RIGHT JOIN realisateur;
SELECT * FROM film NATURAL RIGHT OUTER JOIN realisateur;
SELECT * FROM film RIGHT JOIN realisateur USING (id_real);
SELECT * FROM film RIGHT OUTER JOIN realisateur USING (id_real);

Elle produit le résultat suivant :

id_real | id_film |           titre            |    nom    | prenom
---------+---------+----------------------------+-----------+---------
1 |       1 | Dogville                   | von Trier | Lars
1 |       2 | Breaking the waves         | von Trier | Lars
2 |         |                            | Parker    | Alan
3 |       5 | Chasseur blanc, cœur noir   | Eastwood  | Clint
4 |         |                            | Tarantino | Quentin

4-5-1-g - Exemples de jointures externes bilatérales

La jointure externe bilatérale entre les tables film et réalisateur permet de conserver, dans la table résultat, une trace de tous les réalisateurs et de tous les films. Une telle jointure peut indifféremment s'écrire :

SELECT * FROM film NATURAL FULL JOIN realisateur;
SELECT * FROM film NATURAL FULL OUTER JOIN realisateur;
SELECT * FROM film FULL JOIN realisateur USING (id_real);
SELECT * FROM film FULL OUTER JOIN realisateur USING (id_real);

Elle produit le résultat suivant :

id_real | id_film |           titre            |    nom    | prenom
---------+---------+----------------------------+-----------+---------
1 |       1 | Dogville                   | von Trier | Lars
1 |       2 | Breaking the waves         | von Trier | Lars
2 |         |                            | Parker    | Alan
3 |       5 | Chasseur blanc, cœur noir   | Eastwood  | Clint
4 |         |                            | Tarantino | Quentin
5 |       3 | Faux-Semblants             |           |
5 |       4 | Crash                      |           |

4-5-2 - Les clauses GROUP BY et HAVING et les fonctions d'agrégation

4-5-2-a - Notion de groupe

Un groupe est un sous-ensemble des lignes d'une table ayant la même valeur pour un attribut. Par exemple, on peut grouper les films en fonction de leur réalisateur. Un groupe est déterminé par la clause GROUP BY suivie du nom du ou des attributs sur lesquels s'effectue le regroupement.

4-5-2-b - Syntaxe

La syntaxe d'une requête faisant éventuellement intervenir des fonctions d'agrégation, une clause GROUP BY et une clause HAVING est la suivante :

SELECT expression_1, [...,] expression_N [, fonction_agrégation [, ...] ]
FROM nom_table [ [ AS ] alias ] [, ...]
[ WHERE prédicat ]
[ GROUP BY expression_1, [...,] expression_N ]
[ HAVING condition_regroupement ]

4-5-2-c - La clause GROUP BY

La commande GROUP BY permet de définir des regroupements (i.e. des agrégats) qui sont projetés dans la table résultat (un regroupement correspond à une ligne) et d'effectuer des calculs statistiques, définis par les expressions fonction_agrégation […], pour chacun des regroupements. La liste d'expressions expression_1, […,] expression_N correspond généralement à une liste de colonnes colonne_1, […,] colonne_N. La liste de colonnes spécifiée derrière la commande SELECT (expression_1, […,] expression_N) doit être identique à la liste de colonnes de regroupement spécifiée derrière la commande GROUP BY (expression_1, […,] expression_N). À la place des noms de colonne, il est possible de spécifier des opérations mathématiques de base sur les colonnes (comme définies dans la section 4.4.4). Dans ce cas, les regroupements doivent porter sur les mêmes expressions.

Si les regroupements sont effectués selon une expression unique, les groupes sont définis par les ensembles de lignes pour lesquelles cette expression prend la même valeur. Si plusieurs expressions sont spécifiées (expression_1, expression_2…) les groupes sont définis de la façon suivante : parmi toutes les lignes pour lesquelles expression_1 prend la même valeur, on regroupe celles ayant expression_2 identique, etc.

Un SELECT avec une clause GROUP BY produit une table résultat comportant une ligne pour chaque groupe.

4-5-2-d - Les fonctions d'agrégation

AVG( [ DISTINCT | ALL ] expression ) :

1. Calcule la moyenne des valeurs de l'expression expression.

COUNT( * | [DISTINCT | ALL] expression ) :

1. Dénombre le nombre de lignes du groupe. Si expression est présent, on ne compte que les lignes pour lesquelles cette expression n'est pas NULL.

MAX( [ DISTINCT | ALL ] expression ) :

1. Retourne la plus petite des valeurs de l'expression expression.

MIN([ DISTINCT | ALL ] expression ) :

1. Retourne la plus grande des valeurs de l'expression expression.

STDDEV([ DISTINCT | ALL ] expression) :

1. Calcule l'écart-type des valeurs de l'expression expression.

SUM([ DISTINCT | ALL ] expression) :

1. Calcule la somme des valeurs de l'expression expression.

VARIANCE([ DISTINCT | ALL ] expression) :

1. Calcule la variance des valeurs de l'expression expression.

DISTINCT indique à la fonction de groupe de ne prendre en compte que des valeurs distinctes. ALL indique à la fonction de groupe de prendre en compte toutes les valeurs, c'est la valeur par défaut.

Aucune des fonctions de groupe ne tient compte des valeurs NULL à l'exception de COUNT(*). Ainsi, SUM(col) est la somme des valeurs non NULL de la colonne col. De même AVG est la somme des valeurs non NULL divisée par le nombre de valeurs non NULL.

Il est tout à fait possible d'utiliser des fonctions d'agrégation sans clause GROUP BY. Dans ce cas, la clause SELECT ne doit comporter que des fonctions d'agrégation et aucun nom de colonne. Le résultat d'une telle requête ne contient qu'une ligne.

4-5-2-e - Exemples

Soit la base de données sur les films et les cinémas suivante :

- film (num_film, num_realisateur, titre, genre, annee)

- cinema (num_cinema, nom, adresse)

- individu (num_individu, nom prenom)

- jouer (num_acteur, num_film, role)

- projection (num_cinema, num_film, jour)

Pour connaître le nombre de fois que chacun des films a été projeté, on utilise la requête :

SELECT num_film, titre, COUNT(*)
FROM film NATURAL JOIN projection
GROUP BY num_film, titre;

Si l'on veut également connaître la date de la première et de la dernière projection, on utilise :

SELECT num_film, titre, COUNT(*), MIN(jour), MAX(jour)
FROM film NATURAL JOIN projection
GROUP BY num_film, titre;

Pour connaître le nombre total de films projetés au cinéma Le Fontenelle, ainsi que la date de la première et de la dernière projection dans ce cinéma, la requête ne contient pas de clause GROUP BY, mais elle contient des fonctions d'agrégation :

SELECT COUNT(*), MIN(jour), MAX(jour)
FROM film NATURAL JOIN projection NATURAL JOIN cinema
WHERE cinema.nom = 'Le Fontenelle';

4-5-2-f - La clause HAVING

De la même façon qu'il est possible de sélectionner certaines lignes au moyen de la clause WHERE, il est possible, dans un SELECT comportant une fonction de groupe, de sélectionner certains groupes par la clause HAVING. Celle-ci se place après la clause GROUP BY.

Le prédicat dans la clause HAVING suit les mêmes règles de syntaxe qu'un prédicat figurant dans une clause WHERE. Cependant, il ne peut porter que sur des caractéristiques du groupe : fonction d'agrégation ou expression figurant dans la clause GROUP BY.

Une requête de groupe (i.e. comportant une clause GROUP BY) peut contenir à la fois une clause WHERE et une clause HAVING. La clause WHERE sera d'abord appliquée pour sélectionner les lignes, puis les groupes seront constitués à partir des lignes sélectionnées, les fonctions de groupe seront ensuite évaluées et la clause HAVING sera enfin appliquée pour sélectionner les groupes.

4-5-2-g - Exemples

Pour connaître le nombre de fois que chacun des films a été projeté en ne s'intéressant qu'aux films projetés plus de 2 fois, on utilise la requête :

SELECT num_film, titre, COUNT(*)
FROM film NATURAL JOIN projection
GROUP BY num_film, titre
HAVING COUNT(*)>2;

Si en plus, on ne s'intéresse qu'aux films projetés au cinéma Le Fontenelle, il faut ajouter une clause WHERE :

SELECT num_film, titre, COUNT(*)
FROM film NATURAL JOIN projection NATURAL JOIN cinema
WHERE cinema.nom = 'Le Fontenelle'
GROUP BY num_film, titre
HAVING COUNT(*)>2;

4-5-3 - Opérateurs ensemblistes : UNION, INTERSECT et EXCEPT

Les résultats de deux requêtes peuvent être combinés en utilisant les opérateurs ensemblistes d'union (UNION), d'intersection (INTERSECT) et de différence (EXCEPT). La syntaxe d'une telle requête est la suivante :

requête_1 { UNION | INTERSECT | EXCEPT } [ALL] requête_2 [...]

Pour que l'opération ensembliste soit possible, il faut que requête_1 et requête_2 aient le même schéma, c'est-à-dire le même nombre de colonnes respectivement du même type. Les noms de colonnes (titres) sont ceux de la première requête (requête_1).

Il est tout à fait possible de chaîner plusieurs opérations ensemblistes. Dans ce cas, l'expression est évaluée de gauche à droite, mais on peut modifier l'ordre d'évaluation en utilisant des parenthèses.

Dans une requête on ne peut trouver qu'une seule instruction ORDER BY. Si elle est présente, elle doit être placée dans la dernière requête (cf. section 4.4.6). La clause ORDER BY ne peut faire référence qu'aux numéros des colonnes (la première portant le numéro 1), et non pas à leurs noms, car les noms peuvent être différents dans chacune des requêtes sur lesquelles portent le ou les opérateurs ensemblistes.

Les opérateurs UNION et INTERSECT sont commutatifs.

Contrairement à la commande SELECT, le comportement par défaut des opérateurs ensemblistes élimine les doublons. Pour les conserver, il faut utiliser le mot-clé ALL.

Attention, il s'agit bien d'opérateurs portant sur des tables générées par des requêtes. On ne peut pas faire directement l'union de deux tables de la base de données.

4-5-4 - Traduction des opérateurs de l'algèbre relationnelle (2e partie)

4-5-4-a - Traduction de l'opérateur d'union

L'opérateur d'union relation_1 ∪ relation_2 se traduit tout simplement en SQL par la requête :

SELECT * FROM relation_1 UNION SELECT * FROM relation_2

4-5-4-b - Traduction de l'opérateur d'intersection

L'opérateur d'intersection R_1 ∩ R_2 se traduit tout simplement en SQL par la requête :

SELECT * FROM relation_1 INTERSECT SELECT * FROM relation_2

4-5-4-c - Traduction de l'opérateur de différence

L'opérateur de différence R_1 − R_2 se traduit tout simplement en SQL par la requête :

SELECT * FROM relation_1 EXCEPT SELECT * FROM relation_2

4-5-4-d - Traduction de l'opérateur de division

Il n'existe pas de commande SQL permettant de réaliser directement une division. Prenons la requête :

Quels sont les acteurs qui ont joué dans tous les films de Lars von Trier ?

Cela peut se reformuler par :

Quels sont les acteurs qui vérifient : quel que soit un film de Lars von Trier, l'acteur a joué dans ce film.

Malheureusement, le quantificateur universel (∀) n'existe pas en SQL. Par contre, le quantificateur existentiel (∃) existe : EXISTS. Or, la logique des prédicats nous donne l'équivalence suivante : ∀ x P(x) = ¬ ∃ x ¬ P(x)

On peut donc reformuler le problème de la manière suivante :

Quels sont les acteurs qui vérifient : il est faux qu'il existe un film de Lars von Trier dans lequel l'acteur n'a pas joué.

Ce qui correspond à la requête SQL :

SELECT DISTINCT nom, prenom FROM individu AS acteur_tous_lars
WHERE NOT EXISTS (
SELECT * FROM ( film JOIN individu ON num_realisateur = num_individu
AND nom = 'von Trier' AND prenom = 'Lars' ) AS film_lars
WHERE NOT EXISTS (
SELECT * FROM individu JOIN jouer ON num_individu = num_acteur
AND num_individu = acteur_tous_lars.num_individu
AND num_film = film_lars.num_film
)
);

En prenant le problème d'un autre point de vue, on peut le reformuler de la manière suivante :

Quels sont les acteurs qui vérifient : le nombre de films réalisés par Lars von Trier dans lequel l'acteur a joué est égal au nombre de films réalisés par Lars von Trier.

Ce qui peut se traduire en SQL indifféremment par l'une des deux requêtes suivantes :

SELECT acteur.nom, acteur.prenom
FROM individu AS acteur JOIN jouer ON acteur.num_individu = jouer.num_acteur
JOIN film ON jouer.num_film = film.num_film
JOIN individu AS realisateur ON film.num_realisateur = realisateur.num_individu
WHERE realisateur.nom = 'von Trier' AND realisateur.prenom = 'Lars'
GROUP BY acteur.nom, acteur.prenom
HAVING COUNT (DISTINCT film.num_film) = (
SELECT DISTINCT COUNT(*)
FROM film JOIN individu ON num_realisateur = num_individu
WHERE nom = 'von Trier' AND prenom = 'Lars'
);

SELECT DISTINCT acteur_tous_lars.nom, acteur_tous_lars.prenom
FROM individu AS acteur_tous_lars
WHERE (
SELECT DISTINCT COUNT(*)
FROM jouer JOIN film ON jouer.num_film = film.num_film
JOIN individu ON num_realisateur = num_individu
WHERE nom = 'von Trier' AND prenom = 'Lars'
AND jouer.num_acteur = acteur_tous_lars.num_individu
) = (
SELECT DISTINCT COUNT(*)
FROM film JOIN individu ON num_realisateur = num_individu
WHERE nom = 'von Trier' AND prenom = 'Lars'
);

4-6 - Nouveaux objets - Langage de définition de données (LDD)

4-6-1 - Séquences (CREATE SEQUENCE) et type SERIAL

4-6-1-a - Création d'une séquence

Une séquence est en fait une table spéciale contenant une seule ligne. Cet objet est utilisé pour créer une suite de nombres entiers dont l'évolution, généralement croissante, est régie par un certain nombre de paramètres.

Voici la syntaxe de création d'une séquence :

CREATE SEQUENCE nom [ INCREMENT [ BY ] incrément ]
[ MINVALUE valeurmin ]
[ MAXVALUE valeurmax ]
[ START [ WITH ] début ]
[ [ NO ] CYCLE ]

La commande CREATE SEQUENCE crée un nouveau générateur de nombre. Ceci implique la création et l'initialisation d'une nouvelle table portant le nom nom.

INCREMENT BY :

1. La clause optionnelle INCREMENT BY incrément spécifie la valeur ajoutée à la valeur de la séquence courante pour créer une nouvelle valeur. Une valeur positive créera une séquence ascendante, une négative en créera une descendante. La valeur par défaut est 1.

MINVALUE :

1. La clause optionnelle MINVALUE valeurmin précise la valeur minimale qu'une séquence peut générer. Si cette clause n'est pas fournie, alors les valeurs par défaut seront utilisées. Les valeurs par défaut sont 1 et −263−1 pour les séquences respectivement ascendantes et descendantes.

MAXVALUE :

1. La clause optionnelle MAXVALUE valeurmax précise la valeur maximale pour la séquence. Si cette clause n'est pas fournie, alors les valeurs par défaut seront utilisées. Les valeurs par défaut sont 263−1 et −1 pour les séquences respectivement ascendantes et descendantes.

START WITH :

1. La clause optionnelle START WITH début précise la valeur d'initialisation de la séquence. La valeur de début par défaut est valeurmin pour les séquences ascendantes et valeurmax pour les séquences descendantes.

[ NO ] CYCLE :

1. L'option CYCLE autorise la séquence à recommencer au début lorsque valeurmax ou valeurmin a été atteinte par une séquence respectivement ascendante ou descendante. Si la limite est atteinte, le prochain nombre généré sera respectivement valeurmin ou valeurmax. Si NO CYCLE est spécifié, tout appel à nextval après que la séquence a atteint la valeur minimale renverra une erreur. NO CYCLE est le comportement par défaut.

4-6-1-b - Utilisation d'une séquence

Bien que vous ne pouvez pas mettre à jour directement une séquence, vous pouvez toujours utiliser une requête comme :

SELECT * FROM nom_sequence;

Après la création d'une séquence, il faut utiliser les fonctions nextval(), currval() et setval() pour la manipuler.

nextval('nom_sequence') :

1. incrémente la valeur courante de la séquence nom_sequence (excepté la première fois) et retourne cette valeur.

currval('nom_sequence') :

1. retourne la valeur courante de la séquence nom_sequence cette fonction ne peut être appelée que si nextval() l'a été au moins une fois.

setval('nom_sequence', nombre) :

1. initialise la valeur courante de la séquence nom_sequence à nombre.

Vous pouvez appeler ces différentes fonctions de la manière suivante :

SELECT nextval('nom_sequence');
SELECT currval('nom_sequence');
SELECT setval('nom_sequence', nombre);

Utilisez DROP SEQUENCE pour supprimer une séquence.

4-6-1-c - Type SERIAL

Le type de donnée SERIAL n'est pas un vrai type, mais plutôt un raccourci de notation pour décrire une colonne d'identifiants uniques. Ainsi, la commande

CREATE TABLE nom_de_table (
nom_de_colonne SERIAL
);

est équivalente à la commande :

CREATE SEQUENCE nom_de_sequence;
CREATE TABLE nom_de_table (
nom_de_colonne integer DEFAULT nextval('nom_de_sequence') NOT NULL
);

Ainsi, nous avons créé une colonne d'entiers et fait en sorte que ses valeurs par défaut soient assignées par un générateur de séquence. Une contrainte NOT NULL est ajoutée pour s'assurer qu'une valeur nulle ne puisse pas être explicitement insérée. Dans la plupart des cas, on ajoute également une contrainte UNIQUE ou PRIMARY KEY pour interdire que des doublons soient créés par accident.

Pour insérer la valeur suivante de la séquence dans la colonne de type SERIAL, il faut faire en sorte d'utiliser la valeur par défaut de la colonne. Cela peut se faire de deux façons : soit en excluant cette colonne de la liste des colonnes de la commande INSERT, ou en utilisant le mot-clé DEFAULT.

4-6-2 - Règles (CREATE RULE)

4-6-2-a - Description

Le système de règles autorise la définition d'actions alternatives à réaliser sur les insertions, mises à jour ou suppressions dans les tables de la base de données. Concrètement, une règle permet d'exécuter des commandes supplémentaires lorsqu'une commande donnée est exécutée sur une table donnée. Autrement dit, une règle peut remplacer une commande donnée par une autre ou faire qu'une commande ne soit pas exécutée. Les règles sont aussi utilisées pour implémenter les vues de tables (cf. section 4.6.3).

4-6-2-b - Syntaxe de définition

Voici la syntaxe de création d'une règle :

CREATE [ OR REPLACE ] RULE nom AS
ON événement
TO table [ WHERE condition ]
DO [ INSTEAD ] { NOTHING | commande | ( commande ; commande ... ) }

CREATE RULE :

1. définit une nouvelle règle s'appliquant à une table ou à une vue.

CREATE OR REPLACE RULE :

1. définit une nouvelle règle, ou, le cas échéant, remplace une règle existante du même nom pour la même table.

nom :

1. désigne le nom d'une règle à créer. Elle doit être distincte du nom de toute autre règle sur la même table. Lorsque plusieurs règles portent sur la même table et le même type d'événement, elles sont appliquées dans l'ordre alphabétique de leur nom.

événement :

1. SELECT, INSERT, UPDATE ou DELETE. Les règles qui sont définies sur INSERT, UPDATE ou DELETE sont appelées des règles de mise à jour. Les règles définies sur SELECT permettent la création de vues (cf. section 4.6.3).

table :

1. Le nom (pouvant être qualifié par le nom du schéma) de la table ou de la vue où s'applique la règle.

condition :

1. Toute expression SQL conditionnelle (i.e. de type boolean). L'expression de condition ne peut pas référer à une table autre que NEW et OLD et ne peut pas contenir de fonction d'agrégat.

commande :

1. Zone de spécification des commandes réalisant l'action de la règle. Les commandes valides sont SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE ou NOTIFY. Le mot-clé NOTHING permet de spécifier que l'on ne veut rien faire.

INSTEAD :

1. Si ce mot-clé est utilisé, la ou les commandes sont exécutées à la place de la requête déclenchante. En l'absence de INSTEAD, la ou les commandes sont exécutées après la requête déclenchante dans le cas ON INSERT (pour permettre aux commandes de voir les lignes insérées) et avant dans le cas ON UPDATE ou ON DELETE (pour permettre aux commandes de voir les lignes à mettre à jour ou à supprimer).

À l'intérieur d'une condition et d'une commande, deux tables spéciales, NEW et OLD, peuvent être utilisées pour se référer à la table sur laquelle porte la règle. NEW est valide dans les règles ON INSERT et ON UPDATE pour désigner la nouvelle ligne en cours d'insertion ou de mise à jour. OLD est valide dans les règles ON UPDATE et ON DELETE pour désigner la ligne existante en cours de modification ou de suppression.

4-6-2-c - Syntaxe de suppression

DROP RULE nom ON relation [ CASCADE | RESTRICT ]

DROP RULE :

1. Supprime une règle de réécriture.

nom :

1. Le nom de la règle à supprimer.

relation :

1. Le nom (qualifié ou non du nom du schéma) de la table ou vue où s'applique la règle.

CASCADE :

1. Supprime automatiquement les objets dépendant de la règle.

RESTRICT :

1. Refuse de supprimer la règle si un objet en dépend. Ceci est la valeur par défaut.

4-6-3 - Vues (CREATE VIEW)

4-6-3-a - Description

Les vues sont des tables virtuelles qui « contiennent » le résultat d'une requête SELECT. L'un des intérêts de l'utilisation des vues vient du fait que la vue ne stocke pas les données, mais fait référence à une ou plusieurs tables d'origine à travers une requête SELECT, requête qui est exécutée chaque fois que la vue est référencée. De ce fait, toute modification de données dans les tables d'origine est immédiatement visible dans la vue dès que celle-ci est à nouveau référencée dans une requête.

Les utilisations possibles d'une vue sont multiples :

- Cacher aux utilisateurs certaines colonnes ou certaines lignes en mettant à leur disposition des vues de projection ou de sélection. Ceci permet de fournir un niveau de confidentialité et de sécurité supplémentaire.

- Simplifier l'utilisation de tables comportant de nombreuses colonnes, de nombreuses lignes ou des noms complexes, en créant des vues avec des structures plus simples et des noms plus intelligibles.

- Nommer des requêtes fréquemment utilisées pour simplifier et accélérer l'écriture de requête y faisant référence.

4-6-3-b - Syntaxe de définition

Voici la syntaxe de création d'une vue :

CREATE [ OR REPLACE ] VIEW nom [ ( nom_colonne [, ...] ) ] AS requête
CREATE VIEW :

définit une nouvelle vue.

CREATE OR REPLACE VIEW :

1. définit une nouvelle vue, ou la remplace si une vue du même nom existe déjà. Vous pouvez seulement remplacer une vue avec une nouvelle requête qui génère un ensemble de colonnes identiques.

nom :

1. Le nom de la vue à créer (qualifié ou non du nom du schéma). Si un nom de schéma (cf. section 4.6.4) est donné (par exemple CREATE VIEW monschema.mavue …), alors la vue est créée dans le schéma donné. Dans les autres cas, elle est créée dans le schéma courant. Le nom de la vue doit être différent du nom des autres vues, tables, séquences ou index du même schéma.

nom_colonne :

1. Une liste optionnelle de noms à utiliser pour les colonnes de la vue. Si elle n'est pas donnée, le nom des colonnes sera déduit de la requête.

requête :

1. Une requête (c'est-à-dire une instruction SELECT) qui définit les colonnes et les lignes de la vue.

La norme SQL propose un ensemble important de restrictions pour la modification ou l'insertion ou la modification des données dans les vues. Les systèmes de gestion de base de données ont aussi chacun leur implantation de ce concept et chacun leurs contraintes et restrictions. En particulier, peu d'opérations sont autorisées dès qu'une vue porte sur plusieurs tables ; aucune n'est possible si la vue comporte des opérateurs d'agrégation.

Avec PostgreSQL les vues ne sont que consultables par des instructions SELECT (i.e. lecture seule). Aucune autre opération n'est possible (insertion, mise à jour ou suppression de lignes). Par contre, la notion de règles permet, avec PostgreSQL, d'implémenter ces fonctionnalités. Cette notion s'avère plus souple et puissante que les restrictions communément appliquées aux SGBD classiques.

4-6-3-c - Implémentation interne

Avec PostgreSQL, les vues sont implémentées en utilisant le système de règles. En fait, il n'y aucune différence entre

CREATE VIEW mavue AS SELECT * FROM matable;

et ces deux commandes

CREATE TABLE mavue (liste de colonnes identique à celle de matable);

CREATE RULE "_RETURN" AS ON SELECT TO mavue DO INSTEAD
SELECT * FROM matable;

parce que c'est exactement ce que fait la commande CREATE VIEW en interne. Ainsi, pour l'analyseur, il n'y a aucune différence entre une table et une vue : il s'agit de relations.

4-6-3-d - Syntaxe de suppression

DROP VIEW nom [, ...] [ CASCADE | RESTRICT ]

DROP VIEW :

1. Supprime une vue existante.

nom :

1. Le nom de la vue à supprimer (qualifié ou non du nom du schéma).

CASCADE :

1. Supprime automatiquement les objets qui dépendent de la vue (par exemple d'autres vues).

RESTRICT :

1. Refuse de supprimer la vue si un objet en dépend. Ceci est la valeur par défaut.

4-6-4 - Schémas (CREATE SCHEMA)

4-6-4-a - Description

Les schémas sont des espaces dans lesquels sont référencés des éléments (tables, vues, index…). La notion de schéma est très liée à la notion d'utilisateur ou de groupe d'utilisateurs.

4-6-4-b - Syntaxe de définition

CREATE SCHEMA nom_schéma

CREATE SCHEMA crée un nouveau schéma dans la base de données en cours. Le nom du schéma doit être distinct du nom des différents schémas existants dans la base de données en cours.

Le paramètre nom_schéma est le nom du schéma à créer.

4-6-4-c - Accès aux tables

Lorsqu'une table nom_table est dans un schéma nom_schema, pour la désigner, il faut faire précéder son nom par le nom du schéma qui la contient de la manière suivante : nom_schema.nom_table. C'est ce que l'on appelle un nom qualifié.

4-6-4-d - Le Chemin de Recherche de Schéma

Les noms qualifiés sont pénibles à écrire et il est, de toute façon, préférable de ne pas coder un nom de schéma dans une application. Donc, les tables sont souvent appelées par des noms non qualifiés (i.e. nom de la table lui-même). Le système détermine quelle table est appelée en suivant un chemin de recherche qui est une liste de schémas à regarder. La première table correspondante est considérée comme la table voulue. S'il n'y a pas de correspondance, une erreur est levée, même si des noms de table correspondants existent dans d'autres schémas dans la base.

Le premier schéma dans le chemin de recherche est appelé le schéma courant. En plus d'être le premier schéma parcouru, il est aussi le schéma dans lequel de nouvelles tables seront créées si la commande CREATE TABLE ne précise pas de nom de schéma.

Pour voir le chemin de recherche courant, utilisez la commande suivante :

SHOW search_path;

Pour ajouter un nouveau schéma mon_schema dans le chemin tout en conservant dans ce chemin le schéma par défaut (public), nous utilisons la commande :

SET search_path TO mon_schema,public;

4-6-4-e - Syntaxe de suppression

La commande DROP SCHEMA permet de supprimer des schémas de la base de données. La syntaxe de la commande est la suivante :

DROP SCHEMA nom [, ...] [ CASCADE | RESTRICT ]

Un schéma peut seulement être supprimé par son propriétaire ou par un super utilisateur.

nom :

1. Le nom du schéma

CASCADE :

1. Supprime automatiquement les objets (tables, fonctions, etc.) contenus dans le schéma.

RESTRICT :

1. Refuse de supprimer le schéma s'il contient un objet. Ceci est la valeur par défaut.

4-7 - SQL intégré

4-7-1 - Introduction

Ce chapitre décrit le pacquage SQL intégré (ou embarqué) pour PostgreSQL ECPG. Il est compatible avec les langages C et C++ et a été développé par Linus Tolke et Michael Meskes.

Un programme SQL intégré est en fait un programme ordinaire, dans notre cas un programme en langage C, dans lequel nous insérons des commandes SQL incluses dans des sections spécialement marquées. Ainsi les instructions Embedded SQL commencent par les mots EXEC SQL et se terminent par un point-virgule (« ; »). Pour générer l'exécutable, le code source est d'abord traduit par le préprocesseur SQL qui convertit les sections SQL en code source C ou C++, après quoi il peut être compilé de manière classique.

Le SQL intégré présente des avantages par rapport à d'autres méthodes pour prendre en compte des commandes SQL dans du code C. Par exemple, le passage des informations de et vers les variables du programme C est entièrement pris en charge. Ensuite, le code SQL du programme est vérifié syntaxiquement au moment de la précompilation. Enfin, le SQL intégré en C est spécifié dans le standard SQL et supporté par de nombreux systèmes de bases de données SQL. L'implémentation PostgreSQL est conçue pour correspondre à ce standard autant que possible, afin de rendre le code facilement portable vers des SGBD autre que PostgreSQL.

Comme alternative au SQL intégré, on peut citer l'utilisation d'une API (Application Programming Interface) permettant au programme de communiquer directement avec le SGBD via des fonctions fournies par l'API. Dans ce cas de figure, il n'y a pas de précompilation à effectuer. Se référer à la documentation PostgreSQL [28] pour plus d'information à ce sujet : Chapitre 27. libpq - Bibliothèque C

4-7-2 - Connexion au serveur de bases de données

4-7-2-a - Introduction

Quel que soit le langage utilisé (C, Java, PHP, etc.), pour pouvoir effectuer un traitement sur une base de données, il faut respecter les étapes suivantes :

1. établir une connexion avec la base de données ;

2. récupérer les informations relatives à la connexion ;

3. effectuer les traitements désirés (requêtes ou autres commandes SQL) ;

4. fermer la connexion avec la base de données.

Nous allons voir dans cette section comment ouvrir et fermer une connexion, et nous verrons dans les sections suivantes comment effectuer des traitements.

4-7-2-b - Ouverture de connexion

La connexion à une base de données se fait en utilisant l'instruction suivante :

EXEC SQL CONNECT TO cible [AS nom_connexion] [USER utilisateur];

La cible cible peut être spécifiée de l'une des façons suivantes :

- nom_base[@nom_hôte ][:port] ;

- tcp:postgresql://nom_hôte [:port ] [/nom_base][? options] ;

- unix:postgresql://nom_hôte[: port][/nom_base ][? options] ;

- une chaîne SQL littérale contenant une des formes ci-dessus ;

- une référence à une variable contenant une des formes ci-dessus ;

- DEFAULT.

En pratique, utiliser une chaîne littérale (entre guillemets simples) ou une variable de référence génère moins d'erreurs. La cible de connexion DEFAULT initie une connexion sur la base de données par défaut avec l'utilisateur par défaut. Aucun nom d'utilisateur ou nom de connexion ne pourrait être spécifié isolément dans ce cas.

Il existe également différentes façons de préciser l'utilisateur utilisateur :

- nom_utilisateur

- nom_utilisateur/ mot_de_passe

- nom_utilisateur IDENTIFIED BY mot_de_passe

- nom_utilisateur USING mot_de_passe

nom_utilisateur et mot_de_passe peuvent être un identificateur SQL, une chaîne SQL littérale ou une référence à une variable de type caractère.

nom_connexion est utilisé pour gérer plusieurs connexions dans un même programme. Il peut être omis si un programme n'utilise qu'une seule connexion. La dernière connexion ouverte devient la connexion courante, utilisée par défaut lorsqu'une instruction SQL est à exécuter.

4-7-2-c - Fermeture de connexion

Pour fermer une connexion, utilisez l'instruction suivante :

EXEC SQL DISCONNECT [connexion];

Le paramètre connexion peut prendre l'une des valeurs suivantes :

- nom_connexion

- DEFAULT

- CURRENT

- ALL

Si aucun nom de connexion n'est spécifié, c'est la connexion courante qui est fermée. Il est préférable de toujours fermer explicitement chaque connexion ouverte.

4-7-3 - Exécuter des commandes SQL

Toute commande SQL, incluse dans des sections spécialement marquées, peut être exécutée à l'intérieur d'une application SQL intégrée. Ces sections se présentent toujours de la manière suivante :

EXEC SQL instructions_SQL ;

Dans le mode par défaut, les instructions ne sont validées que lorsque EXEC SQL COMMIT est exécuté. L'interface SQL intégrée supporte aussi la validation automatique des transactions via l'instruction EXEC SQL SET AUTOCOMMIT TO ON. Dans ce cas, chaque commande est automatiquement validée. Ce mode peut être explicitement désactivé en utilisant EXEC SQL SET AUTOCOMMIT TO OFF.

Voici un exemple permettant de créer une table :

EXEC SQL create table individu ( num_individu integer primary key,
nom varchar(64), prenom varchar(64) );
EXEC SQL COMMIT;

4-7-4 - Les variables hôtes

4-7-4-a - Introduction aux variables hôtes

La transmission de données entre le programme C et le serveur de base de données est particulièrement simple en SQL intégré. En effet, il est possible d'utiliser une variable C, dans une instruction SQL, simplement en la préfixant par le caractère deux-points (« : »). Par exemple, pour insérer une ligne dans la table individu on peut écrire :

EXEC SQL INSERT INTO individu VALUES (:var_num, 'Poustopol', :var_prenom);

Cette instruction fait référence à deux variables C nommées var_num et var_prenom et utilise aussi une chaîne littérale SQL ('Poustopol') pour illustrer que vous n'êtes pas restreint à utiliser un type de données plutôt qu'un autre.

Dans l'environnement SQL, nous appelons les références à des variables C des variables hôtes.

4-7-4-b - Déclaration des variables hôtes

Les variables hôtes sont des variables de langage C identifiées auprès du préprocesseur SQL. Ainsi, pour être définies, les variables hôtes doivent être placées dans une section de déclaration, comme suit :

EXEC SQL BEGIN DECLARE SECTION;
declarations_des_variables_C
EXEC SQL END DECLARE SECTION;

Vous pouvez avoir autant de sections de déclaration dans un programme que vous le souhaitez.

Les variables hôtes peuvent remplacer les constantes dans n'importe quelle instruction SQL. Lorsque le serveur de base de données exécute la commande, il utilise la valeur de la variable hôte. Notez toutefois qu'une variable hôte ne peut pas remplacer un nom de table ou de colonne. Comme nous l'avons déjà dit, dans une instruction SQL, le nom de la variable est précédé du signe deux-points (« : ») pour le distinguer d'autres identificateurs admis dans l'instruction.

Les initialisations sur les variables sont admises dans une section de déclaration. Les sections de déclarations sont traitées comme des variables C normales dans le fichier de sortie du précompilateur. Il ne faut donc pas les redéfinir en dehors des sections de déclaration. Les variables qui n'ont pas pour but d'être utilisées dans des commandes SQL peuvent être normalement déclarées en dehors des sections de déclaration.

Les variables en langage C ont leur portée normale au sein du bloc dans lequel elles sont définies. Toutefois, le préprocesseur SQL n'analyse pas le code en langage C. Par conséquent, il ne respecte pas les blocs C. Aussi, pour le préprocesseur SQL, les variables hôtes sont globales : il n'est pas possible que deux de ces variables portent le même nom.

4-7-4-c - Types des variables hôtes

Seul un nombre limité de types de données du langage C est supporté pour les variables hôtes. En outre, certains types de variable hôte n'ont pas de type correspondant en langage C. Dans ce cas, des macros prédéfinies peuvent être utilisées pour déclarer les variables hôtes. Par exemple, le type prédéfini VARCHAR est la structure adéquate pour interfacer des données SQL de type varchar. Une déclaration comme

VARCHAR var[180];

est en fait convertie par le préprocesseur en une structure :

struct varchar_var { int len; char arr[180]; } var;

4-7-4-d - Utilisation d'une variable hôte : clause INTO

Dans le cas d'une requête de ligne unique, c'est-à-dire qui n'extrait pas plus d'une ligne de la base de données, les valeurs renvoyées peuvent être stockées directement dans des variables hôtes. Cependant, contrairement au langage C ou C++, le SQL est un langage ensembliste : une requête peut très bien retourner plus d'une ligne. Dans ce cas, il faut faire appel à la notion de curseur que nous abordons dans la section 4.7.7.

Dans le cas d'une requête de ligne unique, une nouvelle clause INTO est intercalée entre la clause SELECT et la clause FROM. La clause INTO contient une liste de variables hôtes destinée à recevoir la valeur de chacune des colonnes mentionnées dans la clause SELECT. Le nombre de variables hôtes doit être identique au nombre de colonnes de la clause SELECT. Les variables hôtes peuvent être accompagnées de variables indicateur afin de prendre en compte les résultats NULL (cf. section 4.7.5).

Lors de l'exécution de l'instruction SELECT, le serveur de base de données récupère les résultats et les place dans les variables hôtes. Si le résultat de la requête contient plusieurs lignes, le serveur renvoie une erreur. Si la requête n'aboutit pas à la sélection d'une ligne, un avertissement est renvoyé. Les erreurs et les avertissements sont renvoyés dans la structure SQLCA, comme décrit dans la section 4.7.6.

Par exemple, en reprenons la base de données les films et les cinémas, et une requête que nous avons déjà rencontrée section 4.5.2 : « nombre de fois que chacun des films a été projeté ». Nous pouvons récupérer les résultats de cette requête de ligne unique dans des variables hôtes de la manière suivante :

EXEC SQL BEGIN DECLARE SECTION;
VARCHAR titre[128];
int id_film;
int nb_proj;
EXEC SQL END DECLARE SECTION;
EXEC SQL SELECT num_film, titre, COUNT(*)
INTO :id_film, :titre, :nb_proj
FROM film NATURAL JOIN projection
GROUP BY num_film, titre;

4-7-5 - Variables indicateur

4-7-5-a - Présentation

Les variables indicateur sont des variables en langage C qui fournissent des informations complémentaires pour les opérations de lecture ou d'insertion de données. Il existe plusieurs types d'utilisation pour ces variables.

Valeurs NULL :

1. Pour permettre aux applications de gérer les valeurs NULL.

Troncature de chaînes :

1. Pour permettre aux applications de gérer les cas où les valeurs lues doivent être tronquées pour tenir dans les variables hôtes.

Erreurs de conversion :

1. Pour stocker les informations relatives aux erreurs.

Une variable indicateur est une variable hôte de type int suivant immédiatement une variable hôte normale dans une instruction SQL.

4-7-5-b - Utilisation de variables indicateur

Dans les données SQL, la valeur NULL représente un attribut inconnu ou une information non applicable. Il ne faut pas confondre la valeur NULL de SQL avec la constante du langage C qui porte le même nom (NULL). Cette dernière représente un pointeur non initialisé, incorrect ou ne pointant pas vers un contenu valide de zone mémoire.

La valeur NULL n'équivaut à aucune autre valeur du type défini pour les colonnes. Ainsi, si une valeur NULL est lue dans la base de données et qu'aucune variable indicateur n'est fournie, une erreur est générée (SQLE_NO_INDICATOR). Pour transmettre des valeurs NULL à la base de données ou en recevoir des résultats NULL, des variables hôtes d'un type particulier sont requises : les variables indicateur.

Par exemple, dans l'exemple précédent, une erreur est générée si, pour une raison quelconque, le titre du film n'existe pas et que sa valeur est NULL. Pour s'affranchir de ce problème, on utilise une variable indicateur de la manière suivante :

EXEC SQL BEGIN DECLARE SECTION;
VARCHAR titre[128];
int id_film;
int nb_proj;
int val_ind;
EXEC SQL END DECLARE SECTION;
EXEC SQL SELECT num_film, titre, COUNT(*)
INTO :id_film, :titre :val_ind, :nb_proj
FROM film NATURAL JOIN projection
GROUP BY num_film, titre;

Dans cet exemple, la variable indicateur val_ind vaudra zéro si la valeur retournée n'est pas NULL et elle sera négative si la valeur est NULL. Si la valeur de l'indicateur est positive, cela signifie que la valeur retournée n'est pas NULL, mais que la chaîne a été tronquée pour tenir dans la variable hôte.

4-7-6 - Gestion des erreurs

4-7-6-a - Configurer des rappels : instruction WHENEVER

L'instruction WHENEVER est une méthode simple pour intercepter les erreurs, les avertissements et les conditions exceptionnelles rencontrés par la base de données lors du traitement d'instructions SQL. Elle consiste à configurer une action spécifique à exécuter à chaque fois qu'une condition particulière survient. Cette opération s'effectue de la manière suivante :

EXEC SQL WHENEVER condition action;

Le paramètre condition peut prendre une des valeurs suivantes :

SQLERROR :

1. L'action spécifiée est appelée lorsqu'une erreur survient pendant l'exécution d'une instruction SQL.

SQLWARNING :

1. L'action spécifiée est appelée lorsqu'un avertissement survient pendant l'exécution d'une instruction SQL.

NOT FOUND :

1. L'action spécifiée est appelée lorsqu'une instruction ne récupère ou n'affecte aucune ligne.

Le paramètre action peut avoir une des valeurs suivantes :

CONTINUE :

1. Signifie effectivement que la condition est ignorée. C'est l'action par défaut.

SQLPRINT :

1. Affiche un message sur la sortie standard. Ceci est utile pour des programmes simples ou lors d'un prototypage. Les détails du message ne peuvent pas être configurés.

STOP :

1. Appel de exit(1), ce qui terminera le programme.

BREAK :

1. Exécute l'instruction C break. Cette action est utile dans des boucles ou dans des instructions switch.

GOTO label et GO TO label :

1. Saute au label spécifié (en utilisant une instruction C goto).

CALL nom (args) et DO nom (args) :

1. Appelle les fonctions C spécifiées avec les arguments spécifiés.

Le standard SQL ne définit que les actions CONTINUE et GOTO ou GO TO.

L'instruction WHENEVER peut être insérée en un endroit quelconque d'un programme SQL intégré. Cette instruction indique au préprocesseur de générer du code après chaque instruction SQL. L'effet de cette instruction reste actif pour toutes les instructions en SQL intégré situées entre la ligne de l'instruction WHENEVER et l'instruction WHENEVER suivante contenant la même condition condition d'erreur, ou jusqu'à la fin du fichier source.

Les conditions d'erreur sont fonction du positionnement dans le fichier source de langage C et non du moment où l'instruction est exécutée.

Cette instruction est fournie pour vous faciliter le développement de programmes simples. Il est plus rigoureux de contrôler les conditions d'erreur en vérifiant directement le champ sqlcode de la zone SQLCA (cf. section suivante). Dans ce cas, l'instruction WHENEVER est inutile. En fait, l'instruction WHENEVER se contente de demander au préprocesseur de générer un test if ( SQLCODE ) après chaque instruction SQL.

4-7-6-b - Zone de communication SQL (SQLCA)

La zone de communication SQL (SQLCA) est une zone de mémoire qui permet, pour chaque demande adressée à la base de données, de communiquer des statistiques et de signaler des erreurs. En consultant la zone SQLCA, vous pouvez tester un code d'erreur spécifique. Un code d'erreur s'affiche dans les champs sqlcode et sqlstate lorsqu'une requête adressée à la base de données provoque une erreur. Une variable SQLCA globale (sqlca) est définie dans la bibliothèque d'interface, elle a la structure suivante :

struct {
char sqlcaid[8];
long sqlabc;
long sqlcode;
struct {
int sqlerrml;
char sqlerrmc[70];
} sqlerrm;
char sqlerrp[8];
long sqlerrd[6];
char sqlwarn[8];
char sqlstate[5];
} sqlca;

SQLCA couvre à la fois les avertissements et les erreurs. Si plusieurs avertissements ou erreurs surviennent lors de l'exécution d'une instruction, alors sqlca ne contient que les informations relatives à la dernière. Si aucune erreur ne survient dans la dernière instruction SQL, sqlca.sqlcode vaut 0 et sqlca.sqlstate vaut « 00000 ». Si un avertissement ou une erreur a eu lieu, alors sqlca.sqlcode sera négatif et sqlca.sqlstate sera différent de « 00000 ».

Les champs sqlca.sqlstate et sqlca.sqlcode sont deux schémas différents fournissant des codes d'erreur. Les deux sont spécifiés dans le standard SQL, mais sqlcode est indiqué comme obsolète dans l'édition de 1992 du standard et a été supprimé dans celle de 1999. Du coup, les nouvelles applications sont fortement encouragées à utiliser sqlstate.

4-7-7 - Curseurs pour résultats à lignes multiples

Lorsque vous exécutez une requête dans une application, le jeu de résultats est constitué d'un certain nombre de lignes. En général, vous ne connaissez pas le nombre de lignes que l'application recevra avant d'exécuter la requête. Les curseurs constituent un moyen de gérer les jeux de résultats d'une requête à lignes multiples.

Les curseurs vous permettent de naviguer dans les résultats d'une requête et d'effectuer des insertions, des mises à jour et des suppressions de données sous-jacentes en tout point d'un jeu de résultats.

Pour gérer un curseur, vous devez respecter les étapes suivantes :

1. Déclarer un curseur pour une instruction SELECT donnée à l'aide de l'instruction DECLARE :

EXEC SQL DECLARE nom_curseur CURSOR FOR requête_select ;

2. Ouvrir le curseur à l'aide de l'instruction OPEN :

EXEC SQL OPEN nom_curseur ;

3. Récupérer une par une les lignes du curseur à l'aide de l'instruction FETCH :

FETCH [ [ NEXT | PRIOR | FIRST | LAST | { ABSOLUTE | RELATIVE } nombre ]
{ FROM | IN } ] nom_curseur
INTO liste_variables
NEXT :

4. Récupère la ligne suivante. Ceci est la valeur par défaut.

PRIOR :

1. Récupère la ligne précédente.

FIRST :

1. Récupère la première ligne de la requête (identique à ABSOLUTE 1).

LAST :

1. Récupère la dernière ligne de la requête (identique à ABSOLUTE -1).

ABSOLUTE nombre :

1. Récupère la nombre ème ligne de la requête ou la abs(nombre) ème ligne à partir de la fin si nombre est négatif. La position avant la première ligne ou après la dernière si nombre est en-dehors de l'échelle ; en particulier, ABSOLUTE 0 se positionne avant la première ligne.

RELATIVE nombre :

1. Récupère la nombre ème ligne ou la abs(nombre) ème ligne avant si nombre est négatif. RELATIVE 0 récupère de nouveau la ligne actuelle si elle existe.

nom_curseur :

1. Le nom d'un curseur ouvert.

liste_variables :

1. La liste des variables hôtes destinées à recevoir la valeur de chacun des attributs de la ligne courante. Le nombre de variables hôtes doit être identique au nombre de colonnes de la table résultat.

5. Continuez l'extraction des lignes tant qu'il y en a.

6. Fermer le curseur à l'aide de l'instruction CLOSE :

EXEC SQL CLOSE nom_curseur

Lors de son ouverture, un curseur est placé avant la première ligne. Par défaut, les curseurs sont automatiquement refermés à la fin d'une transaction.

Voici un exemple utilisant la commande FETCH :

EXEC SQL BEGIN DECLARE SECTION;
int v1;
VARCHAR v2;
EXEC SQL END DECLARE SECTION;
...
EXEC SQL DECLARE foo CURSOR FOR SELECT a, b FROM test;
EXEC SQL OPEN foo;
while (...) {
EXEC SQL FETCH NEXT FROM foo INTO :v1, :v2;
...
}

4-7-8 - Précompilation et compilation

4-7-8-a - Inclusion de fichiers

Pour inclure un fichier externe SQL intégré dans votre programme, utilisez la commande :

EXEC SQL INCLUDE nom_fichier;

Cette commande indique au préprocesseur du SQL intégré de chercher un fichier nommé nom_fichier.h, de traiter et de l'inclure dans le fichier C généré. Du coup, les instructions SQL intégrées du fichier inclus sont gérées correctement.

En utilisant la directive classique

#include <nom_fichier.h>

le fichier nom_fichier.h ne serait pas sujet au prétraitement des commandes SQL. Naturellement, vous pouvez continuer à utiliser la directive #include pour inclure d'autres fichiers d'en-tête.

4-7-8-b - Précompilation et compilation

La première étape consiste à traduire les sections SQL intégré en code source C, c'est-à-dire en appels de fonctions de la librairie libecpg. Cette étape est assurée par le préprocesseur appelé ecpg qui est inclus dans une installation standard de PostgreSQL. Les programmes SQL intégré sont nommés typiquement avec une extension .pgc. Si vous avez un fichier programme nommé prog.pgc, vous pouvez le passer au préprocesseur par la simple commande :

ecpg prog1.pgc

Cette étape permet de créer le fichier prog.c. Si vos fichiers en entrée ne suivent pas le modèle de nommage suggéré, vous pouvez spécifier le fichier de sortie explicitement en utilisant l'option -o.

Le fichier traité par le préprocesseur peut alors être compilé de façon classique, par exemple :

cc -c prog.c

Cette étape permet de créer le fichier prog.o. Les fichiers sources en C générés incluent les fichiers d'en-tête provenant de l'installation de PostgreSQL. Si vous avez installé PostgreSQL à un emplacement qui n'est pas parcouru par défaut, vous devez ajouter une option comme -I/usr/local/pgsql/include sur la ligne de commande de la compilation.

Vous devez enfin lier le programme avec la bibliothèque libecpg qui contient les fonctions nécessaires. Ces fonctions récupèrent l'information provenant des arguments, exécutent la commande SQL en utilisant l'interface libpq et placent le résultat dans les arguments spécifiés pour la sortie. Pour lier un programme SQL intégré, vous devez donc inclure la bibliothèque libecpg :

cc -o monprog prog.o -lecpg

De nouveau, vous pourriez avoir besoin d'ajouter une option comme -L/usr/local/pgsql/lib sur la ligne de commande.

4-7-9 - Exemple complet

Voici un exemple complet qui effectue les opérations suivantes :

- connexion à la base ;

- vérification de la réussite de la connexion ;

- affichage du contenu de la table individu en utilisant un curseur ;

- fermeture de la connexion.

#include <stdio.h>
// ____ pour gérer les erreurs
EXEC SQL INCLUDE sqlca;
// ____ Définition des variables hôtes
EXEC SQL BEGIN DECLARE SECTION;
char var_nom[256];
char var_prenom[256];
int  var_num;
EXEC SQL END DECLARE SECTION;

int main(void){
// ____ Ouverture de la connexion à la base de données
EXEC SQL CONNECT TO nom_base@aquanux;
if(sqlca.sqlcode) {
printf("erreur %s\n",sqlca.sqlerrm.sqlerrmc);
exit(0);
}
printf(" connexion réussie \n");
// ____ Utilisation d'un curseur pour afficher le contenu de la table individu
EXEC SQL DECLARE curseur_individu CURSOR FOR
SELECT num_individu, nom, prenom FROM individu;
EXEC SQL OPEN curseur_individu;
// Boucle d'affichage
while(SQLCODE==0) {
EXEC SQL FETCH FROM curseur_individu INTO :var_num, :var_nom, :var_prenom;
printf("L'individu %d est %s %s\n, var_num, var_prenom, var_nom);
}
EXEC SQL CLOSE curseur_individu;
// ____ Fermeture de connexion
printf(" Déconnexion \n");
EXEC SQL DISCONNECT;
return 0;
}

En supposant que ce programme est enregistré dans un fichier nommé prog.pgc, l'exécutable est obtenu de la manière suivante :

ecpg prog.pgc
cc -c prog.c
cc -o prog prog.o -lecpg

5 - Bibliographie

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[3] Articles en ligne sur Developpez.com. LE SQL de A à Z : Les jointures, ou comment interroger plusieurs tables. (https://sql.developpez.com/sqlaz/jointures), 2005.

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[10] Chris Date. Introduction aux bases de données. Vuibert, 2000.

[11] Pierre Delisle. 8inf224 - informatique, planification et contrôle. Support de cours, 2002. (http://wwwens.uqac.ca/~pdelisle/8inf224/).

[12] Dominique Dionisi. L'essentiel sur Merise. Eyrolles, 1993.

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[15] Robert Godin. Systèmes de gestion de bases de données, volume 2. Loze-Dion, 2000.

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[21] Céline Labbé. Modéliser les données. Pratiko, 2002.

[22] Daniel Marre. Introduction aux systèmes de gestion de bases de données. Support de cours, January 1996.

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[24] Jean-Marc Saglio. Dominante informatique : Module bases de données. (http:// www.bd.enst.fr/dombd.html), 2002.

[25] SQL Anywhere Studio. ASA - Guide de programmation : Programmation avec Embedded SQL. (http://www.ianywhere.com/developer/product_manuals/sqlanywhere/0901/fr/html/dbpgfr9/00000171.htm), 2005.

[26] SQL Anywhere Studio. ASA - Guide de programmation : Utilisation de SQL dans les applications. (http://www.ianywhere.com/developer/product_manuals/sqlanywhere/0901/fr/html/dbpgfr9/00000018.htm), 2005.

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[28] The PostgreSQL Global Development Group. Documentation PostgreSQL 7.4.7. (http://traduc.postgresqlfr.org/pgsql-fr/index.html), 2005.

(1)cf. section 1.1.2 pour une présentation générale de plusieurs modèles de données. Le modèle entités-associations est présenté dans la section 2 et le modèle relationnel dans la section 3.1

(2)Il faut savoir que les temps d'accès à des disques durs sont d'un ordre de grandeur supérieur (disons 1000 fois supérieur) aux temps d'accès à la mémoire RAM. Tout gestionnaire de base de données doit donc traiter de manière particulière les accès aux disques.

(3)Dans la littérature, on utilise indifféremment le terme relation ou le terme association, on parle donc de modèle entités-relations (E-R) ou de modèle entités-associations (E-A). Nous préférons utiliser le terme association plutôt que le terme relation pour limiter la confusion avec les relations du modèle relationnel.

(4)A contrario, Merise n'est pas adapté à la modélisation des problèmes abordés d'une manière orientée objet (dans ce cas, il faut, par exemple, utiliser UML).

(5)Le code postal en France identifie le bureau distributeur qui achemine le courrier dans une commune. En conséquence et d'après cette définition, il n'existe pas de relation entre le code postal et le code du département de la commune. Par exemple, la commune La Feuillade, dont le code postal est 19600, est située dans le département de la Dordogne (24). Dans cette non-correspondance entre code postal et département, il y a toute la Corse ! Il n'y a pas non plus de correspondance biunivoque entre le code postal et une ville. Une commune peut avoir plusieurs codes postaux, un code postal peut recouvrir plusieurs communes.

(6)Le terme structure logique englobe ici le niveau conceptuel et les niveaux externes d'ANSI/SPARC (cf. section 1.2.3) et correspond approximativement au niveau logique de Merise (cf. section 2.1.2).

(7)Exemple tiré de [15].