methode merise

PARTIE 1 – RAPPELS MODELE DE DONNE MERISE OF p g (conserver une donnée composée est possible ; c’est un choix de gestion les synonymes et les polysèmes, les données calculées , paramètres. DONNEE COMPOSEE : Si on a une donnée composée de plusieurs donnée alors éclatement en plusieurs données élémentaires. Exemple : ‘identité du client composé du nom du client et du prénom du client donne lieu à 2 données : Nom du client , Prénom du client SYNONYME : 2 données sont dites synonymes quand elles ont la même signification et des noms différents dans plusieurs ocuments, il n’y a donc qu’une donnée avec deux libellés.

Exemple : Numéro représentant et Code représentant Taux de commission et pourcentage de commission POLYSEME : 2 données sont dites polysèmes quand elles ont le même nom mais pas la même signification, deux libellés sont nécessaires. Exemple: Sur un bon de commande on a une quantité de produit Sur un état de stock on a quantité de produit qui n’a pas la même signification, dans ce cas cela correspond à la quantité en stock.

DONNEES CALCULEES : Ce sont des données obtenues par calcul à partir de données élémentaires. Il est important de retrouver la règle de gestion permettant l’obtention de la donnée calculée afin de s’assurer que l’on n’oublie pas de données élémentaires. En général les données calculées ne fi urent pas dans le dictionnaire de données mais on peut e conserver une donnée 2 3 dictionnaire de données ? Données calculées Définition Pour chaque Règles de gestion donnée Si….

A ors calculée écriture de sa Fins, règle de gestion Données collectées Nouvelles données élémentaires collectée détermination de son type (calculé ou non) et épuration synonymes, polysèmes onnées élémentaires Regroupement au sein d’une Dictionnaire de données Définition même liste des données Code Il – Les dépendances fonctionnelles Le dictionnaire de donnée 3 3 tes les propriétés utiles ? n’a pas été possible de trouver une DF dont la source soit composée d’une seule propriété.

Exemple : ca propriété NOTE CandNum Eprcode note : car un candidat a plusieurs notes note : car pour une épreuve il existe plusieurs valeurs de notes Différentes (une par candidat) d’où la DF: EprCode, CandNum note La source d’une dépendance fonctionnelle constitue une CLE ou n INDEX ou IDENTIFIANT. Une clé ne doit pas subir de mise ? jour – stabilité. 2. – Propriétés des dépendances fonctionnelles la réflexivité : A A (A propriété quelconque) L’augmentation : si A B alors A. C B DC La transitivité : Si A B et B C alors A C La pseudo-transitivité A B et B,C : Si A B et A C alors A L’union La décomposition : Si A B. C alors A D alors D Exemple montrant l’intérêt de l’application de ces propriétés remarquables : Considérons la gestion des locations dans une agence immobilière.

Une partie de l’analyse est traduite par les trois épendances fonctionnelles suivantes : Id_Appartement Cl Id_Propriétaire d_Appartement C] Id_Loca 4 3 dépendances, en appliquant la propriété d’union, on obtient la nouvelle dépendance : Id_Appartement Cl Id_Appartement, Id_Propriétaire, Id_Locataire Comme, Id_Appartement, Id_propriétaire, Id_Contrat On peut en déduire, en application de la propriété de transitivité que d_Appartement 0 Id_Contrat Ainsi, nous avons simpl’fié les dépendances fonctionnelles décrivant ce domaine aux 3 dépendances élémentaires suivantes : Id_Appartement Id_propriétaire Id_Appartement Cl Id_l_ocataire _Appartement C] Id_Contrat 2. – Typologie des dépendances fonctionnelles DF élémentaire : Une DF Al A2 est élémentaire Sil n’existe pas un attribut A3 contenu dans Al tel que : A3 A2 Ainsi il ne faut pas d’attributs superflus dans la partie gauche de la dépendance Exemple : 1 a ) CmdNum, ArtRef 20) cmdNum, ArtRef QtéCmdée ArtLib 30) ArtRef La 20) est une DF non élémentaire car 30) existe DF directe : Une DF élémentaire Al n’existe pas A3 tel que Al une DB directe est une DF 3 A2 est directe s’il transitive. transitives (non directes). EprCode EprLib EtabNum EtabNom EprCoeff CandNom On peut remplacer ce graphe des DF par le graphe des clés Ill – Le modèle de données : modèle Entités Associations Construire le schéma de données c’est rechercher et définir avec précision les propriétés qui interviennent pour traduire le système d’information puis les re rou er en utilisant un modèle : Modèle Entités Associatio 6 3 retenus dans le système d’information (S. I. ).

Une association est un objet du réel perçu qui n’a d’existence qu’au travers des entités qu’elle met en correspondance. Un index d’ordre n (n>l ) et ses propriétés en DF élémentaire et irecte constituent une ASSOCIATION. Une association porteuse de données est une association qui contient au moins une propriété : Exemple : Association NOTER par opposition, il existe des associations non porteuses de données Exemple : Association ECRIRE « Un livre est écrit par plusieurs auteurs » L’association reliée à un attribut spatio-temporel . L’ association définit un lien entre une ou plusieurs entités mais peut aussi définir un lien avec un attribut spatio temporel (Date-jour, Année, Mois, Jour, NOd’ordre).

Date est représenté comme une entité ais n’est pas une entité, nous parlerons de pseudo-entité. Ces exemples de schéma de données sont incomplets, il faut absolument positionner les cardinalités afin d’exprimer la réalité de notre SI. 3. 3 – Les cardinalités livre ou emprunté plusieurs livres à une même date ou emprunté à des dates différentes le même livre. Du côté date : A une date donnée, il ny a eu aucun emprunt (le dimanche par ex). Du côté livre : Un livre peut n’être jamais emprunté ou au contraire par un même étudiant à des dates différentes ou enfin par plusieurs étudiants différents à une même date. La ernière assertion montre que ce modèle est contestable par rapport au réel.

L’exemple prouve la nécessité d’analyser de façon exhaustive la participation d’une occurrence quelconque de l’entité par rapport aux occurrences de toutes les autres entités (combinatoire de cas) au travers de l’association. En Merise on a tenté de résoudre ce problème par une CIB multiple : A partir d’une occurrence de l’entité 1 et d’une occurrence de Fentité 2 on obtient une et une seule occurrence de l’entité 3. 3. 4 – Les contraintes d’inté 8 3 et à déterminer les dépendances fonctionnelles entre identifiant t propriétés. On recueille les entités, les propriétés et les DB dans un tableau appelé Tableau d’analyse des données.

TABLEAU D’ANALYSE DES DONNEES ENTITES DICTIONNAIRE DE DONNEES FONCTIONNELLES DEPENDANCES Analyse de l’énoncé : 1. Chaque objet jugé à priori utile est systématiquement reporté dans la colonne ENTITE. Exemple. « Dans une MJC, on organise des matchs de tennis de table.  » ENTITE : MATCH 2 . Chaque propriété, explicitement identifiée à partir de l’analyse des propriétés donnée dans un texte, un document ou une interview est notée dans la colonne centrale. Exemple OChaque match de tennis de table donne lieu ? l’établissement d’un score » PROPRIETE : Score d’un match de tennis : Score 32ème, 1 6ème, 8ème, quart, demie et finale auxquelles chaque match se réfère » Numéro du tour TourNum est propriété de l’entité TOUR.

A une valeur de numéro de match, il ne correspond qu’une seule valeur de de numéro de tour. On note la DF : MatchNum C] TourNum 5. Dépendance fonctionnelle de type AB C – On recherche les entités dont dépend la propriété. -On crée par concaténation (union) des identifiants la clé dordre n n > 1) nécessaire et suffisante pour établir la DB. Exemple. « Chaque match oppose deux joueurs et donne lieu à un résultat (échec ou succès) pour chaque joueur. Hormis son nom, chaque joueur est connu par un numéro.  » A une valeur de numéro de joueur, il correspond un seul nom : JoueurNum JoueurNom 1. La propriété résultat dépend du joueur mais aussi du match. 2.

A une valeur de numéro de joueur, il correspond plusieurs valeurs de résultat résultat ( un joueur recueille plusieurs JoueurNum résultats A une valeur de numéro de match, il correspond deux valeurs de ésultat. résultat ( un match détermine deux résultats). MatchNum 3. On établit par concaténation : MatchNum, JoueurNum n résultat (pour un joueur et un match, il existe un seul résultat). 6. Dépendance fonctionnelle de type Ara C] @ (but fictif): On crèe une dépendance fonctionnelle à partie gauche composée dont le but n’est porteur d’aucune donnée si la connaissance de la valeur de l’identifiant de la première détermine la connaissance de plusieurs valeurs de l’identifiant de la seconde et vice-versa. Par convention, ce but fictif est noté ar le symbole @ 0 3