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- 1. 1 MERISE méthode de conception desystèmes d’information
- 2. 2 Différentes méthodes deconception • Méthodes orientées objets Objet : état + comportement, collaboration par envoi de messages Ex : UML, OOD, OMT • Méthodes systémiques Considère un système qui comporte des objets en relation structuré Ex : Merise, Remora, Axial, IA-Niam
- 3. 3 La Méthode Merise •Créée en 1977 • Les atouts de Merise – Une approche de conception séparant l’étude des données et celle des traitement – Une description du SI par niveaux • Avancer progressivement par niveau et chaque niveau fournit un certains nombre de documents permettant la synthèse textuelle d’un processus de réflexion – Une description du SI utilisant un formalisme de représentation précis, simple et rigoureux, pour la description des données. => modèle « Entité Relation »
- 4. 4 Plan 1. Introduction 2. LesDonnées 2.1. Modèle conceptuel de données (MCD) 2.2. Modèle logique de données (MLD) 2.3. Passage de MCD au MLD 2.4. Merise 2 3. Les traitements 3.1. Modèle conceptuel de traitements (MCT) 3.2. Modèle organisationnel de traitements (MOT)
- 5. 5 Introduction Lors de laconception d’un système d’information, différents problèmes peuvent se présenter. Par exemple : la description du fonctionnement de l’activité, la définition de règles de gestion, la définition des informations, la répartition des traitements entre l’homme et la machine, l’organisation physique des fichiers, le choix du matériel, la répartition des responsabilités au sein de la structure. Faire des choix de natures différentes (gestion, organisation, techniques, matériels, etc.)
- 6. 6 Faire des choixde natures différentes il est nécessaire d’effectuer une hiérarchisation, de rassembler des préoccupations en niveaux d’intérêts homogènes. Hiérarchisation des préoccupations Proposition de différents niveaux d’abstraction 4 niveaux d’abstraction niveau conceptuel, niveau organisationnel, niveau logique, niveau physique.
- 7. 7 • Niveau dedescription dans la conception d’un SI
- 8. 8 • Chaque modèleest exprimé dans un formalisme utilisant des concepts adaptés.
- 9. 9 2. Les données 2.1.Modèle conceptuel de données (MCD) 2.2. Modèle logique de données (MLD) 2.3. Passage de MCD au MLD
- 10. 10 2.1. Modèle conceptuelde données (MCD) • Le Modèle Conceptuel des Données est la représentation de l’ensemble des données du domaine, sans tenir compte des aspects techniques et économiques de mémorisation et d’accès, sans se référer aux conditions d’utilisation par tel ou tel traitement. • L’ensemble des informations utilisées, échangées constitue l’univers du discours du domaine. Dans cet univers du discours, on fait référence à des objets concrets ou abstraits (l’assuré, le contrat) et à des associations entre ces objets (le contrat comporte des garanties). • L’objectif du MCD est d’identifier, de décrire par des informations et de modéliser ces objets et associations.
- 11. 11 Concepts du modèleEntité Relation • Le formalisme adopté par la méthode Merise pour réaliser le MCD est le modèle Entité Relation” proposé par Chen en 1976 • Ce formalisme comporte quatre concepts : - (type d’) entité : représentation d’un ensemble d’objets abstraits ou concrets - (type d’) relation (= association) : permet de décrire le liens entre des entités - (type d’) propriété (= attribut) : données élémentaires associées aux entités ou aux relations - (type d’) cardinalité
- 12. 12 Entité Ce formalisme possèdeune représentation graphique : manger quantité DRAGON nom sexe longueur NOURRITURE produit calories 0,N 0,N Cardinalités Relation Propriété
- 13. 13 Exemple : unegestion commerciale • décrite par les faits suivants : - le client Durand a passé la commande C1 contenant les articles A1 et A2, - le même client Durand a passé la commande C2 contenant les articles A2 et A3, - le client Dupont a passé la commande C3 contenant les articles A1 et A2, - le même client Dupont a passé la commande C4 contenant les articles A2 et A3,
- 14. 14 • La descriptionde ce réel peut se résumer par le tableau suivant : CLIENT Durand Durand Dupont Dupont COMMANDE C1 C2 C3 C4 ARTICLE P1, P2 P2, P3 P1, P2 P2, P3 - Chaque ensemble CLIENT, COMMANDE, ARTICLE définit une ENTITE CLIENT numClient nomClient adresseClient COMMANDE numCommande dateCommande ARTICLE numArticle libelléArticle prixUnitaire Propriétés Entité
- 15. 15 - Relations entreles entités ; - Passation d’une commande par un client, - L’appartenance de plusieurs articles à une commande Relation CLIENT numClient nomClient adresseClient COMMANDE numCommande dateCommande ARTICLE numArticle libelléArticle prixUnitaire COMMANDER CONCERNER quantité 0, n 1, 1 1, n 0, n Propriétés Cardinalité Entité
- 16. 16 Propriété (1) • Unepropriété est une information élémentaire, c’est-à-dire non déductible d’autres informations, qui conforme aux choix de gestion du SI. – Ex : nomClient, dateCommande, numArticle, quantité, etc… Ex) Domaine de gestion des commandes d’une société de vente prix unitaire TTC = prix unitaire HT * taux de TVA Propriétés pertinentes pour ce domaine - référence article, - désignation article, - prix unitaire HT, - taux de TVA Pas propriété pertinente - prix unitaire TTC
- 17. 17 Propriété (2) • Unepropriété peut être : – Simple : nomClient – Composé : adresseClient, composée du numéro de la voie, du nom de la voie (12, avenue Nation), et de la ville • Le principe de non redondance interdit de faire figurer une propriété plus d'une fois sur le modèle. Il faut donc veiller à éviter les synonymes (deux propriétés différentes ayant le même sens) – Ex : numArticle et refProduit • Il faut également éviter les polysèmes (une propriété ayant plusieurs significations) – Ex : numéro pour désigner le numéro du client en même temps que le numéro de la commande ou de l’article
- 18. 18 Entité • Une entitéest : – un objet qui est concret ou abstrait – qui a une existence propre dans le domaine étudié – qui est identifiable. • Une occurrence est : - une instanciation de l’entité. Chaque occurrence est composée de propriétés, données élémentaires permettant de la décrire. ARTICLE numArticle libelléArticle prixUnitaire ARTICLE 10 libelléArticle prixUnitaire ARTICLE 12 Crème 15 sont instances de Modèle Base de données
- 19. 19 Identifiant • Une entitépossède au minimum 1 propriété : son identifient (placée en tête des propriétés et soulignée) • Un identifiant : – est un ensemble de propriétés (une ou plusieurs) permettant de désigner une et une seule occurence. – permet de connaître sans ambiguïté chacune de ses occurrences. CLIENT numClient nomClient adresseClient COMMANDE numCommande dateCommande ARTICLE numArticle libelléArticle prixUnitaire
- 20. 20 Relation (1) • Unerelation est : – Une représentation d'une association entre plusieurs entités. Ex : Commander (entre les entités Commande et Client) Concerner (entre les entités Commande et Article) CLIENT numClient nomClient adresseClient COMMANDE numCommande dateCommande ARTICLE numArticle libelléArticle prixUnitaire COMMANDER CONCERNER quantité 0, n 1, 1 0, n 1, n
- 21. 21 Relation (2) • L'ensembledes objets entrant en relation est appelé la collection de cette relation. • La dimension de la relation est le nombre d’entités composant la relation (elle est dite n-aire ou dimension n). En pratique, la majorité des relations sont binaires. A B R1 A B C R2 R1 : dimension 2 relation binaire R2 : dimension 3 relation ternaire
- 22. 22 Identification d’une relation •Identification d’une relation : – Une relation possède un identifiant implicite qui est la combinaison des identifiants des entités de sa collection. Identifiant de R1 : KA,KB Identifiant de R2 : KA,KB,KC R1 A KA B KB R2 A KA C KC B KB 0, n 0, n 0, n 0, n 0, n
- 23. 23 • L’occurrence d’unerelation est déterminée par la combinaison des occurrences des entités de sa collection. • Propriété d’une relation : elle ne peut prendre de sens qu’avec la présence de l’ensemble des entités de sa collection. Identifiant de la relation CONCERNER : numCommande,numArticle Exemples d’occurrences : 11, pomme, 40 11, crème, 20 11, crème, 30 13, pomme, 20 COMMANDE numCommande dateCommande ARTICLE numArticle libelléArticle prixUnitaire CONCERNER quantité 1, n 0, n
- 24. 24 Relation réflexive • Larelation réflexive relie une entité à elle même (une occurrence de la relation associe une occurrence de l‘entité à une autre occurrence de cette entité). Personne N°SS nom prénom Mariage date 0, n 0, n
- 25. 25 • Il peuxexister plusieurs relations associant les mêmes entités. habiter PERSONNE nom prénom LOGEMENT adresse 0,n 1,n posséder 1,n 1,1
- 26. 26 Cardinalités • La cardinalitéreprésente le nombre de participation des occurrences d’une entité à la relation. • Cette participation s’exprime par 2 valeurs ; – la cardinalité minimum : participation minimal possible – la cardinalité maximum : participation maximal possible CLIENT numClient nomClient adresseClient COMMANDE numCommande dateCommande COMMANDER 0, n 1, 1 Cardinalité minimale Cardinalité maximale Ex) Un Client peut passer plusieurs commandes ou n’en passer aucune.
- 27. 27 minimum maximum 0 L’occurrencepeut participer plusieurs fois 1 L’occurrence peut participer plusieurs fois L’occurrence peut participer plusieurs fois n Très rare L’occurrence peut participer plusieurs fois Signification d’un 0, d’un 1 ou d’un n dans les cardinalités • Les relations sont notées (0-1), (0-n), (1-1), (1-n), seules quantifications admises.
- 28. 28 ƀ ƀ ƀ ƀ ƀ A B ƀ ƀ ƀ ƀ ƀ 1,1 1,1 R ƀ ƀ ƀ ƀ ƀ AB ƀ ƀ ƀ ƀ 0,n 1,n R ƀ ƀ ƀ ƀ ƀ A B ƀ ƀ ƀ ƀ 0,1 1,1 R ƀ ƀ ƀ ƀ ƀ A B ƀ ƀ ƀ ƀ ƀ 1,1 0,n R
- 29. 29 Exemples des cardinalités •Une personne peut être propriétaire de plusieurs Appartements ; • Une personne peut ne pas posséder l’appartement ; • Un appartement est possédé par au moins une personne. Personne Appartement 0,n posséder 1,n
- 30. 30 • Un Clientpeut passer plusieurs commandes ou n’en passer aucune. • Une commande est passée par 1 et 1 seul client ; • Une commande concerne au moins 1 articles ; • Un article participe de 0 à n commandes. CLIENT numClient nomClient adresseClient COMMANDE numCommande dateCommande ARTICLE numArticle libelléArticle prixUnitaire COMMANDER CONCERNER quantité 0, n 1, 1 0, n 1, n
- 31. 31 Dépendance Fonctionnelle (DF) •Une relation ayant des cardinalités (0-1) ou (1-1) est une DF. • Un Professeur ne peux correspondre qu’à un seul couple (matière, département) donc à une seule matière et à un seul département. • DF : Professeur->Matière, Département = Professeur->Matière et Professeur->Département. (la règle décomposition A ->C,D => A->C et A->D) Département Matière Professeur Enseigne 0,n 0,n 1,1
- 32. 32 • Les DFpermettent de simplifier les relations de dimension supérieure à 2. Professeur Département Matière Enseigne 1,1 0,n 1,1 0,n 1,n 0,n DF DF
- 33. 33 • La propriétéPrix peut être rattachée à l’entité Logement. louer prix PERSONNE nom prénom 0,N 1,1 LOGEMENT adresse
- 34. 34 2.2. Modèle logiquede données (MLD) • Les MCD (et MOD) ont permis de représenter les données indépendamment des choix techniques. • Aujourd’hui l’orientation technique la plus utilisé et l’orientation base de données de type RELATIONNEL.
- 35. 35 2. Les données 2.1.Modèle conceptuel de données (MCD) 2.2. Modèle logique de données (MLD) 2.3. Passage de MCD au MLD = Passage d’un modèle ER à un modèle relationnel
- 36. 36 2.3. Passage deMCD au MLD 1. Cas des entités : – L’entité se transforme en 1 table/ – L’identifiant de l’entité devient la clé de la table. – Les propriétés de l’entité deviennent des attributs de la table. CLIENT numClient nomClient adresseClient CLIENT(numClient, nomClient, adresseClient)
- 37. 37 2. Cas desrelations (associations) : 2.1. Chaque relation dont aucune des pattes ne contient pas une cardinalité maximale égale à 1 (pas de DF) devint une table qui possédera éventuellement comme attributs les propriétés de la relation. COMMANDE numCommande dateCommande ARTICLE numArticle libelléArticle prixUnitaire CONCERNER quantité 1, n 0, n COMMANDE(numCommande, dateCommande) ARTICLE(numArticle, libelléArticle, prixUnitaire) CONERNER(numCommande, numArticle, quantité)
- 38. 38 CLIENT numClient nomClient adresseClient COMMANDE numCommande dateCommande COMMANDER CLIENT(numClient,nomClient, adresseClient) COMMANDE(numCommande, dateCommande,#numClient) 1,n 1, 1 2. Cas des relations (associations) : 2.2. Lorsqu’il y a une DF, la relation n’est pas transformé en table, et il elle est matérialisé par l’ajout d’un attribut dans la relation source de la DF, cette attribut correspond à la clé de l’autre entité.
- 39. 39 Exemples Élève n°elv Matière n°mat Professeur n°prof Enseigner 1,n Édifice n°édifice Maison n°maison Est_un 0,1 1,1 Édifice(n°édifice), Maison(n°maison, n°édifice) Élève(n°ele),Matière(n°mat), Professeur(n°prof) Enseigner (n°ele, n°mat, n°prof) 1,n 1,n
- 40. 40 Exercice Malade N°patient Nom Prénom Adresse Tel Mutuellen N°mutuelle Adresse mutuelle Médecin N°médecin Nom médecin Maladie Codemaladie Nom maladie DF Hospitalisation Date début Date fin 0,1 1,n 0,n 1,n 1,n
- 41. 41 Résumé • Modèle conceptueldes données (MCD) à l'aide du modèle E/R • Passage au modèle relationnel premier modèle logique des données (MLD) • Problème : les deux étapes précédentes ne nous garantissent pas l'obtention d'un MLD "optimal" un processus de normalisation des relations est nécessaire