1. Trang Chủ
  2. Nhật - Pháp - Hoa - Others
  3. Terminologie - phần 1

Terminologie - phần 1

Tài liệu tham khảo cho các bạn sinh viên học chuyên ngành tiếng Pháp có tư liệu học tập ôn thi tốt đạt kết quả cao. Cours de Spécialité Cours de Sp Terminologie PGS.TS. Phan Huy Khánh khanhph@vnn.vn Donnés et Base de données Données et stockage  Algorithme = puissance de l’ordinateur  Problèmes : vitesse, exactitude, prévisibilité.   Données = richesse de l’ordinateur  Problèmes : masse des données, structuration, sauvegarde   2 domaines fortement liés Algorithme de visualisation de masse

Thể loại Tài liệu miễn phí Nhật - Pháp - Hoa - Others

Số trang 21

Ngày tạo 8/29/2018 8:26:12 PM +00:00

Loại tệp PPT

Kích thước

Tên tệp

Tải Terminologie - phần 1 (.pptx) Tải Terminologie - phần 1 (.pdf)

Xem mẫu

  1. Cours de Spécialité Cours de Sp Terminologie PGS.TS. Phan Huy Khánh khanhph@vnn.vn Donnés et Base de données
  2. Données et stockage   Algorithme = puissance de l’ordinateur  Problèmes : vitesse, exactitude, prévisibilité.   Données  = richesse de l’ordinateur   Problèmes : masse des données, structuration, sauvegarde   2 domaines fortement liés  Algorithme de visualisation de masses de données  Systèmes de sauvegarde et de gestion de version des   programmes 2/21
  3. Cycle de vie d’un système de stockage des données  Conception ­ Modélisation  Analyse des données   Solution sous forme de schémas    Langage de modélisation    Mise en oeuvre   Base de données    langage de « haut niveau »   Remplissage / Récupération  Croiser les données     La voiture 206 diesel est immatriculée en 75  Le département 75 a des frais de carte grise de 135 euros   Maintenance Mise à jour des données      Sauvegarde  Evolution du schéma => traduction des données  3/21
  4. Défis liés au stockage des données   Hétérogénéité des données Numériques, textuels, dates, multimédia, etc.  Taille / Passage à l'échelle    Nombre de « trucs », complexité des « trucs » Partage entre utilisateurs   Rôles : Contributeur, vérificateurs, visionneur, etc.  Accès simultanés Lisibilité du schéma   Comme en algo. Performances   Accès aux très grandes tables   Croisements complexes  Comptage des réponses Google vous donne 10 réponses en quelques millisecondes … mais aussi  le nombre de réponses … même quand il y en a des millions !  4/21
  5. Base de données relationelles   Modèle relationnel inventé par E. Codd en1970 Directeur de recherche du centre IBM de San José  IBM Sequel (Structured English Query Language) en 1977  IBM Sequel/2  Avant : Avant : IBM System/R  Modèle Hiérachique Modèle Hiérachique IBM DB2  Modèle de réseau Modèle de réseau SQL/86  SQL/89  SQL/92 ou SQL 2.0   Données tabulaires  Norme / Standard = SQL (Structured Query Language)  Typage des données  Protection des données  notions de propriétaires, de groupes et de droits d'accès   5/21
  6. Tables de données “Enseignants” Num Nom Prenom Email StatutDerniere 1 Vernier Frédéric frederic.vernier@limsi.fr DEPINFO-LIMSI 2 Max Aurelien aurelien.max@limsi.fr DEPINFO-LIMSI 3 Bautier Jean jean.bautier@laposte.net EXTERIEUR 4 Schlienger Francoise schlieng@fiifo.u-psud.fr IUT 5 Vauchelle Alain avauchel@fiifo.u-psud.fr IUT 6 Tixeuil Sebastien tixeuil@fiifo.u-psud.fr DEPINFO-LRI 7 Allauzen Alexandre allauzen@limsi.fr DEPINFO-LIMSI 8 Voisin Frederic voisin@fiifo.u-psud.fr DEPINFO-LRI 9 Nel Laurent laurent.nel@leuville.com UP11-AUTRE 10 Longavesne Jean-P Grip@cnam.fr UP11-AUTRE 11 Lisser Abdel lisser@fiifo.u-psud.fr DEPINFO-LRI 12 Rousseau Martine rousseau@fiifo.u-psud.fr IUT 13 Astier Roger astier@iut-orsay.fr IUT 14 Calisti Jean jean.calisti@ifips.u-psud.fr IFIPS Elements 15 Simon Laurent simon@lri.fr DEPINFO-LRI 16 Roussel Nicolas roussel@lri.fr DEPINFO-LRI 17 Alphonse Erick alphonse@lri.fr DEPINFO-LRI 18 Journiac Brigitte journiac@fiifo.u-psud.fr UP11-AUTRE 19 Lenoir Jean-Pierre lenoir@fiifo.u-psud.fr IUT 20 Barras Claude barras@fiifo.u-psud.fr DEPINFO-LIMSI 21 Blanch Renaud blanch@lri.fr DEPINFO-LRI 22 Fournier Jean-Pierre jpf@fiifo.u-psud.fr IUT 23 Herault Thomas Thomas.Herault@lri.fr DEPINFO-LRI … 518 Appert Caroline Caroline.Appert@lri.fr DEPINFO-LRI 519 Benoit Stacey stacey.benoit@supelec.fr EXTERIEUR 520 Panzer Claire clairepanzer92@free.fr EXTERIEUR Numero Numero Texte court Choix multiples 6/21
  7. Requêtes SQL Alban BERGUER  Récupération des données : SELECT Prenom, Nom Marina BILMONT FROM Etudiants WHERE Niveau=“S1” Pauline BLANC … … SELECT * FROM Enseignements  WHERE Niveau=“S1” AND Filiere=“L­MPI”  Insertion INSERT INTO `Etudiants` ( `NumEtudiant`, `Prenom`, `Nom`,                             `Email`, `Filiere`, `Annee`, `Niveau`, `DateN`) VALUES (’856', 'Jean', 'Nemaclac', 'jean.nemaclac@laposte.net',       ’MPI', '2006', ’S1', ’1988­11­29') 7/21
  8. Table des Résultats  Totale (SELECT * FROM Etudiants)  Partielle au niveau des lignes SELECT * FROM Etudiants WHERE Niveau=“S1”   Partielle au niveau des colonnes SELECT Nom, Prenom FROM Etudiants    Doublement partielle SELECT Nom, Age FROM Etudiants WHERE Niveau=“S1”   Ordonnée  SELECT * FROM `Etudiants` ORDER BY `Annee` DESC   Limitée dans le nombre d’élements  SELECT * FROM `Etudiants` LIMIT 0 , 30  8/21
  9. Opérations de Sélection (clause WHERE) SELECT * FROM Etudiants WHERE  (DateN > 1988­01­01  AND                                 % et logique    Prenom LIKE “Chris%”)  % ressemble à  OR             % ou logique   (AGE=19 AND          % et logique    Filiere NOT LIKE “%­MPI”) Composition identique à l’algorithmique mais les opérateurs  diffèrent  9/21
  10. Jointure / Croisement Une note par étudiants et par enseignement … mais tous les étudiants ne  suivent pas tous les enseignements ! SELECT *FROM Etudiants, Enseignements WHERE Etudiants.Filiere= Options.Filiere SELECT * FROM Etudiants, Enseignements, Options WHERE Etudiants.Numero= Options.NumeroEtudiants   AND Enseignements.Numero = Options.NumEnseign NumeroEtudiiant NumeroEnseiign NumeroEtud ant NumeroEnse gn Numero Numero Prenom Numero Numero Prenom Heures Heures Intiitulle Int tu e Nom Nom … … … … Numero Numero Alban BERGUER 1 … Math102 50 1 … Marina BILMONT GEOS103 50 2 … 2 … … … 1 1 1 … Etudiants Options Enseignements Enseignements 2 1 2 … 10/21
  11. Jointure + Selection  Jointure = Super  Selection = Super   Jointure + Selection = Genial ! (un peu comme les boucles et les conditions)  SELECT * FROM Etudiants, Enseignants, Groupes WHERE Etudiants.Numero= Groupes.NumeroEtudiants   AND Enseignants.Numero = Groupes.NumEnseignant AND Etudiants.NiveauScience=“Faible” AND Enseignants.TypeNotation=“Sévère” 11/21
  12. Numérotation / Clé  Numérotation automatique    Garantie que 2 étudiants ne Numero Prenom Numero Prenom    peuvent pas avoir le même N om N om    numéro … … Alban BERGUER 1 … Marina BILMONT 2 …  Autre raisons de ne pas avoir des doublons Etudiants avec le même nom => problèmes   Utiliser un numéro unique existant (No SS) Quelle garantie que je n’inscris pas 2 fois la même personne ?   Les tables peuvent définir des clés qui garantissent l’unicité 12/21
  13. Problèmes concrets   Et si un prof assure d’autres cours avec d’autres groupes ayant le même numéro (groupes B1 des Licence BIBS) ?  Et si un prof intervient 2 fois dans la même filière ?  Et si les étudiants font d’autres groupes pour les options ou pour les  langues ?  Et si un prof de Cours TD enseigne aussi en option ?  Comment se rappeler d’où viennent les redoublants ?  Comment trouver le plus petit groupe de TD afin d’inscrire les nouveaux  arrivants ?  Et le groupe de TD avec le plus de redoublants ? 13/21
  14. Schémas de base de données  Graphique synthétique des relations entre données Flèches / tables   14/21
  15. Example plus réaliste ;­) 15/21
  16. La bonne recette  Jointures multiples  Selections aux petits oignons  Tables nombreuses et bien organisées  Aucune données redondantes ou inutile  Un schéma bidon pour le patron / le chef  Un vrai schéma de pro pour le vrai boulot  (voir avant)  PS : logo/icone d’une BD  = cylindre 16/21
  17. Utilitaires  SQL ne gère pas que la recherche et le remplissage de la  BD. Rajouter / enlever des tables  Supprimer des éléments  DELETE FROM `Enseignants` WHERE `NumEns` =1 Modifier une valeur  UPDATE `Enseignants` SET `Statut` = “BonProf” WHERE `NumEns` =1 Modifier les droits d'accès  Créer / détruire / modifier des utilisateurs / groupes  etc.  17/21
  18. Interfaces  Interfaces graphique pour éditer / remplir  / détruire … mais pour les requêtes, on a rien fait de plus puissant que   le SQL !  Formulaires Gestion des  contraintes  Formulaire Web Facilité d’accès  Affichage formaté  18/21
  19. Et puis …  Fonctions d'agrégations Numero Prenom Numero Prenom Nb Etu. Nb Etu. Nom  Performances, Optimisation Nom 1 22 Fred Vernier  Multimédia (images, sons, ...) Sandrine Gouraud 2 24  Sécurité (chiffrements, droits)  Transactions (plusieurs utilisateurs/banque + €)  Clé multiples  Manipulation d’une BD depuis un programme  Sauvegarde d’une table  BD géographiques SELECT * FROM Villes WHERE dist
  20. Applications  Sciences BD génomiques, composes chimiques, articles, étoiles, etc..   Vie quotidienne  BD d’associations de joueurs de mandolines  électriques   BD des ouvrages d’une bibliothèque / CD­thèque  BD de pages Web qui s’appelle Google (savoir faire des requ êtes  compliquées)  Autre disciplines   Gestion / Economie = pensez a la MiAGE  DRH/ Gestion du personnel  Médecine  Informatique   DBA (administrateur de BD)  Systèmes d’information (DSI) 20/21
nguon tai.lieu . vn
Tiếng Anh thương mại TOEFL - IELTS - TOEIC Kỹ năng viết tiếng Anh Ngữ pháp tiếng Anh Tiếng Anh phổ thông Tiếng Anh thông dụng Chứng chỉ A Nhật - Pháp - Hoa - Others Kỹ năng đọc tiếng Anh Tiếng Anh trẻ em Kỹ năng nghe tiếng Anh Giáo dục học