SGBDR Modélisation Construction Interrogation

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SGBDR

ModélisationConstructionInterrogation

Mary VincentLaboratoire d’Informatique MédicaleFaculté de MédecineRennes, France


Historique

1960Uniquement des systèmes de gestion de fichiers plus ou moins sophistiqués.

1970Début des systèmes de gestion de bases de données réseaux et hiérarchiques proches des systèmes de gestion de fichiers.Pb :

on ne pouvait pas interroger une base sans savoir où était l'information recherchée (on "naviguait") Pas d’écriture de programmes possibles

Papiers sur le fondement de la théorie des BdDR

1980Débuts des SGBDR

1990Domination des SGBDRDébut des systèmes de gestion de bases de données orientés objet.


BdD hiérarchique

Patron

Sous-chef

ChefChef

Sous-chef Sous-chef Sous-chef Sous-chef

Cellule

Chromosome

Gène


BdD réseau

Patron

Sous-chef

ChefChef

Sous-chef Sous-chef Sous-chef Sous-chef

Patron


Chromosome

CodeChromosomeNumChromosome….

Genome

CodeGenomeNomGénome….

Gene

CodeGeneNomGene….

CodeGénome CodeChromosome

Select NomGene From Table Gene Where CodeChromosome = HUM-10

BdD relationnelle


PersonneAdresseSalaireLieu de travail

Chef

Scooter de fonctionRef patron

Patron

Primes de responsabilitéVoiture de fonction

Sous-chef

Vélo de fonctionRef chef

BdD objet

Transcris épissé

TailleSéquence

ARNt

Nom :Fonction :

ARNm

Niveau d’expressioncondition

SnARN

Localisation Moléculaire


Une BdD est un ensemble d'informations qui est : exhaustif,

non redondant,

structuré,

persistant.

Un SGBD est un logiciel qui permet de : décrire,

modifier,

interroger,

administrer.

SGBDDéfinition et exemple

Clefs

Contraintes

Normalisation

Attentes



Clefs

Contraintes

Normalisation

Attentes



Clefs

Contraintes

Normalisation

Attentes

Nom de la relation

Attributs

Clefs



Clefs

Contraintes

Normalisation

Attentes

Clef primaire

Clef(s) secondaire(s)

Clef(s) étrangère(s)



Clefs primaires

Contraintes

Normalisation

Attentes

Permet d’identifier de manière unique un tuple dans une table

Exemple :Clef formée d’un attribut :

CLIENT (num_client, nom, prénom, adresse)

Clef formée de plusieurs attributs

PRODUIT (type, code, libelle, couleur)



Clefs secondaires

Contraintes

Normalisation

Attentes

Autres clefs primaires possibles

Exemple :CLIENT (num_client, code_INSEE, nom, prénom, adresse)

Clef primaire Clef secondaire



Clefs étrangères

Contraintes

Normalisation

Attentes

Clefs qui référencent des clefs primaires d’autres tables

Exemple :CLIENT (num_client, nom, prénom, adresse)

PRODUIT (num_produit, libelle, couleur)

ACHAT (num_achat, #num_client, #num_produit, quantité)

Clef primaireClefs étrangères



Clefs étrangères

Contraintes

Normalisation

Attentes

CLIENT (num_client, nom, prénom, adresse)

PRODUIT (num_produit, libelle, couleur)

ACHAT (num_achat, #num_client, #num_produit, quantité)

Num_client Nom Prénom Adresse

35 Dupont Pierre Bruz

42 Martin Paul Rennes

Num_produit Libelle Couleur

4 Table Bleu

7 Chaise Rouge

Num_achat Num_client Num_produit quantité

1 35 4 6

2 33 7 8

3 42 4 1

4 35 6 3



Clefs étrangères

Contraintes

Normalisation

Attentes

Clients rennais ayant acheté des produits bleus

Num_client Nom Prénom Adresse

35 Dupont Pierre Bruz

42 Martin Paul Rennes

Num_produit Libelle Couleur

4 Table Bleu

7 Chaise Rouge

Num_achat Num_client Num_produit quantité

1 35 4 6

2 33 7 8

3 42 4 1

4 35 6 3


Propriétés qui doivent toujours être vérifiées dans la base

Exemple:Prix d’un produit toujours positif

Age compris entre 0 et 130 ans

Numéro de téléphone à 10 chiffres

…


Clefs

Contraintes d’intégrité

Normalisation

Attentes


But et principeEnsemble de règles à appliquer

Conformité des tables et relations avec le modèle relationnel utilisé par le moteur

Écriture simplifiée des requêtes

Assurer l’intégrité des données

Utilisation a priori optimale de ressources

Possibilité de Dénormaliser

Dépendances fonctionnelles

Les formes normales


Clefs


Normalisation d’une BDR

Attentes


Dépendance fonctionnelle simple


Clefs



Attentes

Dépendance fonctionnelle de plusieurs valeurs

A - > B

A détermine B

A < - - > B

A détermine plusieurs B

Si on connaît votre numéro de salarié dans l’entreprise on peut trouver votre nom.

Si on connaît le nom d’un professeur on peut déterminer la liste de ses étudiants.


Première forme normaleLes champs doivent être atomiques

Il ne peut y avoir de champs répétitifs

Les champs ont une signification constante et précise dans le temps

Exemple : CLIENT (num_client, nom, prénom, lieu_date_naissance)

Pas de pertes d’informations

Requêtes facilitées

Num_client Nom Prénom Lieu_date_naissance

35 Dupont Pierre Bruz_22/04/1975

42 Martin Paul Rennes_15/05/1979


Clefs



Attentes

Num_client Nom Prénom Lieu_naissance Date_naissance

35 Dupont Pierre Bruz 22/04/1975

42 Martin Paul Rennes 15/05/1979


Première forme normaleLes champs doivent être atomiques

Il ne peut y avoir de champs répétitifs

Les champs ont une signification constante et précise dans le temps

Exemple :

Animal Date Quantité

Poule10 03/01/2005 2

Poule9 02/01/2005 1

Vache7 03/01/2005 7


Clefs



Attentes

Poule Date Quantité

Poule10 03/01/2005 2

Poule9 02/01/2005 1

Vache Date Quantité

Vache7 03/01/2005 7


Deuxième forme normaleÊtre en première forme normale

Les propriétés non clefs sont totalement dépendantes fonctionnellement de la totalité de la clé primaire

Tout attribut n’appartenant par à la clef ne dépend par que d’une partie de la clef

Num_salarie Nom Num_projet Heures

20036 Durand 1 22

20036 Durand 2 10

36950 Leroux 2 5

45002 Franck 3 9

45002 Franck 1 7


Clefs



Attentes

Num_salarie Date

20036 Durand

36950 Leroux

45002 Franck

Num_salarie Num_projet Heures

20036 1 22

20036 2 10

36950 2 5

45002 3 9

45002 1 7


Troisième forme normaleÊtre en deuxième forme normale

Tout attribut n’appartenant pas à une clef ne dépend pas que d’un attribut non clé

Si une valeur d’un champ non clé peut être déduite d’un autre champ non clé, alors la table n’est pas dans une 3ème forme normale

Num_salarié Nom Num_Service Nom_service Num_chef

35 Dupont 5 Informatique 4580

42 Martin 6 vente 4120


Clefs



Attentes

Num_client Nom Num_service

35 Dupont 5

42 Martin 6

Num_service Num_chef Nom_service

5 4580 informatique

6 4120 vente

Anomalie de suppressionAnomalie d’insertion : nouveau service


La normalisation n’est pas une finalité, mais un outil

On ne peut dénormaliser que si on a préalablement normaliserjustification


Clefs



Attentes


Indépendance physique

Indépendance logique

Efficacité des accès aux données

Administration centralisée des données

Non redondance des données

Cohérence des données

Partageabilité des données

Sécurité des données

Résistance aux pannes


Clefs

Contraintes

Normalisation

Attentes


La conception d’une base de données n’est pas un domaine

réservé aux informaticiens !

Conception de BdDR

La maîtrise d’un SGBDR est loin d ’être aussifacile à acquérir que celle d ’un logiciel de traitement de texte par ex.

Les logiciels de type SGBDR sont intégrésaux suites bureautiques les plus connues.Ex: ACCESS du pack Office.

Preuve…

Cependant …


ModélisationIntroduction

Définition

Construction

UML et Merise


Modèle entité associationProposé par

Chen (USA) en 1976

Tardieu en France, 1975

Intégré à Merise en 1979

Repris par le diagramme de classe d’UML

Pour faire un MCD :utilisation des diagrammes de classes

Uniquement (pas d’autres diagrammes : cas, séquence…)


Définition

Construction

UML et Merise


Les différentes composantes :Attributs

Classes

Méthodes

Associations

Cardinalités


Définition

Construction

UML et Merise


Description abstraite d’un objet de même structure et de même comportement

~ Acteur

Modélisation : pas forcement lié au monde réel


Définition : Classe

Construction

UML et Merise

ELEVE MATIERE SALLE


Données élémentaires

Sert à caractériser les classes et les associations

Exemple :


Définition : Attribut

Construction

UML et Merise

ID_matiereNomCoefficientAnnée

MATIERE

ID_salleNombre_placeBatiment

SALLE

ID_eleveNomPrenomAdresseAnnée naissance

ELEVE


Un ou plusieurs attributs

Décrit un et un seul tuple de la classe (enregistrement)


Définition : Clefs

Construction

UML et Merise


MATIERE

ID_salleNombre_placebâtiment

SALLE

ID_eleveNomPrénomAdresseAnnée naissance

ELEVE


Association = relation

Lie deux classes


Définition : Association

Construction

UML et Merise


MATIERE

ID_salleNombre_placebâtiment

SALLE


ELEVE


MATIERE

SUIT

EST DISPENSEE EN


Dimension : nombre de pattes de l’association

Collection : liste des classes qui participent à l’association

Exemple de « suit »est de dimension 2

sa collection est {ELEVES, MATIERE}


Définition : Association

Construction

UML et Merise


MATIERE


ELEVESUIT



Définition : Association de dimension 3

Construction

UML et Merise

ID_villeNomDépartement

VILLES

NuméroNomadresse

PERSONNE

Naissance

JJMMAAAAévénement

DATE



Définition

Construction : Cardinalités

UML et Merise

La cardinalité indique le nombre d’occurrences minimum et maximum qui peuvent intervenir dans une association.

Si la valeur de la cardinalité minimum est :0 : certaines occurrences de l’entité peuvent ne pas participer à l'association,1 : toutes les occurrences de l’entité participent à l'association.

Si la valeur de la cardinalité maximale est :1 : toutes les occurrences de l’entités participent au plus une fois à l'association,* : certaines occurrences de l’entité peuvent participer plusieurs fois à l'association

SalleNuméro salleNombre places

MATIÈRENom matièreCoefficientAnnée matière

1..11..*



Définition


UML et Merise

1..*

1..*

0..*

0..*

1..1

1..*0..*

1..*

1..*

1..*ENSEIGNANT

Numéro enseignantNom enseignant

SALLE

Numéro salleNombre places

MATIÈRE

Nom matièreCoefficientAnnée matière

ÉLÈVE

Numéro élèveNom élèveAdresse élèveAnnée naissance

EST RESPONSABLE DE

EST DIPENSÉE

PRÉ_REQUIE

ENSEIGNE

SUIT

Note



Définition


UML et Merise



Définition


UML et Merise

UML MERISE

Diagramme de classes Modèle conceptuel de données

Classe Entité

Association (Relation) Association (Relation)

Multiplicité Cardinalité

Objet Occurrence


De l’UML vers les BDRLes associations 1.1

Les associations 1.*

Les associations *.*

Les associations 0..1,*

Traduction du diagramme de classe en BDR

5 règles :Règle 1 : Les classes deviennent des tables, les attributs les colonnesRègles 2.3.4.5 : On gère les 3 types d’association.

1.1 si les deux cardinalités sont 0..1 ou 1..1

1.* si une des deux cardinalités est 0..n ou 1..n

*.* si les deux cardinalités sont 0..n ou 1..n


De l’UML vers les BDRRègles 2 : Les associations 1.1

Les associations 1.*



A B1 1

Table A (Clé_A Clé Primaire, Autres attributs de A, @Clé_B Référence B)

Table B (Clé_B Clé Primaire, Autres attributs de B,@Clé_A Référence A)

LivreRéférence_li

Etat_livreNum_etat_livreCouverturePagesPourcent_usure

1 1

LIVRE(Référence_li, @Num_etat_livre)ETAT_LIVRE(Num_etat_livre, @Référence_li, Couverture, Pages, Pourcent_usure)


De l’UML vers les BDRRègle 2 : Les associations 1.1

Règle 3 : Les associations 1.*



Table A (Clé_A Clé Primaire, Autres attributs de A)

Table B (Clé_B Clé Primaire, Clé_A Référence A, Autres attributs de B)

A B

*1

LivreRéférence_li

OeuvreNum_oeuvreTitreISBN

1..*

1 LIVRE(Référence_li, @Num_etat_livre, @Num_oeuvre)OEUVRE(Num_oeuvre,Titre, ISBN)




Rège 4 : Les associations *.*


A B

* ***

Table A (Clé_A Clé Primaire, Autres attributs de A)Table B (Clé_B Clé Primaire, Autres attributs de B)Table C (Clé_A Référence A,

Clé_B Référence B, Clé primaire(Clé_A, Clé_B))




Rège 4 : Les associations *.*


OeuvreTitreISBN

Mot_cléNom_mot

0..5

0..*

OEUVRE(Num_oeuvre,Titre, ISBN) MOT_CLE(Ident_mot, Nom_mot)

Table de jointure :

REL_ŒUVRE_MOT_CLE(@ Num_oeuvre, @ Ident_mot)




Règle 4 : Les associations *.*

Règles 5 : Les associations ternaires

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