Bases de Donn´ees - Conception

Bases de Donn´ ees - Conception

Michel Mainguenaud

D´ epartement Architecture des Syst` emes d’Information Institut National des Sciences Appliqu´ ees - Rouen

michel.mainguenaud@insa-rouen.fr

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Plan. . .

1 Environnement

2 M´ethodologie

3 Passage au relationnel

4 Extensions

Facteurs influant la conception - Niveau application

Volumes des informations et des liens entre ces informations

Nombre de relations (applicative et structurelle), Nombre de contraintes (et leur complexit´e)

Disponibilit´ e de l’information / sp´ ecifications incompl` etes

Fusion de diff´erentes sources

Evolutivit´ e de l’application

Remise en cause des sp´ecifications initiales, Restructuration - logique - de la base, ...

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Facteurs influant la conception - Niveau syst` eme

Les choix d’impl´ ementation physique sont fonction de param` etres techniques

Volumes de donn´ees : index, m´ethode de stockage, d’acc`es, ...

Fr´equence des transactions : aide `a la d´ecision (long), retrait bancaire (tr`es court)

Contrainte de temps de r´eponse : contractuelle, optimisation Caract´eristiques des donn´ees manipul´ees : taux de consultation, de mise `a jour, ...

Les remises en causes sont d´ elicates : coˆ uteuses en temps, en ressources humaines

Processus de d´ e-normalisation pour l’optimisation

Facteurs influant la conception - Niveau concepteur

Relativit´ e dans la perception des objets

D´ ecalage entre les langages usuels et les mod` eles formels BD

Passage de la th´eorie `a la pratique (d´e-normalisation)

Conception it´ erative et durable (plusieurs mois)

Retour-arri`eres fr´equents

Historiques des choix (documentation)

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M´ ethodologie et niveaux d’abstraction

Connaissance informelle (culture d’entreprise, ...)

→description formalis´ee (ind´ependante du syst`eme cible)

Int´ egration des vues

Gestion des homonymes, synonymes, ...

→sch´ema conceptuel (ind´ependant du syst`eme cible)

Transformation et normalisation

Sch´ema logique relationnel (en g´en´eral)

→ind´ependant de l’optimisation

Evaluation et optimisation

Sch´ema physique

→d´ependant de l’environnement informatique, du SGBD, des applications, ...

Description formalis´ ee - Mod` ele Entit´ e-Association

Approche intuitive :

Entit´e : tout objet du monde r´eel (correspond aux noms dans une phrase)

Association : tout lien entre objets (correspond aux verbes dans une phrase)

Affiner

Attributs : toute propri´et´e d’une entit´e ou d’une association Sp´ecifique mod`ele : association avec ou sans attributs Cardinalit´e : quantification du lien en terme d’instances

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Concepts du mod` ele

Type d’entit´ e : Ensemble de valeurs caract´ eris´ ees par une liste d’attributs

Attribut : idem mod` ele relationnel (d’entit´ e ou d’association) Attribut composite : propri´ et´ e non atomique (r´ ecursif) Attribut multi-valu´ e : propri´ et´ e ` a valeur ensembliste Cl´ e : idem mod` ele relationnel (primaire, candidate, ...)

Entit´ e faible : n’existe qu’` a travers un autre type d’entit´ e auquel elle est associ´ ee (d´ ependance existentielle)

Cardinalit´ e : 1 - 1 / 1 - N, N - 1/, M - N

Notations graphiques

<nom> <nom>

Type d'Entité

Type d'Association

Attribut Attribut (clé)

<nom> Attribut

multi-valué <nom> Attribut calculé

<nom>

<nom> <nom>

Attribut Composite

E1 A E2

Association binaire entre entités

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Exemple

Probl` eme : Formaliser les ´ el´ ements et les relations entre ces

´

el´ ements pour bˆ atir un mod` ele.

Hypoth` eses

Une personne poss`ede une (ou plusieurs) voiture(s)→lien 1 - N Une voiture appartient `a une personne et une seule→lien 1 - 1

Notations

Cardinalit´e fix´ee `a l’origine de l’association (en Merise idem, en UML c’est l’inverse, ...)

Le minimum fix´e `a 1 va n´ecessiter un contrˆole

Exemple Personne - Voiture

Hypoth` ese :

Une personne poss` ede une ou plusieurs voiture(s) : lien 1, N Une voiture appartient ` a une personne et une seule : lien 1, 1

Personne Voiture

Possede

1-N 1-1

N°SS NomNom Prénom

Date

Achat Prix

Achat

Type Puissance

Marque Couleur

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Exemple Avion

Exemple Complet

Entit´ e faible, Attribut multi-valu´ e, association circulaire, attribut calcul´ e, associations 0,1 / 1,1 / 1, N / M,N

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Passage intuitif au relationnel

Une entit´ e est repr´ esent´ ee par une relation (une table) - nom de l’entit´ e - avec la liste des attributs

Personne (NSS, NOM, PRENOM)

Voiture (NVH, MARQUE, TYPE, PUISSANCE, COULEUR)

Une association est repr´ esent´ ee par une relation - nom de

l’association - avec la liste des cl´ es des entit´ es participantes et des attributs de l’association

Possede (NSS, NVH, DATE, PRIX)

Probl` emes li´ es ` a une mauvaise conception

Redondance des donn´ ees

R´ep´etition du nom de d´epartement si plusieurs locaux

Incoh´ erence en mise ` a jour

Modification dans un n-uplet et pas dans un autre Modification dans une relation et pas dans une autre

Anomalie d’insertion

Quid d’une personne sans voiture ?

Quid de la gestion des valeurs nulles (e.g., restriction sur une marque si valeur inconnue ?)

Anomalie de suppression

La suppression de la derni`ere voiture d’une personne doit-elle entraˆıner la suppression de la personne ?

...

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Transformation en relationnel - Etape 1

Type d’entit´ e en relation : exemple Employ´ e

Attribut atomique→Attribut

Attribut composite→N attributs (mise `a plat) Attributs cl´es candidates→cl´e(s)

Sch´ ema

EMPLOYE (NSS, NOM FAMILLE, NOM PRENOM, SALAIRE)

Transformation en relationnel - Etape 2

Type d’entit´ e faible en relation : exemple ACharge

Cl´e de l’entit´e identifiante→Attribut(s) - cl´e ´etrang`ere -

Cl´ e de la relation : cl´ e de l’entit´ e + cl´ e ´ etrang` ere

Sch´ ema

ACHARGE (NSS, NOM, DATE NAISSANCE)

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Transformation en relationnel - Etape 3

Association binaire 1-1 par cl´ es ´ etrang` eres (cas sym´ etrique, en cas de 0 le sens est fix´ e)

Cl´e de la relation de E1 (resp. E2)→Attribut de E2 (resp. E1) Attribut de l’association→Attribut de E2 (resp. E1)

Cl´ e de la relation : sans changement

Sch´ ema : Dirige E1 : Employ´ e / E2 : D´ epartement

DEPARTEMENT (NUMERO, NOM, NSS MGR, DATE DEBUT) On (ne) met (pas) la cl´e de d´epartement dans EMPLOYE

Transformation en relationnel - Etape 4

Association binaire 1 - N (non faible) par cl´ es ´ etrang` eres

Cl´ e de la relation : sans changement

Sch´ ema : Controle E1 : Projet / E2 : Departement

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Transformation en relationnel - Etape 5

Association binaire M-N

Cr´eation d’une nouvelle relation RelE1-E2

Cl´ e de la relation : (cl´ e de E1, cl´ e de E2)

Sch´ ema : Cl´ es et attribut de l’association

Transformation en relationnel - Etape 6

Attributs multi-valu´ es

Cr´eation d’une nouvelle relation RelE1-Att Lien via la cl´e de l’entit´e

Cl´ e de la relation : tout le sch´ ema Sch´ ema : Cl´ e et attribut multivalu´ e

LOCALISATION (NUM, LOCAL)

<Nom Entité> ^Attribut

<Clé>

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Transformation en relationnel - Etape 7

Association n-aire

Cr´eation d’une nouvelle relation RelEi Lien via les cl´es des entit´es participantes

Cl´ e de la relation : union des cl´ es des entit´ es participantes Sch´ ema : Cl´ e et attribut(s) de l’association

<Clé E1>

<E1>

<E2>

<E3>

<Clé E3>

<Att Association>

Am´ elioration du mod` ele

G´ en´ eralisation / Sp´ ecialisation

Instanciation `a diff´erents niveaux

Sp´ ecialisation

Par pr´edicat, totale / partielle (`a la C++ via les template) Partition / Recouvrement

Simple / Multiple (sous-classe partag´ee)

Union

H´eritage s´electif (`a la C++ via les private)

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Transformation

Personne _NSS

Nom

Etudiant Salarié

NomEmp NoEtudiant

Privé Public

Salaire Indice

IsA IsA

G´ en´ eralisation

Feuilles de la hi´ erarchie = Relations de base

Les attributs sont obtenus par union des attributs de la racine `a la feuille

Les non feuilles de la hi´ erarchie sont des vues d´ efinies comme des unions

Les attributs sont obtenus par projection `a partir de la relation de base sur le sous ensemble d´efini `a ce niveau de la hi´erarchie

Cons´ equences

Pas de cr´eation d’instance au niveau non feuille Acc`es aux feuilles peu coˆuteux

non feuille : Union + Projection

Une mˆeme instance peut ˆetre sp´ecialis´ee dans plusieurs entit´es Pas d’OID

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Exemple

ETUDIANT, PRIVE, PUBLIC sont des relations SALARIE, PERSONNE sont des vues

SALARIE =∪(

π(PRIVE, NSS, NOM, NOM EMP), π(PUBLIC, NSS, NOM, NOM EMP)) PERSONNE =∪(

π(ETUDIANT, NSS, NOM), π(SALARIE, NSS, NOM))

Sp´ ecialisation

Chaque noeud est une relation de base (sch´ ema local) Chaque instance a un OID

H´ eritage : OID de l’instance p` ere comme cl´ e ´ etrang` ere

Acc`es coˆuteux loin de la racine (join) H´eritage multiple difficile (cl´es ´etrang`eres)

Notion d’OID

Multi-instanciation possible

Sch´ ema

PERSONNE (OID P, NSS, NOM) ETUDIANT (OID E, NOET, OID P) SALARIE (OID S, NOM EMP, OID P) PUBLIC (OID PU, INDICE, OID S) PRIVE (OID PR, SALAIRE, OID S)

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