LA METHODE MERISE

La méthode merise - A.Sapir 1

LA METHODE MERISE

CAS ESPACE TEMPS


DEMARCHE MERISE

• Distinction des données élémentaires, paramétrées et calculées dans un dictionnaire de données.

• Etude des dépendances fonctionnelles : matrice ou graphe à partir de la couverture minimale.

• Création du modèle conceptuel de données (MCD).

• Création du modèle relationnel (ou logique) de données (MRD / MLD).

• Création du modèle physique de données (MPD).

• Interrogation de la base de données : requêtes.


CAS ESPACE TEMPS

L’entreprise Espace Temps vends aux particuliers différents articles culturels par correspondance : livres, CD audio, DVD…Ces articles sont regroupés en grandes catégories. Le client doit d’abord passer sa commande par téléphone, Internet ou courrier puis recevra son colis. Le paiement peut se faire à réception du colis.


ESPACE TEMPS

CLIENT

Numcl

Nomcl

Préncl

Adcl

Cpcl

Vilcl

Telcl

CATEGORIE

Codecat

Libcat

COMMANDE

Refcom

Datecom

Moderegfact

Payé

Numreglement

FACTURE

Reffact

Datefact

PRODUITS

Refprod

Libprod

Auteur prod

DATE

Date

Evaluer

PuHT,Qtéstock

Appartenir

CIF

Correspondre

CIF

Passer

CIF

Comporter

Qtécom

0 , N

1 , 1

1 , 1 0 , 1

1 , N

0 , N1 , N

0 , N

1 , N 1 , 1


Le dictionnaire de donnéesIl a pour but essentiel de recenser toutes les informations

utiles à l’entreprise et de distinguer :

• Les données paramétrées : cette information prendra toujours la même valeur.

• Les données calculées : cette information pourra être retrouvée par le biais d’un calcul, à l’aide d’une requête, grâce aux données élémentaires et paramétrées.

• Les données élémentaires : cette information pourra prendre plusieurs valeurs.

• On ne retiendra par la suite que les données élémentaires.


LA COUVERTURE MINIMALE

Les données doivent être en troisième forme normale, c’est-à-dire que toutes les données « sources » doivent être en dépendance fonctionnelle élémentaire et directe avec les données « buts ».


• Une donnée est en dépendance fonctionnelle avec une autre quand cette donnée « source » ne donne qu’une et une seule valeur de cette donnée « but ».

• Cette dépendance sera dite élémentaire quand toutes les sources sont strictement nécessaires dans le cas d’une dépendance fonctionnelle avec sources composées.

• Cette dépendance sera directe quand le but est étroitement lié à la source.


La matrice des dépendances fonctionnelles

• En première colonne, toutes les données élémentaires seront reportées.

• Toutes les sources (simples et composées) deviennent des colonnes.

• Une croix est placée à l’intersection des données identiques.

• Toutes les dépendances fonctionnelles, par rapport aux sources, sont matérialisées par un « 1 ».


Le modèle conceptuel de données

• Chaque source simple devient l’identifiant d’une entité à créer.• Chaque source composée devient une association de type CIM

(contrainte d’intégrité multiple), porteuse de données.• Chaque dépendance fonctionnelle (1) devient une propriété de

l’entité source (sauf si cette information est déjà identifiant d’une autre entité).

• Lorsque, sur une même ligne, se trouve un « 1 » et une croix, une association de type CIF (contrainte d’intégrité fonctionnelle) devra être créée. Le fils sera celui qui a le « 1 ». Sur une même ligne où se trouve une croix, peuvent se trouver plusieurs « 1 », il y aura alors autant de CIF que de « 1 ».

• La matrice ne permet pas de remarquer les CIM non porteuses de données. Il faudra alors bien relire l’énoncé pour retrouver d’éventuels autres liens nécessaires entre les entités.


Le modèle relationnel de données

Ce modèle en ligne permet une implantation plus facile de la base de données sur un logiciel SGBDR

• Les entités et les CIM deviennent des relations de même dénomination.

• Une relation a une clé primaire soulignée (l’identifiant) et des attributs (les propriétés), éventuellement des clés étrangères.

• Les CIF sont identifiées en créant une clé étrangère (l’identifiant du père), matérialisée par un dièse, placée dans la relation du fils.

• Les relations dans lesquelles il n’y aura qu’une clé primaire simple, ne donneront pas lieu à la création de tables par la suite.


Le modèle physique de données

Il correspond au modèle créé sur le logiciel SGBDR

• Chaque relation donne lieu à la création d’une table.

• L’ordre concernant la création des tables a souvent de l’importance : tables sans clés étrangères, tables avec clés étrangères puis tables correspondant à des CIM.

• Les liens entre les tables doivent être créés en partant d’une clé primaire vers une clé étrangère (symbole infini).


Les requêtes d’interrogation

Plusieurs opérations peuvent être réalisées :

• Une projection : cette opération consiste à choisir certains champs de la table (colonnes).

• Une sélection : cette opération consiste à sélectionner certains enregistrements d’une table (lignes).

• Une jointure : cette opération consiste à unir plusieurs tables pour extraire les informations souhaitées.


Select champs projetésFrom tables nécessairesWhere critères de jointureAnd critères de sélection ;

Le critère de jointure se fait avec des champs identiques entre deux tables.

Le « ; » permet le lancement de l’exécution

de la requête.


Quelques options applicables aux requêtes :

• Les opérateurs de comparaison : > , < , = , <= , >= , <>

• Les opérateurs logiques : and , or , not , like, xor

• Les opérateurs d’appartenance : in , not in

• Select nom table* signifie que tous les champs de cette table sont projetés.

• Select distinct (attribut) signifie que les doublons seront supprimés.


Les options applicables dans l’opération de sélection (where) :

• Pour effectuer un choix, des guillemets doivent être placés autour des données alphabétiques ou alpha-numériques, et des dièses autour des formats date.

• Pour choisir des enregistrements compris dans un intervalle : nom attribut between …. And …

• Pour demander un ensemble de dates, un mot commençant ou terminant par une lettre ou un groupe de mots, mettre un * à la place des informations manquantes.

• Pour demander les enregistrements dont un champs n’a pas été renseigné : attribut is null

• A l’inverse, les champs renseignés : attribut is not null• Pour demander les valeurs phonétiquement identiques à un mot :

where soundex (attribut) = soundex (« mot »)• Les requêtes paramétrées : elles permettent de préparer une

requête dont la valeur de l’attribut, le paramètre, est encore inconnue : where attribut = [texte]


Les options applicables après « where » :( ou après « from » si aucun critère de jointure et de sélection)

• Les regroupements : cette option permet de regrouper les informations demandées en fonction de critères : group by nom attribut

• Les regroupements peuvent être limités ou précisés, il faudra alors utiliser having après group by.

• Après les éventuelles options de regroupement, en dernier lieu donc, certains champs de la requête peuvent être triées par ordre croissant (order by nom attribut asc) ou décroissant (order by nom attribut desc).


Les calculsLes données calculées étant exclues du dictionnaire de

données, les requêtes permettent de les retrouver.

• Les calculs sont effectués dans l’option « select » puisqu’ils donnent lieu à la création d’une nouvelle donnée qui doit être affichée.

• Cette nouvelle donnée doit être nommée à l’aide d’un alias : calcul as [nom attribué]

• Tous les opérateurs arithmétiques peuvent être appliqués sur les champs : + - * /

• Certaines fonctions peuvent être utilisées :– Select AVG (attribut) as […] : moyenne– Select SUM (attribut) as […] : somme– Select COUNT (attribut) as […] : dénombrement– Select MAX (attribut) as […] : valeur maximum d’un champ– Select MIN (attribut) as […] : valeur minimum d’un champ


Les requêtes de structure

Ces requêtes n’interrogent pas la base de données mais, a contrario, la modifient.

• Création d’une table :Creatle table nom tableListe des attributs et types à préciserConstraint primary key nom clé primaire (pk)And foreign key nom clé étrangère ;

• Ajout d’un champ :Alter table nom tableAdd column noms des champs à ajouter ;

• Suppression d’un champ :Alter table nom tableDrop column noms des champs à supprimer ;


• Ajout d’enregistrements :Insert into nom table (attribut 1, attribut 2 …)Values (valeurs réelles des champs à ajouter) ;

• Suppression d’enregistrements :Delete from nom tableWhere condition précisant la suppression ;

• Mise à jour des données :Update nom tableSet attribut à mettre à jour = nouvelle valeur de la donnéeWhere (éventuellement, si la mise à jour ne concerne que

certaines données) ;

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