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EnglishRÉSUMÉ
Un système de gestion de bases de données (SGBD) s’évalue par ses performances et sa facilité d’usage. L’optimisation dans les SGBD est un aspect crucial des bases de données. Elle se situe à tous les niveaux : lors de la conception de l’application, où le choix de l’architecture du système, du modèle de données, des techniques de stockage et des méthodes d’accès aux données jouent un rôle important tant sur le plan de l’usage que sur celui de l’efficacité, et lors de l’utilisation où le temps de réponse aux requêtes et le nombre de transactions par seconde représentent les critères majeurs de performances.
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Anne DOUCET : Professeur, université Pierre-et-Marie-Curie (Paris-6)Laboratoire d’informatique de Paris-6
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Hubert NAACKE : Maître de conférences, université Pierre-et-Marie-Curie (Paris-6)Laboratoire d’informatique de Paris-6
INTRODUCTION
Un système de gestion de bases de données (SGBD) s’évalue par ses performances et sa facilité d’usage. L’optimisation dans les SGBD, qui a pour objectif de fournir aux utilisateurs un système optimal en termes de coût et d’usage, est un aspect crucial des bases de données. Elle se situe à tous les niveaux : lors de la conception de l’application, où le choix de l’architecture du système, du modèle de données, des techniques de stockage et des méthodes d’accès aux données jouent un rôle important tant sur le plan de l’usage que sur celui de l’efficacité, et lors de l’utilisation où le temps de réponse aux requêtes et le nombre de transactions par seconde représentent les critères majeurs de performances.
Pour évaluer les performances d’un système, il est nécessaire de définir des métriques. Celles‐ci s’appuient sur différents critères, en fonction du type d’optimisation. Il peut s’agir par exemple du temps de réponse ou de l’expressivité du langage pour les requêtes, de l’espace disque occupé et du temps de parcours des données d’une relation pour le choix d’une technique de stockage, de la disponibilité des ressources ou de l’extensibilité du système lorsqu’il s’agit d’une architecture.
Ce dossier est destiné aux lecteurs ayant une connaissance générale des fonctionnalités des bases de données (modèle relationnel, SQL, transactions et contrôle de concurrence). La lecture préalable des dossiers « Bases de données. Introduction » , « Bases de données relationnelles » et « Langages de bases de données : SQL et les évolutions vers l’objet » est recommandée.
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2. Modèle de données
Dans une base de données, les données sont décrites à l’aide d’un modèle de données, qui propose une structure pour représenter les données, et un langage permettant de manipuler les données ainsi décrites. L’objectif d’un modèle de données est de permettre de représenter les données du monde réel le plus simplement et le plus fidèlement possible. Les différents modèles de données diffèrent essentiellement par leur adéquation aux besoins des applications.
2.1 Modèle relationnel
Le modèle relationnel est de loin le modèle le plus répandu. Créé au début des années 1970 pour les applications de gestion, il doit son succès à sa simplicité et à l’aspect déclaratif du langage de manipulation associé.
Dans le modèle relationnel, les données sont représentées sous forme de relations (des tables), composées d’attributs (les colonnes) et de nuplets (les lignes). Chaque nuplet décrit une donnée de façon unique. Une relation représente un ensemble de données ayant la même structure.
Les cinq opérateurs (sélection, projection, produit cartésien, union, différence) de l’algèbre relationnelle permettent de relier les données des relations et de les interroger. Ils constituent la base du langage SQL (Structured Query Language) devenu le langage standard des SGBD relationnels (SGBDR) .
En représentant les données dans des tables, le modèle relationnel a permis de rapprocher la structure informatique des données de celle qui est utilisée dans les applications de gestion. Le passage à l’informatique des applications de gestion en a été grandement facilité. L’utilisation d’un langage de requêtes déclaratif, qui permet d’interroger la base en décrivant le résultat qu’on veut obtenir plutôt que la procédure nécessaire pour l’obtenir, a contribué...
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BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - Oracle Real Application Clusters 10g : Technical White Paper. - Oracle (2005).
-
(2) - ÖZSU (T.), VALDURIEZ (P.) - Principles of Distributed Database Systems. - Prentice Hall (1999).
-
(3) - SQL Server 2005 Analysis Services, MDX Multidimensional Expressions. - Microsoft (2005).
-
(4) - Oracle OLAP 10g Data Sheet. - Oracle (2004).
-
(5) - GARDARIN (G.) - Bases de données. - Eyrolles (1999).
-
(6) - RAMAKRISHNAN (R.), GEHRKE (J.) - Database Management Systems. - McGraw-Hill (2002).
-
(7) - GARCIA-MOLINA (H.), ULLMAN (J.), WIDOM (J.) - Database Systems : The Complete...
NORMES
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Technologies de l’information. Langage de base de données SQL - NF ISO/CEI 9075 - 9-94
ANNEXES
(liste non exhaustive)
UDB, DB2, IBMSQL Server 2005, Microsofthttp://www.microsoft.com/france/sql/sql2005/
Oracle Databasehttp://www.oracle.com/global/fr/
ASM d’Oracle 10ghttp://www.oracle.com/technology/products/database/asm/
MySQL, logiciel librePostgreSQL, logiciel libre HAUT DE PAGETransaction Processing Performance Council (TPC)
World Wide Web Consortium (W3C) HAUT DE PAGECet article fait partie de l’offre
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