Modélisation Conceptuelle. Partie 3: Validation et transformations
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- Marianne Gobeil
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1 Modélisation Conceptuelle Partie 3: Validation et transformations
2 Méthode de modélisation 1. Etude des besoins de l'entreprise interviews analyse des documents existants 2. Construction du diagramme EA progressivement TE et liens is-a TA attributs définitions 2
3 Méthode de modélisation (suite) 3. Validation du diagramme 4. Schéma 5. Validation du schéma 3
4 Choix : TE, TA ou attribut? TE : représentation d'un ensemble d'objets similaires il existe des traitements qui portent directement sur ces objets TA : représentation d'un ensemble de liens similaires Attribut : représentation de propriétés Les traitements sont tous par rapport à l'entité (association) 4
5 Choix : TE ou attribut? (suite) Exemple de l'hypermarché : fournisseur TE ou attribut? Traitements : 1. Liste des fournisseurs 2. Quels fournisseurs ont livré plus de 1000 articles le mois dernier? 3. Quels sont les fournisseurs de tel article? Uniquement 3 => attribut 1, 2 (et 3) => TE 5
6 Validation d'un schéma EA Syntaxique : respect des règles du modèle un TA lie des TE (et pas des TA) un is-a lie des TE (et pas des TA)... Par confrontation aux dépendances règles de normalisation Par jeu d'essai Complétude par rapport aux traitements Par les utilisateurs 6
7 Concept de dépendance liste Etudiant No-carte nom prénoms date-naissance adresses jour mois année no rue ville NPA N carte nom, prénoms, date naissance, adresses Dépendance entre deux attributs d'un TE (ou TA) : A B si le fait que deux occurrences aient la même valeur pour A entraîne nécessairement qu'elles aient la même valeur pour B. A B : «B dépend de A», «A détermine B» 7
8 Validation d'un TE (TA) / dépendances liste Etudiant No-carte nom prénoms date-naissance adresses jour mois année no rue ville NPA Règle 1 : dans un TE (TA) valide, tous les attributs directs (simples et complexes) dépendent uniquement de chaque identifiant entier du TE (TA). n carte, nom, prénoms, date naissance et adresses sont les attributs directs d Etudiant, qui a pour identifiant n carte 8
9 Schémas invalides La règle est contredite si un attribut dépend d'une partie de l'identifiant ou d'un autre attribut non identifiant. Etudiant mauvais No-carte faculté doyen nom-étudiant mauvais Etudiant No-carte faculté doyen nom-étudiant 9
10 Normalisation Objectif : décrire au maximum le monde réel en utilisant au mieux les concepts du modèle Normalisation : processus de modification d'un schéma pour atteindre l'objectif mauvais Etudiant No-carte faculté doyen nom-étudiant Correct Etudiant No-carte faculté nom-étudiant nom doyen 10
11 Dépendance et identifiant Graphe des dépendances No-carte faculté doyen nom-étudiant L'identifiant est la racine du graphe : No-carte 11
12 Validation / attributs complexes Laboratoire nomlab directeur chercheurs nomc adresse dateentrée %temps projets nomp budget description ligne montant Règle 2: Un attribut du i ème niveau ne peut dépendre que d'une combinaison d'attributs du même niveau et de niveaux supérieurs contigus. 12
13 Validation / attributs complexes (2) Personne AVS nom prénoms club-sports cotisation? nomc adresse n inscrit sport noms.. c2 c1 c3 Même cotisation partout : c0 Cotisation dépend du club, mais de rien d'autre : c1 Cotisation dépend du club et du sport : c2 Cotisation dépend du club, du sport et de la personne : c3 13
14 Validation des attributs d un TA Mêmes règles que pour les attributs d'un TE Etudiant Evaluation Cours No-carte nom moyenne notes NomC nb-crédits On en déduit : Règle 4 : dans un TA sans dépendance entre les TE liés, les attributs du TA dépendent de tous les TE liés par ce TA. (No-carte, NomC) moyenne, notes 14
15 Validation des attributs d un TA Hypothèse : coef ne dépend pas d'etudiant c.à.d. coef est fonction uniquement du cours et de l'enseignant Etudiant Evaluation Enseignant No-carte note coef Nom Cours NomCours Etudiant Evaluation No-carte note Nom mauvais Enseignant correct Cours NomCours Participe coef 15
16 Validation des attributs d un TA (2) Cheval Courir Course Nom proprio race Num cote NomC date état-sol Race du cheval : race Numéro du cheval pour la course : Num Cote du cheval pour la course : cote 16
17 Dépendances entre TE d'un TA Labo Emploie Projet dépendance Chercheur mauvais Dépendance entre deux TE liés par un TA : Chercheur Labo : si le fait que deux occurrences de Emploie lient la même occurrence de Chercheur implique nécessairement qu'elles lient la même occurrence de Labo (c-à-d : si tout chercheur travaille dans un seul labo) La dépendance devrait être explicitée dans le schéma 17
18 Bonne décomposition du TA Règle 3 : un TA liant E1, E2, En, (n>2) avec une dépendance E1 E2 (et pas E1 E3, En) doit être décomposé en deux TA <E1,E2> et <E1,E3, En> Labo Emploie Décomposition du TA ternaire en deux TA binaires sans perte d'information: chaque projet est conduit par les laboratoires des chercheurs qui participent au projet Chercheur Participe Projet 18
19 Mauvaise décomposition du TA mauvais Labo Conduit Projet Emploie Chercheur Mauvaise décomposition du TA ternaire en deux TA binaires Cette décomposition n'est pas valide car elle induit une perte d'information on ne sait plus sur quel projet travaille un chercheur!!! 19
20 Elimination des TA redondants Etudiant Inscrit Cours Assure Enseignant Est élève de Si "Est élève de" = Inscrit Cours Assure alors il y a redondance inutile. On supprime "Est élève de". 20
21 Supprimer les attributs référence Employé mauvais Service No-emp no-service no étage nom CI : Dans Employé no-service est toujours égal au no d'une occurrence de Service n -service est un attribut référence implicite Il faut expliciter ce lien. Employé Travaille Service No-emp. no étage nom 21
22 Elimination des TE inutiles Un TE est inutile s'il ne présente d'intérêt pour aucun traitement de l'application Employé Travaille Service No-emp. no étage nom No-emp Employé. service S'il n'existe pas de requête portant directement sur les services, Service est transformé en attribut. no étage nom 22
23 TE répertoires ou attributs? Cours A lieu dans Salle Nom Type Num Cours Nom Type Num_salle A moins que l'on ne souhaite gérer un répertoire des salles. 23
24 Transformations de schémas EA
25 Relativisme sémantique La même réalité peut être modélisée de plusieurs façons différentes Les choix sont dictés par les objectifs des applications Si les objectifs divergent, le choix le moins contraignant est retenu 25
26 Relativité des classifications Exemple Forêt Marais BD Hydrologie BD Forestière BD Environnement 26
27 Relativisme cable bleu rouge cuivre fibre cable couleur matériau cable couleur matériau type 27
28 Choix de modélisation TE ou attribut? TE ou TA? TA n-aire ou plusieurs TA binaires? Types génériques, types spécialisés ou hiérarchie de types? Attribut facultatif ou sous-type? 28
29 TE ou attribut? Employé no-avs nom service nom étage Employé Service no-avs nom? nom étage 29
30 Transformation d'attribut en TE Attribut direct : service Le lien de composition TEattribut devient un rôle TE-TA, avec les mêmes cardinalités Les attributs vont sur le TE et éventuellement sur le TA (selon les dépendances) AVS Employé x:y nom service nom étage jours Employé x:y 1:n Travaille Service AVS nom jours nom étage 30
31 Transformation inverse : TE attribut Transformer Voiture en attribut de Personne Personne Assure Voiture nom adresse échéance No-contrat numéro type Personne nom adresse voitures-assurées échéance No-contrat voiture numéro type 31
32 Transformation d'attribut en TE Attribut indirect : projets Laboratoire nomlab directeur chercheurs nomc adresse date_entrée %temps projets nomp budget description ligne montant 32
33 Attribut projets TE : 1ère étape Laboratoire nomlab directeur chercheurs? nomc adresse date_entrée %temps projets projets ---> TE => chercheurs ---> TE Projet nomp budget description ligne montant? 33
34 Attribut projets TE : 2ème étape Laboratoire nomlab directeur Chercheur Emploie Travaille nomc adresse date_entrée %temps Placement des attributs??? nomp budget description ligne Projet montant 34
35 Attribut projets TE : 3ème étape Laboratoire nomlab directeur Chercheur Emploie nomc adresse date_entrée %temps? Chercheur nomc, adresse => nomc, adresse attributs de Chercheur (Chercheur, Laboratoire) date_entrée, %temps => date_entrée, %temps attributs de Emploie 35
36 Attribut projets TE : 3ème étape Laboratoire Emploie Chercheur nomlab directeur date_entrée %temps nomc adresse nomc adresse : nomc identifiant de Chercheur Projet nomp, budget, description => attributs de Projet Projet nomp budget description nomp budget, description ligne montant 36
37 Attribut projets TE : résultat Laboratoire Emploie Chercheur nomlab directeur date_entrée %temps nomc adresse Projet Travaille nomp budget description ligne montant 37
38 Transformation TA TE (et TAs) Personne Assure Voiture nom adresse échéance No-contrat numéro type Personne Souscrit 1:1 Contrat nom adresse No-contrat échéance 1:1 Schémas équivalents Voiture numéro type Objet 38
39 TA n-aire n TA binaires? Personne Assure 1:1 Voiture Cie-Assurance Schémas équivalents Personne Assure 1:1 Voiture 1:1 Cie-Assurance Assure 39
40 TA n-aire n TA binaires? Personne Assure Voiture Schéma 1 Cie-Assurance Schémas non équivalents : perte des triplets Personne P-V Voiture Schéma 2 P-CA Cie-Assur. V-CA 40
41 TA n-aire n TA binaires? (suite) BD 1 BD 2 P-V (Pers, Voit) p1 v1 p1 v2 p2 v1 Assure (Pers, Voit, Cie-Ass) p1 v1 c1 p1 v2 c2 p2 v1 c2 P-CA (Pers, CieA) p1 c1 p1 c2 p2 c2 V-CA (Voit, CieA) v1 c1 v2 c2 v1 c2 La recomposition des triplets (Pers, Voit, CieA) génère le triplet supplémentaire : p1-v1-c2! Alternative : transformation TA TE 41
42 TE génériques ou spécifiques? Attribut énuméré Personne nom adresse sexe ou (si l'attribut sexe est obligatoire) Femme Homme nom adresse nom adresse 42
43 TE génériques ou spécifiques? ou (possible même si l'attribut sexe est facultatif) Personne nom adresse sexe Femme sexe = F Homme sexe = M 43
44 Attribut facultatif ou sous-type? Personne nom adresse n tél ou Personne nom adresse Communiquant n tél 44
45 Conclusion Les transformations de schéma à sémantique équivalente (c-à-d, sans perte d'information) sont un outil puissant de flexibilité Elles permettent d'offrir des vues différentes (personnalisées) sur un même contenu informatif Elles permettent de passer d'une structure obéissant à certaines règles à une autre structure équivalente obéissant à d'autres règles (exemple : traduction d'un schéma EA en schéma relationnel) 45
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