De nombreuses applications que nous utilisons quotidiennement stockent des informations dans des bases de données. Nous savons donc intuitivement à quoi elles servent... Mais avant d'en utiliser une, il serait bon de savoir exactement ce que signifie les termes « base de données ».

Le modèle relationnel est le plus connu et le plus utilisé. Il a été décrit en 1970, en pleine explosion des besoins de stockage d'informations, par Edgar Codd, pour séparer la représentation logique des données de leur organisation physique.

Le modèle relationnel n'est pas le seul modèle existant. Nous avons mentionné précédemment le modèle objet comme faisant partie de la troisième génération de systèmes de gestion de bases de données, mais il en existe bien d'autres. Présentation succincte de quatre modèles « exotiques » : le modèle objet, le modèle déductif, le modèle hiérarchique et le modèle réseau.

À l'époque du Far West et de la ruée vers l'or, les chercheurs d'or se précipitaient sur les filons aurifères. Il y avait ceux qui ne trouvaient rien, étaient ruinés et ceux qui trouvaient quelques petites pépites. C'était la majorité des prospecteurs. Toutefois, pour quelques-uns, c'était le jackpot. Le Data mining, c'est la ruée vers l'or transposée aux données. De nos jours, les entreprises, les administrations, les chercheurs sont inondés de données. À titre d'exemple, si l'on regarde le domaine de la bio-informatique, de 2004 à 2013, donc en moins de dix ans, on est passé de 57 à 4142 génomes bactériens séquencés [1], soit une augmentation de 7266% représentant des To et des To de données. Je ne rentrerai pas ici dans le débat sur l'aspect qualitatif des données (est-ce qu'il vaut mieux avoir peu de données de très bonne qualité, ou beaucoup de données possédant un fort taux d'erreur ?), je m'arrêterai sur un simple fait : il y a trop de données pour pouvoir toutes les analyser manuellement. C'est là que va intervenir le Data mining.

Vous avez certainement dû entendre parler de Merise ou UML, mais ne savez peut-être pas à quoi correspondent ces termes, ni comment les utiliser ? Dans cet article, nous découvrirons les principes fondamentaux de la méthode Merise permettant de réfléchir à la conception d'une base de données.

SQL est un langage normalisé, donc indépendant des systèmes de gestion de bases de données. Il permet d'interagir avec les bases sous la forme de requêtes qui seront, à peu de différences près, écrites de la même manière quel que soit le SGBD choisi. Ce langage représente donc le cœur de la communication avec les SGBD et il est important de bien le maîtriser.