Utilisation de SQLiteBrowser et introduction au langage SQL

Procédure38 - Utiliser l'éditeur SQLite et tester quelques requêtes SQL (PRC-38)⚓

Dans l'exercice 404 de l'activité 42, les données étudiants, matières et notes sont stockées dans des fichiers CSV indépendants.

Avec DB Browser et une base de données simple comme SQLite, nous allons voir les avantages relativement à une gestion traditionnelle (fichiers tableurs ou CSV)

Prérequis

Conseil

Télécharger ou utiliser la version qui convient : il existe une version portable ->2006_IBB-BDD_EditeurSQLite.

Nous supposerons que le logiciel est installé dans un dossier nommé SQLiteDb.

Procédure
  1. Charger et consulter la base bdnotes.db.⚓

    Localisez le fichier bdnotes.db (EDC-01)

    Observez le contenu de l'onglet Structure de la base de données :

    • la base se compose de 3 tables dont la colonne donne le code SQL qui a permis de les créer. C'est un peu comme si vous aviez listé les colonnes des fichiers tableurs en précisant quelques règles pour mémoriser les données de chaque colonne. Ici, notons juste que les attributs id sont de type INTEGER, lib de type TEXT, etc ...
    • ce dialecte SQL[1] sera repris dans le code Python si on souhaite créer des tables directement dans un programme.

    Observez le contenu des tables avec l'onglet Parcourir les données.

    • Afficher le contenu des 3 tables
    • Ajouter un nouvel enregistrement (tuple[2]) dans la table tbnote et essayer de saisir une note égale à 23. Dans la structure de la table tbnote, vous pourrez trouver une instruction qui vérifie que la note doit être comprise entre 0 et 20.
  2. Tester des requêtes SQL⚓

    Via le site 2003-IPS-SQL-Cours et tutoriels sur le langage, vous pouvez accéder à une présentation du dialecte SQL.

    Avec l'onglet Exécuter le SQL, vous allez pouvoir tester des requêtes SQL afin de prendre en main le dialecte SQL.

    Dans l'onglet SQL 1 coller le code SQL.

    1
    SELECT * from tbEt

    Exécuter la requête

    Ajouter un onglet SQL 2 avec le code SQL ci-dessous, puis exécutez le :

    1
    SELECT lib from tbEt

    SQL 3 :

    1
    SELECT lib from tbEt where lib like 'Du%'

    SQL 4 :

    1
    SELECT lib from tbEt where lib like 'Du%' and id=1

    Exécuter la requête

    1
    select avg(note) from tbnote

    et constatez la concision du code pour calculer la moyenne.

    Exécutez

    1
    select count(note) as nb, avg(note) as moy, min(note) as min , max (note) as max from tbnote
    1
    select id_Et as 'N° étudiant', count(note) as 'Nb notes' from tbNote group by id_Et
    1
    select id_Et as 'N° étudiant', count(note) as 'Nb notes', avg (note) as 'Moy. ET' from tbNote group by id_Et

    Et afficher le nom de l'étudiant qui est présent dans la table tbEt⚓

    1
    select id_Et as 'N° étudiant', tbET.lib, count(note) as 'Nb notes', avg (note) as 'Moy. ET' from tbNote, tbEt where tbET.id = tbNote.id_et group by id_Et

    Résultat obtenu avec une jointure (clause WHERE) entre les clé primaires et étrangères des tables tbEt et tbNote⚓

    "1" "Durand" "3" "9.0"

    "2" "Dupond" "3" "13.0"

    "3" "Martin" "3" "14.3333333333333"

    "4" "Durant" "3" "10.6666666666667"

    "5" "Marquez" "3" "5.33333333333333"

  3. Exporter les données⚓

    Il est possible d'exporter les données vers les formats SQL, csv et JSON.

    Faites l'export en csv des tables pour constater que vous arrivez au même résultat que les fichiers CSV que vous avez utilisés dans l'exercice 404.

    L'export en fichier texte SQL est intéressant pour découvrir le code SQL qu'il est nécessaire d'utiliser pour créer cette base de données avec les 3 tables.

    Une fois l'export effectué, ouvrez le fichier généré avec un éditeur de texte.

    Lorsqu'en python, nous exécuterons du code SQL, vous retrouverez les éléments de langage exportés.