Transcript sgbd - Weboplanet

SGBDR
Systèmes de Gestion de
Bases de Données
(Relationnelles)
Plan
Approches
 Les tâches du SGBD
 Les transactions

Approche 1

Systèmes traditionnels basés sur des
fichiers
Application 1
Gestion clients
Fichier
Clients
Application 2
Gestion commandes
Fichier
Commandes
Application 3
Gestion livraison
Fichier
Commandes
Approche 1
Systèmes basés sur des fichiers

Inconvénients
– Description multiple des structures des
fichiers
– Redondance de certaines informations =
risques d’incohérence
– Conflits si accès simultané aux fichiers
Approche 2

Systèmes basés sur des bases de
données
Base de données
Application 1
Gestion clients
Application 2
Gestion commandes
Application 3
Gestion livraison
Métadata
SGBD
Données :
-T_client
-T_comm
-T_livr
Approche 2
Systèmes basés sur les BdeD

Bases de données
– Collection de données organisées et partagées de
manière à satisfaire les besoins en information
d’une organisation
• Description des données dans un dictionnaire ou
catalogue (métadonnées = données qui décrivent les
données)
• Données elles-mêmes (sous forme de tables pour les
bases de données relationnelles)

Système de gestion de base de données
– Système logiciel permettant de
• gérer une base de données (description et contenu),
• d’en contrôler l‘accès
• et en assurer intégrité
Approches
Avantages/inconvénients SGBD

Avantages
– Contrôle de la redondance des données (et donc
de leur cohérence)
– Contrôle de l’intégrité des données
– Partage des données : accès sécurisés, contrôle
de la concurrence d’accès

Inconvénients
– Complexité supplémentaire : langages SQL,
techniques d’administration, etc.
– Coût du logiciel (mise en œuvre, administration,
évolution)
Les taches d’un SGBD





Contrôler la redondance
Contrôler l’intégrité des données
Contrôler l’accès aux données
Contrôler la concurrence d’accès
Autres services
–
–
–
–
Assurer la reprise après incident
Sauvegarde/restauration
Réplication
Etc.
Tâche
Contrôler la redondance
Le processus de conception d’une base de
données passe par une analyse des données
du SI
 Un certain nombre de règles permettent de
s’assurer de la non-redondance des données
: les formes normales

– 1FN (1ère forme normale)
– 2FN
– 3FN

Le passage au modèle physique permet de
réintroduire éventuellement une certain
redondance contrôlée
Tâche
Contrôler l’intégrité
Assurer l’intégrité,la cohérence, des données
d’une base de données
 Mise en œuvre SQL

– Contraintes de domaine de valeur
• Type de données : INT, DATE, etc.
• NOT NULL, DEFAULT
• CHECK, UNIQUE
– Contrainte d’intégrité d’entité
• PRIMARY KEY
– Contrainte d’intégrité référentielle
• FOREIGN KEY
– ON UPDATE – ON DELETE
– Déclencheurs (triggers)
Tâche
Contrôler l’accès aux données
S’assurer que seuls les utilisateurs ou
applications autorisés accèdent aux données
d’une BdeD
 Limiter l’accès à certaines données
 Mise en œuvre SQL

– comptes d’utilisateurs ou de groupes
• CREATE USER
– privilèges d’accès aux données pour ces comptes
• GRANT / REVOKE
– Vues et privilèges sur les vues
• CREATE VIEW
Tâche
Contrôler la concurrence d’accès

Dans un environnement multi-utilisateurs, il
est indispensable de garantir que chacun ait
accès à la bonne donnée lors de l’exécution
de son instruction SQL (ou du groupe
d’instructions) : notion de transaction
– verrouiller l’accès à une donnée
– valider/invalider un ensemble de modifications

Mise en œuvre SQL
– Valider un ensemble de mises à jour
• COMMIT
– Invalider un ensemble de mises à jour
• ROLLBACK
Tâche
Assurer la reprise après incident
Afin de garantir l’intégrité des données en cas
d’incident, les SGBD doivent mettre en œuvre
un certain nombre de techniques basées sur
la journalisation des modifications du contenu
de la base de données
 Journaux d’image avant

– Avant toute opération de modification d’une ligne,
conservation de l’image ‘avant’ de cette ligne
– En cas d’invalidation, on peut reconstruire la ligne

Journaux de transactions
– Toutes les opérations peuvent être mémorisées et
ré appliquées en cas de restauration
Tâche
Sauvegarde / restauration

Offrir les outils permettant d’effectuer
des sauvegardes (backup)/ restauration
(restore)
– Sauvegarde complète
– Sauvegarde différentielle
• Mises à jour depuis dernière complète
– Sauvegarde incrémentale
• Mises à jour depuis dernière sauvegarde
Transactions

Une transaction est composée d’une suite de
requêtes qui doivent vérifier les 4 propriétés
suivantes :
– Atomicité :
• les requêtes de la transaction forme un tout indissociable
– Cohérence :
• les requêtes doivent être toutes annulées en cas d’échec
– Isolation :
• les modifications effectuées par les requêtes de la
transaction doivent n’être accessible qu’après validation
– Durabilité :
• les modifications doivent être durables, même en cas de
panne (restaurer et ré appliquer)
Transactions
Concurrence et incohérences

Types d’incohérences :
– Dirty read (lecture d’une ligne non validée)
• Transaction A modifie une ligne
• Transaction B lit la ligne modifiée
• Transaction A annule/valide la transaction
– Lecture non répétable :
• Transaction A lit une ligne
• Transaction B modifie ou supprime une ligne
• Transaction A essaie de relire la ligne (on s’attend à avoir
les mêmes données)
– Fantôme
• Transaction A lit n lignes
• Transaction B ajoute/supprime une ligne
• Transaction essaie de relire les n lignes
Transactions
Verrous / Niveau d’isolement

Verrous : mécanisme qui verrouille l’accès à
une ligne/page (bloc de données)
–
–
–
–

Lecture (partagé)
fantôme/anti-insertion
Écriture
Anti-fantôme/insertion
Niveau d’isolement
–
–
–
–
0 : aucun verrouillage
1 : non modification des lignes lues
2 : non modification des lignes lues
3 : sécurité maximale
Transactions
Interblocage / dead lock / verrou
mortel

Exemple :
– Transaction A modifie la ligne 100
– Transaction B modifie la ligne 1
– Transaction A veut modifier la ligne 1
• Attente libération des verrous
– Transaction B veut modifier la ligne 100
• Attente libération des verrous

Les SGBD décident d’abandonner une des 2
transactions au profit de l’autre
Réplication
Recopier le contenu (total ou partiel)
d’une base de données vers une autre
 Intérêt :

– Performance pour des sites distants
– Sécurité

Filtrer
– Tout est recopié
– Certaines lignes, certaines colonnes
Base de données distribuée
Two-phase commit (2PC)
Base de données dont les données sont
réparties sur plusieurs serveurs
 Transparence pour l’utilisateur
 2PC :

– Dans de cas de bases de données
distribuées, mécanisme permettant la
validation d’une transaction mettant en
œuvre plusieurs bases.
OLAP
Online Analytical Processing

Possibilité offerte par certains SGBD
d’offrir des requêtes
– avec des lignes de sous-totaux dans le
résultat détaillé (mot clefs ROLLUP)
– des données sous forme de cubes
multidimensionnels (mot clefs CUBE)

Fonctions de classement
– Rang d’une ligne par rapport aux autres,
etc.
OLAP - Rollup
SELECT A, B, C,
SUM( D )
FROM T1 GROUP BY ROLLUP (A, B, C);
– Équivalent à
SELECT * FROM (
( SELECT A, B, C, SUM( D ) FROM T1
GROUP BY A, B, C )
UNION ALL
( SELECT A, B, NULL, SUM( D ) FROM T1
GROUP BY A, B )
UNION ALL
( SELECT A, NULL, NULL, SUM( D ) FROM T1
GROUP BY A )
UNION ALL
( SELECT NULL, NULL, NULL, SUM( D ) )
)
OLAP - Cube
SELECT A, B, C,
SUM( D )
FROM T1 GROUP BY CUBE (A, B, C);
– Définit les sous-totaux suivants
– SELECT * FROM (
• ( SELECT A, B, C, SUM( D ) FROM T1
–
–
–
–
–
–
–
–
GROUP BY A, B, C )
GROUP BY A, B )
GROUP BY A, C )
GROUP BY B, C )
GROUP BY A )
GROUP BY B )
GROUP BY C )
()
Datawarehouse, datamart
Entrepot de données

Objectif :
– conserver les données de TOUTE la vie de
l’entreprise
– Dans un entrepôt, rien n’est supprimé
– Produire des statistiques

Modèle de données basé sur
– Des axes d’analyse : tiers, produits, temps
– Des mesures : quantité, prix

Un datawarehouse
 des datamarts par secteur, division de
l’entreprise, etc.
Datawarehouse
modélisation

Modèle en étoile
– Tables des dimensions : attributs qui caractérisent
les dimensions des analyses (selon 3 axes
principaux)
• Localisation : pays, client,
• Temps : année, mois, jour,
• Produit : produit, catégorie,
– Table des faits : mesures

Modèle en flocon
– Idem. mais normalisation des tables des
dimensions
Datamining
Exploration des données d’un entrepôt
 Fouille de données :

– Extraire des « connaissances »

Algorithmes spécifiques
– profils de client
– Profils de consommation
Cycle de vie des données d’une
base de données
Production
(Performance)
Informatique
décisionnelle
EIS, SIAD
Extraction,
transformation,
chargement
Base de données
(Database)
Analyses
multidimensionnelles
Entrepot
(Dataware house)
Extract,
Transform,
Load
Entrepot
Entrepot
(Dataware
mart)
(Dataware
mart)
Fouille de données
Extraction de
connaissances
Middleware d’accès aux données
CLIENT
Progiciel
ERP
Outils
bureautiques
...
Interconnexion ?
SERVEUR
sPI IBM-DB2
sPI
Oracle
sPI
MySQL
sPI Postgresql
sPI
...
Middleware
CLIENT
Progiciel
ERP
Outils
bureautiques
...
À chaque fois qu’un client veut
communiquer avec un serveur, il
faut développer du code spécifique
Interconnexion
SERVEUR
sPI IBM-DB2
sPI
Oracle
sPI
MySQL
sPI Postgresql
sPI
...
À chaque fois qu’un client veut
communiquer avec un serveur, il
faut développer du code spécifique
Middleware
CLIENT
Progiciel
ERP
Outils
bureautiques
Interconnexion
API
universelle
Serveur
D’intermédiation
...
SERVEUR
sPI IBM-DB2
sPI
Oracle
sPI
MySQL
sPI Postgresql
ODBC
Open
Database
Connectivity
sPI
...
Middleware d’accès aux données

Le middleware ODBC (Microsoft) agit
avec les SGBD comme un pilote (driver)
pour le matériel
Les SGBD relationnels du
marché

Oracle
– Oracle v. 10g

IBM
– DB2

Microsoft
– SQL Serveur 2005

Sybase
– Sybase et SQL AnyWhere

Sun
– MySQL v. 5 (opensource)

opensource
– PostgreSQL v.8
– Firebird v.2
Évolution des SGBD

Intégration de XML
– Des types de données permettant le
stockage des documents XML
– Langage d’interrogation des colonnes de
ce type

Intégration des concepts objet
– Héritage