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1 Module II21 Analyse et Conception des Systèmes d Information - Bases de données : Y.Sadi (6 séances) Système dexploitation Unix: O. Forestier (6 séances)

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1 1 Module II21 Analyse et Conception des Systèmes d Information - Bases de données : Y.Sadi (6 séances) Système dexploitation Unix: O. Forestier (6 séances)

2 2 Plan Introduction : Système dInformation et Bases de Données Conception dun SI MERISE Modèle Conceptuel des données (MCD) Modèle Logique de données : Modèle Relationnel Création et interrogation des Bases de données Le langage SQL PHP/MYSQL

3 3 Introduction Un SI se compose de deux parties complémentaires: les données(fichiers,BD) et les traitements (pgms). Une donnée est une information ou une relation entre des informations. Une Base de données est un ensemble structuré de données enregistrées sur des supports accessibles par lordinateur. Remarque : une organisation consistant en un ou plusieurs fichiers est conforme à cette définition.

4 4 Introduction (suite) L utilisation des fichiers soulève de gros problèmes : Lourdeur d accès aux données, Manque de sécurité, Données redondantes, Pas de contrôle de concurrence. D où la nécessité : de recourir à une organisation des données (BD) et un logiciel (SGBD) prenant en charge les fonctionnalités de protection, de sécurité et de fournir les différents types d interface nécessaires à l accès aux données.

5 5 Introduction (suite) Outil principal de gestion d une BD : SGBD Un outil permettant dinsérer, modifier et rechercher efficacement des données spécifiques dans une masse dinformations Cest une interface entre lutilisateur et la mémoire secondaire

6 6 Introduction (suite) Les objectifs à travers la conception dune BD : Bonne représentation du monde réel Permettre lindépendance entre traitement et données Permettre tout accès prévu à une donnée Permettre l évolutivité de la BD qui doit pouvoir être restructurée (suppression, modification, intégration nouvelles données) Non redondance des données Cohérence et intégrité des données Sécurité des données

7 7 Différents modèles de données Les bases hiérarchiques: premières apparues(1970), structure de données arborescente, pointeurs entre les enregistrements Impossibilité de liens N:M, adapté seulement aux structures hiérarchiques. ( Ex: TDMS, IMS, System 2000). Les bases réseaux:proposent une structure de données à base de liens permettant de constituer un réseau entre les données.(IDMS,SOCRATE).

8 8 Différents modèles de données Les bases relationnelles: les plus utilisées, données représentées en tables, basées sur lalgèbre relationnelle et un langage déclaratif(DB2, ORACLE,INGRES, SYBASE, PARADOX, INFORMIX). Les bases objets: les données sont représentées en tant quinstances de classes hiérarchisées. Lhéritage est utilisé comme mécanisme de factorisation de la connaissance.

9 9 Méthode MERISE Problèmes de la conception dun S.I. sans Méthode Absence de conception globale d un projet d informatisation Vision parcellaire des besoins : redondance des données synonymes (plusieurs termes ont le même sens) polysèmes (un terme qui a plusieurs sens différents) Difficulté d une maintenance efficace : moyens techniques limités, manque de dossier d analyse Utilisateur non intégré dans la conception d un S.I. Difficulté de planification et de suivi du travail

10 10 Méthode MERISE (Historique) 1977/78, demande du Ministère de l Industrie : choix de sociétés de conseil en informatique pour la constitution d une méthode de conception des S.I. 1979, Naissance de la méthode MERISE conception du S.I. par étapes, séparation des données et des traitements vérifier la concordance entre données et traitements, vérifier qu il n y a pas de données superflues.

11 11 Méthode MERISE (Principes de base) Vision globale et systémique de l entreprise, (J.L.Lemoigne.) ACTIVITE DECISION Produits finisMatières premières INFORMATION Système de PILOTAGE Système DINFORMATION Système OPERANT

12 12 Méthode MERISE (Principes de base) La vision systémique de l entreprise : Système opérant : est chargé de la production, répond à la finalité de l entreprise. Système de pilotage : dirige l entreprise, prend les décisions, cible les objectifs, a une fonction d arbitrage, d allocations de ressources, de suivi de leurs utilisations Système d information : lien entre les deux systèmes, informe le système de pilotage des performances du S.O. transmet au S.O. les instructions du S.P.

13 13 Méthode MERISE (Principes de base) Séparation des données et des traitements l agencement des données plutôt stable les traitements sont fréquemment remaniés la séparation des données et des traitements assure une longévité au modèle.

14 14 Méthode MERISE (Principes de base) Passage par différentes étapes : Système d Information Manuel Expression des besoins Modèle Conceptuel Modèle Logique Système d Information automatisé Modèle Physique

15 15 Méthode MERISE (Principes de base) Expression des besoins: définition des attentes du S.I. automatisé inventaire des éléments nécessaires au S.I. délimitation du système en s informant auprès des futurs utilisateurs. Modèle Conceptuel: Modèle organisationnel ou logique: Modèle physique : choix logiciel pour le système d information choix matériel pour le système d information

16 16 Méthode MERISE Approche par niveaux, par étapes Démarche par niveaux : formalise le système futur : en contribuant à la stratégie de l entreprise, en mettant en œuvre les règles de gestion en tenant compte des aspects organisationnels et techniques. Démarche par étapes : hiérarchise les décisions au cours de la vie du projet : conception, développement mise en œuvre généralisation de l emploi du S.I. futur évolution du S.I. futur.

17 17 Méthode MERISE (Approche par niveaux et par étapes) Intérêts de cette double approche : maîtrise des risques (coûts, délais, personnel,…) favorise l introduction de nouvelles technologies facilite l évolution des S.I.

18 18 Méthode MERISE (Trois niveaux de modélisation) Niveau Conceptuel : réponse à la question QUOI ? (ce que fait l entreprise) que faire ? Avec quelles données ? Modèle Conceptuel des Données (MCD) Modèle Conceptuel des Traitements (MCT) Niveau organisationnel : réponse aux questions QUI, QUAND, OÙ ? Modèle logique des données (MLD) modèle organisationnel des traitements (MOT)

19 19 Méthode MERISE (Trois niveaux de modélisation) Niveau physique ou opérationnel: réponse à la question COMMENT ? (quels sont les moyens de le faire) intégration des moyens techniques, matériels et logiciels modèle physique des données (MPD) modèle opérationnel des traitements (MPT)

20 20 Méthode MERISE (Chronologie des étapes) Etude de l existant Recueil des informations MCD MOT Validation MLD MCT Modèle Physique des Données Modèle Opérationnel des traitements 50% 25% 10% 15% Niveau physique Niveau Conceptuel Niveau Logique

21 21 Méthode MERISE Conception selon 3 niveaux: conceptuel, logique, physique Conceptuel Logique Physique MCDMCT MLDMOT MPD MPT DONNEES TRAITEMENTS

22 22 Modèle Conceptuel de Données Modèle entité-association: la notion dentité (ou objets) et de relation ou (association) entre ces objets. Définitions Conceptuelles : ENTITE: un ensemble cohérent de propriétés décrivant un objet ou individu peut représenter une notion concrète : CLIENT ou une notion abstraite : PORTEFEUILLE D'ACTIONS ASSOCIATION ou RELATION: lien sémantique entre deux ou plusieurs entités. Souvent nommé par un verbe ou un substantif. REMARQUES Une entité possède au moins une propriété Une association peut ne pas avoir de propriété

23 23 Modèle Conceptuel de Données PROPRIETE ou ATTRIBUT Donnée élémentaire permettant de décrire une entité ou une association. IDENTIFIANT Un ou plusieurs attributs de lentité permettant didentifier dune façon unique toutes les autres propriétés. Lidentifiant est inscrit en tête de la liste est souligné Etudiant : Nom, prénom, filière, date de naissance, carte étudiant Véhicule : Type, modèle, immatriculation, couleur

24 24 Modèle Conceptuel de Données (Représentation graphique)

25 25 Modèle Conceptuel de Données REMARQUES Une entité possède au moins une propriété Une association peut ne pas avoir de propriété Les concepts qui apparaissent sur le modèle sont là pour résumer et pour éviter l'énumération fastidieuse de tous les faits individuels du SI

26 26 Schéma en épaisseur

27 27 Modèle Conceptuel de données (Définitions) OCCURRENCE : Réalisation particulière d'une entité, propriété ou association: INSTANCE Occurrence de l'entité COMMANDE : n°1234 du 28/03/98 Occurrence de l'association CONCERNE : 5 produits ED12 pour la commande n°1234 Une occurrence de propriété est une VALEUR : l'occurrence de la propriété Prix unitaire pour le produit ED12 est

28 28 Les Cardinalités Notion obligatoire du modèle Lexpression dune contrainte perçue sur le monde et que lon écrit dans le modèle : « il nest pas possible quune commande ne concerne aucun produit » Pour une occurrence de lentité, combien doccurrences de lassociation ?

29 29 Exemples

30 30 Cardinalités Résumé Cardinalité minimale valeur Définition Exemple 0 Une occurrence de lentité peut exister sans participer à lassociation Un produit peut ne pas être commandé 1 Une occurrence de lentité participe au moins une fois à une occurrence de lassociation Toute commande concerne au moins un produit

31 31 Cardinalités Cardinalité maximale Valeur Définition Exemple 1 Une occurrence de lentité participe au plus une fois Un employé travaille au plus dans un service N Une occurrence de lentité peut participer plusieurs fois Une commande peut concerner plusieurs produits 0,1 Une occurrence participe au moins 0 fois au plus une fois à lassociation 1,1 Une occurrence participe exactement une fois à lassociation 0,N Une occurrence peut ne pas participer ou participer plusieurs fois 1,N Une occurrence participe au moins une fois voire plusieurs

32 32 Cardinalités 0,N 0,1 1,N 0,N 1,1 1,1 1, N 1,N TOUTE occurrence de A a un homologue UNIQUE parmi les occurrence de B et réciproquement Toute occurrence de A a au moins un homologue parmi les occurrences de B et réciproquement UNE occurrence de A peut avoir 0,1,N vis-à vis. UNE occurrence de B est limitée à 0 ou 1 homologue TOUTE occurrence de A a AU MOINS un homologue. Mais UNE occurrence de B peut ne pas en avoir, en avoir 1 ou plusieurs.

33 33 Dimension dune association Le nombre dentités participant à lassociation Association binaire : relie deux entités Association n-aire: relie n entités Association réflexive

34 34 Exemples (Association)

35 35 Contrainte dintégrité fonctionnelle Il est très difficile de trouver des exemples d'association de dimension 4 et supérieure. C'est en effet parce qu'elles peuvent être simplifiées lorsqu'il existe une : CONTRAINTE D'INTEGRITE FONCTIONNELLE Une Contrainte d'Intégrité Fonctionnelle (en abrégé : CIF) se définit par le fait que l'une des entités participant à l'association est complètement déterminée par la connaissance d'une ou plusieurs autres entités participant dans cette même association.

36 36 Exemple CAS D'UNE ASSOCIATION DE DIMENSION SUPERIEURE A 2 :

37 37 Modèle Conceptuel des données Objectif : un établissement scolaire se dote de moyens informatiques de manière à pouvoir automatiser sa gestion. Types de résultats attendus : l établissement des carnets scolaires la convocation au conseil de classe la liste des élèves suivant une matière la liste des élèves n ayant pas de note la liste des notes données par un professeur

38 38 MCD - Exemple Précisions sur le système d information toute classe a un professeur principal un professeur peut être principal dans plusieurs classes un même professeur peut enseigner plusieurs matières différentes dans la même classe une matière dans une classe n est enseignée que par un professeur il y a deux délégués des élèves par classe.


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