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Guide des Connexions à la Base de Données

database-connections-fr.Rmd

Introduction

Ce guide explique comment se connecter aux bases de données CafriplotsR, gérer les identifiants de manière sécurisée et résoudre les problèmes de connexion courants.

CafriplotsR utilise deux bases de données PostgreSQL distinctes : 1. Base de données principale (plots_transects) : Contient les données de parcelles, sous-parcelles et arbres individuels 2. Base de données taxonomique (rainbio) : Contient les informations taxonomiques et les traits au niveau de l’espèce

Démarrage Rapide

Première Connexion

La méthode recommandée pour démarrer une session est connect_cafri(). Elle ouvre les deux bases de données à partir d’une seule invite d’identifiants (le même nom d’utilisateur et mot de passe sont valides pour les deux) :

library(CafriplotsR)

# Connecter les deux bases avec une seule invite d'identifiants
cons <- connect_cafri()

cons$main   # connexion à la base de données principale
cons$taxa   # connexion à la base de données taxonomique

# Tester vos connexions
print_connection_status()

Lors de la première utilisation, vous serez invité à entrer :

  • Nom d’utilisateur : Votre nom d’utilisateur de base de données
  • Mot de passe : Votre mot de passe de base de données

Les identifiants sont mis en cache en mémoire pour la durée de votre session R, de sorte que tout appel ultérieur à call.mydb() ou call.mydb.taxa() réutilise les mêmes connexions sans nouvelle demande.

Fonctions de Connexion

Recommandé : connect_cafri()

connect_cafri() est un point d’entrée unique qui ouvre les deux bases de données en une fois et stocke les connexions en interne, de sorte que les fonctions qui récupèrent une connexion via call.mydb() / call.mydb.taxa() plus tard dans la session les retrouvent sans nouvelle invite.

# Les deux bases en une seule invite
cons <- connect_cafri()

# Uniquement la base principale (la base taxa sera ouverte à la volée
# par les fonctions qui en ont besoin, en réutilisant les identifiants
# en cache — pas de seconde invite)
cons <- connect_cafri(taxa = FALSE)

# Forcer de nouveaux identifiants (ex. pour changer d'utilisateur)
cons <- connect_cafri(reset = TRUE)

# Toujours demander une invite, même si MYDB_USER/MYDB_PASS sont définis
# dans .Renviron
cons <- connect_cafri(use_env_credentials = FALSE)

Si MYDB_USER et MYDB_PASS sont définis dans votre .Renviron (voir « Gestion des Identifiants » ci-dessous), connect_cafri() les utilise automatiquement sans invite — aucun drapeau requis.

Fonctions individuelles : call.mydb() et call.mydb.taxa()

Elles restent disponibles, principalement pour les scripts qui n’utilisent qu’une seule des deux bases. Il n’est pas nécessaire de les appeler à la suite — connect_cafri() couvre ce cas en une ligne.

# Base de données principale uniquement
con <- call.mydb()

# Forcer de nouveaux identifiants (si vous devez changer d'utilisateur)
con <- call.mydb(reset = TRUE)

# Fournir les identifiants directement (non recommandé pour la sécurité)
con <- call.mydb(user = "monutilisateur", pass = "monmotdepasse")
# Base taxonomique uniquement (utilise les identifiants en cache si présents)
con_taxa <- call.mydb.taxa()

Important : La base de données taxonomique est en lecture seule pour la plupart des utilisateurs. Les opérations d’écriture sont réservées aux administrateurs.

Gestion des Identifiants

Option 1 : Invites Interactives (Par Défaut)

L’approche la plus simple - entrez les identifiants lorsque demandé :

cons <- connect_cafri()
# Entrez le nom d'utilisateur : [votre_utilisateur]
# Entrez le mot de passe : [votre_mot_de_passe]

Avantages : Sécurisé, pas de mots de passe stockés Inconvénients : Doit entrer les identifiants à chaque nouvelle session R

Option 2 : Variables d’Environnement (Persistant)

Stockez les identifiants dans votre fichier .Renviron pour un chargement automatique à chaque session :

# Exécuter une fois pour configurer
setup_db_credentials()
# Suivez les invites pour entrer le nom d'utilisateur et le mot de passe

C’est tout — dès la session R suivante, connect_cafri() (ainsi que call.mydb() / call.mydb.taxa()) récupère automatiquement MYDB_USER et MYDB_PASS depuis .Renviron, sans drapeau à retenir :

cons <- connect_cafri()   # pas d'invite ; identifiants lus depuis .Renviron

Pour forcer une invite ponctuelle malgré tout, passez use_env_credentials = FALSE :

cons <- connect_cafri(use_env_credentials = FALSE)

L’ordre de résolution est : arguments user/pass explicites → identifiants en cache → .Renviron (MYDB_USER / MYDB_PASS) → invite interactive.

Attention : Les identifiants sont stockés en texte clair dans ~/.Renviron. N’utilisez ceci que sur votre ordinateur personnel et sécurisé.

Pour supprimer les identifiants stockés :

Option 3 : Paramètres Directs (Non Recommandé)

Vous pouvez passer les identifiants directement, mais ce n’est pas recommandé car les mots de passe peuvent être visibles dans votre code ou historique :

# Évitez ceci dans le code partagé !
cons <- connect_cafri(user = "monutilisateur", pass = "monmotdepasse")

Nettoyage des Connexions

Pourquoi Nettoyer les Connexions ?

Les connexions à la base de données sont des ressources limitées. Ne pas les fermer peut causer :

  • Épuisement des connexions : La base de données refuse les nouvelles connexions
  • Fuites de mémoire : Les connexions inutilisées consomment des ressources
  • Connexions périmées : Les anciennes connexions peuvent expirer et causer des erreurs

Quand Nettoyer

Essayez de nettoyer les connexions quand :

  1. Vous avez fini de travailler avec la base de données
  2. Avant de fermer R/RStudio
  3. Lors du changement d’utilisateur

Comment Nettoyer 

# Fermer toutes les connexions et effacer les identifiants en cache
cleanup_connections()

Cette fonction :

  • Ferme la connexion à la base de données principale
  • Ferme la connexion à la base de données taxonomique
  • Efface les identifiants en cache de la mémoire

Vérification du Statut de Connexion

Vérification Rapide du Statut 

# Voir le statut actuel des connexions
print_connection_status()

Exemple de sortie :

-- Statut des Connexions à la Base de Données --
v Base principale : Connecté à plots_transects en tant que monutilisateur
v Base taxonomique : Connecté à rainbio en tant que monutilisateur

Diagnostic Complet

Pour le dépannage, exécutez un diagnostic complet :

Ceci affiche :

  • Le statut de connexion pour les deux bases de données
  • Les détails de configuration (hôte, port, noms des bases)
  • Les résultats des tests de connectivité
  • Les informations de version PostgreSQL

Vérification de l’Accès aux Données (Sécurité au Niveau des Lignes)

La base de données utilise la sécurité au niveau des lignes (RLS) pour contrôler quelles parcelles chaque utilisateur peut accéder.

Voir Vos Parcelles Accessibles 

con <- connect_cafri()$main

# Voir quelles parcelles vous pouvez accéder
result <- get_user_accessible_plots(con, "votre_utilisateur")
print(result)

# Obtenir uniquement les IDs de parcelles comme vecteur
plot_ids <- result$plot_ids[[1]]
print(plot_ids)

Voir Vos Politiques 

# Voir toutes les politiques pour un utilisateur
list_user_policies(con, user = "votre_utilisateur")

# Voir toutes les politiques sur une table
list_user_policies(con, user = NULL, table = "data_liste_plots")

Comprendre les Niveaux d’Accès

Les politiques peuvent accorder différentes opérations :

  • SELECT : Accès en lecture seule
  • INSERT : Peut ajouter de nouveaux enregistrements
  • UPDATE : Peut modifier les enregistrements existants
  • DELETE : Peut supprimer des enregistrements
  • ALL : Accès complet (SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE)

Dépannage

Problèmes Courants et Solutions

“Connexion refusée” ou “Impossible de se connecter”

Causes :

  • Problèmes réseau
  • Le serveur de base de données est arrêté
  • Le pare-feu bloque la connexion

Solutions :

  1. Vérifiez votre connexion internet
  2. Réessayez dans quelques minutes
  3. Contactez l’administrateur de la base de données

“Échec d’authentification”

Causes :

  • Mauvais nom d’utilisateur ou mot de passe
  • Le compte n’existe pas

Solutions :

# Réinitialiser les identifiants et réessayer
cons <- connect_cafri(reset = TRUE)

“Erreur SSL SYSCALL : EOF détecté”

Causes :

  • La connexion a été fermée mais est encore utilisée
  • Se produit généralement après la fermeture d’une application Shiny

Solutions :

# Nettoyer et se reconnecter
cleanup_connections()
cons <- connect_cafri()

“Trop de connexions”

Causes :

  • Plusieurs connexions non fermées
  • D’autres utilisateurs consomment les connexions

Solutions :

# Nettoyer vos connexions
cleanup_connections()

# Attendre et réessayer
Sys.sleep(5)
cons <- connect_cafri()

Délai d’attente de requête ou “Connexion perdue”

Causes :

  • Requête très volumineuse
  • Instabilité réseau
  • Surcharge du serveur

Solutions :

Le package inclut une nouvelle tentative automatique pour les échecs transitoires :

# func_try_fetch réessaie automatiquement les requêtes échouées
result <- func_try_fetch(con, "SELECT * FROM grande_table")

“Permission refusée” ou résultats vides

Causes :

  • La sécurité au niveau des lignes restreint l’accès
  • L’utilisateur n’a pas de politique pour les parcelles demandées

Solutions :

  1. Vérifiez vos parcelles accessibles :
get_user_accessible_plots(con, "votre_utilisateur")
  1. Contactez l’administrateur pour demander l’accès à des parcelles supplémentaires

Réinitialisation Complète

Si vous avez des problèmes persistants, faites une réinitialisation complète :

# 1. Nettoyer toutes les connexions
cleanup_connections()

# 2. Redémarrer la session R
.rs.restartR()

# 3. Se reconnecter à neuf
library(CafriplotsR)
cons <- connect_cafri(reset = TRUE)

Résumé des Bonnes Pratiques

À Faire

À Ne Pas Faire

  • Ne pas coder en dur les mots de passe dans les scripts
  • Ne pas partager les identifiants avec d’autres
  • Ne pas laisser les connexions ouvertes indéfiniment
  • Ne pas ignorer les erreurs SSL - nettoyer et se reconnecter
  • Ne pas créer plusieurs connexions quand une seule suffit

Flux de Travail Recommandé 

library(CafriplotsR)

# 1. Se connecter aux deux bases de données en une seule étape
cons <- connect_cafri()

# 2. Vérifier la connexion
print_connection_status()

# 3. Vérifier votre accès si nécessaire
get_user_accessible_plots(cons$main, "votre_utilisateur")

# 4. Faire votre travail
# ... requêtes, mises à jour, etc. ...

# 5. Nettoyer quand terminé
cleanup_connections()

Obtenir de l’Aide

Si vous rencontrez des problèmes non couverts ici :

  1. Exécutez db_diagnostic() et notez la sortie
  2. Vérifiez vos parcelles accessibles avec get_user_accessible_plots()
  3. Contactez l’administrateur de la base de données avec :
    • La sortie du diagnostic
    • Le message d’erreur exact
    • Ce que vous essayiez de faire