Les bases de données relationnelles, SGBDR

Définition SGBD, la gestion des données de l'entreprise

Un système de base de données, SGBD, est un logiciel spécialisé dans la gestion des données de l'entreprise indépendamment des programmes qui les utilisent.

Les SGBD isolent physiquement les données de référence des applications qui les utilisent. Plus particulièrement, les SGBD relationnels placent en évidence les relations existantes entre les différentes données de l’entreprise.

Du SGBD au SGBDR, l'historique

Avant l'invention des bases de données relationnelles, les informaticiens utilisaient d'autres types de bases de données moins pratiques telles que les bases hiérarchiques et les bases réseaux.
Au début des années 70, Edgar Frank Codd, alors chercheur au sein d'un laboratoire IBM, a mis au point un modèle révolutionnaire centré sur la mise en relation des données. Le SGBDR, R pour relationnel, était né. IBM ne s'est pas intéressé aux travaux de l'équipe du Dr Codd, au contraire de Larry Ellison qui a créé la société Oracle Corp dans la foulée pour développer et exploiter ce nouveau SGBD avec le succès que l'on connaît.

Définition : base de données relationnelle

Les SGBD relationnels mettent au premier plan les relations entre les données. Celles-ci sont organisées en tables à deux dimensions. On parle alors de ligne et de colonnes.

Considérons une table client, voir la figure ci-dessous. Un enregistrement tel que la description des données d'un client spécifique correspond à une ligne. Chaque colonne correspond à un attribut spécifique : le nom, l'adresse, le téléphone...

Ainsi, il est particulièrement aisé pour un programme ou directement pour un utilisateur d'accéder à un client précis ou de trier, ou d'extraire les enregistrements clients selon une caractéristique, un attribut donc.

À quoi sert une base de données ?

Les différents services de l'entreprise, du commercial à la comptabilité en passant par la production et le marketing pour ne citer que ceux-ci, exploitent les mêmes données. Dans les temps immémoriaux, en tout cas à l'échelle des systèmes d'information, chaque application utilisait ses propres données.

On imagine aisément les erreurs dues à cette multiple redondance, notamment dès que l'on commence à effectuer des mises à jour de données de références comme les informations clients ou les fiches produits. À quel moment est-on certain d'avoir mis à jour tous les applicatifs et cela sans erreur de saisie ? Jamais.

C'est là le rôle incontournable des systèmes de bases de données, relationnelles de préférence. Toutes les données existent en un point unique, et les applications comme les utilisateurs n'utilisent que cette unique source. Ils accèdent aux données grâce à un langage dédié dit de 4^ème génération : SQL pour Structured Query Language.

Principe : Le relationnel, comment ça marche ?

Un SGBD relationnel organise les différentes données sous forme de tables. Chaque table est structurée en lignes et colonnes. Toutes les tables de la base de données peuvent être simplement rapprochées dès qu’elles partagent une même colonne (un attribut). Par exemple, la table « client » contient toutes les coordonnées des clients et la table « ventes » regroupe les différents achats réalisés par les clients.

Chacune des deux tables a une colonne commune : le numéro du client. Il sera possible de réaliser une jointure simple pour, par exemple, définir le chiffre d’affaires par client, éditer la liste des clients ayant commandé pour plus de 50 000 euros dans le mois, ou encore connaître les produits vendus par région. Pour cela, on utilise un langage standardisé d’interrogation des bases de données : SQL, voir la figure ci-dessus.

La définition des tables de référence ne saurait être arbitraire. Il est important de structurer l’ensemble de la base de données pour pouvoir répondre à un maximum de requêtes correspondant aux besoins de l’entreprise, en ne réalisant que des jointures simples.

Pour mieux maîtriser la conception du schéma relationnel, il existe une normalisation : les formes normales (NFN). Ces dernières définissent trois niveaux de règles pour éviter les erreurs de conception, comme les redondances mal à propos pénalisant les évolutions futures de la base.

Associer traitements et données

Lorsque l’on analyse les applications utilisant les mêmes données, on constate la présence de traitements similaires. En fait, la logique de ces traitements est étroitement liée aux données, indépendamment des applications. Ils pourraient exister en un seul exemplaire partagé par l’ensemble des applicatifs, comme les données communes.
Les SGBD modernes offrent la possibilité de placer directement les traitements partagés au niveau de la gestion de la base. Étudions les "triggers" et les "procédures stockées".

Triggers ou déclencheurs

Ce sont des traitements automatiques qui se déclenchent sur un événement précis. Par exemple, lorsqu’un certain enregistrement de la base est mis à jour, un déclencheur lance automatiquement un programme de contrôle de validité ou de mise à jour de champs associés.

Procédures stockées

Ce sont des traitements stockés dans la base de données. Les procédures stockées sont habituellement exécutées sur demande d’un poste client. Elles simplifient et rationalisent la programmation en centralisant les traitements communs.

Gestion de la cohérence de la base

Le maintien de la cohérence de la base de données est un impératif de survie pour le système d’information. La base de données ne doit jamais se trouver dans une état instable. Il est préférable d’utiliser un ensemble de données moins fraîches mais cohérentes plutôt que partiellement mises à jour et totalement illogiques. La cohérence de la base de données peut à tout moment être mise en péril. Pour éviter toute incohérence, les systèmes de gestion de données intègrent différents services. Ètudions le verrouillage.

Verrouillage

Pour éviter les conflits d’accès sur une même ressource, les systèmes de SGBD intègrent des fonctions de verrouillage.

Prenons un exemple :
1) Une tâche commence à écrire une liste de données.
2) À tout moment, elle peut être interrompue par une autre tâche plus prioritaire.
3) La liste partiellement modifiée est alors incohérente.
4) Elle est pourtant accessible et utilisable par des tâches plus prioritaires ! On imagine sans mal les erreurs possibles.

Avec le principe du verrouillage, la première tâche commencera par poser un verrou. Les données seront inaccessibles, tant que la même tâche n’aura pas levé le verrou.

Avec le principe du verrou, on est sûr que la cohérence de la base ne sera pas mise en péril par des accès intempestifs aux données en cours de modification. La cohérence est un principe fondamental des bases de données.

Deadlock (interblocage)

C’est une situation typique de la programmation multitâches :
1) Une tâche T1 a verrouillé pour son usage une ressource A, et attend le déblocage d’une ressource B avant de poursuivre son exécution.

2) Cette ressource B est elle-même bloquée par une tâche T2 qui attend justement la libération de A avant de poursuivre son exécution.

3) Le système est dit interbloqué, chacune des tâches s’attendant mutuellement. Il est en situation de verrou mortel (deadlock). Dans un tel cas, la seule solution est de détruire une des deux tâches (les systèmes évolués prennent en charge cette gestion).

Transaction

Il est possible de réunir plusieurs requêtes liées dans la même unité de traitement : la transaction. Le système garantira alors l’exécution de la transaction complète. S’il ne peut la traiter en totalité, il reviendra à l’état stable antérieur. Il n’y aura pas d’exécution partielle non maîtrisée.

Prenons le cas d’une opération bancaire de débit/crédit. Pour conserver la cohérence de la base, la requête créditant le compte du client A et la requête débitant le compte du client B doivent toutes les deux s’exécuter. Si jamais le système connaît une défaillance entre les deux requêtes, l’une des deux opérations, débit ou crédit, ne sera pas exécutée. La base de données deviendra incohérente.

En plaçant les deux requêtes dans une même transaction, nous aurons la garantie de l’exécution commune des deux opérations. En cas de défaillance du système, aucune des deux ne sera exécutée. La base est toujours cohérente.

Le Modèle "ACID" et la gestion des transactions

Le modèle ACID définit les règles des transactions pour garantir la cohérence de la base. C'est indispensable pour gérer les requêtes provenant de différentes applications. Une transaction permet justement d'envelopper plusieurs requêtes qui doivent impérativement s'exécuter séquentiellement en une même unité. Si jamais il s'avérait impossible de traiter la totalité de la transaction, le système revient à un état stable antérieur.

• Atomicité : toutes les actions sont exécutées ou aucune.
• Cohérence : la transaction doit placer le système en un état cohérent. Si ce n’est pas possible, elle revient à l’état stable précédent.
• Isolation : les changements intermédiaires, apportés à la base par la transaction en cours, ne sont pas vus par les autres transactions exécutées en parallèle depuis d’autres tâches avant la validation.
• Durabilité : une fois validés, les changements apportés par la transaction sont durables.

Les systèmes de bases de données relationnels les plus couramment utilisés aujourd'hui

• MySQL, une référence des logiciels "libres" open source
• Oracle, la référence des SGBR Objet depuis la version 8
• SQL Server, un produit phare de la gamme Microsoft entreprise
• PostgreSQL, une solution libre de SGBD Objet
• Access, le produit SGBD Microsoft de la gamme Office
• IBM DB2, le produit de référence d'iBM en matière de SGBD
• Voir aussi pour les analyses rapides les solutions Les bases de données "In-Memory" où la BDD est stockée en mémoire vive.

Une grande partie de cet article et le schéma exemple sont extraits du : Bon usage des technologies expliqué au manager ©Editions d'Organisation 2001.

Présentation détaillée du livre "la transformation démocratique de l'entreprise"

L’auteur

Alain Fernandez est un spécialiste de la mesure de la performance et de l’aide à la décision. Au fil de ces vingt dernières années, il a conduit et accompagné de nombreux projets d'entreprise en France et à l'International. Il est l'auteur de plusieurs livres publiés aux Éditions Eyrolles consacrés à ce thème et connexes, vendus à plusieurs dizaines de milliers d'exemplaires et régulièrement réédités.

À ce sujet, voir aussi

• Le Big Data a introduit une toute autre manière de gérer les données. Les bases de données relationnelles ne sont pas adaptées aux besoins du décisionnel et encore moins du Big Data. Les bases NoSql, comme leur intitulé ne le cache pas, rompent avec les principes des bases relationnelles, et notamment le concept ACID, pour faciliter le stockage en grande quantité et surtout la rapidité de traitement : Les bases NoSql.
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  Hadoop est un projet Open Source géré par Apache Software Fundation basé sur le principe Map Reduce et Google File System, deux produits Google Corp. Le produit est écrit en langage Java. Le principe repose sur l'exécution du traitement répartie multi noeuds pour augmenter drastiquement les capacités de calculs et de stockage afin de traiter de très grandes quantités de données.

À lire...

Bases de Données
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