Concepts relationnels
Modèle relationnel
Le modèle relationnel tire son nom de la notion de relation mathématique entre les éléments. Chacun de ces éléments peut prendre des valeurs dans un ensemble défini.
Par exemple, les appareils électroménagers d’une cuisine peuvent être contenus dans l’ensemble des valeurs suivantes : {Réfrigérateur, Cuisinière, Hotte, Robot, Lave-vaisselle}. On peut, par ailleurs, aussi considérer l’ensemble des couleurs que peuvent prendre ces appareils : {Rouge, Vert, Bleu, Jaune, Blanc, Noir, Rose}. Les combinaisons possibles entre les appareils et les couleurs sont au nombre de 35. Parmi toutes ces combinaisons possibles, on effectue une sélection qui représente la description d’une cuisine :
|
|
Cet ensemble de couples de valeurs liées entre elles, que l’on nomme tuples dans le modèle relationnel, représente la relation entre les éléments « Appareil » et « Couleur ». On désigne les éléments constitutifs de ces tuples par les termes attributs (ou champs).
On peut écrire formellement la relation à partir de son schéma
relationnel : ma_cuisine(Appareil, Couleur). Cette écriture représente le schéma relationnel de
la relation ma_cuisine. Les valeurs énoncées précédemment pour les champs
représentent leurs domaines, c’est à dire les ensembles de toutes
les valeurs possibles pour un champ.
On voit, à partir de cet exemple, qu’il est nécessaire de préciser les concepts qui seront utilisés dans la suite de ce chapitre.
- Quel est le schéma relationnel de la relation
ma_cuisine?
Réponse
Le schéma relationnel de la relation ma_cuisine est ma_cuisine(Appareil, Couleur).
- Quelle est l’arité du schéma
ma_cuisine(Appareil, Couleur)?
Réponse
L’arité du schéma ma_cuisine(Appareil, Couleur) est 2.
- On donne le schéma de base de donnée suivant :\
|
|
- De combien de schémas relationnels ce schéma de base de données est-il constitué ?
Réponse
Ce schéma de base de donnée et constitué de deux schéma relationnel : Lecteur et Établissement.
$$ \begin{aligned} R_B & { \text{Lecteur} \left( \text{Numero_carte} , \text{Nom}, \text{Numero_Etablissement} \right) ,\cr & \text{Établissement} \left( \text{Num_Établissement}, \text{Ville}, \text{Nom_Etablissement} \right) } \end{aligned} $$
::: {.definition} Definition 5. Un n-uplet (ou tuple) $u$ sur $U$ est une fonction de $U$ dans $\ensuremath{\operatorname{dom}}$. Si $u$ est un n-uplet sur $U$ et $A \epsilon U$, $u (A)$ est la valeur de $u$ pour l’attribut $A$.
L’écriture d’un n-uplet peut préciser les attributs : (Appareil : Robot, Couleur : Mauve). :::
::: {.definition} Definition 6. Une relation, ou instance d’un schéma relationnel $R [U]$, est un ensemble fini $I$ de n-uplets sur $U$. La cardinalité de la relation est égale à celle de l’ensemble $I$.
Une relation est donc totalement décrite par :
-
le schéma relationnel ;
-
les domaines des différents champs ;
-
les tuples ou n-uplets qui la constituent.
On représente une relation par une table, correspondant à la notion de tableau. Les tuples correspondent aux lignes et les attributs de la relation aux colonnes.
Une relation étant constituée d’un ensemble de n-uplets, ceux-ci doivent y être tous différents. :::
La relation (cf. tableau 1) est d’arité 2 et de cardinalité 4.
**Appareil** **Couleur**
Réfrigérateur Rouge Robot Mauve Cuisinière Jaune Lave-vaisselle Rouge
: Relation
::: {.definition} Definition 7. Une base de données $B$, ou instance d’un schéma de base de données $R_B$, est une fonction, dont l’ensemble de définition est un schéma de base de données $R_B$, telle que pour tout $r \epsilon R_B$, $B (r)$ est une relation.
Une base de données est donc un ensemble de relations reliées entre elles par des liens sémantiques. :::
Notion de clé d’une relation et dépendance fonctionnelle
Lorsqu’on utilise une base de données, il est nécessaire d’accéder à un enregistrement par le contenu d’un ou de plusieurs champs. On nomme clé d’une relation un champ, ou un ensemble de champs, qui permet d’identifier précisément un enregistrement. Une relation peut comprendre plusieurs clés possibles ; ce sont les clés candidates.
::: {.definition} Definition 8. On appelle clé primaire d’une relation la clé minimale parmi toutes les clés candidates de la relation. Une clés primaire doit toujours contenir une valeur et celle-ci doit être unique pour chacun des enregistrements de la relation :::
Dans l’exemple de la relation , le choix de la clé n’est pas simple car :
-
Plusieurs appareils différents peuvent être de même couleur ;
-
Une cuisine peut comporter plusieurs réfrigérateurs, robots, ...
Pourrait-on envisager d’utiliser le couple (appareil, couleur) comme clé ? La réponse est toujours négative, les réfrigérateurs présents dans la pièce peuvent être de même couleur.
Pour désigner une clé (primaire), il faut donc prendre en compte le « sens » des données contenues dans la relation. Si aucun champ ne peut constituer une clé, il est nécessaire d’introduire un champ formel, tel qu’un identifiant numérique.
::: {.definition} Definition 9. Une dépendance fonctionnelle existe entre deux ensembles de champs si les valeurs contenues dans l’un des ensembles de champs permettent de déterminer les valeurs contenues dans l’autre ensemble. :::
Les dépendances fonctionnelles expriment la relation de hiérarchie qui existe entre les champs.
::: {#relation-lecteur} Numero_carte Nom Age Ville Etablissement
1 Henri 10 Paris Université Sorbonne
2 Stanislas 34 Paris Université Jussieu
3 Henriette 44 Lyon CHU Bron
4 Dominique 19 Nancy Université Poincaré
5 Isabelle 56 Nancy INPL
6 Olivier 51 Marseille Université Saint Charles
7 Henri 98 Paris Université Sorbonne
8 Jérôme 23 Nancy INPL
9 Laurence 34 Bordeaux Université Victor Segalen
10 Christian 41 Paris ENS
11 Antoine 16 Marseille Université Saint Charles
12 Laurence 34 Paris Université Jussieu
: Relation lecteur(Numero_carte, Nom, Age, Ville, Etablissement)[[relation-lecteur]]{#relation-lecteur label=“relation-lecteur”} :::
Si l’on examine les données de la relation , Tableau 1{reference-type=“ref” reference=“relation-lecteur”}., on remarque :
-
qu’il ne peut y avoir de dépendance fonctionnelle entre les ensembles (Ville, Etablissement) et (Nom, Age). En effet, le couple (Laurence, 34) correspond aux deux couples (Paris, Université de Jussieu) et (Bordeaux, Université Victor Segalen).
À un couple (Ville, Etablissement) ne correspond donc pas un unique couple (Nom, Age).
-
que si l’on suppose qu’un établissement n’est situé que dans une seule ville, il existe une dépendance fonctionnelle entre le champ « Etablissement » et le champ « Ville ».
À une valeur du champ « Etablissement » correspond une et une seule valeur du champ « Ville ». Cette valeur n’est cependant pas unique.
-
La valeur du champ « Numero_carte » est unique pour chacun des enregistrements. Ses valeurs sont identifiantes pour tous les champs de la relation. Chaque champ dépend fonctionnellement de ce champ. Ses valeurs ne sont jamais vides, c’est une clé candidate !
Comme c’est aussi la seule clé de la relation, ce champ constitue la clé primaire.
Tous les champs qui ne font pas partie d’une clé candidate d’une relation possèdent des dépendances fonctionnelles avec cette clé.
On indique la clé primaire d’un schéma relationnel en soulignant le champ, dans le schéma relationnel : lecteur([Numero_carte]{.ul}, Nom, Age, Ville, Etablissement).
Langage SQL
SQL est un langage déclaratif qui permet d’interroger une base de données par l’intermédiaire d’un SGBD sans se soucier de la représentation interne (physique) des données, de leur localisation, des chemins d’accès ou des algorithmes nécessaires. À ce titre, il s’adresse à une large communauté d’utilisateurs potentiels, pas seulement aux informaticiens. On peut l’utiliser de manière interactive, mais également en association avec des interfaces graphiques, ou des langages de programmation (comme Python).
Le langage SQL est composé de différents sous-ensembles :
- LMD
-
Langage de Manipulation des données (DML, Data Manipulation Language).
Il permet la manipulation et la mise à jour des tables, et est composé de quatre ordres fondamentaux : , , , .
- LDD
-
Langage de Définition des Données (DDL, Data Definition Language).
Il permet la définition et la mise à jour du schéma relationnel de la base de données (mode administration). Il est composé des ordres suivants : , , , , , , .
- LCD
-
Langage de Contrôle des Données (DCL, Data Control Language).
Il permet de définir les contraintes d’intégrité, de gérer les accès et les autorisations (administration). Il est composé des ordres : , , .
Le programme cette année se limite au langage de manipulation des données et plus particulièrement à l’ordre .
Opérations de l’algèbre relationnelle et traductions en langage SQL
La manipulation de données dans le modèle relationnel se fait à l’aide d’opérations formelles reposant sur des concepts mathématiques issus de la théorie des ensembles : c’est l’algèbre relationnelle.
::: {.definition} Definition 10. L’algèbre relationnelle consiste en un petit nombre d’opérations de base qui, appliquées à des relations, produisent de nouvelles relations. Ces opérations peuvent être composées pour construire des expressions algébriques de plus en plus complexes. :::
Opérations relationnelles de base
Projection
::: {.definition} Definition 11. La projection consiste à filtrer certains attributs de la relation, ce qui donne au résultat une relation de degré inférieur à celui de la relation de départ.
Pour $I$ une relation de schéma relationnel $I [A_{1 }, \ldots , A_n]$, si $1 \leqslant i < j \leqslant n$, $$\pi_{A_i, \ldots, A_j} (I) = { (A_i : t (A_i), \ldots , A_j : t (A_j)) | t \epsilon I }$$ :::
**Nom** **Ville**
Henri Paris
Stanislas Paris Henriette Lyon Dominique Nancy Isabelle Nancy Olivier Marseille Henri Paris Jérôme Nancy Laurence Bordeaux Christian Paris Antoine Marseille Laurence Paris
: Projection $\pi_{\text{Nom,Ville}} (\text{lecteur})$
- En langage SQL
-
SELECT``\{=latex}Nom,Ville``\{=latex}FROM``\{=latex}lecteur``\{=latex};
Sélection (ou restriction)
::: {.definition} Definition 12. La sélection consiste à filtrer des enregistrements de la relation en fonction d’une condition. Le résultat d’une sélection est une relation de même degré mais de cardinalité différente.
Pour $I$ une relation de schéma relationnel $I [A_{1 }, \ldots , A_n]$ et $a \epsilon \ensuremath{\operatorname{dom}} (A_i)$, $$\sigma_{A_i = a} (I) = { t \epsilon I | t (A_i) = a }$$ :::
Numero_carte Nom Age Ville Etablissement
5 Isabelle 56 Nancy INPL
6 Olivier 51 Marseille Université Saint Charles
7 Henri 98 Paris Université Sorbonne
: Selection $\sigma_{\text{Age} > 50} (\text{lecteur})$
Numero_carte Nom Age Ville Etablissement
1 Henri 10 Paris Université Sorbonne
7 Henri 98 Paris Université Sorbonne
: Selection $\sigma_{\text{Nom} = \text{‘‘Henri’’}} (\text{lecteur})$
Intuitivement, dans une représentation de type table, une sélection conserve uniquement les enregistrements vérifiant la condition.
- En langage SQL
-
SELECT``\{=latex}*``\{=latex}FROM``\{=latex}lecteur``\{=latex}WHERE``\{=latex}Age``\{=latex}>``\{=latex}50``\{=latex};
Affichage de tous les enregistrements d’une relation
Composition d’une sélection et d’une projection
Une sélection sur une relation formant une nouvelle relation, il est possible de « passer » cette dernière en argument d’une opération de projection. La composition se note : $$\pi_{\text{champs}} (\sigma_{\text{contrainte}} (\text{relation}))$$
Nom Ville
Isabelle Nancy Olivier Marseille Henri Paris
: Combinaison d’une sélection et d’une projection $\pi_{\text{Nom}, \text{Ville}} (\sigma_{\text{Age} > 50} (\text{lecteur}))$
- En langage SQL
-
SELECT``\{=latex}Nom,Ville``\{=latex}FROM``\{=latex}lecteur``\{=latex}WHERE``\{=latex}Age>50``\{=latex};
Opérateurs de comparaison et connecteurs logiques de SQL
Ci-dessous sont présentés quelques opérateurs et connecteurs qui apparaissent très fréquemment dans les requêtes SQL. Pour une liste plus exhaustive et davantage d’exemples, consulter http://sql.sh.
Opérateur Signification
$=$ Égal
$< >$ Différent
\< Inférieur
$>$ Supérieur
$< =$ Inférieur ou égal
$> =$ Supérieur ou égal
**Signification**
Appartient à un intervalle
Appartient à un ensemble
Teste si le champ contient une donnée
Compare des chaînes de caractères
**Nom** **Instrument**
Jaco Pastorius Basse électrique Bill Evans Piano
Appareil Couleur Nom Instrument
Réfrigérateur rouge Jaco Pastorius Basse électrique Réfrigérateur rouge Bill Evans Piano Robot mauve Jaco Pastorius Basse électrique Robot mauve Bill Evans Piano Cuisinière jaune Jaco Pastorius Basse électrique Cuisinière jaune Bill Evans Piano
: $\text{ma_cuisine} \times \text{musicien}$
L’exemple précédent a été choisi de façon à illustrer que le résultat d’un produit cartésien peut n’avoir aucun sens dans la réalité.
- En langage SQL
-
il n’est pas nécessaire d’utiliser un quelconque mot clé ; il faut requérir toutes les colonnes depuis les deux tables.
Division Cartésienne
La division cartésienne est le pendant du produit cartésien, tout comme la division euclidienne est le pendant du produit sur des entiers : si on note $A$ et $B$ deux relations (ou tables), alors $A \div B$ est la « plus grande » relation (au sens de l’inclusion) telle que le produit cartésien avec $B$ redonne (presque) $A$. Formellement, c’est la plus grande relation telle qu’il existe une relation $C$ vérifiant : $$[(A \div B) \times B] \cup C = A \text{ \ \ \ \ et \ \ \ \ } [(A \div B) \times B] \cap C = \varnothing$$ Il n’existe pas en langage SQL d’opérateur permettant d’implémenter directement la division cartésienne.
Création d’un alias, renommage
Il peut être pénible d’utiliser, dans les requêtes, des noms de champs définis de manière complexe, ou, tout simplement, nommés de façon pas très parlante. On peut alors définir un alias pour renommer temporairement un champ (et même une table).
::: {.definition} Definition 13. Un renommage pour un ensemble fini d’attributs U est une fonction injective de U dans l’ensemble att que l’on notera $A_1 \rightarrow B_1, …, A_n \rightarrow B_n$.
L’opération de renommage $\rho_{A_1 \rightarrow B_1, …, A_n \rightarrow B_n}$ transforme une relation $I$ sur $A_1, …, A_n$ en une relation sur $B_1, …, B_n$ de de telle sorte que : $$\rho_{A_1 \rightarrow B_1, …, A_n \rightarrow B_n} (I) = \left{ v \text{sur} B_1, \ldots, B_n | \exists u \epsilon I, v (B_i \right) = u (A_i) \text{pour tout } i \epsilon [1 , n] }$$ :::
La création d’un alias permet de faciliter grandement la lecture d’une requête. Cette opération se note :
Badge Nom Ville
7 Henri Paris
6 Olivier Marseille
5 Isabelle Nancy
: $\rho_{\text{Numero_carte} \rightarrow \text{Badge}} (\pi_{\text{Numero_carte}, \text{Nom}, \text{Ville}} (\sigma_{\text{Age} > 50} (\text{lecteur})))$
- En langage SQL
-
on utilise le mot clé , immédiatement après le nom du champ, pour introduire l’alias.
Dans l’exemple précédent, on a illustré l’utilisation de la clause « » qui permet de trier les résultats suivant l’ordre (par défaut ascendant) défini par certains champs (ici le mot clé indique que c’est l’ordre descendant qui a été choisi).
Jointure
La jointure est l’opération fondamentale de l’algèbre relationnelle qui permet d’exprimer le sens du lien entre les relations, dans le monde réel. Conformément au programme, on ne présente ici que l’opération de jointure symétrique.
::: {.definition} Definition 14. Une jointure permet d’associer plusieurs relations dans une même requête. Le résultat de cette requête est une relation de degré supérieur aux degrés de chacune des relations de départ. L’opération de jointure est symétrique et associative.
La liaison entre les relations s’effectue par le contenu commun d’un champ (champs de jointure).
La jointure des relations et selon une certaine contrainte se note :
$$\text{table1} \vartriangleright \hspace{-0.5em}
\vartriangleleft_{\text{contrainte}} \text{table2} \text{ \ \ \ ou \ \
} \text{table1} [\ensuremath{\operatorname{contrainte}}] \text{table2}$$
:::
Il est bien évidemment possible d’associer une jointure à une projection et une sélection. Ces associations doivent être prises en compte lors de la détermination du degré et de la cardinalité de la relation finale.
::: {#tab:jointure} Numero_carte Nom Num_Etablissement
1 Henri 1
2 Stanislas 2
3 Henriette 1
: Relation Lecteur_bis($\underline{\text{Numero_carte}}$, Nom, Numero_Etablissement)[[tab:jointure]]{#tab:jointure label=“tab:jointure”} :::
Num_Etablissement Ville Nom_Etablissement
1 Paris Université Jussieu
2 Lyon CHU Bron
3 Nancy Université Poincaré
4 Paris Université Sorbonne
: Relation Etablissement($\underline{\text{Num_Etablissement}}$, Ville, Nom_Etablissement)
Même si l’on ne dispose pas du modèle conceptuel associé, on constate que l’on peut relier les deux relations par le champ « ». Les informations concernant l’établissement de la relation « » sont stockées dans la relation « » dont la clé est le champ « ». Pour obtenir la liste des lecteurs ainsi que les informations concernant leur établissement, on effectue une jointure entre ces relations sur le champ « ».
Schéma de la base de données prenant en compte la jointure : Dans la relation l’attribut est une clé étrangère.
Numero_carte Nom Num_Etablissement Num_Etablissement Ville Nom_Etablissement
1 Henri 1 1 Paris Université Jussieu
2 Stanislas 2 2 Lyon CHU Bron
3 Henriette 1 1 Paris Université Jussieu
: $\text{Lecteur_bis} \vartriangleright \hspace{-0.5em} \vartriangleleft_{\text{Num_Etablissement} = \text{Num_Etablissement}} \text{Etablissement}$
Le champ « » figure deux fois dans la relation résultat de la jointure car la première occurrence provient de la relation « » alors que la seconde provient de la relation « ».
Afin de ne conserver qu’une occurrence des champs de jointure, on peut réaliser une projection :
Numero_carte Nom Num_Etablissement Ville Nom_Etablissement
1 Henri 1 Paris Université Jussieu
2 Stanislas 2 Lyon CHU Bron
3 Henriette 1 Paris Université Jussieu
: $\pi_{\text{Numero_carte}, \text{Nom}, \text{Num_Etablissement}, \text{Ville}, \text{Nom_Etablissement}} \left( \text{Lecteur_bis} \vartriangleright \hspace{-0.5em} \vartriangleleft_{\text{Num_Etablissement} = \text{Num_Etablissement}} \text{Etablissement} \right)$
Cette opération, $\text{jointure} + \text{projection}$, est parfois appelée jointure naturelle.
Les champs de jointure ne doivent pas nécessairement être nommés à l’identique. Nous verrons comment les différentier dans la partie « En langage SQL », page .
On peut considérer l’opération de jointure comme une sélection sur le produit cartésien des deux relations. On ne conserve que les lignes dont le contenu du champ sur lequel s’effectue la jointure est égal.
Numero_carte Nom Num_Etablissement Num_Etablissement Ville Nom_Etablissement
1 Henri 1 1 Paris Université Jussieu
1 Henri 1 2 Lyon CHU Bron
1 Henri 1 3 Nancy Université Poincaré
1 Henri 1 4 Paris Université Sorbonne
2 Stanislas 2 1 Paris Université Jussieu
2 Stanislas 2 2 Lyon CHU Bron
2 Stanislas 2 3 Nancy Université Poincaré
2 Stanislas 2 4 Paris Université Sorbonne
3 Henriette 1 1 Paris Université Jussieu
3 Henriette 1 2 Lyon CHU Bron
3 Henriette 1 3 Nancy Université Poincaré
3 Henriette 1 4 Paris Université Sorbonne
: $\text{Lecteur_bis} \vartriangleright \hspace{-0.5em} \vartriangleleft_{\text{Num_Etablissement} = \text{Num_Etablissement}} \text{Etablissement}$ Les lignes grisées sont celles qui sont sélectionnées lors d’une jointure.
- En langage SQL
-
il existe deux façons de réaliser une opération de jointure en SQL :
-
la première est basée sur l’idée qu’une opération de jointure peut être considérée comme une sélection sur le produit cartésien des deux relations :
Avec une projection :
Le traitement de la requête n’est cependant pas, dans ce cas, optimal au niveau du SGBD.
-
la seconde méthode utilise l’opérateur de jointure :
Avec une projection :
On remarque qu’un champ est défini de façon unique grâce à la concaténation du nom de la relation et de celui du champ : .[[champ-nom-unique]]{#champ-nom-unique label=“champ-nom-unique”}
Si les champs portent des noms différents, il n’est pas nécessaire de préciser de quelle relation ils sont issus.
-
Fonctions de calculs et d’agrégation
Une règle, dans le domaine des bases de données, est que tout ce qui peut se calculer ne doit pas être stocké dans la base. On évite ainsi la perte de place et l’incohérence qui peut découler du stockage d’informations redondantes.
Fonctions de calculs
Le langage SQL ne possède pas d’instruction d’itération ; il possède cependant des fonctions simples de traitement des données d’une colonne (les calculs plus complexes doivent être effectués à l’aide d’un langage de programmation comme Python).
Fonction Opération
Comptage du nombre d'enregistrements de la table
Maximum des éléments d'une colonne
Minimum des éléments d'une colonne
Moyenne des éléments d'une colonne
Somme des éléments d'une colonne
: Fonctions statistiques de SQL
Détermination de l’age moyen des lecteurs
:
- Comptage du nombre de lecteurs
-
Dans le cas de la fonction , il n’est pas nécessaire de préciser le champ puisque cette fonction s’applique à la relation toute entière.
Agrégats ou groupage
::: {.definition} Definition 15. Les opérations d’« agrégation » (ou de groupage) regroupent les enregistrements d’une relation par valeurs contenues dans une colonne.
On applique généralement des opérations de calcul sur les « sous-tables » ainsi créées. :::
NumVoit Marque Type Couleur
1 Peugeot 404 Rouge
2 Citroen SM Noire
3 Opel GT Blanche
4 Peugeot 403 Blanche
5 Renault Alpine Rose
6 Renault Floride Bleue
7 Peugeot 806 Blanche
: Relation Voiture(NumVoit,Marque,Type,Couleur)
- Affichage des différentes marques
-
Pour réaliser cette opération avec SQL, on utilise le mot clé suivi du nom de la colonne sur laquelle s’effectue l’agrégat.
SELECT``\{=latex}Marque``\{=latex}FROM``\{=latex}Voiture``\{=latex}GROUP``\{=latex}BY``\{=latex}Marque;
Marque
Peugeot
Citroen
Opel
Renault
: Différentes marques de voitures
- Affichage du nombre de voitures des différentes marques
-
Lors de cette opération, la fonction est appliquée à chaque « sous-tables » créée.
SELECT``\{=latex}Marque,``\{=latex}COUNT(*)``\{=latex}AS``\{=latex}Compte``\{=latex}FROM``\{=latex}Voiture``\{=latex}GROUP``\{=latex}BY``\{=latex}Marque``\{=latex};
Marque Compte
Peugeot 3
Citroen 1
Opel 1
Renault 2
: Comptage du nombre de voitures, pour chaque marque
Affichage de l’age moyen des lecteurs, par université de la relation
:
Restriction sur le résultat d’une requête agrégative
Le résultat de l’opération de groupage peut lui-même être filtré : on effectue une sélection des lignes par rapport au contenu des colonnes obtenues dans la table résultat de la recherche groupée.
- Calcul du nombre de voitures par marque dont le nombre est supérieur à 1
-
SELECT``\{=latex}Marque,``\{=latex}COUNT(*)``\{=latex}AS``\{=latex}Compte
FROM``\{=latex}Voiture
GROUP``\{=latex}BY``\{=latex}Marque
HAVING``\{=latex}Compte``\{=latex}>``\{=latex}1``\{=latex};
Marque Compte
Peugeot 3
Renault 2
: Comptage du nombre de voitures, pour chaque marque, si le nombre est supérieur à 1
Le mot clé permet d’effectuer une sélection sur le résultat de l’opération de groupage. Le mot clé opère une sélection sur les enregistrements de la table avant l’opération de groupage.
- Calcul du nombre de voitures, par marque, dont la couleur n’est pas « Rouge »
-
SELECT``\{=latex}Marque,``\{=latex}COUNT(*)``\{=latex}AS``\{=latex}Compte
FROM``\{=latex}Voiture
WHERE``\{=latex}NOT``\{=latex}(Couleur``\{=latex}=``\{=latex}’Rouge’)
GROUP``\{=latex}BY``\{=latex}Marqueenregistrement.