Le langage SQL, la synthèse

Frédéric BROUARD

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- Titre : Le langage SQL, la synthèse

- Auteur : Frédéric BROUARD

- Parution : 8 février 2024

- Mise à jour : 7 mai 2024

- Public visé :

- Licence : © tous droits réservés pour tous pays – 2024 – Auteur : Frédéric Brouard alias SQLpro - SQL SPOT SARL

Sommaire

- I. Chapitre 1 - Les bases de données et le langage SQL

- I-1. Historique des systèmes de gestion de bases de données (SGBD)

- I-2. Évolution des SGBD – années 80-90

- I-2-1. SGBD relationnels

- I-2-2. SGBD objet

- I-2-3. SGBD objet-relationnel

- I-2-4. SGBD NoSQL

- I-3. Le langage SQL

- I-3-1. Un langage de requête

- I-3-2. Limites du langage SQL

- I-3-3. Les normes SQL

- I-3-4. Structure du langage

- I-3-4-1. SQL déclaratif

- I-3-4-2. SQL procédural

- I-3-4-3. Notation des syntaxes du langage

- I-4. Du monde réel à SQL : la modélisation des données

- I-4-1. Le modèle conceptuel (ou MCD)

- I-4-2. Du modèle Entité-Association à UML

- I-4-2-1. E-R et UML

- I-4-2-2. Formalismes graphiques

- I-4-3. Du conceptuel aux relations : le modèle logique de données (ou MLD)

- I-4-4. Du relationnel aux tables : le modèle physique de données (ou MPD)

- I-5. algèbre relationnelle

- I-5-1. RESTRICTION (symbole σ )

- I-5-2. PROJECTION (symbole Π)

- I-5-3. UNION (symbole U)

- I-5-4. DIFFERENCE (symbole –)

- I-5-5. INTERSECTION (symbole ∩)

- I-5-6. PRODUIT CARTÉSIEN (symbole x)

- I-5-7. DIVISION (symbole ÷)

- I-5-8. JOINTURE (symbole ⋈ )

- I-6. Le modèle externe de données (ou MED)

- I-7. La syntaxe

- I-8. Organisation interne d’un SGBD Relationnel

- I-8-1. La notion de base de données ou CATALOG

- I-8-2. La notion de schéma SQL

- I-9. Importance des bases de données

- I-9-1. Valeur d’une base de données

- I-9-2. Intelligence d’une base

- I-10. Références pour ce chapitre

- II. Chapitre 2 - Définition des données : types, domaines, valeurs et NULL

- II-1. Types SQL

- II-1-1. Types chaîne de caractères

- II-1-1-1. ASCII

- II-1-1-2. EBCDIC

- II-1-1-3. UNICODE

- II-1-1-4. UTF-8

- II-1-1-5. UTF-16

- II-1-1-6. UCS-2

- II-1-2. Types temporels

- II-1-3. Types numériques

- II-1-3-1. Types entiers (exacts)

- II-1-3-2. Types réels

- II-1-3-2-1. Types flottants (approchés)

- II-1-3-2-2. Types décimaux (exacts)

- II-1-4. Types binaires

- II-1-5. Les types « larges » (LOB)

- II-2. Problématique d'expression des littéraux

- II-2-1. Encodage et classement

- II-2-2. Collations

- II-2-3. La solution SQL

- II-2-4. La solution des éditeurs

- II-2-5. Remarque sur la complétion des littéraux

- II-3. Expressions des valeurs de données

- II-3-1. Expression des littéraux

- II-3-2. Expression des nombres

- II-3-3. Expression des chaînes binaires

- II-3-4. Expression des données temporelles

- II-3-5. Typage explicite avec la fonction CAST

- II-4. Domaines (DOMAIN) et autoincréments

- II-4-1. Syntaxe SQL de création d’un domaine

- II-4-2. Syntaxe SQL de création des contraintes de domaine

- II-4-3. Les auto-incréments

- II-5. Les apports de typages de SQL:1999

- II-5-1. Les tableaux (ARRAY)

- II-5-2. Ligne (ROW)

- II-5-3. Le type MULTISET (collection)

- II-5-4. Héritage de table

- II-5-5. Les types « utilisateurs » ou UDT (User Data Type)

- II-5-5-1. Types DISTINCT

- II-5-5-2. Type hérité

- II-5-5-3. Types abstraits

- II-5-6. Type TABLE ou table objet

- II-5-7. Type référence

- II-5-8. Pointeur (LOCATOR)

- II-5-9. Datalink

- II-5-10. Pour conclure sur les types « objet »

- II-6. Marqueur NULL

- II-7. Commentaire dans les requêtes

- II-7-1. Commentaire en ligne

- II-7-2. Commentaire en bloc

- II-8. Le « point-virgule » comme terminaison d’une commande SQL

- II-9. Références pour ce chapitre

- III. Chapitre 3 - Création des objets :schémas, tables, vues, assertions

- IV. Chapitre 4 - Recherche de l'information dans une table

- V. Chapitre 5 - Les jointures

- VI. Chapitre 6 - Opérations d’ensembles

- VII. Chapitre 7 -

- VIII. Chapitre 8 - Mise à jour (INSERT, UPDATE, DELETE, MERGE, TRUNCATE)

- IX. Chapitre 9 - Fonction utilisateur

- X. Chapitre 10 - Exploitation des vues

- XI. Chapitre 11 – Transactions

- XII. Chapitre 12 – Déclencheurs

- XIII. Chapitre 13 – Procédures

- XIV. Chapitre 14 - : XML

- XV. Chapitre 15 – JSON

- XVI. Chapitre 16 - Système d’information géographique

- XVII. Chapitre 17 - Tables temporelles

- XVIII. Chapitre 18 - table de graphe

- XIX. Chapitre 19 - Tables « in memory »

- XX. Chapitre 20 - Médonnées (information_schema et sys)

- XXI. Chapitre 21 - La sécuritité (roles et privilèges)

- XXII. Chapitre 22 - Sauvegardes et restaurations

- XXIII. Chapitre 23 – L’indexation

- XXIV. Chapitre 24 - Maintenance basique

- XXV. Remerciements Developpez.com

I - Chapitre 1 - Les bases de données et le langage SQL

Le langage SQL est le fruit d'années de réflexion sur la problématique de manipulation des données. Formalisé et normalisé, ce langage est né dans les années 80 et a vite été adopté par la majorité des éditeurs.

Grâce à un comité de normalisation dynamique, il s’est constamment adapté aux besoins des utilisateurs. Ainsi, après la norme SQL 2 de 1992 formant le cœur du langage, on trouve des versions majeures et mineures en 1999, 2003, 2006, 2008, 2011, 2016, 2019 et 2023 !

SQL repose sur deux principes fondamentaux : l'algèbre relationnelle (une branche des mathématiques conçue pour traiter des données de manière ensembliste) et la modélisation des données à base d'entités et de relations qui elle-même repose sur des concepts mathématiques (théorèmes de Heath et Fagin-Date, axiomes d’Armstrong…) traduits en un formalisme pratique (formes normales).

Ce sont les sujets que nous allons aborder dans ce chapitre et nous terminerons en présentant la base de données qui nous servira de fil rouge pour la majorité des exemples du livre et certains exercices.

I-1 - Historique des systèmes de gestion de bases de données (SGBD)

Comme beaucoup de technologies de l’informatique aujourd'hui matures, les bases de données relationnelles sont nées des travaux d’IBM entre les années 1960 et 1970. De nombreux travaux de recherche ont été menés au cours de cette période avec les modèles de données hiérarchiques, réseaux et relationnels. Finalement le relationnel a été unanimement adopté par la suite et programmé à l’aide du langage SQL (Structured Query Language).

Le succès du langage SQL et sa longévité sont liés au fait qu’il repose sur une théorie mathématique et un langage complet au sens de Turing, à la différence de tous les autres systèmes de bases de données. Il est donc parfaitement adapté au traitement des données dans un contexte ou ces données sont fortement structurées, comme c’est le cas de l’informatique de gestion (ressources, humaines, comptabilité, relation client, ventes, gestion des stocks, etc.).

La théorie sur laquelle repose SQL a été énoncée par le professeur Edgar Frank Codd (1924-2003), un mathématicien d’Oxford, alors qu’il travaillait en tant que chercheur pour le compte d’IBM au laboratoire de San Jose. L’article « A relational model of data for large shared data banks », publié en juin 1970 dans la revue Association for Computing Machinery, fait toujours office de référence en la matière et a inspiré tous les travaux qui ont suivi et qui perdurent.

Figure 1.1 – Article original de 1970 de Codd sur le relationnel

Codd voulait créer un système où l’interrogation des données devait utiliser le vocabulaire anglais. Après le voyage sur la lune, les travaux de la NASA sur la base de données modélisant les rochers rapportés ont aidé au développement de ce langage en lui donnant de la crédibilité.

Dès 1974, IBM entamait le prototype de bases de données relationnelles appelé System/R. Ce projet se terminait en 1979 prouvant ainsi la viabilité d’un tel système. Le langage de programmation utilisé par IBM pour System/R fut appelé SEQUEL (Structured English Query Language) rebaptisé par la suite SQL (Structured Query Language) car le nom SEQUEL était une marque de l’avionneur Hawkker-Siddeley, mais la prononciation de SQL est restée celle du SEQUEL (entendre en français si-cou-elle ). Comme tout langage, SQL a eu ses concurrents, le plus connu fut QUEL du SGBD Ingres du début des années 1980. Il y eut aussi SQUARE, ISBL, QBE, …

Bien qu’étant le précurseur de SQL, IBM ne fut pas le premier éditeur de SGBD. Ce privilège revint à Honeywell Information Systems, qui commercialisa un produit en juin 1976 tombé depuis en désuétude. À cette même période, un groupe d’ingénieurs attentifs aux résultats du projet System/R réalisèrent le premier produit commercial vraiment opérationnel au sein de la société Relational Software. En 1979, ils appelèrent leur système Oracle Version 2, premier d’une longue lignée, la version 1 n’ayant jamais existé (question de marketing…). Concurremment System R évolua vers le produit commercial SQL/DS qui devint DB2, nom toujours utilisé pour désigner le SGBDR d’IBM.

Microsoft n’est entrée qu’en 1994 dans ce marché, après un accord de partage du code du serveur de données de Sybase. Le contrat consistait pour Microsoft à porter ce SGBDR sous Windows et à en rétrocéder le code. À l’époque, ce SGBDR était le plus avancé : Sybase ayant inventé, avec SQL Server, le client/serveur, les déclencheurs, les procédures stockées, l’optimisation basée sur les coûts et le cache des plans d’exécution. … Rien que cela ! Mais Sybase ayant plus de confiance dans l’imposant IBM, entrepris une couteuse refonte de son produit pour le porter dans le système d’exploitation OS/2, en partenariat avec Ashton-Tate… En 1993, Sybase finit par vendre le code à Microsoft et les deux produits devinrent indépendants. Pour ne pas faire de confusion avec Microsoft SQL Server, Sybase rebaptisa son SGBDR ASE (Adaptive Server Enterprise).

Aujourd’hui IBM avec DB2, Oracle avec Oracle Database et Microsoft avec SQL-Server se partagent majoritairement le marché des SGBDR d’entreprise. Tandis que quelques outsiders du libre se sont implantés à partir de la fin des années 90.

I-2 - Évolution des SGBD – années 80-90

Au cours des vingt années qui vont de 1980 à 2000, l'évolution des SGBD s'est effectuée en trois étapes :

- SGBD relationnels mettant en oeuvre les théories de Codd (INGRES par exemple) ;

- SGBD orientés objet afin de coller à la conception et la programmation objet (O² par exemple) ;

- SGBD relationnels objet (Oracle, IBM DB2, MS SQL Server par exemple).

Ces derniers sont aujourd'hui les plus répandus, car ils constituent une approche mixte – comme les langages C++ ou java – aujourd'hui reconnue et entérinée par la norme SQL, car proposant une évolution souple vers l'objet, en conservant les avantages et la simplicité de l'approche relationnelle.

I-2-1 - SGBD relationnels

Le succès des SGBDR repose sur :

- le modèle de données relationnel qui s’appuie sur une théorie rigoureuse (théorie des bases de données et algèbre relationnelle) avec des principes simples ;

- l’indépendance entre données et traitements qui améliore la maintenance des programmes d’application (la modification d’une structure de données a peu de répercussions en théorie sur les programmes) ;

- l’indépendance vis-à-vis des systèmes d’exploitation et des couches basses réseaux (les données de la base sont indépendantes de ces derniers) ;

- la gestion des privilèges mixant éléments de la base de données et actions (ordre SQL) pour une sécurité maximale ;

- des systèmes bien adaptés aux grandes applications informatiques de gestion et qui ont acquis une maturité sur le plan de la fiabilité et des performances (évolution d’échelle – "scalabilité") ;

- Un langage SQL puissant et concis ; il peut souvent s’interfacer avec des langages de troisième génération (C, Ada, Cobol), mais aussi avec des langages plus récents (C++, Java, C#) ;

- des systèmes répondant parfaitement à des architectures de type client-serveur (passerelles ODBC et JDBC notamment) et Intranet ou Internet (configurations à plusieurs tiers).

Les limitations de la majorité des systèmes actuels sont les suivantes :

- la simplicité du modèle de données et le fait que le langage SQL soit natif et déclaratif nécessitent d’interfacer le SGBDR avec un langage de programmation évolué. De ce fait, le dialogue entre la base et le langage n’est plus direct et implique de maîtriser plusieurs technologies ;

- la normalisation conduit à l’accroissement du nombre de relations. Ainsi, si deux objets doivent être liés en mémoire, il faut simuler ce lien au niveau de la base par un mécanisme de clefs étrangères ou de tables de corrélation. Parcourir un lien implique souvent une jointure dans la base. Il en résulte un problème de performance dès que le style d’interrogation devient navigationnel : manipulation d’arbres, de graphes ou toute autre application mettant en relation un grand nombre d’objets ;

- la faible capacité de modélisation : seules les structures de données tabulaires sont permises. Il est ainsi difficile de représenter directement des objets complexes.

I-2-2 - SGBD objet

Gemstone a été le premier SGBD objet, dérivé du langage Smalltalk. Des produits commerciaux existent, citons db4o, Objectivity, ObjectStore, Orient, Ozone, FastObjects, Versant (produit issu du système O^2). Ces systèmes permettent de manipuler des objets persistants. Ils concernent toujours un segment très limité du marché des SGBD.

Parallèlement à ces initiatives individuelles, l’ODMG (Object Database Management Group) propose une API objet standard s’adaptant à tout SGBD par passerelles C++, Java et Smalltalk. En 1998, les compagnies qui soutenaient l’action de l’ODMG étaient Computer Associates, ObjectDesign, Versant, Poet, Objectivity, Ardent Software et Objectmatter. L’ODMG a soumis à la communauté Java la partie « Java Binding » pour définir la spécification JDO (Java Data Objects).

La technologie des bases de données objet n’a pas tenu ses promesses. En particulier il s’est avéré impossible d’indexer n’importe quel type d’objet, rendant les SGBD Orientés Objet, rapidement obsolètes tandis que les acteurs traditionnels comme Oracle, Microsoft ou IBM, rajoutaient une couche objet à leur SGBDR les rendant SGBDRO. Oracle avec java, SQL Server avec .net et IBM de façon purement normative.

I-2-3 - SGBD objet-relationnel

La technologie objet-relationnelle est apparue en 1992 avec les SGBD UNISQL, Open ODB d’Hewlett-Packard (appelé par la suite Odapter). En 1993, la firme Montage Systems (devenue Illustra) achète la première version commerciale du système Postgres.

À la fin de l’année 1996, Informix adopte la technologie objet avec l’achat du SGBD d’Illustra. La stratégie d’Informix repose sur la spécialisation exclusive du SGBD. Il se différencie d’autres éditeurs comme Oracle qui propose, outre son serveur de données, une offre que certains jugent disparate (outils de messagerie, AGL, etc.). En juillet 1995, IBM inclut des aspects objets dans DB2 puis rachète en 2001 Informix. Oracle 8 propose en juin 1997 des aspects objet, mais les premières versions (avant la 8.1.7) étaient bien limitées en termes de fonctionnalités au niveau des méthodes et l’héritage n’était pas supporté.

Microsoft SQL-Server n’offre pas de fonctions objet au niveau du langage SQL qu’il propose. En revanche, il permet d'intégrer des objets et méthodes à SQL grâce au langage C#, par l'intermédiaire d'un "run time" (CLR). Computer Associates propose à son catalogue le produit Jasmine (fruit des travaux menés depuis 1996 avec Fujitsu). Le système PostgreSQL est un autre dérivé du SGBD objet Postgres développé en 1986 à l’université de Berkeley par Michael Stonebraker et Eugene Wong, les concepteurs d’Ingres. PostgreSQL est aujourd’hui un SGBD libre et open source, tandis que MySQL, autre SGBDR pseudo libre, est fourni avec la majorité des distributions Linux. Il est à noter que SAP DB (SGBD open source issu du logiciel Adabas) propose des extensions objet. D’autres produits commerciaux existent, citons UniSQL, Matisse, ObjectSpark.

Le succès de cette approche provient de :

- l’encapsulation des données des tables. Les méthodes définies sur les types composant les tables permettent de programmer explicitement l’encapsulation (il faudra en même temps que le programmeur interdise les accès directs aux objets par SQL) ;

- la préservation des acquis des systèmes relationnels (indépendance données/traitements), fiabilité et performances, compatibilité ascendante : l’utilisation de tables relationnelles est possible à travers des vues objet et leur mise à jour à travers des procédures stockées ;

- l’enrichissement du langage SQL par des extensions qui sont désormais normalisées (SQL:1999) ;

- la mise en œuvre des concepts objet (classes, héritage, méthodes) qui ont indéniablement démontré leurs apports dans la maintenance des applications (modularité extensibilité et réutilisabilité).

Les risques qu’encourent les programmeurs à miser tout sur cette façon de programmer les données, mais aussi les traitements sont les suivants :

- le modèle de données ne repose plus sur une théorie rigoureuse et sur des principes simples. Il s’affranchit de la première forme normale par exemple. De ce fait, la conception peut induire plus facilement des bases de données contenant des redondances, synonymes de problèmes potentiels d’intégrité des données, mais aussi de performances dégradées ;

- à l'exception de IBM DB2 qui est fortement calé sur la partie objet de la norme SQL:1999, les différents éditeurs n’ont pas adopté une syntaxe commune pour décrire les extensions proposées, d'autant que la norme autorise la coexistence de langages externes pour l'utilisation d'objets dans SQL. En conséquence, la migration d’une base objet-relationnelle d’un SGBD vers une base d’un autre SGBD est un travail très difficile ;

- le fait de migrer une base relationnelle vers l’objet pourra se faire en douceur en utilisant les vues objet. Par contre, le retour en arrière sera bien plus périlleux.

Notons enfin que la théorie de la normalisation n’a pas évolué pour intégrer les concepts objet. Aujourd’hui, la plupart des bases de données objet ont été rangées dans le placard des modes obsolètes de l’informatique, résultat de performances poussives et d’une forte complexité de développement. Cette voie de garage a néanmoins permis de dégager l’horizon pour des outils plus adaptés tels que les FrameWorks ou les ORMs(1), censés régler le pont entre le monde de la programmation orientée objet et l’univers des bases de données relationnelles.

I-2-4 - SGBD NoSQL

De tout temps, compte tenu de leur hégémonie justifiée par leurs performances, la facilité d’exploitation et la qualité des produits, les SGBDR ont été attaqués. Dès leur naissance, les éditeurs d’anciens produits non relationnels tentent de s’immiscer dans le monde du relationnel à l’aide du marketing, mais sans les fonctionnalités. Telle sera par exemple la bataille au milieu des années 80 entre Franck Edgar Codd et ses compères – inventeurs du relationnel – d’un côté, et John Cullinam, sa firme « Cullinet » et son produit IDMS, lorsqu’il tente d’introduire la version « R » de son système de bases de données. Mais rien n’est relationnel là-dedans. Et ce n’est pas en collant un R sur l’étiquette qu’il le devient ! Notons qu’aujourd’hui, la bataille se situe plus sur l’acronyme SQL… Certaines bases de données « libres », mais surtout légères, comme PostGreSQL ou MySQL prétendre être relationnelles, mais ne le sont véritablement qu’à un degré bien moindre que leurs ainés (IBM DB2, Oracle Database ou Microsoft SQL Server).

Au cours de la vie des bases de données relationnelles dont la théorie remonte à 1970 et la pratique à 1979, beaucoup d’autres modèles ont vu le jour et se sont rapidement éclipsés. Tel est le cas des bases de données multivaluées comme Pick System, des bases XML comme Tamino d’AG Software ou encore des moteurs d’inférence des systèmes experts, premières tentatives de faire de l’IA (Intelligence Artificielle) avec des masses de données. L’un de ces modèles a quelque peu résisté, il s’agit des bases de données analytiques (OLAP : On Line Analytical Process) utilisées par la BI (Business Intelligence), mais dont la tendance, dans les années à venir, serait la disparition, au profit de l’analytique temps réel qui suppose d’attaquer directement les bases de données relationnelles du point de vue analytique en utilisant des techniques de stockage et d’indexation particulières dont on accède plutôt sur des réplicas que de manière directe, ceci afin de répartir la charge.

Un mouvement intéressant, mais non dénué de vénalité, nait avec les géants du Web. Voyant les coûts exorbitants des licences pour se fournir en systèmes de bases de données auprès des grands éditeurs, les FaceBook, Twitter, Google et autres mastodontes (Amazon, eBay, Instagram…) décidèrent au début des années 2000 d’investiguer le champ de bases plus légères, c’est-à-dire dénuées de certaines des fonctionnalités propres aux systèmes relationnels en se fondant sur un mensonge au sujet du théorème CAP de Brewer(2). Elles reprennent ainsi d’anciens principes en vigueur dans les bases de données d’antan et proposent notamment que le principe des transactions soit exclu de leur fonctionnement. C’est le mouvement NoSQL, un mouvement de contestation qui simplement veut la mort des bases de données relationnelles en scandant l’abandon du langage phare des SGBDR, le SQL !

Naissent alors des bases de données exploitant différents segments techniques (big table, document, graphe…). L’apogée du discours de bataille culmine en 2009 à San Francisco où, lors du premier sommet sur le sujet, les tenants du NoSQL racontent « comment ils ont renversé la tyrannie des coûteux et lents SGBD relationnels par des moyens plus simples et plus rapides de manipuler des données ». Jon Travis, l’un des présentateurs de la conférence, ira même jusqu’à dire « les SGBD relationnels en font trop, alors que les produits NoSQL font exactement ce dont vous avez besoin ».

Petit à petit, ces produits censés combattre et voulant tuer le relationnel, ont tous trouvé leurs limites et sont cantonnés dans des marchés de niche avec une intégration technique verticale. Le discours haineux envers les SGBDR s’amoindrit, et l’on ne parle plus d’affronter de face l’ancien ennemi, mais plutôt de le compléter. Le slogan NoSQL qui signifiait qu’on ne voulait plus du SQL est aboli et devient NotOnly SQL, abrégé en NOSQL !

Plus récemment, un grand nombre de ces systèmes de bases de données, cherchant un langage plus moderne, se confronte aux problématiques d’expression et retrouve une forme tellement semblable au SQL, qu’on en vient à réintégrer ce langage en le nommant New SQL !

Bref, le pétard NoSQL censé tuer les SGBD Relationnels a fait long feu… Un grand nombre de projets d’entreprise ont souffert de cette mode et l’on constate un retour vers un usage plus rationnel des différentes offres de SGBD. Du NoSQL, il ne reste que quelques acteurs, autrefois gratuits, mais maintenant de plus en plus chers, dans différentes niches dont les principales sont des bases dont les tables sont orientées :

paires clef/valeur en mémoire

document

graphe

série chronologique (time series)

larges colonnes (wide columns)

verticales (columnar)

Bien entendu le monde des grands éditeurs, constatant le succès modeste et relatif de ces petites niches, n’a pas attendu pour les intégrer au sein des SGBDR. On peut par exemple citer le SGBDR Microsoft SQL Server qui aujourd’hui intègre toutes ces technologies dans toutes ses éditions, y compris les versions gratuites !

Figure 1.2 – Distance de « popularité » entre les SGBDR et le NoSQL (source DB-Engines Ranking)

La figure 1.2 montre qu’en 2023, sur le plan de la popularité, les SGBD relationnels ont un écart d’un facteur 3 avec le plus populaire des SGBD NoSQL. Mais popularité ne veut pas dire utilisation, et les SGBD Relationnels restent très majoritaires en nombre d’installations et plus encore en volume de données traitées…

I-3 - Le langage SQL

SQL signifie Langage de Requêtes Structurées. À priori, cet acronyme ne dit plus grand-chose. Mais le mot le plus important est « requête » dont le synonyme est « demande ». Du point de vue mathématique, le langage SQL est considéré comme complet au sens de Turing, puisqu’il offre la possibilité de requêtes récursives, introduites par la norme SQL:1999.

I-3-1 - Un langage de requête

Contrairement aux langages de développement d’applications, SQL ne permet pas d’indiquer à la machine les différentes étapes à exécuter séquentiellement, mais plus simplement le résultat à obtenir. L’intelligence du SGBDR qui exécute la requête doit établir préalablement la décomposition et l’ordonnancement des différentes opérations nécessaires à l’obtention du résultat.

Le SGBDR a donc toute latitude pour choisir et composer son plan d’exécution de la requête, c’est-à-dire un arbre algébrique présentant toutes les étapes de réalisation du traitement (sous forme littérale ou graphique), que le moteur élabore en utilisant son « optimiseur », qui est un module d’analyse des différentes hypothèses de construction de la solution, en évaluant chaque variante pour finalement choisir celle qu’il estime être optimale.

Figure 1.3 – Plan d’exécution de requête choisi par l’optimiseur (Sentry SQL)

Pour mettre en évidence ce phénomène, Christopher Date, compagnon de route de Franck Edgar Codd, mit au point le test suivant (dans un article intitulé « A Cure for Madness »)(3) :

Exemple 1.1 – test « d’intelligence » de l’optimiseur d’un SGBDR

Avec la table T_DATA et les données suivantes :

1. CREATE TABLE T_DATA

2. (TYP   CHAR(4),

3. VAL   VARCHAR(16));

4. INSERT INTO T_DATA VALUES ('ALFA', 'abc'), ('ALFA', 'zzz'),

5. ('ALFA', 'F. E. Codd'), ('ALFA', 'Chris Date'),('NUM', '123'), ('NUM', '999'),

6. ('NUM', '1789'), ('NUM', '32765');

La requête :

SELECT *
FROM   T_DATA
WHERE  VAL = 1000;

doit renvoyer une exception avec un message d’erreur indiquant que la conversion d’une valeur de type VARCHAR de la colonne VAL en type de données INT a échoué… Cette conversion implicite est normale. L’utilisateur exige une comparaison numérique (le nombre 1000) et non littérale (cela aurait été '1000').

En revanche, aucune des requêtes suivantes ne doit échouer :

1. SELECT *

2. FROM   T_DATA

3. WHERE  TYP = 'NUM'

4. AND  VAL = 1000;

6. SELECT *

7. FROM   (SELECT *

8. FROM   T_DATA

9. WHERE  TYP = 'NUM') AS TABLE_DERIVEE

10. WHERE  VAL = 1000;

1. SELECT *

2. FROM   T_DATA

3. WHERE  VAL = 1000

4. AND  TYP = 'NUM';

6. SELECT *

7. FROM   (SELECT *

8. FROM   T_DATA

9. WHERE VAL = 1000) AS TABLE_DERIVEE

10. WHERE  TYP = 'NUM';

Alors qu’initialement, la requête interne de cette dernière sous requête (en bas à droite) est celle qui a causé notre erreur initiale, le SGBDR ne remonte plus d’erreur… Cela est dû au fait que toutes ces requêtes ne font qu’une ! En effet nous posons toujours la même question au système, et ce n’est pas parce que nous l’écrivons de plusieurs manières différentes que cela change quoi que ce soit au plan d’exécution d’une demande sémantiquement identique(4) :

Figure 1.4 – les 4 plans d’exécution identiques des 4 différentes requêtes (Microsoft SQL Server)

Comme le montre la figure 1.4, tous les plans d’exécution des 4 versions différentes de la requête sont identiques. Il est d’ailleurs à noter qu’a chaque fois, le filtrage des données s’effectue pour les deux valeurs simultanément, ce que l’on peut voir dans le détail de l’opération intitulée « Analyse de table » que montre la figure 1.5 :

Figure 1.5 – Détail de l’opération d’analyse de table (SQL Server)

L’optimiseur, dans un SGBDR, possède le rôle crucial de déterminer, par des règles complexes, dont certaines sont tenues secrètes par les grands éditeurs (la R&D, coûte cher !), le plan d’exécution optimal de la requête, c’est-à-dire celui qui obtiendra probablement les meilleures performances. Ceci est obtenu par différents niveaux de règles :

- l’algébrisation : consiste à simplifier la requête par des règles mathématiques de type permutation, substitution… ;

- l’heuristique : élimination de certaines opérations inutiles en fonction de l’écriture de la requête ;

- sémantique : simplification de la requête en fonction de la structure des objets et notamment des contraintes ;

- statistiques : choix des algorithmes et séquencement des opérations en se fondant sur des statistiques de distribution des données, permettant de déterminer la cardinalité de chaque opération.

L’ensemble de ces règles est étudié plus ou moins profondément pour chaque requête, mais comme il se pourrait que l’établissement d’un plan optimal mette plus de temps à être élaboré que l’exécution d’un plan peu optimal (trivial), alors l’optimiseur dispose d’une limite en nombre d’actions à effectuer, ou bien d’un temps de calcul maximal, pour trouver le plan optimal.

I-3-2 - Limites du langage SQL

SQL est le langage des bases de données relationnelles répondant à la fois à la problématique de création des objets de bases de données (modèle), de manipulation des données (algèbre relationnelle), de gestion de la sécurité (« droits d'accès »), de traitements locaux de données (procédures) et désormais doté d'extensions objet.

SQL n’est pas destiné à présenter les données au niveau cosmétique, ni pour interagir avec les utilisateurs. Il doit donc être encapsulé dans les applications qui utilisent des « middleware », c’est-à-dire des bibliothèques de code offrant un pont entre le SGBDR et le code applicatif pour la transmission des requêtes et la réception des données en résultant.

Pour les requêtes de lecture, le résultat est un jeu de données, c’est-à-dire un ensemble de lignes et de colonnes, à la manière d’un tableau(5), accompagné du descriptif technique des éléments (nom et type des colonnes, cardinalité…)(6). Pour les requêtes de mise à jour ou bien celles opérant sur la structure de la base (création, modification, suppression des objets), ou encore celles gérant la sécurité, le résultat est un code en retour, signalant la réussite ou l’échec, et dans ce dernier cas, avec un code d’erreur accompagné d’un message.

Mais avant tout, SQL est une norme.

I-3-3 - Les normes SQL

Le langage SQL est normalisé depuis 1986(7). Cette norme s'est enrichie au fil du temps (publication X3.135-1986 de l’ANSI reprise par l’ISO peu de mois après : ISO 9075-1987). Cette première mouture, appelée SQL86 ou SQL1 (une centaine de pages), était le résultat de compromis entre constructeurs, mais fortement influencée par le dialecte d’IBM. En 1989, d’importantes mises à jour ont été faites en matière d’intégrité référentielle (ANSI X3.135-1989 et ISO/IEC 9075:1989).

La seconde norme (appelé SQL92 ou SQL2 d’un volume de 600 pages) a été finalisée en 1992. Elle définissait quatre niveaux de conformité : le niveau d’entrée (entry level), les niveaux intermédiaires (transitional et intermediate levels) et le niveau supérieur (full level). Les langages SQL des principaux éditeurs sont à peu près tous conformes au premier niveau et certains ont de nombreuses caractéristiques relevant des niveaux supérieurs.

Les groupes de travail X3H2 de l’ANSI et WG3 de l’ISO se sont penchés depuis 1993 sur les extensions qu’il fallait apporter à la précédente norme. Les optimistes prévoyaient SQL3 pour 1996… Rien ne s’est passé comme prévu. Il a fallu attendre 1999 pour voir établir le projet « SQL:1999 » appelé aussi SQL3 (volume de 1600 pages à l’époque). Ce retard était dû aux nombreux protagonistes (Oracle, IBM, Microsoft, Digital, Computer Associates, etc.) qui voulaient difficilement remettre en cause leur mode de pensée et risquaient de ne pouvoir assurer la compatibilité des bases de leurs clients.

Les évolutions de l’ancienne norme ne sont pas limitées qu’aux extensions objet. Bien d’autres mécanismes ont été introduits dans ce projet (géographie, temps, réel, séries temporelles, multimédia, OLAP, données et routines externes).

SQL:1999 (longtemps surnommée SQL3 avant sa formalisation) est désormais une norme (au sens International Standard de l’ISO). Cette norme apparaît dans le domaine Information technology -- Database languages –SQL. Elle porte principalement la référence ISO/IEC 9075. Les parties 1, 2 et 11 décrivent les bases du langage. Les autres parties constituent les extensions. Cet ouvrage ne traite pas des techniques OLAP, serveurs distants et fournisseurs de données, multimédia et langages objet, étant donné que ces éléments sont encore trop spécifiques à chaque éditeur. Les références aux spécifications (disponibles, mais payantes sur http://www.iso.org) sont, à ce jour, les suivantes :

SQL:1999 (ANSI / ISO / IEC)

9075-1:1999 Framework

9075-1:1999/Amd 1.2001 OLAP : On Line Analytical Process

9075-2:1999 Foundation

9075-2:1999/Amd 1.2001 OLAP : On Line Analytical Process

9075-3:1999 CLI : Call Level Interface

9075-4:1999 PSM : Persistent Stored Module

9075-5:1999 Host Language Bindings (SQL/Bindings)

9075-5:1999/Amd 1:2001 On-Line Analytical Processing (SQL/OLAP)

9075-9:2001 MED : Management of External Data

9075-10:2000 OLB : Object Langage Bindings

9075-13:2002 JRT : Java Routines and Types

9079:2000 Remote databases access for SQL with security enhancement

13249-1:2000 SQL Multimedia and application packages - Part 1 : Framework

13249-2:2000 SQL Multimedia and application packages - Part 2 : Full text

13249-3:1999 SQL Multimedia and application packages - Part 3 : Spatial

13249-5:2001 SQL Multimedia and application packages - Part 5 : Still image

13249-6:2002 SQL multimedia and application packages -- Part 6: Data mining

Peu après, une nouvelle version de SQL (SQL:2003) apportant des modifications mineures est apparue. Ses apports concernent l'auto incrément des clefs, de nouvelles fonctions d'agrégation, de rangement/ordonnancement et de calculs statistiques, les colonnes calculées, l'ordre MERGE combinant UPDATE et INSERT et surtout, un support complet de XML en particulier à l'aide de « wrapper ».

Les références de ces nouvelles normes sont les suivantes :

SQL:2003 (ANSI / ISO / IEC)

9075-1:2003 Framework (SQL/Framework)

9075-2:2003 Foundation (SQL/Foundation)

9075-3:2003 Call-Level Interface (SQL/CLI)

9075-4:2003 Persistent Stored Modules (SQL/PSM)

9075-9:2003 Management of External Data (SQL/MED)

9075-10:2003 Object Language Bindings (SQL/OLB)

9075-11:2003 Information and Definition Schemas (SQL/Schemata)

9075-13:2003 SQL Routines and Types Using the Java TM Programming Language (SQL/JRT)

9075-14:2003 XML-Related Specifications (SQL/XML)

19125-2:2004 Geographic information -- Simple feature access -- Part 2: SQL option

Les normes de 2006, 2008, 2011, 2016, 2019 et 2023 vont compléter ces éléments et en ajouter d’autres :

- amélioration de la prise en charge de XML avec SQL:2006 ;

- déclencheurs INSTEAD OF, pagination de résultat avec OFFSET FETCH dans la clause ORDER BY et commande TRUNCATE avec SQL:2008 ;

- tables temporelles et ajout de nouvelles fonctions fenêtrées avec SQL:2011 ;

- ROW PATTERN RECOGNITION, tables temporelles et le support de JSON avec SQL:2016 ;

- tableaux multidimensionnels avec SQL:2019 ;

- traitementg des NULLs dans l’unicité, fonctions GREATEST, LEAST, LPAD, RPAD, LTRIM, RTRIM, et BTRIM, fonction d’agrégation ANY_VALUE, tri externe dans un groupage avec SQL:2023 ;

Enfin, actuellement en cours d’évaluation, l’incorporation de certaines fonctionnalités du NoSQL…

Le succès que connaissent les grands éditeurs de SGBDR a plusieurs origines et repose notamment sur SQL :

- SQL peut s’interfacer avec des langages de troisième génération comme C, Ada ou Cobol, mais aussi avec des langages plus évolués comme C++, Java, C#.... Mais certains considèrent ainsi que le langage SQL n’est pas assez complet (le dialogue entre la base et l’interface n’est pas direct) et la littérature parle de « défaut d’impédance » (impedance mismatch) ;

- les SGBD rendent indépendants programmes et données (la modification d’une structure de données n’entraîne pas forcément une importante refonte des programmes d’application) ;

- ces systèmes sont bien adaptés aux grandes applications informatiques de gestion (architectures type client-serveur et Internet) et ont acquis une maturité sur le plan de la fiabilité et des performances, même avec de forts volumes (actuellement plus d’une centaine de Téra octets) ;

- ils intègrent des outils de développement comme les précompilateurs, les générateurs de code, d’états, de formulaires, de BI(8), et des outils d'administration, de réplication, de clusterisation, de sauvegarde, de surveillance ;

- ils offrent la possibilité de stocker des informations non structurées (comme du texte, du XML, du JSON… ou binaires comme du son, de l’image, de la vidéo...) et même du spatial (géométrie, géographie) dans des types de la famille des LOBs (Large OBject ).

I-3-4 - Structure du langage

SQL est un langage composé de deux blocs bien distincts, ces deux blocs faisant l’objet de diverses subdivisions.

Le premier bloc SQL est constitué de la partie déclarative du langage, c'est-à-dire d'ordres SQL que le SGBDR doit exécuter. En d'autres termes, on spécifie ce que l'on veut obtenir ou faire et c'est la machine qui décide comment elle doit l'exécuter.

Le second bloc est constitué par un langage plus classique de type procédural dans lequel on retrouve les notions de fonctions, méthodes, procédures...

I-3-4-1 - SQL déclaratif

Le bloc déclaratif de SQL est, lui-même, subdivisé en quatre parties :

- le DDL (Data Definition Language), c'est à dire les ordres SQL permettant de créer (CREATE) modifier (ALTER) ou supprimer (DROP) les objets de la base ;

- le DML (Data Manipulation Language), c'est-à-dire les ordres SQL permettant d'ajouter (INSERT) de modifier (UPDATE), de supprimer (DELETE) ou d'extraire des données ;

- le DCL (Data Control Language), c'est à dire les ordres SQL permettant de définir les privilèges afférents aux utilisateurs (GRANT, REVOKE) ;

- enfin, le TCL (Transaction Control Language) qui permet de gérer des transactions englobant des ordres des trois premières subdivisions (COMMIT, ROLLBACK…).

I-3-4-2 - SQL procédural

Ce second bloc du SQL est lui-même subdivisé en différents modules parmi lesquels les plus importants sont :

- PSM (Persistent Stored Module) : concerne les fonctions, procédures et déclencheurs (triggers) en tant qu'objets de la base (donc stockés dans la base et par conséquent persistants) ;

- CLI (Call Level Interface) : en fait des « API » destinées à piloter des objets encapsulant des données dans des langages hôtes par l'intermédiaire, la plupart du temps, d'un middleware (BDE, dbExpress de Borland, OBDC, ADO, OleDB de Microsoft, JDBC...) ;

- Embedded SQL : le lancement d'ordres SQL depuis un langage hôte et la récupération des données dans un programme grâce à l'utilisation de CURSOR.

Voici un tableau de synthèse présentant les différentes subdivisions de SQL :

TCL (Transaction Control Language)
BEGIN TRANSACTION, COMMIT TRANSACTION, ROLLBACK TRANSACTION
SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL ...

DDL
(Data Definition Language)
CREATE, ALTER, DROP …

DML
(Data Manipulation Language)
INSERT, UPDATE, DELETE, SELECT, MERGE, TRUNCATE

DCL
(Data Control Language)
GRANT, REVOKE

SQL procedural : PSM, CLI, Embedded SQL...

I-3-4-3 - Notation des syntaxes du langage

Pour exprimer la syntaxe des commandes du langage SQL, nous avons adopté une notation basée sur la BNF (Backus Naur Form) bien connue des informaticiens. Les principes que nous avons appliqués sont les suivants :

symbole

signification

::=

défini comme suit

|

ou logique

< >

concept (nom d'objet, valeur...)

[ ]

option possible

{ }

item à choisir

Les noms des objets étant formulés en italique et les mots clefs en majuscule.

I-4 - Du monde réel à SQL : la modélisation des données

La modélisation d’un problème, c'est-à-dire le passage du monde réel à sa représentation informatique, se définit en plusieurs étapes pour parvenir à son intégration dans un SGBD et permettre la manipulation des données par le langage SQL.

Classiquement, le processus de modélisation des données passe par deux phases : la réalisation d'un modèle conceptuel et sa traduction en un modèle relationnel.

Le premier niveau de modélisation, dit conceptuel (MCD : Modèle Conceptuel de Données), consiste en une phase d’analyse du problème réel. Cette phase d’analyse est assez délicate et permet de définir les données que l’on utilisera, leur mode d’évolution dans le temps (leur vie en somme) et les affinités qu’elles auront entre elles. C’est le moment où l’on se pose les questions essentielles comme celle de savoir à quel usage on destine le modèle informatique ainsi constitué.

C’est un labeur spécifique qui, par les compétences nécessaires, est plutôt réalisé par des spécialistes de l'analyse. Il s’exprime dans un formalisme de type entité-association (avec ou sans les extensions Merise/2) ou bien avec la notation UML (diagramme de classes). Notons qu'il existe une différence entre un modèle (par exemple le modèle conceptuel de données) et un formalisme (dans lequel est décrit un modèle) : ainsi, on peut parler de la modélisation conceptuelle des données suivant le formalisme entité-association ou le formalisme UML (la notation n’exprime que l’aspect représentation).

Le second niveau conduit à élaborer l’ensemble des objets manipulables par un SGBD. C’est un métier plus proche des bases de données et du SGBD employé. En pratique, cette opération est souvent réalisée par un architecte de données, un gestionnaire ou administrateur du SGBD.

Le modèle précédent (modèle conceptuel) est traduit, à l'aide de règles simples, en un modèle relationnel, c'est à dire dans un schéma de relations qui agence les différentes structures de données entre elles (relations...) , interprétable comme base de données pour tout SGBDR. Ce processus peut être facilement automatisé.

Cette seconde phase peut elle-même être découpée en deux : la conception d'un modèle de données logique (MLD : Modèle Logique de Données), c'est à dire une représentation sous forme de relations des données, indépendamment de tout SGBD spécifique, et la traduction en un modèle physique (MPD : Modèle Physique de Données), c'est à dire propre à un SGBD particulier, tous les SGBD n'ayant pas les mêmes caractéristiques et possibilités en matière de SQL.

Enfin, le dernier niveau de modélisation est constitué par les vues externes et les objets de code facilitant la manipulation des données (fonctions utilisateurs, déclencheurs, procédures…). C’est le modèle externe (MED : Modèle Externe de Données).

I-4-1 - Le modèle conceptuel (ou MCD)

Un modèle conceptuel représente :

- les faits et les événements qui décrivent le monde à modéliser ;

- certaines contraintes (exemples : une compagnie aérienne n’affrète pas ses propres avions, un pilote ne doit voler que s’il détient une licence en cours de validité et une qualification valide pour le type d’avion en question, etc.) appelées règles de gestion ;

- l’héritage.

Il existe plusieurs techniques de modélisation conceptuelles : modèle entité-association (E-R pour Entity Relationship) à la notation américaine (qu’on doit à Peter Chen), modèle binaire NIAM (Natural Language Information Analysis Method), méthode Z...

Afin de préserver l’indépendance données/traitements, le modèle conceptuel ne doit pas comporter d’indications concernant la structure de mémorisation ou la technique d’accès. Pas question donc ici d’indiquer sur un diagramme, une quelconque information sur l’indexage, l’adressage, le partionnement ou tout autre détail concernant l’accès à la mémoire.

Le modèle conceptuel doit contenir plus d’informations qu’on pouvait trouver au début des sources COBOL lorsqu’il s’agissait de déclarer les structures de données manipulées par les programmes eux-mêmes. En effet, le concepteur devra ajouter sur les diagrammes conceptuels les règles de gestion (aussi appelées « règles de sécurité », « d’intégrité » ou « de fonctionnement »). Cela représente tout ce qu’il faudra assurer pour que la base de données reste cohérente durant toute la vie des applicatifs. L’objectif d’un modèle conceptuel ne peut pas être, comme certains l’affirment, de décrire complètement un système. Il modélise seulement l’aspect statique des données et il est souhaitable de composer des modules afin de réduire la taille des diagrammes.

Dans le monde professionnel, ces diagrammes ne sont plus manuscrits, mais saisis à l’aide d’outils graphiques informatiques. Ces mêmes outils génèrent le modèle logique de la base (le plus souvent le modèle relationnel) puis un script permettant de créer la base de données (le plus souvent un script SQL créant les différentes tables et contraintes). Dans cet ouvrage nous avons utilisé l'outil Power AMC de Sybase devenu Power Designer lors de son rachat par SAP.

La modélisation est un processus important et indispensable, car elle conditionne la structure de la base de données. Les structures de données permettant de stocker des objets complexes dans la base seront déduites des différents éléments issus du modèle conceptuel : entités (ou classes), associations et éventuellement contraintes. Le problème le plus courant que l'on rencontre au sein de bases de données mal conçues, est la redondance des données (répétition d’une information à plusieurs endroits). Cet avatar entraîne à terme des incohérences en modification, insertion et suppression.

Il n'entre pas dans le périmètre du présent ouvrage de décrire dans le détail les différentes techniques de modélisation et nous donnons dans la bibliographie les principaux ouvrages disponibles sur ce sujet. Notons néanmoins un abus de langage classique qui consiste à confondre la notion de lien avec le terme mathématique « relation », ce dernier portant sur l’objet contenant l’information, autrement dit une sorte de table, dotée de propriétés complémentaires.

I-4-2 - Du modèle Entité-Association à UML

L’idée force du modèle entité association est de représenter par un modèle standardisé les différents éléments constitutifs du système d’information, appelés attributs (exemples : nom, date de naissance) que l’on regroupe en entités (exemple : les personnes), et les règles sémantiques qui les unissent, appelées associations.

Une manière simple de modéliser est de décrire la réalité par une phrase. Le sujet et le complément représentent des entités, et le verbe, l’association.

Exemple 1.2 : deux entités et une association entre elles

Un utilisateur (entité) publie (association) une information (entité).

Les cardinalités servent à mesurer le nombre de participation d'une entité à une association. Elles donnent des informations plus dynamiques sur la nature des associations :

- un-à-un : une personne ne pourrait publier qu’une et une seule information, et une information ne pourrait être publiée que par une seule personne ;

- un-à-plusieurs : une personne pourrait oybkuer un nombre indéfini d'informations (une ou plusieurs), mais une information ne pourrait être publiée que par une seule personne

- plusieurs-à-plusieurs : une personne pourrait publier un nombre indéfini d'informations (une ou plusieurs), et une information pourrait être publiée par plusieurs personnes.

Il y a de fortes similitudes entre le modèle de données Entité-Association (E-R pour Entity Relationship en anglais) et le diagramme de classes UML. Les concepts de base de ces modèles sont analogues :

- Attribut (attribute): donnée élémentaire, également appelée « propriété », qui sert à caractériser les entités et les associations ;

- Entité ou classe (entity, class) : concept concret ou abstrait (fait, moment etc.) du monde à modéliser. Elle se représente par un cadre contenant les attributs (et méthodes pour UML) ;

- Identifiant (identify) : attribut particulier permettant d’identifier chaque occurrence d’une entité (ou d’une classe) ;

- Association (relationship) : l’association permet de relier plusieurs entités ou classes entre elles. Une association se représente à l’aide d’un ovale (ou lien pour UML) ;

- Cardinalités ou multiplicités (cardinality-multiplicity) : couple de valeurs (minimum, maximum) indiqué à l’extrémité de chaque lien d’une association. Il caractérise la nature de l’association en fonction des occurrences des entités ou classes concernées.

I-4-2-1 - E-R et UML

Les différents types d’associations (un-à-un, un-à-plusieurs, plusieurs-à-plusieurs, n-aires, héritage) sont modélisables. UML dispose du concept de classe-association pour les associations plusieurs-à-plusieurs et n-aires. Seule l’interprétation des cardinalités diffère entre le modèle de Merise, celui de Chen et UML. La majorité des outils ont pris en compte ces différences et génèrent automatiquement un modèle à partir d’un autre (round-trip engineering). Les traductions entre modèles ne sont pas encore parfaites mais s’améliorent au fil des versions des outils.

Les différentes contraintes qu’on peut définir dans un modèle conceptuel sont aussi supportées par les formalismes Entité-Association et UML. Il s’agit des contraintes de partition, d’exclusion, de totalité, d’inclusion et de simultanéité. Les trois premières contraintes sont appliquées aux entités (classes) ou aux associations. Les contraintes d’inclusion et de simultanéité sont dédiées aux associations. En général, les outils prennent en compte graphiquement certaines contraintes, mais ne génèrent aucune contrainte additionnelle au niveau de SQL.

L’agrégation d’UML (partagée ou composition) représente une association qui n’est pas symétrique et pour laquelle l’une des extrémités joue un rôle prédominant par rapport à l’autre. L’agrégation concerne un seul côté d’une association. Ainsi, elle devra se traduire au niveau du code SQL par des déclencheurs (triggers) ou des contraintes. Les outils la prennent en compte graphiquement mais ne génèrent aucun code additionnel au niveau de SQL.

Les règles de validation et de normalisation qui existaient avec Merise peuvent aisément être utilisables sous UML.

L’encapsulation et la visibilité devront être programmées manuellement et explicitement au niveau de la base. C’est là où se trouve le plus grand fossé entre classes d’objets et enregistrements de la base. Alors que l’encapsulation et la visibilité sont assurées intrinsèquement par les langages objets (C++ et Java par exemple), ces concepts ne sont pas natifs aux bases de données. Pour l’heure, les outils de conception ne répercutent pas automatiquement ces notions dans les scripts SQL. Et tant que les bases de données cibles seront relationnelles, il est probable que la situation restera en l’état.

La notation UML est relativement adaptée à la modélisation d’une base de données lorsqu’elle est utilisée à bon escient :

- la plupart des concepts fondamentaux de Merise peuvent être représentés dans le diagramme de classes d’UML qui offre en plus la possibilité de définir des stéréotypes personnalisés ;

- la représentation de certaines contraintes sur des associations n-aires est implicite avec les classes associations ;

- l’utilisation de la notation UML permet aux concepteurs de travailler dans un même environnement graphique, notamment avec la possibilité d’interfacer plus facilement les langages évolués C++ ou Java.

Mais UML pêche par un défaut majeur : son typage flou, ce qui pose généralement de gros problèmes de performance…

I-4-2-2 - Formalismes graphiques

Nous présentons les deux formalismes graphiques les plus utilisés par les outils à savoir le MCD type Merise et le diagramme de classe UML. Il s’agit de modéliser la base de données des clients d’une banque. Un compte est rattaché à un client. Un compte épargne est rémunéré à un taux. Un compte courant est caractérisé par un nombre d’opérations de carte bleue. Un compte courant peut avoir plusieurs signataires. Pour un compte courant donné, un signataire peut avoir différents droits. On veut stocker les opérations faites par un client sur un compte courant.

Dans le MCD Merise suivant (figure 1.6), apparaîssent :

- six entités ;

- trois associations binaires (Possède et Propriétaire de type un-à-plusieurs et Signataire plusieurs-à-plusieurs) ;

- une association n-aire (Operations) ;

- un héritage simple ayant comme sur-entité Compte.

Figure.1.6 : modèle conceptuel MERISE

Un diagramme de classes UML équivalent au diagramme MERISE est présenté en figure 1.7. Il y apparaît :

- autant de classes que d’entités Merise ;

- des cardinalités inversées pour les associations binaires ;

- des classes-associations qui traduisent les associations plusieurs-à-plusieurs et n-aires.

Figure 1.7 : diagramme de classes UML

I-4-3 - Du conceptuel aux relations : le modèle logique de données (ou MLD)

Une fois le modèle conceptuel validé, c’est-à-dire comprenant toutes les informations (exceptées les informations calculables), sans oubli et sans redondance et exprimé sous la forme d’entités (ou classe si UML) et associations, le modèle logique constitué des relations au sens mathématique peut être établi par des règles simples :

- toute entité est traduite en table ;

- suivant les cardinalités des associations, des éléments sont ajoutés :

- un à un : l’identifiant de chacune des entités est glissé sous forme de clef étrangère dans l’autre entité et une assertion assure la correspondance des paires de clefs,

- un à plusieurs : l’identifiant de l’entité côté n est glissé sous forme de clef étrangère côté 1,

- plusieurs à plusieurs : une table associative est créée dont la clef est formée des identifiants des entités participant à l’association;

- les contraintes d’intégrité fonctionnelles sont traduites en clefs alternatives, déclencheurs ou vues.

Ce modèle est affiné notamment par l’adjonction de contraintes complémentaires répondant aux règles de gestion.

Cet ensemble de relations constitue le Modèle Logique de Données (MLD).

I-4-4 - Du relationnel aux tables : le modèle physique de données (ou MPD)

La traduction du modèle logique de données en tables relationnelles dépend du SGBD Relationnel utilisé. Tous ne disposent pas des mêmes concepts, types et objets. Ce niveau de modélisation ajoute toute la partie physique invisible aux modèles précédents, notamment :

- la persistance ;

- le stockage ;

- l’indexation ;

- d’éventuels partitionnements.

De loin, le plus important est la partie persistance qui concerne la gestion des transactions. Un chapitre de cet ouvrage en parlera en détail.

Le modèle de données que SQL manipule est constitué de tables, correspondant aux relations décrites dans le modèle logique de Codd. La table relationnelle est la structure de données de base qui contient des entrées de données appelés lignes. Une table est composée de colonnes qui décrivent les lignes.

Considérons la figure suivante qui présente deux tables relationnelles permettant de stocker des compagnies, des pilotes et le fait qu’un pilote soit embauché par une compagnie :

Figure 1.8 : exemple de tables relationnelles

La clef primaire (primary key) d’une table est l’ensemble minimal de colonnes qui permet d’identifier de manière unique chaque ligne. Dans la figure précédente, les colonnes « clefs primaires » sont notées en gras. La colonne comp représente le code de la compagnie et la colonne brevet décrit le numéro du brevet.

Une clef est dite « candidate » (candidate key) si elle peut se substituer à la clef primaire à tout instant. Une table peut contenir plusieurs clefs candidates ou aucune. Dans notre exemple, les colonnes nomComp et nom peuvent être des clefs candidates si l’on suppose qu’aucun homonyme n’est permis.

Une clef étrangère (foreign key) référence dans la majorité des cas une clef primaire d’une autre table (sinon une clef candidate sur laquelle un index unique aura été défini). Une clef étrangère est composée d’une ou plusieurs colonnes. Une table peut contenir plusieurs clefs étrangères ou aucune. Dans notre exemple, la colonne compa (notée en italique dans la figure) est une clef étrangère, car elle permet de référencer une ligne unique de la table Compagnie grâce à sa clef primaire comp.

Le modèle relationnel est ainsi fondamentalement basé sur les valeurs. Les associations entre tables sont toujours binaires et assurées par les clefs étrangères. Les théoriciens considèrent celles-ci comme des pointeurs logiques. Les clefs primaires et étrangères seront définies dans les tables en SQL à l’aide de contraintes.

La figure 1.9 illustre le modèle relationnel de la gestion de la banque décrit au paragraphe précédent. Les clefs étrangères sont ici représentées sous la forme de flèches.

Figure 1.9 : modèle relationnel des données de l’exemple de la banque

I-5 - algèbre relationnelle

Étudions à présent brièvement les opérateurs qui constituent une partie de la base mathématique du modèle de donnée relationnel. L’algèbre relationnelle propose en tout et pour tout 8 opérateurs divisés en deux catégories :

- Ensemblistes (UNION, INTERSECTION, DIFFERENCE)

- Relationnels (RESTRICTION, PROJECTION, JOINTURE, DIVISION, PRODUIT CARTÉSIEN)

On distingue les opérateurs unaires (ou monadiques) : projection et restriction qui opèrent sur une relation à la fois des opérateurs binaires (ou dyadiques) : union, différence, intersection, division, produit cartésien, jointure qui opèrent sur deux relations.

Le résultat d'une opération de l'algèbre relationnelle est une nouvelle relation ce qui permet de combiner les résultats entre eux afin de créer de nouvelles opérations bâties sur des expressions plus complexes. Il n’y a donc pas de limite à la « calculabilité » dans l’algèbre relationnelle.

NOTE

Dans le langage SQL, le résultat n'est pas une table – la différence est subtile – mais un jeu de donné constitué par un curseur, pouvant être considéré comme une table.

I-5-1 - RESTRICTION (symbole σ )

La restriction de la relation R1[a1, ..., an], selon le prédicat p donne une relation R2[a1, ..., an] qui est notée σ(p)[R1]. R2 contient les tuples de R1 filtrés selon le prédicat p. La lettre grecque σ (sigma) est utilisée pour cette opération.

Figure 1.10 : effet d'une opération de restriction

Dans le langage SQL, cette opération qui consiste à ne retenir que certaines lignes de la table, est réalisée par les clauses WHERE et HAVING, ainsi que dans la clause ORDER BY par l’intermédiaire des options OFFSET / FETCH(9).

I-5-2 - PROJECTION (symbole Π)

La projection de la relation R1[a1, ..., an] sur les attributs ai, ..., am avec (ai, ..., am a1, ..., an) donne une relation R2[ai,...,am], qui est notée Π(ai,...,am)[R1]. . R2 contient seulement les données présentes dans les colonnes ai, ..., am issues de R1. La lettre grecque Π (pi) est utilisée pour cette opération.

Figure 1.11 : effet d'une opération de projection

Dans le langage SQL, cette opération qui consiste à ne présenter qu’un sous ensemble des colonnes de la table est réalisée dans la clause SELECT.

I-5-3 - UNION (symbole U)

L’union des relations R1[a1, ..., an] et R2[b1, ..., bn] donne la relation R3 qui contient les tuples de R1 et les tuples de R2 qui n’appartiennent pas à R1, elle est notée
U [R1, R2]. La lettre « U » en majuscule symbolise cette opération.

Figure 1.12 : effet d'une opération d'union

Dans le langage SQL, cette opération est réalisée par l’opérateur UNION.

I-5-4 - DIFFERENCE (symbole –)

La différence des relations R1[a1, ..., an] et R2[b1, ..., bn] donne la relation R3 qui contient les tuples de R1 qui n’appartiennent pas à R2, elle est notée – [R1, R2] et symbolisée par le signe « moins » –.

Figure 1.13 : effet d'une opération de différence

Dans le langage SQL, cette opération est réalisée par l’opérateur EXCEPT.

I-5-5 - INTERSECTION (symbole ∩)

L’intersection des relations R1[a1, ..., an] et R2[b1, ..., bn] donne la relation R3 qui contient les tuples qui appartiennent à la fois à R1 et à R2, elle est notée ∩ [R1, R2] et symbolisée avec la lettre « U » inversée ∩.

Figure 1.14 : effet d'une opération d'intersection

Dans le langage SQL, cette opération est réalisée par l’opérateur INTERSECT.

La figure 1.15 présente les trois opérateurs précédents, appelées opérateurs « ensemblistes ». Les attributs des relations doivent avoir des supports sémantiques similaires, autrement dit des « types » compatibles…

Figure 1.15 : opérateurs ensemblistes

I-5-6 - PRODUIT CARTÉSIEN (symbole x)

Le produit cartésien de R1[a1, ..., an] par R2[b1, ..., bn] donne la relation R3[a1, ..., an,, b1, ..., bn] qui contient les combinaisons des tuples de R1 et de R2, il est noté x[R1, R2]. Il est symbolisé par le signe x.

Figure 1.16 : effet d'une opération de produit cartésien

Le produit cartésien est le nom savant de la multiplication. C’est aussi l’inverse de la division. Dans le langage SQL, cette opération est réalisée par l’opérateur CROSS JOIN.

I-5-7 - DIVISION (symbole ÷)

La division de R1[a1, ..., an,, b1, ..., bn] par R2[b1, ..., bn] donne la relation R3[a1, ..., an] qui contient les tuples ti vérifiant : ti ∈ ( R3 tels que tj ∈ R2 et ti, tj ∈ R1, elle est notée ÷ [R1, R2]. Elle symbolisée par le signe ÷.

Figure 1.17 : effet d'une opération de division

Le langage SQL ne dispose d’aucun opérateur particulier pour réaliser cette opération compte tenu des diverses formes qu’elle peut prendre (exacte ou approchée, c’est à dire avec ou sans reste, ou encore valuée). On la réalise alors à l’aide de sous-requêtes.

I-5-8 - JOINTURE (symbole ⋈ )

La jointure de R1[a1, ..., an] avec R2[b1, ..., bn] suivant le prédicat p donne la relation R3[a1, ...,, an,, b1, ..., bn] qui contient les tuples de R1 et de R2 vérifiant le prédicat de jointure, elle est notée : ⋈(p)[R1,R2]. Symbolisée par un « diabolo » ⋈.

Figure 1.18 : effet d'une opération de jointure

Dans le langage SQL, cette opération est réalisée par l’opération de jointure (JOIN) déclinée en différentes versions : INNER JOIN, LEFT OUTER JOIN, RIGHT OUTER JOIN et FULL OUTER JOIN. Les jointures externes (OUTER) étant symbolisées par ⟕⟖⟗.

I-6 - Le modèle externe de données (ou MED)

Le modèle externe de données ajoute les couches de présentation (vues) et l’intelligence au niveau de la gestion interne des données par le biais des fonctions définies par l’utilisateur (User Defined Function ou UDF), des déclencheurs et des procédures stockées et des fonctions utilisateurs. Nous découvrirons tous ces éléments dans un prochain chapitre.

En conclusion nous pouvons synthétiser la succession des modèles de données en 4 couches que résume la figure 1.20 :

Figure 1.19 – les différents niveaux de modélisation des données

I-7 - La syntaxe

La syntaxe, nous apprennent les dictionnaires, est la partie de la composition d’une langue qui décrit les règles de combinaison des différentes entités lexicales entres elles.

En informatique où le terme « langue » doit être remplacé par « langage », la syntaxe définit la grammaire formelle du langage. La syntaxe est donc peu permissive, et les outils qui traduisent ce langage en code exécutable, appelés « compilateurs », ne pardonnent pas la moindre erreur.

Par exemple, si en français, tout le monde comprendra une phrase comme : « Pierre est allé au coiffeur en moto », alors que la bonne syntaxe est « Pierre est allé chez le coiffeur à moto », il n’en va pas de même avec n’importe lequel des langages informatiques. La moindre divagation dans la précision des éléments d’une commande et donc plus généralement du code, provoquera immanquablement une erreur de syntaxe ou pire, un résultat faux…

Parmi les principales difficultés rencontrées par les débutants, notons :

- la précision du placement des virgules ;

- la gestion de l’imbrication des parenthèses ;

- la mauvaise orthographe des noms des objets ;

- l’oubli de fermeture des délimiteurs (apostrophe, guillemets…).

Ces difficultés sont normales et s’acquièrent avec le temps notamment par l’observation des syntaxes présentées, mais aussi, et surtout, avec la lecture et la reproduction des exemples… Bref, comme dans beaucoup de disciplines, la pratique entraîne l’habitude, et l’habitude une sûreté du codage.

Il n’en reste pas moins vrai que certains outils d’édition des requêtes SQL et certains SGBDR facilitent la vie. Nous prendrons deux exemples très contraires pour prouver notre propos… D’un côté le SGBDR Microsoft SQL Server et son outil d’édition SQL Server Management Studio (SSMS) qui pratique l’auto-complétion et de l’autre côté MySQL et son outil MySQL Workbench relativement frustre… En lançant simplement la requête de l’exemple 1.3, syntaxiquement erronée, voici le comportement de ces deux outils :

Exemple 1.3 – requête SQL dont la syntaxe est erronée :

FROM T
SELECT 1
ORDER BY 1;

Figure 1.20 – Effet d’une erreur de syntaxe dans Microsoft SQL Server / SSMS

Tandis que le compilateur de Microsoft SQL Server (voir figure 1.20) indique clairement, non seulement la nature de l’erreur (syntaxe incorrecte) et l’élément en défaut (la clause FROM), mais en sus, l’outil SSMS positionne le curseur au début de la ligne où se situe l’erreur si l’on clique sur le message d’erreur.

En revanche, dans MySQL Workbench, le message est plus que sibyllin : rien n’indique la nature de l’erreur (reportez-vous au manuel…), pas plus qu’il n’aide l’utilisateur à positionner le curseur à l’endroit du code où son écriture est fautive (voir figure 1.21)…

Figure 1.21 – Effet d’une erreur de syntaxe dans MySQL / Workbench

On aura compris que certains produits, venant en particulier du monde libre (MySQL / MariaDB, PostGreSQL…), offrent un niveau de service bien moindre que les SGBDR professionnels d’entreprise comme Microsoft SQL Server ou Oracle Database, où la productivité est la règle qui dicte la commercialisation.

On peut néanmoins opter pour un outil client d’édition des requêtes autre que celui fourni par le concepteur du SGBDR(10), mais aucun n’offre la richesse et la facilité de codage que l’on trouve dans Microsoft SQL Server Studio Management ou Oracle SQL Developper…

I-8 - Organisation interne d’un SGBD Relationnel

Un SGBD Relationnel est en fait un programme informatique de type « service » et qui tourne en permanence. Il est à l’écoute des demandes des nombreux utilisateurs. Il reçoit des requêtes qu’il analyse et exécute suivant les permissions accordées aux utilisateurs sur les objets.

Il peut se faire que sur une même machine(11) physique ou virtuelle soit installées plusieurs instances(12) d’un même type de SGBDR. Ceci est fortement déconseillé en production, mais c’est courant pour l’analyse et les test dans les entreprises assurant le développement ou la maintenance d’applications.

Le terme de « base de données » (en anglais « database ») n’existait pas à l’époque de Ted Codd. On parlait alors de « databank » (banques de données) dans lesquelles on trouvait des « catalogues » de données. Le terme « catalogue » est cependant resté dans certaines vues de métadonnées et nous le rencontrerons au cours de cet ouvrage. Le terme « catalog » est un équivalent du terme database (bases de données) dans le langage SQL.

I-8-1 - La notion de base de données ou CATALOG

Un SGBD Relationnel moderne peut comporter de nombreuses bases de données chacune devant être utilisée par une application précise. Par exemple, dans une entreprise, on pourra trouver une base de données pour les ressources humaines, une autre pour la comptabilité et une troisième pour la gestion des clients (actions commerciales, commandes, facturation, livraisons…). Le cloisonnement par base doit être relativement étanche, mais certaines données de chacune de ces bases peuvent alimenter d’autres bases. À titre d’exemple, les factures de la base client seront poussées vers la base comptable.

Une commande SQL spécifique, généralement CREATE DATABASE, permet de créer une nouvelle base de données dans le SGBDR.

Certains SGBD relationnels permettent de faire des jointures entre les tables des différentes bases de manière naturelle et optimisée. C’est le cas de Microsoft SQL Server. D’autres nécessitent l’établissement d’une liaison entre deux bases par un mécanisme à créer (DBLink), et la jointure s’effectue en migrant les données des tables distantes dans la base locale (remote join). Cette dernière technique adoptée par Oracle Database et PostGreSQL ne permet aucune optimisation de la jointure interbase.

I-8-2 - La notion de schéma SQL

À l’intérieur d’une base de données relationnelle on trouve des schéma SQL qui sont en fait des conteneurs logiques. Tout objet relationnel doit figurer dans un schéma et le nom complet d’un objet doit être préfixé par le nom du schéma SQL. Toutefois, il existe systématiquement un schéma par défaut dans toutes les bases, voire un chemin de recherche dans différents schémas. De même, il existe un schéma par défaut attribué pour chacun des utilisateurs SQL qui sont les entités de sécurité sous lesquelles naviguent les applications accédant à la base.

Il n’est pas possible de créer un objet relationnel hors d’un schéma SQL. En revanche, certains objets non relationnels comme ceux permettant de gérer le stockage des données de la base ne peuvent pas être placés dans un schéma SQL.

Le concept de schéma est proche de celui de « bibliothèque » de code des langages procéduraux ou d’espace de noms des langages plus moderne comme C++, Java ou C#, à la différence près que l’on ne peut pas imbriquer les schémas SQL les uns dans les autres pour former une hiérarchie. En d’autres termes, il n’existe qu’un seul niveau de schéma SQL.

NOTE

Un même nom de table peut être présent dans différents schémas SQL. En effet, l’unicité des noms des objets se fait sur le nom complet de l’objet nom_schema.nom_objet. Pour les SGBDR multibase, cette unicité se fait aussi avec le nom de la base : nom_base.nom_schema.nom_objet.

L’idée sous-jacente aux schémas SQL est de modulariser la base de données. Par exemple un ERP, souvent doté de plusieurs milliers de tables et vues, gagnera à voir ces objets répartis en différents schémas comme RH, COMPTA, MARKETING, VENTE, PRODUCTION… qui permettent de présenter la base de données sous un aspect silo souvent utile à la mode actuelle des micro-services. Un autre découpage, souvent complémentaire, consiste à utiliser des schémas SQL transverses, notamment pour des données techniques ou référentielles. À titre d’exemple, on pourra créer les schémas suivants : SYSTEME, META, REFERENTIEL, IMPEX, EXT… Ceci pour, respectivement, des tables d’utilisateurs, des dictionnaires de données, un référentiel interne, des tables tampons, les données d’un référentiel externe.

Enfin, il faut savoir que l’on peut affecter des permissions spécifiques (appelés privilèges) aux schémas SQL, ce qui permet une grande souplesse en matière de sécurité préventive en plus de la modularité apportée naturellement par le découpage d’une base en de multiples schémas SQL.

Notez que certains schémas SQL sont fournis par les éditeurs. En principe, on trouve dans toutes les bases le schéma SQL normatif INFORMATION_SCHEMA(13) dans lequel sont implantées des vues présentant les métadonnées logiques de la base (tables, colonnes, contraintes…) et le schéma SQL « sys »(14) dans lequel on trouve tous les objets systèmes propres à chaque éditeur de SGBD Relationnels.

ATTENTION

MySQL / MariaDB font confusion entre les notions de schéma SQL et de base de données, mélangeant allègrement ces différents concepts sans les apports normatifs nécessaires à la sécurité ou la modularité (les sauvegardes pouvant s’avérer inconsistantes)…

NOTE

Oracle Database n’a jamais voulu intégrer le schéma normatif INFORMATION_SCHEMA présentant les vues logiques des métadonnées des objets relationnels.

I-9 - Importance des bases de données

Jusqu’au début des années 90, les entreprises ont peu considéré les informations détenues dans leurs bases de données. Il en est résulté une faible appréciation de la valeur patrimoniale des stocks de données disponibles dans les bases. Il a fallu attendre une loi permettant de valoriser comptablement le capital représenté par le stockage de l’information et une prise de conscience avec l’arrivée des GAFA, pour que les entreprises commencent à se questionner dans le bon sens au sujet des informations qu’elles détiennent.

La valeur d’une base de données est dans la qualité de l’information qu’elle stocke. L’intelligence est dans la structuration de ces informations…

I-9-1 - Valeur d’une base de données

Il est aujourd’hui comptablement et commercialement admis, que les informations d’une base de données constituent un capital. De nombreuses entreprises commercialisent les données qu’elles ont acquises, certaines ayant fait leur métier exclusivement sur ce concept en offrant des services apparemment gratuits (Google, FaceBook, Twitter, Tik Tok…).

Tout comme les brevets, les marques, les licences, les logiciels… les bases de données peuvent faire l’objet d’une appréciation financière au titre des actifs immatériels. En effet, il est tout à fait possible de revendre toute ou partie des informations contenues dans les bases de données de l’entreprise… ou encore de les exploiter d’une manière différente de celle prévue à l’origine.

I-9-2 - Intelligence d’une base

La valeur d’un tel patrimoine, la base de données, est plus ou moins élevée pour les informations contenues dans celle-ci, en fonction de la facilité avec laquelle on peut exploiter ou non les données. C’est là qu’intervient la notion d’intelligence. En effet, selon que la structure de la base, c’est-à-dire l’organisation intime des informations dans les différentes tables, est plus ou moins efficiente, il en résultera une facilité ou une difficulté à accéder rapidement à l’information et une plus ou moins grande qualité des données stockées.

L’art de la modélisation d’une base de données repose sur des principes simples :

- des informations atomiques ;

- le stockage de l’information et seulement l’information (sans « bruit »)(15) ;

- la présence d’une clef pour chaque table ;

- aucune valeur inconnue (pas de « NULL ») ;

- la présence de contraintes de domaine ;

- la modification d’une information ne doit pas conduire à la mise à jour de plus d’une ligne d’une table.

L’ensemble de ces règles assure cette intelligence qui fournira à la fois des performances exceptionnelles et la garantie que les données soient saines et facilement exploitables.

Hélas, en pratique, on s’aperçoit que nombre de bases de données ne respectent pas ces principes et cela conduit à des bases fortement redondantes, des tables obèses (voir figure 1.22), des données fausses ou incomplètes et par conséquence des performances médiocres, voire difficilement acceptables. Il en résulte alors de nombreux coûts pour l’entreprise : surdimensionnement du matériel pour compenser les mauvaises performances (stockage exagéré), perte de temps et donc d’agent (développement complexe, maintenance lourde, administration exorbitante…), dévalorisation du capital des données…

Figure 1.22 – temps de réponse comparatif d’un SGBD Relationnel en présence de tables obèses

L’application stricte des règles de l’art de la modélisation des bases de données relationnelles donne généralement des tables de très faible degré, c’est-à-dire un nombre de colonnes en moyenne en dessous de 10. Il est alors facile d’indexer correctement ces tables afin d’obtenir de bonnes performances. Mais en présence de tables obèses, c’est-à-dire présentant un nombre de colonnes anormalement élevé, une indexation efficace devient impossible, tant le nombre d’index qu’il faudrait poser est démesuré (voir notre chapitre consacré à l’indexation). De plus, les SGBDR travaillant en mémoire, il est nécessaire que les données visées par une requête figurent en cache. Pour une recherche en index, cela ne représente que quelques pages. En l’absence d’index adéquat, il faut mettre en cache toute la table… C’est pourquoi la RAM est vite saturée en présence de tables obèses, et la majorité des accès se faisant par un balayage (lecture séquentielle de toutes les lignes de la table), les temps de réponse s’accroissent rapidement.

Le syndrome habituel, pour une base de données aux tables obèses, est un basculement relativement abrupt des performances vers le bas, signe que l’on a commencé à saturer le cache, et que désormais, une grande partie des requêtes nécessite des accès disques, épouvantablement plus lents que ceux effectués en mémoire…

I-10 - Références pour ce chapitre

Toutes nos sources sont celles de publications scientifiques professionnelles (université, associations reconnues), instituts gouvernementaux ou plus rarement de publications personnelles vérifiées par croisement. Toutes sont librement accessibles.

Fondement des SGBDR :

Article 1970 de Franck Edgar Codd « A relational model of data for large shared data banks » :

https://dl.acm.org/doi/10.1145/362384.362685

« Relational Completness of Data Base Sublanguages » F. E. Codd - 1972

https://www.inf.unibz.it/~franconi/teaching/2006/kbdb/Codd72a.pdf

« The Relational Model for Database Management » Version 2 : F. E. Codd – Addison Wesley 1990.

https://dl.acm.org/doi/book/10.5555/77708

Sytem-R d’IBM :

« A History and Evaluation of System R »

https://dsf.berkeley.edu/cs262/SystemR-annotated.pdf

« System R: Relational Approach to Database Management »

https://dl.acm.org/doi/10.1145/320455.320457

Historique Sybase :

https://doc.ispirer.com/sqlways/Output/SQLWays-1-178.html

http://www.fundinguniverse.com/company-histories/sybase-inc-history/

https://seniordba.wordpress.com/2019/04/22/history-of-sql-server-2/

https://blogs.sap.com/2011/04/15/a-deeper-look-at-sybase-history-of-ase/

SGBD Objet :

« Object Database Management Systems - Concepts and Features »

https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/Legacy/SP/nistspecialpublication500-179.pdf

« An Introduction to Object-Oriented Databases and Database Systems »

http://reports-archive.adm.cs.cmu.edu/anon/itc/CMU-ITC-103.pdf

SGBD NoSQL :

« NOSQL Database and Its Comparison with RDBMS »

https://www.ripublication.com/ijcir17/ijcirv13n7_08.pdf

« Research on NoSQL Database Technology »

https://www.atlantis-press.com/article/25897262.pdf

Histoire du langage SQL :

« Early History of SQL » D. Chamberlin

https://ieeexplore.ieee.org/document/6359709

Modélisation :

« Modélisation des bases de données » C. Soutou…

https://www.eyrolles.com/Informatique/Livre/modelisation-des-bases-de-donnees-9782416007507/

« Bases de données relationnelles et normalisation : de la première à la sixième forme normale » François de Sainte Marie (alias fsmrel) :

https://fsmrel.developpez.com/basesrelationnelles/normalisation/normalisation.pdf

« Ingénierie des systèmes d’information : Merise Deuxième Génération » 4e édition : D. Nancy, B. Espinasse

https://pageperso.lis-lab.fr/bernard.espinasse/index.php/livre-merise/

Algèbre relationnelle :

« Relational Model and Relational Algebra » Todd J. Green University of California, Davis

https://www.cs.ucdavis.edu/~green/courses/ecs165a-w11/3-ra.pdf

« Conception de Bases de Données Relationnelles » Marc Plantevit

Faculté de Sciences et Technologie - Laboratoire LIRIS - Université Lyon 1

https://perso.liris.cnrs.fr/marc.plantevit/documents/LIF10_CM.pdf

Modèle Entité Association :

« The Entity-Relationship Model-Toward a Unified View of Data » Peter Chen

https://www.csc.lsu.edu/~chen/pdf/erd-5-pages.pdf

Théorie de l’information de Claude Shanon :

« A Mathematical Theory of Communication »

https://people.math.harvard.edu/~ctm/home/text/others/shannon/entropy/entropy.pdf

II - Chapitre 2 - Définition des données : types, domaines, valeurs et NULL

Toute base de données repose sur un formalisme de données très important. Parce qu'elle est sensée stocker des données, une base de données doit posséder un typage fort qui permet de définir au mieux la façon dont les valeurs vont être placées dans les objets de la base.

Nous allons voir les types et les domaines ainsi que la spécification de valeurs (c'est à dire comment on « assigne » une valeur à un objet typé). Nous montrerons aussi le typage et le marqueur NULL qui indique l'absence de valeur. Nous donnerons un aperçu des apports de la norme SQL:1999 en matières de définition des données, qui s'est tournée vers le relationnel objet mais pêne à s'implanter dans les SGBDR.

On utilise les définitions de données dans la plupart des objets SQL : les tables SQL et les vues sont constituées en majeure partie d'une collection de colonnes ayant chacun un type de données. Dans une requête on peut spécifier une valeur et la typer à l’aide de la fonction CAST à des fins de comparaison. Enfin, l'assignation est réservée aux requêtes d'insertion et de mise à jour.

II-1 - Types SQL

Les types SQL sont regroupés dans quatre grandes familles : chaînes de caractères, nombres, temporels et binaires. Ces grandes familles faisant l’objet de plusieurs sous familles…

Chaines de caractères

Nombres

Temporels

Binaires

ASCII fixe :
CHAR

ASCII variable :
VARCHAR

Exacts :

Entiers :
SMALLINT
INTEGER
BIGINT

Datation :
DATE
TIME
TIMESTAMP
TIME WITH TIMEZONE
TIMESTAMP WITH TIMEZONE

Booléen :
BIT

UNICODE fixe :
NCHAR

UNICODE variable :
NVARCHAR

DCB :
NUMERIC
DECIMAL

Chaine fixe :
BINARY

Approchés :

REAL
FLOAT
DOUBLE PRECISION

Durée :
INTERVAL

Chaine variable :
VARBINARY

Tableau 2.1 - Présentation des types SQL les plus courant excepté les LOBs (Large OBjects).

II-1-1 - Types chaîne de caractères

SQL permet de codifier les chaînes de caractères dans des formats ou chaque caractère s'exprime sur une base de 1 octet (ASCII, EBCDIC) ou bien 2 octets (UNICODE).

II-1-1-1 - ASCII

L’ASCII est un format d'encodage de caractères sur 8 bits, soit 1 octet. Il permet donc 256 combinaisons de signes. Les codes de 0 à 127 représentent toujours les mêmes signes dans lesquels on trouve les lettres de « a » à « z » aussi bien en minuscule qu'en majuscule, les chiffres de « 0 » à « 9 », divers signes typographiques et de ponctuation et des signaux destinés à piloter les imprimantes (retour chariot, tabulation...). Compte tenu que certaines langues admettent des caractères diacritiques (accents, cédille, tilde, ligature...) et que la plage de code allant de 128 à 255 ne permettait pas de les représenter tous, il a fallu inventer un stratagème pour obtenir une telle représentation. C'est la fameuse « page de code », qui permet de charger un panel de signes différents dans les codes 128 à 255, panel spécifique à la langue de l'utilisateur. Ces pages de codes ont fait l'objet d'une standardisation parmi lesquelles on trouve les versions les plus courantes numérotées 437 (américain, graphique) ou 850 (multilingue européen) ... ASCII est un standard des éditeurs de matériel typographique américains qui a été établi à l'origine pour les télétypes. Ce standard a fait l'objet d'une norme ANSI (American National Standard Institute) largement reprise en informatique dans le monde entier.

II-1-1-2 - EBCDIC

EBCDIC est un codage similaire à ASCII mais propre à la société IBM. EBCDIC n'est maintenant gardé que pour la compatibilité descendante, afin que les fichiers informatiques des ordinateurs des années 60 à 90, produit sur des machines IBM puissent encore être lus. Ce format d’encodage décliné en six variantes et d’autres sous variantes, était censé être optimal pour la saisie des cartes perforées… En fait il s’agissait d’un coup marketing et pour IBM de ferrer le client afin que sa migration vers d’autres systèmes soit plus difficile !

II-1-1-3 - UNICODE

L’UNICODE (norme ISO 10646) est une évolution importante de la problématique de communication et d'échange mondial. En effet, pour l'ASCII, du fait de l'emploi d'une page de code spécifique, la communication de documents électroniques entre utilisateurs ayant des pages de code différentes provoquait l'apparition de caractères étranges et souvent incompréhensible dans les fichiers. Il fût alors décidé d'étudier un nouveau format d'encodage des chaînes de caractères permettant de codifier l'ensemble des alphabets les plus représentatifs de la planète et de toutes leurs spécificités. La dernière version, UNICODE 15.0, a été publiée en septembre 2022 et comporte 149 186 caractères, couvrant plus de 150 écritures alphabétiques ou idéographiques, chaque caractère est codé sur 4, cinq ou 6 octets. On y trouve entre autres, les alphabets latin, grec, cyrillique, hébreu, arabe, thaï, ainsi que les idéogrammes unifiés chinois, japonais et coréens. Bien que l’UNICODE définisse les codes des différents caractères, cette norme n’est pas utilisée directement, mais par le biais d’encodages spécifiques tels que l’UTF-8, l’UTF-16 (Unicode Transformation Format) ou l’UCS.

Type

Chaine de caractères

CHARACTER [ (n) ]

taille fixe de longueur n, dont les caractères sont codés sur 1 octets (ASCII, EBCDIC),

CHARACTER VARYING [ (n) ]

taille variable de longueur maximale n, dont les caractères sont codés sur 1octets (ASCII, EBCDIC)

NATIONAL CHARACTER [ (n) ]

taille fixe de longueur n, dont les caractères sont codés sur 2 octets (UNICODE)

NATIONAL CHARACTER VARYING [ (n) ]

taille variable de longueur maximale n, dont les caractères sont codés sur 2 octets (UNICODE)

CHARACTER LARGE OBJECT (n [u])

taille variable limitée dont les caractères sont codés sur 1 octets (ASCII ou EBCDIC), fait partie des « LOBs »

NATIONAL CHARACTER LARGE OBJECT [(n [u])]

taille variable limitée dont les caractères sont codés sur 2 octets (UNICODE), fait partie des « LOBs »

n est un numérique entier spécifiant la taille
u est une méta unité parmi les symboles K, M ou G signifiant Kilo, Méga ou Giga.

Tableau 2.2 – Types chaines de caractères

Les chaines de taille fixe sont complétées à blanc, dans le sens de l’écriture (qui varie selon la langue) lorsque la donnée saisie est d’une taille inférieure à la taille du type. Par exemple, la chaine de caractères « SQL » inscrite dans un CHAR(6) sera complétée par 3 caractères « blanc » à droite.

NOTE

En ce qui concerne les chaines de caractères de type LOBs (CLOB, NCLOB) nous verrons que certaines opérations sont impossibles. Il faut donc les réserver à des informations strictement documentaires.

II-1-1-4 - UTF-8

L’UTF-8 est un encodage dont les caractères ont des tailles différentes selon le type de caractères et variant de 1 à 4 octets. Ainsi les signes de base, les nombres et les lettres simples sont encodées sur un octet dont le bit de poids fort vaut 0, ce qui permet 128 caractères strictement équivalent aux 128 premiers caractères de l’ASCII (lettres de A à Z en majuscules et minuscules, nombres, signes de ponctuation, espace, caractères non imprimables…). Les principaux signes diacritiques et alphabets proches du latins (grec, cyrillique…) sont codés sur 2 octets dont les 2 bits de poids fort sont à 1 ce qui permet 16 256 caractères. Les principaux idéogrammes sont encodés sur 3 octets dont les 3 bits de poids fort valent 1, ce qui permet de représenter 2 080 768 symboles. Enfin des symboles exotiques (note de musique, émoticon…) sont représentés sur 4 octets, avec 4 bits de poids fort à 1, ce qui laisse 266 338 304 de combinaison possible.

Si cet encodage est censé présenter un avantage pour Internet, il favorise essentiellement l’anglais et complexifie de nombreux algorithmes comme le tri ou la comparaison. La difficulté étant de traiter des chaines de caractères dont les différents caractères n’ont pas la même longueur. Cela s’en ressent sur les performances, de certaines opérations dans le cadre des SGBDR…

II-1-1-5 - UTF-16

L’UTF-16 : est un encodage dont les caractères ont des tailles différentes selon le type de caractères et utilise 2 ou 4 octets. Sur deux octets 1024 caractères sont disponibles et correspondent aux 128 premiers caractères de l’ASCII ainsi qu’aux caractères diacritiques et alphabets cyrillique et grec. Sur 4 octets sont encodés la plupart des autres alphabets comptant jusqu’à 1 048 576 symboles.

II-1-1-6 - UCS-2

L’UCS-2 est un encodage qui utilise 2 octets pour tout caractère et représente les 32 768 premiers caractères de l’UTF-16.

Quel que soit l’encodage UNICODE (UTF ou UCS) tous les codes ne sont pas utilisés par des symboles, certains étant réservés, et d’autres sont des codes de contrôle comme les fameux BiDi (Bi Directionnels) permettant d’indiquer si les caractères se lisent de gauche à droite ou l’inverse et donc opérer un changement de direction de la lecture des caractères de la chaine en fonction de l’alphabet qui y est présent.

ATTENTION

Les types de données NATIONAL (NCHAR/NVARCHAR) utilisent plus d’octets que les types CHAR/VARCHAR. Il est donc déconseillé de les utiliser si votre base de données n’utilise qu’une langue « latine ». En effet tout volume supplémentaire inutile dégrade les performances.

Dans un but de simplification, SQL admet des synonymes aux noms des types de chaîne de caractères

Type

Synonymes

CHARACTER

CHAR

CHARACTER VARYING

VARCHAR

NATIONAL CHARACTER

NCHAR, NATIONAL CHAR

NATIONAL CHARACTER VARYING

NVARCHAR, NATIONAL VARCHAR

CHARACTER LARGE OBJECT

CLOB

NATIONAL CHARACTER LARGE OBJECT

NCLOB

Tableau 2.3 – Synonymes pour les types de chaines de caractères

NOTE

- La longueur maximale n que l'on peut spécifier dépend du SGBDR.

- Les limites de longueur sont généralement inférieures à quelques milliers de caractères.

- En l'absence de précision, la valeur par défaut de la longueur d'un CLOB/NCLOB est la plus grande taille fixée par le SGBDR.

- Pour les types à taille variables (VARCHAR, NVARCHAR, VARBINARY…) le SGBDR rajoute aux données, soit la taille réelle de valeur stockée, soit un marqueur de séparation des valeurs pour chaque ligne. Dans tous les cas quelques octets supplémentaires.

Exemples 2.1 – Types littéraux :

NCHAR (200) => Chaîne de 200 caractères UNICODE

CHARACTER VARYING => Chaîne de caractères ASCII ou EBCDIC d'au plus 32 caractères

NCLOB (2M) => Chaîne de caractères UNICODE de taille maximale limitée à 2 Méga octets

CHARACTER LARGE OBJECT (32765) => Chaîne de caractères ASCII ou EBCDIC d'au plus 32765 caractères

CONSEIL

Pour des raisons de performance, il est conseillé d'utiliser des types de longueur fixe et la plus courte possible, dès que les colonnes sont fortement sollicitées en recherche et mise à jour. Dans les autres cas (grande longueur, peu de mise à jour) utilisez des types de longueur variable. Si vous utilisez une langue latine, préférez dans ce cas du VARCHAR au NVARCHAR et du CHAR au NCHAR.

ATTENTION

Depuis la norme SQL de 2023, la longueur d’un littéral (n) peut ne pas être précisé. Dans ce cas, la norme SQL considère que le SGBDR doit prendre la plus grande longueur dans les limites spécifique au SGBDR autorisé. Ceci n’est généralement pas le cas des SGBDR actuels… Il est donc préférable de toujours préciser la longueur pour lever toute ambiguïté.

Dans le cas d’omission de la taille du littérale et à titre d’exemple, l’expression d’un type CHAR sans spécification de taille vaut 1 caractère ASCII pour Microsoft SQL Server, Oracle Database comme pour PostGreSQL.

II-1-2 - Types temporels

Les types temporels comprennent la datation, la mesure du temps, l'horodatation et la durée (intervalle de temps).

Types temporels SQL

Type

Description

DATE

Date allant de 1/1/1 à 31/12/9999

TIME [(s)]

Heure allant de 00:00:00 à 23:59:61.9999999…

TIMESTAMP [(s)]

Combiné date + heure

TIME WITH TIME ZONE [(s)]

Heure avec encapsulation du fuseau horaire spécifié en décalage relatif par rapport au temps universel sous la forme : { + | – } HH:MM

TIMESTAMP WITH TIME ZONE [(s)]

Combiné date + heure avec encapsulation du fuseau horaire

INTERVAL

Intervalle de temps (durée), spécifiable parmi :
YEAR [(n)] [TO MONTH]
MONTH [(n)]
DAY [(n)] [{ TO HOUR | TO MINUTE | TO SECOND }]
HOUR [(n)] [{ TO MINUTE | TO SECOND }]
MINUTE [(n)] [TO SECOND]
SECOND [(n [,s])]

s est la précision en nombre de chiffres après la virgule pour les tantièmes de seconde et cette précision diffère selon les différents SGBDR
n est le nombre de chiffres sur lequel est spécifié l'intervalle

Tableau 2.4 – Types temporels

NOTE – La seconde intercalaire

Dans sa norme, le langage SQL accepte le principe des secondes intercalaires pour lesquelles certaines minutes peuvent contenir au maximum, 59, 60, 61 ou 62 secondes afin de rattraper le décalage entre temps atomique et temp astronomique. Ces secondes intercalaires sont placées à la dernière minute des 30 juin ou 31 décembre.
Rare sont les SGBDR a permettre le stockage des secondes intercalaires supérieures à 59.

ATTENTION – La seconde intercalaire

De par leur construction, les systèmes UNIX (dont Linux) ne savent pas gérer la seconde intercalaire car ils ont été conçus en supposant que la durée du jour serait toujours de 86 400 secondes…
L’OS Windows n’a pas cet inconvénient. Il respecte la seconde intercalaire.

NOTE – Le type INTERVAL

La norme SQL à volontairement interdit tout type INTERVAL qui intégrerait la granularité MONTH entre les précisions maximales et intermédiaire de l'intervalle, car le mois est le seul élément de durée temporelle à ne pas être fixe (28, 29, 30 ou 31 jours sont les durées des mois…).

ATTENTION – Limites des dates

SQL précise qu'une date peut aller du 1er janvier de l'an 1 au 31 décembre de l'an 9999. Certains SGBDR dépassent la limite de l’an 9999, tandis que d’autres ne descendent pas en dessous du moment de l'adoption du calendrier grégorien.

ATTENTION – Ne pas utiliser le type « epoch »

Le type « epoch », propre à Linux, et que bon nombre de développeurs préfèrent en lieu et place d’un type SQL temporel comme TIMESTAMP n’a rien à voir avec une date (c’est une durée théorique) et donne des résultats faux ! En effet, UNIX a été construit sur une affirmation fausse qui prétend que tous les jours ont 86 400 secondes. Or du fait de la seconde intercalaire, ce calcul est erroné car « epoch » compte le temps comme une durée et non comme une date… De plus ce type est limité aux dates allant du 1/1/1970 au 19/1/2038 à 3h14m8s…

Figure 2.1 – Fuseaux horaires dans la région indo-iranienne (extrait de Wikipedia)

NOTE – Fuseaux horaires

À l'Ouest de Greenwich (près de Londres) le décalage horaire est négatif car le soleil se lève à l'Est. À l'Est, il est positif. La plupart des fuseaux horaires sont à l’heure près, mais certains pays ont un décalage à la demi-heure (Iran, Afghanistan, Inde, Birmanie… en France, la Polynésie) voire au quart d’heure (le Népal, la Nouvelle Zélande, une partie de l’Australie).

Le calendrier Grégorien

Au cours de l'Histoire et compte tenu de la précision accrue des calculs astronomiques on constate que le calendrier julien (datant de Jules César) souffre d'un manque de précision. Celui-ci s’établissait à 365 jours plus une journée intercalaire tous les 4 ans. Néanmoins la durée de l'année julienne est trop longue d'un peu plus de 11 minutes (365,25 jours au lieu de 365,2425) et au fil du temps, le calendrier finit par retarder de plusieurs jours. C'est le pape Grégoire XIII qui entreprend de réformer le calendrier : Pour cela, 10 jours furent supprimés de l'année 1582, où le 4 octobre fut immédiatement suivi par le 15 octobre. Pour éviter de nouvelles dérives, la surévaluation de l'année julienne fut corrigée par la suppression de 3 jours tous les 400 ans. On ignore donc la règle des années bissextiles les années séculaires, sauf pour celles qui sont divisibles par 400. Il y a donc 97 années bissextiles par période de 400 ans et la durée moyenne d'une année grégorienne est 365 + 97/100, c'est-à-dire 365,2425 jours.

Mais cette réforme nécessaire n'a pas été adoptée à la même date dans tous les pays :

- L'Italie, Espagne, Portugal et Pologne sont passés du 4 octobre 1582 au 15 octobre 1582.

- La France (sauf Alsace et Lorraine) est passée du 9 décembre 1582 au 20 décembre 1582. Entre 1793 et 1806, le calendrier républicain, né de la révolution française, est utilisé. Il se compose de douze mois de 30 jours et de 5 à 6 jours supplémentaires.

- Le Luxembourg est passé du 14 décembre 1582 au 25 décembre 1582.

- La Belgique (alors province des Pays-Bas) est passée du 21 décembre 1582 au 1 janvier 1583.

- Le Valais Suisse est passé du 28 février 1655 au 11 mars 1655.

- L'Alsace est passée du 4 février 1682 au 16 février 1682.

- Zurich, Berne, Bâle et Genève sont passé du 31 décembre 1700 au 12 janvier 1701.

- L'Angleterre est passée du 2 septembre 1752 au 14 septembre 1752.

- La Lorraine est passée du 16 février 1760 au 28 février 1760.

- L'U.R.S.S est passée du 31 janvier 1917 au 14 février 1917, mais une réforme révolutionnaire entra en vigueur de 1930 à 1932 avec un calendrier dans lequel chaque mois avait trente jours. Les cinq ou six jours en excès étaient des congés (à la manière du calendrier de la révolution française).

Exemples 2.2 – types temporels :

DATE --> dates

TIME WITH TIME ZONE + 02:00 --> heure avec décalage de 2h
--> par rapport au fuseau horaire d'origine
--> (Premier méridien, dit ‘Greenwich’)

INTERVAL YEAR (4) TO MONTH  --> intervalle an/mois pouvant aller de zéro an
--> et zéro mois à 999 ans et 11 mois

INTERVAL SECOND (2,3)       --> intervalle permettant d'exprimer des secondes
--> allant de 0 à 62 secondes et 999 millièmes

TIME (2)                    --> Valeur de temps allant de 00:00 à 23:59:59.99

II-1-3 - Types numériques

Les types numériques comprennent des types exacts et des types approchés. Parmi les types exacts on distingue deux sous famille : les types entiers et les types réels à représentation décimale exacte (DCB : Décimal Codé Binaire). Les types approchés sont constitués par des types réels à représentation binaire. Ils ne sont pas exacts par rapport à la numération décimale du fait que la représentation de nombres fractionnaires dans un système de calcul binaire s'avère rarement tomber juste en décimal.

II-1-3-1 - Types entiers (exacts)

Les entiers sont des valeurs numériques discrètes signées.

Type SQL

Plage de valeurs

INTEGER (ou INT synonyme)

entier 32 bits signé [ -2^31 à 2^31-1 ]

SMALLINT

entier 16 bits signé [ -2^15 à 2^15-1 ]

BIGINT

entier 64 bits signé [ -2^63 à 2^63-1 ]

Tableau 2.5 – Types numériques entiers

II-1-3-2 - Types réels

Ils se subdivisent en deux catégories les types flottants qui sont des approximations de réels décimaux codés en binaire, et les décimaux, qui sont une représentation exacte de réels exprimés en base 10.

II-1-3-2-1 - Types flottants (approchés)

Les types réels flottants sont encodés en binaires et sont donc des valeurs approchées de la spécification décimale. En effet, il n'est pas possible de représenter dans une machine calculant en binaire les valeurs exactes de la plupart des chiffres décimaux à virgule. Par exemple, le chiffre décimal 3,875 (soit 8/31) ne peut être représenté par une composition finie de puissance inverses de 2. En effet, 3,875 se décompose en une série infinie de puissance inverse de 2 :

Pour l'ordinateur, machine finie donc limité au calcul binaire, cette approximation successive basée sur les puissances inverses de deux ne permettra pas de représenter la valeur exacte de l'occurrence. Elle sera donc stockée sous forme binaire induisant donc un arrondi possible. Lorsqu'elle sera restituée, il se peut qu'il y ait une erreur d'écart d'arrondi due à la reconversion en base dix.

Type réel flottant SQL

Description

FLOAT [(n)]

réel signé dont la mantisse n peut être précisée en incluant le bit de signe.

REAL

réel signé

DOUBLE PRECISION

réel signé dont les valeurs sont supérieures au REAL

Valeurs maximale et minimale spécifiques au SGBDR
n étant la longueur en nombre de bits

Tableau 2.6 - Types réels flottants approchés

II-1-3-2-2 - Types décimaux (exacts)

Ce sont des réels dont l'encodage décimal restitue l'exacte valeur.

Types réels décimaux SQL

Description

NUMERIC [ (p [, s] ) ]

réel signé représentant exactement un nombre décimal .

DECIMAL [ (p [, s] ) ]

idem au NUMERIC, dont les valeurs sont supérieures au NUMERIC

p étant la précision (nombre de chiffres significatifs incluant les chiffres après la virgule)
s l’échelle, c’est-à-dire le nombre de décimales (chiffres après la virgule)

Tableau 2.7 - Types réels décimaux exacts

De manière interne, la représentation du NUMERIC ou du DECIMAL est constituée par deux entiers. Le premier représente le nombre dépourvu de décimale, le second contient la valeur de l’échelle, c’est-à-dire le nombre de chiffre significatif après la virgule. Par exemple pour un nombre tel que 123.45 codé en DECIMAL(8,4), la représentation interne sera : 1234500(4).

NOTE

- sans spécification les valeurs sont les suivantes, n vaut 1, p vaut 0. Par exemple NUMERIC est équivalent à NUMERIC (1) ou NUMERIC(1,0).

- la limite maximale de longueur des paramètres n et p dépendent du SGBDR.

- p ne peut être supérieur à n.

Exemples 2.3 – types numériques :

INT        un entier allant de -231 à 231-1
DECIMAL (1)    un réel représentant exactement un nombre décimal pouvant aller de -9 à +9
DECIMAL    un réel représentant exactement un nombre décimal pouvant aller de -9 à +9

II-1-4 - Types binaires

Les types binaires ne sont autres que des chaînes de bits. Comme pour les littéraux on distingue les chaînes de taille fixe et celles de taille variable.

Type

Description

BIT [(n)]

Une chaîne de bits de taille fixe de longueur n bits

BIT VARYING [(n)]

Une chaîne de bits de taille variable limitée au maximum à n bits

BOOLEAN

Booléen égal à un bit et valant 0 ou 1

BINARY LARGE OBJECT [(l [u])]

Une chaîne binaire de grande taille limitée à l octets.

UNIQUIDENTIFIER /
UUID

Binaire de 16 octets dont les valeurs sont aléatoires

n étant le nombre de bits
l étant le nombre d’octets
u l’unité avec les suffixes K pour Kilo octets, M pour Mega octets, G pour Giga octets

Tableau 2.9 – types binaires

NOTE

- Par défaut n vaut 1 pour les types BIT et BIT VARYING.

- La limite maximale de longueur du paramètre n dépend du SGBDR.

- Le type UUID ou GUID est implémenté, sous différents noms dans les principaux SGBDR.

ATTENTION

Les types BIT (n) et BIT VARYING [(n)] bien que présent dans la norme SQL:1999 ont disparu de la version SQL:2003. Cela est dû à un manque d'implémentation de ces types de la part des principaux éditeurs. Ils sont souvent remplacés par des types spécifiques aux SGBDR considérés.

II-1-5 - Les types « larges » (LOB)

Outre les types CHARACTER LARGE OBJECT (ou CLOB), NATIONAL CHARACTER LARGE OBJECT (ou NCLOB) et BINARY LARGE OBJECT (ou BLOB), SQL dispose de nombreux types « larges », pour stocker des objets de grande dimension, comme :

- XML pour le stockage de fragments XML valides ;

- JSON pour le stockage de données JSON ;

- GEOMETRY pour le stockage des données géométrique d’un SIG ;

- GEOGRAPHY pour le stockage des données géographique d’un SIG.

La limite de longueur de ces types est spécifique aux éditeurs.

II-2 - Problématique d'expression des littéraux

L'expression des valeurs typées répond à quelques règles simples dans la majeure partie des cas. Mais pour la chaîne de caractères SQL introduit quelques spécificités qui donnent une grande souplesse de traitement. Cette faculté de souplesse est donnée par les mécanismes SQL de jeu de caractères et de collations, afin de faire correspondre les données littérales à l'usage que l'on en fait en non à la logique purement machinique.

II-2-1 - Encodage et classement

Si nous supposons maîtriser l'alphabet et son ordre dit alphabétique, qu'en est-il de l'ordinateur et de son jeu de caractères sous jacent ?

La table de correspondance des codes de caractères du jeu 850 (multilingue européen), est la suivante :

Figure 2.2 : table de caractères du jeu ASCII 850 (OEM Latin 1) – Source Wikipedia

A chaque signe typographique est associé un code numérique. Pour autant, ce code ne permet pas le classement des lettres parce qu'il ne respecte pas un ordre alphabétique que nous estimerions naturel... Prenons quelques mots : béton, Mâcon, maçon, BÊTES, bedon, masse, BUTIN, MATOU, et analysons leur ordonnancement en fonction du code de caractères :

Mot

Code décimal

Rang calculé

béton

098 130 116 111 110

6

Mâcon

077 131 099 111 110

4

maçon

109 097 135 111 110

8

BÊTES

066 210 084 069 083

2

bedon

098 101 100 111 110

5

masse

109 097 115 115 101

7

BUTIN

066 085 084 073 078

1

MATOU

077 065 084 079 085

3

Si nous acceptions l'ordre machinique induit par ce code, alors nous classerions ces mots comme suit : BUTIN, BÊTES, MATOU, Mâcon, bedon, béton, masse, maçon. C'est un ordre logique pour la machine et insensé pour notre esprit.

C'est pourquoi les éditeurs de systèmes d'exploitation ont ajouté à leur programme des bibliothèques de classement spécifiques à une ou plusieurs langues en correspondance avec les jeux de caractères sous jacents. Dans l'ordre alphabétique dit « latin », nos mots sont donc classés de la façon suivante : bedaine, BÊTE, béton, BUTIN, Mâcon, maçons, massons, MATONS, ce qui ressemble plus à ce que nous attendions intuitivement. Le seul inconvénient des classements proposés par les éditeurs d'OS est qu'ils sont souvent spécifiques et parfois interprétés tant les combinaisons sont grandes et les normes imprécises. De manière à proposer un mécanisme de classement inter plateformes SQL a imposé l'ajout la notion de collation.

II-2-2 - Collations

Une collation est une énumération de signes typographique et leurs équivalences afin d’en déduire le comportement des traitements des chaînes de caractères notamment dans les opérations de comparaison et de tri spécifique à une langue.

Une collation SQL permet de définir la position ordinale des caractères de base et des caractères particuliers que sont :

- les caractères diacritiques : accents, cédille, tilde ...

- les ligatures : æ ç, œ, ß ...

Mais le mécanisme de collation offre quelques attraits supplémentaires, comme la possibilité de définir :

- l'équivalence ou non entre majuscules et minuscules ('a' <=> 'A') autrement dit, la sensibilité à la casse;

- l'équivalence ou non entre caractères diacritiques et caractères simple ('à' <=> 'a') autrement dit, la sensibilité aux accents et autres caractères diacritiques ;

- l'équivalence ou non de la largeur du caractère ('2' <=> '²') autrement dit la sensibilité à la largeur du caractère ;

- l’équivalence entre les forme Katakana et Hiragana des caractères du japonais () autrement dit la sensibilité aux kanatypes (équivalente aux écritures cursives et d’imprimerie – lettres capitales – de notre langue)..

En fonction de la collation, les expressions suivantes donneront des résultats différents :

comportement

expression

sensibilité

insensibilité

Casse

'a' = 'A'

CS

CI

Diacritiques

'a' = 'à'

AS

AI

Largeur

'2' = '²'

WS

Kanatypes

'か' = 'カ'

KS

Le symbole japonais utilisé dans notre exemple est le « KA »

Tableau 2.10 – paramètres du comportement des chaines de caractères

En outre, la collation défini la langue dans lequel le tri des lettres doit s’effectuer. Si cet ordre parait trivial pour les lettres de A à Z que présente notre alphabet français, qu’en est-il si l’on distingue les majuscules des minuscules ?

- quelle est la place des caractères accentués face aux caractères basiques ?

- quel est l’ordre des différents accents ?

Les règles diffèrent d’une langue à l’autre. Pour le cas du français, l’ordre pour toutes les formes de la première lettre de notre alphabet est le suivant :

a, A, á, Á, à, À, â, Â, ä, Ä, æ, Æ

Où l’on voit que les lettres minuscules précèdent les lettres majuscules et que l’ordre des accents est : aigüe, grave, circonflexe, tréma, suivie en dernier par la ligature « æ » qui figure notamment dans les mots cæcum, ex-æquo et le prénom Lætitia.

Mais la langue française complique la chose lorsque plusieurs accents figurent dans le mot et pour les mots composés…

Dans le cas d’accents multiples dans des littéraux homographes, alors le premier accent rencontré dans l’ordre de lecture classe le littéral après et le second avant… Le cas classique, présenté dans l’exemple 2.4 est celui de l’élève…

Exemple 2.4 – Classement des littéraux homographes comprenant des caractères diacritiques différents :

élève, élevé

Pour les mots composés, par exemple ceux contenant un tiret, le tri ne porte que sur les lettres dont les caractères de séparation ont été expurgés…

Exemple 2.5 – Classement des littéraux avec des mots composés ou non :

vicelard, vice-président, vices

Dans l’exemple 2.5, le classement des différents mots ignore le tiret et place le vice-président entre un vicelard et les vices !

Pour les ligatures, le classement est effectué comme si la ligature était décomposée en deux lettres…

Exemple 2.6 – Classement des littéraux ayant des ligatures ou non :

coercitif, cœur, coexistant

Ainsi le nom d’une collation est constitué généralement du nom de la langue suivi des paramètres indiquant le traitement de la casse, des diacritiques, de la largeur et des kanatypes, certains paramètres pouvant être ignorés.

L’exemple 2.7 montre une requête de contrôle effectuée sur le SGBDR Microsoft SQL Server.

Exemple 2.7 – Requête de contrôle :

1. WITH T AS

2. (SELECT *

3. FROM (VALUES ('À'), ('A'), ('a'), ('à'),

4. ('élève'), ('élevé'),

5. ('vice-président'), ('vicelard'), ('vices'),

6. ('cœur'),

7. ('coercitif'),

8. ('coexistant'))

9. AS W(m))

10. SELECT m AS mot

11. FROM   T

12. ORDER  BY m COLLATE French_CS_AS;

Dont le résultat est :

mot
--------------
a
A
à
À
coercitif
cœur
coexistant
élève
élevé
vicelard
vice-président
vices

Pour exécuter la requête de l’exemple 2.7 sur différents SGBDR, changez le nom de la collation (ici French_CS_AS) par une collation disponible sur le SGBDR visé.

II-2-3 - La solution SQL

SQL offre la possibilité de définir le jeu de caractères utilisable et, dans ce jeu de caractères, de définir la collation.

L'implémentation normative de SQL offre le choix entre les jeux de caractères suivants :

- SQL_TEXT

- SQL_CHARACTER

- GRAPHIC_IRV (aussi appelé ASCII_GRAPHIC)

- LATIN1

- ISO8BIT (aussi appelé ASCII_FULL)

- CODEPAGE_0437

- CODEPAGE_0850

- CODEPAGE_1250

- CODEPAGE_1251

- CODEPAGE_1253

- CODEPAGE_1254

- CODEPAGE_1257

- UNICODE (aussi appelé ISO10646)

Les collations prédéfinies par la norme SQL possèdent le même nom que le jeu de caractères auquel ils se réfèrent.

SQL utilise les mots clefs CHARACTER SET et COLLATE pour définir le jeu de caractères et la collation sous jacente à un littéral. Lorsque l'on utilise un type littéral, il est possible de définir en même temps son jeu de caractères et/ou sa collation. Il y a toujours un jeu de caractères et une collation par défaut, soit au niveau du schéma (la base de données), soit au niveau du SGBDR.

Ainsi un littéral de type CHARACTER peut s'exprimer de la façon suivante :

CHARACTER (n)
| CHARACTER VARYING (n)
| NATIONAL CHARACTER  (n)
| NATIONAL CHARACTER VARYING (n)
[ CHARACTER SET jeu_de_caractères ]
[ COLLATE collation ]

Exemples 2.8 – définition d’un jeu de caractères et sa collation à la norme SQL :

CHARACTER (32) CHARACTER SET LATIN1 COLLATE LATIN1
-- Littéral codé sur trente deux octets, de taille fixe 32 caractères,
-- basé sur jeu de caractère LATIN1 et collation LATIN1

II-2-4 - La solution des éditeurs

Les éditeurs ont généralement travaillé à l’envers de ce que la norme propose en imposant d’abord de préciser la collation et par ce choix d’imposer le jeu qui caractères pour supporter une telle collation (collations sémantiques), ou bien encore offrir des collations qui représente des jeux de caractères précis (collations techniques). Ceci parce que tous les OS(16) ne permettent pas tous d’implémenter tous les jeux de caractères…

Figure 2.3 – liste partielle des collations disponibles dans Microsoft SQL Server 2022

La figure 2.3 montre quelques-unes des 5 502 collations disponibles dans la version 2022 de Microsoft SQL Server. On y distingue des collations purement sémantiques dont celle consacrée aux français avec ses nombreuses dérivations et quelques collations techniques dont celles représentant le jeu de caractères EBCDIC d’IBM et ses dérivés.

En règle générale, le serveur de base de données est installé avec une collation qui deviendra celle de toutes les bases de données à défaut de précision.

Pour appliquer une collation par défaut au niveau de la base il convient de la spécifier dans la commande de création de la base, généralement CREATE DATABASE.

La collation de chaque colonne littérale des tables est à défaut celle de la base. Sinon il faut préciser cette collation, au moment de la commande décrivant la création de la table, pour la colonne considérée, ou lors du rajout d’une colonne à une table existante. Cela se fait juste après mention du type ou du domaine de la colonne.

Enfin, l’opérateur COLLATE peut être appliqué à n’importe quelle expression littérale figurant à n’importe quel endroit d’une requête afin d’appliquer une collation différente à une opération, ou bien résoudre un problème de conflit de collation, lorsqu’un tel problème apparait quand est appliquée une comparaison de deux littéraux ayant des collations différentes.

II-2-5 - Remarque sur la complétion des littéraux

Nous avons dit que les chaines de caractères de longueur fixe se voyaient compléter par le caractère "blanc" dès lors que l'information était moins longue que la longueur de la chaine. Mais ce n'est pas pour autant que les chaines de longueur variable sont dénuées de caractère de complétion. Ce dernier n'est pas ajouté automatiquement à la chaine, mais il peut être présent dans la saisie... Et cela provoque des effets de bords que nous allons voir.

Exemple 2.9 – Effet du caractère de complétion sur différentes opérations

-- Avec la table suivante :

CREATE TABLE T_STR (STR_ID INT, STR_1 VARCHAR(16), STR_2 VARCHAR(16));
INSERT INTO T_STR VALUES (1, 'chaine', 'chaine');
INSERT INTO T_STR VALUES (2, 'chaine', 'chaine ');
INSERT INTO T_STR VALUES (3, 'chaine ', 'chaine ');
INSERT INTO T_STR VALUES (4, '', '');
INSERT INTO T_STR VALUES (5, '', NULL);
INSERT INTO T_STR VALUES (6, NULL, NULL);

-- Dont le contenu est :

STR_ID      STR_1            STR_2
----------- ---------------- ----------------
1           chaine           chaine
2           chaine           chaine
3           chaine           chaine
4
5                            NULL
6           NULL             NULL

-- À la lecture, les paires de requêtes suivantes
-- semble donner le même résultat, or il n'en est rien...

SELECT * FROM T_STR WHERE CHARACTER_LENGTH(STR_1) = CHARACTER_LENGTH(STR_2);
SELECT * FROM T_STR WHERE OCTET_LENGTH(STR_1) = OCTET_LENGTH(STR_2);

-- La fonction CHARACTER_LENGTH donne la longueur en nombre de caractères
-- La fonction OCTET_LENGTH donne la longueur en nombre d’octets

STR_ID      STR_1            STR_2
----------- ---------------- ----------------
1           chaine           chaine
2           chaine           chaine
3           chaine           chaine
4

STR_ID      STR_1            STR_2
----------- ---------------- ----------------
1           chaine           chaine
3           chaine           chaine
4

SELECT * FROM T_STR WHERE STR_1 LIKE 'chaine_'
SELECT * FROM T_STR WHERE STR_1 = 'chaine '

-- L’opérateur LIKE recherche un motif dans une chaine :
-- le caratère « blanc souligné » indique qu’un caractère quelconque
-- doit impérativement être présent

STR_ID      STR_1            STR_2
----------- ---------------- ----------------
3           chaine           chaine

STR_ID      STR_1            STR_2
----------- ---------------- ----------------
1           chaine           chaine
2           chaine           chaine
3           chaine           chaine

SELECT * FROM T_STR WHERE SUBSTRING(STR_1 FROM 7 FOR 1) = ' ';
SELECT * FROM T_STR WHERE STR_1 LIKE '______ '

-- La fonction SUBSTRING renvoie une sous-chaine de la chaine de caractères,
-- commençant à (FROM) pour une longueur de (TO)

STR_ID      STR_1            STR_2
----------- ---------------- ----------------
1           chaine           chaine
2           chaine           chaine
3           chaine           chaine
4
5                            NULL

STR_ID      STR_1            STR_2
----------- ---------------- ----------------
3           chaine           chaine

Autrement dit, deux chaînes de caractères peuvent avoir la même valeur (égalités) sans pour autant être identiques !

II-3 - Expressions des valeurs de données

Nous allons maintenant voire comment une valeur doit être spécifiée pour correspondre à un type SQL.

II-3-1 - Expression des littéraux

Un littéral s'exprime sous la forme d'une suite de caractères délimités par une paire d'apostrophe. Si une chaîne de caractères comporte une apostrophe, il convient de la dédoubler.

Tout littéral est implicitement typé par défaut sous forme de VARCHAR.

Si vous désirez spécifier un encodage UNICODE, il convient de préfixer la chaîne avec la lettre N (en majuscule).

Exemple 2.10 – Expression de littéraux :

'BONJOUR'
-- Chaîne VARCHAR contenant "BONJOUR"
'AUJOURD''HUI'
-- Chaîne VARCHAR contenant "AUJOURD'HUI"
N'Mercredi 3 septembre'
-- Chaîne NVARCHAR contenant "Mercredi 3 septembre"
'Un' 'grand' 'pas' 'pour' 'l''humanité'
-- cinq chaînes de caractères VARCHAR

II-3-2 - Expression des nombres

Les nombres s'expriment sans espaces, le point servant de séparateur décimal. Les puissances de dix nécessitent l'usage du symbole E. Les signes + et - sont utilisables.

Exemple 2.11 – Expression des nombres :

123    entier 123
1E2    entier 10
1.0    réel 1,0
1.0E7    réel 10000000,0
-2.78E-3    réel -0,00278

Plus récemment la norme SQL:2023 introduit la possibilité d’utiliser, comme séparateur entre les caractères numériques le blanc souligné (underscore) à tout endroit entre deux chiffres. Ainsi un nombre exprimé comme suit : 123_45_6.25_1 est valide.

II-3-3 - Expression des chaînes binaires

Les chaînes binaires sont délimitées par des apostrophes et se composent soit d'une suite de zéro préfixée B, soit d'une suite de symboles hexadécimaux préfixée X. Toute chaîne binaire est implicitement typée sous forme de VARBINARY.

Exemple 2.12 – Expression des chaines binaires :

X'FF3A00' -- valeur hexadécimale du binaire du chiffre décimal16726528
B'111111110011101000000000' -- valeur binaire du chiffre décimal16726528

Plus récemment la norme SQL:2023 a défini trois nouvelles expressions pour les chaines binaires, composées d’un préfixe de deux caractères (la premier étant toujours le zéro) suivi de la chaine exprimées par des symboles (liste de caractères autorisés) limitées au type que le préfixe indique :

préfixe

type

symboles

0x

héxadécimal

0 à 9 puis A, B, C, D, E, F

0o

octal

0 à 7

0b

binaire

0 à 1

Ainsi que la possibilité d’utiliser le caractères blanc souligné (underscore) comme séparateur entre les chiffres comme cité au §2.3.2 en complément avec les préfixes 0x, 0o et 0b. Par exemple la chaine numérique binaire 0x123_ABF est un binaire valide.

II-3-4 - Expression des données temporelles

SQL fixe comme principe que les dates et heures doivent être spécifiées dans l'ordre logique de la plus grande composante de temps à la plus petite sous la forme d’un littéral :

- une date s'exprime en commençant par l'année sur quatre chiffres (de 1 à 9999), suivie du mois sur deux chiffres (de 01 à 12) et du jour sur deux chiffres (de 01 à 31) ;

- un temps, commence par l'heure sur deux chiffres allant de 00 à 23, suivie de la minute sur deux chiffres allant de 00 à 59, de la seconde sur deux chiffres allant de 00 à 61 * et les éventuelles décimales (tantièmes de secondes) sur 1 à n position en fonction de la précision n ;

- le séparateur des éléments de date est le tiret (« - ») et pour le temps, le deux-points (« ; ») ou le point (« . ») pour les fractions de décimale ;

- le séparateur entre la partie date et le partie heure, si besoin est, l’espace ou le caractère T en majuscule. La partie heure d’un composé date + temps est toujours facultative, l’heure par défaut étant 0 ;

- le fuseau horaire est exprimé sous une forme du signe + ou – suivi de l’heure sur deux chiffres (de 00 à 14), puis du séparateur deux-points et enfin des minutes sur deux chiffres (de 00 à 59).

Les formes possibles d’expression des temporels sont :

- Date seule :

'AAAA-MM-JJ'

- Temps seul :

'hh:mm'
'hh:mm:ss'
'hh:mm:ss.n'
'hh:mm:ss.nn'
…

- Temps seul avec fuseau horaire

'hh:mm:ss ±hh:mm'
'hh:mm:SS.n ±hh:mm'
'hh:mm:SS.nn ±hh:mm'
...

- Combiné Date + Temps (horodatage) :

'AAAA-MM-JJ hh:mm'
'AAAA-MM-JJ hh:mm:ss'
'AAAA-MM-JJ hh:mm:ss.n'
'AAAA-MM-JJ hh:mm:ss.nn'
...

… ou encore :

'AAAA-MM-JJThh:mm'
'AAAA-MM-JJThh:mm:ss'
'AAAA-MM-JJThh:mm:ss.n'
'AAAA-MM-JJThh:mm:ss.nn'
...

- Combiné Date + Temps (horodatage) avec fuseau horaire :

'AAAA-MM-JJ hh:MM:ss ±hh:mm'
'AAAA-MM-JJ hh:mm:ss.n ±hh:mm'
'AAAA-MM-JJ hh:mm:ss.nn ±hh:mm'
...

Le nombre de tantième de seconde possible (précision) dépend du SGBDR utilisé.

Ou :

- A représente un chiffre d’année ;

- M représente un chiffre de mois ;

- J représente un chiffre de jours ;

- h représente un chiffre d’heures ;

- m représente un chiffre de minutes ;

- s représente un chiffre de secondes ;

- n représente un chiffre de tantième de secondes ;

- T est à prendre au sens littéral pour la séparation entre partie jour et partie heure.

Pour le type INTERVAL, les durées peuvent être exprimées en :

- Années

- Années et mois

- Et toutes les composantes possibles entre Jours et secondes

Le mot clé INTERVAL doir préciser la durée exprimées sous forme littérale, suivi d’un préfixe indiquant la précision, soit d’une seule composante, soit de la composant la plus grande à la plus petite, séparée avec le mot « TO » avec les mots clés représentant les composantes (YEAR, MONTH, DAY, HOUR, MINUTE, SECOND).

Exemple 2.13 – Expression de données temporelles :

'2004-11-22'    type DATE au 22 novembre 2004
'00:11:22.333'    type TIME à 0h 11m 22s 333 millièmes de seconde
'2000-12-31 23:59:59.999'    type TIMESTAMP  pour le 31 décembre 2000 à 23h 59m 59s et 999 millièmes de seconde
'18:20:00+02:00'    type TIME WITH TIMEZONE pour 18h 20m avec décalage de 2 heures sur UTC
INTERVAL '0003-04' YEAR TO MONTH    type INTERVAL de durée 3 ans 4 mois
INTERVAL '-22 11:33' DAY TO MINUTE    type INTERVAL de durée moins 22 jours, 11 heures et 33 minutes
INTERVAL '08' HOUR    type INTERVAL de durée 8 heures
CAST('2004-11-22') AS TIMESTAMP     type TIMESTAMP avec heure à 0

II-3-5 - Typage explicite avec la fonction CAST

Lorsque l'on exprime une valeur on peut la transtyper de manière explicite en faisant appel à la fonction SQL CAST.

La syntaxe de la fonction CAST est la suivante :

CAST ( expression AS <type_sql> )

Ou expression est une expression SQL renvoyant une valeur et type_sql un type de données SQL.

Exemple 2.14 – Expression de données temporelles avec typage explicite :

CAST('2004-11-22' AS DATE)    Conversion d'un littéral ASCII ou EBCDIC en date
CAST('123') AS INTEGER    Conversion d'un littéral ASCII ou EBCDIC en entier
CAST('ABC' AS BINARY(3))    Conversion d'un littéral ASCII ou EBCDIC en chaîne binaire de longueur 3 octets
CAST(3.1416 AS VARCHAR(16))    Conversion d'un nombre réel en chaine de caractères de taille variables ASCII ou EBCDIC
CAST(N'ZOO' AS BINARY(6))    Conversion d'un littéral UNICODE en chaîne binaire de longueur 6 octets

NOTE

Dans bien des cas, SQL est capable d'un transtypage implicite si l'expression de valeur d'un type donné s'accorde avec le type cible. C'est le cas par exemple du transtypage d'un nombre ou d’un temporel dont le type cible est une chaîne de caractères. Néanmoins, dans ce cas, le format littéral des données sera celui prévu par défaut dans la norme SQL (voir §2.3.4).

II-4 - Domaines (DOMAIN) et autoincréments

Un domaine au sens SQL est un type SQL pouvant être doté d'une valeur par défaut prédéfinie, d'autant de contraintes dites « de domaine » qu'on le souhaite et d'éventuelles clauses CHARACTER SET et COLLATE s'il s'agit d'un type chaîne de caractères. Un domaine est alors utilisable partout dans le SQL ou l'on a besoin d'un type de données.

II-4-1 - Syntaxe SQL de création d’un domaine

La syntaxe de création des domaines est la suivante :

CREATE DOMAIN [ nom_schema.]nom_domaine
[ AS ] <type_sql>
[ <valeur_par_defaut> ]
[ <liste_de_contraintes_de_domaine> ]
[ <collate clause> ]

Avec :

<liste_de_contraintes_de_domaine> ::=
<definition_contrainte_1>
[, <definition_contrainte_2>
[, … <definition_contrainte_n> ] ]

II-4-2 - Syntaxe SQL de création des contraintes de domaine

La syntaxe des contraintes de domaine dans la liste est la suivante :

<definition_contrainte :: =
[ CONSTRAINT nom_contrainte ] CHECK ( prédicat ) [ <déférabilité> ]

NOTE

La déférabilité des contraintes est abordé dans le chapitre 3 consacré à la création des objets et détaillée au chapitre 9 consacré aux transactions.. Par défaut les contraintes de domaines sont INITIALLY IMMEDIATE NOT DEFERRABLE.

Une contrainte sert à valider la valeur de l'occurrence dans l'objet qui la reçoit et empêche toute pollution de l'objet par des données qui ne respecterait pas le prédicat. Rappelons qu'un prédicat est une expression évaluable booléennement et qui dans ce cas doit être évaluée à Vrai.

On peut spécifier plusieurs contraintes. Dans le prédicat, le mot clef VALUE est utilisé comme référence à la valeur qu'induit le domaine. Il ne peut être utilisé que dans l'expression de validation.

Les valeurs par défaut peuvent être une expression de valeur, le marqueur NULL (absence de valeur), comme une fonction ou une expression SQL renvoyant une valeur de même type ou implicitement transtypable, mais obligatoirement déterministe. Pour empêcher l'absence de valeur dans le domaine, spécifiez une contrainte CHECK (VALUE IS NOT NULL).

Exemples 2.15 – Création de différents domaines :

Creation de differents domaines.sql

Création d'un domaine permettant la définition d'un nom de jour.

CREATE DOMAIN S_TYPE.D_JOUR_SEMAINE
AS CHAR(8)
DEFAULT 'Dimanche'
CONSTRAINT CK_D_JOUR CHECK
(VALUE COLLATE Latin_CI_AS
IN ('Lundi', 'Mardi', 'Mercredi', 'Jeudi', 'Vendredi',
'Samedi', 'Dimanche'));

Création d'un domaine pour spécification d'un pourcentage par défaut à zéro

CREATE DOMAIN S_COM.D_POURCENT
AS FLOAT
DEFAULT 0
CONSTRAINT CK_D_PC CHECK (VALUE IS NOT NULL AND
VALUE BETWEEN 0 AND 100) ;

Les mots clés suivant peuvent être utilisés :

VALUE représente n’importe quelle valeur qui sera confrontée au domaine.

IS NOT NULL signifie qu’aucune valeur ne pourra être absente (vide)

IN signifie que les valeurs seront confrontées à une liste de différentes valeurs figurant entre parenthèses

BETWEEN permet de définir une fourchette de valeurs inclusives

En outre les contraintes peuvent utiliser des fonctions. En voici quelques exemples :

Création d'un domaine pour spécifier une date de naissance

CREATE DOMAIN S_CALEND.D_DATE_NAISSANCE
AS DATE
DEFAULT CURRENT_DATE
CONSTRAINT CK_D_DN (VALUE <= CURRENT_DATE) ;

Création d'un domaine à valeur obligatoire pour les noms spécifiés en majuscules

CREATE DOMAIN S_GENERIC.D_NOM
AS CHAR(16) COLLATE French_CI_AI
CONSTRAINT CK_D_NOM_LETTRES CHECK
(TRANSLATE(VALUE , 'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ –''',
'                             ') = ''),
CONSTRAINT CK_D_NOM_COMMENCE CHECK
(LEFT(VALUE, 1) NOT IN (' ', '-' , '''')),
CONSTRAINT CK_D_NOM_COMMENCE CHECK
(RIGHT(VALUE, 1) NOT IN (' ', '-' , '''')),
CONSTRAINT CK_D_NOM_MAJ CHECK
(VALUE COLLATE French_CS_AI = UPPER(VALUE));

NOTE

Les contraintes de ces exemples de domaines utilisent les opérateurs IN, BETWEEN et COLLATE du SQL, ainsi que les fonctions CURRENT_DATE, TRANSLATE, LEFT, RIGHT et UPPER qui permettent d’obtenir la date courante, une substitution de caractères, l’extraction des premiers caractères à droite ou à gauche et la mise en majuscule. Nous verrons ces fonctions et les opérateurs du SQL dans le chapitre 4.

Quelque soit le nombre de lignes visé par un ordre SQL (INSERT, UPDATE, DELETE), si une seule violation de contrainte intervient, alors tout le lot de lignes est rejeté, même si la violation de contrainte ne portait que sur une seule valeur.

Pour une syntaxe plus détaillée de la contrainte CHECK veuillez vous reporter au chapitre suivant.

Il est possible de modifier un domaine à l'aide de l'ordre ALTER et de le supprimer à l'aide de l'ordre DROP.

L'avantage des domaines réside dans la standardisation des types : un même domaine est utilisable pour toutes les colonnes ayant une sémantique similaire (nom de client / nom d'employé par exemple). En outre, dans les SGBDR, le recours aux domaines minimise les entrées/sorties puisqu'un type et ses contraintes n'utilisent qu'un seul et même espace mémoire pour exécuter le code de validation des contraintes de domaine afférent aux différentes colonnes.

II-4-3 - Les auto-incréments

Une technique assez classique pour définir automatiquement une valeur de clé consiste à utiliser un mécanisme d’auto incrémentation interne. Il existe pour ce faire, deux types d’objets normalisés que l’on retrouve dans la plupart des SGBDR : la propriété IDENTITY attaché à une colonne d’une table et l’objet SEQUENCE indépendant de toute table. Nous verrons ces deux mécanismes et comment les utiliser dans le chapitre 3 consacré aux commandes de création, modification et suppression des objets (tables, vues, contraintes…), c’est-à-dire dans la partie DDL (Data Definition Language) du langage SQL.

II-5 - Les apports de typages de SQL:1999

La norme SQL:1999 a apporté les fondements du relationnel objet, c'est à dire l'introduction des principaux concepts objets au niveau des mécanismes relationnels. C'est ainsi que de nouveaux types de données sont apparus : tableaux, lignes, collections, références et méthodes, tous regroupés sous la forme de types abstraits incluant la notion d’héritage.

Notons cependant que ces types structurés sont contraires aux fondements des bases de données relationnelles et leur usage peut se révéler plus problématique qu'il n'apparait.

II-5-1 - Les tableaux (ARRAY)

Le type ARRAY (tableau), n'est pas à proprement parler un type, mais un constructeur de type puisque l'on doit décrire sa structure. SQL limite le type tableau à une seule dimension, la limite pouvant être fermée ou ouverte (unbounded arrays). La première cellule du tableau est d’indice 1.

Par exemple PRS_ADRESSE CHAR(38) ARRAY [4] Construit une colonne de nom PRS_ADRESSE contenant 4 cellules, numérotées de 1 à 4, chacune de 38 caractères.

Certaines opérations particulières sur les tableaux sont possibles : outre la lecture, la modification et l'écriture dans les cellules, vous pouvez concaténer des tableaux et obtenir la cardinalité d'un tableau (c'est à dire le nombre de cellules).

La concaténation de tableaux s'obtient à l'aide de la fonction CONCATENATE :

Exemple 2.16 – concaténation d’éléments à un tableau de deux façons différentes :

CONCATENATE('Monseigneur', ARRAY['Monsieur', 'Madame', 'Mademoiselle']);
CONCATENATE('Monseigneur' WITH ARRAY['Monsieur', 'Madame', 'Mademoiselle']);

Rajoute en fin de tableau la cellule 4 contenant la valeur 'Monseigneur'.

La fonction CARDINALITY renseigne sur le nombre de cellules d'un tableau :

Exemple 2.17 – cardinalité d’un tableau :

CARDINALITY(ARRAY['Monsieur', 'Madame', 'Mademoiselle']);

donne : 3

L’exemple 2.18 montre comment manipuler des valeurs dans une colonne de type tableau :

Exemple 2.18* – manipulation de tableaux en SQL :

Manipulation de tableaux en SQL

CREATE TABLE T_PERSONNE_PRS
(PRS_ID  INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY,
PRS_NOM CHAR(32),
PRS_ADR CHAR(38) ARRAY[3]) ;

INSERT INTO T_PERSONNE_PRS (PRS_ID, PRS_NOM, PRS_ADR)
VALUES (1, 'DUPONT', ARRAY['1 rue de la liberté', 'bâtiment D', NULL]) ;

UPDATE T_PERSONNE_PRS
SET PRS_ADR[3] = 'BP 484' ;

SELECT PRS_ADR[1]
FROM T_PERSONNE_PRS ;

Pour transformer un tableau en table à la volée, on peut utiliser indifféremment la fonction TABLE ou la fonction UNNEST. Le résultat est une table d’une seule colonne.

Exemple 2.19* – les deux façons de transformer un tableau en table :

Les deux façons de transformer un tableau en table

SELECT *
FROM TABLE(ARRAY[1, 7, 3]) AS T_TAB (COL);

COL
-----
1
7
3

SELECT UNNSET(ARRAY['coeur', 'carreau', 'trèfle', 'pique'])
AS COULEUR_CARTE WITH OFFSET ORD;

COULEUR_CARTE    ORD
-------------    ------
cœur             1
carreau          2
trèfle3          3
pique            4

La fonction UNNEST permet de rajouter l’ordre de prise en compte des lignes résultante en ajoutant une colonne contenant la valeur ordinale.

La fonction inverse ARRAY_AGG permet de transformer un tableau multi entrées en un tableau d’une seule case agrégeant toutes les valeurs :

Exemple 2.20* – agrégation des entrées d’un tableau :

Agrégation des entrées d’un tableau

SELECT ARRAY_AGG(ARRAY['coeur', 'carreau', 'trèfle', 'pique'])[1] AS AAG;

AAG
--------------------------------------
"coeur", "carreau", "trèfle", "pique"

Notons aussi l’existence de la fonction TRIM_ARRAY pour expurger les cellules vides de la fin du tableau.

II-5-2 - Ligne (ROW)

Le type ligne, permettant de définir un sous-ensemble composite de données un peu à la manière des « record » de certains langages comme Pascal.

La syntaxe de la définition d'une ligne commence par le nom de type ROW :

ROW (<col1> [,<col2>...])
Coln ::= nom type [reference] [COLLATE collation]

Exemple 2.21* – utilisation du type ROW au sein d’un table :

Utilisation du type ROW au sein d’un table

CREATE TABLE T_PERSONNE_PRS
(PRS_ID  INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY,
PRS_NOM CHAR(32),
PRS_ADR ROW (LIGNE CHAR(38) ARRAY[3],
VILLE CHAR(32),
CODE_POSTAL CHAR(5))) ;

Définit une colonne de nom PRS_ADR de type ligne contenant un tableau de 3 lignes d'adresse, suivit d'une colonne contenant la ville et d'une colonne contenant le code postal.

Pour assigner des valeurs à une ligne, on peut utiliser la technique du constructeur de ligne valuée (row value constructor) :

Exemple 2.22 – construction d’un objet ligne :

ROW (ARRAY['1 rue de la liberté', 'bâtiment D', NULL], 'PARIS', '75015') ;

Les comparaisons de lignes peuvent s'effectuer globalement :

Exemple 2.23 – comparaison de tableau :

...
WHERE PRS_ADR = ROW((ARRAY['1 rue de la liberté', 'bâtiment D', 'BP 484'], 'PARIS', '75015') ;

On peut aussi utiliser une notation pointée pour accéder à une colonne d'une ligne :

Exemple 2.24 – comparaison d’élément de tableau :

...
WHERE PRS_ADR.LIGNE[3] = 'BP 484' ;

ATTENTION

Ne pas confondre une ligne d’une table et une colonne de type ROW. Même si la différence est subtile, l’un est un type objet, l’autre un n-uplet (tuple en anglais)

II-5-3 - Le type MULTISET (collection)

Le MULTISET est une collection de valeurs atomique ou de lignes (ROW).

Exemple 2.25 – deux multisets simples :

MULTISET ['Coeur', 'Carreau', 'Pique', 'Trefle']
MULTISET (SELECT DISTINCT USR_PRENOM
FROM T_UTILISATEUR_USR)

Exemple 2.26 – un multiset composite :

MULTISET (SELECT ROW(USR_NOM, USR_PRENOM)
FROM T_UTILISATEUR_USR)

L'emploi du mot clef MULTISET est obligatoire pour construire un MULTISET valué.

Ces types de données peuvent faire l’objet d’opérations ensemblistes : MULTISET UNION, MULTISET INTERSECT, MULTISET EXCEPT.

ATTENTION – ROW, ARRAY, MULTISET et inégalités

Les comparaisons par inégalité répondent aux mêmes principe qu’un tri multicolonne, pour laquelle chaque élément est d’abord triée par rapport aux valeurs d’indice 1, puis pour des valeurs d’indice 1 identique, triée sur l’indice 2, etc. Nous étudierons cela dans le chapitre 4 consacré au sujet du constructeur de ligne valuées.

II-5-4 - Héritage de table

SQL:1999 permet de définir des tables héritées de tables. La table racine est dite « super table » et les tables héritées sont dites « sous-tables ». Voici un exemple de super table et de sous-table :

Exemple 2.27* – principe de l’héritage de table :

Principe de l’héritage de table

-- la super table
CREATE TABLE T_PERSONNE_PRS
(PRS_ID             INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY,
PRS_NOM            CHAR(32) NOT NULL,
PRS_PRENOM         VARCHAR(32),
PRS_DATE_NAISSANCE DATE);

-- une sous table
CREATE TABLE T_EMPLOYEE_EMP UNDER T_PERSONNE_PRS
(EMP_MATRICULE CHAR(8) NOT NULL);

-- une autre sous table
CREATE TABLE T_CLIENT_CLI UNDER T_PERSONNE_PRS
(CLI_REMISE_NEGOCIEE FLOAT);

L’exemple 2.27 nous montre que la sous table T_EMPLOYEE_EMP comporte les colonnes de la table T_PERSONNE_PRS auquel on a ajouté ses propres définitions de colonnes, ici EMP_MATRICULE.

ATTENTION

Ne pas confondre l’héritage de table et le concept de type table. Dans le cas d’un héritage de table, les modification de la table mère sont répercutées dans les tables fille, alors que dans le cadre du type table, la table créée d’après le type emprunte la structure du type uniquement au moment de la création de la table, mais reste dissocié des évolutions du type.

II-5-5 - Les types « utilisateurs » ou UDT (User Data Type)

SQL:1999 introduit la possibilité de définir trois formes de nouveaux types : les types distincts (typage fort), les types hérités et les types abstraits. La syntaxe complète de la création d'un type ne comporte pas moins de sept clauses possédant pour la plupart de nombreuses options et spécifications.

Nous allons juste jeter un aperçu par l'exemple de ces différents types.

II-5-5-1 - Types DISTINCT

Un type DISTINCT est un type bâtit depuis un type ordinaire de SQL comme le type INTEGER, avec cette particularité que, même dérivé d'un type de base comme INTEGER il ne peut être combiné dans des opérations de calcul ou de comparaisons qu'avec des types de même nature ou à l'aide d'opération de transtypage. En un mot il s'agit d'un typage fort.

Il s'agit de créer de toutes pièces de nouveaux types de données ce qui n'était pas possible dans la notion de domaine qui couvrait un type existant restreint à des règles de validation.

La syntaxe pour exprimer un type DISTINCT est :

CREATE DISTINCT TYPE <nom_type>
AS <type_sql>
FINAL

Le mot clef FINAL indique que ce type est un type instanciable et peut donc être utilisé dans la définition d'une colonne de table. En revanche il ne peut pas être utilisé pour servir d'ancêtre à un nouveau type hérité. Dans le cas du type DISTINCT, le mot clef FINAL est obligatoire... A contrario un type non FINAL est utilisé comme définition intermédiaire afin de construire d'autres types (héritage de type).

Exemple 2.28* – création de types :

Creation de types.sql

CREATE DISTINCT TYPE MONNAIE_DOLLAR AS DECIMAL(16,2) FINAL;

CREATE DISTINCT TYPE MONNAIE_EURO AS DECIMAL(16,2) FINAL;

Dès lors l'utilisateur dispose d'un typage fort lié au type de colonne de la table. On utilise un tel type, comme un type SQL habituel dans la définition d'une table.

Exemple 2.29* – utilisation de type dans la définition d’une table :

Utilisation de type dans la définition d’une table.sql

CREATE TABLE T_COMPTABILITE_CPT
(CPT_ID                 INTEGER        NOT NULL PRIMARY KEY,
CPT_LIBELLE_ECRITURE   VARCHAR(32)    NOT NULL,
CPT_DATE               DATE           NOT NULL DEFAULT CURRENT_DATE,
CPT_DEBIT_US           MONNAIE_DOLLAR  NOT NULL DEFAULT 0
CHECK VALUE >=0,
CPT_DEBIT_UE           MONNAIE_EURO   NOT NULL DEFAULT 0
CHECK VALUE >=0,
CPT_CREDIT_US          MONNAIE_DOLLAR  NOT NULL DEFAULT 0
CHECK VALUE >=0,
CPT_CREDIT_UE          MONNAIE_EURO   NOT NULL DEFAULT 0
CHECK VALUE >=0,
CPT_COURS_DOLLAR_EURO  FLOAT) ;

Désormais toute comparaison ou opération entre types distinct différents est impossible.

Exemple 2.30* – utilisation de colonnes ayant des types distincts dans une requête :

Utilisation de colonnes ayant des types distincts dans une requête

SELECT *
FROM   T_COMPTABILITE_CPT
WHERE  CPT_DEBIT_US * CPT_COURS_DOLLAR_EURO = CPT_DEBIT_UE

Ainsi la requête de l’exemple 2.28 génère une exception, cela afin de ne pas mélanger les serviettes et les torchons !

En effet on ne peut comparer que ce qui est comparable. L'adition de litre d'essence avec des heures de vol n'ayant aucun sens, la comparaison directes de valeurs financières de différentes monnaies n'a pas non plus de sens... à moins que vous ne spécifiiez dans votre requête une conversion explicite...

Exemple 2.31* – utilisation de colonnes ayant des types distincts dans une requête à l’aide d’un transtypage :

Utilisation de colonnes ayant des types distincts dans une requête à l’aide d’un transtypage

SELECT *
FROM   T_COMPTABILITE_CPT
WHERE  CAST(CPT_DEBIT_FRANC AS FLOAT) * 6.55957 = CAST(CPT_DEBIT_EURO AS FLOAT)

La norme SQL:1999 précise qu'un type utilisateur peut être construit avec des méthodes (type abstrait), dont certaines peuvent servir à définir des opérations de transtypage.

II-5-5-2 - Type hérité

Un type hérité est un type qui prend pour référence un type parent et lui ajoute ses propres éléments. Il s'agit de l'héritage classique que l'on trouve dans la plupart des langages de programmation actuels, connus sous le terme générique « langage objet ».

Dans un type hérité, le mot clef INSTANTIABLE signifie que le type peut servir à la définition d'une variable comme d'une colonne de table. Dans le cas contraire (NOT INSTANTIABLE) il ne peut en aucun cas être utilisé pour y recevoir des valeurs et ne sert qu'à la définition d'autres types (en un sens il s'agit d'un objet abstrait). Comme évoqué précédemment, FINAL signifie que le type ne peut qu'être distinct. Un type héritable ne peut donc qu'être NOT FINAL !

NOTE

SQL, ne supporte que l'héritage simple, contrairement à certains langages comme SmallTalk ou C++ qui autorisent l'héritage multiple.

L’exemple 2.30 montre les concepts de type hérité, de « super type » et de « sous type » :

Exemple 2.32* – types hérités, super-type et sous-type :

Types hérités, super-type et sous-type

CREATE TYPE oeuvre
AS (titre VARCHAR(256),
date_creation DATE))
NOT INSTANTIABLE
NOT FINAL;

CREATE TYPE original UNDER oeuvre
INSTANTIABLE
NOT FINAL;

CREATE TYPE objet UNDER oeuvre
AS (longueur FLOAT,
largeur  FLOAT,
hauteur  FLOAT,
poids    FLOAT)
NOT INSTANTIABLE
NOT FINAL;

CREATE TYPE peinture UNDER objet
AS (support VARCHAR(64))
INSTANTIABLE
NOT FINAL;

CREATE TYPE sculpture UNDER objet
AS (matière VARCHAR(32))
INSTANTIABLE
FINAL;

CREATE TYPE livre UNDER oeuvre
AS (date_premiere_edition DATE,
langue varchar(32))
INSTANTIABLE
FINAL;

Quelques remarques concernant ce script SQL :

- « oeuvre » est un super type. C'est l'ancêtre de tous les types que nous allons dériver. Notons que « œuvre » n'est pas instanciable. C'est une coquille qui sert de « moule » pour réaliser nos autres types...

- Ainsi « original" est un type instanciable, c'est à dire que l'on peut s'en servir pour y placer une œuvre dotée des seuls attributs titre et date_creation.

- « objet » est à nouveau un titre non instanciable dans le sens ou il sert de moule complémentaire à œuvre, en lui adjoignant de nouvelles caractéristiques.

- « peinture » est un type instanciable dont les caractéristiques sont, en définitive : titre, date_creation, longueur, largeur, hauteur, poids et support.

- De même « sculpture » est aussi un type instanciable dont les caractéristiques sont, en définitive : titre, date_creation, longueur, largeur, hauteur, poids et matière. Notez qu'il ne peut être repris pour créer un nouveau sous type du fait du mot clef FINAL.

- Enfin « livre » est un type instanciable construit à partir du type générique œuvre. Il possède donc les caractéristiques suivantes : titre, date_creation, date_premiere_edition, langue. Notez, comme dans le cas de « sculpture » qu'il ne peut être repris pour créer un nouveau sous type du fait du mot clef FINAL.

- « original », « objet », « peinture », « sculpture » et « livre » sont des sous types.

- « sculpture » et « livre » sont en outre des types distincts car FINAL.

Voici une syntaxe de base pour la définition d'un type SQL :

CREATE TYPE <nom_type> [ UNDER nom_super_type ]
[ <external_java_type_clause> ]
[ AS représentation ]
[ [ NOT ] INSTANTIABLE ]
[ [ NOT ] FINAL ]

- [ <external java type clause> ] permet d'utiliser un type d'après les types du langage Java;

- [ AS représentation ] définition de la liste des attributs et de leurs types;

- [ [ NOT ] INSTANTIABLE ] peut (ou ne peut) être utilisé pour la définition d'une colonne (objet abstrait);

- [ [ NOT ] FINAL ] ne peut pas (ou peut) être repris pour la définition d'un sous type.

II-5-5-3 - Types abstraits

Un type abstrait (ADT Abstract Data Type) peut être construit sous la forme d'une structure de données (attributs) et posséder des routines qui lui sont applicables (méthodes). Le type abstrait peut aussi être construit par héritage.

On décrit donc une structure de type abstrait au niveau des attributs, d'une manière similaire à la liste des colonnes d'une table.

Exemple 2.33* – un type abstrait :

Un type abstrait

CREATE TYPE ADT_ADRESSE
AS
(ADR_LIGNE1       VARCHAR(38),
ADR_LIGNE2       VARCHAR(38),
ADR_LIGNE3       VARCHAR(38),
ADR_CODE_POSTAL  CHAR(5),
ADR_VILLE        CHAR(32))
NOT FINAL;

Bien entendu, on peut composer un type abstrait à partir d’un autre type abstrait et ainsi de suite...

Exemple 2.34* – types abstraits emboités :

Types abstraits emboités

CREATE TYPE ADT_PERSONNE
AS
(PRS_NOM             CHAR(32),
PRS_PRENOM          VARCHAR(32),
PRS_DATE_NAISSANCE  DATE,
PRS_SEXE            CHAR(1),
PRS_ADRESSE         ADT_ADRESSE,
METHOD PRS_AGE() RETURNS FLOAT)
NOT FINAL;

Dans cet exemple de types abstraits « gigogne », on trouve une adresse dans la définition du type abstrait de la personne !

Pour implémenter une méthode applicable à un attribut, SQL:1999 se sert de la notion « d'attribut virtuel ». Cela nécessite la définition d'une fonction qui sera greffée sur le type abstrait. Ainsi, pour donner l'âge de notre personne, nous pouvons créer une méthode comme le montre l’exemple 2.33.

Exemple 2.35* – ajout d’une méthode à un type abstrait :

Ajout d’une méthode à un type abstrait

CREATE METHOD AGE() FOR ADT_PERSONNE
RETURNS INT
SELF AS RESULT
LANGUAGE SQL
DETERMINISTIC
CONTAINS SQL
RETURN NULL ON NULL INPUT
RETURN INTERVAL YEAR (CURRENT_DATE - ADT_PERSONNE.PSR_DATE_NAISSANCE) -
CASE WHEN EXTRACT(MONTH FROM ADT_PERSONNE.PSR_DATE_NAISSANCE)
> EXTRACT(MONTH CURENT_DATE) THEN 1
WHEN EXTRACT(MONTH FROM ADT_PERSONNE.PSR_DATE_NAISSANCE)
= EXTRACT(MONTH CURENT_DATE) AND
EXTRACT(DAY FROM ADT_PERSONNE.PSR_DATE_NAISSANCE)
> EXTRACT(DAY CURENT_DATE) THEN 1
ELSE 0
END;

Compte tenu que le type abstrait est souvent une structure de données complexe, il n'est pas toujours possible d'utiliser un classement implicite. C'est pourquoi SQL a définit la possibilité de créer le schéma d'ordonnancement des données du type à l'aide de l'ordre CREATE ORDERING qui permet de définir soit le comportement de l'opérateur d'égalité, soit le comportement du tri à l'aide d'une routine.

NOTE
La méthode AGE de l’exemple 2.33 utilisent les fonctions YEAR, MONTH, DAY, EXTRACT qui manipule des données temporelles et retournent respectivement l’année, le moi, le jour du mois et une partie de date.. Nous verrons ces fonctions et les opérateurs du SQL dans le chapitre 4.

II-5-6 - Type TABLE ou table objet

Il est possible de créer une table à partir d'un type utilisateur. En fait, plutôt que de parler d'un type TABLE, on devrait parler de table « type » (un modèle de table), ou encore de table objet, car elle est définie à partir d'un type abstrait.

L’exemple 2.34 va permettre de mieux comprendre l'utilité de ce type et sa syntaxe. Supposons que nous voulons créer un type disque (contenant des chansons) :

Exemple 2.36* – type TABLE instanciable :

type TABLE instanciable

CREATE TYPE DISQUE
AS (titre VARCHAR(256),
date_creation DATE,
nombre_plage INTEGER)
INSTANTIABLE
NOT FINAL
REF IS SYSTEM GENERATED;

Comme ce type va servir à générer des sous types, il est indispensable de préciser comment la référence à une ligne de ce type est générée. Ici c'est le SGBDR qui s'occupe de générer la valeur de référence, le « pointeur » en quelques sorte (REF IS SYSTEM GENERATED).

A partir de ce type nous pouvons créer le type CD :

Exemple 2.37* – création d’une table d’après un type table père :

Création d’une table d’après un type table père

CREATE TYPE CD UNDER DISQUE
AS (editeur VARCHAR(32),
numero_serie CHAR(16)))
INSTANTIABLE
NOT FINAL;

Dès lors notre CD comporte 5 colonnes : celles du disque et celles propre au CD.

Maintenant, voyons comment créer des tables à partir de ces types :

Exemple 2.38* – création d’une table d’après un type, table :

création d’une table d’après un type, table

CREATE TABLE T_CD OF CD
(REF IS CD_ID SYSTEM_GENERATED);

Notez le mot clef OF qui permet à partir d'un type d'instancier une table.

Le mécanisme de référence permet de créer une colonne particulière dont la valeur « transparente » est unique et peut servir de référence à la manière d'un pointeur. Dans le présent cas, la colonne CD_ID de type REF possède une valeur générée par le SGBDR...

Créons maintenant une table permettant de spécifier des CD « courts » (des « single » comportant pas plus de deux titres !) :

Exemple 2.39* - création d’une table d’après un type table avec colonnes supplémentaires :

création d’une table d’après un type table avec colonnes supplémentaires

CREATE TABLE T_SINGLE_CD OF CD
UNDER T_CD
( nombre_plage WITH OPTIONS
CONSTRAINT pas_plus_de_deux_titres CHECK (nombre_plage <= 2 ));

Cette nouvelle table emprunte sa structure à la table T_CD depuis le type CD et ajoute une contrainte à la colonne nombre_plage.

T_CD est une table « type ». Notons qu'à ce stade une table « type » ne peut qu'être ancêtre, jamais sous table et doit toujours comporter une déclaration de référence.

II-5-7 - Type référence

Nous avons vu dans les exemples 2.34 et 2.36, un nouveau concept avec le mot clé REF…

Un type référence (REF) est une colonne qui permet de pointer directement vers un objet ligne d'une autre table. Cela permet d'automatiser le principe des tables de référence (par exemple une table des codes postaux). Mais contrairement à l'intégrité référentielle, la valeur n'est pas contenue dans la table qui comporte la colonne référencée.

Une référence se déclare lors de la création de la table. La table référencée doit être définie au préalable.

Exemple 2.40* – utilisation du type REF :

Utilisation du type REF

-- création des UDT
CREATE TYPE UDT_CP_VILLE
AS
(CODE_POSTAL CHAR(5) NOT NULL,
VILLE VARCHAR(32) NOT NULL)
NOT FINAL ;

CREATE TYPE UDT_PAYS
AS
(CODE_PAYS VARCHAR(2) DEFAULT 'F' NOT NULL,
NOM_PAYS  VARCHAR(64) NOT NULL)
NOT FINAL ;

-- création des tables de référence
CREATE TABLE TR_CODE_POSTAL_CPL
(CPL UDT_CP_VILLE) ;

CREATE TABLE TR_PAYS_PAY
(PAY UDT_PAYS) ;

-- création de la table adresse utilisant les références
CREATE TABLE T_ADRESSE_ADR
(ADR_ID         INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY,
ADR_LIGNE1     VARCHAR(38),
ADR_LIGNE2     VARCHAR(38),
ADR_LIGNE3     VARCHAR(38),
ADR_CP_VILLE   REF UDT_CP_VILLE SCOPE TR_CODE_POSTAL_CPL
REFERENCES ARE NOT CHECKED
ON DELETE SET NULL,
ADR_PAYS       REF UDT_PAYS SCOPE TR_PAYS_PAY
REFERENCES ARE CHECKED
ON DELETE SET DEFAULT) ;

-- remplissage des tables de référence avec des valeurs pré établies
INSERT INTO TR_PAYS_PAY (PAY..CODE_PAYS, PAY..NOM_PAYS)
VALUES ('F', 'France') ;
INSERT INTO TR_PAYS_PAY (PAY..CODE_PAYS, PAY..NOM_PAYS)
VALUES ('US', 'États Unis d''Amérique') ;

INSERT INTO TR_CODE_POSTAL_CPL (CPL..CODE_POSTAL, CPL..VILLE)
VALUES ('75001', 'Paris, 1er arrondissement') ;
INSERT INTO TR_CODE_POSTAL_CPL (CPL..CODE_POSTAL, CPL..VILLE)
VALUES ('06000', 'Nice') ;

-- exemple d’insertion d’une adresse ...
INSERT INTO T_ADRESSE_ADR
VALUES (423, '1 rue de la Paix', NULL, NULL,
(SELECT REF(CPL)
FROM   TR_CODE_POSTAL_CPL CPL
WHERE  CPL.CODE_POSTAL = '06000'),
(SELECT REF(PAY)
FROM   TR_PAYS_PAY PAY
WHERE  PAY.CODE_PAY = 'F'));

REF est un opérateur qui renvoi l'adresse de la ligne de la table référencée.

Pour obtenir la valeur du type cible d'une ligne référencée, il faut utiliser l'opérateur DEREF ou le symbole ->. Dans le cas contraire on obtiendrait simplement la valeur du pointeur (adresse de la ligne), ce qui ne présente à priori par d'intérêt !

Exemple 2.41* – valeur de référence et pointeur REF :

valeur de référence et pointeur REF

-- obtention des données
SELECT ADR_ID, DEREF(ADR).ADR_CP_VILLE
FROM   T_ADRESSE_ADR ADR
WHERE  ADR_ID = 423;

ADR_ID          ADR_CP_VILLE..CODE_POSTAL ADR_CP_VILLE..VILLE
--------------- ------------------------- -------------------------
423             06000                     NICE

-- obtention du pointeur
SELECT ADR_ID, ADR.ADR_CP_VILLE
FROM   T_ADRESSE_ADR ADR
WHERE  ADR_ID = 423;

ADR_ID          ADR_CP_VILLE
--------------- ----------------
423             51A0245154F3C681

SELECT ADR_ID, ADR->ADR_CP_VILLE
FROM   T_ADRESSE_ADR ADR
WHERE  ADR_ID = 423

ADR_ID          ADR_CP_VILLE..CODE_POSTAL ADR_CP_VILLE..VILLE
--------------- ------------------------- -------------------------
423             06000                     NICE

II-5-8 - Pointeur (LOCATOR)

Afin de faciliter la migration de données de très fort volume la norme SQL:1999 a prévu l'utilisation d'un attribut pointeur (LOCATOR) que toute colonne peut posséder, permettant de stocker les données côté client, un peu à la manière de ce que fait un navigateur Web en plaçant les ressources sur le poste client afin de minimiser les flux sur le réseau. Mais le mécanisme n'est pas automatique et c'est au développeur de monter les ressources avant toute requête SQL utilisant un tel pointeur.

À l’exception de IBM DB2 aucun autre SGBDR n’utilise ce type particulier.

II-5-9 - Datalink

Le type DATALINK est une référence à un fichier externe, permettant par exemple de stocker des images, de la vidéo, des sons et des fichiers binaires. Les fichiers ainsi référencés restent sur un disque quelconque du système informatique. Les données sont donc externes à la base, mais il est possible de maintenir une intégrité de manière à interdire modifications et suppression des fichiers autrement que par un ordre SQL de la base.

Un tel type de données se déclare de la sorte :

DATALINK [ <options_de_contrôle> ]

<options_de_contrôle> ::=
NO LINK CONTROL | FILE LINK CONTROL <option_de_contrôle_fichier>

<option_de_contrôle_fichier> ::=
<option_intégrité> <autorisation_lecture> <autorisation_écriture>
<option_récupération> [ <option_détachement> ]

<option_intégrité> ::=
INTEGRITY ALL
| INTEGRITY SELECTIVE
| INTEGRITY NONE

<autorisation_lecture> ::=
READ PERMISSION FS
| READ PERMISSION DB

<autorisation_écriture> ::=
WRITE PERMISSION FS
| WRITE PERMISSION BLOCKED

<option_récupération> ::=
RECOVERY NO
| RECOVERY YES

<option_détachement> ::=
ON UNLINK RESTORE
| ON UNLINK DELETE
| ON UNLINK NONE

Voici la description des principaux paramètres du DATALINK

- NO LINK CONTROL signifie que les liens ne sont connus par la base que par leurs noms (URI : Uniform Ressource Identifier). Dans le cas contraire, FILE LINK CONTROL, il est possible de piloter les liens par les options de la base de données décrites ci dessous :

- INTEGRITY ALL : seul un ordre SQL peut supprimer ou modifier les fichiers afférant au lien.

- INTEGRITY SELECTIVE : un ordre SQL, comme le système de fichier de l'OS peut supprimer ou modifier les fichiers afférant au lien.

- INTEGRITY NONE : seul le système de fichier de l'OS peut supprimer ou modifier les fichiers afférant au lien.

- READ PERMISSION FS : les droits en lecture sont définis par le système de fichiers.

- READ PERMISSION DB : les droits en lecture sont définis par la base de données.

- WRITE PERMISSION FS : les droits en écriture sont définis par le système de fichiers.

- WRITE PERMISSION BLOCKED : aucun droit en écriture n'est autorisé.

- RECOVERY YES : sauvegarde et restauration possible dans le cadre de la base de données.

- RECOVERY NO : sauvegarde et restauration impossible dans le cadre de la base de données.

- ON UNLINK RESTORE : restaure les droits et propriétaire système originels si le lien est détaché de la base.

- ON UNLINK DELETE : suppression le fichier en cas de détachement de la base.

- ON UNLINK NONE : en cas de détachement de la base, le fichier n'est pas supprimé et les droits restent pendants (des droits systèmes sont appliqués par défaut si cela est possible).

Exemple 2.42* – table avec DATLINK pour stoker des vidéos :

table avec DATLINK pour stoker des vidéos

CREATE TABLE T_FILM_FLM
(FLM_ID    INT NOT NULL PRIMARY KEY,
FLM_TITRE VARCHAR(256),
FLM_FILM  DATALINK FILE LINK CONTROL
INTEGRITY ALL
READ PERMISSION DB
WRITE PERMISION BLOCKED
RECOVERY YES
ON UNLINK NONE,
FLM_ANNEE INT);

SQL fournit en outre des fonctions afin de piloter l'insertion, la restitution, comme l'extraction de certaines parties de l'URI :

- DLVALUE : instancie la valeur de l'URI pour la colonne de type DATALINK (constructeur).

- DLURLCOMPLETE : restitue la valeur de l'URI contenu dans la colonne de type DATALINK.

- DLURLPATH : restitue le chemin de l'URI, avec son origine.

- DLURLPATHONLY : restitue le chemin, de l'URI, sans son origine.

- DLURLSCHEME : restitue le mode de flux (http ou file) de l'URI.

- DLURLSERVER : restitue la ressource de l'URI.

Exemple 2.43* – Insertion d’un vidéo dans une colonne DATALINK :

Insertion d’un vidéo dans une colonne DATALINK

INSERT INTO T_FILM_FLM (FLM_ID, FLM_TITRE, FLM_FILM, FLM_ANNEE)
VALUES (178, 'West Side Story',
DLVALUE('file://srvmed/films/WesSideStory.mpeg'),
1960)

L’exemple 2.41 montre l’insertion d’une ligne dans la table T_FILM_FLM construite dans l’exemple 2.40, avec enregistrement du fichier vidéo du film « West Side Story ». L’exemple 2.42 montre comment récupérer l’accès au fichier :

Exemple 2.42* – accéder à un fichier à travers le DATALINK :

accéder à un fichier à travers le DATALINK

SELECT FLM_TITRE, FML_ANNEE, DRURLCOMPLETE(FLM_FILM) AS FLM_MPEG
FROM   T_FILM_FLM
WHERE  FLM_ID = 178

FLM_TITRE         FML_ANNEE    FLM_MPEG
----------------- ------------ ---------------------------------------
West Side Story   1960         file://srvmed/films/WesSideStory.mpeg

NOTE

Oracle Database propose le type BFILE, mais supporte très faiblement les principes du DATALINK.
Microsoft SQL Server fournit un service complet du DATALINK sous deux formes différentes : le FILESTREAM et le FILETABLE, mais cela reste limité à l’OS Windows.

II-5-10 - Pour conclure sur les types « objet »

Même si certains types objets simple comme les types tableau ou mutisets (collection), paraissent séduisant, il ne faut pas oublier qu’il n’est pas possible d’en indexer la totalité du contenu… Et d’ailleurs qu’est-ce qu’un type tableau ? ne serait-ce pas une table ? Pourquoi utiliser un tableau à l’intérieur d’une colonne de table alors qu’une table sera plus performante et mieux documentée ? Quand au type multisets, même combat… Mieux vaut dans ces deux cas utiliser une table.

Quand au type REF il semble que nous soyons revenus aux temps anciens des pointeurs et du CoBOL !

Si l’on peut comprendre l’intérêt d’intégrer parfois des objets sophistiqués au sein d’une table dans un SGBD relationnel, il ne faut pas perdre de vue l’objectif final qui consiste à brasser le plus rapidement possible des quantités importantes de données. Ces objets ne pouvant être indexés globalement, il faudra externaliser certaines des données de l’objet dans des colonnes atomiques et indexer ces dernières afin de pouvoir retrouver rapidement les informations contenues dans ces objets, ce qui ajoute de la redondance à la base…

II-6 - Marqueur NULL

NULL est un mot clef de SQL qui spécifie l'absence de valeur. NULL n'est donc en aucun cas une valeur et ne peut être comparé à aucune valeur. Il faut comprendre que NULL est un « marqueur » qui indique qu'aucune assignation n'a encore été effectuée, ou bien que l'on a « vidé » l'objet de sa valeur.

Ce marqueur ne pouvant être de fait comparé à aucun autre élément (l’inexistence conférant l’impossibilité de tout rapprochement), des opérateurs spécialisés comme IS NULL, IS NOT NULL et des fonctions ou opérateurs comme COALESCE permettent de recherches ces valeurs manquantes ou bien de les contourner. Nous verrons cela au chapitre 4

La présence du NULL provoque parfois des résultats qui peuvent surprendre au premier abord parce que parfois contre intuitive dans certains prédicats. Voici quelques exemples des problématiques dont il faut avoir conscience...

Exemple 2.45* – influence du NULL…

influence du NULL

-- Avec la table suivante :
CREATE TABLE T_NUL (NUL_X INT, NUL_Y INT);
INSERT INTO T_NUL VALUES (1,    1);
INSERT INTO T_NUL VALUES (1,    2);
INSERT INTO T_NUL VALUES (NULL, 2);
INSERT INTO T_NUL VALUES (1,    NULL);
INSERT INTO T_NUL VALUES (NULL, NULL);

-- dont le contenu est :
NUL_X       NUL_Y
----------- -----------
1           1
1           2
NULL        2
1           NULL
NULL        NULL

-- À la lecture, les paires de requêtes suivantes
-- semblent donner le même résultat, or il n'en est rien...

SELECT * FROM T_NUL WHERE  NUL_X = NUL_Y OR NOT (NUL_X = NUL_Y);
SELECT * FROM T_NUL;

NUL_X       NUL_Y
----------- -----------
1           1
1           2

NUL_X       NUL_Y
----------- -----------
1           1
1           2
NULL        2
1           NULL
NULL        NULL

SELECT SUM(NUL_X) + SUM(NUL_Y) AS N FROM T_NUL;
SELECT SUM(NUL_X + NUL_Y) AS N FROM T_NUL;

N
-----------
8

N
-----------
5

SELECT CASE WHEN NUL_X = NUL_Y THEN 1 ELSE 0 END AS TRUTH FROM T_NUL;
SELECT CASE WHEN NOT(NUL_X=NUL_Y) THEN 1 ELSE 0 END AS TRUTH FROM T_NUL;

TRUTH
-----------
1
0
0
0
0

TRUTH
-----------
0
1
0
0
0

II-7 - Commentaire dans les requêtes

À tout moment il est possible d’ajouter au code SQL du commentaire. Il existe deux formes de commentaires :

- le commentaire en ligne ;

- le commentaire en bloc.

Tout commentaire incorporé à une requête est passé au moteur SQL qui l’ignore.

Plusieurs de nos exemples précédents (2.38, 2.39…) sont ornés de commentaires.

II-7-1 - Commentaire en ligne

Le commentaire en ligne commence par deux tirets -- (signe « moins ») et tout ce qui suit jusqu’à la fin de ligne est considéré comme commentaire et donc non interprété en langage SQL.

Exemple 2.46* – Commentaire en ligne :

Commentaire en ligne

SELECT EMP_ID, EMP_NOM, EMP_DATE_ENTREE, EMP_SALAIRE_NA, EMP_INDICE
FROM  S_RH.T_EMPLOYE_EMP
WHERE EMP_NOM = 'DUFOUR' -- le nom recherché est DUFOUR
AND EMP_DATE_ENTREE > '2001-12-31' -- entré à partir de 2002
OR (EMP_SALAIRE_NA > 23456-- ou bien ayant un salaire supérieur à 231456
AND (EMP_INDICE < 450 OR EMP_INDICE IS NULL));
--et un indice inférieur à 450 ou non renseigné

II-7-2 - Commentaire en bloc

Le commentaire en bloc commence par les symboles /* (barre oblique à droite + étoile) et se termine par la combinaisons inverse */ (étoile + barre oblique à droite). Ce type de commentaire peut sauter de nombreuses lignes…

Exemple 2.47* – Commentaire en bloc :

Commentaire en bloc

SELECT EMP_ID, EMP_NOM, EMP_DATE_ENTREE, EMP_SALAIRE_NA, EMP_INDICE
FROM  S_RH.T_EMPLOYE_EMP
/* on recherche les employés dont le nom est DUFOUR, entrés à partir de 2002 ou bien ayant un salaire supérieur à 231456 et un indice inférieur à 450 ou non rensigné*/
WHERE EMP_NOM = 'DUFOUR'
AND EMP_DATE_ENTREE > '2001-12-31'
OR (EMP_SALAIRE_NA > 23456
AND (EMP_INDICE < 450 OR EMP_INDICE IS NULL));

II-8 - Le « point-virgule » comme terminaison d’une commande SQL

Bien que cela ne soit pas obligatoire, il est courant de terminer toutes les commandes du SQL avec le symbole « ; » (point-virgule). C’est une bonne pratique qui élimine toute confusion.

II-9 - Références pour ce chapitre

- Data & Databases: Concepts in Practice - Joe Celko - Morgan Kaufmann – 1999

- SQL Développement - Frédéric Brouard - Campus Press – 2001

- SQL-99 Complete Really - Peter Gulutzan & Trudy Pelzer - R&D Books (Miller Freeman) – 1999

- SQL:1999, Understanding Relational Language Components - Jim Melton, Alan R. Simon - Morgan Kaufmann – 2002

- Advanced SQL:1999, Understandig Object-Relational and Other Advanced Features - Jim Melton - Morgan Kaufmann – 2003

- Data, Measurements and Standards - Joe Celko - Morgan Kaufmann – 2010

- SQL, collection Synthex - 4e édition – Frédéric Brouard, Christian Soutou, Rudi Bruchez – 2012

- SQL and the Relational Theory, How to Write Accurate SQL Code - 3re Edition - Christopher J. Date - O'Reilly – 2015

- Practical SQL, A Beginner's Guide to Storytelling with Data - Anthony DeBarros - No Starch Press – 2018

- SQL Queries for Mere Mortals - 4th Edition - John L. Viescas - Pearson – 2018

- Learning SQL, Generate, Manipulate, and Retrieve Data - 3rd Edition - Alan Beaulieu - O'Reilly - 2021

III - Chapitre 3 - Création des objets :schémas, tables, vues, assertions

IV - Chapitre 4 - Recherche de l'information dans une table

V - Chapitre 5 - Les jointures

VI - Chapitre 6 - Opérations d’ensembles

VII - Chapitre 7 -

Annexe A : glossaire

VIII - Chapitre 8 - Mise à jour (INSERT, UPDATE, DELETE, MERGE, TRUNCATE)

IX - Chapitre 9 - Fonction utilisateur

X - Chapitre 10 - Exploitation des vues

XI - Chapitre 11 – Transactions

XII - Chapitre 12 – Déclencheurs

XIII - Chapitre 13 – Procédures

XIV - Chapitre 14 - : XML

XV - Chapitre 15 – JSON

XVI - Chapitre 16 - Système d’information géographique

XVII - Chapitre 17 - Tables temporelles

XVIII - Chapitre 18 - table de graphe

XIX - Chapitre 19 - Tables « in memory »

XX - Chapitre 20 - Médonnées (information_schema et sys)

XXI - Chapitre 21 - La sécuritité (roles et privilèges)

XXII - Chapitre 22 - Sauvegardes et restaurations

XXIII - Chapitre 23 – L’indexation

XXIV - Chapitre 24 - Maintenance basique

XXV - Remerciements Developpez.com

(1) Object Relational Mapping : outil informatique d’interfaçage entre code applicatif et base de données relationnelle pour simuler une base de données orientée objet.

(2)En retirant le mot « synchrone » de ce théorème, les GAFA ont fait croire qu’aucun SGBD Relationnel n’était capable d’assurer les trois fonctionnalités que sont la cohérence, la haute disponibilité et la répartition des données sur différents nœuds.

(3) Cet article est disponible dans l’ouvrage « Date on Database – Writings 2000-2006 » Apress 2007.

(4)Molière avait démontré cela quelques siècles auparavant avec sa leçon de français dans le Bourgois Gentilhomme. « Belle marquise vos beaux yeux me font mourir d’amour… »

(5)C’est ma partie « visible » du résultat.

(6)C’est la partie masquée, destinée à interagir avec les applications.

(7)Toutes les normes sur le langage SQL sont disponibles auprès de l’ISO, moyennant paiement : https://www.iso.org/fr/home.html

(8)BI (Business Intelligence) : informatique décisionnelle construite à partir de données d’autres bases de données et structurées en « cubes » multidimensionnels afin d’analyser les données dans différentes dimensions et métriques.

(9) Parfois cette restriction est opérée malencontreusement dans un prédicat de jointure interne ce qui est à éviter

(10) Il en existe de nombreux gratuits parmi lesquels DBeaver, SQuirell, HeidiSQL…

(11) Nous faisons ici référence à un PC (Personal Computer) de type « serveur ».

(12) Pour une raison que nous ignorons, le terme d’instance n’a pas été retenue par PostGreSQL qui parle de « cluster »…

(13) Hélas sauf dans Oracle Database

(14) Hélas sauf dans PostGreSQL

(15) C’est le principe de Shanon, théoricien de l’information décrit dans « A Mathematical Theory of Communication » publié dans The Bell System Technical Journal, octobre 1948

(16) OS (Operating System) : système d’exploitation.