Cours Merise : Passage du MCD au MPD
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La modélisation est l’activité qui consiste à produire un modèle.
Un modèle est ce qui sert ou doit servir d’objet d’imitation pour faire ou reproduire quelque chose.
On s’intéresse ici à la modélisation des données.
Un modèle des données est une représentation de l’ensemble des données. Cette représentation prend en compte un outil de représentation (un langage) et un niveau de précision (des contraintes méthodologiques).
Il existe plusieurs modèles de représentation des données : hiérarchique, relationnel, entité-association, objet, ensembliste, etc.
Les deux modèles dominant actuellement sont : le modèle relationnel : MR (qui correspond aux SGBD-R) et le modèle entité-association : MEA (qui est indépendant du type de SGBD utilisé). Ces deux modèles correspondent à 2 langages différents.
Les schémas entité-relation et les diagrammes de classe UML peuvent être utilisés comme autres langages à peu près équivalents au MEA.
La méthode MERISE, utilisée quasi-exclusivement en France, distingue entre 3 types de modèles selon des critères méthodologiques : le modèle conceptuel des données : MCD, le modèle logique des données : MLD et le modèle physique des données : MPD. L’usage tend à rendre équivalents MCD et MEA, MLD et MR, MPD et SQL.
Le MCD est du niveau de l’analyse fonctionnelle et est adapté à la maîtrise d’ouvrage (MOA).
Le MLD est du niveau de l’analyse organique et est adapté à la maîtrise d’œuvre (MOE).
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MCD et Modèle Entité-Association.
Le MCD, c’est l’ensemble des modèles qui intègrent les contraintes conceptuelles définies par Merise. Parmi ces modèles, le plus couramment utilisé est le modèle Entité-Association.
Le MCD est donc une abstraction (un modèle abstrait), tandis que le modèle Entité-Association est un modèle concret. C’est une instance possible du MCD.
Une autre instance possible d’un MCD peut être réalisée avec le formalisme des diagrammes de classes UML.
MCD
Toutefois, quand on parle du MCD, le plus souvent, on parle du modèle concret réalisé pour intégrer les contraintes conceptuelles définies par Merise (donc on parle d’un modèle Entité-Association).
MLD et modèle relationnel
La notion de MLD correspond à l’ensemble des modèles qui intègrent les contraintes organisationnelles et logiques définies par Merise. Parmi ces modèles, le plus couramment utilisé est le modèle relationnel.
La notion de MLD est donc une abstraction (un modèle abstrait), tandis que le modèle relationnel est un modèle concret.
MLD
Toutefois, quand on parle du MLD, le plus souvent, on parle du modèle concret réalisé pour intégrer les contraintes organisationnelles et logiques définies par Merise (donc on parle d’un modèle relationnel).
MCD et modèle relationnel
Dans l’absolu, le modèle relationnel peut être utilisé comme modèle concret pour faire un MCD.
L’important, c’est que les contraintes conceptuelles soient prises en compte.
Concrètement, pour que cela soit le cas, il faudra que le MLD soit en « forme normale ».
Un MR « brut » normalisé correspond à un MCD.
Principe général
Le MCD modélise les données (les informations) sans tenir compte des contraintes techniques, organisationnelles ou économiques.
Concrètement, cela veut dire qu’au niveau du MCD :
Aucune contrainte technique ne sera prise en compte (on n’utilise pas nécessairement un SGBD relationnel).
Les formes normales 1 et 3 de CODD qu’on trouve dans le modèle relationnel s’appliquent au niveau du MCD :
1ère forme normale : un attribut contient une information unique et pas une liste de valeurs. 3ème forme normale : un attribut non clé ne doit pas déterminer d’autres attributs non clé.
Deuxième principe concret : le rasoir d’Occam
Un autre principe est appliqué au niveau du MCD qui reprend un vieux principe de logique appelé : « Le rasoir d’Occam » (1287-1349) :
Entia non sunt multiplicanda praeter necessitatem, il ne faut pas multiplier les entités plus que nécessaire.
Le principe consiste donc à limiter autant que possible le nombre d’entités, d’associations et d’attributs.
On préférera remplacer une entité ou une association par un attribut.
A noter que ce principe est une généralisation de la 2ème forme normale de CODD. Ø Exemple :
On évite les identifiants numérotés s’ils peuvent être remplacés par intitulés relevant du vocabulaire du métier. Par exemple dans une table de catégorie, le nom de la catégorie est l’identifiant, il n’y a pas besoin de numéro.
On évite d’avoir des tables avec un seul attribut si elles ne sont reliées qu’à une seule autre table. Par exemple une table des catégories contenant uniquement l’intitulé de la catégorie peut être supprimée si la catégorie ne se trouve que dans la table des produits, par exemple.
Troisième principe concret
Une même information ne doit apparaître qu’une seule fois.
Différents type de langages
Classiquement, le MCD se fera avec un MEA.
Le cours de modélisation présente l’utilisation du MEA pour la modélisation.
On peut aussi réaliser le MCD avec un diagramme de classes UML.
Le cours de modélisation présente l’utilisation de l’UML pour la modélisation des données.
D’autres langages existent.
Les cardinalités des associations
Tous les langages de modélisation présentés (MEA, UML, etc.) ont les deux caractéristiques essentielles suivantes :
Décomposition du MCD en sous domaine
Quand on réalise un MCD, on peut arriver à un modèle très complexe. Le présenter sur une seule page peut être contre-productif.
On a donc intérêt à présenter le MCD par domaine d’activités.
Chaque MCD présenté aura intérêt à être un peu commenté : on peut présenter la ou les principales entités du domaine pour donner une clé d’entrée.
Il y aura forcément des recoupements entres les domaines d’activités.
On peut aussi présenter ces recoupements de façon séparée et analyser ainsi les interactions entre les différents domaines.
Clarifications systématique des attributs et des associations
Quand on réalise un MCD, on peut le documenter de la façon suivante ;
Principe
La grille de cohérence MCD / MCT permet de vérifier toutes les corrélations entre les données et les traitements. On valide ainsi que chaque entité et chaque association générant une table sera bien créé et consulté, et éventuellement modifié et supprimé.
L’idée est de valider une simulation intellectuelle de tout le système.
Cette grille peut aussi s’appliquer aux niveaux du MOD, du MLD ou du MPD. Elle peut aussi s’appliquer au niveau du MOT.
Elle peut aussi s’appliquer avec en croisant le MCD avec un diagramme de cas d’utilisation.
Technique
Dans un tableau « traitement / entités-associations », on va noter l’usage fait des données en terme de lecture (L : select), création (C, insert), modification (M : update), suppression (S : delete).
On peut aussi préciser, surtout en cas de modification, quel attribut est modifié. A noter que ce tableau est à corréler avec la valorisation des attributs.
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Ainsi, on peut simuler le système : vérifier que tous les usages ou opérations ou tâches analysés manipulent toutes les entités et associations du MCD.
Remarque
L’analyse du MCD, tout comme celle du MCT ou du diagramme des cas d’utilisation est une analyse rapide.
En suivant la méthode MERISE, et grâce à la grille de cohérence, on peut arriver rapidement à une simulation complète du SI.
MOD
MODELE ORGANISATIONNEL DES DONNEES
Il est facile de décrire la méthode MERISE de l’analyse organisationnelle, encore que son application exige à coup sûr savoir et pratique.
La modélisation organisationnelle des données va prendre en compte des éléments relevant de l’utilisation des ressources de mémorisation :
Il s’agit de distinguer, à partir des informations formalisées sur le MCD, celles qui devront être mémorisées informatiquement dans le système d’information informatisé (SII), et les autres.
On va analyser au niveau du MOD la répartition concrète des données entre les unités opérationnelles de l’entreprise.
Dans le cas des données non informatisées, il faudra préciser leur localisation.
Dans le cas des données informatisées, on va préciser les droits des différents utilisateurs (les acteurs du MOT).
Ces droits peuvent être :
Chacun de ces droits s’appliquant aux entités, aux attributs, aux associations et à leurs occurrences.
La quantification prend en compte deux notions :
Cycle de vie
Pour analyser le cycle de vie des informations, on part du MCT, et on regarde, pour chaque opération, quelles sont les données qui sont créées et quelles sont celles qui sont modifiées.
Dans l’exemple de la grande surface :
A chaque commande de produit, on va ajouter des éléments dans la table des produits commandés.
Ces éléments pourront être détruits dès la réception de la commande, ou être détruits après un temps à déterminer, ou conservés en permanence dans une logique d’archivage.
Tableau de quantification
Pour chaque entité et pour chaque association, on calcule le volume théorique d’une occurrence, à partir du volume théorique d’une occurrence d’un attribut.
Pour toutes les entités et les associations, on détermine le nombre minimum, maximum et moyen d’occurrences.
On regroupe l’ensemble des informations dans un tableau.
MLD :
MODÈLE LOGIQUE DES DONNÉES
Le MLD est une représentation du MCD et du MOD compatible avec l’état de l’art technique qui sera mis en œuvre sur le projet.
Différentes techniques sont possibles :
On peut stocker les données dans des fichiers, leur utilisation se faisant via un petit nombre de procédures qui seront écrites entièrement. Le MLD, c’est alors le format des données dans les fichiers.
La BD relationnelle est l’usage le plus courant. Toutefois on voit que ça n’est pas le seul et que quelle que soit la technique, ça n’empêche pas de faire un MCD !
Principe
En général, il existe des règles de passage du MCD au MLD quel que soit la technique finalement choisi (fichier, XML, BDR, BDO, etc.).
On rappelle ici les 4 règles de base de passage du MEA au MR
Les 4 règles de base de passage du MEA au MR
Il y a quatre règles de passage d'un MEA à un MR : une règle par élément du modèle.
Règle 1 - Entité : Chaque entité devient une table. Chaque attribut de l'entité devient un attribut de cette table.
Règle 2 – Association hiérarchique : Dans le cas d’une association hiérarchique, la clé primaire de l’entité supérieure devient attribut clé étrangère dans la table issue de l’entité inférieure.
Dans le cas d'une association hiérarchique réflexive, ce nouvel attribut doit être renommé et ajouté dans le dictionnaire des attributs.
Dans le cas d’une hiérarchique, la clé étrangère est obligatoire (NOT NULL). Dans le cas d’une association semi-hiérarchique (règle 4), la clé étrangère n’est pas obligatoire (pas NOT NULL).
Règle 3 – Association non hiérarchique : Une association non hiérarchique devient une table. Les clés primaires des entités associées deviennent clés étrangères dans cette table. Les attributs de l’association deviennent attributs de la table.
La détermination de la clé primaire de cette table n’est pas mécanique.
En général, la clé primaire de cette table est constituée de la concaténation des clés primaires des entités associées. Toutefois, il faut se demander si cette concaténation forme bien la clé primaire. Si ce n’est pas le cas, on peut essayer d’ajouter des attributs non-clés pour trouver la clé primaire. Ensuite, il faut se demander si on ne peut pas supprimer certains attributs clés étrangères de cette clé primaire.
Règle 4 – Association semi-hiérarchique : Dans le cas des associations semi-hiérarchiques : si elles portent des attributs, elles seront nécessairement traitées comme des associations non-hiérarchiques. Si elles ne portent pas d’attributs, on peut les traiter comme des associations hiérarchiques.
MPD :
MODELE PHYSIQUE ET OPTIMISATION
La problématique des modèles physiques est celle de l’optimisation.
Le MPD s’intéresse à :
Présentation
L’optimisation des données va consister à concevoir un MPD qui modifie le MLT de telle sorte que certains traitements soient accélérés.
L’optimisation va toujours consister à « dénormaliser » les tables relationnelles pour accélérer les traitements.
Le choix des optimisations est lié à l’usage que l’on fait du système : par exemple, si on sait qu’il y aura beaucoup d’interrogations du système d’information (de la base de données) et peu de création de nouveaux éléments, alors on privilégiera les optimisations qui favorisent l’interrogation (comme la création d’index, ou la création d’attribut calculé).
Elle est liée aussi aux possibilités du SGBD utilisé. C’est pour ça qu’elle relève du niveau physique.
Généralités sur la dénormalisation
Principe
La dénormalisation est une optimisation en vue d’accélérer les traitements de consultation pour améliorer les temps de réponse pour l’utilisateur.
La dénormalisation consiste à « casser » le modèle relationnel normalisé des données.
Coût
La dénormalisation a toujours un coût :
Justification
La dénormalisation, comme toute optimisation de la BD, doit être justifiée par l’usage réel du système : étant donné les machines utilisées, le nombre de tuples dans la BD, le nombre d’utilisateurs du système, la dénormalisation peut se justifier.
La dénormalisation ne doit jamais être justifiée par l’intérêt du programmeur ! Optimisation fondamentale : l’indexation
L’indexation est la méthode de base et la plus efficace pour optimiser les BD. Elle doit être traitée en priorité.
Les types de dénormalisation
Passage du MEA au MR
Table de type
On peut créer une table pour gérer un type et choisir de mettre une clé primaire numérotée ou pas.
Choix des tables dans l’héritage
Dans un MEA avec héritage, toutes les tables produites dans le MR ne sont pas nécessaires. On peut être amenés à en supprimer.
Choix du type des clés primaires
On peut préférer avoir une clé primaire numérotée et gérée par un auto-incrément qui viendra se substituer à une autre clé primaire qui avait une signification dans le domaine (un n° de personne plutôt qu’un numéro de sécurité sociale par exemple).
Indexation
Un index est une table créée à partir d’un attribut d’une autre table, et de sa clé primaire.
Cette table est triée dans l’ordre de l’attribut indexé : elle permet de faire des recherches plus rapides (recherche dichotomique)
A (A, A1, ..., Ai, ...An)
Si on indexe l’attribut Ai, on crée la table Aidx(Ai, A) triée et maintenue triée sur Ai.
Attributs calculés
Présentation
Un attribut calculé est un attribut dont on peut calculer la valeur à partir d’autres attributs.
Un tel attribut présente le défaut de dupliquer une information déjà présente dans la BD.
Les attributs calculés peuvent être gérés par des vues : leur réalité n’est donc que virtuelle.
Ils peuvent aussi être gérés en créant réellement un nouvel attribut.
L’intérêt est de ne pas le recalculer à chaque fois qu’on en a besoin. Le défaut est qu’il faut faire attention à ce qu’il soit toujours à jour : on peut se protéger des incohérences à l’aide de triggers. Exemple
Ø Version normalisée
Disques(ND, titre, dateSortie, maisonDisque)
Chansons(NC, titre, durée, dateCréation)
Composer(#ND, #NC)
Un disque est composé de plusieurs chansons. Une chanson peut appartenir à plusieurs disques.
Ø Version optimisée
Disques(ND, titre, dateSortie, maisonDisque, duréeDisque)
Chansons(NC, titre, durée, dateCréation)
Composer(#ND, #NC)
« duréeDisque » est fonction de la durée de chaque chanson du disque. Il faudra le gérer avec un trigger.
Ø Version avec vue
Create view DisquesAvecDurée as
Select D.ND, D.titre, .D.dateSortie, D.maisonDisque, count(C.durée) as duréeDisque
From Disques D, Chansons C, Composer CO
Where CO.ND=D.ND
And CO.NC=C.NC
Group by D.ND, D.titre, D.dateSortie, D.maisonDisque
Transitivité des DF : ajout de liens directs
Présentation
On peut aussi créer un lien de transitivité : si on a A(A, Ax, #B) et B(B, Bx, #C) et C(C, Cx). On
peut décider d’ajouter #C dans A : A(A, Ax, #B, #C).
Un lien direct est une clé étrangère qui relie deux tables qui sont par ailleurs reliées par une ou plusieurs clés étrangères passant par une ou plusieurs tables intermédiaires. L’intérêt de ce lien est de limiter le nombre de jointures lors des requêtes. Il faudra vérifier la cohérence des données avec des triggers.
Exemple
> Version normalisée
Employés(NE, nom, dateEmbauche, salaire, #NB) Bureaux(NB, étage, surface, #ND)
Départements(ND, nomDept, villeDept)
> Version optimisée
Employés(NE, nom, dateEmbauche, salaire, #NB, #ND) Bureaux(NB, étage, surface, #ND)
Départements(ND, nomDept, villeDept)
La table Employés n’est pas en 3ème forme normale car NB -> ND
Duplication d’attributs
La duplication d’attributs consiste à violer les formes normales 2 ou 3.
C’est une forme réduite de la fusion des tables : on ne fusionne qu’une partie de la table. L’intérêt de cette duplication est d’éviter d’avoir à faire des jointures lors des requêtes. Il faudra vérifier la cohérence des données avec des triggers.
Exemple 1
> Version normalisée
Employés(NE, nom, dateEmbauche, salaire, #ND) Departements(ND, nomDept, villeDept)
> Version optimisée
Employés(NE, nom, dateEmbauche, salaire, ND, nomDept)
Departements(ND, nomDept, villeDept)
La table Employés n’est pas en 3ème forme normale car ND -> nomDept > Conséquences de la version optimisée :
Pour garantir l’intégrité des données, il faudra compenser l’absence de clé étrangère par le codage d’un trigger qui vérifie, pour chaque insertion d’un nouveau tuple dans « employés », viendra affecter la valeur de nomDept trouvée dans la table « Départements ». Si la valeur de nomDept est proposée, il faudra vérifier qu’elle est cohérente avec celle de la table « Départements ». Si le ND proposé n’existe pas, on pourra créer un nouveau département en plus du nouvel employé.
Cette optimisation se justifie si les jointures entre les deux tables sont coûteuses et si l’application du trigger est moins coûteuse, coûteux voulant dire : pénalisant pour l’utilisateur.
Exemple 2
> Version normalisée
Factures(NF, dateFacture, montantFacture)
Règlements(NR, dateRèglement, montantRèglement, #NF)
Un règlement concerne une facture et une seule. Une facture donne lieu à 0 ou 1 règlement.
> Version optimisée
Factures(NF, dateFacture, montantFacture, #NR) Règlements(NR, dateRèglement, montantRèglement, #NF)
