TD3 / SLAM1 : CAS AU BON BEURRE

APPLICATION DES CONTRAINTES SUR ENTITE SPECIALISATION / GENERALISATION

Contexte : Une épicerie fine : AU BON BEURRE.

Le magasin distribue des produits qui sont soit fabriqués en interne soit achetés auprès de ses fournisseurs. Il emploie des vendeurs qui sont salariés mais peuvent aussi percevoir un % des ventes si leur statut est commercial. La clientèle est composée de supérettes et d’hypermarchés.

Objectif : Mettre à disposition une base de données « AU_BON_BEURRE ». Définir des contraintes sur certaines propriétés afin de respecter le Modèle Conceptuel de Données MCD validé par la direction.

Outils :

  • JMERISE, AGL pour la conception de la base de données
  • Mysql, SGBDR de transfert pour la gestion de la base de données
  • ACCESS, pour définir l’application des  utilisateurs

Démarche :

  • ETAPE 1 : Créer le MCD AU_BON_BEURRE selon l’ANNEXE 1 sous JMERISE
  • ETAPE 2 : Générer  la BDD AU_BON_BEURRE sous MySQL
  • ETAPE 3 : Créer l’application ACCESS avec les formulaires nécessaires à la saisie des données en respectant les contraintes du MCD
  • ETAPE 4 : Créer une vidéo à l’aide de screencast-O-Matic ou autres pour démontrer le fonctionnement de son application

L’énoncé détaillé du TD : fichierEleveAUBONBEURRE

Code VBA pour la procédure du Vendeur :

 ATTENTION AUX NOMS DES VARIABLES 

Option Compare Database

Private Sub Form_BeforeUpdate(Cancel As Integer) ' Vérifier que cela ne soit pas à la fois un hyper et une supérette
 If IsNull(Forms!vendeur!PourcentageVente) Then
  If IsNull(Forms!vendeur!Fixe) Then
   Cancel = True
   num = Forms!vendeur!NumVendeur
   nom = Forms!vendeur!NomVendeur
   prenom = Forms!vendeur!PrenomVendeur
   Forms!vendeur!NumVendeur.SetFocus
   MsgBox ("Un vendeur est au minimum salarié ou commercial")
   Me.Undo
   Forms!vendeur!NumVendeur = num
   Forms!vendeur!NomVendeur = nom
   Forms!vendeur!PrenomVendeur = prenom
  End If
 End If
End Sub
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TD8 – XML

Télécharger le CAS BONNETABLE et XML – TD8-XML-eleve

 

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REPLICATION BDD ENTRE 2 SERVEURS SQL MS

Une vidéo proposée ici

La BDD n’est forcément créée sur le serveur SQL MS de destination, la possibilité de la créer en cours de manipulation est offerte.

Il est possible que des identifiants de connexion vous soient demandés.

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Entrainement à la modélisation

Voir énoncé et corrigéhttp://pise.info/modelisation/enonces.htm#exo1 pour entrainement à la modélisation :

 

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Chronique et résumé de «LA RÈGLE DES 10 000 HEURES»

Combien d’heures de travail permettent d’atteindre l’excellence dans une matière?

Partant de l’interrogation suivante « le talent inné existe-t-il ? », Anders Ericsson et deux de ses confrères de l’Académie de Musique de Berlin, s’intéressent à la pratique de violonistes divisés en trois groupes.

Selon le psychologue K. Anders Ericsson et le journaliste Malcolm Gladwell, le succès est à la portée de chacun d’entre nous. Moyennant ténacité et assiduité, sans oublier la capacité à identifier ses talents.

Dès 1990, le psychologue d’origine suédoise K. Anders Ericsson, développe la théorie des 10.000 heures : atteindre un niveau d’excellence dans une discipline, un art ou une technique, requiert beaucoup de temps. Un « temps » qui est désormais chiffré.

En 2008, le journaliste du New Yorker Malcolm Gladwell, s’interroge sur les clés de la réussite dans son best-seller Outliers, The Story of Success, il y reprend alors largement l’étude menée par le psychologue. De l’adage « Le succès est une goutte de talent dans un océan de travail », on passe au stade de la théorie validée par l’expérience.

Une nouvelle règle d’or, 10.000 heures d’entraînement pour devenir un « maître ».

 

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Identifier les données personnelles

Comprendre les notions de « données personnelles », de « finalité » et de « traitement » est indispensable pour le développement d’une application respectueuse de la loi et des données des utilisateurs.

Exemples de données personnelles

  • Lorsqu’elles sont relatives à des personnes physiques, les données suivantes sont des données personnelles :
    • nom, prénom, pseudonyme, date de naissance;
    • photos, enregistrements sonores de voix;
    • numéro de téléphone fixe ou portable, adresse postale, adresse email;
    • adresse IP, identifiant de connexion informatique ou identifiant de cookie;
    • empreinte digitale, réseau veineux ou palmaire de la main, empreinte rétinienne;
    • numéro de plaque d’immatriculation, numéro de sécurité sociale, numéro d’une pièce d’identité;
    • données d’usage d’une application, des commentaires, etc…

Lire la suite ici : https://www.cnil.fr/fr/identifier-les-donnees-personnelles

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TD2 / SLAM1 – CAS REPUBLIQUE

Découverte de SQL SERVEUR et révision de SQL

Tout est là : 2_TP-DECOUVERTE-SQL-vf – 2020

Pour réaliser ce TD, vous devez avoir une connexion à un serveur Microsoft SQL

A l’aide de l’application SQL MANAGEMENT STUDIO vous connecter à votre serveur Microsoft SQL

 

 

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SQL – SUPPRIMER LES DOUBLONS DANS UNE TABLE

Afficher les doublons ;

SELECT   COUNT(*) AS nbr_doublon, `champ1`, `champ2`, `champ2`

FROM     table ;

GROUP BY `champ1`, `champ2`, `champ3`

HAVING   COUNT(*) > 1 ;

Enlever les doublons :

ALTER IGNORE TABLE table ADD UNIQUE INDEX(`champ1`,`champ2`,`champ3`);

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TD 1 / SLAM1 – CAS CABINET PSC partie 2

Normalisation chez PSC : Télécharger PSCnormalisationPartie2

OBJECTIF :

Démontrer par le temps d’exécution de requêtes que la normalisation d’une base de données est pertinente

OUTILS :

  • Article du net :

http://blog.developpez.com/sqlpro/p10070/langage-sql-norme/base-de-donnees-et-performances-petites/

  • Vos deux bases de données issues du TPNormalisation¨Partie1. Une base de données non normalisée constituée d’une seule table : PSCuneseuletable Une base de données normalisée : PSCcorrige

Une liste de requêtes à rédiger en SQL et à tester sous Mysql pour noter les temps d’exécution vous utiliserez le fichier RequetePourTest.

DEMARCHE :

Tester la requête attribuée dans les deux bases de données MYSQL

* Rédiger la requête SQL  demandée, tester la sous MYSQL puis noter leur temps d’exécution dans le fichier ResultatTempsExecution pour chacune des bases de données PSC1 et PSC2

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CORRIGE IE DU 17 JAN

Voir ici le corrigé de l’interrogation ‘REVISIONS SI3’  corrDS1_SLAM_Jan2020

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