Cours SQL

Cours base de données et SQL 1


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Cours base de données et sql

Aujourd’hui, la disponibilité de systèmes de gestion de base de données fiables permet aux organisations de toutes tailles de gérer des données efficacement, de déployer des applications utilisant ces données et de les stocker. Les bases de données sont actuellement au cœur du système d’information des entreprises.

Les bases de données relationnelles constituent l’objet de ce cours. Ces bases sont conçues suivant le modèle relationnel, dont les fondations théoriques sont solides, et manipulées en utilisant l’algèbre relationnelle. Il s’agit, à ce jour, de la méthode la plus courante pour organiser et accéder à des ensembles de données. Cependant, il est difficile de modéliser un domaine directement sous une forme base de données relationnelle. Une modélisation intermédiaire est généralement indispensable. Le modèle entités-associations permet une description naturelle du monde réel à partir des concepts d’entité et d’association.

Après une courte introduction (chapitre 1), nous présenterons et utiliserons le modèle entités-associations pour aborder le problème de la conception des bases de données (chapitre 2). Nous décrivons ensuite le modèle relationnel, le passage du modèle entités-associations au modèle relationnel et enfin l’algèbre relationnelle dans le chapitre 3.

Le chapitre 4 est entièrement consacré au langage SQL (Structured Query Language) qui peut être considéré comme le langage d’accès normalisé aux bases de données relationnelles. Ce langage est supporté par la plupart des systèmes de gestion de bases de données commerciaux (comme Oracle) et du domaine libre (comme PostgreSQL). Nous détaillons dans ce chapitre les instructions du langage de définition de données et celles du langage de manipulation de données.

Cette première ébauche de cours est parue dans sa version finalisée, largement augmentée et corrigée, chez Ellipses collection Info+ sous le titre Base de données et langage SQL : cours et atelier. Ce support a été réalisé en utilisant les ouvrages cités en bibliographie.

  • Chapitre 1 Introduction aux bases de données
  1. 1.1 Qu’est-ce qu’une base de données ?
  • 1.1.1 Notion de base de données
  • 1.1.2 Modèle de base de données
  1. 1.2 Système de gestion de base de données (SGBD)
  • 1.2.1 Principes de fonctionnement
  • 1.2.2 Objectifs
  • 1.2.3 Niveaux de description des données ANSI/SPARC
  • 1.2.4 Quelques SGBD connus et utilisés
  • Chapitre 2 Conception des bases de données (modèle E-A)
  1. 2.1 Introduction
  • 2.1.1 Pourquoi une modélisation préalable ?
  • 2.1.2 Merise
  1. 2.2 Éléments constitutifs du modèle entités-associations
  • 2.2.1 Entité
  • 2.2.2 Attribut ou propriété, valeur
  • 2.2.3 Identifiant ou clé
  • 2.2.4 Association ou relation
  • 2.2.5 Cardinalité
  1. 2.3 Compléments sur les associations
  • 2.3.1 Associations plurielles
  • 2.3.2 Association réflexive
  • 2.3.3 Association n-aire (n>2)
  1. 2.4 Règles de bonne formation d’un modèle entités-associations
  • 2.4.1 Règles portant sur les noms
  • 2.4.2 Règles de normalisation des attributs
  • 2.4.3 Règles de fusion/suppression d’entités/associations
  • 2.4.4 Normalisation des type-entités et type-associations
  1. 2.5 Élaboration d’un modèle entités-associations
  • 2.5.1 Étapes de conceptions d’un modèle entités-associations
  • 2.5.2 Conseils divers
  • Chapitre 3 Bases de données relationnelles
  1. 3.1 Introduction au modèle relationnel
  • 3.1.1 Présentation
  • 3.1.2 Éléments du modèle relationnel
  • 3.1.3 Passage du modèle entités-associations au modèle relationnel
  1. 3.2 Normalisation
  • 3.2.1 Introduction
  • 3.2.2 Dépendance fonctionnelle (DF)
  • 3.2.3 Première et deuxième forme normale
  • 3.2.4 Troisième forme normale
  • 3.2.5 Forme normale de BOYCE-CODD
  • 3.2.6 Quatrième et cinquième forme normale
  • 3.2.7 Remarques au sujet de la normalisation
  1. 3.3 Algèbre relationnelle
  • 3.3.1 Introduction
  • 3.3.2 Sélection
  • 3.3.3 Projection
  • 3.3.4 Union
  • 3.3.5 Intersection
  • 3.3.6 Différence
  • 3.3.7 Produit cartésien
  • 3.3.8 Jointure, theta-jointure, equi-jointure, jointure naturelle
  • 3.3.9 Division   Chapitre 4 Langage SQL

 

  1. 4.1 Introduction
  • 4.1.1 Présentation générale
  • 4.1.2 Catégories d’instructions
  • 4.1.3 PostgreSQL
  1. 4.2 Définir une base – Langage de définition de données (LDD)
  • 4.2.1 Introduction aux contraintes d’intégrité
  • 4.2.2 Créer une table : CREATE TABLE
  • 4.2.3 Contraintes d’intégrité
  • 4.2.4 Supprimer une table : DROP TABLE
  • 4.2.5 Modifier une table : ALTER TABLE
  1. 4.3 Modifier une base – Langage de manipulation de données (LMD)
  • 4.3.1 Insertion de n-uplets : INSERT INTO
  • 4.3.2 Modification de n-uplets : UPDATE
  • 4.3.3 Suppression de n-uplets : DELETE
  1. 4.4 Interroger une base (LMD) : SELECT (1 ère partie)
  • 4.4.1 Introduction à la commande SELECT
  • 4.4.2 Traduction des opérateurs de l’algèbre relationnelle (1 ère partie)
  • 4.4.3 Syntaxe générale de la commande SELECT
  • 4.4.4 La clause SELECT
  • 4.4.5 La clause FROM (1 ère partie)
  • 4.4.6 La clause ORDER BY
  • 4.4.7 La clause WHERE
  • 4.4.8 Les expressions régulières
  1. 4.5 Interroger une base (LMD) : SELECT (2 ème partie)
  • 4.5.1 La clause FROM (2 ème partie) : les jointures
  • 4.5.2 Les clauses GROUP BY et HAVING et les fonctions d’agrégation
  • 4.5.3 Opérateurs ensemblistes : UNION, INTERSECT et EXCEPT
  • 4.5.4 Traduction des opérateurs de l’algèbre relationnelle (2 ème partie)
  1. 4.6 Nouveaux objets – Langage de définition de données (LDD)
  • 4.6.1 Séquences (CREATE SEQUENCE) et type SERIAL
  • 4.6.2 Règles (CREATE RULE)
  • 4.6.3 Vues (CREATE VIEW)
  • 4.6.4 Schémas (CREATE SCHEMA)
  1. 4.7 SQL intégré
  • 4.7.1 Introduction
  • 4.7.2 Connexion au serveur de bases de données
  • 4.7.3 Exécuter des commandes SQL
  • 4.7.4 Les variables hôtes
  • 4.7.5 Variables indicateur
  • 4.7.6 Gestion des erreurs
  • 4.7.7 Curseurs pour résultats à lignes multiples
  • 4.7.8 Précompilation et compilation
  • 4.7.9 Exemple complet 

Chapitre 1 Introduction aux bases de données

1.1 Qu’est-ce qu’une base de données ?

1.1.1 Notion de base de données

Description générale

Il est difficile de donner une définition exacte de la notion de base de données. Une définition très générale pourrait être :

Définition 1 -Base de données- Un ensemble organisé d’informations avec un objectif commun.

Peu importe le support utilisé pour rassembler et stocker les données (papier, fichiers, etc.), dès lors que des données sont rassemblées et stockées d’une manière organisée dans un but spécifique, on parle de base de données.

Plus précisément, on appelle base de données un ensemble structuré et organisé permettant le stockage de grandes quantités d’informations afin d’en faciliter l’exploitation (ajout, mise à jour, recherche de données). Bien entendu, dans le cadre de ce cours, nous nous intéressons aux bases de données informatisées.

Base de données informatisée

Définition 2 -Base de données informatisée- Une base de données informatisée est un ensemble structuré de données enregistrées sur des supports accessibles par l’ordinateur, représentant des informations du monde réel et pouvant être interrogées et mises à jour par une communauté d’utilisateurs.

Le résultat de la conception d’une base de données informatisée est une description des données. Par description on entend définir les propriétés d’ensembles d’objets modélisés dans la base de données et non pas d’objets particuliers. Les objets particuliers sont créés par des programmes d’applications ou des langages de manipulation lors des insertions et des mises à jour des données.

Cette description des données est réalisée en utilisant un modèle de données1. Ce dernier est un outil formel utilisé pour comprendre l’organisation logique des données.

La gestion et l’accès à une base de données sont assurés par un ensemble de programmes qui constituent le Système de gestion de base de données (SGBD). Nous y reviendrons dans la section 1.2. Un SGBD est caractérisé par le modèle de description des données qu’il supporte (hiérarchique, réseau, relationnel, objet : cf. section 1.1.2). Les données sont décrites sous la forme de ce modèle, grâce à un Langage de Description des Données (LDD). Cette description est appelée schéma.

Une fois la base de données spécifiée, on peut y insérer des données, les récupérer, les modifier et les détruire. C’est ce qu’on appelle manipuler les données. Les données peuvent être manipulées non seulement par un Langage spécifique de Manipulation des Données (LMD) mais aussi par des langages de programmation classiques.

Enjeux

Les bases de données ont pris une place importante en informatique, et particulièrement dans le domaine de la gestion. L’étude des bases de données à conduit au développement de concepts, méthodes et algorithmes spécifiques, notamment pour gérer les données en mémoire secondaire (i.e. disques durs)2. En effet, dès l’origine de la discipline, les informaticiens ont observé que la taille de la RAM ne permettait pas de charger

 

l’ensemble d’une base de données en mémoire. Cette hypothèse est toujours vérifiée car le volume des données ne cesse de s’accroître sous la poussée des nouvelles technologies du WEB.

Ainsi, les bases de données de demain devront être capables de gérer plusieurs dizaines de téra-octets de données, géographiquement distribuées à l’échelle d’Internet, par plusieurs dizaines de milliers d’utilisateurs dans un contexte d’exploitation changeant (on ne sait pas très bien maîtriser ou prédire les débits de communication entre sites) voire sur des nœuds volatiles. En physique des hautes énergies, on prédit qu’une seule expérience produira de l’ordre du péta-octets de données par an.

Comme il est peu probable de disposer d’une technologie de disque permettant de stocker sur un unique disque cette quantité d’informations, les bases de données se sont orientées vers des architectures distribuées ce qui permet, par exemple, d’exécuter potentiellement plusieurs instructions d’entrée/sortie en même temps sur des disques différents et donc de diviser le temps total d’exécution par un ordre de grandeur.

1.1.2 Modèle de base de données Modèle hiérarchique

Une base de données hiérarchique est une forme de système de gestion de base de données qui lie des enregistrements dans une structure arborescente de façon à ce que chaque enregistrement n’ait qu’un seul possesseur (par exemple, une paire de chaussures n’appartient qu’à une seule personne).

Les structures de données hiérarchiques ont été largement utilisées dans les premiers systèmes de gestion de bases de données conçus pour la gestion des données du programme Apollo de la NASA. Cependant, à cause de leurs limitations internes, elles ne peuvent pas souvent être utilisées pour décrire des structures existantes dans le monde réel.

Les liens hiérarchiques entre les différents types de données peuvent rendre très simple la réponse à certaines questions, mais très difficile la réponse à d’autres formes de questions. Si le principe de relation « 1 vers N » n’est pas respecté (par exemple, un malade peut avoir plusieurs médecins et un médecin a, a priori, plusieurs patients), alors la hiérarchie se transforme en un réseau.

Modèle réseau

Le modèle réseau est en mesure de lever de nombreuses difficultés du modèle hiérarchique grâce à la possibilité d’établir des liaisons de type n-n, les liens entre objets pouvant exister sans restriction. Pour retrouver une donnée dans une telle modélisation, il faut connaître le chemin d’accès (les liens) ce qui rend les programmes dépendants de la structure de données

Ce modèle de bases de données a été inventé par C.W. Bachman. Pour son modèle, il reçut en 1973 le prix Turing.

Modèle relationnel

Une base de données relationnelle est une base de données structurée suivant les principes de l’algèbre relationnelle.

Le père des bases de données relationnelles est Edgar Frank Codd. Chercheur chez IBM à la fin des année 1960, il étudiait alors de nouvelles méthodes pour gérer de grandes quantités de données car les modèles et les logiciels de l’époque ne le satisfaisait pas. Mathématicien de formation, il était persuadé qu’il pourrait utiliser des branches spécifiques des mathématiques (la théorie des ensembles et la logique des prédicats du premier ordre) pour résoudre des difficultés telles que la redondance des données, l’intégrité des données ou l’indépendance de la structure de la base de données avec sa mise en œuvre physique.

En 1970, Codd70 publia un article où il proposait de stocker des données hétérogènes dans des tables, permettant d’établir des relations entre elles. De nos jours, ce modèle est extrêmement répandu, mais en 1970, cette idée était considérée comme une curiosité intellectuelle. On doutait que les tables puissent être jamais gérées de manière efficace par un ordinateur.

Ce scepticisme n’a cependant pas empêché Codd de poursuivre ses recherches. Un premier prototype de Système de gestion de bases de données relationnelles (SGBDR) a été construit dans les laboratoires d’IBM. Depuis les années 80, cette technologie a mûri et a été adoptée par l’industrie. En 1987, le langage SQL, qui étend l’algèbre relationnelle, a été standardisé.

C’est dans ce type de modèle que se situe ce cours de base de données. Modèle objet

La notion de bases de données objet ou relationnel-objet est plus récente et encore en phase de recherche et de développement. Elle sera très probablement ajoutée au modèle relationnel.

1.2 Système de gestion de base de données (SGBD)

1.2.1 Principes de fonctionnement

La gestion et l’accès à une base de données sont assurés par un ensemble de programmes qui constituent le Système de gestion de base de données (SGBD). Un SGBD doit permettre l’ajout, la modification et la recherche de données. Un système de gestion de bases de données héberge généralement plusieurs bases de données, qui sont destinées à des logiciels ou des thématiques différents.



Actuellement, la plupart des SGBD fonctionnent selon un mode client/serveur. Le serveur (sous entendu la machine qui stocke les données) reçoit des requêtes de plusieurs clients et ceci de manière concurrente. Le serveur analyse la requête, la traite et retourne le résultat au client. Le modèle client/serveur est assez souvent implémenté au moyen de l’interface des sockets (voir le cours de réseau) ; le réseau étant Internet.

Une variante de ce modèle est le modèle ASP (Application Service Provider). Dans ce modèle, le client s’adresse à un mandataire (broker) qui le met en relation avec un SGBD capable de résoudre la requête. La requête est ensuite directement envoyée au SGBD sélectionné qui résout et retourne le résultat directement au client.

Quelque soit le modèle, un des problèmes fondamentaux à prendre en compte est la cohérence des données. Par exemple, dans un environnement où plusieurs utilisateurs peuvent accéder concurremment à une colonne d’une table par exemple pour la lire ou pour l’écrire, il faut s’accorder sur la politique d’écriture. Cette politique peut être : les lectures concurrentes sont autorisées mais dès qu’il y a une écriture dans une colonne, l’ensemble de la colonne est envoyée aux autres utilisateurs l’ayant lue pour qu’elle soit rafraîchie

1.2.2 Objectifs

Des objectifs principaux ont été fixés aux SGBD dès l’origine de ceux-ci et ce, afin de résoudre les problèmes causés par la démarche classique. Ces objectifs sont les suivants :

Indépendance physique :

La façon dont les données sont définies doit être indépendante des structures de stockage utilisées. Indépendance logique :

Un même ensemble de données peut être vu différemment par des utilisateurs différents. Toutes ces visions personnelles des données doivent être intégrées dans une vision globale.

Accès aux données :

L’accès aux données se fait par l’intermédiaire d’un Langage de Manipulation de Données (LMD). Il est crucial que ce langage permette d’obtenir des réponses aux requêtes en un temps « raisonnable ». Le LMD doit donc être optimisé, minimiser le nombre d’accès disques, et tout cela de façon totalement transparente pour l’utilisateur.

Administration centralisée des données (intégration) :

Toutes les données doivent être centralisées dans un réservoir unique commun à toutes les applications. En effet, des visions différentes des données (entre autres) se résolvent plus facilement si les données sont administrées de façon centralisée.

Non redondance des données :

Afin d’éviter les problèmes lors des mises à jour, chaque donnée ne doit être présente qu’une seule fois dans la base.

Cohérence des données :

Les données sont soumises à un certain nombre de contraintes d’intégrité qui définissent un état cohérent de la base. Elles doivent pouvoir être exprimées simplement et vérifiées automatiquement à chaque insertion, modification ou suppression des données. Les contraintes d’intégrité sont décrites dans le Langage de Description de Données (LDD).

Partage des données :

Il s’agit de permettre à plusieurs utilisateurs d’accéder aux mêmes données au même moment de manière transparente. Si ce problème est simple à résoudre quand il s’agit uniquement d’interrogations, cela ne l’est plus quand il s’agit de modifications dans un contexte multi-utilisateurs car il faut : permettre à deux (ou plus) utilisateurs de modifier la même donnée « en même temps » et assurer un résultat d’interrogation cohérent pour un utilisateur consultant une table pendant qu’un autre la modifie.

Sécurité des données :

Les données doivent pouvoir être protégées contre les accès non autorisés. Pour cela, il faut pouvoir associer à chaque utilisateur des droits d’accès aux données.

Résistance aux pannes :

Que se passe-t-il si une panne survient au milieu d’une modification, si certains fichiers contenant les données deviennent illisibles ? Il faut pouvoir récupérer une base dans un état « sain ». Ainsi, après une panne intervenant au milieu d’une modification deux solutions sont possibles : soit récupérer les données dans l’état dans lequel elles étaient avant la modification, soit terminer l’opération interrompue.

1.2.3 Niveaux de description des données ANSI/SPARC

Pour atteindre certains de ces objectifs (surtout les deux premiers), trois niveaux de description des données ont été définis par la norme ANSI/SPARC.

Le niveau externe

correspond à la perception de tout ou partie de la base par un groupe donné d’utilisateurs, indépendamment des autres. On appelle cette description le schéma externe ou vue. Il peut exister plusieurs schémas externes représentant différentes vues sur la base de données avec des possibilités de recouvrement. Le niveau externe assure l’analyse et l’interprétation des requêtes en primitives de plus bas niveau et se charge également de convertir éventuellement les données brutes, issues de la réponse à la requête, dans un format souhaité par l’utilisateur.

Le niveau conceptuel


décrit la structure de toutes les données de la base, leurs propriétés (i.e. les relations qui existent entre elles : leur sémantique inhérente), sans se soucier de l’implémentation physique ni de la façon dont chaque groupe de travail voudra s’en servir. Dans le cas des SGBD relationnels, il s’agit d’une vision tabulaire où la sémantique de l’information est exprimée en utilisant les concepts de relation, attributs et de contraintes d’intégrité. On appelle cette description le schéma conceptuel.

Le niveau interne ou physique

s’appuie sur un système de gestion de fichiers pour définir la politique de stockage ainsi que le placement des données. Le niveau physique est donc responsable du choix de l’organisation

physique des fichiers ainsi que de l’utilisation de telle ou telle méthode d’accès en fonction de la requête. On appelle cette description le schéma interne.

1.2.4 Quelques SGBD connus et utilisés

Il existe de nombreux systèmes de gestion de bases de données, en voici une liste non exhaustive :

Chapitre 2 Conception des bases de données : le

modèle entités-associations

2.1 Introduction

2.1.1 Pourquoi une modélisation préalable ?

Il est difficile de modéliser un domaine sous une forme directement utilisable par un SGBD. Une ou plusieurs modélisations intermédiaires sont donc utiles, le modèle entités-associations constitue l’une des premières et des plus courantes. Ce modèle, présenté par Chen76, permet une description naturelle du monde réel à partir des concepts d’entité et d’association1. Basé sur la théorie des ensembles et des relations, ce modèle se veut universel et répond à l’objectif d’indépendance données-programmes. Ce modèle, utilisé pour la phase de conception, s’inscrit notamment dans le cadre d’une méthode plus générale et très répandue : Merise.

2.1.2 Merise

MERISE (Méthode d’Étude et de Réalisation Informatique pour les Systèmes d’Entreprise) est certainement le langage de spécification le plus répandu dans la communauté de l’informatique des systèmes d’information, et plus particulièrement dans le domaine des bases de données. Une représentation Merise permet de valider des choix par rapport aux objectifs, de quantifier les solutions retenues, de mettre en œuvre des techniques d’optimisation et enfin de guider jusqu’à l’implémentation. Reconnu comme standard, Merise devient un outil de communication. En effet, Merise réussit le compromis difficile entre le souci d’une modélisation précise et formelle, et la capacité d’offrir un outil et un moyen de communication accessible aux non-informaticiens.

Un des concepts clés de la méthode Merise est la séparation des données et des traitements. Cette méthode est donc parfaitement adaptée à la modélisation des problèmes abordés d’un point de vue fonctionnel2. Les données représentent la statique du système d’information et les traitements sa dynamique. L’expression conceptuelle des données conduit à une modélisation des données en entités et en associations. Dans ce cours, nous écartons volontairement la modélisation des traitements puisque nous ne nous intéressons à la méthode Merise que dans la perspective de la modélisation de bases de données.

Merise propose une démarche, dite par niveaux, dans laquelle il s’agit de hiérarchiser les préoccupations de modélisation qui sont de trois ordres : la conception, l’organisation et la technique. En effet, pour aborder la modélisation d’un système, il convient de l’analyser en premier lieu de façon globale et de se concentrer sur sa fonction : c’est-à-dire de s’interroger sur ce qu’il fait avant de définir comment il le fait. Ces niveaux de modélisation sont organisés dans une double approche données/traitements. Les trois niveaux de représentation des données, puisque ce sont eux qui nous intéressent, sont détaillés ci-dessous.

Niveau conceptuel :

le modèle conceptuel des données (MCD) décrit les entités du monde réel, en terme d’objets, de propriétés et de relations, indépendamment de toute technique d’organisation et d’implantation des données. Ce modèle se concrétise par un schéma entités-associations représentant la structure du système d’information, du point de vue des données.

Niveau logique :

le modèle logique des données (MLD) précise le modèle conceptuel par des choix organisationnels. Il s’agit d’une transcription (également appelée dérivation) du MCD dans un formalisme adapté à une implémentation ultérieure, au niveau physique, sous forme de base de données relationnelle ou réseau, ou autres (cf. section 1.1.2). Les choix techniques d’implémentation (choix d’un SGBD) ne seront effectués qu’au niveau suivant.

Niveau physique :

2.2 Éléments constitutifs du modèle entités-associations

La représentation du modèle entités-associations s’appuie sur trois concepts de base :

 l’objet ou entité,  l’association,  la propriété.

L’objet est une entité ayant une existence propre. L’association est un lien ou relation entre objets sans existence propre. La propriété est la plus petite donnée d’information décrivant un objet ou une association.

2.2.1 Entité

Figure 2.1: Représentation graphique d’un exemple de type-entité.

Définition 1 -entité- Une entité est un objet, une chose concrète ou abstraite qui peut être reconnue distinctement et qui est caractérisée par son unicité.

Exemples d’entité : Jean Dupont, Pierre Bertrand, le livre que je tiens entre les mains, la Ferrari qui se trouve dans mon garage, etc.

Les entités ne sont généralement pas représentées graphiquement.

Définition 2 -type-entité- Un type-entité désigne un ensemble d’entités qui possèdent une sémantique et des propriétés communes.

Les personnes, les livres et les voitures sont des exemples de type-entité. En effet, dans le cas d’une personne par exemple, les informations associées (i.e. les propriétés), comme le nom et le prénom, ne changent pas de nature.

Une entité est souvent nommée occurrence ou instance de son type-entité.

La figure 2.1 montre la représentation graphique d’un exemple de type-entité (Personne) sans ses propriétés associées.

Les type-entité Personne, caractérisé par un nom et un prénom, et Voiture, caractérisé par un nom et une puissance fiscale, ne peuvent pas être regroupés car ils ne partagent leurs propriétés (le prénom est une chaîne de caractères et la puissance fiscale un nombre). Les type-entité Personne, caractérisé par un nom et

un prénom, et Livre, caractérisé un titre et un auteur, possèdent tous les deux deux attributs du type chaîne de caractères. Pourtant, ces deux type-entités ne peuvent pas être regroupés car ils ne partagent pas une même sémantique : le nom d’une personne n’a rien à voir avec le titre d’un livre, le prénom d’une personne n’a rien à voir avec un auteur.

Par abus de langage, on utilise souvent le mot entité en lieu et place du mot type-entité, il faut cependant prendre garde à ne pas confondre les deux concepts.

2.2.2 Attribut ou propriété, valeur

Figure 2.2: Représentation graphique d’un exemple de type-entité comportant trois attributs

Définition 3 -attribut, propriété- Un attribut (ou une propriété) est une caractéristique associée à un type-entité ou à un type-association.

Exemples d’attribut : le nom d’une personne, le titre d’une livre, la puissance d’une voiture.

Définition 4 -valeur- Au niveau du type-entité ou du type-association, chaque attribut possède un domaine qui définit l’ensemble des valeurs possibles qui peuvent être choisies pour lui (entier, chaîne de caractères, booléen, ...). Au niveau de l’entité, chaque attribut possède une valeur compatible avec son domaine.

La figure 2.2 montre la représentation graphique d’un exemple de type-entité (Personne) avec trois attributs.

Règle 5 Un attribut ne peut en aucun cas être partagé par plusieurs type-entités ou type-associations. Règle 6 Un attribut est une donnée élémentaire, ce qui exclut des données calculées ou dérivées.

Règle 7 Un type-entité et ses attributs doivent être cohérents entre eux (i.e. ne traiter que d’un seul sujet).

Par exemple, si le modèle doit comporter des informations relatives à des articles et à leur fournisseur, ces informations ne doivent pas coexister au sein d’un même type-entité. Il est préférable de mettre les informations relatives aux articles dans un type-entité Article et les informations relatives aux fournisseurs dans un type-entité Fournisseur. Ces deux type-entités seront probablement ensuite reliés par un type-association.

2.2.3 Identifiant ou clé

Figure 2.3: Représentation graphique d’un exemple de type-entité comportant quatre attributs dont un est un identifiant : deux personnes peuvent avoir le même nom, le même prénom et le même âge, mais pas le même numéro de sécurité sociale.

Définition 8 -identifiant, clé- Un identifiant (ou clé) d’un type-entité ou d’un type-association est constitué par un ou plusieurs de ses attributs qui doivent avoir une valeur unique pour chaque entité ou association de ce type.

Il est donc impossible que les attributs constituant l’identifiant d’un type-entité (respectivement type-association) prennent la même valeur pour deux entités (respectivement deux associations) distinctes. Exemples d’identifiant : le numéro de sécurité sociale pour une personne, le numéro d’immatriculation pour une voiture, le code ISBN d’un livre pour un livre (mais pas pour un exemplaire).



Règle 9 Chaque type-entité possède au moins un identifiant, éventuellement formé de plusieurs attributs. Ainsi, chaque type-entité possède au moins un attribut qui, s’il est seul, est donc forcément l’identifiant.

Dans la représentation graphique, les attributs qui constituent l’identifiant sont soulignés et placés en tête (cf. figure 2.3).

2.2.4 Association ou relation

Figure 2.4: Représentation graphique d’un exemple de type-association liant deux type-entités.

Définition 10 -association- Une association (ou une relation) est un lien entre plusieurs entités. Exemples d’association : l’emprunt par l’étudiant Tanidute du 3 ème exemplaire du livre « Maîtrisez SQL ». Les associations ne sont généralement pas représentées graphiquement.

Définition 11 -type-association- Un type-association (ou un type-relation) désigne un

ensemble de relations qui possèdent les mêmes caractéristiques. Le type-association décrit un lien entre plusieurs type-entités. Les associations de ce type-association lient des entités de ces type-entités.

Comme les type-entités, les type-associations sont définis à l’aide d’attributs qui prennent leur valeur dans les associations.

Règle 12 Un attribut peut être placé dans un type-association uniquement lorsqu’il dépend de toutes les entités liées par le type-association.

Un type-association peut ne pas posséder d’attribut explicite et cela est relativement fréquent, mais on verra qu’il possède au moins des attributs implicites.

Exemples de type-association : l’emprunt d’un livre à la bibliothèque.

Une association est souvent nommée occurrence ou instance de son type-association. La figure 2.4 montre la représentation graphique d’un exemple de type-association.

Par abus de langage, on utilise souvent le mot association en lieu et place du mot type-association, il faut cependant prendre garde à ne pas confondre les deux concepts.

Définition 13 -participant- Les type-entités intervenant dans un type-association sont appelés les participants de ce type-association.

Définition 14 -collection- L’ensemble des participants d’un type-association est appelé la collection de ce type-association.

Cette collection comporte au moins un type-entité (cf. section 2.3.2), mais elle peut en contenir plus, on parle alors de type-association n-aire (quand n=2 on parle de type-association binaire, quand n=3 de type-association ternaire, ...).

Définition 15 -dimension ou arité d’un type-association- La dimension, ou l’arité d’un type-association est le nombre de type-entités contenu dans la collection.

Comme un type-entité, un type-association possède forcément un identifiant, qu’il soit explicite ou non.

Règle 16 La concaténation des identifiants des type-entités liés à un type-association constitue un identifiant de ce type-association et cet identifiant n’est pas mentionné sur le modèle (il est implicite).

Cette règle implique que deux instances d’un même type-association ne peuvent lier un même ensemble d’entités.

Souvent, un sous-ensemble de la concaténation des identifiants des type-entités liés suffit à identifier le type-association.

On admet également un identifiant plus naturel et explicite, à condition qu’il ne soit qu’un moyen d’exprimer plus simplement cette concaténation.

2.2.5 Cardinalité

Figure 2.5: Représentation graphique des cardinalités d’un type-association. Dans cet exemple pédagogique, on suppose qu’un livre ne peut posséder qu’un auteur.

Définition 17 -cardinalité- La cardinalité d’une patte reliant un type-association et un type-entité précise le nombre de fois minimal et maximal d’interventions d’une entité du type-entité dans une association du type-association. La cardinalité minimale doit être inférieure ou égale à la cardinalité maximale.

Exemple de cardinalité : une personne peut être l’auteur de 0 à n livre, mais un livre ne peut être écrit que par une personne (cf. figure 2.5).

Règle 18 L’expression de la cardinalité est obligatoire pour chaque patte d’un type-association. Règle 19 Une cardinalité minimal est toujours 0 ou 1 et une cardinalité maximale est toujours 1 ou n.

Ainsi, si une cardinalité maximale est connue et vaut 2, 3 ou plus, alors nous considérons qu’elle est indéterminée et vaut n. En effet, si nous connaissons n au moment de la conception, il se peut que cette

valeur évolue au cours du temps. Il vaut donc mieux considérer n comme inconnue dès le départ. De la même manière, on ne modélise pas des cardinalités minimales qui valent plus de 1 car ces valeurs sont également susceptibles d’évoluer. Enfin, une cardinalité maximale de 0 n’a pas de sens car elle rendrait le type-association inutile.

Les seuls cardinalités admises sont donc :

0,1 :

une occurrence du type-entité peut exister tout en étant impliquée dans aucune association et peut être impliquée dans au maximum une association.

0,n :

c’est la cardinalité la plus ouverte ; une occurrence du type-entité peut exister tout en étant impliquée dans aucune association et peut être impliquée, sans limitation, dans plusieurs associations.

1,1 :

une occurrence du type-entité ne peut exister que si elle est impliquée dans exactement (au moins et au plus) une association.

1,n :

une occurrence du type-entité ne peut exister que si elle est impliquée dans au moins une association.

Une cardinalité minimale de 1 doit se justifier par le fait que les entités du type-entité en questions ont besoin de l’association pour exister. Dans tous les autres cas, la cardinalité minimale vaut 0. Ceci dit, la discussion autour d’une cardinalité minimale de 0 ou de 1 n’est intéressante que lorsque la cardinalité maximale est 1. En effet, nous verrons que, lors de la traduction vers un schéma relationnel (cf. section 3.1.3), lorsque la cardinalité maximale est n, nous ne ferons pas la différence entre une cardinalité minimale de 0 ou de 1.

Remarques

La seule difficulté pour établir correctement les cardinalités est de se poser les question dans le bon sens. Pour augmenter le risque d’erreurs, il faut noter que, pour les habitués, ou les futurs habitués, du modèle UML, les cardinalités d’un type-association sont « à l’envers » (par référence à UML) pour les type-associations binaires et « à l’endroit » pour les n-aires avec n>2.

La notion de cardinalité n’est pas définie de la même manière dans le modèle Américain et dans le modèle Européen (Merise). Dans le premier n’existe que la notion de cardinalité maximale.

Avec un SGBD relationnel, nous pourrons contraindre des cardinalités à des valeurs comme 2, 3 ou plus en utilisant des déclencheurs (trigger).

2.3 Compléments sur les associations

2.3.1 Associations plurielles

Figure 2.6: Exemple d’associations plurielles entre un type-entité Personne et un type-entité Livre. Sur ce schéma, un type-association permet de modéliser que des personnes écrivent des livres et un autre que des personnes critiquent (au sens de critique littéraire) des livres.

Deux mêmes entités peuvent être plusieurs fois en association (c’est le cas sur la figure 2.6). 2.3.2 Association réflexive

Figure 2.7: Exemple d’associations reflexives sur le type-entité Personne. Le premier type-association permet de modéliser la relation parent/enfant et le deuxième type-association la relation de fraternité.

Les type-associations réflexifs sont présents dans la plupart des modèles.

Définition 20 -Type-association réflexif- Un type-association est qualifié de réflexif quand il matérialise une relation entre un type-entité et lui-même (cf. figure 2.7).

Une occurrence de ce type-association (i.e. une association) associe généralement une occurrence du type-association (i.e. une entité) à une autre entité du même type. Cette relation peut être symétrique, c’est le cas du type-association Etre frère sur la figure 2.7, ou ne pas l’être, comme le type-association Etre parent sur cette même figure. Dans le cas où la relation n’est pas symétrique, on peut préciser les rôles sur les pattes du type-association comme pour la relation Etre parent de la figure 2.7. L’ambiguïté posée par la non-symétrie d’un type-association réflexif sera levée lors du passage au modèle relationnel (cf. section 3.1.3).

2.3.3 Association n-aire (n>2)

Dans la section 2.2.4 nous avons introduit la notion de type-association n-aire. Ce type-association met en relation n type-entités. Même s’il n’y a, en principe, pas de limite sur l’arité d’un type-association, dans la pratique on ne va rarement au-delà de trois. Les associations de degré supérieur à deux sont plus difficiles à manipuler et à interpréter, notamment au niveau des cardinalités.

Exemple d’association n-aire inappropriée

Figure 2.8: Exemple de type-association ternaire inapproprié.

Le type-association ternaire Contient associant les type-entités Facture, Produit et Client représenté sur la figure 2.8 est inapproprié puisqu’une facture donnée est toujours adressée au même client. En effet, cette modélisation implique pour les associations (instances du type-association) Contient une répétition du numéro de client pour chaque produit d’une même facture.

Figure 2.9: Type-association ternaire de la figure 2.8 corrigé en deux type-associations binaires.

La solution consiste à éclater le type-association ternaire Contient en deux type-associations binaires comme représenté sur la figure 2.9.

Décomposition d’une association n-aire

Figure 2.11: Transformation du type-association ternaire de la figure 2.10 en un type-entité et trois type-associations binaires.

La figure 2.10 nous montre un exemple de type-association ternaire entre les type-entités Créneau horaire, Salle et Film. Il est toujours possible de s’affranchir d’un type-association n-aire (n>2) en se ramenant à des type-associations binaires de la manière suivante :

 On remplace le type-association n-aire par un type-entité et on lui attribut un identifiant.

 On crée des type-associations binaire entre le nouveau type-entité et tous les type-entités de la collection de l’ancien type-association n-aire.

 La cardinalité de chacun des type-associations binaires créés est 1,1 du côté du type-entité créé (celui qui remplace le type-association n-aire), et 0,n ou 1,n du côté des type-entités de la collection de l’ancien type-association n-aire.

La figure 2.11 illustre le résultat de cette transformation sur le schéma de la figure 2.10.

L’avantage du schéma de la figure 2.11 est de rendre plus inte lligible la lecture des cardinalités. Il ne faut surtout pas le voir comme un aboutissement mais comme une étape intermédiaire avant d’aboutir au schéma de la figure 2.10 (cf. règle 27). Ainsi, le mécanisme, que nous venons de détailler ci-dessus, de passage d’un type-association n-aire (n>2) à un type-entité et n type-associations binaires est tout à fait réversible à condition que :

 toutes les pattes des type-associations binaires autour du type-entité central ont une cardinalité maximale de 1 au centre et de n à l’extérieur ;

 les attributs du type-entité central satisfont la règle de bonne formation des attributs de type-association (cf. section 2.4.2).

Détection d’une erreur de modélisation par décomposition d’une association n-aire

Figure 2.12: Modèle représentant un type-association ternaire Vol liant trois type-entités Avion, Trajet et Pilote.

Figure 2.13: Transformation du type-association ternaire de la figure 2.12 en un type-entité et trois type-associations binaires.

Finngure 2.14: Modèle de la figure 2.13 corrigé au niveau des cardinalités.

Passer par cette étape intermédiaire ne comportant pas de type-association n-aire (n>2) peut, dans certains cas, éviter d’introduire un type-association n-aire inapproprié. Imaginons par exemple un type-association ternaire Vol liant trois type-entités Avion, Trajet et Pilote comme représenté sur la figure 2.12.

La transformation consistant à supprimer le type-association ternaire du modèle de la figure 2.12 produit le modèle de la figure 2.13. Ce modèle fait immédiatement apparaître une erreur de conception qui était jusque là difficile à diagnostiquer : généralement, à un vol donné sont affectés plusieur pilotes (par exemple le commandant de bord et un copilote) et non pas un seul.

Le modèle correct modélisant cette situation est celui de la figure 2.14 où le type-entité Vol ne peut être transformé en un type-association ternaire Vol comme sur la figure 2.12.

2.4 Règles de bonne formation d’un modèle entités-associations

La bonne formation d’un modèle entités-associations permet d’éviter une grande partie des sources d’incohérences et de redondance. Pour être bien formé, un modèle entités-associations doit respecter certaines règles et les type-entités et type-associations doivent être normalisées. Un bon principe de conception peut être formulé ainsi : « une seule place pour chaque fait ».

Bien que l’objectif des principes exposés dans cette section soit d’aider le concepteur à obtenir un diagramme entités-associations bien formé, ces principes ne doivent pas être interprété comme des lois. Qu’il s’agisse des règles de bonne formation ou des règles de normalisation, il peut exister, très occasionnellement, de bonnes raisons pour ne pas les appliquer.




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