Conception et gestion de bases de données - Module 8

Module 8: Conception et gestion de bases de données

• Volume horaire: 24 heures (8 heures de cours théorique, 4 heures de travaux dirigés, 12 heures de travaux pratiques)
• Coordonnateur du module: A. HAMOUDA, professeur de l'enseignement supérieur C, spécialisé en statistique et informatique appliquées

Pré-requis

• Module requis: Mathématiques appliquées (module 1 du semestre 3 du Cycle Préparatoire)

Objectifs du module

• Maîtriser les méthodes et les outils statistiques et informatiques pour l'analyse, l'interprétation et la gestion correcte des données
• Choisir la technique statistique appropriée pour l'analyse d'un problème donné et la mettre en œuvre à l'aide d'un logiciel statistique
• Concevoir, mettre en œuvre et gérer une base de données
• Rédiger des programmes informatiques correspondant à des besoins plus spécifiques

Contenu du module

• Concepts du système et du système d'information
• Méthodes d'analyse et de conception des systèmes d'information
• Présentation de la méthode Merise
• Modèle Entité/Association
• Bases de données relationnelles
• Pratique d'un SGBD relationnel sur micro-ordinateur

Évaluation

• Examen écrit couvrant tous les aspects discutés pendant le cours, les travaux dirigés et les travaux pratiques (60% de la note finale)
• Contrôle continu (20% de la note finale)
• Rapport des travaux pratiques et examen pratique (20% de la note finale)

Chapitre 1: Notions de base

• Notion de données et d'information
  • Donnée: suite de codes ayant une valeur d'un type donné (numérique, alphanumérique, booléen, date, etc.)
  • Information: donnée qui peut être interprétée, dotée d'un sens et d'une conséquence
• Notion de système d'information
  • Système: ensemble d'éléments, matériels ou non, en interaction dynamique
  • Système d'information: système qui recueille, stocke, traite, distribue et utilise des informations pour le bon fonctionnement d'une organisation

Méthodes d'analyse et de conception

• Les trois sous-systèmes: pilotage, information et opérant
• Système d'information: collecte, stockage, traitement, restitution et transmission des informations
• Les fonctions d'un système d'information: collecte, stockage, traitement, restitution et transmission
• Les méthodes d'analyse et de conception: approches cartésiennes, systémiques et orientées objet

Méthode Merise

• Créée en 1978 à la demande du ministère de l'industrie français
• Méthode de conception et de développement de systèmes d'information
• Propose un ensemble de formalismes et de règles destinées à modéliser de manière indépendante les données et les traitements du système d'information### Définition et Structuration du Système d'Information
• Un système d'information est composé de systèmes décisionnel, opérant et d'information, qui interagissent entre eux.
• Les systèmes d'information peuvent être divisés en domaines d'activité, chacun avec ses propres systèmes décisionnel, opérant et d'information.

Cycle de Merise

• Le cycle de Merise est composé de trois notions fondamentales :
  • Cycle de vie du système d'information (démarche) : développement méthodologique du système d'information.
  • Cycle de décision (maîtrise) : hiérarchisation des choix à prendre tout au long du cycle de vie.
  • Cycle d'abstraction (raisonnement) : passage par différents niveaux d'abstraction pour représenter les données et les traitements.

Cycle de Vie

• Le cycle de vie est une démarche méthodologique de développement du système d'information, qui comprend plusieurs étapes :
  • Schéma directeur : définition des grandes orientations et finalités à moyen terme du système d'information.
  • Étude préalable : collecte d'informations sur les moyens existants et les limites du système existant.
  • Étude détaillée : description complète de la solution à réaliser.
  • Réalisation : analyse technique, production du logiciel et mise en œuvre du système.
  • Maintenance : correction d'anomalies et modification de l'application pour répondre à une éventuelle évolution de l'organisation.

Cycle de Décision

• Le cycle de décision comprend plusieurs niveaux de décision hiérarchisés :
  • Limites et objectifs : choix stratégiques et politiques de l'entreprise.
  • Décisions de gestion de projet : définition des règles, modalités et facturation des produits.
  • Décisions d'organisation : définition des procédures à suivre, des contrôles et des postes de travail.
  • Décisions techniques : choix des logiciels et des systèmes.

Cycle d'Abstraction

• Le cycle d'abstraction comprend trois niveaux :
  • Niveau conceptuel : formalisation des données et des traitements, sans prendre en compte l'organisation ni la technique.
  • Niveau logique : organisation qui régira les données et les traitements.
  • Niveau physique : choix techniques spécifiés.

Modèle Entité/Association

• Le modèle entité/association est un formalisme pour la modélisation des données, qui décrit les agrégations de données élémentaires appelées entités et les liens entre les entités appelés associations.
• Les concepts de base du modèle entité/association sont :
  • Entité : objet concret ou abstrait de la réalité, pour lequel on enregistre des informations.
  • Association : lien entre des occurrences d'entités.
  • Propriété : caractéristique associée à une entité ou à une association.
  • Identifiant : propriété ou ensemble de propriétés ayant une valeur unique pour chaque occurrence d'entité ou d'association.
  • Cardinalité : nombre de fois minimum et maximum où une occurrence d'entité peut ou doit participer dans des occurrences d'association avec d'autres occurrences d'une ou de plusieurs autres entités.### Signification de la cardinalité minimale et maximale
• La cardinalité minimale représente le nombre minimum d'occurrences d'une entité qui peuvent exister dans une association :
  • 0 : une occurrence d'entité peut exister sans être impliquée dans aucune occurrence de l'association (ex : un étudiant qui figure sans passer d'examen)
  • 1 : une occurrence d'entité ne peut exister que si elle est impliquée dans au moins une occurrence d'association (ex : pour qu'un examen figure, il doit être passé au moins par un étudiant)
• La cardinalité maximale représente le nombre maximum d'occurrences d'une entité qui peuvent être impliquées dans une association :
  • 1 : une occurrence d'entité peut être impliquée dans au maximum une occurrence d'association (ex : un étudiant est d'un sexe donné, masculin ou féminin)
  • n : une occurrence d'entité peut être impliquée dans plusieurs occurrences d'association (ex : un étudiant peut passer plusieurs examens)

Dépendances fonctionnelles

• On parle de dépendance fonctionnelle entre deux propriétés A et B d'une entité ou d'une association si à toute occurrence de A, on ne peut associer à tout instant qu'une occurrence unique de B
• Exemple : dans l'entité Etudiant, si on connaît le CNE d'un étudiant, cela détermine son nom (CNE → Nom_Etudiant)

Normalisation d’un modèle conceptuel de données

• La normalisation a pour but de limiter les redondances et les incohérences au sein des données et d’améliorer les performances de leurs traitements
• Les formes normales s’appliquent aux entités et aux relations
• Première forme normale (1FN) : aucune propriété d’une entité ou d’une association n’est à valeurs multiples ou composées
• Deuxième forme normale (2FN) : le modèle est en première forme normale et toute propriété non identifiante dépend de la totalité de l’identifiant
• Troisième forme normale : le modèle est en deuxième forme normale et chaque propriété non identifiante dépend directement de l’identifiant, et non d’une propriété non identifiante

Étude de l'existant

• L'objectif de l'étude de l'existant est de mieux comprendre la problématique du projet et de faire un diagnostic du fonctionnement du système existant
• Elle permet de mettre en évidence les différents acteurs et les différents flux de données pour bien préciser les réalités que l'on cherche à modéliser
• Les données pertinentes que contiendra la future base de données sont donc à définir et à répertorier dès l'étude préalable

Utilisation des requêtes

• Les requêtes permettent d’exploiter les données contenues dans plusieurs tables et requêtes
• Les résultats d’une requête peuvent servir à créer une autre requête, un formulaire, un état, un graphique, etc.
• Les requêtes peuvent être de type "Sélection", "Analyse croisée" ou "Action"
• Les requêtes sont créées en utilisant l'Assistant ou le Concepteur de requêtes

Types de requêtes

• Les requêtes de type "Sélection" :
  • Elles sont les plus utilisées
  • Elles permettent d’afficher, de modifier et de traiter les données issues de plusieurs tables
  • Surtout pour extraire des données répondant à des critères
• Les requêtes de type "Analyse croisée" :
  • Elles permettent de synthétiser les données en un format de feuille de calcul compacte
  • En-têtes de lignes et en-têtes de colonnes
• Les requêtes de type "Action" :
  • Elles permettent de modifier un grand nombre d'enregistrements en une seule action
  • Ajout d'enregistrements, suppression d'enregistrements, modification du contenu des tables, etc.

Découvrez les concepts clés de la conception et de la gestion de bases de données dans le contexte des sciences agronomiques et halieutiques. Ce quiz vous aidera à maîtriser les compétences acquises dans le module 8 du département de Statistique et d'Informatique Appliquées.