Ce cours couvre les principes fondamentaux de la conception des bases de données relationnelles, incluant la modélisation conceptuelle, la normalisation et l'optimisation des schémas, ainsi que l'utilisation d'UML pour la représentation des structures de données. Il aborde également les techniques de requêtage SQL et les bonnes pratiques pour garantir l'intégrité et la performance des bases de données. Ce PDF, rédigé par Stéphane Crozat en 166 pages, offre un guide complet et gratuit sur la conception des bases de données relationnelles et UML. Il fournit des exemples pratiques, des exercices et des méthodologies pour maîtriser la modélisation et l'implémentation de bases de données efficaces et bien structurées.
Ce cours s'adresse aux professionnels de l'informatique, aux développeurs, aux analystes de données et aux étudiants en informatique qui souhaitent approfondir leurs connaissances en conception de bases de données relationnelles. Il est particulièrement adapté aux personnes ayant déjà une expérience de base en SQL et en modélisation de données, et qui souhaitent passer à un niveau avancé.
Cette section explore les concepts d'héritage dans la modélisation UML, y compris les différentes stratégies pour représenter les hiérarchies de classes (héritage simple, multiple, etc.). Les étudiants apprendront à identifier les cas d'utilisation appropriés pour chaque approche.
Nous étudierons comment convertir les modèles UML avec héritage en schémas relationnels, en couvrant des techniques telles que la table unique, la table par classe et la table par classe concrète. Des exemples pratiques illustreront les avantages et inconvénients de chaque méthode.
Cette partie approfondit les associations complexes (n-aires, réflexives, qualifiées) et leur implémentation en SQL. Les étudiants pratiqueront la conversion de ces associations en contraintes de clés étrangères et tables de jointure.
Techniques avancées de modélisation avec UML : contraintes OCL, stéréotypes, et patrons de conception fréquents. Études de cas sur des systèmes complexes.
Maîtrise des fonctions d'agrégation (COUNT, SUM, AVG), du GROUP BY et du HAVING pour produire des rapports analytiques. Optimisation des requêtes agrégatives.
Création et utilisation des vues pour simplifier l'accès aux données. Gestion fine des permissions avec GRANT/REVOKE. Bonnes pratiques de sécurité.
Approfondissement des formes normales (1FN à 5FN), dépendances fonctionnelles et multivaluées. Outils pour identifier et éliminer les redondances.
Application pratique de la normalisation sur des cas réels. Équilibre entre normalisation et performances. Dénormalisation contrôlée.
Propriétés ACID, niveaux d'isolation, verrouillage. Gestion des accès concurrents et résolution des conflits.
Techniques d'indexation, analyse des plans d'exécution, optimisation des schémas et requêtes. Outils de monitoring.
Le cours combine théorie et pratique avec des études de cas concrets, des exercices de modélisation et des travaux sur SGBD réels (PostgreSQL, MySQL). Les participants travailleront sur un projet intégrateur couvrant toutes les étapes de conception.
Connaissances de base en SQL et modélisation de données. Expérience préalable avec un SGBD relationnel recommandée.
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