1 Modèle Relationnel 2011 - 12 Witold Litwin 2 2 Le Rapport de Recherche qui a lancé les SGBDs...

1 Modle Relationnel 2011 - 12 Witold Litwin

2 2 Le Rapport de Recherche qui a lanc les SGBDs Relationnels (publi uniquement en interne IBM Almaden Research Center (CA) BD Relationnelle

3 3 Le Rapport de Recherche qui a lanc les SGBDs Relationnels (Rsum)

4 4 BD Relationnelle Le Rapport de Recherche qui a lanc les SGBDs Relationnels (Table des Matires)

5 Base de donnes relationnelle Fichier =tableourelation Donne =ligneouattributatomique Oprations = transformations de tables en unetable Opration relationnelle

6 6 SQL: Select S#, SNAME, STATUS FROM S WHERE CITY = Paris Algbre relationnelle : (S WHERE CITY = 'Paris') [S#, SNAME, STATUS] S Exemple

7 Base de donnes relationnelle u Une collection d'objets : u Relations relles (tables de base) u Liens smantiques u Contraintes d'intgrit (surtout rfrentielle) u intra-relationnelles u Mono-attribut et multi-attribut u inter-relationnelles u Intgrit rfrentielle surtout u Dclencheurs (ang. triggers) notamment pour maintenir l'intgrit u Autres (procdures stockes) u Schma conceptuel = Dfinition de la collection

8 Empl (E#, Nom, Prnom, N, Rue, CodePost, Ville, Dep#) ; E# Counter ; Nom Text ; N Date ; Dep# Int... :Syst-date - N < 65* Contrainte de validation Dep# Not Null ; * Contrainte d'existence Taches (T#, Description) ; Planning (E#, T#, Date-fin, Avancement) ; Dep (Dep#, Name) ; Trigger on Empl On Insert Check-Ref-Int (Dep, Empl.Dep#) ; u Autres Dclencheurs utiles ? u Ce schma est possible sous MsAccess, bien que exprim diffremment Schma de BD Entreprise cl

9 Schmas Externes u Schma (vue) externe = Collection de vues relationnels (tables virtuelles drives de relations relles) u Un usager ne voit pas de diffrence entre une vue relationnelle et une table relle u En principe ! Une vue relationnelle n'est pas une vue externe au sens ANSI-SPARC Celle-ci serait une base virtuelle

11 P P1 Create View P1 as select P#, PNAME, COLOR from P;

12 P P1 Create View P1 as select P#, PNAME, COLOR from P; P2 Create View P2 as select P#, PNAME, COLOR from P where CITY = 'London';

14 P P1 P2

15 Base relationnelle Tables relles

16 Base relationnelle Tables relles et vues

17 Relations u D i ; i = 1,2..n des ensembles dits domaines u Une relation R est un sous-ensemble de produit cartsien: R D i,1 x D i,2... x... D i,k k u Les D i,j sont les attributs de R ; les rles de domaines (Codd) u Les lments de R sont dit tuples u Il ny a pas de tuples gaux dans une relation

18 Relations u Dans une BD relationnelle, on na que des relations finies u En nombre dattributs et en nombre de tuples u Toute valeur dun d D i est atomique u Pas un ensemble u donc mono-valeur u donc indcomposable u sans perte de la smantique u De telles relations sont dites normales u Autrement dit en 1 NF au moins

19 P1 P2 P3 P4 S1 S2 P1 P2 P3 P1 P2 P3 P4 P1 P2 P3 S1 S2 1 NF Relations 0 NF Attribut multi-valeur Attribut atomique

20 S1 S2 P1 P2 S1 S2 P1 P2 P3 P4 P1 P2 P3 S1 S2 1 NF Relations 0 NF Attribut multi-valeur Attribut atomique P3 S1 S2 P4S1 La mme 1NF !

21 u Les noms R et D i,j constituent le schma de la relation u Ce schma et l'ensemble des lments possibles de R constituent une intention de R. u Les lments de R y prsent un moment donne constituent une extension de R. u Une mise jour modifie une extension et change l'tat de la base Schma d'une relation

22 Un tat de la base S-P S P SP Intention de S Une extension de S

23 u Deux relations R et R' sont gales si elles diffrent seulement par ordre : u d'attributs (colonnes) u de tuples (lignes) Egalit de relations

24 Une mme relation S

25 u Une mise jour est correcte si la nouvelle extension est dans l'intention de R u C'est le rle des contraintes d'intgrit de ne permettre que les mises jour correctes u Un changement de schma de R est une restructuration MAJ / Restructuration

26 Emp (E#, Nom, Prnom, Age, Rue, CodePost, Ville, Dep#) ; Age < 65* Contrainte de validation Dep# Not Null ; * Contrainte d'existence Update Emp Set Age = 35 Where E# = '123' ; Update Emp Set Age = 75 Where E# = '456' ; Alter Emp Add Tel Integer ; SQL : MAJ / Restructuration ?

27 Oprations relationnelles u Une relation est un fichier qui supporte les oprations relationnelles u Une opration relationnelle transforme des relations arguments dans une relation rsultat : u une relation temporaire n'appartenant pas au schma de la base. u une relation de la base (mise jour) u une vue

28 Oprations relationnelles u Pour une BD relationnelle, les oprations sont dfinies sur les relations normales u Celles basiques forment lalgbre relationnelle u Dfinie par E. Codd u En pratique, il y a aussi des oprations additionnelles u Arithmtiques, agrgations

29 Oprations relationnelles u Slection : u Projection u Restriction u Jointure naturelle ou u Division u Agrgation u Opration suppl. u Mise jour u Cration d une vue Voir le cours sur lalgbre relationnelle Op. ensemblistes: UNION, INTER, DIFF, TIMES

30 u R1 UNION R2 u R1 INTER R2 u R1 DIFF R2 u Elles sont union-compatibles u Mme nombre dattribut u Types dattributs compatibles u Permettant dvaluer = sur les attributs u La dfinition de compatibilit dpend du SGBD u Mme de sa version Op. ensemblistes UNION, INTER, DIFF

31 u Produit cartsien u R1 TIMES R2 u Pas de contraintes sur les types dattributs u Ni sur leur nombre u Opration trs chre que lon vite tout prix Op. ensemblistes TIMES

32 Base S-P S S [S#,SNAME] S [CITY] S WHERE CITY = Paris Villes de fournisseurs Ids et noms de fournisseurs

33 Jointure naturelle u La jointure A JOIN B de deux tables A (X, Y) et B (Z, Y) est la table C avec les attributs : C (X, Y, Z) et avec tous les tuples (X:x, Y:y, Z:z ) tels que (x, y) est dans A et (y, z) est dans B u pas dautres tuples u X, Y, Z peuvent tre composs

34 Jointure naturelle Est-ce que la jointure naturelle est commutative et/ou associative ? Notamment \ une slection ou une projection ? A JOIN B =? B JOIN A A JOIN B JOIN C = ? A JOIN (B JOIN C) A JOIN A JOIN A = ?

35 CS SC CS JOIN SC S S [STATUS, CITY] S [S#, CITY]

36 S#SNameStatusCity s1smith20London s2Jones10Paris s3Blake30Paris s4Clark20london s5Adams30Athens s#P#qty s1p1300 s1p2200 s1p3400 s1p4200 s1p5100 s1p6100 s2p1300 s2p2400 s3p2200 s4p2200 s4p4300 s4p5400 S JOIN SP S#SNameStatusCityP#qty s1smith20Londonp2200 s1smith20Londonp3400 s1smith20Londonp4200 s1smith20Londonp5100 s1smith20Londonp6100 s1smith20Londonp1300 s2Jones10Parisp1300 s2Jones10Parisp2400 s3Blake30Parisp2200 s4Clark20londonp2200 s4Clark20londonp4300 s4Clark20londonp5400 S SP Fournisseurs avec les fournitures

37 -jointure u Table C gale : C = ( A TIMES B ) WHERE X Y est la jointure de tables A(X,...) et B (Y,...). TIMES est un produit cartesien X et Y sont non-composites La jointure est note : C = A JOIN B ON X Y.

38 - jointure / Equi-jointure C = A JOIN B ON X Y est une equi-jointure. u A ne pas confondre avec la jointure naturelle u O lattribut Y de jointure peut tre de plus composite Est-ce que la jointure est commutative et/ou associative ?

39 Division u Table C ( X ) note: A DIVIDEBY B est une division de tables A (X, Y) et B (Y) ssi C contient tous les tuples ( x ) tels que ( y ) B, ( x, y ) A S# P# S1 P1 S1 P2 S2 P1 S2 P3 P# P1 P2 S# S1 Tout fournisseur de pices P1 et P2. DIVIDEBY est associatif ou commutatif ?

40 Requtes algbriques la base S-P u S JOIN SP WHERE P# = 'P2' [ SNAME] u S JOIN SP WHERE P# = 'P2' WHERE STATUS > 100 [SNAME] u P WHERE COLOR 'Red' [P#] JOIN SP [S#] JOIN S [SNAME] u P WHERE COLOR 'Red' [P#, PNAME] JOIN SP [S#, PNAME] JOIN S [SNAME] SP [S#, P#] DIVIDEBY P [P#] JOIN S [SNAME] SP [S#, P#] DIVIDEBY (( SP WHERE S# = 'S2') [P#])

41 Requtes algbriques la base S-P u [SCITY] UNION [PCITY] u S JOIN (SP WHERE P# = 'P2) INTER ( S JOIN SP ) WHERE P# = 'P3' [ SNAME] u S DIFF (S JOIN (SP WHERE P# = 'P2' [S#])) [ SNAME] u S TIMES SP WHERE P# = 'P2' WHERE STATUS > 100 [ SNAME]

42 Utilit de l'algbre u Puissance expressive: u 8 oprateurs de Codd permettent d'exprimer toute expression logique de prdicat de 1-er ordre u note: seulement 5 sont primitives (lesquels ?) u La puissance expressive de l'algbre dite compltude relationnelle constitue la mesure de la puissance minimale de tout LMD assertionnel digne de ce nom

43 Utilit de l'algbre Technique de choix pour l'implmentation Il n'y a que 8 oprateurs Ces oprateurs sont faciles implmenter Leur proprits permettent de transformer les expressions en +efficaces valuer, en gnral Amliorations algbriques Moins de valeurs lire ou crire Moins de mmoire ncessaire pour ces valeurs Voir mon cours sur lalgbre

44 Utilit de l'algbre u Exemple (( S JOIN SP ) WHERE P# = 'P2' ) [SNAME] = ( S JOIN ( SP WHERE P# = 'P2' )) [SNAME] u La 2me expression semble plus efficace ? u Rgle Gnrale dAmlioration ? (A JOIN B WHERE A.a = C) (A WHERE a = C) JOIN B

45 Oprations relationnelles (SQL) Voit (Im#, Pref, Mod, Couleur) Amende (A#, I#, Nom, Addr, Pay) u Select * From Voit Where Couleur = 'rose'; u Select Mod From Voit u Select * From Voit, Amende u Select Nom, Addr From Amende, Voit Where Pay Is Null and Mod = 'Ferrari' and I# = Im# ;

46 Oprations relationnelles (SQL) Voit (Im#, Pref, Mod, Couleur) Amende (A#, I#, Nom, Addr, Pay) u Update Amende Set Pay = '10-01-96' where A# = '123' ; u Create View En-instance As Select * From Amende, Voit Where Pay Is Null and Amende.I# = Voit.Im# ;

47 Compltude relationnelle de SQL expression algbrique, une expression quivalente de SQL et de QBE Schma de preuve: oprateur algbrique, une expression quivalente de SQL composition d'oprateurs algbriques, une composition quivalente de SQL

48 u Une relation relle est dfinie partir des valeurs de ses attributs u Une relation virtuelle (vue) est drive (hrite) par une opration relationnelle partir de relations relles ou de vues Relations

49 u En gnral, une valeur dun domaine et donc dun attribut peut tre un ensemble u XML, Access 2007 u Pour les oprations relationnelles dans les SGBD actuels, ils ne sont nanmoins en principe que des valeurs atomiques u Toute dcomposition fait perdre la smantique de la valeur u De telles relations sont dites normales Relations

50 P1 P2 P3 P4 S1 S2 P1 P2 P3 P1 P2 P3 P4 P1 P2 P3 S1 S2 Norm. O NF1 NF Toute valeur de S# et toute de P#Une ligne S#P#S#P# Contrainte trs importante ! 9 valeurs14 valeurs

51 P1 P2 P3 P4 IBM HP P1 P2 P3 IBM IBN IMB HP S1 S2 Norm. O NF1 NF Toute valeur de S#, Name et toute valeur de P# Une ligne NameP#S#Name Redondances & Erreurs Peu acceptables en gnral S1 S2 S# P1 P2 P3 P4 P1 P2 P3 P# DF: S# -> Name 11 valeurs21 valeurs

52 P1 P2 S1 S2 P4 P5 P6 P7 P1 P2 P4 S1 S2 Norm. O NF 1 NF Toute valeur de (S#, P#, L#)Une ligne S#P# S#P# L1 L2 L3 L4 L5 L6 L# L1 L2 L3 L1 L2 L3 L4 L5 L6 L# DM: S# ->> P# | L# Redondances multiples Inacceptables en gnral 14 valeurs54 valeurs

53 Normalization en 1-NF u Explosion combinatoire de la taille de la table ! u Etud (E#, Tel, Hobby, Dipl, Enfants, Voit) u Etudiant Dupont: u 3 tel, 5 hobbies, 3 diplmes, 3 enfants, 2 voitures u Un tuple due relation en 0-NF suffit u Il faut 3*5*3*3*2 = 270 tuples u Un tuple pour toute combinaison dun tl, un hobby, un dipl. u Pour une relation en 1-NF avec 1 tuple seulement !

54 Normalization en 1-NF u Il faut 1620 valeurs en 1NF u Pour 17 valeurs seulement en 0NF u Sous peine de perte dinfo u Une requte pourrait alors donner le rsultat faux u L tout est inacceptable en gnral u Et si on a aussi le nom pour chaque tudiant ?

55 Solutions pour la Conception u Alors comment faire ? u Dcomposition sans perte de donnes en plusieurs tables sans anomalies ET (E#, Tel), EH (E#, Hobby) ED (E#, Dipl), EE (E#, Enfants) EV (E#, Voit) u Seulement 16 tuples au lieu de 270 u Seulement 32 valeurs au lieu de 1620

56 Solutions pour la Conception u Peut-on gnraliser cette ide ? u Oui, mais ce nest pas simple u Deux voies principales 1. Empirisme et Exprience u Entity Relationship u Merise u u UML

57 Solutions pour la Conception 2. Dmarche Formelle u Par les Maths u Normalisation en i-NF i 5 u Voir mon cours sur la normalisation pour + u En gnral 4 NF suffit u On fait la dcomposition sans perte de donnes u Quand on peut, sans pertes de DFs aussi

58 Solutions pour la Conception u On limine dabord les DMs u Gnratrices danomalies les plus graves u Quand passe une table de 0 NF 1 NF u Comme on a vu u La dcomposition conduit aux plusieurs tables sans DMs

59 Solutions pour la Conception u Certaines tables peuvent avoir encore des DFs anormales u A lorigine danomalies aussi u Comme on a vu u Moins graves que celles de DMs u On dcompose ces tables aussi u En se dbarrassant des anomalies cres par ces DFs

60 Solutions pour la Conception u Lest tables rsultantes sont alors en toutes en BCNF u A fortiori en 4NF u Le rsultat est en gnral optimal pour le relationnel classique u Pas danomalies ou de redondances u Toute table est en 5NF u Voir le cours sur la normalisation

61 Solutions pour la Conception u Restent la prsence de valeurs nulles u Elle peut crer des anomalies aussi u On y remdie par une dcomposition sans perte aussi u Mais, avec la recomposition par jointures externes u On verra + tard

62 Solutions pour la Conception u Dans lensemble, pour progresser il nous faut un petit rappel sur: u Les cls u Les liens smantiques u Les valeurs nulles u Ce que lon va faire trs bientt dans ce qui suit

63 Et la Manipulation ? u Le problme reste ouvert dans le relationnel classique: u SELECT E#, Tel, Hobby, Dipl., Enfants, Voit FROM ET, EH, ED, EE, EV WHERE ET. E# = ET. E# AND ET. E# = ED. E# u Produit une relation virtuelle en 1-NF u Fera revenir les 270 tuples discuts u Une solution: la fonction agrgat LIST u Votre prof. & SQL Anywhere u Le cours sur SQL avanc

64 u Dans toute relation R il existe une combinaison C d'attributs dite cl telle que u dans tout tuple t d'intention de R, la valeur C(t) identifie t, u il n'y a pas de sous-combinaison de C avec cette proprit u Dmontrez cette assertion ! u Exemples: N SS, N tudiant, Nom de pays, (Nom, Prnom, Tel), Oid,... Cls

65 u Le choix de C est dict par l'intention de R u Soit R = Pers (Nom, Prnom, SS#, Tel) u Dans une famille Pers (Nom, Prnom, SS#, Tel) /* Tout membre u A la SS Pers (Nom, Prnom, SS#, Tel) /* Assur seuelement u A l'tat civil Pers (Nom, Prnom, SS#, Tel) /* Toute personne u Les valeurs d'un attribut d'une extension peuvent un moment donn tre toutes diffrentes sans qu'il s'agisse d'une cl ! Cls

66 u C atomique consiste dun attribut u C composite en contient plusieurs u Tout attribut dune cl est dit attribut- cl u Tout autre attribut est un attribut non- cl u Cest une fonction de toute cl de la table u Cette proprit est la base dune dfinition du concept de la cl Cls

67 u Il ne faut pas confondre le concept de la cl avec celui dun attribut-cl u Ce dernier ne pas la cl ds que la cl est composite u Dans Pers (Nom, Prnom, SS#, Tel) u SS# est la cl et lattribut-cl u Dans Pers (Nom, Prnom, SS#, Tel) u Nom nest que lattribut-cl Cls

68 u Si C est cl de R, alors tout ensemble dattributs de R strictement incluant C est appel sur-cl ou super-cl Dans notre base S-P, S# est une cl de S, donc (S#, SNAME) est une sur-cl de S. Et les attributs (SNAME, STATUS) ne sont mme pas une sur-cl Relations

69 u R peut avoir plusieurs cls. Dans ce cas: u Une cl est arbitrairement choisie est dite primaire u Les autres deviennent cls candidates seulement u Une seule cl existante dans une table est formellement une cl candidate aussi u Pour certains, nanmoins, la cl primaire nest plus une cl candidate Relations

70 u R peut avoir plusieurs cls de cardinalits diffrentes. u La cl avec le plus petit nombre dattributs est dite alors minimale u A choisir de prfrence Relations

71 u Une cl C d'une relation R peut tre des attributs F d'une autre relation R' u F deviennent une cl trangre dans R u F n'est pas en gnral une cl de R' Relations

72 u L'galit C = F constitue le lien smantique entre les relations correspondants u Entre C et F il peut exister la contrainte d'intgrit rfrentielle u Pas de F sans C u Pas de participant qui ne serait pas un tudiant connu u Dans un SGBD de 2-me gnration ces liens taient les rfrences implicites (pointeurs) u Dans UML aussi en principe Relations

73 Voit (Chssis#, Moteur#, Plaque#, Mod, Poids, Coul ) Cl primaire Cl candidate Etud (E#, Nom, Prnom, Tel, Adresse ) Participants (C#, E#, Note) Cl trangre Cl candidate compose

74 u Les SGBD majeurs grent dsormais des contraintes IR ainsi que les liens smantiques u MSAccess : u IR 1:1 et 1:N entre deux tables u Sur un ou plusieurs attributs la fois u Quelques bugs pour 1:1 u Voir la suite du cours u Jointures implicites ou automatiques partir de liens smantiques u Voir la suite du cours Relations

75 Intgrit rfrentielle Mari M# 1 1 Mari M# Femmes F# 1 N Amie A# M N PP#, PS# Produit Compos Produit P# Femme F# 11 N N Ami A# Comment faire ?

76 u Les cls C et F peuvent aussi tre dans une mme relation: Emp ( E#, Enom, Tel, Chef# ) Personne ( SS#, Nom, Mre#, Pre#) u De tels liens gnrent les rcurrences exigeant le calcul de fermetures transitives u Les oprations relationnelles ne permettent pas de calculer les fermetures transitives u Les SGBD en gnral ne grent pas de tels liens smantiques Intgrit Rfrentielle

77 u Nanmoins MsAccess le fait u Dune manire limite u Par la dclaration adquate de relations u Pour lintgrit rfrentielle u Par la dfinition correcte de sous- feuille (sous-table) u On dclare la table elle-mme comme sa propre sous-feuille (sous-table) u Pour voir en un clic les employs dun chef etc. Intgrit Rfrentielle

78 u Une valeur nulle est un abus de langage pour designer une absence de valeur dun attribut u On dit aussi un nul ou un null (ang. null) Valeurs nulles

79 u Valeur inconnue u Ville de fournisseur inconnue u Valeur inapplicable u Fournisseur connu pour tre sans statut u Nom de jeune fille pour un monsieur u Cette distinction est rarement applique en pratique Types de nuls

80 Comment faire alors sil le faut ? Pour lattribut # TEL faut distinguer entre: # tel portable inconnu on relancera la personne pour connatre son numro Personne sans tlphone portable Types de nuls

81 u Ce type de nul peut indiquer alors lexistence dune sous-classe u Etudiants dans Etud qui nont pas denfants u Il est souvent utile davoir une ou des tables ddies la sous-classe u Sous peine danomalies graves u On reverra ce problme Types de nuls

82 Pourquoi ? Une proprit qui peut sembler anodine En fait elle est dune importance capitale pour une base relationnelle conduit la dmarche dite de modlisation relationnelle notamment aux formes normales Le nul et la cl primaire Un attribut-cl de la cl primaire ne peut tre nul

83 u Cette proprit est lorigine de lanomalie dinsertion u Il s`agit de limpossibilit de linsertion dun tuple cause dun attribut cl nul u Dans Etud en 1NF il pourrait sagir de tout attribut Etud (E#, Tel, Hobby, Dipl, Enfants, Voit) Le nul et la cl primaire

84 u P. ex. impossible dinsrer une donne quelconque dun tudiant sans enfants u La dcomposition sans perte peut tre la solution u Voir Etud dcompos u Mais pas toujours Le nul et la cl primaire

85 u On peut interdire la prsence dun nul pour un attribut Dans la dfinition de lextension de la relation Notamment dans MsAccess La thorie initiale du modle relationnel ne prvoyait pas de tables avec des nuls Les nuls en perspective

86 Lintroduction de nuls a t faite par les praticiens Elle a cre de nombreux problmes thoriques et pratique Beaucoup restent non-rsolus Voir + dans le cours sur le site et dans le cours sur SQL Les nuls en perspective

87 Ex. MsAccess Deux nuls sont gaux pour Distinct et Group By Ils sont diffrents pour lequi-jointure Un nul est plus grand que tout non-nul Somme (nul, a) = a mais nul + a = nul Une requte peut gnrer une table avec tous les tuples entirement nuls Vous avez dit bizarre ? Les nuls en pratique

88 Modlisation relationnelle u Passage du monde rel vers une base relationnelle u Le schma conceptuel u Schmas de tables u Liens smantiques & contraintes IR u Oprations permises u Les schmas externes

89 Modlisation relationnelle u Souvent fort simple u Lattrait de bases relationnelles u Exemples typiques comments en cours u Fournisseurs et Pices (Supplier Part DB) u Conseillers en assurances et Produits dAssurances u Etudiants et Cours

90 Modlisation relationnelle BDR

91 Modlisation relationnelle u Mthodes grand-public semi-formelles u ER u ERG u Merise u UML u Le rsultat peut tre optimal u Mthode formelle u Le rsultat optimal garanti

92 Dmarche semi-formelle u Trois phases 1. Modlisation conceptuelle par spcifications fonctionnelles u Pas particulire au relationnel u Ni aux BDs mme 2. Conceptuel Relationnel u Transformation du modle conceptuel en CS et ESs dune BD 3. Normalisation u Amlioration du CS par suppression des anomalies

93 Dmarche formelle u Deux phases 1. Modlisation conceptuelle par spcifications fonctionnelles 2. Conceptuel > Relationnel 1. Normalis 2. Sans sous-classes caches

94 Une base relationnelle n'est correctement dfinie que si son le graphe de rfrences est un graphe connect u Une BD relationnelle en gnral comporte plusieurs relations u Un graphe de rfrences reprsente sa structure u Les nuds sont des relations u Les arcs orients sont les contraintes d'intgrit rfrentielle C -> F u 1:N ou 1:1 u Les autres sont les liens smantiques Modlisation Relationnelle Graphe de rfrences

95 u Graphe des rfrences nombre minimal de nuds u Sous contraintes : u Dabsence danomalies u Dinsertion, suppression, MAJ u De minimisation de redondance globale de donnes u Par rapport 0NF surtout u Les deux contraintes sont duales Rsultat Attendu: Graphe de rfrences optimal

96 u Graphe des rfrences nombre minimal de nuds u Sous contraintes : u Prservation du max. de dpendances fonctionnelles (FDs) u Absence de dp. multivalues (DMs) u Pas ou peu de valeurs nulles u Cette contrainte peut contredire celle sur les anomalies & redondances u Il faut alors exercer le bon sens Rsultat Attendu: Graphe de rfrences optimal

97 u Anomalie dinsertion u On ne peut pas insrer de valeurs quil faudrait u Soit la table S = (S#, Sname, Status, City, P#, Qty) u Fournisseur S1 ne fournit encore aucune pice u On ne peut pas insrer ses donnes: u Fournisseur S1 est Smith, a le statut 20 et est Londres Modlisation relationnelle : Anomalies

98 u Anomalie dinsertion u Il faut insrer une mme donne plus de fois que ncessaire u En idal : une donne nest insre quune fois dans la base u Ex. 1 Revoir notre exemple illustrant 1NF u La conception en une table prsente lanomalie Modlisation relationnelle : Anomalies

99 u Ex. 2 Dans S, si S1 fournit 5 pices, alors on insre aussi Sname, City, Status 5 fois u Soit maintenant la conception en deux tables S = (S#, Sname, City, Statuts) SP (S#, P#, Qty) Modlisation relationnelle : Anomalies

100 u La conception est libre de deux aspects discuts de lanomalie u On peut insrer les donnes sur S1 mme sil ne fournit rien actuellement u La base peut contenir davantage de donnes u On ninsre aussi Sname, City, Status quune fois Modlisation relationnelle : Anomalies

101 u En supposant quen gnral un fournisseur fournit plusieurs pices, on diminue la redondance globale u Bien que lon laugmente ncessairement localement pour S# Modlisation relationnelle : Anomalies

102 u Ex. 3 Soit la table S' = (S#, Sname, Status, ZIP, City) u Pour chaque ZIP il ny a quune ville u Il faut rpter la ville inutilement quand plusieurs fournisseurs partagent un mme code postal u La solution ? u Problme dit de 3NF Modlisation relationnelle : Anomalies

103 u Ex. 4 Soit notre table S S = (S#, Sname, Status, City, P#, Qty) u Supposons que S# et Sname sont deux cls candidates dans S (S#, Sname, Status, City) u S prsente la mme anomalie quavant u Une autre solution en plus de celle de la dcomposition en tables S et SP dj discutes? u Problme dit de BCNF Modlisation relationnelle : Anomalies

104 u Ex. 4 Soit la table P = (P#, Pname, E#, Sal, S#, Dipl, V#, Lab) u Une personne est en gnral soit un employ, soit un tudiant, soit un visiteur u Une insertion gnre un gnral beaucoup de nuls u Une anomalie non considre par le relationnel classique u On y reviendra + tard Modlisation relationnelle : Anomalies

105 u Enfin, supposons que lon conoit au lieu de S trois tables S1 (S#, Sname), S2 (S#, City), S3 (S#, Status) u On insre S1 trois fois de trop, par rapport S u Trop de tables conduit lanomalie aussi Modlisation relationnelle : Anomalies

106 u Anomalie de MAJ u On MAJ plusieurs valeurs au lieu dune seule u Pour une bonne conception u Dans S, si S1 fournit 5 pices et dmnage Paris, alors il faut mettre jour 5 valeurs u Dans S, il suffit dune seule Modlisation relationnelle : Anomalies

107 u Anomalie de suppression u On supprime les valeurs quil ne faudrait pas u Dans S, si S1 fournit 5 pices u Si lon supprime 4 fournitures, les donnes de S1 restent dans la base u Si lon supprime la dernire fourniture, on les perd u Pas si lon a la conception en S et SP Modlisation relationnelle : Anomalies

108 u Plusieurs relations u Chaque relation consistant u dune cl u de max dattributs identifis chacun comme fonctions de la cl u On respecte aisment la condition ncessaire u Pas celle suffisante Modlisation relationnelle : Rsultat gnral

109 u Dtails dans les exercices vus en classe u Pas sur le Web u Dabord, on traduit les spcifications fonctionnelles en une seule relation u Relation universelle Dmarche formelle

110 u Relation universelle est souvent note U u U est un fourre-tout u Sans nuls u Selon le relationnel classique u Si U est sans anomalie et en 5NF on a fini u Cas trs rare Dmarche formelle

111 u Sinon on procde en deux tapes u On limine les DMs u Par Th. de Fagin u On limine des anomalies dues aux certaines DFs u Par Th. de Heath Dmarche formelle

112 u Le Thorme de Fagin dcompose sans pertes une table u En commenant par U u Chaque dcomposition u Liquide une DM u Remplace une table R par deux projections R1 et R2 telles que R = R1 Join R2 Dmarche formelle

113 u On continue rcursivement pour toute table rsultante u Jusquaux tables sans DMs u Ncessairement Dmarche formelle

114 u Une table R sans une DM peut prsenter encore des anomalies u En prsence de DFs sur des attributs que ne seraient pas des cls u Dterminants (mono-valeur) u On passe alors a Etape 2 u Y compris peut-tre pour U demble Dmarche formelle

115 u On applique rcursivement le Th. de Heath u A chaque fois, on dcompose une table sans pertes de donnes en deux projections u Lune contient seulement la DF max. pour un dterminant qui nest pas une cl u Avec tous les attributs cibles sur ce dterminant Dmarche formelle

116 u On liquide chaque dcomp. une anomalie u Due la DF max. mise dans sa table ddie u Comme dans notre ex. de passage 0NF -> 1NF u Revoir aussi la def. de la BCNF u Il en rsulte le schma avec le minimum de tables sans anomalies dues de telles DFs u En 4NF, vu llimination des DM dj Dmarche formelle

117 u La dcomposition doit chercher des projections indpendantes u Pour ne pas perdre de DFs u Ce nest pas toujours possible u Voir la discussion de la BCNF dans le cours sur la normalisation u On sarrte quand il ny a plus de table avec une anomalie due une DF Dmarche formelle

118 u Si les nuls sont permis, alors on passe ltape 3 u On suppose quune table R dans le rsultat peut contenir de nuls non-cl u Contrairement aux relationnel classiques u Donc a la Thorie des NFs Dmarche formelle

119 u On regarde si R na pas alors trop de nuls u Seul le bon sens dit si trop de nuls cest vraiment trop u Ces nuls peuvent indiquer des sous- classes u Sous-types Dmarche formelle

120 u Il faut alors encore dcomposer u Mais comment et sur quel base thorique ? u On ne peut plus employer de jointures naturelles (internes) u Le principe de la dcomposition sans perte classique u Notamment des Etapes 1 et 2 Dmarche formelle

121 u On peut nanmoins dcomposer sans perte R alors en utilisant les jointures externes u Thorme de votre prof. u Dtails dans les exercices Dmarche formelle

122 u Ensuite, on cre rcursivement entre les relations obtenues u Les liens smantiques u Les contraintes dintgrit rfrentielle u Le tout selon lapplication u Entre les cls primaires ou candidates et les cls trangres Modlisation relationnelle : Toute Dmarche

123 u Enfin, on choisi pour chaque contrainte rfrentielle et chaque lien smantique sa jointure implicite u Une jointure ajoute automatiquement la requte en mode QBE Modlisation relationnelle : Toute Dmarche

124 u Requtes courantes deviennent + simples u - procdurales, u + assertionnelles u Cette possibilit dans les SGBDs commerciaux vient de MsAccess u Suivi par quelques autres SGBDs u SQL Server, DB2, Sybase (?) Modlisation relationnelle : Toute Dmarche

125 u En fait, les jointures implicite ont t proposes dans les 80 u Par votre prof. et son Thsard A. Abdellatif (INRIA) u Prof. Tunis Modlisation relationnelle : Toute Dmarche

126 u Dveloppes avec Prof. G. Wiederhold u Ont donn lieu au Ph.D. de son tudiant B. Lee (Stanford) u Papiers sur la page Web de votre prof. Modlisation relationnelle : Toute Dmarche

127 u Type de jointure implicite pour le lien smantique (MsAccess) u Interne (dfaut) u Produit seulement les tuples de deux tables ou les valeurs jointes sont gales Modlisation relationnelle : Toute Dmarche

128 u Externe u Prserve toutes les tuples dune de deux tables u Au choix sous MsAccess u Mais pas les deux tables la fois u Pas de jointure externe complte sous MsAccess Modlisation relationnelle : Toute Dmarche

129 u On peut demander N, nom, NomJF, tel, ville, email en QBE u Sans spcifier les jointures u La rponse serait OK u Elle serait errone pour les jointures internes u Pourquoi ? 300 Modlisation relationnelle : Toute Dmarche

130 u Jointures externes sont mal supportes par MsAccess u Absence de la thorie cohrente u Bugs u Voir + dans le cours sur SQL u A nutiliser comme implicites que quand cest vraiment utile et test Modlisation relationnelle : Toute Dmarche

131 u Exprience dapplication u Les exercices u Voir ceux du cours u La pratique u Voir la vie autour u Dauphine, Votre entreprise, Facebook, Ecole de Conduite, vos CDs Modlisation relationnelle : Dmarche formelle

132 Spcifications fonctionnelles u Une entreprise a des fournisseurs S u Un fournisseur f a un ID, un nom, un statut, et est dans une ville u Un f fournit des fournitures SP de pices P u Chaque fourniture fp comporte une certaine quantit d'une pice p u Chaque p a un ID, un nom, un poids, une couleur u Une pice p peut tre l'objet de plusieurs fournitures fp Exemple canon

133 Schma Conceptuel S S# Sname Status City P P# Pname Color Weight City SP P# S# Qty 1 * * 1

134 Jointure Implicite (S SP) Choix de jointure interne (dfaut)

135 Rsultat pour une requte QBE SQL

136 Exemple canon S P SP

137 u Cas particulier u Tout employ a un et un seul poste tl, u Il y a aussi des postes non-assigns u Dans la base cre par la dmarche gnrale on aurait que : Empl (E#, Nom, PosteTel,) Modlisation relationnelle : Dmarche gnrale

138 u On a une anomalie dinsertion u Laquelle ? u On ajoute la table Postes (PosteTel) u Avec une contrainte dintgrit u Laquelle ? Modlisation relationnelle : Dmarche gnrale

139 u Cas particulier Pers (P#, Nom, Pnom, DNaiss, CP,) CV (CP, Ville) u Que faire si lon sait que P1 est Paris, mais lon ne connat pas CP ? u Pas de problme par contre avec la conception dnormalise Pers (P#, Nom, Pnom, DNaiss, CP, Ville) Modlisation relationnelle : Toute Dmarche

140 u Cas particulier VRP (P#, Nom, Pnom,) Planning (P#, Ville, JourSem) u Un VRP fait plusieurs villes avec des jours spcifiques pour chaque u Les deux attributs Ville et JourSem seraient multi-valeur par rapport P# u On les met nanmoins dans la mme table Modlisation relationnelle : Dmarche gnrale

141 u La raison est quil sagit dune (plus rare) association ternaire u les valeurs de ces attributs ne sont pas indpendantes u VRP X visite Ville Y le JourSem Z u Le mme principe sapplique toute association de dgre + lev u Rares Modlisation relationnelle : Dmarche gnrale

142 u Cas particulier Pers (P#, Nom, Pnom, Sex, Clib,) PJf (P#, NJf) u NJf existe seulement pour les dames maries u Si les Jeunes Filles sont rares, la conception normalise est fortement redondante sur P# Modlisation relationnelle : Dmarche gnrale

143 u En + il faut une jointure systmatique pour voir NJf avec le reste du dossier u La conception dnormalise na pas ceux problmes Pers (P#, Nom, Pnom, Sex, Clib, NJf) u Elle est alors prfrable en pratique Modlisation relationnelle : Dmarche gnrale

144 u En pratique u Un attribut seul avec nuls frquents tel que NomJF reste en gnral dans sa table, p.ex., Pers u Attribut quelques de valeurs, p.ex. NTels, donne lieu un nombre fixe dattributs atomiques dans sa table u Tel_M, Tel_B, Tel_P u Email1, Email2, Email3 Modlisation relationnelle : Dmarche gnrale

145 u En pratique u On complte ventuellement la table par une extension pour les autres valeurs si besoin u Pers (P#, Tel_M, Tel_B, Tel_P..) u AutresTels (P#, Tel) u Quel type de jointures implicite serait appropri alors ? Modlisation relationnelle : Dmarche gnrale

146 u En pratique u On scarte de la dmarche gnrale par pas mal de raisons hors celle-ci, internes surtout u Cot de traitement de jointures u Cot mmoire des indexes pour rendre les jointures rapides u Problmes thoriques avec jointures externes u . Modlisation relationnelle : Dmarche gnrale

147 u Conclusion u Il y a ceux et dautres cas spciaux u Il faut commencer par la dmarche gnrale u Aprs il faut exercer son bon sens u Selon les contraintes spcifiques de la base u Dnormaliser si utile Modlisation relationnelle : Dmarche gnrale

148 Modle Conceptuel An mille sept cent quatre-vingt-dix-neuf ? MDCCXCIX ? 1799 Votre modle / standard prfr ? MDCCLXXXXVXXXX Modlisation Relationnelle Avance

149 Modlisation Conceptuelle u Univers u Objets u Entits u Proprits u Associations entre les objets u Fonctions u Ensembles spcifiques dobjets u Types u Classes...

150 Modlisation Conceptuelle u Universal Modeling Language u Standard Intl. de OMG u Une variante de EER u Extended Entity Relationship Model u ER avait t propos par Peter Chen u Prof. U. de Baton Rouge (LU) u Il y a une trentaine dannes u Trs populaire dans le temps u Un peu tort peut-tre

151 Passage UML - Relationnel u Entits et Associations doivent devenir u Tables du CS ou des ES u Liens smantiques u Contraintes dIR u Oprations sur les tables

152 UML u Des diagrammes standard proposes par OMG u Donnes, Oprations, Messages u Notamment pour les BDs u Une adaptation dans de dernier but du modle ER u Une autre prsentation de certains diagrammes u Les concepts OO u Composition, Agrgation

153 UML u Objet = Entit (Entity) ou Occurrence dentit u Entit faible u Identifiable seulement dans une autre entit (forte) u Type dobjets = Type ou classe u Proprit = Association (Relationship)

154 UML : Type dEntit Nom Attributs cl et non-cl Oprations

155 UML : Type dEntit Pour le relationnel Attributs atomiques ou drivs seulement Tout attribut atomique est fonctionnellement dpendants sur la cl On note une dpendance fonctionnelle (FD) de B sur A comme A -> B Pas dattributs multivalus ou composs Attributs drivs sont pour les schmas externes et les sous-tables (Access) Les spcifs des oprations sont rares

156 UML : Type dEntit Personne P# Nom Prnom Nom de famille Hobbies 0..10 Amis 0..10 Restaurants 0..10 Valide pour XML Pas pour le relationnel Il faut mettre tout composite ou multivalu en type dentit spar (en principe)

157 UML : Type dEntit Personne P# Nom Prnom Nom de famille Hobbies Hobby Amies Ami Restaurants Restaurant 1..* 1 0..10 1..* 0..10 1..*

158 UML Assur Client# Produit dass.# Prix Prix/Prix total per client Valide pour le relationnel Mais ralisable seulement comme une table et une vue Attribut driv Prix total = Prix de tous les produits du client

159 UML Associations Modle dune auto-cole bas sur lex. de M. Manouvrier Lcole peut envoyer entre 0 et 8 tudiants un exam Diagramme de note en UML Appartient Rle de lassocion (directionnelle) Nom de lassociation Abrviation de 0..* Exactement 6 sries / CD

160 UML : Association n-aire u Les patients P sont soigns par des mdecins M, dans des services S u Un mdecin peut tre partag entre plusieurs patients et services 1 P S 1 1..4 100 1..5 1 Soin M Que disent les chiffres ?

161 UML : Association 1-aire Personne P# Nom Prnom Pre Mre Anctre

162 UML u Concept de composition u Les entits composantes nont pas dexistence propre u Ex. Les salles dun btiment u La suppression de la composition supprime aussi les composantes u Contrainte dintgrit rfrentielle u Symbolise par losange noir u Les entits composes peuvent tre agrges par ailleurs u Losange transparent Batiment Salle Conf 1 0..* 1..4 1..7 Les cardinalits x..y sont des exemples

163 UML : Classe / Sous-classe u Concept de sous-classes u Spcialisation/gnralisation u Symbolises par la flche u Mandatory/Optional u Tout membre de la classe est obligatoirement dans une sous-classe u And/Or u Il peut tre dans plusieurs sous-classes ou pas Assurance Ass-maisonAss-voitureAss-maladie A# Montant Val-maison Bonus Complment Optional / OR 1 11 0..1

164 UML / Relationnel Client C# Prnom Nom de famille Ville CP Acceptable pour le relationnel Mais une mauvaise conception Si statut, comme son nom lindique ne dpend que de C# Si CP implique la ville Assurance A# C# Statut du client Prime 1 *

165 UML / Relationnel Acceptable pour le relationnel Mais une trs mauvaise conception Personne P# Hobby Ami Restaurant Prnom Nom de famille

166 Passage UML - Relationnel u Entits et associations doivent devenir u Tables u Liens smantiques et contraintes IR u Oprations sur les tables u Dans le modle UML la reprsentation des associations nest pas spcifie u Pourrait tre les listes de pointeurs (rfrences) u Manipules alors diffremment dans un langage de programmation que les valeurs directes de donnes u Principe rejet par le modle relationnel

167 Passage UML - Relationnel u Les associations sont les tables comme les autres ou existent entre les valeurs des attributs comme les autres (Codd) u Entre les cls primaire et trangre en gnral u Associations triviales : une mme valeur dattribut cl trangre dune table que celle dune cl dune autre table indique un mme objet rel u Do lintroduction et limportance capitale du concept de la cl dans le modle relationnel

168 Passage UML - Relationnel u Egalement important est le principe que la table est un ensemble donc tout tuple a ncessairement une cl u Constitue peut-tre par tous les attributs, mais quand mme u Pas une bonne ide u Rsultat global: une mme expression de manipulations de toutes les donnes dans la base (Codd) u Un norme avantage pour le but de non- proceduralit

169 Rification (Etape 1) u Outil Fondamental de passage UML Relationnel : u On rifie : u Toute classe dassociations en une classe dentits u Toute classe dentits deviendra plus tard une table relationnelle

170 Rification (Etape 1) u Une classe dassociations est peut-tre rifie en celle dentits avec ses classes dentits aux extrmits u Si lassociation est une bijection notamment u Autrement, on transforme une association en celle triviale entre les attributs des entits u Tout attribut structur ou multivalu est rifi en une entit (spare et associe par des cls trangres)

171 Rification (Etape 2) u Toute entit rifie devient une table relationnelle u Les associations triviales deviennent u Les liens smantiques u Les contraintes dintgrit rferentielle

172 Rification u Le concept de rification est rarement explicit u La rification est en gnral manuelle u A lheure actuelle u Cest la principale limitation de lemploi dune BD relationnelle par un usager Tout-le-Monde

173 Rification : Principe Gnral A A# A1 . B B# B1 . C C1 . A A# A1 . B B# B1 . C A# B# C1 . Association triviale: les deux B# identifient la mme entit. Cest une rification adapte au relationnel pour viter les anomalies Dautres rifications sont possible (ex. A et B et C en une entit commune) Relation universelle

174 Rification : Principe Gnral A A# A1 . B B# B1 . C A# B# C1 . A A# A1 . B B# B1 . C A# B# C1 . A lorigine, il ny avait pas de liens smantiques explicites dans une BD Rel. Les associations triviales devenaient des liens implicites : lgalit du nom de la cl primaire et celle trangre

175 Rification : Principe Gnral A A# A1 . B B# B1 . C RoleA# RoleB# C1 . Aprs, oui, notamment pour lintgrit rfrentielle en utilisant le nom de rle (nom de lassociation, uni ou bidirectionnelle : ex. Prop._de_la_voiture_) A A# A1 . B B# B1 . C A# B# C1 .

176 Rification & Pointeurs dans les Langages de Programmation u Une association triviale reprsente dune manire explicite un pointeur dune table vers une autre u La valeur dun pointeur est explicite u Contrairement en principe aux langages de programmation u Dans le modle relationnel elle est celle dune attribut comme dautres u Presque, car il y a en gnral les contraintes rfrentielles grer u Un pointeur peut tre alors manipule comme toute autre donne u Une des ides fondamentales de E.Codd u En fait le concept de la cl est une consquence de cette ide u Une reprsentation la fois compacte et explicite dun pointeur

177 Rification : Association n-aire 1 P S 1 1..4 100 1..5 1 Soin M 1 P S 1 1..4 100 1..5 1 M S# P# M# Soin

178 Rification : Attribut compos Personne P# Prnom Nom de famille Hobbies Amis Restaurants Nom Tel Personne P# Prnom Nom de famille Hobbies P# Hobby Amis P# Ami Restaurant P# Nom Tel Les cardinalits des associations ? Le processus est transitif pour une valeur compose dans un attribut

179 Rification : Attribut compos Personne P# Prnom Nom de famille Hobbies Amis Restaurants Nom Tel Personne P# Prnom Nom de famille P_H P# H# Amis P# Ami Restaurant P# Nom Tel Approche utile pour un entrept de donnes Peut faire gagner de la place en mmoire de stockage (encombrement de H# est souvent bien plus petit que celui du texte de Hobby) Hobbies H# Hobby

180 Rification : Entit Faible C# Client Cl# Conseiller Cl# Nom 1 0..1 Cl# nest pas la cl C# Client Conseiller Cl# C# Nom 1 *

181 Rification : Entit Faible C# Client Cl# Conseiller Cl# Nom 1 0..1 Cl# nest pas la cl La cl de Client si Conseiller est une entit faible aussi ? C# Client Conseiller ? . Nom 1 *

182 Rification : Cas Spcifiques Bijection Mari M# A1 . Femme F# B1 . Maris Date . 1 1 Mariage M# ou F# F# ou M# Date A1 . B1 .. On rifie en une entit ( laquelle ?). Changement du modle conceptuel. On gagne en en gnral en efficacit en liminant une jointure Il nest plus possible dintroduire une Femme dont on ne connat pas la Mari ou vice versa (pourquoi ?) Unique (un seul mariage, pas de personnes remaris ensemble)

183 Rification : Cas Spcifiques Bijection Client C# A1 . Voiture V# B1 . Accident Date . 1 1 On mmorise tous les accidents dun client avec sa voiture Peut-on en gnral rifier comme auparavant ? Sinon pourquoi pas ?

184 Rification : Cas Spcifiques Injection Mari M# A1 . Femme F# B1 . Maris Date . 0..1 1 Femme Marie ou pas F# M# Date A1 . B1 .. Changement du modle conceptuel On gagne en souvent en efficacit en liminant une jointure / lapproche de base Unique (un seul mariage de personnes remaris ensemble)

185 Rification :Cas Spcifiques Mari M# A1 . Femme F# B1 . Maris Date . 0..1 Mari M# A1 . Femme F# B1 . Maris M# F# C1 .

186 Rification : Hirarchie Mari M# A1 . Femme F# B1 . Maris Date . 1 0..4 Mari M# A1 . Femme-m F# M# Date B1 . On na que les femmes maries (changement du modle conceptuel) On limine une jointure et une redondance/ lapproche gnrale

187 Rification : Les Veuves ? Mari M# A1 . Femme F# B1 . Maris Date . 0..1 0..4 Votre Proposition ici

188 Rification : Classe / Sous-classe Assurance Ass-maison Ass-voitureAss-maladie A# Montant A# Val-maison A# Bonus A# Complment Assurance Ass-maisonAss-voitureAss-maladie A# Montant Val-maison Bonus Complment Optional / OR Les tables sont comme les entits rifies. Comment faire pour lIR ? 0..1 1 1 1

189 Rification : Classe / Sous-classe Client HommeFemme C# Nom Mandatory/ OR Nom_JF Client C# Nom Nom_JF Sinon votre proposition ici OK ?

190 Rification : Classe / Sous-classe Schma MsAccess

191 Rification : Classe / Sous-classe Schma MsAccess u Le schma permet daisment formuler les requtes: u Toute donne de personne P1 dans Pers et, sil y a lieu, ses donnes En tant quun employ En tant quun tudiant u MsAccess gnre alors les jointures implicites externes u Cours SQL

192 Rification : Autres Cas u Le jeu de cls en gnral facile voir de diagrammes UML u Agrgation u Composition u Associations 1-res u Sauf celle dite Anctre u Calcul de la fermeture transitive u Peu performant dans les BDs Relationnelles

193 Rification : Cardinalits u 1 * ou 1 1 prsent avant ou aprs la rification, se rifie en contrainte dintgrit rfrentielle cl primaire cl trangre u 0 * ou 0 1 se rifie en un lien smantique u Autre cardinalits, p.ex. 1 6 ncessitent en gnral des dclencheurs u Pas une sincure pour Mme/M Tout le Monde

194 Rification : Autres Cas u Lexemple dune Personne avec les Amies, Hobbies? u Attributs drives ? u Il faut les mettre dans les vues Select Sum (Prix) as PrixTotal from Client Group By Client#

195 Aprs la Rification u Le rsultat peut tre OK u Exercice : Modle relationnel de lauto- cole u Mais il peut tre pas bon du tout pour une BD relationnelle u A cause danomalies et de redondances u Do la phase de normalisation u Peut-tre applique partir de la relation universelle directement u Par lanalyse des DFs et des DMs

196 Spcifications fonctionnelles: u Une entreprise a des fournisseurs S u Un fournisseur f a un ID, un nom, un statut, et est dans une ville u Un f fournit des fournitures SP de pices P u Chaque fourniture fp comporte une certaine quantit d'une pice p u Chaque p a un ID, un nom, un poids, une couleur u Une pice p peut tre l'objet de plusieurs fournitures fp Exemple canon

197 Exemple canon S S# Sname Status City P P# Pname Color Weight City SP Qty * *

198 Exemple canon S S# Sname Status City P P# Pname Color Weight City SP P# S# Qty 1 * * 1 Association triviale

199 Exemple canon S P SP

200 Pourquoi S-P est comme a ? u Avantages : u Pas de duplicata de valeurs d'attributs entre les tables S, SP, et P u sauf le strict minimum (les cls) u Pas danomalies. u On verra cette notion dans le cours suivant. u Efficacit de stockage. u Pas dattribut-cl unique pour SP u Compare la conception en une seule relation u Problmes : u Comment trouver le Nom du fournisseur de pices rouges ? u etc..

201 Solution u Opration relationnelle de jointure entre les relations u en SQL : SELECT SNAME FROM S, SP, P WHERE S.S# = SP.S# AND SP.P# = P.P# AND COLOR = 'RED' ;

202 Exemple Projet BD Assurance 07

203 UML -> XML 123 Jean Dupont Ski, Tennis, Voile Jean, Paul Sinbade, Caf Court, Gargote Personne P# Nom Prnom Nom de famille Hobbies 0..10 Amis 0..10 Restaurants 0..10 Plusieurs SGBD relationnels offrent les interfaces XML Type dentit UML Une entit XML (dite document)

204 Exercices (adaptez svp au programme de votre cours spcifique, voir aussi ceux des TDs) u Proposer les schmas relationnels pour les exemples en cours u Modliser en UML et en relationnel un livre typique u Modliser en UML et en relationnel laffectation de salles de cours Dauphine. Justifiez le choix si plusieurs solutions sont possibles. Indiquez les cls primaires et candidates. u Modle 1: Une rservation se dfinit par le n de la salle, le nom du cours, la date, lheure dbut et lheure fin. (i) Un cours nest quune fois par jour dans la mme salle. (ii) Alternativement, une rptition est possible. u Modle 2 : On ajoute le type de la salle, si cest: lamphi, une salle quipe vido ou une salle TP u Modle 3 : On ajoute le nom du prof enseignant le cours (i) Un enseignant par cours. (ii) Plusieurs.

205 Exercices u Modliser une bibliothque possdant un ou plusieurs exemplaires dun livre sur des rayons, en prt ou en retour dun prt mais pas encore sur les rayons. u Proposez une modlisation usuelle en UML dune personne ayant un ID, un nom, une mre et un pre. Proposez ensuite un schma relationnel. u Ce schma satisfait-t-il: u Un DBA soucieux de lespace de stockage de la base. Sinon, que lui conseillez-vous ? u Un DBA voulant minimisant le temps de requtes donnant pour certains chefs identifis par leurs IDs, les IDs de tous leurs employs u Modliser un certificat de naissance dun bb en sachant que les parents peuvent ou pas tre maris u Modliser les assurances proposes par une compagnie pour une personne : voiture, maison, resp. civile u Voir les livres en BDs pour 1 millier dautres exercices du type : u Spcifs fonctionnelles -> UML -> rif. -> Schma Rel.

206 Exercices u On cre le modle pour la base des enfants. Pour chaque enfant on a le pre et la mre. Proposez le modle UML. Lenfant doit tre modlis comme une entit ou une association ? u On constitue une base de produits. Chaque produit a un ID et nom, une photo et appartient plusieurs catgories de produits identifies par leur noms. Plusieurs produits peuvent appartenir une mme catgorie. La photo comporte plusieurs produits agencs dune manire typique pour leur application. Plusieurs produits partagent une mme photo. u Proposez la modlisation typique UML, puis la rification, enfin le schma relationnel. u Le DBA sait en plus quil a en moyenne 100 produits par catgorie et autant par photo. Il y a 100 catgories et photos en tout. Le nom dune catgorie est un champ fixe de 50 octets. Une photo ncessite 1 MOctets. u Le DBA sait quil y a 10 000 produits. Il souhaiterait minimiser lencombrement de la base. Est-ce que la modlisation typique minimise le satisfait ? u Sinon, proposez en UML et en relationnel une autre qui serait plus optimale. Evaluez le gain. u Un autre DBA a comme proccupation principale de minimiser le temps dune requte demandant des noms de produits avec leurs catgories et les photos. Il veut minimiser le nombre de jointures. Quelle modlisation lui conseillez vous?

207 FIN Merci de votre attention W. Litwin

1 Modèle Relationnel 2011 - 12 Witold Litwin 2 2 Le Rapport de Recherche qui a lancé les SGBDs...

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