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RÉSUMÉ THÉORIQUE – FILIÈRE DÉVELOPPEMENT DIGITAL M106 – Manipuler des bases de données 45 Heures  1. Concevoir une base de données SOMMAIR Analyser le cahier de charges Modéliser les donn...

RÉSUMÉ THÉORIQUE – FILIÈRE DÉVELOPPEMENT DIGITAL M106 – Manipuler des bases de données 45 Heures  1. Concevoir une base de données SOMMAIR Analyser le cahier de charges Modéliser les données E Normaliser les données 2. Préparer l’environnement Exploiter un outil de modélisation Préparer le serveur MySQL 3. Manipuler les données Créer une base de données Réaliser des requêtes SQL Administrer une base de données  MODALITÉS PÉDAGOGIQUES 1 2 3 4 5 LE GUIDE DE LA VERSION DES DU CONTENU DES SOUTIEN PDF CONTENUS INTERACTIF RESSOURCES Il contient le Une version TÉLÉCHARGE Vous disposez EN LIGNES résumé PDF est mise ABLES de contenus Les ressources théorique et le en ligne sur Les fiches de interactifs sous sont manuel des l’espace résumés ou forme consultables en travaux apprenant et des exercices d’exercices et synchrone et pratiques formateur de la sont de cours à en asynchrone plateforme téléchargeable utiliser sur pour s’adapter WebForce Life s sur WebForce WebForce Life au rythme de Life l’apprentissage Copyright - Tout droit réservé - OFPPT 3  PARTIE 1 Conception d’une base de données Dans ce module, vous allez : Analyser les données d’un cahier de charges Construire des modèles conceptuels (MCD) et logiques (MLD) de données Maitriser la normalisation Connaitre les règles de passage du MCD au MLD normalisé 17 Heures  CHAPITRE 1 ANALYSE DU CAHIER DES CHARGES Ce que vous allez apprendre dans ce chapitre : La lecture et l’analyse d’un cahier des charges L’identification des limites du projet L’ analyse des données et des traitements de la situation présentée 04  CHAPITRE 1 ANALYSE DU CAHIER DES CHARGES 1. Lecture d’un cahier des charges 2. Description des limites du projet 3. Analyse des données et des traitements de la situation présentée  01 - ANALYSE DU CAHIER DES CHARGES Lecture d’un cahier des charges Introduction Dans chaque organisation, Il y’a une quantité importante d’informations qui sont échangées afin d’assurer le bon fonctionnement de cette organisation ainsi que la communication avec son environnement. Dans le but d’ être utilisables dans les activités opérationnelles quotidiennes ou encore dans la prise de décision. Ces informations doivent êtres bien organisées et stockées. Il est donc nécessaire pour chaque organisme d’avoir une structure fonctionnelle et technique de gestion de l’information. Le système d’information Le système d’information représente l’ensemble des éléments participants au activités d’acquérir, de stocker, de traiter et de communiquer les informations au sein d’une organisation. Il se compose des acteurs suivants :  Les individus : En plus des spécialistes des Systèmes d’Information charges de la conception, la mise en œuvre et la gestion du système d’information, cette catégorie comprend aussi Les personnes qui utilisent ce dernier pour acquérir, communiquer, stocker ou traiter des informations.  Le matériel : Il s’agit de tout dispositif physique permettant d’émettre, manipuler ou stocker l’information.  Les logiciels et les procédures : Ce sont les programmes qui sont nécessaires au fonctionnement du Système d’Information ainsi que les procédures qui gèrent les traitements manuels et automatisés.  Les données : Elles constituent la matière première des traitements : saisies, déduites ou calculées. PARTI E1 Dans le cadre d’un système d’information, un projet informatique a pour objectif de construire une application informatique (logiciel et base de données) qui va servir comme un support informatisé, inclus dans un système d'information organisationnel. Copyright - Tout droit réservé - OFPPT 7  01 - ANALYSE DU CAHIER DES CHARGES Lecture d’un cahier des charges Définitions : Un projet informatique Un projet informatique est un projet dont les livrables sont des outils ou services informatiques (logiciels, systèmes d’information, sites web…). Il s’agit de projets généralement complexes. Ceci est principalement dû à la grande diversité des intervenants (techniciens, responsables métier, marketeurs, gestionnaires....) ainsi qu’à la difficulté de définir toutes les exigences. Le processus de développement d’un projet informatique passe par 5 phases : 1.Elaboration du schéma directeur : Il s’agit d’une étude globale du système d’information à construire. Le but de cette étape est de réaliser le schéma directeur ainsi que Le plan de développement informatique 2.Etude préalable : Il s’agit d’une étude critique de l’existant et de la définition des objectifs du nouveau système. Le but de cette étape est de produire un dossier d’étude et la prise de décision du choix de la solution. PARTI 3.Etude détaillée : Il s’agit de fournir avec précision la description de la solution souhaitée : Définir logiquement les données et les traitements informatiques, les interfaces, le matériel… et construire le E1 planning de réalisation. Le but de cette étape est de produire un cahier des charges fonctionnel et technique. 4.Réalisation : Elle consiste à la production du logiciel, l’implantation des bases de données et la mise en place de la solution. 5.Mise en œuvre de la solution Copyright et assurer - Toutla maintenance droit réservé - OFPPT : Adapter la solution aux évolutions de 8  01 - ANALYSE DU CAHIER DES CHARGES Lecture d’un cahier des charges Définitions : Le cahier des charges Le cahier des charges est un document essentiel à l’élaboration et la réalisation d’un projet. Il s’agit du document sur lequel les développeurs se basent pour concevoir et implémenter une base de données. Il présente une description détaillée du besoin des utilisateurs à savoir :  Le contexte général.  L’objectif du projet.  Les fonctionnalités attendues.  Les flux d’information et les processus métier.  Les règles de gestions des données. Il existe deux types de cahier des charges:  Le cahier des charges technique (CDCT): Il contient les exigences et contraintes techniques, économiques, industrielles, environnementales et matérielles d’un projet. Il sert à définir l’environnement technique: Architecture technique, les outils à utiliser, les technologies.. PARTI  Le cahier des charges fonctionnel (CDCF) décrit la structure, les besoins et fonctionnalités attendues du maître E1 d’ouvrage. Il contient les informations qui permettent d’addresser les exigences liées au projet en précisant les conditions de réalisation. Le CDCF doit comporter assez de détails pour être compréhensible par tous les acteurs du projet. Copyright - Tout droit réservé - OFPPT 9  01 - ANALYSE DU CAHIER DES CHARGES Lecture d’un cahier des charges La structure d’un cahier des charges Un cahier de charge se compose de cinq elements essentiels : 1- Contexte et présentation du projet : On commence par présenter l’entreprise et l’importance du projet dans son plan stratégique. On définit aussi les acteurs cibles et les objectifs, et le périmètre du projet. Cette partie contient aussi la description de l’existant ( si d’autres implémentations existent déjà) Exemples : Présenter l’entreprise: Présenter le projet: Définir le périmètre: Le groupe Hospitalier Refonte d’un système d’information La plateforme est utilisée par les SantéPro se compose de 4 hospitalier dans le but de : différents hôpitaux du groupe, hopitaux. Sa mission est Augmenter la productivité du personnel répartis sur la région. Il s’agit de de fournir des services de Collecter plus d’information depuis les plus de 2000 utilisateurs qui sante pour les habitants différents processus accèdent de manière journalière. PARTI de la régions. Minimiser le délais d’attente des patients E1 Copyright - Tout droit réservé - OFPPT 10  01 - ANALYSE DU CAHIER DES CHARGES Lecture d’un cahier des charges La structure d’un cahier de charge : (suite) 2- Description graphique et ergonomique : On y décrit la charte graphique ainsi que tous les éléments graphiques et ergonomiques exigés relatifs au nouveau projet. Exemples :  le logo  la typographie  les couleurs  les illustrations 3- Description fonctionnelle et technique : Cette étape décrit qu’il faut définir toutes les spécifications techniques et fonctionnelles des livrables. Exemples:  Plateforme technique  Technologies de développent PARTI  Sécurité E1  Données a collecter  Règles de gestion Copyright - Tout droit réservé - OFPPT 11  01 - ANALYSE DU CAHIER DES CHARGES Lecture d’un cahier des charges La structure d’un cahier de charge : (suite) 4- Définition des résultats attendus : On présente dans ce stade toutes les prestations attendues à la fin du projet ainsi que les délais de livraison: Exemples:  Livrer des exécutables /packages.  Serveur web configuré et installé sur les lieux 5- Budgétisation et fixation des délais : Cette phase concerne l’estimation du budget global permettant d’aiguiller les potentiels prestataires pour la réalisation de leurs devis :  Un délais de réalisation de 200 jrs ouvrables  Budget global de 1M de Dirhams. PARTI E1 Copyright - Tout droit réservé - OFPPT 12  01 - ANALYSE DU CAHIER DES CHARGES Lecture d’un cahier des charges Exemple d’un cahier des charges L’exemple ci-contre illustre les informations que l’on peut indiquer sur la page de couverture ainsi que les rubriques qui y figurent sur le sommaire. PARTI E1 Exemple de cahier des charges pour développement logiciel Copyright - Tout droit réservé - OFPPT 13  CHAPITRE 1 ANALYSE DU CAHIER DES CHARGES 1. Lecture d’un cahier des charges 2. Description des limites du projet 3. Analyse des données et des traitements de la situation présentée  01 - ANALYSE DU CAHIER DES CHARGES Description des limites du projet Introduction : Le cahier des charges représente les attentes et les besoins du client ainsi que les contraintes du client. En procédant à la lecture du cahier des charges, il faut définir le périmètre du projet : Le contexte du projet. L’ensemble des données que le système est supposé gérer et stocker. Les conditions et règles de gestion exprimées par le client. Il faut aussi définir les limites du projet et répondre aux questions suivantes : Quels sont les éléments de données cités par le document ? Qui fait quoi ? Quelles sont les données qui peuvent/doivent être précisées ? Quand s’arrêter ? A-t-on tout pris en compte ? PARTI Quelles limitations présente la situation actuelle ? E1 Copyright - Tout droit réservé - OFPPT 15  01 - ANALYSE DU CAHIER DES CHARGES Description des limites du projet Périmètre d’un projet : Le périmètre du projet correspond à la délimitation précise du projet. Il s’agit de la liste des objectifs, des produits livrables, des affectations, des dépenses et des délais qui doivent être respectés. Ces termes de références définissent aussi les limites du projet. Si le périmètre d’un projet est efficacement tracé, la gestion des améliorations qui surviennent lors de la mise en œuvre et de la maintenance devient plus simple. Concernant un projet lié aux Systèmes d’Information (mise en place d'un nouvel ERP, évolution d'un SI en fonction d'une nouvelle organisation, développement d’une plateforme web...), le périmètre total est l’identification et le recensement des applications/modules impactés par le projet. A partir du cahier des charges ainsi que des échanges avec les porteurs du projet, on peut définir le périmètre et dresser les limites du projet en suivant les étapes suivantes : 1. Définir les buts : Il s’agit des objectifs à réaliser par le biais du projet. Exemple : Dans le cas d’un projet d’informatisation des activités d’un centre de formation, le but serait de : créer des formulaires d’inscriptions pour les étudiants qui vont simplifier les processus d’inscription et leur prise en charge et de suite assurer l’accès aux informations nécessaires a la bonne gestion du centre. PARTI E1 2. Définir les livrables : Il faut identifier les résultats attendus du projet : c’est-à-dire l’ensemble des livrables. L'identification des livrables permet de détecter les dérives des objectifs si celles-ci surviennent. Exemple : Quelles choses tangibles nous devons créer pour le compte du client (Centre de formation) ? Dans ce cas, il s'agit du formulaire informatise ainsi que la base de données des inscriptions. Copyright - Tout droit réservé - OFPPT 16  01 - ANALYSE DU CAHIER DES CHARGES Description des limites du projet 3. Définir les tâches et les activités du projet Il s’agit des moyens qui vont permettre la création des livrables et la réalisation des but du projet. Les livrables sont ainsi découpés en tâches et activités distinctes. Ceci permet de faciliter la gestion des projets surtout quand la complexité est importante. Exemple : Pour créer le formulaire d’inscription on doit : - Choisir et rédiger un exemplaire du formulaire - Développer une interface de saisie du formulaire. - Créer une base de donner pour stocker les informations du formulaire… 4. Définir les contraintes du projet Les trois principales contraintes d’un projet sont le budget, le temps et la portée: Contrainte de budget ou cout : L’ensemble des ressources financières (frais du matériels, services et ressources humaines) nécessaires pour la réalisation du projet dans le respect les limites et délais prédéfinis. Contrainte de temps : Le calendrier de livraison du projet en totalité ainsi que des différentes phases du projet. Contrainte de portée : La définition des objectifs, des livrables, des fonctionnalités et des tâches à accomplir pour la finalisation du PARTI projet. E1 Exemple : Voici quelques contraintes applicables à votre questionnaire client : -Le projet doit être bouclé en 6 mois - Le budget total pour le projet ne doit pas dépasser 50 000 Dirhams - L'équipe de développement ne pourra pas finaliser la conception dans 3 mois. Copyright - Tout droit réservé - OFPPT 17  CHAPITRE 1 ANALYSE DU CAHIER DES CHARGES 1. Lecture d’un cahier des charges 2. Description des limites du projet 3. Analyse des données et des traitements de la situation présentée  01 - ANALYSE DU CAHIER DES CHARGES Analyse des données et des traitements de la situation présentée Introduction : On inclut souvent dans un projet informatique : les bases de données et le système informatique comprenant les ressources et infrastructures réseau, les applications et aussi les règles et dispositifs de sécurité. L’élaboration des bases de données afin de gérer l’accès aux données, le stockage et le traitement représentent un pilier du livrable d’un projet. Le cahier des charges relatif à un projet informatique indique les différents volets qui concernent ce projet, notamment la gestion des données. Comment, à partir de ce cahier de charges, élaborer la solution souhaitée ? Il faut utiliser des méthodes de modélisation et de conception du système et de la base de données. Dans ce qui suit, on s’intéresse au volet du cahier des charges qui concerne la base de données. PARTI E1 Copyright - Tout droit réservé - OFPPT 19  01 - ANALYSE DU CAHIER DES CHARGES Analyse des données et des traitements de la situation présentée Définition : Une des fonctions d’un système informatique dans une organisation est de stocker et gérer les données nécessaires à son bon fonctionnement, d’où la nécessité du concept des bases de données. Une base de données Une base de données est une structure permettant de stocker un grand nombre d’informations afin d’en faciliter l’utilisation. Objectifs : Centraliser le stockage des informations Faciliter l’accès à l’information Assurer la justesse et la cohérence des informations stockées surtout lors des modifications Garantir l'intégrité et la confidentialité des données PARTI E1 Copyright - Tout droit réservé - OFPPT 20  01 - ANALYSE DU CAHIER DES CHARGES Analyse des données et des traitements de la situation présentée La conception d’une base de données passe par quatre phases comme illustré par le schéma : 1.Analyse du cahier des charges et clarification du besoin du client. 2.Conception d’un modèle conceptuel qui représente tous les éléments nécessaires du projet. 3.Traduction du modèle conceptuel en modèle logique. 4.Implémentation de la base de données proposée. Dans le schéma ci-contre, la première étape de la conception d’une base de données se base sur l’analyse pertinente du cahier des charges et la bonne compréhension des besoins exprimés par les utilisateurs. Elle est par la suite essentielle et délicate en même PARTI temps. E1 Les phases de conception d’une base de données Copyright - Tout droit réservé - OFPPT 21  01 - ANALYSE DU CAHIER DES CHARGES Analyse des données et des traitements de la situation présentée Exemple : Cahier des charges du projet: Gestion d’un centre de formation Définition de l’objectif de la base de données Un centre de formation désire stocker et gérer des : données concernant les étudiants et les formations dans Gérer les données des étudiants, lesquelles ils sont inscrits. Le travail demandé est la formations et inscriptions. modélisation des données persistantes et la représentation sous forme tabulaire de ces données telles qu’elles seront stockées dans la base de données. Définition des processus métier : Gérer les données des étudiants, Les étudiants choisissent la formation et la session de formations et inscriptions. cette formation dans laquelle ils veulent s’inscrire et payent le prix de la formation. Définition des données de la base de données : Un étudiant est définit par son numéro de CIN. Il est, Étudiants (CIN, nom, prénom…). lors de son inscription, amené à remplir une fiche Formations, sessions, type des cours… PARTI contenant son nom et prénom, sa date de naissance, son Il faut consulter les documents en annexe adresse, sa ville et son niveau scolaire. E1 pour voir les fiches actuelles contenant la liste Puis, depuis le catalogue des formations, il doit choisir des données collectées. la formation souhaitée, et la session relative à cette formation. Il indique aussi le type de cours qu’il veut suivre (présentiel ou à distance). Une fiche d’inscription est conservée par l’administration (voir annexe). Copyright - Tout droit réservé - OFPPT 22  01 - ANALYSE DU CAHIER DES CHARGES Analyse des données et des traitements de la situation présentée Exemple : (suite) Définition des données de la base de Pour chaque formation, le catalogue précise le code, le titre, données : la durée, le prix et les spécialités (code et nom) qui concernent cette formation ainsi que les sessions ouvertes Formation (code, titre, durée, prix…) avec leurs date début et date fin. Spécialité… Session (date début, date fin...) Voici quelques règles de gestion mises en œuvre par la direction du centre : Un étudiant peut être inscrit dans plusieurs sessions de Définition des règles de gestion : formations. La formation peut se tenir en plusieurs sessions. Conditions et contraintes à respecter lors de la modélisation de Un étudiant ne peut pas être inscrit à plusieurs la base de données. PARTI sessions de la même formation. Une formation n’est ouverte que s’il y a plus de 10 E1 étudiants inscrits. Une formation peut faire partie de plusieurs spécialités. Copyright - Tout droit réservé - OFPPT 23  01 - ANALYSE DU CAHIER DES CHARGES Analyse des données et des traitements de la situation présentée Les règles de gestion ainsi que les informations collectées permettent de définir les éléments de la base de données que nous allons construire, les relations entre ces éléments et aussi d’assurer l’intégrité des données : Exhaustivité Exactitude Cohérence des données Exemple : Si l'on veut modéliser les données de ce centre, nous allons créer un ensemble de tables liées entre elles par des relations : Une table (ou entité) ÉTUDIANT qui contiendra des attributs : Nom Prénom Adresse… Une table (ou entité) FORMATION qui contiendra des attributs : Titre Durée PARTI Prix… Une table (ou entité) SESSION qui contiendra des attributs : E1 Code Formation Date Lieu… Copyright - Tout droit réservé - OFPPT 24  CHAPITRE 2 MODÉLISATION DES DONNÉES Ce que vous allez apprendre dans ce chapitre : L’élaboration des dictionnaires de données L’identification des dépendances fonctionnelles La construction du Modèle Conceptuel de Données (MCD) 08 heures  CHAPITRE 2 MODÉLISATION DES DONNÉES 1. Contraintes déduites des règles de gestion 2. Dictionnaire de données 3. Construction du graphe de dépendances fonctionnelles 4. Règles de passage du graphe au modèle conceptuel de données 5. Construction du modèle conceptuel de données  02 - Modélisation des données Contraintes déduites des règles de gestion Les règles de gestion fournies par le cahier des charges permettent d’identifier les éléments de données de la base à concevoir. Ces règles doivent être traduites en contraintes afin d’assurer l’intégrité des données et la validation des modèles à construire. Identification des éléments de données : Exemple du cahier des charge du centre de formation : Les attributs des entités «ÉTUDIANT», « FORMATION », « SESSION » et « SPÉCIALITÉ » peuvent être déduits du texte ainsi que des PARTI fiches de renseignement données E1 en annexe du cahier des charges. Copyright - Tout droit réservé - OFPPT 27  02 - Modélisation des données Contraintes déduites des règles de gestion Toujours dans le même sillage de l’exemple du cahier des charges relatif au centre de formation, les contraintes ci-après ont été identifiées : Un étudiant peut être inscrit dans plusieurs sessions de formations. La formation peut se tenir en plusieurs sessions. Un étudiant ne peut pas être inscrit à plusieurs sessions de la même formation. Une formation n’est ouverte que s’il y a plus de 10 étudiants inscrits. Une formation peut faire partie de plusieurs spécialités. Le tableau ci-après récapitule les règles de gestion relatives toujours au même exemple : Règle N° Énoncé de la règle Un élément de l’entité ÉTUDIANT peut être associé à plusieurs éléments de l’entité 1 SESSION. 2 Un élément de l’entité SESSION concerne un élément unique de l’entité FORMATION. PARTI Un élément de l’entité FORMATION peut être associé à plusieurs éléments de l’entité E1 3 SESSION. Un élément de l’entité FORMATION peut être associé à un ou plusieurs éléments de 4 l’entité SPÉCIALITÉ. Copyright - Tout droit réservé - OFPPT 28  CHAPITRE 2 MODÉLISATION DES DONNÉES 1. Contraintes déduites des règles de gestion 2. Dictionnaire de données 3. Construction du graphe de dépendances fonctionnelles 4. Règles de passage du graphe au modèle conceptuel de données 5. Construction du modèle conceptuel de données  02 - MODÉLISATION DES DONNÉES Dictionnaire des données Avant la phase de conception du modèle conceptuel des données, il faut relever d’abord trois types d’informations à partir du cahier des charges. Concept : Donnée : Valeur : Il s’agit d’ « objets » ou choses qui C’est une information élémentaire, Il s’agit d’occurrences ou exemples vont par la suite être des entités qui ne peut pas être décomposée. des données d’un concept. du schéma entité-association. Ce Elle se trouve souvent liée à un sont des éléments complexes qui concept. peuvent être décomposés en Exemples : «G434568» valeur de plusieurs informations sous formes Exemples : CIN, durée de la la donnée : numéro de la CIN, de « données ». formation, nom de la session, salle, relative au concept : étudiant. adresse étudiant… Contre-exemples : nom de la PARTI Exemples : étudiant, formation, Contre-exemple : numéro (sans formation, numéro de la CIN, session… préciser relatif à qui ou à quoi).. étudiant... E1 Contre-exemple : CIN, durée de la formation, nom de la session… Copyright - Tout droit réservé - OFPPT 30  02 - MODÉLISATION DES DONNÉES Dictionnaire des données Afin de réaliser un bon relevé d’informations, il faut : Bien identifier un concept : identifier les noms des objets, choses, personnes et types qui ont des données y afférentes. Relever uniquement les concepts et données qui concernent le système à concevoir. (faire attention aux détails inutiles). Exemple : Le centre de formation « CF excellence » offre des formations aux étudiants des villes suivantes : Tanger, Rabat, Casablanca. On constate que : « CF excellence » n’est pas une donnée, c’est le nom de l’organisation. Formation, étudiant, session, spécialité sont des concepts. Il y a une donnée rattachée au concept Étudiant qui est « Nom Ville ». Tanger, Rabat, Casablanca sont des valeurs de la donnée « Nom Ville ». Il y a un lien entre les concepts Formation et Étudiant. … PARTI E1 Copyright - Tout droit réservé - OFPPT 31  02 - MODÉLISATION DES DONNÉES Dictionnaire des données Dictionnaire des données : définitions Le dictionnaire des données contient toutes les données nécessaires qui vont être conservées dans la base de données. Il est souvent présenté sous forme d’un tableau qui indique pour chaque donnée les informations suivantes : Le code : il s'agit d'un libellé désignant une donnée. La désignation : description de la donnée. Le type de données : Alphabétique : lorsque les valeurs de la donnée sont composées de caractères alphabétiques. Numérique : lorsque les valeurs de la donnée sont composées de nombres. Alphanumérique : lorsque les valeurs de la donnée sont composées de caractères alphabétiques et numériques. Date : quand il s’agite d’une date. Booléen : vrai ou faux. La taille : elle exprime la longueur des valeurs. Observations : qui peut contenir des informations complémentaires. PARTI E1 Copyright - Tout droit réservé - OFPPT 32  02 - MODÉLISATION DES DONNÉES Dictionnaire des données Dictionnaire des données : définitions Après le relevé des données, il faut préciser : 1 - LA NATURE DE CHAQUE DONNÉE Est-ce qu’il s’agit d’un concept, d’une donnée ou d’une valeur ? 2 - SON RÔLE Est-ce qu’elle identifie un concept, est-ce qu’elle est calculée ou élémentaire ? 3 - LE CONCEPT AUQUEL ELLE APPARTIENT PARTI Est-ce qu’elle appartient à un ou plusieurs concepts ? E1 Copyright - Tout droit réservé - OFPPT 33  02 - MODÉLISATION DES DONNÉES Dictionnaire des données Ensuite, procéder aux contrôles suivants : Imprécisions : s’assurer que les champs sont bien nommés et décrits Exemple : « Ville » tout court n’est pas précis.  On optera plutôt pour « Ville étudiant ». Polysémies : il s’agit de deux données portant le même nom mais qui désignent des choses différentes. Exemple : « Nom » relatif a l’étudiant et « Nom » relatif à la session.  Il faut renommer les deux données en : Nom étudiant et Nom Session. Synonymes : il s’agit de deux descriptions différentes qui désignent la même donnée. Exemple : code CIN et numéro CIN.  Il faut garder une seule description et supprimer les autres synonymes. Les données calculées ne doivent pas figurer dans le dictionnaire des données, mais plutôt, il faut préciser les éléments qui ont permis ce calcul. PARTI Par exemple : PRIX TTC = PRIX HT * TVA  Les données à retenir seront : PRIX HT et TVA. E1 Copyright - Tout droit réservé - OFPPT 34  02 - MODÉLISATION DES DONNÉES Dictionnaire des données Bonne pratique : Afin d’uniformiser la nomenclature des données, on adopte une formule se composant de : objet (en minuscules) + raccourcis de nom du concept qu’elle représente (première lettre en majuscule). Exemple : Numéro CIN de l’étudiant  numCINEtu Titre de la formation  titreForm Le dictionnaire de données relatif à notre exemple de la gestion du centre de formation est comme suit : (1/2) Code donnée Désignation Type Taille Observation numCINEtu Numéro CIN Alphanumérique 9 Identifiant de l’étudiant nomEtu Nom de l’étudiant Alphabétique 30 prenomEtu Prénom de l’étudiant Alphabétique 30 dateNaissEtu Date de naissance Date PARTI niveauEtu Niveau scolaire Alphanumérique 15 E1 nomvilleEtu Nom de la ville Alphabétique 15 AdresseEtu Adresse de l’étudiant Alphanumérique 90 Copyright - Tout droit réservé - OFPPT 35  02 - MODÉLISATION DES DONNÉES Dictionnaire des données Le dictionnaire de données relatif à notre exemple de la gestion du centre de formation : (2/2) Code donnée Désignation Type Taille Observation codeForm Code de la formation Alphanumérique 9 Identifiant de la formation titreForm Titre de la formation Alphanumérique 30 dureeForm Durée de la formation Numérique 3 prixForm Prix de la formation Numérique 5 codeSess Code de la session Alphanumérique 9 Identifiant de la session nomSess Nom de la session Alphanumérique 30 dateDebutSess Date du début de la Date session dateFinSess Date de la fin de la Date session PARTI codeSpec Code de la spécialité Alphanumérique 10 E1 nomSpec Nom de la spécialité Alphanumérique 30 descSpec Description de la Alphanumérique 90 spécialité typeCours Type de cours Alphabetique Copyright - Tout droit réservé - OFPPT Distanciel ou presentiel 36  CHAPITRE 2 MODÉLISATION DES DONNÉES 1. Contraintes déduites des règles de gestion 2. Dictionnaire de données 3. Construction du graphe de dépendances fonctionnelles 4. Règles de passage du graphe au modèle conceptuel de données 5. Construction du modèle conceptuel de données  02 - Modélisation des données Construction du graphe de dépendances fonctionnelles Après le recensement des données dans un dictionnaire de données, l’étape suivante est celle de découvrir les relations entre ces données. Dépendances fonctionnelles : Définition Soit deux groupes de données : A (source) et B (cible). On entend par dépendance fonctionnelle une relation entre les deux groupes de données A et B de telle façon que : Un élément du groupe A (source) permet de déterminer un et un seul élément du groupe B (cible). PARTI E1 Dépendances entre les éléments des deux ensembles A et B Copyright - Tout droit réservé - OFPPT 38  02 - Modélisation des données Construction du graphe de dépendances fonctionnelles Exemple : Code de Formation Titre de Formation Durée Prix ID01 Introduction au développement 3 mois 2500 CCP01 C/C++ 30 jours 3000 ID02 Introduction au développement 3 mois 2700 BD001 Base de données 30 jours 2500 Pour le concept Formation, la valeur du code de formation ID01 détermine que le titre de la formation est « Introduction au développement ». On peut déduire que : Le code de formation détermine une seule occurrence du titre de formation. Le titre de formation dépend du code de formation. Cette relation est symbolisée sous cette forme : codeForm -> titreForm. PARTI Cette relation n’est pas réversible : plusieurs formations peuvent avoir le même titre. E1 Copyright - Tout droit réservé - OFPPT 39  02 - Modélisation des données Construction du graphe de dépendances fonctionnelles La liste des dépendances fonctionnelles : La liste des dépendances fonctionnelles est élaborée à partir du dictionnaire des données. Il ne faut retenir que les dépendances directes et donc éliminer les transitivités : C’est-à-dire que si D1 -> D2 et D2-> D3, alors D1->D3 est obtenue par transitivité et n’est pas, par la suite, directe. Exemple : Voici la liste des dépendances fonctionnelles construite à partir du dictionnaire de données de notre exemple du centre de formation : SOURCE CIBLE SOURCE CIBLE SOURCE CIBLE codeSpec  nomSpec codeForm  titreForm numCINEtu  nomEtu codeSpec  descSpec codeForm  dureeForm numCINEtu  prenomEtu codeForm  prixForm codeSpec  codeForm numCINEtu  dateNaissEtu numCINEtu  niveauEtu numCINEtu  nomvilleEtu nomSess codeSess  SOURCE CIBLE numCINEtu  AdresseEtu codeForm codeSess  dateDebutSes PARTI codeSess  numCINEtu + codeSess s typeCours codeSess   dateFinSess E1 Copyright - Tout droit réservé - OFPPT 40  02 - Modélisation des données Construction du graphe de dépendances fonctionnelles Contre-exemples : SOURCE CIBLE REMARQUE numCINEtu  nomForm 1) Un étudiant peut être inscrit dans plusieurs formation à la fois. codeform  nomSpec 2) Une formation peut concerner plusieurs spécialités. 3) NomEtu n’induit pas NomForm, aucune relation directe NomEtu  NomForm n’existe entre les deux. 1) Cette dépendance suggère que l’on peut déduire le nom de la formation à partir du code de CIN de l’étudiant. Ceci n’est pas correct du à la règle de gestion qui indique qu’un élève peut être inscrit dans plusieurs formations. 2) Cette dépendance suggère que l’on peut déduire le nom de la spécialité à partir du code de la formation. Ceci n’est pas correct du à la règle de gestion qui indique qu’une formation peut apparaitre dans le curriculum de plusieurs spécialités. PARTI E1 3) Cette dépendance suggère que l’on peut déduire le nom de la formation à partir du nom de l’étudiant. Ceci n’est pas correct car d’une part, le nom de l’étudiant n’est pas un identifiant, et qu’aucune relation directe n’existe entre ces deux attributs. Copyright - Tout droit réservé - OFPPT 41  02 - Modélisation des données Construction du graphe de dépendances fonctionnelles Le graphe des dépendances fonctionnelles : Le graphe des dépendances fonctionnelles est la représentation graphique des dépendances fonctionnelles entre les données. Dans le cas du même exemple, le graphe des dépendances fonctionnelles est le suivant : TypeCours numCINE codeSess codeFor codeSpec tu m On remarque que la donnée typeCours dépend de la combinaison de numCINEtu et codeSess. Par exemple : Le prix d’un article varie d’un fournisseur à l’autre. PARTI La DF sera présentée ainsi : numFourisseur + CodeArticle -> PrixArticle E1 Le signe + indique que les données numFourisseur et CodeArticle doivent être groupées pour obtenir le prix de l’article. Copyright - Tout droit réservé - OFPPT 42  CHAPITRE 2 MODÉLISATION DES DONNÉES 1. Contraintes déduites des règles de gestion 2. Dictionnaire de données 3. Construction du graphe de dépendances fonctionnelles 4. Règles de passage du graphe au modèle conceptuel de données 5. Construction du modèle conceptuel de données  02 - Modélisation des données Règles de passage du graphe DF au MCD La phase de conception des systèmes d’information, et bien évidemment les bases de données, nécessite le recours à des méthodes de modélisation. C’est-à-dire la représentation virtuelle des processus et données de telle façon à bien comprendre l’existant et bien définir les futures livrables. Il existe plusieurs méthodes d'analyse et de conception, une des méthodes les plus utilisées étant la méthode MERISE. Qu’est-ce que la méthode Merise ? La méthode Merise (Méthode d'étude et de réalisation informatique pour les systèmes d'entreprise) date de la fin des années 1970 en France. Il s’agit d’une méthode d’analyse et de conception de systèmes d’information qui se base sur le principe de la séparation des données et des traitements. La méthode Merise propose une démarche basée sur trois niveaux (ou cycles) : la conception, l'organisation et la technique. En effet, modéliser un système revient à produire une analyse globale de sa fonction : Décrire ce qu’il fait avant de se focaliser sur comment il le fait. Les données étant séparées des traitements, il faut vérifier la concordance entre données et traitements afin de vérifier que toutes les données nécessaires aux traitements sont présentes et qu'il n'y a pas de données superflues.Les trois niveaux de représentation des données, 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 PARTI de relations, indépendamment de toute technique d'organisation et d'implantation des données. E1 Niveau logique : le modèle logique des données (MLD) adapte le modèle conceptuel au contexte organisationnel. Il s'agit d'une transcription du MCD dans un formalisme adapté à une implémentation ultérieure sous forme de base de données. Niveau physique : le modèle physique des données (MPD) permet d'établir la manière concrète dont la base de données sera construite. Copyright - Tout droit réservé - OFPPT 44  02 - Modélisation des données Règles de passage du graphe DF au MCD Le modèle conceptuel de données : Le modèle conceptuel des données (MCD) formalise les données qui vont être stockées dans la base de données. Il s'agit donc d'une représentation des données, facile à comprendre, et qui permet de décrire la base de données à l'aide d'entités. La description par la méthode des entités association (MERISE) utilise les concepts suivants : Entité Association Identifiants Attributs Cardinalité PARTI E1 Exemple d’un MCD Copyright - Tout droit réservé - OFPPT 45  02 - Modélisation des données Règles de passage du graphe DF au MCD Entité et attributs : À partir du dictionnaire de données, on regroupe les données élémentaires par concept appelé entité. Une entité est un élément unique décrit par un ensemble de propriétés (aussi appelées attributs). Une de ces propriétés est la source des dépendances fonctionnelles avec le reste des propriétés. Elle joue le rôle d’un identifiant unique de l’entité. Le nom d’une entité est souvent un nom représentant un « objet de gestion ». Exemple : Étudiant, Formation, Article, Fournisseur... Une entité est formalisée comme suit : Une entité est aussi l’ensemble des occurrences. Exemple d’occurrences de l’entité FORMATION : ID01 CCP01 Introduction au C/C++ PARTI développement 30 E1 3 3000 2500 Copyright - Tout droit réservé - OFPPT 46  02 - Modélisation des données Règles de passage du graphe DF au MCD Association : Une association est un lien entre deux ou plusieurs entités. Ce lien est défini par des règles de gestions non traduites sous forme d’entité simple. Une association porteuse peut avoir des propriétés aussi. Une association est formalisée comme suit : Nom de l’association Liste des données portées Les données du dictionnaire de données qui dépendent de plusieurs entités sont mises dans l’association (porteuse) qui relie ces entités. Une association est dite binaire si elle relie entre deux entités, et tertiaire si elle relie entre trois entités. Exemple : la règle de gestion : « Un étudiant est inscrit dans une session d’une formation » ainsi que « lors de l’inscription l’étudiant choisis le type de cours » sera représentée par l’association « est inscrit ». Cette association porte la donnée: typeCours. PARTI E1 Copyright - Tout droit réservé - OFPPT 47  02 - Modélisation des données Règles de passage du graphe DF au MCD Les cardinalités d’une association : Les cardinalités indiquent le nombre de fois où une entité est concernée par une association. Elles sont déduites des règles de gestion. Il y a trois valeurs typiques : 0, 1 et N (plusieurs). Les entités liées par une association possèdent chacune deux cardinalités : minimum et maximum. En effet, pour une association entre deux entités, il y aura quatre cardinalités à définir. Les cardinalités sont déduites à partir des règles de gestion. Ces règles sont propres à l’organisation étudiée et expriment des contraintes sur le modèle. Remarque : Il se peut qu’il y ait des règles de gestions qui imposent un nombre précis de cardinalités. Ceci devra être géré par des traitements supplémentaires. PARTI E1 Copyright - Tout droit réservé - OFPPT 48  02 - Modélisation des données Règles de passage du graphe DF au MCD Les cardinalités d’une association : Comment définir les cardinalités ? La cardinalité minimum : La cardinalité maximum :  = 0 si la participation des occurrences d’une entité  = 1 si la participation des occurrences d’une entité dans l’association est facultative. dans l’association est exclusive. Exemple : on peut avoir des Formations qui n’ont aucune Exemple : une session concerne une et une seule session programmée. formation.  = 1 si la participation des occurrences d’une entité  = N si la participation des occurrences d’une entité dans l’association est obligatoire. dans l’association est multiple. Exemple : On ne peut pas avoir une session sans qu’elle Exemple : une formation peut avoir plusieurs sessions. soit liée à une formation. PARTI E1 Copyright - Tout droit réservé - OFPPT 49  02 - Modélisation des données Règles de passage du graphe DF au MCD Les cardinalités d’une association : Voici un tableau récapitulatif des types de cardinalités les plus répandues : Cardinalit Signification é Au plus un : chaque occurrence de l’entité n’est pas obligatoirement concernée par l’association et si elle l’est, c’est au 0, 1 plus une seule fois. 1, 1 Un et un seul : chaque occurrence de l’entité est concernée par l’association exactement une fois. Zéro, un ou plusieurs : chaque occurrence de l’entité n’est pas obligatoirement concernée par l’association et si elle 0, N l’est, elle peut l’être plusieurs fois. 1, N Au moins un : chaque occurrence est concerné par l’association et peut l’être plusieurs fois. PARTI E1 Copyright - Tout droit réservé - OFPPT 50  02 - Modélisation des données Règles de passage du graphe DF au MCD Le passage du graphe des dépendances fonctionnelles au MCD se fait en respectant les règles suivantes : RÈGLES OBSERVATIONS N° Toute donnée du graphe devient une propriété. ---------- 1 N° Chacune des données sources de dépendance ---------- 2 fonctionnelle devient l’identifiant d’une entité. Une dépendance fonctionnelle entre deux données N° sources se traduit en association non porteuse de ---------- 3 propriétés. Une donnée source de DF qui est relevée de Il s’agit d’une association hiérarchique appelée aussi N° l’association de plusieurs données élémentaires se association fonctionnelle ou CIF (Contrainte d’Intégrité 4 traduit par une association porteuse de propriétés. Fonctionnelle). Des associations (issues de dépendances non Il s’agit d’une association non hiérarchique appelée PARTI N° fonctionnelles) peuvent exister dans un MCD sans pour aussi association non fonctionnelle ou CIM (Contrainte 5 autant faire partie du graphe des DF. d’Intégrité Multiple). E1 Copyright - Tout droit réservé - OFPPT 51  02 - Modélisation des données Règles de passage du graphe DF au MCD Le graphe des DF permet de construire un modèle conceptuel de données (MCD) fiable. Même si les dépendances fonctionnelles sont la plupart du temps évidentes et ne nécessitent pas une représentation graphique, le graphe des DF aide toutefois à distinguer entre les futures éléments du MCD Type de numCINEtu cours codeSess codeForm codeSpec PARTI Graphe des DF de l’exemple du centre de formation E1 Copyright - Tout droit réservé - OFPPT 52  02 - Modélisation des données Règles de passage du graphe DF au MCD Exemple : (voir graphe des dépendances fonctionnelles ci-dessous) RÈGLES N°1 Toute donnée du graphe devient une propriété. Chacune des données sources de dépendance N°2 fonctionnelle devient l’identifiant d’une entité. Une dépendance fonctionnelle entre deux données N°3 sources se traduit en association non porteuse de propriétés. En appliquant les règles N°1 et N°2, on peut déduire la liste des entités avec leurs propriétés et identifiants : Une donnée source de DF qui est relevée de N°4 l’association de plusieurs données élémentaires se ÉTUDIANT (NumCINETU, nomEtu, prenomEtu, adresseEtu, traduit par une association porteuse de propriétés. …) Des associations (issues de dépendances non FORMATION (codeForm, titreForm, dureeForm, prixForm) N°5 fonctionnelles) peuvent exister dans un MCD sans pour PARTI SESSION (codeSess, nomSess, dateDebutSess, dateFinSess) autant faire partie du graphe des DF. E1 SPÉCIALITÉ (codeSpec, nomSpec, descSpec) Copyright - Tout droit réservé - OFPPT 53  02 - Modélisation des données Règles de passage du graphe DF au MCD Exemple : (voir graphe des dépendances fonctionnelles ci-dessous) RÈGLES N°1 Toute donnée du graphe devient une propriété. Chacune des données sources de dépendance N°2 fonctionnelle devient l’identifiant d’une entité. Une dépendance fonctionnelle entre deux données N°3 sources se traduit en association non porteuse de propriétés. Une donnée source de DF qui est relevée de Les règles N°3 et N°4 permettent de déduire les deux N°4 l’association de plusieurs données élémentaires se associations fonctionnelles : Concerne (règles N°3 ) - est traduit par une association porteuse de propriétés. Inscrit (règles N°4) Des associations (issues de dépendances non N°5 fonctionnelles) peuvent exister dans un MCD sans pour autant faire partie du graphe des DF. PARTI E1 Copyright - Tout droit réservé - OFPPT 54  02 - Modélisation des données Règles de passage du graphe DF au MCD Exemple : (voir graphe des dépendances fonctionnelles ci-dessous) RÈGLES N°1 Toute donnée du graphe devient une propriété. Chacune des données sources de dépendance N°2 fonctionnelle devient l’identifiant d’une entité. Une dépendance fonctionnelle entre deux données En appliquant la règle N°5, nous définissons l’association non N°3 sources se traduit en association non porteuse de propriétés. fonctionnelle entre l’entité FORMATION et SPECIALITE : Une donnée source de DF qui est relevée de Une formation peut appartenir à plusieurs specialités, N°4 l’association de plusieurs données élémentaires se chaque specialité peut contenir plusieurs formations) traduit par une association porteuse de propriétés. Des associations (issues de dépendances non N°5 fonctionnelles) peuvent exister dans un MCD sans pour PARTI autant faire partie du graphe des DF. E1 Copyright - Tout droit réservé - OFPPT 55  CHAPITRE 2 MODÉLISATION DES DONNÉES 1. Contraintes déduites des règles de gestion 2. Dictionnaire de données 3. Construction du graphe de dépendances fonctionnelles 4. Règles de passage du graphe au modèle conceptuel de données 5. Construction du modèle conceptuel de données  02 - Modélisation des données Construction du modèle conceptuel des données Quelle démarche pour la construction du MCD ? À ce stade, il est possible d'élaborer le MCD complet à partir des entités et associations ainsi que les données du dictionnaire des données, et ce en suivant la démarche suivante : Afin d’assurer la validité du modèle, il faut observer les points suivants : Toutes les entités du MCD doivent être reliées à, au moins, une association. S'assurer de la conformité du modèle aux contraintes et règles de gestion. Évaluer le modèle contre ce que les utilisateurs comprennent. En cas de modèle complexe, il faut commencer par les entités et associations élémentaires puis itérer en complétant progressivement jusqu’à ce que le modèle semble raisonnablement complet. PARTI E1 Copyright - Tout droit réservé - OFPPT 57  02 - Modélisation des données Construction du modèle conceptuel des données Exemple : MCD correspondant au projet du «Centre de formation» : PARTI E1 Copyright - Tout droit réservé - OFPPT 58  CHAPITRE 3 NORMALISATION DES DONNÉES Ce que vous allez apprendre dans ce chapitre : L’identification des différentes formes normales La construction du modèle logique des données (MLD) normalisé 05 heures  CHAPITRE 3 NORMALISATION DES DONNÉES 1. Formes normales 2. Règles de passage du MCD au MLD normalisé  03 - Normalisation des données Formes normales Les formes normales permettent la décomposition des entités en des relations, sans perdre d'informations, en se basant sur les de dépendances fonctionnelles, dans le but de construire un schéma conceptuel représentant de manière correcte les associations canoniques du monde réel. Au niveau de la base de données, ce travail permet d’éviter les redondances et facilite la maintenance des données. Il existe différents niveaux de formes normales :  Première forme normale (1FN ou 1NF)  Deuxième forme normale (2FN ou 2NF)  Troisième forme normale (3FN ou 3NF)  Forme normale de Boyce-Codd (FNBC ou BCNF)  Quatrième forme normale (4FN – NF4) PARTI E1 Copyright - Tout droit réservé - OFPPT 61  03 - Normalisation des données Formes normales Première forme normale (1FN ou 1NF) : Attribut élémentaire Une relation est en première forme normale si, et seulement si, tous ses attributs sont atomiques et sont en dépendance fonctionnelle avec l’identifiant de cette relation. Ceci dit, dans un attribut, on ne peut avoir qu’une seule valeur. Un attribut est atomique s’il ne contient qu'une seule valeur pour un tuple (c’est-à-dire une ligne de données), c’est a dire qu'il ne regroupe pas un ensemble de plusieurs valeurs. Exemple : La relation : Formation ( codeForm, titreForm, codeSpec…) : Cette relation n’est pas en 1FN car l’attribut « codeSpec » n’est pas en dépendance fonctionnelle avec l’identifiant: codeFom La relation : Étudiant ( numCINEtu, nomEtu, prenoms…) : Cette relation n’est pas en 1FN si on stocke plusieurs valeurs dans l’attribut « prénoms ». La forme correcte serait : Étudiant (numCINEtu, nomEtu, prenom1, prenom2, prenom3...). numCINEt nomEtu prénoms numCINEt nomE prénom1 prénom u u tu 2 PARTI G683909 Alaoui Mohammed G683909 Alaoui Mohammed Amine E1 , Amine AB123456 Hilali Nour, laila AB123456 Hilali Nour Laila.... Copyright - Tout droit réservé - OFPPT 62  03 - Normalisation des données Formes normales Deuxième forme normale (2FN ou 2NF) : Dépendance fonctionnelle élémentaire Une relation est en deuxième forme normale si elle vérifie les deux conditions suivantes : Être en 1FN. Les attributs non clé dépendent de la totalité de la clé, et non d'une partie de la clé. Dans le cas échéant, il faut diviser la relation en plusieurs relations regroupants un groupe d’attributs qui vérifieront la dépendance entre chaque morceau de la clé et la clé entière. Exemple : La relation : Inscription (numCINEtu, codeSess, nomEtu, villeEtu...) n’est pas en 2FN. Cette relation doit être divisée en deux : Étudiant (numCINEtu, nomEtu, villeEtu...) Inscription (numCINEtu, codeSess) PARTI E1 Copyright - Tout droit réservé - OFPPT 63  03 - Normalisation des données Formes normales Troisième forme normale (3FN ou 3NF) : Dépendance fonctionnelle élémentaire directe Une relation est en troisième forme normale si elle vérifie les deux conditions suivantes :  Être en 2FN.  Chacun des attributs de la relation ne dépend que de la clé et non pas d'un autre attribut de la relation. C’est-à-dire que toutes les dépendances fonctionnelles entre la clé primaire et les autres attributs doivent être directes, et ce pour éliminer les transitivités et les dépendances entres les attributs non clé. Dans le cas échéant, diviser la relation en autant de relations que de dépendances entre attributs non clé. Exemple : La relation : Formation (codeForm, titreForm, codeSpecialite, nomSpecialite) n’est pas en 3FN. Cette relation doit être décomposée en deux : Formation (codeForm, titreForm, codeSpecialite#) Spécialité (codeSpecialite, nomSpecialite) PARTI E1 Copyright - Tout droit réservé - OFPPT 64  03 - Normalisation des données Formes normales Forme normale de Boyce-Codd (FNBC ou BCNF) Une relation est en FNBC si elle vérifie les deux conditions suivantes :  Être en 3FN.  Les seules dépendances fonctionnelles élémentaires existantes dans les relations sont celles de la clé vers les attributs non clés. Cette règle permet d'éliminer les redondances créées par des dépendances entre parties de clés ainsi que celles déjà éliminées par la 3FN. Exemple : La relation : Commune (commune, ville, région, population) n'est pas en FNBC. Si "commune + ville" déterminent la région et la population, on a aussi ville qui détermine région. Donc, on doit décomposer cette relation en : Commune (commune, ville, population) PARTI Ville (ville, région) E1 Copyright - Tout droit réservé - OFPPT 65  03 - Normalisation des données Formes normales Quatrième forme normale (4FN – NF4) Les trois premières formes normales se focalisent sur des aspects très conceptuels et évidents, mais ne permettent pas d'éliminer toutes les redondances. On fait alors recours aux formes 4FN et 5FN pour ajouter une dimension de traitement de l'information et faciliter la mise à jour des données de la base. Une relation est en quatrième forme normale lorsque elle vérifie les deux conditions suivantes : Être en 3FN. Si, et seulement si, les dépendances multi-valuées élémentaires sont celles dans lesquelles une clé détermine la valeur d'une colonne. PARTI E1 Copyright - Tout droit réservé - OFPPT 66  03 - Normalisation des données Formes normales Exemple : 4FN Dépendances multivaluées : Voici la liste des modèles, couleurs et versions disponibles d’une voiture : Modèle Couleur Version 715 Gris Enjoy 715 Gris Excellence 715 blanc Enjoy 620 noir Enjoy 620 blanc Enjoy 620 blanc Excellence Pour le même modèle d’une voiture, il peut exister plusieurs couleurs et plusieurs versions. La table ci-dessus illustre toute les combinaisons possibles pour chaque modèle en terme de couleur et version. En effet, la dépendance entre Modèle et Couleur d’une part, et Modèle et Version d’autre part est dite dépendance multivaluée. La table ainsi modélisée "Disponibilité(modèle, couleur, version)" présente un inconvénient majeur : si pour un modèle X, on veut PARTI supprimer une valeur de la colonne version V, il faudra parcourir et supprimer toutes les combinaisons ou modèles = X et Version = V. Le recours à la forme 4FN permet d’éviter ce genre de problèmes et ainsi on doit décomposer la table en deux relations : E1 DispoCouleur : ( Modèle, Couleur) DispoVersion : (Modèle, Version) Copyright - Tout droit réservé - OFPPT 67  CHAPITRE 3 NORMALISATION DES DONNÉES 1. Formes normales 2. Règles de passage du MCD au MLD normalisé  03 - Normalisation des données Règles de passage du MCD au MLD normalisé Modèle Logique de Données (MLD) : Le modèle logique de données est une représentation du modèle de données en tables logiques reliées entre elles par des flèches. Il permet de modéliser la structure de la base de données à partir du MCD et est adapté au Systèmes de Gestion de Bases de Données Relationnelles (SGBDR). Du MCD AU MLD : MLD (Relationnel) PARTI E1 Copyright - Tout droit réservé - OFPPT 69  03 - Normalisation des données Règles de passage du MCD au MLD normalisé Règles de passage du MCD au MLD normalisé Règle N°1 : transformation des entités. Règle N°2 : transformation d’une association sans propriété du type (* ,n)-(1,1). Règle N°3 : transformation d’une association (1, n) -(*, n). Règle N°4 : associations ternaires (n-aires). Règle N°1 : transformation des entités Une entité du MCD devient une table portant le même nom. Chaque ligne de la table correspond à un enregistrement. Chaque colonne correspond à un attribut. L’identifiant devient la clé primaire de la table. Étudiant Exemple : numCINEtu ÉTUDIANT (numCINEtu ,prenomEtu, dateNaissEtu, niveauEtu,nomVilleEtu, AdresseEtu) PARTI nomEtu prenomEtu E1 dateNaissEtu niveauEtu nomVilleEtu AdresseEtu Copyright - Tout droit réservé - OFPPT 70  03 - Normalisation des données Règles de passage du MCD au MLD normalisé Règle N°2 : transformation d’une association sans propriété du type (* ,n)-(1,1) La clé primaire de la table, ayant la cardinalité (*,N), est dupliquée dans la table ayant la cardinalité (1,1). Exemple : Une session concerne une seule formation. Une formation peut n’avoir aucune session. Formation est dite entité forte et Session est dite entité faible. La clé primaire codeForm de la table Formation doit être dupliquée dans la table Session. Formation (codeForm) PARTI Session (codeSess) E1 Copyright - Tout droit réservé - OFPPT 71  03 - Normalisation des données Règles de passage du MCD au MLD normalisé Règle N°3 : transformation d’une association (1, n) - (*, n) Concerne les relations ou les cardinalités max des deux côtés de l’association = N. La relation est transformée en une entité. La clé primaire de cette entité est la combinaison des clés des relations correspondantes aux entités de part et d’autre de la relation. Les propriétés de l’association deviennent des attributs de l’entité. Exemple : Un étudiant peut n'être inscrit à aucune session de formations comme il peut être inscrit à plusieurs. Une session peut n'avoir aucun étudiant inscrit, comme elle peut avoir plusieurs étudiants inscrits. L’association « est inscrit » est transformée en une nouvelle entité « Inscription ». PARTI Inscription ( codeSess, numCINEtu, typeCours) E1 Copyright - Tout droit réservé - OFPPT 72  03 - Normalisation des données Règles de passage du MCD au MLD normalisé Règle N°3 : transformation d’une association (1, n) - (*, n) Cas particuliers : Associations 1,1 PARTI E1 Copyright - Tout droit réservé - OFPPT 73  03 - Normalisation des données Règles de passage du MCD au MLD normalisé Règle N°3 : transformation d’une association (1, n) - (*, n) Cas particuliers : Associations binaires 01,01 PARTI E1 Copyright - Tout droit réservé - OFPPT 74  03 - Normalisation des données Règles de passage du MCD au MLD normalisé Règle N°4 : associations ternaires (n-aires) L’association gère une table, qui reçoit en clé étrangère, les clés primaires des tables associées. La composition des clés étrangères devient la clé primaire de la table association. Les données éventuelles de l’association deviennent les attributs de la table association. Exemple : L’association suivante : Est transformée comme suit : PARTI E1 Copyright - Tout droit réservé - OFPPT 75  03 - Normalisation des données Règles de passage du MCD au MLD normalisé Le MCD de la base de données du centre de formation PARTI E1 Copyright - Tout droit réservé - OFPPT 76  03 - Normalisation des données Règles de passage du MCD au MLD normalisé Le MLD correspondant au MCD du centre de formation PARTI E1 Remarques : Deux nouvelles entités ajoutées : Inscription et Combinaison identifiées respectivement pas les clés (codeSess,numCINEtu) et (codeSpec,codeForm). L’association entre Session et Formation est traduite par l’ajout de la clé : codeForm dans l’entité Session. Copyright - Tout droit réservé - OFPPT 77