نموذج البيانات المفاهيمي (Conceptual Data Model)

3. نموذج البيانات المفاهيمي

يسمح نموذج البيانات المفاهيمي (Conceptual Data Model) بتمثيل البيانات المستعملة من طرف نظام المعلومات للمؤسسة بواسطة رسم أو شكل، يتم من خلاله وصف الكيانات بخصائصها و الروابط و العلاقات التي تربطها ببعضها البعض دون الأخذ بعين الاعتبار تنظيمها و كيفية استخدامها.

يستخدم نموذج "كيان-رابطة" لتمثيل البيانات عن طريق رسم أو شكل و الذي يستعمل مفهوم الكيان (Entity)، الرابطة (Relationship) و الخاصية (Property).

 

صورة ‏2.1 مثال نموذج بيانات مفاهيمي

1.3. الكيان (Entity)

هو مجموعة من الكائنات المادية أو المعنوية، لها نفس الخصائص و معرف باسم عادة ما يكون عبارة عن فاعل يقوم بفعل مهم في نظام المعلومات المؤسسة قيد الدراسة و الرقمنة وله وجود مستقل.

يمثل الكيان في نموذج البيانات المفاهيمي بواسطة مستطيل يحمل اسم الكيان.

مثال:

• كيان الطلبة، الأساتذة، الميادين، المقاييس، الشعب و التخصصات.
• كيان الزبائن، الطلبيات و السلع.
• كيان الطائرات، الرحلات، الزبائن و المدن.

صورة 2.2 أمثلة عن الكيانات

2.3. الرابطة (Relationship)

هي علاقة منطقية لها معنى، تربط بين مجموعة من الكيانات التي يحتوي عليها النظام المعلوماتي للمؤسسة قيد الدراسة و الرقمنة، معرفة بفعل و ليس لها وجود مستقل بل وجودها مرتبط ارتباطا وثيقا بوجود الكيانات التي تربطها، و يمكن أن يكون لها خصائص.

تمثل الرابطة في نموذج البيانات المفاهيمي بواسطة شكل بيضوي يحمل اسم الرابطة و له أطراف متصلة بالكيانات المرتبطة بها.

مثال:

• تحتوي الشعب على مجموعة من التخصصات، الرابطة "تحتوي" تربط بين كيان الشعب و كيان التخصصات.
• تنتمي الشعبة إلى ميدان، الرابطة "تنتمي" تربط بين كيان الشعبة و كيان الميدان.
• تدرس المقاييس من طرف الأساتذة، الرابطة "تدرس" تربط بين كيان الأساتذة  وكيان المقاييس.

 

صورة 2.3 أمثلة عن الرابطات

1.2.3. الرابطة الثنائية

هي رابطة تربط بين كيانين إثنين فقط، تعتبر أسهل رابطة يمكن تمثيلها.

2.2.3. الرابطة الانعكاسية

هي رابطة ثنائية تربط بين الكيان ونفسه.

3.3. الخاصية (Property)

تسمى كذلك الصِفة أو السِمة، هي معلومة أساسية تصف أو تخص كيان أو رابطة، لها اسم، نوع من أنواع البيانات (حروف، أرقام، تواريخ، ...) و مجموعة من القيم و يمكن أن يكون لها تنسيق خاص.

مثال:

• اسم الخاصية "النقطة" عدد حقيقي و تأخذ قيمها في المجال 0..20.
• اسمية الخاصية "الكمية" عدد طبيعي موجب.
• اسم الخاصية "اسم الطالب" عبارة عن نص.
• اسم الخاصية "تاريخ الميلاد" تاريخ صحيح يكتب بالتنسيق "12/05/1999".

 صورة 2.4 أمثلة عن كيانات مع خصائصها

1.3.3. الفرق بين الكيان والخاصية

نلاحظ أن كل من الكيان و الخاصية معرفان باسم، و السؤال الذي يطرح نفسه بشدة و يضع المصمم في كثير من الأحيان في حيرة من أمره هو كيف يمكن أن نفرق بين الكيان و الخاصية، هنا نشير إلى أن الكيان عادة ما يكون شيء ماديا ظاهرا للعيان (كالطالب، الأستاذ، الكتاب، ...).

الفرق الثاني هو أنه لا يمكن بأي حال من الأحوال أن يكون للكيان نوع من أنواع البيانات المعروفة (حروف، أرقام، تواريخ، ...)، فمثلا لا يمكن القول أن للطالب نوع أي أن الطالب ليس عبارة نص أو حروف، كما أنه ليس عبارة عن أرقام أو تاريخ، بينما الخاصية لها نوع و نوع واحد فقط من أنواع البيانات، فمثلا اسم الطالب عبارة عن حروف أو كلمات فقط، رقم التسجيل عبارة عن أرقام فقط.

الفرق الثالث المهم جدا، هو أنه لا يمكن بأي حال من الأحوال أن يأخذ الكيان قيمة معينة، فمثلا لا يمكن القول بأن قيمة الطالب هي محمد أو علي، أو مثلا قيمة الطالب هي رقم التسجيل 123564، بينما يمكن تقييم الخاصية بمعنى أنها يمكن أن تأخذ قيمة محددة في نوع واحد من أنواع البيانات، فمثلا يمكن القول بأن قيمة اسم الطالب هي محمد أو علي و تكون دائمة عبارة عن حروف، أو مثلا قيمة رقم التسجيل هي 123564 و تكون دائما عبارة عن أرقام.

الملاحظة الأخيرة فيما يتعلق الفرق بين الكيان و الخاصية، هو وجود مجموعة من الصفات أو السمات التي يتصف بها الكيان بأنواع مختلفة من أنواع البيانات، فمثلا يمكن أن تكون لكيان الطالب الصفات التالية رقم تسجيل (رقم)، اسم الطالب (حروف)، لقب الطالب (حروف)، تاريخ الميلاد (تاريخ)، ...الخ، بينما الخاصية ليس لها صفات متعددة وإنما لها مجموعة من القيم بنوع واحد من أنواع البيانات.

2.3.3. المُعَرف (Identifier)

هو خاصية (أو مجموعة من الخصائص) التي يتصف بها الكيان، تتم من خلالها التفريق بين مجموع كائنات الكيان الواحد بدقة و بدون التباس، أي لا يمكن وجود قيمتان من قيم خاصية المُعرف متطابقتان.

يكتب المُعرف في نموذج البيانات المفاهيمي في أول خصائص الكيان بخط غليظ و يوضع تحته خط.

مثال:

• الخاصية "رقم التسجيل" هي معرف كيان الطلبة لأنه لكل طالب رقم التسجيل الخاص به و بذلك يستحيل وجود طلبة لهم نفس رقم التسجيل.
• الخاصية "اسم الطالب" أو "لقب الطالب" لا يمكنهما لعب دور المعرف لأنه من الممكن جداً وجود طلبة لهم نفس الاسم أو نفس اللقب أو حتى نفس الاسم و نفس اللقب معاً.

3.3.3. اختيار نوع المُعرف

من الأفضل أن يكون المُعرف عبارة عن خاصية بسيطة واحدة و ليس مجموعة من الخصائص قدر المستطاع لأن ذلك يسهل عملية ربط الجداول ببعضها البعض بواسطة علاقات، ثم من المستحسن جداً أن يكون عبارة عن أرقام طبيعية و ليس نصوص أو تواريخ مثلا، لأنه من السهل جدا على الآلة و البرامج التعامل معها كما أنه يأخذ مساحة أقل للتخزين في القرص الصلب، و في الأخير من المستحسن جداً أن يأخذ قيم ثابتة و غير متغيرة مع مرور الوقت.

4.3. درجة التَشَارُك (Cardinality)

هي عدد المرات التي يمكن للكيان أن يشارك بها في الرابطة مع الكيان الآخر، يعبر عنها بواسطة رقمين، يدل الرقم الأول على أصغر عدد للمشاركات و يأخذ القيمة 0 أو 1، بينما يدل الرقم الثاني على أكبر عدد للمشاركات و يأخذ القيمة 1 أو ن، و تأخذ الحالات التالية:

• (0، 1) أي صفر-واحد و تدل على أنه يمكن للكيان أن لا يشارك في الرابطة أو يشارك على الأكثر مرة واحدة فقط.
• (0، ن) أي صفر-متعدد و تدل على أنه يمكن للكيان أن لا يشارك في الرابطة أو يمكن أن يشارك عدة مرات.
• (1، 1) أي واحد-واحد و تدل على أنه يجب أن يشارك الكيان على الأقل مرة واحدة في الرابطة و واحدة على الأكثر.
• (1، ن) واحد-متعدد و تدل على أنه يجب على الكيان أن يشارك على الأقل مرة واحدة في الربطة، كما يمكن أن يشارك عدة مرات.

ملاحظات مهمة جداً

• كل الكيانات التي يحتوي عليها نموذج البيانات المفاهيمي يجب أن تكون مرتبطة ببعضها البعض، بمعنى آخر أنه يستحيل وجود كيان مستقل غير مربوط على الأقل بواسطة رابطة واحدة مع كيان آخر.
• الرابطة التي تكون درجة التشارك فيها من جهة (0، 1) أو (1، 1) دائما لا تحتوي على خصائص.
• لكل نظام معلوماتي معين، يوجد نموذج بيانات مفاهيمي وحيد.

5.3. خطوات إنشاء نموذج البيانات المفاهيمي

عدة طرق اقترحت لإنشاء النموذج المفاهيمي للبيانات و لكن لا توجد طريقة تؤدي إلى نتيجة مرضية بنسبة 100%، لخصت في طريقتين هما الاستنتاج المباشر من الوصف و الاستنتاج باستعمال الارتباطات الوظيفية.

1.5.3. استنتاج مباشر من اللغة الطبيعية

يعتمد هذا النوع من التصميم على استخراج و استنتاج الكيانات و الروابط انطلاقا من وصف النظام المعلوماتي للمؤسسة بواسطة اللغة الطبيعية و ذلك باتباع القاعدتين التاليتين:

• القاعدة الأولى: الأسماء (الفاعلون) يصبحون كيانات،
• القاعدة الثانية: الأفعال تصبح روابط.

مثال:

ليكن الوصف التالي: "يعين الموظف في رتبة واحدة، كما يمكن تعيين أكثر من موظف في نفس الرتبة"،

استنادا إلى القاعدتين السابقتين نجد أن:

- الأسماء هي "الموظف" و "الرتبة"،

- الفعل هو "يعين"،

و بذلك نستنتج النموذج المفاهيمي للبينات كالتالي:

 

صورة 2.5 استنتاج مباشر لنموذج بينات مفاهيمي

يصعب تطبيق هذا النهج على نظام معلوماتي كبير ويترك جزءًا كبيرًا من الحدس في البحث عن الكيانات، كما أنه من الضروري المرور بمرحلة التحقق للتأكد من صحة نموذج البيانات المفاهيمي الناتج للحصول على نتيجة مرضية؛

2.5.3. استنتاج من تحليل الارتباطات الوظيفية

تتم هذه الطريقة على عدة مراحل و تعطي نتيجة مرضية جداً، و لكنها تصبح ثقيلة و طويلة في حالة نظام معلوماتي يحتوي على بيانات و خصائص كثيرة جدا، تتلخص في المراحل التالية:

1. جرد و إحصاء البيانات في قاموس البيانات،
2. تنقية قاموس البيانات،
3. البحث عن الكيانات المادية و/أو الخصائص التي يمكن أن تلعب دور المعرف،
4. تجميع الخصائص في الكيانات المستخرجة،
5. إيجاد روابط و علاقات منطقية بين الكيانات،
6. إضافة درجات التشارك،
7. التحقق من صحة نموذج البيانات المفاهيمي.

6.3. معايير التحقق من صحة نموذج البيانات المفاهيمي

1.6.3. القاعدة الأولى

كل الخصائص التي يحتوي عليها نموذج البيانات المفاهيمي يجب أن تكون أساسية أي غير قابلة للحساب أو الاستنتاج من الخصائص الأخرى، بمعنى آخر أي يجب حذف كل  هذه الخصائص.

2.6.3. القاعدة الثانية

كل الخصائص التي يحتوي عليها نموذج البيانات المفاهيمي يجب أن تكون غير مركبة أي غير قابلة للتجزئة إلى عدة خصائص، بمعنى آخر يجب تجزئة هذه الخصائص.

ملاحظة: تعتبر الخاصية مركبة في حالة الحاجة إلى استعمال جزء منها.

3.6.3. القاعدة الثالثة

يجب أن تكون لكل خاصية من خصائص الكائن الواحد قيمة وحيدة.

4.6.3. القاعدة الرابعة

يجب أن يكون لكل كيان خاصية أو مجموعة من الخصائص تلعب دور المُعرف، في حالة عدم وجوده يجب إضافة معرف اصطناعي.

5.6.3. القاعدة الخامسة

يجب على كل خصائص الكيان واحد أن ترتبط ارتباطا كليا  و بطريقة مباشرة  بمعرف هذا الكيان.

6.6.3. القاعدة السادسة

في حالة وجود رابطة تحتوي على مجموعة من الخصائص، يجب على هذه الأخيرة أن ترتبط ارتباطا كليا و مباشرا بكل معرفات الكيانات المرتبطة بها.

7.3. تمرين إدارة مدرسة خاصة للتكوين

يتعلق بإدارة مدرسة خاصة للتكوين في الإعلام الآلي، إذ تقوم هذه الأخيرة بعرض مجموعة من التكوينات، لكل تكوين مدة محددة و ثمن، كما يحتوي كل تكوين على مجموعة من المقاييس، لكل مقياس معامل.

جدول ‏2‑2 قائمة التكوينات المقترحة من طرف مدرسة التكوين

رمز التكوين	تسمية التكوين	مدة التكوين	ثمن التكوين
1	تقني سامي في الإعلام الآلي للتسيير	36	360.000,00
2	تقني سامي في الشبكات	36	360.000,00
3	تقني سامي في قواعد البيانات	36	360.000,00
4	عون حفظ البيانات	3	30.000,00
...	...	...	...

عندما يتقدم طالب بطلب التسجيل في تكوين محدد، يتم أولا التأكد من سنه إذ لا يقبل من هم تحت سن 18، ثم بعد ذلك، يتم في سجل خاص بكل تكوين، تسجيل معلوماته الشخصية خاصة الاسم و اللقب، تاريخ و مكان و ولاية ميلاده وكذلك تاريخ التسجيل، ثم تقدم له شهادة تسجيل.

صورة ‏2‑1 نسخة من شهادة التسجيل المسلمة من طرف مدرسة التكوين

بعد مدة من متابعة الدروس، يجري تقييم الطلبة في مختلف مقايس التكوين التابعين له، ثم تقدم للإدارة النقاط التي تحصل عليها كل طالب في مقياس ما على شكل نقطتين، الأولى خاصة بالموجه و الثانية خاصة بالامتحان، بعد استلام النقاط يتم ادراجها و حساب معدل كل طالب في المقياس بواسطة المعادلة التالية:

معدل المقياس = [(نقطة الموجه + (نقطة الامتحان X 2)) / 3]،

ثم في النهاية يتم حساب معدله العام في التكوين بواسطة المعادلة التالية:

المعدل العام = [(مجموع (معدلات المقاييس X المعاملات)) / مجموع المعاملات]،

و في الأخير يقدم له كشف النقاط.

صورة ‏2‑2 قائمة نقاط مقياس

بالنسبة لدفع حقوق التكوين، يقوم الطلبة مع نهاية كل شهر، بتسديد حقوق التكوين الشهرية ويسلم لهم وصل تسديد يحتوي على رقم الوصل، تاريخ الوصل و المبلغ المسدد و كذلك المبلغ الباقي للتسديد.

العمل المطلوب:

1. قم بجرد و إحصاء كل البيانات، ثم قم بإنشاء قاموس البيانات الخام (الموسع)؟
2. قم بتنقية قاموس البيانات الخام ثم استنتج قاموس البيانات الأساسية (المبسط)؟
3. قم باستخراج الكيانات و اقترح معرف لكل منها؟
4. قم بإضافة الخصائص لكل كيان؟
5. استخرج الروابط التي تربط كل كيان مع الآخر؟
6. استنج نموذج البيانات المفاهيمي (التصوري) مع درجات التشارك؟

1.7.3. قاموس البيانات الخام لإدارة مدرسة تكوين

بعد الملاحظة الدقيقة للنظام المعلوماتي الخاص بإدارة مدرسة خاصة للتكوين، تم جرد وتقييد البيانات التالية:

الرقم	رمز البيانات	تسمية البيانات	نوع البيانات	حجم البيانات	طبيعة البيانات	الملاحظة
1	Code_Format	رمز التكوين	رقم	2	أساسية
2	Lib_Format	تسمية التكوين	نص	50	أساسية
3	Duree_Format	مدة التكوين	رقم	2	أساسية	أكبر من 3 (بالشهر)
4	Prix_Format	ثمن التكوين	رقم	10	أساسية	عدد حقيقي مع رقمين بعد الفاصلة، أكبر من 30.000
5	Lib_Module	المقياس	نص	50	أساسية
6	Coefficient	المعامل	رقم	1	أساسية	معامل المقياس، محصور بين 1 و9
7	Nom_et_Prenom	اسم ولقب الطالب	نص	60	أساسية
8	Date_Nais	تاريخ الميلاد	تاريخ	8	أساسية	JJ/MM/AAAA
9	Lieu_Nais	مكان الميلاد	نص	40	أساسية	اسم بلدية الميلاد
10	Wilaya_Nais	ولاية الميلاد	نص	40	أساسية	اسم ولاية الميلاد
11	Num_Ins	رقم التسجيل	رقم	2	أساسية
12	Date_Ins	تاريخ التسجيل	تاريخ	8	أساسية	JJ/MM/AAAA
13	Note_TD	نقطة الموجه	رقم	4	أساسية	محصورة بين 0 و 20
14	Note_Examen	نقطة الامتحان	رقم	4	محسوب	محصورة بين 0 و 20
15	Moy_Module	معدل المقياس	رقم	4	محسوب	محصورة بين 0 و 20
16	Moy_Generale	المعدل العام	رقم	4	محسوب	محصورة بين 0 و 20
17	Lib_Module	تسمية المقياس	نص	50	أساسية
18	Numero	الرقم	رقم	2	أساسية	رقم تسجيل الطالب
19	TD	الموجه	رقم	4	أساسية	نقطة الموجه، محصورة بين 0 و 20
20	Examen	الامتحان	رقم	4	أساسية	نقطة الامتحان، محصورة بين 0 و 20
21	Moyenne	المعدل	رقم	4	محسوب	محصورة بين 0 و 20
22	Coefficient	المعامل	رقم	5	محسوب	= معامل المقياس X المعدل
23	Numero_Reçu	رقم الوصل	رقم	6	أساسية	عدد طبيعي
24	Date_Reçu	تاريخ الوصل	تاريخ	8	أساسية
25	Montant_Reçu	مبلغ الوصل	رقم	10	أساسية	عدد حقيقي مع رقمين بعد الفاصلة
26	Montant_Reste	المبلغ الباقي	رقم	10	محسوب	عدد حقيقي مع رقمين بعد الفاصلة

جدول 2.2 قاموس البيانات الخام لإدارة مدرسة تكوين

2.7.3. قاموس البيانات الأساسية

1.2.7.3. المترادفات

• نلاحظ وجود بيانات مترادفة في السطر 5 "المقياس" و السطر 17 "تسمية المقياس" إذ تدل على نفس البيانات، وعليه سوف نحذف الأولى ونحتفظ بالثانية.
• نلاحظ وجود بيانات مترادفة في السطر 11 "رقم التسجيل" و السطر 18 "الرقم" إذ تدل على نفس البيانات، وعليه سوف نحذف الثانية ونحتفظ بالأولى.
• نلاحظ وجود بيانات مترادفة في السطر 13 "نقطة الموجه" و السطر 19 "الموجه" إذ تدل على نفس البيانات، وعليه سوف نحذف الثانية ونحتفظ بالأولى.
• نلاحظ وجود بيانات مترادفة في السطر 14 "نقطة الامتحان" و السطر 20 "الامتحان" إذ تدل على نفس البيانات، وعليه سوف نحذف الثانية ونحتفظ بالأولى.
• نلاحظ وجود بيانات مترادفة في السطر 15 "معدل المقياس" و السطر 21 "المعدل" إذ تدل على نفس البيانات، ولكنها بيانات محسوبة سوف يتم حذفها.

2.2.7.3. المتعددة المعاني

• نلاحظ وجود بيانات متعددة المعاني في السطر 6 "المعامل" و السطر 22 "المعامل" إذ تدل الأولى على معامل المقياس، بينما تدل الثانية على معدل المقياس ضرب معامل المقياس، سوف تحذف هذه الأخيرة لأنها بيانات محسوبة.

3.2.7.3. البيانات المركبة

• نلاحظ وجود بيانات مركبة في السطر رقم 7 "اسم و لقب الطالب" لذا وجب تجزئتها  إلى "اسم الطالب" و "لقب الطالب" لأن النظام يحتاج إلى ترتيب القوائم حسب الاسم و اللقب و كذلك يحتاج إلى البحث عن الطلبة بوسطة هذه المعلومات.

4.2.7.3. البيانات المحسوبة

• سوف يتم حذف كل البيانات المحسوبة من قاموس البيانات الخام و هي "معدل المقياس"، المعدل العام" و "المبلغ الباقي".

5.2.7.3. قاموس البيانات الأساسية

بعد تنقية قاموس البيانات الخام نستنتج قاموس البيانات الأساسية التالي:

الرقم	رمز البيانات	تسمية البيانات	نوع البيانات	حجم البيانات	طبيعة البيانات	الملاحظة
1	Code_Format	رمز التكوين	رقم	2	أساسية
2	Lib_Format	تسمية التكوين	نص	50	أساسية
3	Duree_Format	مدة التكوين	رقم	2	أساسية	أكبر من 3 (بالشهر)
4	Prix_Format	ثمن التكوين	رقم	10	أساسية	عدد حقيقي مع رقمين بعد الفاصلة، أكبر من 30.000
5	Lib_Module	تسمية المقياس	نص	50	أساسية
6	Coefficient	معامل المقياس	رقم	1	أساسية	معامل المقياس، محصور بين 1 و9
7	Nom_Etud	لقب الطالب	نص	30	أساسية
8	Prenom_Etud	اسم الطالب	نص	30	أساسية
9	Date_Nais	تاريخ الميلاد	تاريخ	8	أساسية	JJ/MM/AAAA
10	Lib_Commune	مكان الميلاد	نص	40	أساسية	اسم بلدية الميلاد
11	Lib_Wilaya	ولاية الميلاد	نص	40	أساسية	اسم ولاية الميلاد
12	Num_Ins	رقم التسجيل	رقم	2	أساسية
13	Date_Ins	تاريخ التسجيل	تاريخ	8	أساسية	JJ/MM/AAAA
14	Note_TD	نقطة الموجه	رقم	4	أساسية	محصورة بين 0 و 20
15	Note_Examen	نقطة الامتحان	رقم	4	محسوب	محصورة بين 0 و 20
16	Numero_Reçu	رقم الوصل	رقم	6	أساسية	عدد طبيعي
17	Date_Reçu	تاريخ الوصل	تاريخ	8	أساسية
18	Montant_Reçu	مبلغ الوصل	رقم	10	أساسية	عدد حقيقي مع رقمين بعد الفاصلة

جدول 2.3 قاموس البيانات الأساسية لإدارة مدرسة خاصة في التكوين

3.7.3. الكيانات و خصائصها

بما أن الكيان هو مجموعة من الكائنات المادية أو المعنوية، معرف باسم و له مجموعة من الخصائص، فإن نموذج البيانات المفاهيمي لهذا النظام المعلوماتي البسيط يحتوي على الكيانات المهمة التالية:

1. كيان "الولايات" هو كيان مادي ظاهر للغاية لأنه مطلوب تسجيل ولاية الميلاد مع الخصائص رمز الولاية الذي تمت إضافته و يؤدي دور المعرف و تسمية الولاية،
2. كيان "البلديات" هو كيان مادي ظاهر للغاية لأنه مطلوب تسجيل بلدية (مكان) الميلاد مع الخصائص رمز البلدية الذي تمت إضافته و يؤدي دور المعرف و تسمية البلدية،
3. كيان "الطلبة" هو كيان مادي ظاهر للعيان مع الخصائص رقم التسجيل الذي تمت إضافته لكي يؤدي دور المعرف، اسم الطالب، لقب الطالب و تاريخ الميلاد و تاريخ التسجيل،
4. كيان "التكوينات" هو كيان معنوي مع الخصائص رمز التكوين التي تمت إضافته كي يؤدي دور المعرف، تسمية التكوين، مدة التكوين و ثمن التكوين،
5. كيان "المقاييس" هو كيان معنوي مع الخصائص رمز المقياس التي تمت إضافته لكي يؤدي دور المعرف، تسمية المقياس و معامل المقياس.
6. كيان "وصل التسديد" و هو كيان مادي ظاهر للغاية عبارة عن ورقة، معرف برقم الوصل له الخصائص التالية تاريخ الوصل و المبلغ المسدد، أما المبلغ الباقي للتسديد فهو خاصية يمكن حسابها لذلك لا تظهر في نموذج البيانات المفاهيمي.

4.7.3. الروابط و العلاقات بين الكيانات

بما أن الرابطة هي عبارة عن علاقة تربط مجموعة من الكيانات ببعضها البعض، معرفة بفعل، فإن كل الروابط البديهية التي تربط الكيانات ببعضها في نموذج البيانات المفاهيمي لهذا النظام المعلوماتي البسيط، هي روابط منطقية بسيطة يمكن استنتاجها بكل سهولة مثل:

1. رابطة "تنتمي" التي تربط كل بلدية مع الولاية التي تنتمي إليها، بحيث تكون درجة تشارك "واحد-واحد" (1-1) من جهة البلدية بمعنى أن كل بلدية تنتمي إلى ولاية واحدة فقط، بينما توجد درجة تشارك "واحد-متعدد" (1-ن) من جهة الولاية التي تدل على انتماء مجموعة من البلديات إلى ولاية واحدة.
2. رابطة "تحتوي" التي تربط كل تكوين مع المقاييس التي يحتوي عليها، بحيث تكون درجة تشارك "واحد-متعدد" (1-ن) من جهة التكوين بمعنى أن كل تكوين يحتوي على مجموعة من المقاييس، بينما توجد درجة تشارك "واحد-واحد" (1-1) من جهة المقياس التي تدل على أن كل مقياس ينتمي إلى تكوين واحد.
3. رابطة "ولد في" التي تربط كل الطالب مع بلدية ميلاده، بحيث تكون درجة تشارك "واحد-واحد" (1-1) من جهة الطالب التي تدل على أن كل طالب مولود في بلدية واحدة، بينما توجد درجة تشارك "صفر-متعدد" (0-ن) من جهة البلدية التي تدل على احتمال وجود مجموعة من الطلبة مولودين في نفس البلدية.
4. رابطة "يتابع" التي تربط كل طالب مع التكوين الذي سجل فيه و يتابعه، بحيث تكون درجة تشارك "واحد-واحد" (1-1) من جهة الطالب التي تدل على أن كل طالب يتابع تكوين واحد، بينما توجد درجة تشارك "صفر-متعدد" (0-ن) من جهة التكوين التي تدل على احتمال وجود مجموعة من الطلبة يتابعون نفس التكوين.
5. رابطة "تحصل على" نقطة الموجه و النقطة الامتحان، التي تربط كل طالب مع المقياس، بحيث تكون درجة تشارك "صفر-متعدد" (0-ن) من جهة الطالب التي تدل على أن لكل طالب مجموعة من النقاط في مختلف المقاييس، بينما توجد درجة تشارك "صفر-متعدد" (0-ن) من جهة المقياس التي تدل على أن لكل الطلبة نقاط في المقياس الواحد.
6. رابطة "سدد" التي تربط كل طالب مع وصل التسديد الذي قام بتسديده، بحيث تكون درجة تشارك "صفر-متعدد" (0-ن) من جهة الطالب التي تدل على أن كل طالب يقوم بمجموعة من التسديدات، بينما توجد درجة تشارك "واحد-واحد" (1-1) من جهة وصل التسديد التي تدل على أن كل وصل يسدد من طرف طالب واحد.

5.7.3. استنتاج نموذج البيانات المفاهيمي

صورة ‏2 6 نموذج البيانات المفاهيمي لإدارة مدرسة التكوين

خاتمة

تعرفنا في هذا الفصل الثاني على طريقة تصميم البيانات التي تعتبر من أهم المراحل التي تمر بها دورة حياة قواعد البيانات، فتعلمنا كيفية جرد و إحصاء البيانات و تقييدها في قاموس البيانات الخام، ثم تعلمنا كيفية تنقيته من المترادفات، البيانات المتعددة المعاني، البيانات المحسوبة و كيفية تجزئة البيانات المركبة إلى بيانات أساسية حسب حاجة النظام المعلوماتي إليها، ثم استنتاج قاموس البيانات الأساسية.

ثم انتقلنا إلى تعلم المفاهيم الأساسية التي يتكون منها نموذج البيانات المفاهيمي (أو التصوري)، كالكيانات، الروابط، الخصائص و درجات التشارك، ثم تابعنا الخطوات المتبعة في كيفية تصميمه و تمثيل هذه البيانات بواسطة رسم الذي يتكون من كيانات مادية أو معنوية متجانسة تحتوي على مجموعة من الخصائص و كيفية ربطها ببعضها البعض بواسطة روابط منطقية و كيفية إظهار درجة تشاركها في هذه الأخيرة، كما تعرفنا على القواعد المتبعة في التأكد من صحة التصميم.