Bases de Données Dr. M.Benkhalifa Faculté des Sciences de Rabat Septembre 2008

1. Bases de Données Dr. M.Benkhalifa Faculté des Sciences de Rabat Septembre 2008

2. Introduction Générale • Historique des Bases de donnees (Pré-relationnel  Relationnel  post-Relationnel) • Emploi des fichiers (ensemble d’enregistrements) • Passage au Système de fichiers pour gérer un ensemble plus complexe de fichiers. • Système de fichiers conventionnels = problèmes. • 1ere génération des SGBD (hiérarchique /réseau): séparation des programmes d’applications des données. • 2eme génération des SGBD (relationnel): model relationnel. • BD orientées objet • Entrepôts de données. ( data warehouses) • Parallélisme entre SGBD et compilateurs : • Langages : machine --- langage naturel • SGBD: interface entre utilisateur et données.

3. 1950 – 1965 SGF • 1965 – 1970 SGBD navigationel: hiérarchique, réseau • 1969 - … SGBD relationnel Exemples : DB2, Oracle, Teradata, Informix, mySQL, SQL-Server • 1990 - 1999 SGBD orienté objets. En pratique : une impasse Exemples: O2, Objectstore, Objectivity • 1993 - … SGBD relationnel – objet (RO).

4. Exemples de Bases de données: • Système de cartes de crédits • Stock • Banques,universités….. • Agences de voyages • Réservations d'hôtels • Compagnies de ventes… • Système de Gestion de Fichiers: • Chaque département possède ses propres applications et fichiers. • Exemple d’un SGF – voir le transparent suivant. • Limites des SGF • Gestion des données. • Exige trop de programmation en langage (3GL) • Consomme du temps • Les requêtes ad-hoc sont impossible a satisfaire • Mène au “ islands of information” • Dépendances des données • Dépendance structurelle. • Redondance  anomalies, non intégrité, inconsistance • Système de Gestion de Base de Données: • Tous les départements partagent la même BD, qui est une large collection de données gérée par un logiciel appelé SGBD.

5. SGF

6. Environnement BD

7. Pourquoi une BD? • Exemple: 3 départements: vie, autos, locaux 3 programmes d’applications pour chaque dept: • gestion des assurances: F1: assures;P1,P2, P3 • gestion des sinistres: F2:sinistres; P4,P5 • Règlement des sinistres: F1, F2; P6 • Figure • Problèmes de cette conception? • Redondance de l’information • Inconsistance de l’information • Les pgs sont dépendants des données • Les données sont accessibles uniquement à travers des pgs • Trop grand délais de réponse.

9. Tâches/rôles dans l'environnement des BDs: • Utilisateur: (naïf, spécialiste) accède aux données a travers des programmes/ à travers des langages de requêtes. • Programmeur: développe des programmes pour d’autres utilisateurs. • Administrateur de la BD: responsable de la conception, création et la maintenance de la BD. = super-utilisateur • Administrateur de données: responsable d’établir la politique des données.

10. Chapitre 1Concepts de base d’une BD • Qu’est ce qu’une BD? • Information # données. • 2 concepts fondamentaux: • La base de données: • Ensemble structure de données interdépendants, stockées sans redondance inutile sur des supports accessibles par ordinateur, organisées de manière indépendante des pgs pour satisfaire simultanément plusieurs utilisateurs de façon sélective et en un temps opportun. Il est sous le contrôle d’une seule autorité qui est l’administrateur de la BD. • Un SGBD: • Un logiciel qui permet à un utilisateur d'interagir avec une BD. (stocker, chercher, mettre a jour, …..)

11. Les fonctions d’un SGBD: • Stocker les données sur les supports périphériques. • Rechercher des informations. • Sélectionner des données. • Description des données: langage de description des données. • Logique /physique • Utilisation: interaction avec la BD • Intégrité: définir des règles (contraintes) pour maintenir l'intégrité de la BD. • La confidentialité: • Synchronisation des accès: • Sécurité

12. Importance d’un SGBD • Gestion de données plus efficace • Le langage de requêtes permet des réponses rapides aux requêtes Ad-hoc • Favorise une intégration de toutes les opérations de l’entreprise.

13. Les différents niveaux de représentation d’une BD • 3 niveaux suivant que l’on regarde du coté utilisateur ou du coté stockage physique: • Le niveau conceptuel: correspond au schéma conceptuel de la BD (la partie fondamentale de la BD) • Le niveau externe: schémas externes qui correspondent aux différents groupes d’utilisateurs. • Le niveau interne: schéma physique. • Figure des 3 niveaux. • Niveau interne: comment les données sont stockées en terme de fichiers physiques, types d'adressage, indexes….. • Niveau conceptuel: le passage du monde réel (ce qu’on veut stocker dans la BD) au schéma conceptuel correspond à un processus de modélisation. = modèle de données : entité relation.

14. Exemple: • Modèle de données permet de décrire les associations (relations) entre les objets. • Dans une BD universitaire: (étudiants, enseignants, cours,…) • Inscription: elle associe un étudiant à un enseignement. • On distingue 3 grandes catégories de modèles qui se distinguent par la nature des associations qu’ils permettent de modéliser: modèle hiérarchique modèle réseau modèle relationnel. • Le niveau externe: correspond à la vision de tous ou une partie du schéma conceptuel par un groupe d’utilisateurs concernés par une application. • Exemple: • Utilisateurs concernés par l’inscription des étudiants n’ont pas besoin d’avoir une vue globale sur la BD.== sous schéma. (vue)

15. Mise en œuvre d’un SGBD: • Comment est t-il possible qu’un utilisateur interagit avec la BD à travers un SGBD? • = langages pour décrire et pour manipuler les données. • Langage de description de données: primitives  construction du schéma conceptuel ainsi que les sous schémas, les contraintes d'intégrité. • Langage de manipulation de données: langage de requêtes. • 2 objectifs: 1) être autonome 2) peut être utilise avec un langage évolué. • Exécution d’une requête par un SGBD: • Un programmeur écrit son programme à partir des connaissances sur le schéma externe. Le SGBD convertit la requête en terme de schéma conceptuel puis en commandes sur la BD physique.== figure. • Architecture d’un SGBD:== figure

16. Administration d’une BD: • Création de la BD. • Gestion des autorités d'accès: • Amélioration des performances. • Sécurité et cohérence des données. • Manipulation du dictionnaire des données. • Structures de stockage et méthodes d'accès • Rédaction avec l’utilisateur du schéma externe.

17. Chapitre 2Organisation Physique d’une BD • Problème de Performance: (Temps de lecture DD est + élevé)  Organisation des données  Structures d’indexation  Algorithmes de recherche • Stockage de données: • Technologie RAID (Redundant Array of indeependant Disks) • Limiter les conséquences de pannes en répartissant les données sur un grand nombre de disques de manière à s’assurer que la défaillance de l’un des disques n’entraîne ni perte de données ni l’indisponibilité du système. • RAID 0, RAID1, RAID4, RAID5 • Fichiers • Le SGBD ne s’appuit pas sur le SGF du SE. Pourquoi? • Le SGBD a son propre SGF: • SE  un Fichier est une suite d’octets répartis sur les blocs Disque. organisation : Arborescence. • SGBD  un Fichier est une ensemble d’enregistrements (ensemble d’attributs) dont chacun a un type (nombre d’octets) Organisation: liste de blocs regroupés (contigus) chaînés entre eux. - structure utilisé pour stockage • BONNE Organisation: optimiser le Temps et l’Espace • doit réaliser compromis entre les 4 principales opérations: INSERTION, RECHERCHE, MODIFICATION et DESTRUCTION

18. Organisation Séquentielle: • Accès Séquentiel Simple: l’ordre logique des enregistrements (par rapport à la valeur de la clé primaire) correspond à l’ordre physique de stockage. • Grande taille du fichier == accès trop lent • Accès Séquentiel Indexé: • Créer un (ou plusieurs) index 1) Index non dense: - fichier trié sur clé primaire - l’index est un fichier contenant: (clé, Adr) - toutes les valeurs de clé existant dans le fichier de données ne sont pas représentées dans l’index. 2) Index Dense: - baser l’index sur toutes les valeurs de clé existant dans le fichier de données. 3) Index multi-niveaux: - créer un index pour l’index.

19. Organisation arborescente: • Plusieurs niveaux d’index sont utilisés • Le dernier niveau est celui des feuilles (données) • Tous les autres niveaux supérieurs sont des index non denses. 1)Arbre Binaire: Exp: Inconvénient: Déséquilibre provoqué par les insertions et suppressions = Arbre équilibré 2) B- Arbre : B-arbre d’ordre d est un arbre équilibré avec pour chaque nœud (sauf la racine ) - nombre de clés compris entre d et 2d - nombre de pointeurs entre d+1 et 2d+1 (la racine peut comprendre seulement 2 pointeurs et une clé.)  pour localiser un enregistrement , le nombre maximum d’accès disque est LOG par rapport à la taille globale du fichier : LOG d (N)

20. B+ arbre: est un arbre dont toutes les clés (avec éventuellement les enregistrements) résident dans les feuilles de l’arborescence. Les niveaux supérieurs jusqu’à la racine jouent le rôle d’index. Les feuilles sont liées séquentiellment. • Recherche: • Accès direct par clé: • Accès séquentiel.

21. Conception Logique d’une BD • Les BD constituent le cœur du système d’information. La conception de ces bases est la tâche la plus ardue du processus de développement du système d’information. • Les méthodes de conception préconisent une démarche en étapes et font appel à des modèles pour représenter les objets qui composent les systèmes d’information, les relations existantes entre ces objets ainsi que les règles sous-jacentes. • La modélisation se réalise en trois étapes principales qui correspondent à trois niveaux d’abstraction différents :

23. voir fichier conception des BDs

24. Chapitre 4Model Hierarchique • Définition: un modèle hiérarchique est un ensemble de définitions d’arborescences. • Une définition d’arborescence est un diagramme de données dans lequel chaque entité sauf la racine a un seul arc incident de type 1:N, et 0, 1 ou plusieurs arcs émergents de type 1:N. • Chaque arc entre 2 entités est unique par conséquent il n’est pas nécessaire de l’identifier par une étiquette. • Exemples: • Une base de données hiérarchique est un ensemble d’occurrences de définitions d’arborescence. • Exemples: du modèle hiérarchique a la BD hiérarchique. • La relation Parent-Enfant: • Une occurrence d’entité d’un niveau i est dite parent si elle est associée au moins avec une occurrence d’entité de niveau i+1. • Exemple.

25. Modèle Hiérarchique: Accès • 3 primitives d’accès sont disponibles: • (A) recherche de la racine à partir de la clé primaire • (B) accès séquentiel au suivant d’un segment • (C) accès séquentiel des fils d’un segment • Traduction du schéma conceptuel: liens 1:N et N:M

26. Défauts du modèle hiérarchique: • Défauts de mise a jour: • Exemple: • Problème de suppression: élimination d’une occurrence entraîne l’élimination de tous ses descendants. • Exp: • Problème d’insertion: on ne peut insérer une occurrence d’un segment fils tant qu’on n’a pas insérer au préalable tous les parents hiérarchiques et ceci jusqu’a la racine. • Exemple. • Problème de modification: entraîne un risque d’incohérence et un coût très élevé. • Problème de consultation: requêtes non satisfaites. • En plus • Difficulté d’exprimer les liens mailles. • Une modification de la conception par l’utilisateur peut entraîner une perte d’efficacité du système. • Exp. • Espace de stockage très important. • Impossible d’exprimer des parents multiples. • Limitation quant au nombre de sous schémas.

27. Avantages du modèle hiérarchique: • Conceptuellement simple a comprendre et a utiliser • Plusieurs applications nécessitent uniquement des relations 1:N.

28. Chapitre 5Le Modèle Réseau • L’approche hiérarchique est un cas particulier d’une structure réseau. • Le modèle réseau est plus général du fait qu’une occurrence d’une entité donnée peut avoir n’importe quel nombre de parents immédiats. • l’approche réseau nous permet de modéliser une relation de type N:M d’une façon plus directe que l’approche hiérarchique. • L’une des façons pour représenter une structure réseau est celle qui est basée sur les relations binaires et qui correspond au modèle DBTG (Data Base Task Group) • Le modèle DBTG est base sur la notion du SET qui représente une relation binaire entre 2 types d’enregistrements: • Le 1er type est appelé possesseur (owner) • Le 2eme type est appelé membre (member) • Construction de SET dans différentes structures: • Structure hiérarchique à un niveau: exemple • Structure hiérarchique à plusieurs niveaux: exemple. • Les lien mailles: exemple.

29. Le modèle réseau: accès • 3 Primitives d’accès sont disponibles: – (A) recherche du propriétaire d’un set à partir de la clé primaire – (B) accès séquentiel aux membres d’un set à partir de son propriétaire – (C) accès au propriétaire d’un set à partir d’un membre quelconque Exp: Voir exemple: (fichier model Hier+Reseau) • Avantages: • Il n’y a pas d’anomalies de MAJ : • Suppression: • Modification: • Insertion: • La representation naturelle des liens mailles (M:N) • Inconvenients: • Proceduralité des LMD == l’utilisateur doit naviguer les chaines de pointeurs. • ==== le chemin optimal pour retrouver l’information.

30. Chapitre 6Modele Relationnel • Introduction: • Le modele relationnel repose sur le concept de relation. • La difference entre le modele relationnel et les autres modeles: • Les autres modeles considerent des le depart certaines associations priviligies entre entites comme etant des contraintes du systeme. • Exp: • Le modele relationnel consider les entites comme etant autonomes et permet l’etablissement de toute association nouvelle dont le besoin survient par la suite = le modele relationel n’est pas fige. • Dans le modele relationnel, une entite sera consideree comme une relation. • Au modele relationnel est associe une theorie tres importante connue sous le nom de la theorie de NORMALISATION de relations. • Les objectifs de cette theorie: • Eliminer les anomalies semantiques qui peuvent provenir de la MAJ • Eliminer la redondance des informations.

31. Les concepts de base du modele relationnel: • Domaine: l’ensemble des valeurs d’une categorie dinformation donnee. • Une relation: une relation R sur les domaines D1, D2,…..,Dn est un sous ensemble du produit cartesien D1xD2x….xDn forme des tuples (d1,d2,….,dn)/ chaque di d’un tuple donne appartient au domaine Di correspondant. • Dans le cadre des BD, une relation est caracterisee par un nom et peut etre vue comme une table a 2 dimensions dans le quel les colonnes correspondent aux domaines et les lignes aux tuples. • Les elements d’une relation sont les tuples et ils correspondent a un sous ensemble dun produit cartesien d’une liste de domaines. • Exp: • Il ne peut pas y avoir 2 tuples identiques dans une relation (2 tuples identiques ssi pour chaque domaine ils ont la meme valeur) • Un attribut (ou plusieurs) permettant d’identifier chaque tuple sans ambiguite est une cle possible. • Exp:

32. L’analogie entre le relationnel et les autres modeles: • Relation ------ fichier • Tuple (ligne) ------ occurrence • Attribut (colonne) -- un element de donnees • Representation d’une relation: • Exemple. • Une BD relationnelle: l’ensemble des schemas de relations et dont les occurences sont les tuples de ces relations. • Voir fichier conception relationnelle. • Règles à suivre pour concevoir un schéma relationnel

33. Langages d’interrogation • Algèbre relationnelle Pour comprendre comment le SGBD exécute les requêtes • Calcul relationnel à variable nuplet La base logique du langage SQL • Calcul relationnel à variable domaine La base logique pour les langages de requêtes graphiques • SQL (Structured Query Langage) Ces langages sont équivalents : ils permettent de désigner les mêmes ensembles de données

34. Algèbre relationnelle • Opérations unaires : • sélection des nuplets satisfaisant un certain prédicat Etudiant(Etudiant_ID, Nom, Prénom, Rue, Ville, Code-Postal, Téléphone, Fax, Email, NumAnnées) σ(Ville=‘ Paris ’) (Etudiant) σ(Ville=‘ Paris ’) and (NumAnnées ≥ 2) (Etudiant) • projection : élimination de certains attributs d’une relation • ΠNom,Prénom(Etudiant) • ΠNom,Prénom( σ(Ville=‘ Paris ’) (Etudiant) ) • Exemple:

35. Opérations binaires • Union : rassemblement des nuplets de 2 relations compatibles Enseignant( Enseignant_ID, Département_ID, Nom, Prénom, Grade, Téléphone, Fax, Email ) ΠNom,Prénom(Etudiant) ∪ ΠNom,Prénom(Enseignant) • Différence : des nuplets de 2 relations compatibles ΠNom,Prénom(Enseignant) - ΠNom,Prénom(Etudiant) • Produit cartésien : combinaison des nuplets de 2 relations Département(Département_ID, Nom_Département) Produit cartésien de Enseignant × Departement a pour schéma : (Enseignant_ID, Enseignant.Département_ID, Nom, Prénom, Grade, Téléphone, Fax, Email, Département.Département_ID, Nom_Département) Exemple:

36. Jointure • Jointure naturelle : une composition de deux opérations (prooduit cartésien, sélection) • Exemple: • expression de requêtes avec l ’algèbre : • Exps:

37. Normalisation d’un schéma relationnel • Mises à jour et cohérence • But d'un schéma logique : décrire une BD qui va effectivement être utilisée • chargée , accédée , mise à jour (maj) • Les maj (insertions, suppressions, modifications) doivent conserver la cohérence de la base de données • intégrité référentielle • toute contrainte d'intégrité • en particulier les dépendances entre attributs • Plus la bd contient de redondances, plus les maj avec maintien de la cohérence est difficile

38. Exemple d'anomalies de maj LivraisonTot ( N°f , adrF , N°p , typeP , qté ) 3 ausanne 52 meuble 12 22 Bienne 10 ordinateur 6 22 Bienne 25 papier 210 3 Lausanne 25 papier 560 3 Vevey 10 ordinateur 15 • Définition : Le fournisseur N°f, qui est actuellement à telle adresse adrF, a livré au total telle quantité du produit N°p, produit qui est de tel type. • Si un fournisseur change d’adresse et qu’un seul tuple est mis à jour ⇒ incohérence • Si un nouveau tuple est inséré pour un fournisseur connu, avec une adresse différente ⇒ incohérence • Impossibilité d'enregistrer un nouveau fournisseur sans livraison

39. Qu’est-ce qu’une BD relationnelle‘incorrecte’ ? • Une relation n’est pas correcte si : • elle implique des répétitions au niveau de sa population • elle pose des problèmes lors des maj (insertions, modifications et suppressions) • Les conditions pour qu'une relation soit correcte peuvent être définies formellement : => règles de normalisation

40. Exemple (suite) LivraisonTot ( N°f , adrF , N°p , typeP , qté ) 3 ausanne 52 meuble 12 22 Bienne 10 ordinateur 6 22 Bienne 25 papier 210 3 Lausanne 25 papier 560 3 Vevey 10 ordinateur 15 • L’adresse du fournisseur ne dépend que du fournisseur et pas du produit. • Le type du produit ne dépend que du produit et pas du fournisseur ⇒ REDONDANCES ⇒ Anomalies de mise à jour • Cette relation n'est pas correcte. Il faut la normaliser.

41. Normalisation d'un schéma logique • Processus de transformation d'un schéma S1 pour obtenir un schéma S2 : • qui est équivalent (même contenu) • dont les maj assurant la cohérence de la bd sont simples • maj simple : • un changement élémentaire dans le monde réel se traduit par une mise à jour d'un tuple • Exemples de changements élémentaires • LivraisonTot (N°f, adrF, N°p, typeP, qté) • La quantité totale pour un produit et un fournisseur est mise à jour => 1 tuple à m.a.j. • Un fournisseur change d'adresse => N tuples à m.a.j.

42. Normalisation d'une relation • Processus de décomposition d'une relation à maj complexes en plusieurs relations à maj simples • Processus sur le schéma relationnel formel • Exemple : • La relation • LivraisonTot (N°f, adrF, N°p, typeP, qté) sera décomposée en : • LivraisonTot’ (N°f, N°p, qté) • Fournisseur (N°f, adrF) • Produit (N°p, typeP)

43. Normalisation • On mesure la qualité d'une relation par son degré de normalisation : • 1FN (première forme normale), 2FN, 3FN, FNBC (forme normale de Boyce Codd), 4FN, etc.

44. Dependances fonctionnelles: • Une DF represente une contrainte d’integrite du systeme dans le modele relationnel. Soit une relation R ayant au moins deux attributs A et B. on dit que l’attribut B est fonctionnellement dependant de A si a chaque instant la valeur de l’attribut A determine celle de B, en d’autres termes quqand on connait A on connait B. la Df est notee par A -------determine---- B. • Exemples: • La DF est transitive: • Exemple • Si un attribut est FD d’un groupe d’attributs sans qu’il le soit avec une partie de ce groupe alors dans ce cas cet attribut est totalement dependant de la concatenation de ces attributs: c’est la DF totale. • Exemple.

45. Exemple de Conception d’un schema relationnel: • on veut modeliser par des relations la possession des voitures par des personnes. • Une seule relations appelee PROPRIETAIRE. (nom-personne, CIN, N voiture, Marque, adresse, type, puissance, couleur, date achat, prix) • Exercise: • Trouver toutes les DF simples et transitives • Les anomalies de cette relation: • LA REDONDANCE === marque, type, nom-personne • Risque d’inconsistence • Problemes de MAJ (suppression, insertion) • ==== solution : DECOMPOSITION DES RELATIONS • Approche par decomposition: elle tend a partir d’une relation composee de tous les attributs a decomposer cette relation en un ensemble de relations qui ne souffrent pas des anomalies:

46. == la relation precedente peut etre remplacee par 3 relations: • Personne (CIN, nom, adresse) • Voiture (N voiture, Marque, type, puissance, couleur) • Propriete ( CIN, N Voiture, date achat, prix) • Les Operations sur les BD relationelles: • La comprehension de la theorie de decomposition des relations necessite la connaissance de 2 operations de manipulation de relations: • PROJECTION • JOINTURE • La projection: • La projection d’une relation de schema R(A1,A2,….,An) sur les attributs (Ai1, Ai2,….,Aip) avec p <= n et ij#ik est une relation R’ de schema (Ai1,Ai2,…..,Aip) dont les tuples sont ceux obtenus par elimination des valeurs des attributs de R qui n’appartienent pas a R’ et par suppression des tuples en double. La projection est notee par Π. • Exp.

47. La jointure: l’operation inverse de la projection. La jointure de 2 relations R et S de schems respectifs R(A1,A2,….,An) et S (B1,B2,….,Bp) est une relation T ayant pour attributs l’union des attributs de R et de S. la jointure se fait par au moins un attribut commun. • Exp. • La theorie de normalisation: • La normalisation des relations est un concept base sur un processus de decomposition de relations de base de telle sorte d’aboutir a un ensemble de relations qui ne souffrent des pbs de redondances et de MAJ et ceci sans perte d’informations (cad la jointure naturelle des relations permet de retrouver les relations de base). La theorie de normalisation est basee sur une serie de formes normales (1FN, 2FN, ….6FN). • 1ere forme normale:une relation est en 1FN si tous ses attributs sont: • Simples • Atomiques • Non decomposables • Ne forment pas de groupes repetitifs • Exp.

48. 2eme forme normale: • Une relation est en 2eme FN si: • Elle est en 1ere FN. • Tout attribut n’appartenant pas a la cle primaire ne depend pas d’une partie de cette cle (depend de toute la cle) • Exp: • Autrement dit: une relationm est en 2eme FN si: • Elle set en 1ere FN • Si l’une des 3 conditions suivantes est verifiee: • La cle primaire est formee d’un seul attribut • La cle primaire contient tous les attributs de la relation • Tout attribut qui ne fait pas partie de la cle depend de toute celle ci et pas seulement d’une partie.

49. 3eme Forme normale: • Une relation est en 3eme FN si: • Elle est en 2eme FN • Tout attribut n’appartenant pas a la cle ne depend pas d’un attribut non cle (aucun attribut non cle ne peut dependre d’un autre qui ne fait pas partie de la cle primaire) • Exp: • 4eme forme normale:? • Transformation d’un modele quleconque en un model relationnel normalise: • Hierarchique --- relationnel : exp. • Reseau -- relationnel : exp

50. INTRODUCTION A ORACLE • ORACLE is un SGBD relationnel compose d’un noyau, SQL (Structured Query Language), UFI (User Friendly Interface) et des utilitaires. • SQL est l’interface principale pour ORACLE. Elle est consideree comme “on line query language”. • SQL dispose de plusieurs commandes pour des taches differentes: • Requettes • insertion, mise a jour, et suppression des donness dans les tables • creation, remplacement, modification et elimination des tables. • controler les acces aux database et tables • guarantir l’ integrite des donnees • creation des TABLES et ajout des donnees : • CREATE, INSERT === EXEMPLES • DESCRIBE, START, SPOOL, ….., SPOOL OFF/SPOOL OUT.==== EXEMPLES • ALTER, DROP • SET ECHO ON, SET LINESIZE • algebre relationnelle: c’est un language reservee principalement a la recherceh des donnees . Elle est basee sur un ensemble d’operateurs unaires et binaires qui operent sur des tables. • SELECT COMMAND: (sur une table) • Syntax: SELECT (liste des attributs) FROM <table> [ WHERE <Conditions>] SELECT * FROM <table> [ WHERE <conditions>] • Exp: relation INVOICE (inv-no, cust-no, inv-date, amount) • SELECT inv-no, cust-no FROM INVOICE; • SELECT DISTINCT Cust-no FRON INVOICE;