Qu’est-ce qu’un schéma de base de données ?
Qu’est-ce qu’un schéma de base de données ?
Un schéma de base de données est une structure logique qui définit la manière dont les données sont organisées au sein d’une base de données. Les bases de données relationnelles et certaines bases de données non relationnelles utilisent des schémas pour décrire la structure de leurs données, leurs interconnexions et leurs processus internes. Les schémas de base de données fournissent un plan logique pour le stockage et l’organisation des données, afin d’améliorer l’accessibilité, la capacité de mise à l’échelle et l’intégrité des données pour les utilisateurs.
Quels sont les avantages d’un schéma de base de données ?
Comme un schéma de base de données définit la manière dont une entreprise organise ses données, son utilisation présente plusieurs avantages.
Amélioration de l’organisation
Les entreprises peuvent organiser leurs informations dans des structures de données claires afin d’améliorer l’organisation et de garantir que les relations entre les jeux de données sont claires et cohérentes. Un schéma bien défini permet également aux entreprises de mettre à l’échelle plus facilement leur système de gestion de base de données.
Amélioration de l’intégrité des données
En mettant en œuvre des règles relatives à la manière dont votre entreprise stocke les données à l’aide d’un schéma, vous garantissez un haut niveau d’intégrité, même dans les systèmes de stockage complexes. Le maintien de règles cohérentes permet de garantir la validité des données et de répondre aux exigences de conformité.
Augmentation de l’accessibilité
Un schéma de base de données offre différentes vues des structures de données globales que vous utilisez. Grâce à ces différents niveaux, les concepteurs, les administrateurs et les parties prenantes peuvent tous discuter de la structure même sans connaissances techniques.
Quelles sont les étapes à suivre pour concevoir un schéma de base de données ?
La conception de schémas de base de données couramment utilisés dans un système de gestion de base de données comporte trois étapes.
1. Schéma conceptuel de base de données
Une conception de schéma conceptuel de base de données est la vue de plus haut niveau d’une base de données, fournissant une vue d’ensemble de la base de données sans les détails mineurs. La conception d’un schéma conceptuel de base de données est généralement un dessin rapide à la main.
Par exemple, les bases de données relationnelles stockent les données dans des tables, chaque table contenant un jeu de données associées. Un schéma conceptuel de base de données peut décrire une table de produits et ses attributs, une table de clients et une relation « plusieurs-à-plusieurs » entre les tables. Cependant, un schéma conceptuel de base de données peut ne pas contenir de détails d’implémentation plus précis, tels que les types de données ou les contraintes d’accès.
Un schéma conceptuel est utile pour cartographier le flux de données global d’une organisation, sans trop fournir de détails.
2. Schéma logique de base de données
Une conception de schéma logique de base de données donne un aperçu de la façon dont les données d’une base de données sont structurées. Elle décrit la relation entre les entités et fournit plus de détails sur la façon dont les données sont organisées. Une conception de schéma logique de base de données est généralement un exercice de modélisation de données numériques.
Chaque entité du schéma de données est définie par rapport aux informations suivantes :
- Noms des tables
- Relations avec les entités
- Noms des attributs
- Valeurs par défaut
- Types de données
- Contraintes de sécurité
- Procédures
- Vues
- Index
- Métadonnées
Une conception de schéma logique complète garantit la cohérence et l’intégrité des données en fournissant des contraintes pour les données nouvelles et existantes.
Les schémas de base de données logiques ne comportent généralement aucune exigence technique.
3. Schéma physique de base de données
Un schéma physique de base de données décrit exactement où les données peuvent être trouvées dans une structure de base de données plus large. Il inclut des détails techniques de stockage, l’identification des emplacements des fichiers, les formats de stockage spécifiques et les stratégies d’indexation utilisées par chaque table pour stocker ses données. Une conception de schéma physique est généralement une combinaison de modèles de conception technique de base de données fixes et de spécifications utilisateur.
Le schéma physique est la forme la moins conceptuelle de schéma de base de données et offre un véritable aperçu de l’emplacement des données. Des schémas logiques et physiques sont nécessaires pour l’instanciation de la base de données.
Quels sont les moyens de modéliser des schémas de base de données ?
Différents types de styles de schémas de base de données répondent à des besoins commerciaux et à des types de données distincts. Les bases de données de traitement des transactions en ligne (OLTP), telles que les systèmes de commande de produits, utilisent la technique de modélisation du schéma entité-association. Les bases de données de traitement analytique en ligne (OLAP), telles que les requêtes métier complexes, peuvent nécessiter différentes techniques de modélisation, telles que le schéma en étoile et le schéma en flocon de neige.
Voici quelques-uns des styles de schémas de base de données les plus populaires.
Schéma entité-association (ER)
Un schéma entité-association affecte chaque entité à une table, puis mappe les connexions entre les tables. Les schémas ER ont de multiples relations passerelle entre tous les éléments de données ; 1:1. 1:many et many:many. Ce type de schéma de base de données relationnelle utilise des tables, des colonnes et des lignes pour construire des systèmes de données, qu’ils connectent par le biais de relations et de contraintes.
Schéma en étoile
Les entreprises peuvent utiliser un schéma en étoile pour gérer et organiser de grands jeux de données sur la base de deux principes fondamentaux : les faits et les dimensions. Dans le contexte d’un schéma en étoile, les faits sont au centre de la structure et fournissent des éléments de données basés sur des mesures. Le nombre de transactions, le nombre de clics sur le site Web ou le total des achats sont des exemples de tels faits essentiels. Outre les dimensions, ce schéma fournit des informations supplémentaires sur le fait, par exemple quel client a effectué l’achat, d’où il l’a fait et quel produit il a acheté.
Schéma en flocon de neige
Un schéma en flocon de neige, tout comme un schéma en étoile, utilise une table de faits centrale qui se connecte ensuite à plusieurs tables de dimensions. Cependant, contrairement au schéma en étoile, les tables de dimensions du schéma en flocon de neige comporteront ensuite une série de tables de bases de données supplémentaires qui en découlent, offrant ainsi plus de détails sur ces dimensions. L’utilisation d’un schéma en flocon de neige est utile pour les données comportant un grand nombre de dimensions et de sous-dimensions. Les schémas en étoile et en flocon de neige sont souvent utilisés en informatique décisionnelle. Ces deux approches permettent aux utilisateurs de bases de données d’organiser leur vision des données selon des dimensions commerciales spécifiques.
Schéma hiérarchique
Un schéma hiérarchique de base de données utilise une structure arborescente, avec un nœud racine en haut qui se ramifie dans d’autres branches de nœud. Dans un modèle hiérarchique, chaque élément de données « parent » peut avoir plusieurs nœuds enfants, tandis que chaque nœud enfant ne peut avoir qu’un seul parent. Par exemple, un modèle hiérarchique pourrait commencer par une entreprise, s’étendre à chaque département, puis s’étendre aux employés individuels de chaque département.
Quel est le processus de conception d’un schéma de base de données OLTP ?
Le processus de conception d’un schéma de base de données est appelé modélisation des données.
Voici les principales étapes pour produire un modèle de données d’un système OLTP.
Rassemblement des exigences
Avant de créer une base de données, vous devez identifier son objectif et définir les informations clés, telles que les données que vous souhaitez qu’elle contienne et la manière dont vous prévoyez d’utiliser la base de données. La base de données qui vous convient le mieux peut varier en fonction des facteurs suivants :
- Données spécifiques que vous utilisez
- Requêtes dont vous avez besoin pour interagir avec la base de données
- Rapports que vous souhaitez générer
Cette étape décrit vos objectifs et oriente le processus de conception de votre schéma de base de données.
Création de diagrammes entité-association
Un diagramme entité association (ERD) montre comment les tables, les objets de base de données et les entités individuelles d’une base de données se connectent. La création d’un schéma conceptuel de votre base de données vous permet de visualiser son fonctionnement et de mieux comprendre les données qu’elle stocke.
À ce stade, vous pouvez également définir les conventions de dénomination que les tables, les colonnes, les objets de base de données et les index utilisent dans votre base de données. Les conventions permettent à chacun d’adopter une approche standard lors de la saisie des données.
Organisation des entités de données dans des tableaux
Sur la base de votre carte ERD, vous pouvez désormais organiser toutes vos données dans des tableaux spécifiques. Chaque entité de la structure de votre base de données doit avoir sa propre table, avec des colonnes individuelles contenant les attributs associés. Définissez la clé primaire qui vous permettra d’identifier et de récupérer facilement des valeurs de données spécifiques.
Normalisation des structures de données
La normalisation est un processus de la conception de schéma de base de données visant à réduire la redondance des données et à améliorer l’intégrité des données. Cela implique d’organiser les données dans des tableaux de telle sorte que les relations entre les données soient bien structurées et que les anomalies soient minimisées.
Il existe plusieurs formes normales, chacune ayant des exigences spécifiques. Chaque forme normale successive aborde un type de redondance ou de dépendance différent afin d’améliorer la cohérence des données et de rendre le schéma plus robuste.
1NF
1NF exige que chaque colonne contienne des valeurs atomiques (indivisibles) et que chaque enregistrement soit unique. Cela supprime les groupes répétitifs et les champs à valeurs multiples.
2NF
2NF s’appuie sur 1NF en garantissant que tous les attributs non principaux dépendent entièrement fonctionnellement de la clé primaire (c’est-à-dire qu’il élimine les dépendances partielles).
3NF
3NF ajoute que tous les attributs non principaux doivent dépendre uniquement de la clé primaire, et non d’autres attributs non principaux (c’est-à-dire qu’il supprime les dépendances transitives).
Mise en œuvre des mesures de sécurité
Créez une structure d’autorisations pour garantir que seuls les utilisateurs autorisés peuvent accéder à votre base de données et consulter les informations qu’elle contient. Vous pouvez attribuer des privilèges distincts à différents groupes d’utilisateurs de la base de données, tels que la possibilité de lire, d’écrire ou de supprimer des informations, afin de protéger vos données sensibles. Définissez des contrôles d’accès basés sur les rôles pour garantir que seuls les utilisateurs autorisés peuvent consulter ou modifier les données sensibles.
Test
En testant la conception du schéma de votre base de données à l’aide de requêtes de base et d’autres interactions, vous vous assurez que tout fonctionne comme prévu. La collecte de données sur le fonctionnement de la base de données à ce stade vous permettra d’apporter toute modification supplémentaire nécessaire pour garantir l’efficacité de votre schéma et l’absence de problèmes de performances.
Quelle est la différence entre un schéma de base de données et une instance de base de données ?
Un schéma de base de données fait référence à la conception globale d’une base de données, fournissant des informations sur sa structure, ce qu’elle peut inclure et les relations entre les jeux de données. Cependant, un schéma de données n’est que le plan de l’organisation des données ; le schéma ne contient aucune donnée.
Une instance de base de données est la session active qu’un schéma de base de données décrit et contient les données à un moment donné. Une instance est l’endroit où se trouvent les valeurs réelles des données et où elles changeront constamment à mesure que de nouvelles données sont ajoutées, supprimées ou mises à jour. Contrairement aux schémas de base de données, les instances de base de données contiennent toutes les données.
Qu’est-ce que la conversion de schéma de base de données ?
La conversion d’un schéma de base de données est le processus qui consiste à adapter un schéma de base de données existant à un nouveau format. Cela peut impliquer l’ajout ou la modification de tables, de colonnes, d’index, de contraintes ou de relations entre les tables.
L’objectif est souvent de répondre aux nouvelles exigences des applications, d’améliorer les performances ou de passer à un autre système de base de données. La conversion de schéma permet d’organiser les données de manière plus efficace ou de prendre en charge les fonctionnalités d’un nouveau système.
La migration des données peut nécessiter ou non une conversion de schéma, selon les bases de données source et de destination.
Comment AWS peut-elle prendre en charge vos besoins en matière de schéma de base de données ?
Le processus de modélisation des données est généralement effectué en dehors de la base de données. Une fois le modèle créé, Amazon Relational Database Service (RDS) prend en charge la création et la gestion de schémas via le langage SQL standard. Amazon RDS fournit des systèmes de gestion de bases de données relationnelles gérés tels que PostgreSQL, MySQL et Amazon Aurora.
Pour les migrations de bases de données, AWS Database Migration Service (DMS) est un service de migration géré qui permet de déplacer, rapidement et sûrement, vos bases de données et vos charges de travail d’analytique vers AWS. La base de données source reste pleinement opérationnelle durant la migration, ce qui minimise la durée d’indisponibilité des applications qui en dépendent.
La conversion des schémas DMS dans AWS DMS rend les migrations de bases de données entre différents types de bases de données plus prévisibles. Cela peut évaluer la complexité de votre migration pour votre fournisseur de données source et convertir les schémas de base de données et les objets de code. Vous pouvez ensuite appliquer le code converti à votre base de données cible.
La nouvelle fonctionnalité d’IA générative de la conversion des schémas AWS DMS automatise certaines des tâches de conversion de schémas les plus chronophages. Cette fonctionnalité convertit automatiquement jusqu’à 90 % des objets de schéma des bases de données commerciales en migrations PostgreSQL.
Vous pouvez également utiliser l’outil de conversion des schémas (SCT) pour convertir votre schéma de base de données existant d’un moteur de base de données à un autre.
Commencez à convertir des schémas de base de données sur AWS en créant un compte gratuit dès aujourd’hui.