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17-Systèmes de Gestion de Base de Données (SGBD) - Coggle Diagram
17-Systèmes de Gestion de Base de Données (SGBD)
Systèmes de Gestion de Base de Données (SGBD)
1.1. Définition et Importance
1.1.1. Définition: Logiciels permettant de créer, gérer et manipuler des bases de données.
1.1.2. Importance: Gestion efficace des données, support pour les applications critiques, facilitation de l'accès et de la mise à jour des données.
1.2. Historique
1.2.1. Années 1960: Premiers SGBD, modèle hiérarchique et réseau.
1.2.2. Années 1970: Modèle relationnel proposé par Edgar F. Codd.
1.2.3. Années 1980-1990: Émergence des SGBD relationnels commerciaux (Oracle, DB2).
1.2.4. Années 2000: Apparition des bases de données NoSQL.
1.2.5. Années 2010: Popularité croissante des SGBD en cloud et des solutions Big Data.
Modèles de Données
2.1. Modèle Relationnel
2.1.1. Définition: Données organisées en tables, relations entre les tables.
2.1.2. Concepts Clés
2.1.2.1. Tables: Collection de lignes (enregistrements) et colonnes (attributs).
2.1.2.2. Clés primaires: Identifiant unique pour chaque ligne.
2.1.2.3. Clés étrangères: Référence à une clé primaire d'une autre table.
2.1.2.4. Intégrité Référentielle: Maintien de la cohérence entre les tables.
2.1.3. Langage: SQL (Structured Query Language).
2.1.3.1. DDL (Data Definition Language): Création et modification de la structure des bases de données (ex. CREATE, ALTER, DROP).
2.1.3.2. DML (Data Manipulation Language): Manipulation des données (ex. SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE).
2.1.3.3. DCL (Data Control Language): Gestion des permissions (ex. GRANT, REVOKE).
2.2. Modèle NoSQL
2.2.1. Définition: Modèles non relationnels pour des données non structurées.
2.2.2. Types
2.2.2.1. Clé-Valeur: Données stockées sous forme de paires clé-valeur (ex. Redis).
2.2.2.2. Document: Données stockées sous forme de documents JSON ou BSON (ex. MongoDB).
2.2.2.3. Colonne: Données stockées par colonnes plutôt que par lignes (ex. Cassandra).
2.2.2.4. Graphe: Données représentées par des nœuds et des arêtes (ex. Neo4j).
2.2.3. Avantages: Scalabilité horizontale, flexibilité de schéma.
2.2.4. Inconvénients: Moins de support pour les transactions complexes, parfois moins de maturité.
2.3. Modèle Objet-Relationnel
2.3.1. Définition: Extension du modèle relationnel pour supporter les objets.
2.3.2. Concepts Clés
2.3.2.1. Objets: Instances de classes avec attributs et méthodes.
2.3.2.2. Héritage: Partage des attributs et méthodes entre classes.
2.3.2.3. Polymorphisme: Capacité à traiter des objets de différentes classes de manière uniforme.
Fonctionnalités des SGBD
3.1. Création et Gestion de Bases de Données
3.1.1. Définition de Schémas: Structure des tables et relations.
3.1.2. Opérations CRUD: Création, Lecture, Mise à jour, Suppression.
3.1.3. Conception de Schémas: Modélisation entité-relation (ER), normalisation.
3.2. Sécurité
3.2.1. Contrôle d'Accès: Gestion des utilisateurs et permissions.
3.2.2. Chiffrement: Protection des données sensibles.
3.2.3. Audit et Traçabilité: Suivi des opérations sur les données.
3.3. Transactions
3.3.1. ACID: Propriétés garantissant la fiabilité des transactions (Atomicité, Cohérence, Isolation, Durabilité).
3.3.2. Gestion des Verrous: Prévention des conflits d'accès concurrentiel.
3.3.3. Journalisation: Suivi des transactions pour récupération après incident.
3.4. Performances
3.4.1. Indexation: Amélioration de la vitesse des requêtes.
3.4.1.1. Index B-tree: Structure d'indexation courante pour les recherches rapides.
3.4.1.2. Index Hash: Utilisé pour l'égalité sur les clés.
3.4.1.3. Index Bitmap: Efficace pour les colonnes à faible cardinalité.
3.4.2. Optimisation des Requêtes: Analyse et amélioration des plans d'exécution.
3.4.3. Réplication et Sharding: Distribution des données pour la scalabilité.
3.4.3.1. Réplication Master-Slave: Une copie principale, plusieurs copies secondaires.
3.4.3.2. Réplication Master-Master: Plusieurs copies principales pour écriture et lecture.
3.4.3.3. Sharding: Partitionnement horizontal des données pour gérer de grands volumes.
Types de SGBD
4.1. SGBDR (Systèmes de Gestion de Bases de Données Relationnelles)
4.1.1. Exemples: Oracle, MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server.
4.1.2. Avantages: Intégrité des données, support SQL, vaste écosystème.
4.1.3. Inconvénients: Complexité, coûts de licence (pour certains).
4.2. SGBD NoSQL
4.2.1. Exemples: MongoDB, Redis, Cassandra, Neo4j.
4.2.2. Avantages: Flexibilité, performance pour les grandes quantités de données non structurées.
4.2.3. Inconvénients: Moins de support pour les transactions complexes, courbe d'apprentissage.
4.3. SGBD Objets-Relationnels
4.3.1. Exemples: PostgreSQL (support objet-relationnel).
4.3.2. Avantages: Combinaison des modèles relationnel et objet.
4.3.3. Inconvénients: Complexité accrue.
Applications des SGBD
5.1. Entreprises
5.1.1. ERP (Enterprise Resource Planning): Intégration des processus de gestion.
5.1.2. CRM (Customer Relationship Management): Gestion des relations clients.
5.1.3. Business Intelligence: Analyse des données pour la prise de décision.
5.1.3.1. Entrepôts de Données: Stockage des données historiques pour l'analyse.
5.1.3.2. OLAP (Online Analytical Processing): Outils pour l'analyse multidimensionnelle.
5.2. Web et Mobile
5.2.1. Back-End des Applications Web: Stockage et gestion des données utilisateur.
5.2.2. Services de Streaming: Gestion des catalogues de médias et des utilisateurs.
5.2.3. E-commerce: Gestion des catalogues de produits, commandes et clients.
5.3. Sciences et Recherche
5.3.1. Bioinformatique: Gestion des données génomiques et protéomiques.
5.3.2. Analyse de Données: Stockage et traitement de grands ensembles de données scientifiques.
5.3.3. Bibliothèques Numériques: Gestion des collections de documents et métadonnées.
Défis et Avancées
6.1. Big Data
6.1.1. Volume: Gestion de quantités massives de données.
6.1.2. Variété: Données structurées, semi-structurées et non structurées.
6.1.3. Vélocité: Vitesse de traitement et d'analyse des données.
6.1.4. Exemples: Hadoop, Spark.
6.2. Sécurité des Données
6.2.1. Protection contre les Violations de Données: Cryptage, anonymisation.
6.2.2. Régulations: GDPR (General Data Protection Regulation), CCPA (California Consumer Privacy Act).
6.3. Cloud Computing
6.3.1. SGBD en Cloud: Services gérés comme AWS RDS (Amazon Web Services Relational Database Service), Google Cloud SQL.
6.3.2. Avantages: Évolutivité, flexibilité, réduction des coûts d'infrastructure.
6.3.3. Défis: Sécurité, conformité, gestion des performances.
Outils et Technologies Connexes
7.1. ORM (Object-Relational Mapping)
7.1.1. Définition: Techniques pour mapper les objets dans le code aux tables de la base de données.
7.1.2. Exemples: Hibernate (Java), Entity Framework (C#), Sequelize (Node.js).
7.1.3. Avantages: Simplification du code, réduction des erreurs, productivité accrue.
7.1.4. Inconvénients: Complexité, performance potentiellement inférieure aux requêtes SQL optimisées.
7.2. ETL (Extract, Transform, Load)
7.2.1. Définition: Processus d'extraction des données de sources multiples, de transformation pour analyse et de chargement dans un entrepôt de données.
7.2.2. Exemples: Apache Nifi, Talend, Informatica.
7.2.3. Phases
7.2.3.1. Extraction: Collecte des données depuis diverses sources.
7.2.3.2. Transformation: Nettoyage, normalisation, agrégation des données.
7.2.3.3. Chargement: Importation des données transformées dans l'entrepôt de données.
7.2.4. Avantages: Centralisation des données, support pour l'analyse et la BI.
7.2.5. Défis: Complexité, gestion des erreurs de transformation, performance.
7.3. Outils de Visualisation
7.3.1. Définition: Logiciels pour représenter graphiquement les données.
7.3.2. Exemples: Tableau, Power BI, Grafana.
7.3.3. Avantages: Compréhension visuelle des données, aide à la prise de décision.
7.3.4. Fonctionnalités: Tableaux de bord interactifs, graphiques dynamiques, intégration avec des SGBD.
Tendances Futures
8.1. Bases de Données Graphiques
8.1.1. Définition: Bases de données qui utilisent la théorie des graphes pour stocker, représenter et interroger les données.
8.1.2. Avantages: Modélisation naturelle des relations complexes, performance pour les requêtes relationnelles.
8.1.3. Exemples: Neo4j, Amazon Neptune.
8.2. Intelligence Artificielle dans les SGBD
8.2.1. Définition: Utilisation de techniques d'IA pour améliorer la gestion et l'optimisation des bases de données.
8.2.2. Applications: Optimisation automatique des requêtes, détection d'anomalies, prédiction de charge.
8.2.3. Exemples: Oracle Autonomous Database, IBM Db2 AI.
8.3. Bases de Données Quantiques
8.3.1. Définition: Utilisation de l'informatique quantique pour améliorer les performances des SGBD.
8.3.2. Potentiel: Vitesse de traitement exponentielle pour certaines tâches, nouvelles capacités d'optimisation.
8.3.3. Défis: Développement de la technologie quantique, intégration avec les systèmes existants.