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Introduction pratique aux bases de données relationnelles
Les valeurs d’attributs dans une base de données sont précises,
c'est-à-dire non ambiguës. Nous connaissons déjà la règle de la
première forme normale qui exige que ces valeurs soient
atomiques et qu'elles appartiennent à un domaine de valeurs
clairement définies. Il est exclu de donner une valeur imprécise à
un attribut en définissant par exemple que le délai de livraison de
tel fournisseur est de «2 ou 3 ou 4 jours». Les valeurs vagues ne
sont pas admises non plus ; ainsi, nous ne pouvons pas spécifier
un délai de livraison «d'environ 3 jours».
Les valeurs d’attributs stockées dans une base de données
relationnelle sont certaines, c'est-à-dire que chaque valeur
individuelle est soit connue soit inconnue, à l'exception de la
valeur nulle assignée à un attribut dont la valeur n'est pas ou pas
encore connue. En outre, les systèmes de bases de données ne
nous offrent pas la possibilité de concevoir des modèles en y
introduisant l'incertitude stochastique. En d'autres termes, les
distributions de probabilités des valeurs d’attributs sont exclues ;
il reste difficile d'affirmer si une valeur d’attribut particulière
correspond à une valeur réelle ou pas.
Les requêtes d'interrogation sont bien définies. Elles présentent
toutes un caractère dichotomique : toute valeur utilisée comme
critère d'interrogation correspond ou ne correspond pas aux
valeurs de l'attribut associé dans la base de données. Le cas où la
valeur du critère d'interrogation est égale à la valeur stockée
«plus ou moins» n’existe pas.
Bases de données
en combinaison
avec la logique
floue
Ces dernières années, les connaissances dans le domaine de la
logique floue (fuzzy logic, en anglais) ont été appliquées aux modèles
et aux bases de données. La plupart des travaux sont de nature
théorique ; cependant, des équipes de recherche ont montré leur
portée pratique par la mise en œuvre des modèles et des systèmes de
bases de données floues.
Bases de données
et les faits flous
L'introduction des faits incomplets, vagues ou imprécis dans les
modèles de données ouvre un vaste champ d'applications. La logique
floue a rendu possible des extensions tant dans le modèle entitéassociation que dans le modèle relationnel. Les formes normales
Introduction pratique aux bases de données relationnelles
Les valeurs d’attributs dans une base de données sont précises,
c'est-à-dire non ambiguës. Nous connaissons déjà la règle de la
première forme normale qui exige que ces valeurs soient
atomiques et qu'elles appartiennent à un domaine de valeurs
clairement définies. Il est exclu de donner une valeur imprécise à
un attribut en définissant par exemple que le délai de livraison de
tel fournisseur est de «2 ou 3 ou 4 jours». Les valeurs vagues ne
sont pas admises non plus ; ainsi, nous ne pouvons pas spécifier
un délai de livraison «d'environ 3 jours».
Les valeurs d’attributs stockées dans une base de données
relationnelle sont certaines, c'est-à-dire que chaque valeur
individuelle est soit connue soit inconnue, à l'exception de la
valeur nulle assignée à un attribut dont la valeur n'est pas ou pas
encore connue. En outre, les systèmes de bases de données ne
nous offrent pas la possibilité de concevoir des modèles en y
introduisant l'incertitude stochastique. En d'autres termes, les
distributions de probabilités des valeurs d’attributs sont exclues ;
il reste difficile d'affirmer si une valeur d’attribut particulière
correspond à une valeur réelle ou pas.
Les requêtes d'interrogation sont bien définies. Elles présentent
toutes un caractère dichotomique : toute valeur utilisée comme
critère d'interrogation correspond ou ne correspond pas aux
valeurs de l'attribut associé dans la base de données. Le cas où la
valeur du critère d'interrogation est égale à la valeur stockée
«plus ou moins» n’existe pas.
Bases de données
en combinaison
avec la logique
floue
Ces dernières années, les connaissances dans le domaine de la
logique floue (fuzzy logic, en anglais) ont été appliquées aux modèles
et aux bases de données. La plupart des travaux sont de nature
théorique ; cependant, des équipes de recherche ont montré leur
portée pratique par la mise en œuvre des modèles et des systèmes de
bases de données floues.
Bases de données
et les faits flous
L'introduction des faits incomplets, vagues ou imprécis dans les
modèles de données ouvre un vaste champ d'applications. La logique
floue a rendu possible des extensions tant dans le modèle entitéassociation que dans le modèle relationnel. Les formes normales