Applications des Bases de Données en Sciences Humaines et Sociales

Conception de Bases de données : étape 2

Structuration des données

Les informations contenues dans le dictionnaire de données doivent être structurées en "paquets" homogènes (entités, tables) dans lesquels la répétition (redondance) d'informations doit être minimale.
Les attributs qui sont calculés (qui ont une règle de calcul) ne doivent pas être pris en compte dans la phase de structuration des données. Ils sont en effet obtenus à partir d'autres attributs, et les inclure dans la phase de structuration introduirait une forme de redondance et donc des possibilités d'incohérence. Dans notre exemple, l'attribut "Moyenne" appartient à cette catégorie.

On dira qu'un ensemble d'attributs est homogène si tous les attributs qui le compose ont un lien "direct".
La redondance à l'intérieur d'un ensemble doit être minimale car la redondance est source d'incohérence. En effet, si la même information est répétée plusieurs fois, cela signifie :

• Qu'elle devra être saisie plusieurs fois, ce qui multiplie les risques d'erreurs de frappe.
• Que lorsqu'elle devra être mise à jour, les modifications devront intervenir à plusieurs endroits d'où des risques de mise à jour partielle.

Pour regrouper les attributs du dictionnaire de données on utilise un élément structurant qui s'appelle la dépendance fonctionnelle (DF).

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Pour une justification plus formelle du processus de structuration des données présenté ci-après, se reporter, dans ces pages à la rubrique Normalisation.
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Notion de dépendance fonctionnelle (DF)

On dit qu'il existe une dépendance fonctionnelle entre un attribut A1 et un attribut A2, on note A1 -> A2, si connaissant une valeur de A1 on ne peut lui associer qu'une seule valeur de A2. On dit aussi que A1 détermine A2. A1 est la source de la dépendance fonctionnelle et A2 le but.

Exemple de DF

Dans notre base de données exemple, connaissant un numéro d'étudiant, on connaît de manière unique le nom de cet étudiant et, entre autres, sa date de naissance. On a donc :

Numetu -> Nometu, Dtnaiss.

En revanche, l'expression : Numetu -> Note est fausse.

En effet, connaissant un numéro d'étudiant on peut connaître les notes qu'il a obtenu dans chaque matière. La connaissance du numéro d'étudiant ne permet donc pas de connaitre une note particulière et il n'y a donc pas de DF.

DF simple :
On dira qu'une DF est simple si sa source n'est composée que d'un seul attribut.
Une DF simple caractérise une entité (table) dont la source est la clé et dont les propriétés sont constituées par le but de la DF.

DF composée :
On dira qu'une DF est composée si sa source est composée par la réunion de plusieurs attributs.
Une DF composée caractérise une association entre entités (tables) dont la source est la clé et dont les propriétés sont constituées par le but de la DF. Il ne doit pas y avoir d'attributs superflus dans la source d'une DF composée. Par exemple si nous avons les 2 DF composées :

1- A1, A2, A3 -> A4
2- A1, A2 -> A4

La DF numéro 1 est incorrecte puisque A3 est superflu. La DF composée "correcte" est : A1, A2 -> A4

Pour représenter les entités et associations nous utiliserons la notation suivante :

NOM_DE_L'ENTITE (Source, But ...). La clé est soulignée.

Soit par exemple :

Suppression de la redondance d'informations

L'utilisation des DF permet de structurer les informations contenues dans le dictionnaire des données mais n'élimine pas, directement, la redondance éventuelle de ces informations.
Par exemple, dans le tableau ci-dessus, les attributs A3 et A4 sont redondants puisqu'ils se trouvent dans deux entités : ENTITE1 et ENTITE2. Il est donc nécessaire d'éliminer cette redondance sans toutefois perdre des informations : c'est à dire supprimer des entités.

Dans cet exemple, on ne peut supprimer A3 de l'entité2 car cela impliquerait la suppression de l'entité et donc une perte d'information. A4 ne peut pas non plus être supprimé de l'entité2 puisque c'est la seule propriété de cette entité. En revanche A4 peut être supprimé de l'entité1, sans perte d'information, puisqu'il peut être obtenu (dérivé) par le biais de A3, en utilisant la propriété de transitivité des DF.

La structure "optimale" (cohérence maximale et redondance minimale) du schéma de DF précédent est donc :

A1 -> A2, A3
A3 -> A4
A1, A5 -> A6

D'où la règle :

Démarche de structuration des données

La structuration des données du dictionnaire des données s'effectue en 5 étapes :

Numetu -> Nometu, Dtnaiss, Cdsexe, Lbsexe
Cdsexe -> Lbsexe
Numens -> Nomens, Grade, Ancien
Numat -> Nomat, Coeff, Numens, Nomens, Grade, Ancien

2-Attributs non classé et DF composées de la base de données ETUDIANTS

L'attribut "note" n'a pas été classé dans l'étape précédente, il intervient donc dans une DF composée. Cette DF est la suivante :

Numetu, Numat -> Note

3-Elimination des transitivités de l'ensemble des DF

Numetu -> Nometu, Dtnaiss, Cdsexe
Cdsexe -> Lbsexe
Numens -> Nomens, Grade, Ancien
Numat -> Nomat, Coeff, Numens

4-Construction des entités

ETUDIANT (Numetu, Nometu, Dtnaiss, Cdsexe)
SEXE (Cdsexe, Lbsexe)
ENSEIGNANT (Numens, Nomens, Grade, Ancien)
MATIERE (Numat, Nomat, Coeff, Numens)

5-Construction des associations

NOTES (Numetu, Numat, Note)

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©Marc Grange, Février 2001 | Dernière mise à jour : 10 Avril 2006