Langage de définition de donnéesUn langage de définition de données (LDD ; en anglais data definition language, DDL) est un langage de programmation et un sous-ensemble de SQL pour manipuler les structures de données d'une base de données, et non les données elles-mêmes. Il permet de définir le domaine des données, c'est-à-dire l'ensemble des valeurs que peut prendre une donnée : nombre, chaîne de caractères, date, booléen. Il permet aussi de regrouper les données ayant un lien conceptuel au sein d'une même entité.
Langage de manipulation de donnéesUn langage de manipulation de données (LMD ; en anglais data manipulation language, DML) est un langage de programmation et un sous-ensemble de SQL pour manipuler les données d'une base de données. Ces commandes de manipulation de données doivent être validées à l'issue d'une transaction pour être prises en compte. On distingue typiquement quatre types de commandes SQL de manipulation de données : SELECT : sélection de données dans une table ; INSERT : insertion de données dans une table ; DELETE : suppression de données d'une table ; UPDATE : mise à jour de données d'une table.
Structured Query LanguageSQL (sigle de Structured Query Language, en français langage de requête structurée) est un langage informatique normalisé servant à exploiter des bases de données relationnelles. La partie langage de manipulation des données de SQL permet de rechercher, d'ajouter, de modifier ou de supprimer des données dans les bases de données relationnelles.
Vue (base de données)Une vue dans une base de données est une synthèse d'une requête d'interrogation de la base. On peut la voir comme une table virtuelle, définie par une requête. Les avantages des vues sont : d'éviter de taper une requête très longue : la vue sert à donner un nom à la requête pour l'utiliser souvent, de masquer certaines données à certains utilisateurs. En SQL, les protections d'une vue ne sont pas forcément les mêmes que celles des tables sous-jacentes. Les vues ne sont pas forcément purement virtuelles.
Langage de contrôle de donnéesUn langage de contrôle de données (LCD ; en anglais data control language, DCL) est un langage de programmation et un sous-ensemble de SQL pour contrôler l'accès aux données d'une base de données. On distingue typiquement six types de commandes SQL de contrôle de données : GRANT : autorisation d'un utilisateur à effectuer une action ; DENY : interdiction à un utilisateur d'effectuer une action ; REVOKE : annulation d'une commande de contrôle de données précédente ; COMMIT : validation d'une transaction en cours ; ROLLBACK : annulation d'une transaction en cours ; LOCK : verrouillage sur une structure de données.
Microsoft SQL ServerMicrosoft SQL Server est un système de gestion de base de données (SGBD) en langage SQL incorporant entre autres un SGBDR (SGBD relationnel ») développé et commercialisé par la société Microsoft. Il fonctionne sous les OS Windows et Linux (depuis ), mais il est possible de le lancer sur Mac OS via Docker, car il en existe une version en téléchargement sur le site de Microsoft. Histoire de Microsoft SQL Server Bien qu'il ait été initialement codéveloppé par Sybase et Microsoft, Ashton-Tate a également été associé à sa première version, sortie en 1989.
Vue matérialiséeEn informatique, dans les systèmes de gestion de base de données de type relationnel, une vue est une table virtuelle représentant le résultat d’une requête sur la base. Comme son nom l'indique et à la différence d'une vue standard, dans une vue matérialisée les données sont dupliquées. On l’utilise essentiellement à des fins d'optimisation et de performance dans le cas où la requête associée est particulièrement complexe ou lourde, ou pour faire des réplications de table.
DonnéeUne donnée est ce qui est connu et qui sert de point de départ à un raisonnement ayant pour objet la détermination d'une solution à un problème en relation avec cette donnée. Cela peut être une description élémentaire qui vise à objectiver une réalité, le résultat d'une comparaison entre deux événements du même ordre (mesure) soit en d'autres termes une observation ou une mesure. La donnée brute est dépourvue de tout raisonnement, supposition, constatation, probabilité.
Analyse des donnéesL’analyse des données (aussi appelée analyse exploratoire des données ou AED) est une famille de méthodes statistiques dont les principales caractéristiques sont d'être multidimensionnelles et descriptives. Dans l'acception française, la terminologie « analyse des données » désigne donc un sous-ensemble de ce qui est appelé plus généralement la statistique multivariée. Certaines méthodes, pour la plupart géométriques, aident à faire ressortir les relations pouvant exister entre les différentes données et à en tirer une information statistique qui permet de décrire de façon plus succincte les principales informations contenues dans ces données.
Big dataLe big data ( « grosses données » en anglais), les mégadonnées ou les données massives, désigne les ressources d’informations dont les caractéristiques en termes de volume, de vélocité et de variété imposent l’utilisation de technologies et de méthodes analytiques particulières pour créer de la valeur, et qui dépassent en général les capacités d'une seule et unique machine et nécessitent des traitements parallélisés. L’explosion quantitative (et souvent redondante) des données numériques permet une nouvelle approche pour analyser le monde.
PostgreSQLPostgreSQL est un système de gestion de base de données relationnelle et objet (SGBDRO). C'est un outil libre disponible selon les termes d'une licence de type BSD. Ce système est comparable à d'autres systèmes de gestion de base de données, qu'ils soient libres (comme MariaDB et Firebird), ou propriétaires (comme Oracle, MySQL, Sybase, DB2, Informix et Microsoft SQL Server). Comme les projets libres Apache et Linux, PostgreSQL n'est pas contrôlé par une seule entreprise, mais est fondé sur une communauté mondiale de développeurs et d'entreprises.
Data query languageData query language (DQL) is part of the base grouping of SQL sub-languages. These sub-languages are mainly categorized into four categories: a data query language (DQL), a data definition language (DDL), a data control language (DCL), and a data manipulation language (DML). Sometimes a transaction control language (TCL) is argued to be part of the sub-language set as well. DQL statements are used for performing queries on the data within schema objects. The purpose of DQL commands is to get the schema relation based on the query passed to it.
Modèle de donnéesEn informatique, un modèle de données est un modèle qui décrit la manière dont sont représentées les données dans une organisation métier, un système d'information ou une base de données. Le terme modèle de données peut avoir deux significations : Un modèle de données théorique, c'est-à-dire une description formelle ou un modèle mathématique. Voir aussi modèle de base de données Un modèle de données instance, c'est-à-dire qui applique un modèle de données théorique (modélisation des données) pour créer un modèle de données instance.
Science des donnéesLa science des données est l'étude de l’extraction automatisée de connaissance à partir de grands ensembles de données. Plus précisément, la science des données est un domaine interdisciplinaire qui utilise des méthodes, des processus, des algorithmes et des systèmes scientifiques pour extraire des connaissances et des idées à partir de nombreuses données structurées ou non . Elle est souvent associée aux données massives et à l'analyse des données.
Entrepôt de donnéesvignette|redresse=1.5|Vue d'ensemble d'une architecture entrepôt de données. Le terme entrepôt de données ou EDD (ou base de données décisionnelle ; en anglais, data warehouse ou DWH) désigne une base de données utilisée pour collecter, ordonner, journaliser et stocker des informations provenant de base de données opérationnelles et fournir ainsi un socle à l'aide à la décision en entreprise. Un entrepôt de données est une base de données regroupant une partie ou l'ensemble des données fonctionnelles d'une entreprise.
Gestion des donnéesLa gestion des données est une discipline de gestion qui tend à valoriser les données en tant que ressources numériques. La gestion des données permet d'envisager le développement d'architectures, de réglementations, de pratiques et de procédures qui gèrent correctement les besoins des organismes sur le plan de tout le cycle de vie des données. Les données sont, avec les traitements, l'un des deux aspects des systèmes d'information traditionnellement identifiés, et l'un ne peut aller sans l'autre pour un management du système d'information cohérent.
Système d'information géographiqueUn système d'information géographique ou SIG (en anglais, geographic information system ou GIS) est un système d'information conçu pour recueillir, stocker, traiter, analyser, gérer et présenter tous les types de données spatiales et géographiques. L’acronyme SIG est parfois utilisé pour définir les « sciences de l’information géographique » ou « études sur l’information géospatiale ». Cela se réfère aux carrières ou aux métiers qui impliquent l'usage de systèmes d’information géographique et, dans une plus large mesure, qui concernent les disciplines de la géo-informatique (ou géomatique).
Forme normale (bases de données relationnelles)Dans une base de données relationnelle, une forme normale désigne un type de relation particulier entre les entités. La normalisation consiste à restructurer une base de données pour respecter certaines formes normales, afin d'éviter la redondance des données (des données apparaissent plusieurs fois) et d'assurer l'intégrité des données. Le but essentiel de la normalisation est d’éviter les anomalies transactionnelles pouvant découler d’une mauvaise modélisation des données et ainsi éviter un certain nombre de problèmes potentiels tels que les anomalies de lecture, les anomalies d’écriture, la redondance des données et la contre-performance.
Geographic information scienceGeographic information science (GIScience, GISc) or geoinformation science is a scientific discipline at the crossroads of computational science, social science, and natural science that studies geographic information, including how it represents phenomena in the real world, how it represents the way humans understand the world, and how it can be captured, organized, and analyzed. It is a sub-field of geography, specifically part of technical geography.
Comparison of database administration toolsThe following tables compare general and technical information for a number of available database administration tools. Please see individual product articles for further information. This article is neither all-inclusive nor necessarily up to date. Systems listed on a light purple background are no longer in active development.
