Qu’est-ce que la modélisation des données ?

La modélisation des données est le processus de production d’un diagramme (c’est-à-dire. ERD) de relations entre divers types d’informations qui doivent être stockées dans une base de données qui nous aide à penser systématiquement aux points de données clés à stocker et à récupérer, et à la façon dont ils doivent être regroupés et reliés, c’est ce que le

Un modèle de données décrit les informations d’une manière systématique qui permet de les stocker et de les récupérer efficacement dans un système de base de données relationnel qui peut être considéré comme un moyen de traduire la logique de la description précise des choses dans le monde réel et des relations entre elles en règles qui peuvent être suivies et appliquées par le code informatique. L’un des objectifs de la modélisation des données est de créer la méthode la plus efficace de stockage des informations tout en permettant un accès et un reporting complets.

Diagramme relationnel des entités pour la modélisation des données

Un diagramme relationnel des entités (ERD), initialement proposé par Peter Chen en 1976, est une représentation visuelle de la modélisation des données à l’aide de symboles et d’une notation qui décrit comment ces données sont liées les unes aux autres. Il peut être directement utilisé par les développeurs de bases de données comme plan directeur pour la mise en œuvre des données dans des applications logicielles spécifiques. Tout objet, tel que les entités, les attributs d’une entité, les ensembles de relation et les autres attributs de relation peuvent être caractérisés à l’aide du diagramme ER.

Un ERD permet aux lecteurs de comprendre la relation entre différents champs de manière efficace. Les symboles sont utilisés pour représenter efficacement les informations et ils aident également à comprendre le fonctionnement de la base de données. Les diagrammes ER constituent une technique de modélisation des données très utile qui comprend :

1. Les diagrammes ER sont faciles à comprendre et ne nécessitent pas qu’une personne suive une formation approfondie pour pouvoir travailler avec elle de manière efficace et précise. Cela signifie que les concepteurs peuvent utiliser les diagrammes ER pour communiquer facilement avec les développeurs, les clients et les utilisateurs finaux, quelles que soient leurs compétences en informatique.
2. Les diagrammes ER sont facilement traduisibles en tables relationnelles qui peuvent être utilisées pour construire rapidement des bases de données.
3. Les diagrammes ERD peuvent être appliqués dans d’autres contextes tels que la description des différentes relations et opérations au sein d’une organisation.

Les éléments de l’ERD

La modélisation ERD est une structure descendante de conception de bases de données qui commence par l’identification des données importantes appelées entités et relations en combinaison avec les données qui doivent être caractérisées dans le modèle. Ensuite, les concepteurs de modèles de base de données peuvent ajouter d’autres détails tels que les informations qu’ils veulent détenir sur les entités et les relations qui sont les attributs et toutes les contraintes sur les entités, les relations et les attributs. La modélisation ER est une technique importante à maîtriser pour tout concepteur de base de données et constitue la base de la méthodologie.

Type d’entité : C’est un groupe d’objets ayant les mêmes propriétés qui sont identifiés par l’entreprise comme ayant une existence indépendante. Le concept de base du modèle ER est le type d’entité qui est utilisé pour représenter un groupe d' »objets » dans le « monde réel » avec les mêmes propriétés. Un type d’entité a une existence indépendante dans une base de données.

Les attributs sont les propriétés des entités qui sont représentées à l’aide de figures elliptiques. Chaque figure elliptique représente un attribut et est directement reliée à son entité (qui est représentée par un rectangle).

Un type de relation est un ensemble d’associations entre un ou plusieurs types d’entités participants. Chaque type de relation reçoit un nom qui décrit sa fonction. Il existe quatre types de relations. Ce sont :

• Un à un : Lorsqu’une seule instance d’une entité est associée à la relation, elle est qualifiée de « 1:1 ».
• One-to-many : Lorsque plus d’une instance d’une entité est liée et associée à une relation, on parle de ‘1:N’.
• Many-to-one : Lorsque plus d’une instance d’une entité est liée à la relation, on parle de ‘N:1’.
• Many-to-many : Lorsque plus d’une instance d’une entité à gauche et plus d’une instance d’une entité à droite peuvent être liées par la relation, on parle alors de relation « N:N ».

Voici quelques exemples :

Un à un

Un à plusieurs

Many to many

One to zero or many

Modèles de données : Conception conceptuelle / logique et physique

La modélisation ERD reconnaît trois niveaux d’abstraction différents auxquels les modèles sont développés. Les trois niveaux de modélisation des données, modèle de données conceptuel, modèle de données logique et modèle de données physique.

Les modèles conceptuels, logiques et physiques ou ERD sont trois façons différentes de modéliser les données dans un domaine. Bien qu’ils contiennent tous des entités et des relations, ils diffèrent par les objectifs pour lesquels ils sont créés et les publics qu’ils sont censés cibler. Une compréhension générale de ces trois modèles est que l’analyste métier utilise le modèle conceptuel et logique pour modéliser les données requises et produites par le système sous un angle métier, tandis que le concepteur de base de données affine la conception initiale pour produire le modèle physique afin de présenter la structure physique de la base de données prête à être construite.

Nous comparons ici ces trois types de modèles de données. Le tableau ci-dessous compare les différentes caractéristiques :

Conceptuel : Un modèle conceptuel doit être axé sur les choses liées à l’entreprise et à ses exigences. Il est recueilli à partir des exigences de l’entreprise. Les entités et les relations modélisées dans un tel ERD sont définies autour des besoins de l’entreprise. La nécessité de satisfaire la conception de la base de données n’est pas encore prise en compte. L’ERD conceptuel est le modèle le plus simple parmi tous.

Logique : Un modèle logique doit être axé sur la conception de données concernant ces choses, mais sans référence à une implémentation physique particulière. Il est plus complexe qu’un modèle conceptuel dans la mesure où les types de colonnes sont définis. Notez que la définition des types de colonnes est facultative et que si vous le faites, c’est pour faciliter l’analyse commerciale. Cela n’a encore rien à voir avec la création de bases de données.

Physique : Un modèle physique doit se concentrer sur la façon dont les données logiques doivent être représentées et stockées dans une base de données physique particulière. Il représente le plan de conception réel d’une base de données relationnelle. Il représente la façon dont les données doivent être structurées et reliées dans un SGBD spécifique, il est donc important de prendre en compte la convention et la restriction du SGBD que vous utilisez lorsque vous concevez un ERD physique. Cela signifie qu’une utilisation précise du type de données est nécessaire pour les colonnes d’entités et que l’utilisation de mots réservés doit être évitée pour nommer les entités et les colonnes. En outre, les concepteurs de bases de données peuvent également ajouter des clés primaires, des clés étrangères et des contraintes à la conception.

Exemple – Inscription des étudiants

Une compréhension générale aux trois modèles de données est que l’analyste métier utilise un modèle conceptuel et logique pour modéliser les objets métier existent dans le système, tandis que le concepteur de base de données ou l’ingénieur de base de données élabore le modèle ER conceptuel et logique pour produire le modèle physique qui présente la structure physique de la base de données prête à être créée. Voici un autre exemple pour illustrer les 3 différents niveaux du modèle de données.

Modèle de données conceptuel

Modèle de données logique

Modèle de données physiques

Comparing Conceptual / Logical and Physical ER Model

While all the three levels of an ER model contain entities with attributes and relationships, they differ in the purposes they are created for and the audiences they are meant to target. The table below shows the difference between the three data models.

ERD features	Conceptual	Logical	Physical
Entity (Name)	Yes	Yes	Yes
Relationship	Yes	Yes	Yes
Columns		Yes	Yes
Column’s Types		Optional	Yes
Primary Key			Yes
Foreign Key			Yes