BDD 1 : Initiation aux bases de données

Ce que vous allez apprendre

Objectif

L'objectif de ce niveau est de fournir aux participants une compréhension de base des bases de données spatiales et des compétences pour concevoir, créer et gérer des bases de données géospatiales simples. À la fin de la formation, les participants seront capables de créer des bases de données, d'importer et d'exporter des données, et de réaliser des requêtes SQL de base.

Niveau Initiation :

1. Introduction aux bases de données spatiales
2. Modélisation des données et conception de schémas
3. Création et gestion de bases de données spatiales
4. Importation et exportation de données
5. Requêtes SQL de base
6. Création d'index et d'optimisation de performances
7. Introduction à la gestion des métadonnées

Programme de formation : Initiation aux bases de données

Durée :

3 jours (21 heures)

Objectifs pédagogiques :

• Comprendre les concepts fondamentaux des bases de données relationnelles.
• Apprendre les bases de la modélisation de données (conceptuelle et logique).
• Savoir installer et configurer des bases de données PostgreSQL/PostGIS et Oracle.
• Manipuler des bases de données avec SQL (création, requêtes, mises à jour).
• Explorer les fonctionnalités géospatiales (PostGIS).

Public cible :

• Développeurs, analystes, administrateurs systèmes ou toute personne souhaitant s'initier aux bases de données.

Pré-requis :

• Connaissances de base en informatique (systèmes d’exploitation, notions de programmation).

Programme détaillé :

Jour 1 : Introduction aux bases de données relationnelles

Matin : Concepts fondamentaux

• Qu'est-ce qu'une base de données ?
• Différence entre base de données relationnelle et non relationnelle.
• Présentation des principaux SGBD : PostgreSQL, Oracle, MySQL, etc.
• Concepts de tables, colonnes, lignes, clés primaires, clés étrangères, et relations.

Atelier pratique :

• Installation et configuration de PostgreSQL et Oracle (basique).
• Exploration des interfaces graphiques (pgAdmin, Oracle SQL Developer).

Après-midi : Modélisation de données

• Introduction à la modélisation conceptuelle (Merise, UML).
• Création d’un modèle conceptuel de données (MCD).
• Passage du MCD au modèle logique (MLD).
• Notions de normalisation des bases de données (1NF, 2NF, 3NF).

Atelier pratique :

• Mise en œuvre d’un cas simple : modélisation d’une base pour un système de gestion (ex. : bibliothèque, gestion d’inventaire).

Jour 2 : Introduction à SQL (Structured Query Language)

Matin : Les bases de SQL

• Structure des commandes SQL.
• Types de données (entiers, chaînes, dates, etc.).
• Commandes DDL (Data Definition Language) :
  • Création de tables.
  • Modification et suppression de tables.

Atelier pratique :

• Création et modification d’un schéma de base de données.

Après-midi : Manipulation de données avec SQL

• Commandes DML (Data Manipulation Language) :
  • Insérer des données (INSERT).
  • Lire les données (SELECT).
  • Filtrer les données avec WHERE, tri avec ORDER BY, et agrégation avec GROUP BY.
  • Modifier et supprimer des données (UPDATE, DELETE).

Atelier pratique :

• Création d’un jeu de données.
• Requêtes simples pour interroger et manipuler les données.

Jour 3 : PostgreSQL avancé, PostGIS et introduction à Oracle

Matin : PostgreSQL avancé et PostGIS

• Transactions et gestion des utilisateurs.
• Indexation pour optimiser les performances (CREATE INDEX).
• Introduction à PostGIS : concepts des bases de données spatiales.
  • Types de données géospatiales (points, lignes, polygones).
  • Requêtes géospatiales simples (distance, intersection).

Atelier pratique :

• Ajout de données géographiques à une base PostgreSQL.
• Requêtes géospatiales avec PostGIS.

Après-midi : Introduction à Oracle

• Fonctionnalités spécifiques d’Oracle par rapport à PostgreSQL.
• Utilisation de PL/SQL pour l’automatisation.
• Comparaison des outils graphiques et ligne de commande (SQL*Plus, SQL Developer).

Atelier pratique :

• Import/export de données entre Oracle et PostgreSQL.
• Création de procédures stockées simples avec PL/SQL.

Méthodes pédagogiques :

• Alternance entre exposés théoriques, démonstrations, et ateliers pratiques.
• Études de cas pour contextualiser les apprentissages.
• Support de formation fourni aux participants (diaporamas, exercices, et solutions).

Évaluation et suivi :

• Quiz en fin de chaque journée pour valider les acquis.
• Évaluation finale sous forme d’un mini-projet (création d’une base, requêtes).