Base de données avancées
Voie Data Science et Marketing
- Année
- 3e année
- Semestre
- Semestre 5
- Unité d’enseignement
- Méthodes Data Science
- Volume horaire
- 20 h
- Crédits
- 2
Les fiches sont renseignées à partir des syllabus RESA/ENEAM et peuvent être actualisées par l’équipe pédagogique. Les modalités d’évaluation indiquées ne remplacent pas les consignes du cours.
Objectif du cours
Avec le développement des données, il paraît nécessaire de construire des systèmes de données capables de répondre aux exigences de ces dernières.
Plan du cours
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Chapitre 1 : Eléments de rappel
2 h- Présentation des Bases de Données
- Modèle Entités / Associations
- Modèle Relationnel
- Structure
- contraintes élémentaires : clés et clés étrangères
- Traduction du modèle Entités / Association vers le modèle Relationnel.
- Langages, transactions
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Chapitre 2 : Bases de données bien formées
3 h- Dépendances Fonctionnelles
- Dépendances de Jointures
- Redondance
- Formes Normales.
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Chapitre 3 : L'inférence dans les dépendances
4 h- Outils de raisonnement pour les dépendances
- Notion d'inférence, appliquée aux DF, DJ et DI
- Fermeture par les DF d'un ensemble d'attributs
- Technique de "la poursuite"
- Couvertures pour les ensembles de DF
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Chapitre 4 : La normalisation
5 h- Décomposition sans perte de données
- Décomposition sans perte de dépendances
- Algorithmes de normalisation
- Les DMV et DJ dans la normalisation
- Remarques sur les valeurs NULL
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Chapitre 5 : Conception physique et performances
6 h- Les vues matérialisées
- Les partitions de relations
- Les index
- L'optimisation de requête
Évaluation
1 contrôle écrit et un devoir pratique
Bibliographie
- https://docs.postgresql.fr/10/ https://dbeaver.io/download/
- Vincent Lozano et Étienne Georges, Not Only SQL, 2019, Framasoft