Analyse décisionnelle : gagnez le gros lot

Depuis quelque temps, la majorité des grandes entreprises se tournent vers des plates-formes d’SQL Server 2005 pour essayer de gagner à la loterie puisse fort ressembler à une simple activité récréative, vous serez capable de transposer directement ces techniques à vos projets métier, comme je l’ai fait pour de nombreux scénarios de sécurité sociale. Bien souvent, les exercices amusants constituent la meilleure approche pour maîtriser des outils et technologies intimidants. En outre, autre avantage connexe, cet article pourrait tout simplement vous rendre terriblement riche.

actu SQL sem 23

Fin mai, s’est tenue la dernière réunion du GUSS (Groupe des utilisateurs de le décisionnel ! D’abord un petit retour sur le « pourquoi » du décisionnel, avant de s’engouffrer au fur et à mesure dans son évolution et l’offre de Microsoft. Cette session – panorama découverte de la Business Intelligence avec SQL Server – […]

Actu SQL sem 40

Prenez le contrôle de vos rapports avec ReportViewer, 2e partie

Comme vous avez pu le découvrir dans la 1ère partie de cet article, le contrôle ReportViewer dees paramètres du rapport. Dans la 1ère partie de cet article, j’expliquais comment créer et afficher un rapport local en utilisant principalement la programmation « drag-and-drop » (glisser-déplacer) pour créer le dataset.

Nous allons maintenant voir comment écrire du code servant à demander les paramètres du rapport et à fournir le dataset, ce qui vous ouvrira des possibilités infinies concernant les types de rapports que vous pouvez créer. Par exemple, il est possible de créer une application qui stocke les définitions de rapport local dans des fichiers externes, afin que vous puissiez ajouter de nouveaux rapports ou mettre à jour des rapports existants sans recompiler et redistribuer l’application.

Validation Intelligente des données

Lorsqu’une personne vous demande de décrire les données de votre entreprise, d’un système précis ou d’une base de données spécifique, combien de fois n’avez-vous pas répondu en mettant l’accent sur la taille du stockage, le taux de croissance, le nombre de tables ou le nombre de lignes ?Ces caractéristiques sont certes importantes pour la conception et la gestion d’une solution efficace et maintenable, mais je vous propose de ne pas limiter vos réponses à la quantité ou au volume, mais également d’inclure une caractérisation de la qualité des données. Après tout, ce n’est pas la quantité des données qui importe, mais leur qualité. Une entreprise peut avoir la plus grande base de données au monde, avec le taux de croissance le plus impressionnant, mais si elle ne peut quantifier la qualité de ses données, celles-ci n’ont aucune utilité.

Le terme « validation intelligente des données » décrit le concept consistant à configurer l’environnement de base de données et de traitement afin d’appliquer automatiquement la validation. Lorsque vous concevez, mettez en oeuvre et gérez vos propres bases de données, vous devez prendre en compte plusieurs aspects essentiels de leur conception : la propriété des données, leur intendance, leurs définitions, leur modélisation, leur normalisation, les valeurs NULL et les types de données, ou encore le nettoyage et l’intégrité des données.

À mesure que vous découvrirez ces aspects tout au long de l’article, rappelez- vous qu’il n’existe rien d’absolu en matière d’options de conception et d’implémentation. Au contraire, vous devez considérer systématiquement les fonctionnalités, avantages et compromis de chaque aspect par rapport à votre environnement spécifique. Si vous gardez cette règle à l’esprit tout au long de votre lecture, vous trouverez des tonnes d’idées pour accroître la qualité de vos données en mettant en oeuvre des stratégies intelligentes de validation de ces dernières.

Optimisation des bases de données SQL Server : l’exploitation

Votre modèle des données est parfait : justement normalisé et très légèrement dénormalisé par des techniques fiables et pour des données dont il est prouvé que cela apporte un gain significatif. Vos requêtes sont optimisées et les serveurs, tant logiques que physiques, comme leurs environnements sont taillés, dimensionnés, mesurés, configurés pour le volume de données et de transactions à subir. Enfin, vous avez pensé au découpage de vos espaces de stockage, choisi vos disques et constitué vos agrégats en conséquence… Pourtant il vous manque une brique pour parfaire votre oeuvre : penser l'exploitation de vos données au quotidien, c'est là SQL Server sur le site communautaire de developpez.com, un internaute postait un remarquable message. Il avait une procédure complexe longue et coûteuse en traitement qui importait des données dans une base, avec une planification quotidienne de nuit. Un matin quelle ne fût pas sa stupeur de constater que cette procédure qui durait habituellement un peu plus d'une heure, n'était pas encore terminée. Il attendit donc la fin du traitement et constata que ce dernier avait mis près de 10 heures, soit 8 fois plus qu'ordinairement. Que s'était-il passé ?

Optimisation des bases de données SQL Server Troisième partie

TROISIÈME PARTIE : LE MODÈLE DE DONNÉES
Optimiser une base de données simplement par la qualité de son modèle est une chose simple, très efficace et à coût nul... Voila qui devrait intéresser beaucoup de monde. Or c'est souvent l'inverse qui se passe : le peu d'attention apportée au modèle, le peu de précaution dans le choix des types de données, le peu de respect des formes normales sont autant d'icebergs qui ne vont pointer leurs nez qu'au moment une base de données à raison d'une table pour un fichier est un échec assuré dont beaucoup d'éditeurs de solutions informatiques ont fait les frais.

Ce nouvel article a donc pour but de vous faire comprendre ce que sont les données, les types de données et la modélisation dans la perspective d'optimisation d'une base et donc d'un serveur. Toute application avec une forte implication de SGBDR commence par une modélisation des données. La qualité d'un modèle de données, ne se fera sentir que lorsque ce dernier sera mis à l'épreuve du feu, qui dans l'univers des SGBDR consiste à farcir ses tables qu'une quantité phénoménale de données et jouer les requêtes les plus fréquentes afin d'en mesurer les temps de réponse. Or cette phase est rarement entreprise en test. Elle l'est généralement en production.

C'est là qu'est l'os, hélas1, car il est déjà trop tard ! Lorsqu'un modèle de données est établi, et que le poids du volume des données se fait sentir, alors tenter de le remodéliser pour gagner des performances est un chalenge difficile : les évolutions du schéma conduisent à des migrations de données importantes (donc risquées) et des modifications d'interfaces conséquentes (donc du code à récrire). Lorsqu'il s'agit d'une base de données volumineuse, l'inertie des données peut être telle que l'alternative est s'adapter avec un coût de modification élevé ou mourir. C'est pourquoi un modèle de données bâclé présente la particularité d'avoir un coût très élevé lorsqu'il doit être rectifié, alors qu'un modèle peaufiné présente un coût quasi nul si l'on utilise l'outil adéquat et l'homme d'expérience.

Malheureusement, les français ont beau avoir inventé une méthode de modélisation d'une grande simplicité (MERISE2) il n'en demeure pas moins que peu d'informaticiens savent modéliser les données de manière intelligente. Bref, ce sont de ces écueils que je veux aujourd'hui vous entretenir, et pour cela, j'ai découpé en différentes parties le présent article. La première traite des types de données, la seconde des clefs, la troisième des tables et la quatrième de la normalisation.

Révisez vos bases de la conception avec SQL Diagrammer

Depuis combien de temps n’avez-vous pas effectué de la modélisation des données ? Etait-ce hier ? Le mois dernier ? Il y a une éternité, pendant vos études universitaires ? Si vous entrez dans la dernière catégorie, quelle est votre excuse ?A) Je n’en ai pas besoin pour mon travail.
B) Je n’ai pas le logiciel approprié.
C) Je ne sais pas comment procéder.

Si vous avez répondu par B) ou C), j’ai de bonnes nouvelles à vous annoncer : si vous avez SQL Server 2005 ou 2000, vous disposez d’un outil de modélisation de données intégré. Parfois connu sous l’appellation outils DaVinci ou Concepteur de bases de données, le concepteur de diagrammes SQL Server ou SQL Server Diagrammer est disponible dans l’arborescence de SQL Server 2005 Management Studio sous la forme « Database Diagrams » et en tant que « Diagrammes » (Diagrams) dans la console SQL Server 2000 Enterprise Manager. C’est ce logiciel qui vous aidera à décrire vos schémas de base de données et même à concevoir vos futures bases de données. A mesure que nous allons explorer cet outil élémentaire, vous verrez comment il peut vous donner une bonne représentation visuelle facilement exploitable de vos bases de données.

Aucun travail d’indexation, aucune programmation intelligente ou aucun matériel plus puissant ne peut contrebalancer une conception médiocre. En revanche, si vous commencez par modéliser et par réaliser la conception appropriée, vous serez bien parti pour obtenir une base de données très performante. (Pour en savoir plus sur l’importance et les avantages d’une bonne conception de base de données, lisez l’encadré Web « Why Model? », http://www.itpro.fr (Club Abonnés), et pour une présentation de la modélisation dimensionnelle appliquée à l’analyse décisionnelle, consultez l’article « Les bases de la modélisation dimensionnelle », dans SQL Server Magazine Juin 2006.)

Le logiciel de modélisation est utilisé de deux manières : pour décrire et pour concevoir. En mode description, il sert à cataloguer l’existant : les systèmes, processus, référentiels de données, applications et systèmes logiciels qui concourent à la réussite de votre entreprise, ainsi que les documents qui décrivent les méthodes employées pour accomplir les tâches. En mode conception, vous vous tournez vers l’avenir. Vous écoutez les griefs et problèmes des utilisateurs, à savoir des employés en première ligne jusqu’aux échelons de direction (par ex., PDG, Directeur financier) et vous allez utiliser le logiciel de modélisation pour concevoir les structures de données permettant d’atténuer ces griefs et problèmes. Il existe de nombreux logiciels pour la modélisation de bases de données et l’encadré Web « Describe and Design », http://www.itpro.fr (Club Abonnés), présente les types de fonctionnalités des différents outils disponibles. L’outil de modélisation de SQL Server est relativement basique. Il est idéal pour la tâche de description et il serait donc plus approprié de le considérer comme un outil de conception de diagrammes, plutôt qu’un outil de modélisation. Pour les besoins de cet article, je ferai référence au concepteur de diagrammes SQL en tant qu’outil de modélisation et aux graphiques qu’il crée en tant que modèles. Une fois familiarisé avec le fonctionnement du concepteur de diagrammes SQL, vous pour

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Une étude récente de Forrester Research révèle que plus d’une entreprise interrogée sur deux s’est déjà engagée dans un processus de consolidation de ses ressources, du stockage ou de l’ensemble d’un centre de données. En raison de leur relative simplicité de mise en œuvre, les serveurs SQL sont souvent plus nombreux que nécessaires dans l’entreprise. […]

Actu SQL Semaine 22

La fragmentation interne et externe est un problème qui affecte toutes les bases de données de base de données" et des fichiers "journaux" en restaurant leur répartition contiguë, mais aussi celle de l’espace libre, de sorte que l’expansion de ces fichiers peut se faire avec une fragmentation réduite, voire inexistante. Plus d’informations sur www.diskeepereurope.com

Les compléments d’exploration de données SQL Server 2005 pour Office 2007

De nombreux outils d’analyse s’intègrent à SQL Server 2005 offrent des fonctionnalités puissantes pour l’analyse des données, mais c’est seulement depuis peu que Microsoft propose des outils standard pour apporter les possibilités du data mining sur le poste de travail.En février 2007, l’éditeur de Redmond a lancé les compléments d’exploration de données pour Office 2007. Ceux-ci permettent d’exploiter les fonctions d’analyse prédictive de SQL Server 2005 dans Excel 2007 et Microsoft Office Visio 2007. Dans cet article, nous allons examiner l’installation et la configuration de ces compléments et développer un exemple complet. Nous nous attarderons plus spécifiquement sur l’un des outils complémentaires, à savoir le client d’exploration de données pour Excel (Data Mining Client for Excel).

Actu SQL semaine 26

AVIcode a annoncé la sortie d’ AVIcode Reporting Services Management Pack. Cette solution fonctionne au sein de System Center Operations Manager 2007 pour surveiller, détecter et diagnostiquer les problèmes des rapports personnalisés de SQL Server Reporting Services (SSRS).Ce produit fournit des fonctions automatisées de configuration, des possibilités de détection en temps réel des échecs de […]

Actu SQL Server sem 21

La NASA, Intel Corporation et SGI ont annoncé la signature d’un accord d’intention qui porte sur une collaboration visant à augmenter les performances et la capacité en calcul intensif de l’agence spatiale américaine. Dans le cadre de cet accord (Space Act Agreement), la NASA travaillera en étroite collaboration avec Intel et SGI pour renforcer la […]

Actu SQL Semaine 37

Utilisation de la fonction de génération de GUID newsequentialid()

Dans SQL Server 2000, la seule fonction disponible pour générer des GUID est newid(), mais elle ne crée pas de modèle à croissance continue. Dans SQL Server 2005, vous pouvez employer une nouvelle fonction de génération de GUID, intitulée newsequentialid(), pour remplir votre colonne uniqueidentifier. Voici un exemple d’utilisation possible de cette fonction : CREATE […]

Le service notification

Avec le service de notification, base de données, ou bien dans un deuxième temps en utilisant l’ajout/suppression de programme du panneau de configuration.

La diffusion de l’analyse décisionnelle dans l’entreprise

Le défi consistant à fournir les données issues d’un entrepôt de données (data warehouse) ou d’un data mart aux utilisateurs finaux peut être considérable. Lors de mes conférences sur le data warehousing, la question suivante revient fréquemment : « Mais une fois celui-ci créé, comment permettre aux utilisateurs d’y accéder ? »
L’accès des utilisateurs aux données dont ils ont besoin correspond précisément à faire du data warehouse un outil d’analyse décisionnelle (BI, Business Intelligence). Même dans le meilleur data warehouse, les données sont sans signification à moins que les utilisateurs puissent y accéder rapidement et les comprendre facilement. De nombreuses options permettent de diffuser les données de l’analyse décisionnelle auprès des utilisateurs finaux et les méthodes retenues dépendent entièrement de ces derniers et de leur mode d’exploitation des données.

Heureusement, de nombreux outils axés sur les données sont disponibles dans le data warehouse, de sorte qu’il est possible de répondre aux besoins d’analyse décisionnelle d’une multitude de profils d’utilisateurs avec différents outils accédant au même référentiel.

Le présent article décrit quatre types d’utilisateurs et les outils disponibles pour la fourniture des données correspondantes. Bien que cette liste ne constitue pas un inventaire exhaustif des outils existants, elle peut servir de guide pratique pour examiner les besoins de vos utilisateurs et pour sélectionner les outils appropriés. Peu importe que votre entreprise ou organisation utilise SQL Server 2005 ou 2000 : tous ces outils existent avec les deux versions.

Quelques aspects essentiels de la conception des bases de données

La clé de bonnes performances des SQL Server à mieux employer les index lors de la réponse à une requête

Une recette pour remplacer les variables de session

Que pouvez-vous faire avec un cookie, quelques procédures stockées et un nombre aléatoire ? Pourquoi pas une solution à niveau d’utilisation moyen pour s’affranchir des variables de session ? Ma recette pour suivre les sessions Web des utilisateurs consiste à s’appuyer sur la vitesse native des procédures stockées une base de données SQL Server afin d’obtenir des performances rapides et fiables. Cette approche est indépendante du périphérique et de la plate-forme dans les environnements de traitement distribué.