Structured Query Language/Modélisation

**Modélisation**
Leçon : Structured Query Language

Chapitre n^o 2
Chap. préc. :	Introduction
Chap. suiv. :	Instruction CREATE TABLE

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Structured Query Language/Modélisation », n'a pu être restituée correctement ci-dessus.

Principe[modifier | modifier le wikicode]

MERISE est une méthode d'analyse et de conception des systèmes d'information basée sur le principe de la séparation des données et des traitements. Elle possède plusieurs modèles qui sont répartis sur 3 niveaux (Le niveau conceptuel, le niveau logique ou organisationnel, le niveau physique).

Pour des raisons de cohérence, avant de se lancer dans la création des tables en SQL, il est impératif de modéliser toute la structure de la base de données relationnelles à l'avance.

Pour ce faire nous utilisons la méthode d'analyse Merise, qui consiste à passer du modèle conceptuel de données (MCD) au modèle logique de données (MLD), puis au modèle physique de données (MPD) qui dépend du logiciel SGBD à utiliser.

Mais il faut savoir qu’il existe aussi une méthode alternative plus internationale, nommée UML RUP.

MCD validé et en 3FN[modifier | modifier le wikicode]

Le MCD est constitué d'au moins un diagramme de classes "entité" + document par classe, association et attributs. Il peut être dessiné avec un logiciel de traitement de texte, ou avec un logiciel capable de transformer le schéma en code SQL.

Par classes : définition, identifiant, liste d'attributs, des contraintes d'intégrité (CI), les conditions de création d'un objet, (et de suppression).
Par association : définition, liste d'attributs, (CI).
Par attribut : définition, (CI), (domaine de valeur), (propriétés).

Il convient ensuite, après ébauche, de le faire passer à la troisième forme normale (3FN).

MLD brut[modifier | modifier le wikicode]

On transforme le diagramme de classe dans lequel on obtient des classes "normales" et des associations binaires.

Règle de transformation

Personnaliser les classes association.
- Les degrés > 2 par plusieurs associations binaires.
- Classes énumération → classes normales.
- Casser les associations (n)-(n) par une classe intermédiaire.
- Placer dans chaque classe un identifiant.

MLD optimisé[modifier | modifier le wikicode]

Mentionner le nombre d'objets estimés par classe, ainsi que l'accroissement.
Mentionner le chemin d'accès direct aux objets des classes.
- Type 1 : Identifiant (placer une flèche contre la classe).
- Type 2 : Attribut autre ou groupe d'attributs.
- Type 3 : Une association .

Remarque : d'autres optimisations sont possibles mais comme elles entraînent une dénormalisation du modèle (donc redondance de l'information) on ne les utilisera que si vraiment elles sont indispensables : ex ; diminuer le temps d'accès aux données.