SQL, langage déclaratif

Il est courant en informatique de disposer de plusieurs langages pour résoudre un même problème. Ces langages ont leur propre syntaxe, mais surtout ils peuvent s’appuyer sur des approches de programmation très différentes. Vous avez peut-être rencontré des langages impératifs (le C), orientés-objet (Java, Python) ou fonctionnels (Camel, Erlang).

Certains langages sont plus appropriés à certaines tâches que d’autres. Il est plus facile de vérifier les propriétés d’un programme écrit en langage fonctionnel par exemple que d’un programme C. Si l’on s’en tient aux bases de données (et particulièrement pour les bases relationnelles), deux approches sont possibles: la première est déclarative et la seconde procédurale.

L’approche procédurale est assez familière: on dispose d’un ensemble d’opérations, et on décrit le calcul à effectuer par une séquence de ces opérations. Chaque opération élémentaire peut être très simple, mais la séquence à construire pour régler des problèmes complexes peut être longue et peu claire.

L’approche déclarative est beaucoup plus simple conceptuellement: elle consiste à décrire les propriétés du point d’arrivée (le résultat) en fonction de celles du point de départ (les données de la base, dans notre cas). La description de ces propriétés se fait classiquement par des formules logiques qui indiquent comment l’existence d’un fait \(f_1\) au départ implique l’existence d’un fait \(f_2\) à l’arrivée.

Cela peut paraître abstrait, et de fait ça l’est puisqu’aucun calcul n’est spécifié. On s’appuie simplement sur le fait que l’informatique sait effectuer des calculs spécifiés par des formules logiques (dans le cas particulier des bases de données en tout cas) apparemment indépendantes de tout processus calculatoire. Il se trouve que SQL est un langage déclaratif, et qu’il l’était même exclusivement dans sa version initiale.

Note

Il existe de très bonnes raisons pour privilégier le caractère déclaratif des langages de requêtes, liées à l’indépendance entre le niveau logique et le niveau physique donc nous avons déjà parlé, et à l’opportunité que cette indépendance laisse au SGBD pour déterminer la meilleure manière d’évaluer une requête. Cela n’est possible que si l’expression de cette requête est assez abstraite pour n’imposer aucun choix de calcul à priori.

Avec SQL, on ne dit rien sur la manière dont le résultat doit être calculé: c’est le problème du SGBD, qui sait d’ailleurs trouver la solution bien mieux que nous puisqu’on ne connaît pas l’organisation des données. On se contente avec SQL d’énoncer les propriétés de la relation de sortie en fonction des propriétés de la base en entrée. Pour bien utiliser SQL, et surtout bien comprendre la signification de ce que l’on exprime, il faut donc maîtriser l’expression de formules logiques et connaitre les mécanismes d’inférences des valeurs de vérité.

On rencontre parfois l’argument que SQL est, à l’inverse d’un langage de programmation, accessible à un non-initié, car il est proche de la manière dont on exprimerait naturellement une recherche. Ce n’est vrai que si on sait formuler cette dernière de manière rigoureuse, et c’est exactement ce que nous allons apprendre dans ce chapitre.

SQL est-il totalement déclaratif?

Au fil des années et des normes successives, SQL s’est étendu pour incorporer un autre langage relationnel, l’algèbre, que nous étudierons dans le prochain chapitre. Est-ce à dire que la forme déclarative n’était pas suffisante? Non: tous ces ajouts sont redondants et auraient pu être omis sans affecter l’expressivité du langage.

On se retrouve à l’heure actuelle avec un langage très riche dans lequel on peut exprimer des requêtes de manière soit déclarative, soit procédurale, soit par un mélange des deux. Cela ne contribue pas forcément à la facilité d’apprentissage, et introduit une certaine confusion sur la portée de telle ou telle formulation, et sa possible équivalence avec une autre.

En présentant successivement les deux approches, et en montrant ensuite comment elles sont parfaitement équivalentes l’une à l’autre, ce cours a choisi de tenter de clarifier la situation.

S1: Un peu de logique

La logique est l’art de raisonner, autrement dit de construire des argumentations rigoureuses permettant d’induire ou déduire de nouveaux faits à partir de faits existants (ou considérés comme tels). La logique mathématique est la partie de la logique qui présente les règles de raisonnement de manière formelle. C’est une branche importante des mathématiques, qui s’est fortement développée au début du XXe siècle, et constitue un fondement majeur de la science informatique.

Commençons par effectuer un rappel des quelques éléments de logique formelle qui sont indispensables pour formuler et interpréter les requêtes SQL. Ce qui suit n’est qu’une très brève (et assez simplifiée) introduction au sujet: il faut recourir à des textes spécialisés si vous voulez aller plus loin. Pour une passionante introduction historico-scientifique, je vous recommande d’ailleurs la bande dessinée (mais oui) Logicomix, parue chez Vuivert en 2009.

Important

Ceux qui pensent maîtriser le sujet peuvent sauter cette session.

La partie la plus simple de la logique formelle est le calcul propositionnel, par lequel nous commençons. SQL est construit sur une forme plus élaborée, impliquant des prédicats, des collections et des quantificateurs, notions brièvement présentées ensuite dans une optique « bases de données ».

Le calcul propositionnel

Une proposition est un énoncé auquel on peut attacher une valeur de vérité: vrai (V) ou faux (F). Des énoncés comme « Ce livre parle d’informatique » ou « Cette musique est de Mozart » sont des propositions. Une question comme « Qui a écrit ce texte? » n’est pas une proposition.

Le calcul propositionnel décrit la manière dont on peut combiner des propositions pour former des formules (propositionnelles) et attacher des valeurs de vérité à ces formules. Les propositions peuvent être combinées grâce à des connecteurs logiques. Il en faut au moins deux, mais on en considère en général trois.

  • la conjonction, notée \(\land\)

  • la disjonction, notée \(\lor\)

  • la négation, notée \(\neg\)

On note classiquement les propositions par des lettres en minuscules, \(p\), \(q\), \(r\). La table ci-dessous donne les valeurs de vérités pour les formules obtenues à l’aide des trois connecteurs logiques, en fonction des valeurs de vérité de \(p\) et \(q\).

Tableau 1 Valeurs de vérité pour les connecteurs logiques

\(p\)

\(q\)

\(p \land q\)

\(p \lor q\)

\(\neg p\)

V

V

V

V

F

V

F

F

V

F

F

V

F

V

V

F

F

F

F

V

Les formules créées par connecteurs logiques à partir de propositions ont elles-mêmes des valeurs de vérité, et on peut les combiner à leur tour. Généralement, si \(F_1\) et \(F_2\) sont des formules, alors \(F_1 \land F_2\), \(F_1 \lor F_2\) et \(\neg F_1\) sont aussi des formules. On crée ainsi des arbres dont les feuilles sont des propositions et les nœuds internes des connecteurs.

Pour représenter l’arbre dans le codage de la formule, on utilise des parenthèses et on évite ainsi toute ambiguité. La formule \(p \land q\) peut ainsi être combinée à \(r\) selon la syntaxe.

\[(p \land q) \lor r\]

La valeur de vérité de la formule obtenue s’obtient par application récursive des règles du Tableau 1. Si, par exemple, \(p, q, r\) ont respectivement pour valeurs V, V et F, la formule ci-dessus s’interprète ainsi:

  • \((p \land q)\) vaut \((V \land V)\), donc V

  • \((p \land q) \lor r\) vaut \(V \lor r\), qui vaut \(V \lor F\), donc V

Deux formules sont équivalentes si elles ont les mêmes valeurs de vérité quelles que soient les valeurs initiales des propositions. Les équivalences les plus courantes sont très utiles à connaître. En notant \(F, F_1, F_2\) trois formules quelconques, on a:

  • \(\neg (\neg F)\) est équivalente à \(F\)

  • \(F_1 \land F_2\) est équivalente à \(F_2 \land F_1\) (commutativité)

  • \(F_1 \lor F_2\) est équivalente à \(F_2 \lor F_1\) (commutativité)

  • \(F \land (F_1 \land F_2)\) est équivalente à \((F\land F_2) \land F_1\) (associativité)

  • \(F \lor (F_1 \lor F_2)\) est équivalente à \((F\lor F_1) \lor F_2\) (associativité)

  • \(F \lor (F_1 \land F_2)\) est équivalente à \((F\lor F_1) \land (F \lor F_2)\) (distribution)

  • \(F \land (F_1 \lor F_2)\) est équivalente à \((F\land F_1) \lor (F \land F_2)\) (distribution)

  • \(\neg (F_1 \land F_2)\) est équivalente à \((\neg F_1) \lor (\neg F_2)\) (loi DeMorgan)

  • \(\neg (F_1 \lor F_2)\) est équivalente à \((\neg F_1) \land (\neg F_2)\) (loi DeMorgan)

Une tautologie est une formule qui est toujours vraie. La tautologie la plus évidente est

\[F \lor \neg F\]

Une contradiction est une formule qui est toujours fausse. La contradiction la plus évidente est

\[F \land \neg F\]

Vérifiez que ces notions sont claires pour vous: il est bien difficile d’écrire correctement du SQL si on ne les maîtrise pas.

Note

Un connecteur très intéressant est l’implication, noté \(\to\). L’implication ne fait pas partie de connecteurs primaires car \(p \to q\) est équivalent à \(\neg p \lor q\). Nous y revenons dans les exercices. Et, oui, l’implication a un lien avec les dépendances fonctionnelles: nous y revenons aussi!

Prédicats

Une faiblesse de la logique propositionnelle est qu’elle ne considère que des énoncés « bruts », non décomposables. Si je considère les énoncés « Mozart a composé Don Giovanni », « Mozart a composé Cosi fan tutte », et « Bach a composé la Messe en si », la logique propositionnelle ne permet pas de distinguer qu’ils déclarent le même type de propriété (le fait de composer une œuvre) liant des entités (Mozart, Bach, leurs œuvres). Il est impossible par exemple en calcul propositionnel d’identifier que deux des propositions parlent de la même entité, Mozart.

Les prédicats sont des extensions des propositions qui énoncent des propriétés liant des objets. Un prédicat est de la forme \(P (X_1, X_2, \cdots, X_n)\), avec \(n\geq 0\), \(P\) étant le nom du prédicat, et les \(X_i\) désignant les entités liés par la propriété. On peut ainsi définir un prédicat \(Compose(X, Y)\) énonçant une relation de type X a composé Y entre l’entité représentée par X et celle représentée par Y.

Avec un prédicat, il est possible de donner un ensemble d’énoncés ayant tous la même structure. Appelons ces énoncés des nuplets pour adopter une terminologie « bases de données » (un logicien parlera plutôt d’atôme, ou de fait). Les trois propositions précédentes deviennent donc les trois nuplets suivants:

Compose (Mozart, Don Giovanni)
Compose (Mozart, Cosi fan tutte)
Compose (Bach, Messe en si)

Cette fois, contrairement au langage propositionnel, on désigne explicitement les entités: compositeurs (dont Mozart, qui apparaît deux fois) et œuvres. On obtient une collection de nuplets qui remplacent avantageusement les propositions grâce à leur structure plus riche.

Il existe virtuellement une infinité de nuplets énoncables avec un prédicat. Certains sont faux, d’autres vrais. Comment les distingue-t-on? Tout dépend du contexte interprétatif.

Dans un contexte arithmétique par exemple, les prédicats courants sont l’égalité, l’inégalité (stricte ou large) et leur négation. Le prédicat d’égalité s’applique à deux valeurs numériques et s’écrit \(=(x,y)\). L’interprétation de ces prédicats (dans un contexte arithmétique encore une fois) est celle que nous connaissons « naturellement ». On sait par exemple que \(\geq(2, 1)\) est vrai, et que \(\geq(1, 2)\) est faux.

Quand on modélise le monde réel, les nuplets vrais doivent le plus souvent être énoncés explicitement comme, dans l’exemple ci-dessus, les compositeurs et leurs œuvres. Une base de données n’est rien d’autre que l’ensemble des nuplets considérés comme vrais pour des prédicats applicatifs, tous les autres étant considérés comme faux.

Un système pourra nous dire que le nuplet suivant est faux (il n’est pas dans la base):

Compose (Bach, Don Giovanni)

Alors que le nuplet suivant est vrai (il appartient à la base):

Compose (Mozart, Don Giovanni)

Une réponse Vrai/Faux n’est pas forcément très utile. Nous restons pour l’instant dans un système assez restreint où tous les nuplets font référence à des entités connues. De tels nuplets sont dits fermés. Mais on peut également manipuler des nuplets dits ouverts dans lesquels certains objets sont inconnus, et remplacés par des variables habituellement dénotés \(x, y, z\). On obtient un langage beaucoup plus puissant.

Dans le nuplet ouvert suivant, le nom du compositeur est remplacé par une variable.

\[Compose (x, \rm{Don Giovanni})\]

Intuitivement, ce nuplet ouvert représente concisément tous les nuplets fermés exprimant qu’un musicien \(x\) a composé une œuvre intitulée Don Giovanni. En affectant à \(x\) toutes les valeurs possibles (une variable est supposée couvrir un domaine de valeurs), on énumère tous les nuplets de ce type. La plupart sont faux (ceux qui ne sont pas dans la base), certains sont vrais.

Interroger une base relationnelle, c’est simplement demander au système les valeurs de \(x\) pour lesquelles \(Compose (x, Don Giovanni)\) est vrai. La réponse est probablement Mozart.

Collections et quantificateurs

L’ensemble des nuplets vrais d’un prédicat constitue une collection. Jusqu’à présent nous avons évalué les valeurs de vérité au niveau de chaque nuplet individuel, mais on peut également le faire sur l’ensemble de la collection grâce aux quantificateurs existentiel et universel.

  • Le quantificateur existentiel. \(\exists x P(x)\) est vrai s’il existe au moins une valeur de \(x\) pour laquelle \(P(x)\) est vraie.

  • Le quantificateur universel. \(\forall x P(x)\) est vrai si \(P(x)\) est vraie pour toutes les valeurs de \(x\).

Note

Le quantificateur existentiel serait suffisant puisqu’il est possible d’exprimer la quantification universelle avec deux négations. Une propriété \(P\) est toujours vraie s’il n’existe pas de cas où est n’est pas vraie. SQL ne connaît d’ailleurs que le exists: voir plus loin.

On peut donc définir la forme complète des formules de la manière suivante:

Définition: Syntaxe des formules

  • Un nuplet (ouvert ou fermé) \(P(a_1, a_2, \cdots, a_n)\) est une formule

  • Si \(F_1\) et \(F_2\) sont deux formules, \(F_1 \land F_2\), \(F_1 \lor F_2\) et \(\neg F_1\) sont des formules.

  • Si \(F\) est une formule et si \(x\) est une variable, alors \(\exists x F\) et \(\forall x F\) sont des formules.

Les notions d“« ouvert » et de « fermé » se généralisent au niveau des formules: une formule est ouverte si elle contient des variables qui ne sont liées par aucun quantificateur. On les appelle les variables libres. Les formules ouvertes sont celles qui nous intéressent en base de données, car elles reviennent à poser la question suivante: quelles sont les valeurs des variables libres qui satisfont (rendent vraie) la formule?

Reprenons l’un des exemples précédents

\[Compose (x, \text{Don Giovanni})\]

Cette formule est ouverte, avec une seule variable libre; \(x\). Les valeurs qui satisfont cette formule sont les noms des compositeurs qui ont écrit Don Giovanni.

Voici une autre formule dans laquelle le second composant est une variable dite « anonyme », notée \(\_\).

\[Compose (x, \_)\]

Variable anonyme

Les variables anonymes sont celles dont la valeur ne nous intéresse pas et auxquelles on ne se donne donc même pas la peine de donner un nom. Ecrire un nuplet \(P(\_, x, \_, \_)\) est donc une facilité d’écriture pour ne pas avoir à nommer trois variables qui ne servent à rien. La notation complète serait de la forme \(P(x_1, x, x_2, x_3)\).

La seule variable libre est \(x\), et les valeurs de \(x\) qui satisfont la formule sont l’ensemble des noms de compositeur. De fait, une formule \(F\) avec des variables libres \(x_1, x_2, \cdots, x_n\) définit un prédicat \(R(x_1, x_2, \cdots, x_n)\). L’ensemble des nuplets vrais de \(R\) est l’ensemble des nuplets qui satisfont \(F\). Pour reprendre notre exemple, on pourrait définir le prédicat Compositeur de la manière suivante:

\[Compositeur(x) \leftarrow Compose (x, \_)\]

Ce qui se lit: « \(x\) est un compositeur s’il existe une valeur de \(y\) telle que \((x, y)\) est un nuplet vrai de Compose.

Un schéma de base de données peut être vu comme la déclaration d’un ensemble de prédicats. Reprenons un exemple déjà rencontré, celui des manuscrits évalués par des experts.

  • Expert (id_expert, nom)

  • Manuscrit (id_manuscrit, auteur, titre, id_expert, commentaire)

Ces prédicats énoncent des propriétés. Le premier nous dit que l’expert nommé nom a pour identifiant id_expert. Le second nous dit que le manuscrit identifié par id_manuscrit s’intitule titre, a été rédigé par auteur et évalué part l’expert identifié par id_expert qui a ajouté un commentaire.

Voici quelques formules sur ces prédicats. La première est vraie pour toutes les valeurs de \(x\) égales à l’identifiant d’un expert nommé Serge.

\[Expert (x, \text{'Serge'})\]

La seconde est vraie pour toutes les valeurs de \(t\) titre du manuscrit d’un auteur nommé Proust.

\[Manuscrit (\_, \text{'Proust'}, t, \_)\]

Enfin, la troisième est vraie pour toutes les valeurs de \(t\) , \(x\) et \(n\) telles que \(t\) est le titre du manuscrit d’un auteur nommé Proust, évalué par un expert identifié par \(x\) et nommé \(n\).

\[Manuscrit (\_, \text{'Proust'}, t, x, \_) \land Expert (x, n)\]

Notez que la variable \(x\) est utilisée à la fois dans Manuscrit et dans Expert. Cela contraint une valeur de \(x\) à être à la fois un identifiant d’un expert dans Expert, et la valeur de la clé étrangère de cet expert dans Manuscrit Autrement dit l’énoncé de cette formule lie un manuscrit à l’expert qui l’a évalué. Ce mécanisme de lien par partage de valeur, nommé jointure est fondamental dans l’interrogation de bases relationnelles; nous aurons l’occasion d’y revenir longuement.

Voici une dernière formule qui illustre l’utilisation des quantificateurs.

\[Expert (x, n) \land \exists Manuscrit (\_, \text{'Proust'}, \_, x, \_)\]

Cette formule s’énonce ainsi: tous les experts \(n\) qui ont évalué au moins un manuscrit d’un auteur nommé Proust. Notez encore une fois la présence de l’identifiant de l’expert dans les deux nuplets libres, sur Expert et Manuscrit.

Logique et bases de données

Ce qui précède peut sembler inutilement conceptuel ou compliqué, surtout au vu de la simplicité des exemples donnés jusqu’à présent. Il faut bien réaliser que ces exemples ne sont qu’une illustration d’une méthode d’interrogation très générale dans laquelle on demande au système de nous fournir, à partir des nuplets de la base (ceux considérés comme vrais), toutes les informations qui satisfont une propriété logique. Cette propriété s’exprime dans le langage de la logique formelle, ce qui offre des avantages décisifs:

  • la signification d’une formule et précise, non ambiguë;

  • il existe des algorithmes efficaces pour évaluer la valeur de vérité d’une formule;

  • le langage est robuste, universellement connu et adopté, ce qui permet d’obtenir un mode d’interrogation normalisé.

  • enfin, ce langage est totalement déclaratif: exprimer une formule ne donne aucune indication sur la manière dont le système doit trouver le résultat.

SQL, dans sa forme déclarative, qui est la forme d’origine, est un langage concret pour écrire des formules logiques que le SGBD se charge d’interpréter et de calculer. Reprenons la formule:

\[Compose (x, \text{Don Giovanni})\]

Voici la requête SQL correspondante.

select compositeur
from Compose
where oeuvre='Don Giovanni'

Et voici la forme SQL des deux dernières formules sur les experts (avec jointure)

select titre, nom
from Expert, Manuscrit
where Expert.id_expert = Manuscrit.id_expert
and auteur = 'Proust'
select nom
from Expert
where exists (select *
             from Manuscrit
             where Expert.id_expert = Manuscrit.id_expert
             and auteur = 'Proust')

Maîtriser l’expression des formules et, surtout, comprendre leur signification précisément, est donc une condition pour utiliser SQL correctement.

Quiz

Parmi les énoncés ci-dessous, lesquels sont des propositions?

  1. Je suis inscrit au Cnam

  2. A quelle heure commence le cours?

  3. J’ai rencontré des extraterrestres

Un connecteur « ou » est exclusif si exactement l’une des deux propositions est vraie. Le « ou » logique présenté ci-dessus est-il exclusif?

  1. Non

  2. Oui

Qu’est-ce qu’un nuplet fermé?

  1. C’est un nuplet sans variable

  2. C’est un nuplet liant un nombre fixe d’entités

  3. C’est un nuplet liant 0 entités

Qu’est-ce qu’une variable libre?

  1. Une variable représentant n’importe quelle entité du prédicat

  2. Une variable non liée par un quantificateur

  3. C’est une variable externe au prédicat

Quel est le rôle des variables libres dans un contexte de base de données?

  1. Elles représentent les valeurs auxquelles on ne s’intéresse pas

  2. Elles représentent les valeurs qui satisfont le prédicat

  3. Elles représentent les valeurs pour lesquelles on ne sait pas si le prédicat est vrai ou faux

Quellles valeurs de \(x\) satisfont la formule suivante:

\[Compose (x, x)\]
  1. Aucune, car cette formule n’a pas de sens

  2. Les compositeurs qui ont le même nom qu’une de leur composition

  3. Cette formule est vraie pour toutes les valeurs de \(x\)

S2: SQL conjonctif

Cette session présente le langage SQL dans sa version déclarative, chaque requête s’interprétant par une formule logique. La base de données est constituée d’un ensemble de relations vues comme des prédicats. Ces relations contiennent des nuplets (fermés, sans variable).

Note

Prédicats ou relations ?

Un prédicat énonce une propriété liant des objets, et est donc synonyme de relation au sens mathématique du terme. Les deux termes peuvent être utilisés de manière interchangeable.

Pour illustrer les requêtes et leur interprétation, nous prenons la base des voyageurs présentée dans le chapitre Le modèle relationnel. Vous pouvez expérimenter toutes les requêtes présentées (et d’autres) directement sur note site http://deptfod.cnam.fr/bd/tp. Voir également l’atelier SQL proposé en fin de chapitre.

Cette session se limite à la partie dite « conjonctive » de SQL, celle où toutes les requêtes peuvent s’exprimer sans négation. La prochaine session complètera le langage.

Requête mono-variable

Dans les requêtes relationnelles, les variables ne désignent pas des valeurs individuelles, mais des nuplets libres. Une variable-nuplet \(t\) a donc des composants \(a_1, a_2, \dots a_n\) que l’on désigne par \(t.a_1, t.a_2, \cdots, t.a_n\). Par souci de simplicité, on nomme souvent les variables comme les attributs du schéma, mais ce n’est pas une obligation.

Commençons par étudier les requêtes utilisant une seule variable. Leur forme générale est

select [distinct] t.a1, t.a2, ..., t.an
from T as t
where <condition>

Ce « bloc » SQL comprend trois clauses: le from définit la variable libre et ce que nous appellerons la portée de cette variable, le where exprime les conditions sur la variable libre, enfin le select, accompagné du mot-clé optionnel distinct, construit le nuplet constituant le résultat. Cette requête correspond à la formule :

\[\{ t.a_1, t.a_2, \cdots, t.a_n | T(t) \land F_{cond}(t) \}\]

L’interprétation est la suivante: je veux constituer tous les nuplets fermés \((t.a_1, t.a_2, \cdots, t.a_n)\) dont les valeurs satisfont la formule \(T(t) \land F_{cond}\). Cette formule comprend toujours deux parties:

  • La première, \(T(t)\) indique que la variable \(t\) est un nuplet de la relation \(T\). Autrement dit \(T(t)\) est vraie si \(t \in T\). Nous appelons donc cette partie la portée.

  • La seconde, \(F_{cond}(t)\), est une formule logique sur \(t\), que nous appellons la condition.

Important

La portée définit les variables libres de la formule, celles pour lesquelles on va chercher l’affectation qui satisfait la condition \(F_{cond}(t)\), et à partir desquelles on va construire le nuplet-résultat. Reportez-vous à la session précédente pour la notion de variable libre dans une formule et leur rôle dans un système d’interrogation.

À propos du distinct

Une relation ne contient pas de doublon. La présence de doublons (deux unités d’information indistinguables l’une de l’autre) dans un système d’information est une anomalie. Pour prendre quelques exemples applicatifs, on ne veut pas envoyer deux fois le même message, on ne veut pas produire deux fois la même facture, on ne veut pas afficher deux fois le même document, etc. Vous pouvez vérifier que votre moteur de recherche préféré applique ce principe.

Les relations de la base sont en première forme normale, et la présence de doublons est évitée par la présence d’au moins une clé. Qu’en est-il des relations calculées, autrement dit le résultat des requêtes? Supposons que l’on souhaite connaître tous les types de logements. Voici la requête SQL sans distinct:

select type
from Logement

On obtient une relation avec deux nuplets identiques.

type

Gîte

Hôtel

Auberge

Hôtel

Sans distinct, SQL peut produire des relations avec doublons. Du point de vue logique, cela montre simplement que l’on a établi le même fait de deux manières différentes, mais cela ne sert à rien d’afficher ce fait deux fois (ou plus). Si on ajoute distinct

select distinct type
from Logement

on obtient

type

Gîte

Hôtel

Auberge

Pourquoi SQL n’élimine-t-il pas systématiquement les doublons? En premier lieu parce que cette élimination implique un algorithme potentiellement coûteux si la relation en entrée est très grande. Il faut en effet effectuer un tri suivi d’une élimination des nuplets identiques. Sur des petites relations, la différence en temps d’exécution est indiscernable, mais elle peut devenir significative quand on a des centaines de milliers de nuplets ou plus. Les concepteurs du langage SQL ont fait le choix, par défaut, d’éviter d’appliquer cet algorithme, ce qui revient à accepter de produire éventuellement des doublons.

Une seconde raison pour ne pas appliquer systématiquement l’algorithme d’élimination de doublons est que certaines requêtes, par construction, produisent un résultat sans doublons. Voici un exemple très simple

select code, type
from Logement

Inutile dans ces cas-là d’utiliser distinct (voyez-vous pourquoi?). En d’autres termes: SQL nous laisse la charge de décider quand une requête risque de produire des doublons, et si nous souhaitons les éliminer. Dans tout ce cours nous utilisons distinct chaque fois que c’est nécessaire pour toujours obtenir un résultat en première forme normale, sans doublon.

Comment savoir si une requête risque de produire des doublons?

C’est une bonne question. L’exemple donné ci-dessus nous donne une piste: il nous faut des dépendances fonctionnelles dans le résultat! Voir l’atelier en fin de chapitre.

Il est par ailleurs très utile, quand on exprime une requête, de réfléchir à la possibilité qu’elle produise ou non des doublons et donc à la nécessité d’utiliser distinct. Si une requête produit potentiellement des doublons, il est sans doute pertinent de se demander quel est le sens du résultat obtenu.

Exemples

Voici une première requête concrète sur notre base. On veut le nom et le type des logements corses.

select t.code, t.nom, t.type
from Logement as t
where t.lieu = 'Corse'

Note

Pour distinguer les chaînes de caractères des noms d’attribut, on les encadre par des apostrophes simples.

Elle correspond à la formule:

\[\{ t.code, t.nom, t.type | Logement(t) \land t.lieu=\text{'Corse'} \}\]

Note

SQL permet, quand c’est possible, quelques légères simplifications syntaxiques. La forme simplfiée de la requête précédente est donnée ci-dessous.

select code, nom, type
from Logement
where lieu = 'Corse'

On peut donc omettre de spécifier le nom de la variable quand il n’y a pas d’ambiguité, notamment l’interprétation du nom des champs.

Elle s’interprète de la manière suivante: on cherche les affectations d’une variable \(t\) parmi les nuplets de la relation Logement, telle que t.lieu ait pour valeur « Corse ».

De cette interprétation, assez évidente pour l’instant, il faut retenir qu’une table mentionnée dans le from de SQL définit en fait une variable dont la portée est la table (ici, Logement). Parmi toutes les affectations possibles de cette variable, on ne conserve que celles qui satisfont la condition exprimée par le reste de la formule.

Le système d’évaluation peut donc considérer que \(t\) est affectée à n’importe lequel des nuplets de la table, et évaluer si cette affectation satisfait la condition. Dans la table ci-dessous, la croix indique à quel nuplet \(t\) est affectée. Ici, la condition n’est clairement pas satisfaite.

t

code

nom

capacité

type

lieu

pi

U Pinzutu

10

Gîte

Corse

ta

Tabriz

34

Hôtel

Bretagne

X

ca

Causses

45

Auberge

Cévennes

ge

Génépi

134

Hôtel

Alpes

En revanche, quand l’affectation est faite comme indiquée ci-dessous, la condition est satisfaite. L’affectation de la variable \(t\) satisfait alors l’ensemble de la formule et sert à construire le nuplet-résultat.

t

code

nom

capacité

type

lieu

X

pi

U Pinzutu

10

Gîte

Corse

ta

Tabriz

34

Hôtel

Bretagne

ca

Causses

45

Auberge

Cévennes

ge

Génépi

134

Hôtel

Alpes

À partir de là, il suffit de savoir exprimer une formule pour spécifier correctement une requête SQL.

Voici quelques exemples. Cherchons d’abord quels hôtels sont dans les Alpes. La requête SQL est:

select t.code, t.nom
from Logement as t
where t.type = 'Hôtel' and t.lieu = 'Alpes'

Elle correspond à la requête logique

\[\{ t.code, t.nom | Logement(t) \land t.type=\text{'Hôtel'} \land t.lieu=\text{'Alpes'}\}\]

La condition à satisfaire pour un nuplet de la relation Logement est \(t.type=\text{'Hôtel'} \land t.lieu=\text{'Alpes'}\). C’est seulement le cas pour le dernier nuplet. Cherchons maintenant les hôtels qui, soit sont en Bretagne, soit ont au moins 100 chambres. La version SQL:

select t.code, t.nom
from Logement as t
where t.type = 'Hôtel' and (t.lieu = 'Alpes' or t.capacité >= 100)

Et sa version logique:

\[\{ t.code, t.nom | Logement(t) \land t.type=\text{'Hôtel'} \land (t.lieu=\text{'Alpes'} \lor t.capacité \geq 100)\}\]

Requêtes multi-variables

Voypns maintenant le cas général où on s’autorise à utiliser plusieurs variables. Pour simplifier la notation, nous allons étudier les requêtes avec exactement deux variables. Il est facile ensuite de généraliser.

Leur forme est

\[\{ t_1.a^1_1, \cdots, t_1.a^1_n, t_2.a^2_1, \cdots, t_2.a^2_m | T_1(t_1) \land T_2(t_2) \land F_{cond}(t_1, t_2) \}\]

On retrouve dans la formule les deux parties: la portée indique les relations respectives qui servent de domaine d’affectation pour \(t_1\) et \(t_2\); la condition est une formule avec \(t_1\) et \(t_2\) comme variables libres.

La transcription en SQL est presque littérale.

select [distinct] t1.a1, ..., t1.an, t2.a1, ..., t2.am
from T1 as t1, T2 as t2
where <condition>

L’interprétation est exactement la même que pour les requêtes mono-variables, légèrement généralisée: parmi toutes les affectations possibles des variables, on ne conserve que celles qui satisfont la condition exprimée par le reste de la formule.

Il n’y a rien de plus à comprendre. Il suffit de considérer toutes les affectations possibles de \(t_1\) et \(t_2\) et de ne garder que celles pour lesquelles la formule de condition est satisfaite.

Voici quelques exemples. On veut les noms des logements où on peut pratiquer le ski. Nous avons besoin de deux variables:

  • la première s’affecte aux nuplets de la table Activité; on ne veut que ceux dont le code est Ski.

  • la seconde s’affecte aux nuplets de la table Logement

Enfin, une condition doit lier les deux variables: on veut qu’elles soient relatives au même logement, et donc que le code logement soit identique. Voici la formule, suivie de la requête SQL.

\[\{ l.code, l.nom | Logement(l) \land Activité(a) \land l.code = a.codeLogement \land a.codeActivité=\text{'Ski'} \}\]

Remarquons au passage que le nom que l’on donne aux variables n’a aucune importance. Nous utilisons l pour le logement, a pour l’activité.

select l.code, l.nom
from Logement as l, Activité as a
where l.code = a.codeLogement
and   a.codeActivité = 'Ski'

Les seules affectations de \(l\) et \(a\) satisfaisant la formule sont marquées par des croix dans les tables ci-dessous (les champs concernés ont de plus été mis en gras). Prenez, si nécessaire, le temps de bien comprendre que d’une part la formule de condition est bien satisfaite, et d’autre part qu’il n’y a pas d’autre solution possible.

l

code

nom

capacité

type

lieu

pi

U Pinzutu

10

Gîte

Corse

ta

Tabriz

34

Hôtel

Bretagne

ca

Causses

45

Auberge

Cévennes

X

ge

Génépi

134

Hôtel

Alpes

a

codeLogement

codeActivité

description

pi

Voile

Pratique du dériveur et du catamaran

pi

Plongée

Baptèmes et préparation des brevets

ca

Randonnée

Sorties d’une journée en groupe

X

ge

Ski

Sur piste uniquement

ge

Piscine

Nage loisir non encadrée

A partir de ces deux affectations, on construit le résultat.

code

nom

ge

Génépi

Pour maîtriser cette partie de SQL (sans doute la plus couramment utilisée), il faut bien comprendre le mécanisme mis en œuvre. Pour construire un nuplet du résultat, nous avons besoin de 1, 2 ou plus nuplets provenant de la base. Il faut identifier ces nuplets, les conditions qu’ils doivent satisfaire, et les valeurs qu’ils partagent. Ici:

  • nous avons besoin d’un nuplet de la relation Activité, tel que le code soit Ski;

  • nous avons besoin d’un nuplet de la relation Logement, puisque nous souhaitons obtenir le nom du logement en sortie;

  • enfin ces nuplets doivent être relatifs au même logement, et partager donc la même valeur sur l’attribut qui identifie ce logement, respectivement code dans Logement et codeLogement dans Activité.

Ce raisonnement est très général et permet d’exprimer des requêtes SQL puissantes. Les seules conditions sont de formuler rigoureusement la requête et de comprendre le schéma de la base.

Prenons un autre exemple montrant que l’on peut utiliser la même portée pour des variables différentes. On veut obtenir les paires de logements qui sont du même type. Puisqu’il nous faut deux logements, nous avons besoin de deux variables, ayant chacune pour portée la table Logement. Ces deux variables doivent partager la même valeur pour l’attribut type. Voici la formule:

\[\{ l_1.nom, l_2.nom | Logement(l_1) \land Logement(l_2) \land l_1.type = l_2.type \}\]

Les deux variables ont été nommées respectivement \(l_1\) et \(l_2\). La syntaxe SQL est donnée ci-dessous.

select distinct l1.nom as nom1, l2.nom as nom2
from Logement as l1, Logement as l2
where l1.type = l2.type

Note

Dans la syntaxe SQL, il faut résoudre les ambiguités éventuelles sur les noms d’attributs avec as. Ici, on a nommé le nom du premier logement nom1 et celui du second nom2 pour obtenir en sortie une relation de schéma (nom1, nom2).

Il existe plusieurs affectations de l1 et l2 pour lesquelles la formule est satisfaite. La première est donnée ci-dessous: l1 est affectée à la seconde ligne et l2 à la quatrième.

l1

l2

code

nom

capacité

type

lieu

pi

U Pinzutu

10

Gîte

Corse

X

ta

Tabriz

34

Hôtel

Bretagne

ca

Causses

45

Auberge

Cévennes

X

ge

Génépi

134

Hôtel

Alpes

Mais la formule est également satisfaite si on inverse les affectations: l1 est à la quatrième ligne et l2 à la seconde.

l1

l2

code

nom

capacité

type

lieu

pi

U Pinzutu

10

Gîte

Corse

X

ta

Tabriz

34

Hôtel

Bretagne

ca

Causses

45

Auberge

Cévennes

X

ge

Génépi

134

Hôtel

Alpes

Et, surprise, elle est également satisfaite si les deux variables sont affectées au même nuplet.

l1

l2

code

nom

capacité

type

lieu

X

X

pi

U Pinzutu

10

Gîte

Corse

ta

Tabriz

34

Hôtel

Bretagne

ca

Causses

45

Auberge

Cévennes

ge

Génépi

134

Hôtel

Alpes

Pour éviter les inversions et auto-égalités, on peut ajouter une condition:

select distinct l1.nom as nom1, l2.nom as nom2
from Logement as l1, Logement as l2
where l1.type = l2.type
and l1.nom < l2.nom

Le résultat de cette requête est alors:

nom1

nom2

Génépi

Tabriz

Interprétation d’une requête SQL

En résumé, quelle que soit sa complexité, l’interprétation d’une requête SQL peut toujours se faire de la manière suivante.

  • Chaque variable du from peut être affectée à tous les nuplets de sa portée.

  • Le where définit une condition sur ces variables: seules les affectations satisfaisant cette condition sont conservées

  • Le nuplet résultat est construit à partir de ces affectations

Remarquez que ce mode d’interrogation n’indique en aucune manière, même de très loin, comment le résultat est calculé. On est (pour insister) dans une approche purement déclarative où le système est totalement libre de déterminer la méthode la plus efficace.

Quiz

Une variable en SQL désigne

  1. Un nuplet

  2. Une valeur d’attribut

  3. Une table

Quand faut-il appliquer un distinct ?

  1. Toujours

  2. Quand on risque d’obtenir des doublons dans le résultat

  3. Quand il y a des doublons dans la table

Le nom d’une variable doit-il être la première lettre du nom de la table?

  1. Oui

  2. Non

Que représente le nombre de variables dans une requête?

  1. Le nombre de tables auxquelles on accède

  2. Le nombre de nuplets nécessaire pour exprimer la requête

  3. Le nombre de valeurs dans le nuplet-résultat

Pour une table T donnée, combien de variables dans une requête peuvent-elles avoir T pour portée?

  1. Une

  2. Deux

  3. Un nombre quelconque, mais fixé par la requête

  4. Un nombre quelconque et variable

À quoi sert le as?

  1. À définir des synonymes

  2. À éviter d’avoir des noms d’attributs en doubles

  3. À affecter une valeur à une variable

S3: Quantificateurs et négation

Jusqu’à présent les seules variables que nous utilisons sont des variables libres de la formule, définies dans la clause from de la syntaxe SQL. Nous n’avons pas encore rencontré de variable liée parce que nous n’avons pas utilisé les quantificateurs.

SQL propose uniquement le quantificateur existentiel. Le quantificateur universel peut être obtenu en le combinant avec la négation. Rappelons que les quantificateurs servent à exprimer des conditions sur l’ensemble d’une relation (qui peut être une relation en base, ou une relation calculée). Ils sont particulièrement utiles pour les requêtes qui comportent des négations (« je ne veux pas des objets qui ont telle ou telle propriété dans mon résultat »).

Le quantificateur exists

Reprenons simplement la requête qui demande les logements où l’on peut faire du ski. La formule donnée précédemment est la suivante:

\[\{ l.nom | Logement(l) \land Activité(a) \land l.code = a.codeLogement \land a.codeActivité=\text{'Ski'} \}\]

On remarque que la variable libre \(a\) n’est pas utilisée dans la construction du nuplet-résultat (qui ne contient que l.nom). On pourrait donc affecter le nuplet a à une variable liée, ce qui revient à formuler la requête légèrement différemment: « donnez-moi le nom des logements pour lesquels il existe une activité Ski ».

Ce qui donne la formule suivante:

\[\{ l.nom | Logement(l) \land \exists a (Activité(a) \land l.code = a.codeLogement \land a.codeActivité=\text{'Ski'})\}\]

On a introduit la sous-formule suivante:

\[\exists a (Activité(a) \land l.code = a.codeLogement \land a.codeActivité=\text{'Ski'})\]

Cette sous-formule est satisfaite dès que l’on a trouvé au moins un nuplet qui satisfait les conditions demandées, à savoir un code activité égal à Ski, et le même code logement que celui de la variable \(l\).

Qui dit sous-formule dit logiquement sous-requête en SQL. Voici la syntaxe:

select distinct l.nom
from Logement as l
where exists (select ''
              from Activité as a
              where l.code = a.codeLogement
              and a.codeActivité = 'Ski')

Le résultat est construit à partir du select de premier niveau, qui ne peut accéder qu’à la variable l, et pas à la variable (liée) a.

Note

La clause du select imbriquée ne sert donc absolument à rien d’autre qu’à respecter la syntaxe SQL, et on peut utiliser select '', select * ou n’importe quoi d’autre.

Cet exemple montre qu’il est possible d’exprimer une même requête avec des syntaxes différentes, que ce soit au niveau de la formulation en langage naturel ou de l’expression formelle (logique ou SQL).

Les quantificateurs permettent d’imbriquer des formules dans des formules, sans limitation de profondeur. En SQL, on peut de même avoir des imbrications de requêtes sans limitation. La lisibilité et la compréhension en sont quand même affectées.

Prenons une requête un peu plus complexe: je veux les noms des voyageurs qui sont allés dans les Alpes. Une première formulation, complètement « à plat » est la suivante:

select distinct v.prénom, v.nom
from Voyageur as v, Séjour as s, Logement as l
where v. idVoyageur=s.idVoyageur
and   s.codeLogement = l .code
and   l.lieu = 'Alpes'

Ni la variable s, ni la variable l ne sont utilisées pour construire le nuplet-résultat. On peut donc l’exprimer ainsi: « je veux les noms des voyageurs pour lesquels il existe un séjour dans les Alpes ». Ce qui donne:

select distinct v.prénom, v.nom
from Voyageur as v
where exists (select ''
              from Séjour as s, Logement as l
              where v. idVoyageur=s.idVoyageur
              and   s.codeLogement = l .code
              and   l.lieu = 'Alpes')

On pourrait même aller encore plus loin dans l’imbrication avec la requête suivante:

select distinct v.prénom, v.nom
from Voyageur as v
where exists (select ''
              from Séjour as s
              where v. idVoyageur=s.idVoyageur
              and exists (select ''
                          from  Logement as l
                           where s.codeLogement = l .code
                           and   l.lieu = 'Alpes')
               )

La troisième version correspond à la formulation « Les voyageurs tels qu’il existe un de leurs séjours tels que le logement existe dans les Alpes ». Elle n’est pas très naturelle, et, de plus, probablement la plus difficile à comprendre, ce qui ne plaide pas en sa faveur.

Quantificateurs et négation

Il nous reste à découvrir les requêtes probablement les plus complexes, celle où l’on exprime une négation. Voici un premier exemple:on veut les logements qui ne proposent pas de Ski. En reprenant la requête « positive » étudiée précédemment, il suffit d’ajouter une négation devant le quantificateur existentiel.

\[\{ l.nom | Logement(l) \land \not \exists a (Activité(a) \land l.code = a.codeLogement \land a.codeActivité=\text{'Ski'})\}\]

On a donc formulé la requête en termes logiques: « je veux les logements tels qu’il n’existe pas d’activité Ski ». Voici la requête SQL.

select distinct l.nom
from Logement as l
where not exists (select ''
                 from Activité as a
                 where l.code = a.codeLogement
                 and a.codeActivité = 'Ski')

C’est la seule manière de l’exprimer correctement. Elle donne le résultat suivant:

nom

Causses

U Pinzutu

Tabriz

Vous devriez ête convaincus que la requête suivante est très différente (et ne correspond pas à ce que l’on souhaite). L’opérateur != signifie différent de en SQL.

select l.nom
from Logement as l
where  exists (select ''
                 from Activité as a
                 where l.code = a.codeLogement
                 and a.codeActivité != 'Ski')

Dont le résultat est:

nom

Causses

Génépi

U Pinzutu

Réfléchissez au sens de cette requête, trouvez le résultat sur notre petite base. Rappelez-vous que les quantificateurs servent à exprimer une condition sur un ensemble de nuplets, pas sur chaque nuplet en particulier.

Le not exists est la porte d’entrée pour exprimer le quantificateur universel. Supposons que l’on cherche les voyageurs qui sont allés dans tous les logements. On reformule cette requête avec deux négations: on cherche les voyageurs tels qu’il n’existe pas de logement où ils ne sont pas allés.

select distinct v.prénom, v.nom
from Voyageur as v
where  not exists (select ''
                   from Logement as l
                   where not exists  (select ''
                                      from Séjour as s
                                      where l.code = s.codeLogement
                                      and   v.idVoyageur = s.idVoyageur)
                   )

Vous devriez obtenir:

prénom

nom

Nicolas

Bouvier

Vous savez maintenant tout sur la version déclarative de SQL, qui n’est rien d’autre qu’une syntaxe concrète pour exprimer des formules ouvertes sur une base de données. Tout ce qui peut s’exprimer par une formule logique est exprimable en SQL. Ni plus, ni moins. Inversement, tout ce qui ne s’exprime pas par une formule (boucles, incrémentations, etc.) ne s’exprime pas en SQL.

Dans le prochain chapitre, nous verrons la version procédurale, mais il est important de préciser qu’elle n’apporte rien en terme de possibilités d’expression. En d’autres termes, vous avez déjà, avec ce que nous venons d’étudier, la capacité d’exprimer toutes les requêtes possibles (à l’exception des agrégations). La version procédurale n’est qu’une manière alternative de concevoir l’interrogation d’une base relationnelle.

Prenez le temps de bien maîtriser ce qui précède, car la compréhension du sens de ce que l’on exprime avec les formules de logique des prédicats est la condition nécessaire et suffisante pour utiliser correctement SQL.

Quiz

La quantification apporte un nouveau moyen d’expression. Comment le qualifier?

  1. C’est la possibilité de vérifier une propriété sans accéder à la base?

  2. C’est la possibilité d’exprimer une condition sur un ensemble de nuplets, et pas sur un seul

  3. C’est la possibilité de créer deux formules indépendantes

L’utilisation de la quantification existentielle implique que

  1. On ne veut pas utiliser la variable liée (celle du bloc imbriqué) pour construire le nuplet résultat

  2. Le résultat de la requête imbriquée ne doit contenir qu’un seul nuplet pour que la clause exists soit considérée comme vraie

  3. Les conditions sur la variable liée sont toujours indépendantes de celles sur les variables libres

Deux requêtes syntaxiquement différentes sont équivalentes si

  1. Elles peuvent donner le même résultat

  2. Elles donnent toujours le même résultat

Les deux requêtes suivantes

  • Je veux les voyageurs qui ne sont pas allés en Corse

  • Je veux les voyageurs qui sont allés ailleurs qu’en Corse

sont-elles équivalentes?

  1. Oui

  2. Non

Vous pouvez exprimer la requête SQL pour chacune.

La requête « Les régions qui proposent tous les types de logement »

  1. Ne peut pas s’exprimer en SQL à cause de l’absence de quantification universelle

  2. Est interdite car trop coûteuse à évaluer

  3. Peut s’exprimer avec négation et quantification existentielle

S4: Conception d’une requête SQL

Vous devriez à ce stade connaître et comprendre l’interprétation d’une requête SQL. Redonnons-la encore une fois sous une forme un peu différente:

  • Le résultat d’une requête est une relation constituée de nuplets.

  • Chaque nuplet du résultat est construit à partir d’un ensemble de \(n\) nuplets \(t_1, t_2, \cdots, t_n\) provenant de la base de données.

  • Ces \(n\) nuplets doivent satisfaire un ensemble de conditions (exprimé par une formule):.

La construction d’une requête consiste

  • à indiquer de quels nuplets \(t_1, t_2, \cdots, t_n\) nous avons besoin, et d’où chacun provient (c’est la clause from)

  • à exprimer les conditions avec la clause where

  • à indiquer comment on construit un nuplet du résultat avec la clause select.

C’est tout. Le système pour sa part se charge de trouver toutes les combinaisons possibles des \(t_1, t_2, \cdots, t_n\), de tester les conditions, de construire le résultat. Le tout en choisissant la méthode la plus efficace.

Nous sommes maintenant en mesure de tenter de décrire le processus mental qui nous permet de construire une requête SQL pour répondre à un besoin donné. Le processus que nous décrivons s’appuie sur une vision de la structure de la base qui comprend, au minimum, la liste des tables, leurs clés primaires et les clés étrangères. On établit cette vision à partir du schéma, comme le montre par exemple la Fig. 7 pour trois tables de la base des films. La bonne connaissance du schéma, et sa compréhension, sont des pré-requis pour exprimer des requêtes SQL correctes.

_images/construireSQL1.png

Fig. 7 La base des films « vue » comme un graphe dont les arêtes sont les liens clé étrangère - clé primaire.

Commençons par les requêtes conjonctives, dans lesquelles la principale difficulté est de construire les jointures.

Important

La méthode décrite ci-dessus repose sur la forme déclarative de SQL que nous avons étudiée dans ce chapitre. Le chapitre prochain présentera une approche alternative, basée sur des opérations, qui est à mon avis beaucoup moins adéquate pour apprendre à maîtriser SQL.

Conception d’une jointure

Le mécanisme de base consiste donc à se représenter les nuplets qui permettront de construire un des nuplets du résultat. Dans les cas les plus simples, un seul suffit. Pour la requête « Quelle est l’année de naissance de G. Depardieu » par exemple, on construit un nuplet du résulat à partir d’un nuplet de la table Artiste, dont l’attribut « nom » est « Depardieu », et dont l’attribut « âge » est l’information qui nous intéresse. On désigne ce nuplet par un nom, par exemple a. L’image mentale à construire est celle de la Fig. 8.

_images/construireSQLDepardieu.png

Fig. 8 Interrogation avec un seul nuplet

C’est très élémentaire (pour l’instant) mais toute la requête SQL est déjà codée dans cette représentation.

  • Chaque nuplet désigné doit être défini dans le from.

  • Les contraintes satisfaites par ce nuplet constituent le where (nom=”Depardieu”).

  • La clause select est toujours triviale (on choisit les attributs à conserver).

Ce qui donne sur ce premier exemple:

select annéeNaissance
from Artiste as a
where a.nom='Depardieu'

Entrons dans le vif du sujet avec la requête « Titre des films avec pour acteur Depardieu ». Cette fois l’image mentale à construire est celle de la Fig. 9. Nous avons besoin, pour construire chaque nuplet du résultat, de trois nuplets de la base: un film, un artiste, un rôle. Dès que nous avons plusieurs nuplets, il faut indiquer de quelle manière ils sont liés: ici les liens sont (comme à peu près toujours) définis par le critère d’égalité des clés primaires et clés étrangères.

_images/construireSQLDepardieuFilm.png

Fig. 9 Les nuplets impliqué dans la recherche des films avec Depardieu

On a donné un nom à chaque nuplet, soit f, r et a. La construction de la requête s’ensuit quasiment automatiquement.

select f.titre
from Artiste as a, Rôle as r, Film as f
where a.nom='Depardieu'
and a.idArtiste = r.idActeur
and r.idFilm = f.idFilm

Notez que les contraintes sur les nuplets sont soit des égalités entre attributs, soit l’égalité entre un attribut et une constante. Quand nous ajouterons la négation, un troisième type de contrainte apparaîtra, celui de l’existence ou non d’un résultat pour une sous-requête.

Remarquez également comment on se repose sur l’interpéteur SQL pour faire l’essentiel du travail: trouver les nuplets satisfaisant les constraintes, énumérer toutes les combinaisons valides à partir de la base, et construire le résultat.

Voici un exemple un peu plus compliqué qui ne change rien au raisonnement: on veut les titres de film avec Depardieu et Deneuve. L’image à construire est celle de la Fig. 10. Ici il faut concevoir qu’il nous faut deux nuplets de la table Artiste, l’un avec pour nom Depardieu (a1), et l’autre avec pour nom Deneuve (a2). Ces deux nuplets sont liés à deux nuplets distincts de la table Rôle, nommons-les r1 et r2. Ces deux derniers nuplets sont liés au même film f .

_images/construireSQLDepardieuDeneuveFilm.png

Fig. 10 Les nuplets impliqué dans la recherche des films avec Depardieu et Deneuve

À partir de la Fig. 10, la construction syntaxique de la requête SQL est encore une fois directe: énumération des variables-nuplets dans le from, contraintes dans le where, clause select selon les besoins.

select *
from Artiste as a1, Artiste as a2, Rôle as r1, Rôle as r2, Film as f
where a1.nom='Depardieu'
and a2.nom='Deneuve'
and a1.idArtiste = r1.idActeur
and a2.idArtiste = r2.idActeur
and r1.idFilm = f.idFilm
and r2.idFilm = f.idFilm

Voici deux exemples complémentaires. Le premier recherche les films réalisés par Q. Tarantino en 1994. L’image mentale est celle de la Fig. 11.

_images/construireSQLTarantinoFilm.png

Fig. 11 Recherche les films réalisés par Q. Tarantino en 1994

La requête correspondante est bien entendu celle-ci.

select *
from Artiste as a, Film as f
where a.nom='Tarantino'
and  f.année = 1994
and a.idArtiste = f.idRéalisateur

Le second exemple recherche les films réalisés par Q. Tarantino en 1994 dans lesquels il joue lui-même dans tant qu’acteur. Je vous laisse étudier et interpréter la Fig. 12 et exprimer vous-même la requête SQL.

_images/construireSQLTarantinoFilmArtiste.png

Fig. 12 Recherche les films réalisés par Q. Tarentino en 1994 dans lequels il joue

Conception des requêtes imbriquées

Que se passe-t-il en cas de requête imbriquée, et surtout en cas de nécessité d’exprimer une négation? Les principes précédents restent valables: on identifie les nuplets de la base qui permettent de produire un nuplet du résultat, on construit la requête comme précédemment, et la requête imbriquée n’est qu’une contrainte supplémentaire sur ces nuplets. La seule particularité des requêtes imbriquées est que la contrainte porte sur un ensemble, et pas sur une valeur atomique.

Prenons un exemple: je veux les titres de film avec Catherine Deneuve mais sans Gérard Depardieu. On commence par la solution partielle qui consiste à trouver les films avec Deneuve

select f.titre
from Film as f, Rôle as r, Artiste as a
where f.idFilm=r.idFilm
and r.idActeur = a.idArtiste
and a.nom='Deneuve'

Maintenant on ajoute la contrainte suivante sur le film f: dans l'ensemble des acteurs du film *f*, on ne doit pas trouver Gérard Depardieu. L’ensemble des acteurs du film f qui se nomment Depardieu est obtenu par une requête fonction de f, cette requête est ajoutée dans le where et on obtient la requête complète

select f.titre
from Film as f, Rôle as r, Artiste as a
where f.idFilm=r.idFilm
and r.idActeur = a.idArtiste
and a.nom='Deneuve'
and not exists (select * from Rôle as r2, Artiste as a2
                 where f.idFilm=r2.idFilm and r2.idActeur=a2.idActeur
                 and a2.nom='Depardieu')

Il faut bien être conscient que cette condition supplémentaire porte sur le film f, et que f doit impérativement intervenir dans la requête imbriquée. La requête suivante par exemple est fausse:

select f.titre
from Film as f, Rôle as r, Artiste as a
where f.idFilm=r.idFilm
and r.idActeur = a.idArtiste
and a.nom='Deneuve'
and not exists (select * from Rôle as r2, Artiste as a2
                 where r2.idActeur=a2.idActeur
                 and a2.nom='Depardieu')

La requête imbriquée est ici indépendante des nuplets de la variable principale, et on peut donc évaluer son résultat dès le début: soit il existe un acteur nommé Depardieu (quel que soit le film), le not exists est toujours faux et le résultat est toujours vide; soit il n’en existe pas, le not exists est toujours vrai et ne sert donc à rien.

La disjonction

Reste à discuter de la disjonction. Il existe une propriété assez utile des formules logiques: on peut toujours les mettre sous une forme dite « normale disjonctive », autrement dit comme la disjonction de conjonctions (voir les exercices). En pratique cela implique que toute requête comprenant un « ou » peut s’écrire comme l’union de requêtes écrites sans « ou ». Cherchons les films avec Deneuve ou Depardieu.

select f.titre
from Film as f, Rôle as r, Artiste as a
where f.idFilm=r.idFilm
and r.idActeur = a.idArtiste
and a.nom='Deneuve'
  union
select f.titre
from Film as f, Rôle as r, Artiste as a
where f.idFilm=r.idFilm
and r.idActeur = a.idArtiste
and a.nom='Deneuve'

Ce n’est pas très concis. Il est à peu près toujours possible de trouver une formulation plus condensée avec le « or ». Ici ce serait:

select f.titre
from Film as f, Rôle as r, Artiste as a
where f.idFilm=r.idFilm
and r.idActeur = a.idArtiste
and (a.nom='Deneuve' or nom='Depardieu')

Il n’existe pas de règle générale permettant de trouver la bonne formulation sans réfléchir. La bonne maîtrise des principes de logique, d’équivalence de formule et d’interprétation sont les connaissances clés.

Les principes exposés ici sont très importants. Même s’ils peuvent vous sembler parfois éloignés de vos objectifs pratiques, tout ce qui précède devrait j’espère vous convaincre que maîtriser SQL, c’est d’abord être capable d’aborder la formulation des requêtes de manière rigoureuse, pas de produire une syntaxe finalement relativement simple. À vous de jouer.

Quiz

_images/construireSQLQuiz1.png

Fig. 13 La visualisation d’une requête. Laquelle ?

La Fig. 13 montre une requête visualisée sur la base des films. C’est le nuplet a1 qui est cherché. Quelle est cette requête?

  1. Les acteurs qui ont tourné avec Tarantino, soit dans un film de 1992, soit dans un film de 1994

  2. Les acteurs qui ont tourné deux fois avec Tarantino, une fois en 1992 et une autre en 1994

  3. Les paires d’acteurs qui ont tourné avec Tarantino, le premier en 1992, le second en 1994

_images/construireSQLQuiz2.png

Fig. 14 La visualisation d’une autre requête. Laquelle ?

La Fig. 14 montre une autre requête visualisée sur la base des films. C’est le nuplet a1 qui est cherché. Quelle est cette requête?

  1. Les acteurs qui ont tourné soit avec Tarantino, soit avec Coppola

  2. Les acteurs qui ont tourné avec Tarantino et Coppola dans le même film

  3. Les acteurs qui ont tourné avec Tarantino et Coppola

_images/construireSQLQuiz3.png

Fig. 15 Encore une requête visualisée

Même question pour la Fig. 15

  1. Les réalisateurs qui ont tourné deux fois avec Travolta

  2. Les réalisateurs qui ont tourné un film dans lequel Travolta joue deux rôles différents

  3. Les acteurs qui ont joué deux fois avec Travolta

_images/construireSQLQuiz4.png

Fig. 16 Une dernière requête visualisée

Même question pour la Fig. 16. On cherche a1 et a2

  1. Les paires d’acteurs qui ont tourné dans le même film

  2. Les films dans lesquels un rôle a pu être par un artiste ou par un autre

  3. Les films dans lesquels deux acteurs jouent le même rôle

Je définis deux variables dont la portée est une même table. Par exemple, deux variables f1 et f2 sur la table Film. La clause SQL correspondante est donc from  Film as f1, Film as f2. Quelle affirmation est vraie

  1. f1 et f2 peuvent désigner le même nuplet

  2. f1 et f2 désignent deux nuplets distincts

  3. L’ordre sur les clés primaires de f1 et f2 est celui défini par l’ordre des variables dans la clause from

Exercices

Exercice Ex-calcul-1: un peu de réécriture

Il est possible de mettre toute formule en forme normale conjonctive (FNC) \((F_1) \land (F_2) \land \cdot \land F_n\) où les ;math:F_i sont des disjonctions de propositions, de la forme \(p \lor \q \lor ... \lor u\). La négation n’est possible que devant une proposition. Utilisez les règles d’équivalence pour obtenir la FNC des formules suivantes

  • \(((a \land b) \lor (q \land r)) \lor z\)

Application: on vous demande de trouver les films qui satisfont les critères suivants: soit ils ont été tournés en France, soit ils ont été tournés en Espagne après 2010.

  • (pays = “France”) ou (pays=”Espagne” et année > 2010)

Réécrivez cette expression en FNC.

Correction

On effectue successivement les réécritures suivantes

  • Forme initiale: \(((a \land b) \lor (q \land r)) \lor z\)

  • On applique la distribution à la première partie de la formule: \((a \lor (q \land r)) \land (b \lor (q \land r)) \lor z\)

  • On continue: la première partie de la formule est alors en FNC: \(((a \lor q) \land (a \lor r) \land (b \lor q) \land (b \lor r)) \lor z\)

  • On finalise en distribuant la disjonction avec \(z\): \((a \lor q \lor z) \land (a \lor r \lor z) \land (b \lor q \lor z) \land (b \lor r \lor z)\)

Et voilà. Pour prendre une image: on « pousse » les disjonctions à l’intérieur des parenthèses, et on en sort les conjonctions. Ou, si on a en tête l’arbre syntaxique défini par les parenthèses: on pousse les disjonctions vers le bas, les conjonctions vers le haut.

En ce qui concerne

  • (pays = “France”) ou (pays=”Espagne” et année > 2010)

La réécriture est donc

  • (pays = “France” ou pays=”Espagne”) et (pays = “France” ou année > 2010)

Exercice Ex-calcul-2: le ou exclusif

Quelle formule propositionnelle exprime le ou exclusif entre \(p\) et \(q\) ?

La formule est \((p \land \neg q) \lor (\neg p \land q)\). On exclut donc le cas où les deux propositions sont fausses: \(\neg p \land \neg q\).

Exercice Ex-calcul-3: un peu de raisonnement

Un connecteur peu utilisé en base de données est l’implication, noté \(\to\). L’implication n’existe pas directement en SQL, mais la table des valeurs de vérité de \(p \to q\) est la même que celle de \(\neg p \lor q\), ce qui permet de faire du raisonnement en SQL avec un peu de réécriture.

  • Donner la table de vérité \(p \to q\). Notez la valeur de vérité de \(p \to q\) quand \(p\) et \(q\) sont faux et quand \(p\) est faux et \(q\) est vrai. Est-ce cela correspondait à votre intuition?

  • Montrer que \(p \to q\) est équivalent à \(\neg q \to \neg p\).

    Aide: deux possibilités. La première est de construire la table de vérité (laborieux), la seconde est d’utiliser la premère équivalence, \(\neg p \lor q\) (plus élégant).

  • Montrer que \(p \to q\) n’est pas équivalent à \(\neg p \to \neg q\). Aide: il faut trouver un contre-exemple.

  • Application: prenons une implication du langage courant, par exemple « Si je t’aime, prend garde à toi ». Supposons qu’elle est vérifiée (donc, si Carmen aime Don José, alors Don José prend garde à lui). Quelles sont les formes équivalentes?

    • Si Carmen n’aime pas Don José, alors Don José ne prend pas garde

    • Si Don José ne prend pas garde, c’est que Carmen ne l’aime pas

    • Carmen aime Don José, ou Don José prend garde à lui

    • Carmen n’aime pas Don José, ou Don José prend garde à lui

    Vous pouvez appliquer la question à toute implication de votre choix (si tu me cherches, tu vas me trouver; si tu vas à Rio, alors n’oublie pas de monter là-haut; si j’avais un marteau je frapperais le jour, je frapperais la nuit; si c’est flou, y’a un loup; etc.)

  • Et pour finir sur le sujet, nous savons maintenant exprimer l’implication en SQL. Prenons par exemple l’affirmation « Si le logement est un gîte, il a moins de 5 chambres ». Quelle est la requête qui cherche tous les faits vérifiant cette affirmation? Et donc comment vérifier si cette affirmation est toujours vraie?

Correction

C’est donc la table de vérité de \(\neg p \lor q\).

Tableau 2 Valeurs de vérité pour l’implication

\(p\)

\(q\)

\(p \to q\) (\(\neg p \lor q\))

V

V

V

V

F

F

F

V

V

F

F

V

On note que l’implication est vraie quand les deux propositions sont fausses. Cela peut sembler contre-intuitif. Cela correspond à une définition simple: si p est vraie alors q doit être vraie. Dans tout les autres cas (notamment quand p est faux) on considère qu’il n’y a pas de problème.

La seconde possibilité consiste à effectuer un raisonnement dit « symbolique » au lieu d’énumérer tous les cas (ce qui n’est ni très élégant, ni très efficace). Ce type de raisonnement s’appuie sur des équivalences, par exemple le fait que \(p \to q\) est équivalent à \(\neg p \lor q\). En appliquant ces équivalences, on transforme symboliquement (c’est-à-dire en restant au niveau de la syntaxe, sans se poser de question sur les cas), une formule en une autre.

Ici, on a donc \(p \to q \equiv \neg p \lor q\) (NB: \(\equiv\) dénote l’équivalence logique). On a de même \(\neg q \to \neg p \equiv \neg (\neg q) \lor \neg p \equiv \neg p \lor q\). CQFD.

Autre démonstration: posons \(P = \neg p\) et \(Q = \neg q\). La formule s’écrit alors \(P \lor \neg Q\), autrement dit \(\neg Q \lor P\), autrement dit \(Q \to P\). CQFD.

Dire: “si X s’appelle Barnabé alors X est un scarabée” est équivalent à dire “si X n’est pas un scarabée, alors il ne s’appelle pas Barnabé”

Confondre \(p \to q\) et \(\neg p \to \neg q\) est une erreur assez courante. Il suffit de prendre la troisième ligne de la table de vérité ci-dessus, q est vrai et p est faux. Alors \(p \to q\) est vrai mais \(\neg p \to \neg q\) est faux. Cette ligne nous dit en fait qu’il existe des cas où q est vrai sans que p le soit, et ça ne remet pas en cause l’implication.

Dire: “si X s’appelle Barnabé alors X est un scarabée” ne signifie pas que tous les scarabées s’appellent Barnabé.

Pour Carmen et Don José: la seconde et la quatrième formulations sont équivalentes à la formule initiale. On appelle \(P\) la proposition « Carmen aime Don José » et \(Q\) la proposition « Don José prend garde à lui ». On sait donc que \(P \to Q\), par hypothèse.

Une fois la situation modélisée, il suffit d’appliquer les règles.

  • la première affirmation revient à dire \(\neg P \to \neg Q\), pas équivalent à l’hypothèse

  • la seconde se modélise par \(\neg Q \to \neg P\), équivalent à l’hypothèse

  • la troisième est \(P \lor Q\), pas équivalent

  • la troisième est \(\neg P \lor Q\), équivalent

La requête qui cherche tous les faits vérifiant cette implication.

select *
from Logement
where not(type='Gîte') or capacité < 5

Attention, c’est différent de ne chercher que les gîtes de moins de cinq places: si le logement n’est pas un gîte, l’implication est vraie indépendamment de la capacité.

Trouver des faits vérifiant une propriété ne signifie pas qu’elle est toujours vraie. Il faut pour cela qu’il n’existe pas de cas où ele est fausse. On peut donc produire la requête qui effectue la négation de la précédente.

select *
from Logement
where type='Gîte' and capacité >= 5

Le résultat est vide si l’affirmation est vraie.

Exercice Ex-calcul-4: des équivalences

Voici quelques critères de recherche exprimés sous deux formes en langage naturel. Pour chacune: indiquez si elles sont équivalentes, et donnez la clause where correspondante,

Aide: formaliser chaque sous la forme d’une formule propositionnelle, puis regarder si les deux formules sont équivalentes à l’aide des règles d’équivalence.

  • Ce voyageur est français, et il est déjà allé en Corse ou en Bretagne

  • Ce voyageur est français et il est allé en Corse, ou il est allé en Bretagne

  1. Oui

  2. Non

  • Ce logement n’est pas en Corse et ce n’est pas un hôtel

  • Ce logement ne fait pas partie de ceux qui sont en Corse ou sont des hôtels

  1. Oui

  2. Non

Un peu plus corsé (!): la seconde phrase comprend une implication !

  • Soit le logement est en Corse et c’est un hôtel, soit il est en Bretagne

  • Le logement est soit en Corse, soit en Bretagne, et s’il n’est pas en Bretagne, alors c’est un hôtel

  1. Oui

  2. Non

Exercice Ex-calcul-4bis: encore des équivalences

On dispose de deux prédicats \(Auteur(o,x)\) et \(Prop(o,x)\) qui sont vrais si, respectivement, \(x\) est auteur ou \(x\) est propriétaire d’une œuvre d’art \(o\).

  • Quelle formule exprime la condition « Soit \(x\) est propriétaire, soit \(x\) est auteur mais pas les deux » (pour une même œuvre \(o\))

  • Quelle est la négation de l’énoncé: « Soit \(x\) est propriétaire, soit \(x\) est auteur » (idem)

  • Comment exprimer l’énoncé suivant sans implication,: « Si \(x\) est auteur, alors \(x\) n’est pas propriétaire » (idem; utiliser uniquement les connecteurs de SQL: and, or et not).

Correction

Première question: c’est un ou exlusif, déjà vu plus haut. Donc la formule est \((Auteur (o,x) \land \neg Prop (o,x)) \lor (\neg Auteur (o,x) \land Prop (o,x)\)

Deuxième question: En français: \(x\) n’est ni auteur, ni propriétaire. Formellement: \(\neg Auteur (o,x) \land \neg Prop (o,x)\)

Troisième question: on a une implication \(Auteur (o,x) \to \neg Prop (o,x)\), équivalente donc à \(\neg Auteur (o,x) \lor \neg Prop (o,x)\). La traduction en SQL est directe avec les connecteurs not et or.

Exercice Ex-calcul-5: la quantification universelle

Nous cherchons les logements dans lesquels tous les voyageurs sont allés. Quelle la formulation équivalente sans quantification universelle.

  • Les logements tel qu’il existe un voyageur qui y a effectué un séjour

  • Les logements tel qu’il n’existe pas de séjour qui n’a pas lieu dans ce logement

  • Les logements tel qu’il n’existe pas de voyageur qui n’a pas séjourné dans ce logement

  • Les logements tel qu’il n’existe pas de séjour qui n’a pas concerné un voyageur

Donnez la requête SQL correspondant à la bonne formulation

Correction

C’est la troisième formulation qui est la bonne. Quant à la requête SQL, elle prend les logements tels qu’il n’existe pas de voyageur tel qu’il n’existe pas de séjour de ce voyageur dans ce logement. Action:

select distinct l.nom
 from Logement as l
 where  not exists (select ''
           from Voyageur as v
           where not exists  (select ''
                           from Séjour as s
                           where l.code = s.codeLogement
                           and   v.idVoyageur = s.idVoyageur)

Exercice Ex-calcul-6: encore des dépendances fonctionnelles

Comment vérifier une DF avec SQL? Prenons une table R(A,B) et la dépendance fonctionnelle \(A \to B\)

  • Quelle est la formule qui exprime cette DF? (On peut utiliser l’implication maintenant que nous connaissons cet opérateur)

  • Donnez la requête SQL qui vérifie que cette DF n’est pas violée (aide: donner la requête qui donne les cas où \(A \to B\) n’est pas vérifée: le résultat devrait être vide!).

Correction

Avec l’implication: pour toute paire de nuplets \(t_1, t_2\), la formule suivante doit être vérifiée.

  • \(t_1.A=t_2.A \to t_1.B=t_2.B\)

  • En réécrivant l’implication, on obtient: \(t_1.A \not= t_2.A \lor t_1.B = t_2.B\) (en clair: cette formule est vraie si les valeurs de A sont distinctes ou si les valeurs de B sont égales).

  • La formule qui exprime que la DF est violée est la négation de la précédente, soit \(t_1.A = t_2.A \land t_1.B \not= t_2.B\). Ce qui donne en SQL:

    select r1.A, r2.A
    from r as r1, r as r2
    where r1.A = r2.A and r1.B <> r2.B
    

    Un résultat vide indique que la DF est toujours respectée.

Exercice Ex-calcul-7: interprétons SQL

On reprend la requête constituant la liste des logements avec leurs activités, légèrement modifiée.

select nom, codeActivité
from   Logement as l, Activité as a, Séjour as s
where  l.code = a.codeLogement

Qu’obtient-on dans les trois cas suivants,:

  • la table Séjour contient 1 nuplet,

  • la table Séjour contient 100 000 nuplets,

  • la table Séjour est vide.

Correction

Si elle est vide, on n’obtient rien. Sinon on obtient (1) la jointure (2) 100 000 doublons de la jointure.

Pour bien comprendre: l’évaluateur SQL var chercher tous les triplets de variables (l, a, s) qui satisfont la portée et la sélection. On va donc répeter chaque paire (l, a) qui satisfait la condition de jointure autant de fois qu’il y a de nuplets dqns la table Séjour. Et pour finir on va produire les nuplets-résultat qui vont contenir beaucoup de doublons, ou aucun selon le contenu de la table Séjour.

Cet exercice doit se comprendre comme une illustration de la nécessité d’interpréter une requête SQL dans un cadre rigoureux, qui s’appuie sur la définition que je résume une nouvelle fois: le from définit toutes les combinaisons de nuplets à considérer, le where restreint ces combinaisons de nuplets à celles satisfaisant des conditions exprimées par une formule, le select construit le résultat à partir des combinaisons qui passent le test.

Exercice Ex-calcul-8: interprétons SQL, suite

Soit trois tables R, S et T ayant chacune un seul attribut A. On veut calculer l’intersection de R avec l’union de S et T, soit \(R \cap (S \cup T)\)

  • La requête suivante est-elle correcte,? Expliquez pourquoi.

    select r:A
    from R as r, S as S, T as t
    where r.A=s.A and r.A=t.A
    
  • Donnez la bonne requête.

  • Faut-il ajouter un distinct?

Correction

  • Non cette requête exprime l’intersection des trois tables

  • Il faut remplacer le and``par ``or

  • Oui il faut un distinct, sinon chaque nuplet dans \(R \cap S\) est dupliqué autant de fois qu’il y a de nuplets dans T, et réciproquement.

Exercice Ex-calcul-9: construisons des requêtes SQL.

Donnes les requêtes SQL correspondant aux Fig. 12. Fig. 13, Fig. 14 et Fig. 15. À chaque fois, la première clause est select *: vous devez compléter avec le from et le where.

Correction

select *
from Film as f, Rôle as r, Artiste as a
where f.idFilm = r.idFilm
and r.idActeur = a.idArtiste
and f.année = 1994
and a.nom='Tarantino'

select *
from Film as f1, Film as f2, Rôle as r1,
    Rôle as r2, Artiste as a1, Artiste as a2
where f1.idFilm = r1.idFilm
and   f2.idFilm = r2.idFilm
and   f1.idRéalisateur = a2.idArtiste
and   f2.idRéalisateur = a2.idArtiste
and r1.idActeur = a1.idArtiste
and r2.idActeur = a1.idArtiste
and f1.année = 1994
and f2.année = 1992
and a2.nom='Tarantino'

select *
from Film as f1, Film as f2, Rôle as r1,
    Rôle as r2, Artiste as a1, Artiste as a2, Artiste as a3
where f1.idFilm = r1.idFilm
and   f2.idFilm = r2.idFilm
and r1.idActeur = a1.idArtiste
and r2.idActeur = a1.idArtiste
and f1.idRéalisateur = a2.idArtiste
and f2.idRéalisateur = a3.idArtiste
and a2.nom='Tarantino'
and a3.nom='Coppola'


select a1.*
from Film as f1, Rôle as r1,
    Rôle as r2, Artiste as a1, Artiste as a2
where f1.idFilm = r1.idFilm
and   f1.idFilm = r2.idFilm
and r1.idActeur = a2.idArtiste
and r2.idActeur = a2.idArtiste
and f1.idRéalisateur = a1.idArtiste
and a2.nom='Travolta'

Atelier: requêtes SQL sur la base Voyageurs

Sur notre base des voyageurs en ligne (ou sur la vôtre, après installation d’un SGBD et chargement de nos scripts), vous devez exprimer les requêtes suivantes:

  • Nom des villes

  • Nom des logements en Bretagne

  • Nom des logements dont la capacité est inférieure à 20

  • Description des activités de plongée

  • Nom des logements avec piscine

  • Nom des logements sans piscine

  • Nom des voyageurs qui sont allés en Corse

  • Les voyageurs qui sont allés ailleurs qu’en Corse

  • Nom des logements visités par un auvergnat

  • Nom des logements et des voyageurs situés dans la même région

  • Les paires de voyageurs (donner les noms) qui ont séjourné dans le même logement

  • Les voyageurs qui sont allés (au moins) deux fois dans le même logement

  • Les logements qui ont reçu (au moins) deux voyageurs différents

Contrainte: n’utilisez pas l’imbrication, pour aucune requête ( et forcez-vous à utiliser la forme déclarative, même si vous connaissez d’autres options que nous étudierons dans le prochain chapitre).

Correction

Pour chaque requête ou presque, d’autres syntaxes sont possibles. Le “as” par exemple est souvent optionnel (mais il ne gêne pas).

select ville from Voyageur

select nom from Logement where lieu = 'Bretagne'

select nom from Logement where capacité < 20

select description from Activité where codeActivité = 'Plongée'

select nom from Logement as l, Activité as a
where l.code = a.codeLogement
and a.codeActivité = 'Piscine'

select v.prénom, v.nom
from Logement as l, Séjour as s, Voyageur as v
where l.code = s.codeLogement
and s.idVoyageur =v.idVoyageur
and lieu='Corse'

select l.nom as nomLogement, v.nom
from Logement as l, Séjour as s, Voyageur as v
where l.code = s.codeLogement
and s.idVoyageur =v.idVoyageur
and région='Auvergne'

select l.nom as nomLogement, v.nom
from Logement as l, Voyageur as v
where région=lieu

select l.nom as nomLogement, v.nom, count(*) as nbVisites
from Logement as l, Séjour as s, Voyageur as v
where l.code = s.codeLogement
and s.idVoyageur =v.idVoyageur
group by l.nom, v.nom
having count(*) > 1

Pour les requêtes suivantes, en revanche, vous avez droit à l’imbrication (il serait difficile de faire autrement).

  • Nom des voyageurs qui ne sont pas allés en Corse

  • Noms des voyageurs qui ne vont qu’en Corse s’ils vont quelque part.

  • Nom des voyageurs qui ne sont allés nulle part

  • Les logements où personne n’est allé

  • Les voyageurs qui n’ont jamais eu l’occasion de faire de la plongée

Vous pouvez finalement reprendre quelques-unes de requêtes précédentes et les exprimer avec l’imbrication.

Correction

select v.prénom, v.nom
from Voyageur as v
where not exists (select ''
    from Logement as l, Séjour as s
    where l.code = s.codeLogement
    and s.idVoyageur =v.idVoyageur
    and lieu='Corse')

select v.prénom, v.nom
from Voyageur as v
where not exists (select ''
    from Logement as l, Séjour as s
    where l.code = s.codeLogement
    and s.idVoyageur =v.idVoyageur
    and lieu != 'Corse')

select v.prénom, v.nom
from Voyageur as v
where not exists (select ''
      from Séjour as s
      where  s.idVoyageur =v.idVoyageur)

Atelier: requêtes sur la base des films

Pour effectuer cet atelier, ouvrez avec un navigateur web le site http://deptfod.cnam.fr/bd/tp/. Aucun droit d’accès n’est nécessaire. Vous accédez à une interface permettant d’entrer des requêtes SQL et de les exécuter sur quelques bases de données.

Pour cet atelier nous vous proposons de travailler sur la base des films. Attention : seules les interrogations sont permises (pas de mise à jour). À droite de la fenêtre dans laquelle vous pouvez entrer les requêtes SQL, vous trouvez le schéma de la base des films. Reportez-vous à ce schéma pour comprendre comment la base est structurée. Juste en dessous, une liste de requêtes vous est proposée : à vous de les exprimer en SQL et de vérifier que votre solution est correcte en l’entrant dans la fenêtre et en l’exécutant.

Si vous ne trouvez pas la solution, ou si vous souhaitez vérifier que votre réponse était la bonne, chaque requête est associée à un bouton « Solution » qui vous permet de voir … la solution. Essayez de résister à la tentation de regarder cette solution trop rapidement.

À vous de jouer !

Atelier: quand faut-il un distinct?

Difficile… A venir