Algorithme De Synthèse Base De Donnée Avancee Pdf
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Algorithme De Synthèse Base De Données Des Modules
A la main ou par programme. Résultat: Couverture minimale de F Trouver les clés (pas toujours nécessaire) Combiner les DFs ayant même partie gauche Relation avec sa clé Ajouter relation clé (le cas échéant) Eliminer relations contenues dans d'autres (le cas échéant). Analyse des documents, dictionnaire d'informations, règles de gestion, etc. X Y Z désignent un (ou collection) attribut, A B C désignent un attribut Un seul attribut en partie droite X → A 1 A 2... A n ⇔ X → A 1 X → A 2... X → A n Notion de fermeture transitive d'un attribut (ou collection) X. Définition La fermeture transitive de X, notée X+, est l'ensemble des attributs A de U tel que: X → A est déduite de F (i. e. tous les attributs qu'on peut "atteindre" en partant de X ou d'une partie de X) Soit X 0 = X et n=0; Si existe une DF Y → A, avec Y ⊂ X et A ∉ X n alors, ajouter A à X n pour former X n+1 Incrémenter n de 1 et répéter ii. Algorithme de synthèse base de donnée la base de donnee avancee. jusqu'à ce qu'il n'y ait plus d'attributs à rajouter à X n. La fermeture transitive X + = X n+1 = X n U = { nom, ville, rue, grade, dateVersemant, montantVersé, diplôme} = { nom → ville, rue, grade nom, dateVersemant → montantVersé diplôme → grade} Soit X 0 = { nom, dateVersemant}.
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Les données sont souvent mises à jour et peuvent donc évoluer. Modèle (target variable: nom_poll) Données sur l'orientation des toits en France Ces jeux de données, réutilisés dans le projet [ OpenSolar](), se composent d'un datasses contributions (id OpenStreetMap du bâtiment ainsi que l'orientation du toit) et bâtiments (id, géométrie, surface du bâtiment et orientation du toit). Profiling du dataset bâtiments, Profiling du dataset contributions Séries temporelles Données hospitalières relatives à l'épidémie de COVID-19 Cinq jeux de données différents sont proposés contenant des données sur les hospitalisations, les réanimations et les décès, regroupés par région, puis par département et par sexe, par classe d'âge et par établissements. Algorithme de synthèse base de données des modules. Profiling du jeu de données par région et classe d'âge du patient Profiling du jeu de données par département, Profiling du jeu de données par département et sexe du patient; Profiling du jeu de données établissements hospitaliers par département; Profiling du jeu de données des nouvelles admissions en réanimation par région.
Normalisation des relations (formes normales) Objectifs: définir une notion de "qualité" de schéma pouvoir comparer deux schémas de relation Les formes normales définissent un ordre partiel sur les schémas de relation. On peut donc voir une forme normale comme une classe d'équivalence (on peut comparer deux schémas dans deux classes d'équivalence différentes mais pas dans la même). Il faut aussi noter que le seul élément qui est pris en compte par les formes normales est la non redondance d'informations d'un schéma. Selon les formes normales un "bon" schéma est un schéma sans redondance (ce qui ne veut pas forcément dire qu'il est efficace par exemple). Un schéma relationnel sans qualité particulière est appelé schéma en 1ère forme normale (on note 1FN) et si on rajoute certaines qualités on obtient les deuxième et troisième formes normales (on note 2FN et 3FN). Algorithme de synthèse base de donnée des algorithmes et. On ne présente ici que les formes normales dont la définition utilise exclusivement les dépendances fonctionnelles. Si on prend en compte d'autres dépendances entre données comme les dépendances multivaluées on obtient alors les 4FN et 5FN.