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Chapitre 9 :
Introduction aux requêtes |
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1 - Préambule |
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Nous
savons désormais stocker des informations structurées dans les tables d'une
base de données relationnelle. Cette étape franchie, il nous faut maintenant apprendre
à gérer ces informations, et à retrouver celles dont nous avons besoin quand
cela s'avère nécessaire. |
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Une
base de données a besoin de maintenance.
Il faut pouvoir supprimer les informations obsolètes après les avoir
archivées. Il est, par exemple, inutile de laisser traîner dans une BDD des
données relatives à des factures qui ont été réglées, et qui sont relatives à
un exercice clos. |
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Une
base de données est souvent une mine
d'informations, en particulier dans le domaine économique et
financier. Il est très important pour le bon fonctionnement d'une entreprise
que ces informations puissent être retrouvées rapidement et simplement par
les personnes qui en ont besoin et qui sauront en faire bon usage. |
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Pour
ce faire, la requête constitue
l'outil adéquat. La requête est, par ordre d'importance décroissante
, le deuxième "objet" des BDD après la table. |
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Comme
pour les autres chapitres de ce tutoriel (encore
appelé "cours en ligne" ou tutorial), nous nous servirons du SGBD
Access pour les développements pratiques. |
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2 - Les trois fonctions des requêtes |
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L'outil
requête a trois fonctions
principales : |
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3 - Les différents types de requêtes |
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Pour
assurer les trois fonctions précitées, différents types de requêtes ont été
créés, que l'on retrouve dans presque tous les SGBD. On peut les classer
ainsi : |
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Le
SGBD Access permet de créer des requêtes en utilisant soit une interface graphique,
soit le langage SQL. Nous étudions tour à tour ces deux possibilités : |
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Dans
le SGBD Access, la création d'une requête union n'est possible qu'en SQL.
Nous évoquerons ce point au chapitre 20. On notera par ailleurs que deux
opérations ensemblistes (intersection et différence) ne sont pas implémentées
dans Access. |
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4 - Conclusion |
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En
enchaînant astucieusement un petit nombre de requêtes bien choisies, on peut souvent
faire des merveilles dans la recherche d'information, sans avoir besoin de
recourir aux outils plus compliqués (et combien plus onéreux !) du
"data mining". |
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