Qu’est-ce qu’un schéma de base de données ?

Les schémas utilisent généralement des représentations visuelles pour communiquer l’architecture de la base de données, devenant le fondement des pratiques de gestion des données des organisations. Ce processus de conception de schéma de base de données est également connu sous le nom de modélisation de données.

Ces modèles de données servent à plusieurs rôles, notamment aux utilisateurs de bases de données, aux administrateurs de bases de données et aux programmeurs. Ils peuvent par exemple aider les administrateurs de bases de données à gérer les processus de normalisation pour éviter la duplication des données. Les analystes peuvent également naviguer dans ces structures de données pour générer des rapports ou mener d’autres analyses métier utiles. Ces diagrammes constituent une documentation précieuse dans le système de gestion de base de données (SGBD), garantissant l’alignement des différentes parties prenantes.

Un schéma de base de données est considéré comme le « schéma directeur » d’une base de données, qui décrit les relations éventuelles à d’autres tables ou à d’autres modèles de données. En fait, le schéma ne contient pas réellement de données.

Un échantillon de données tiré d’une base de données à un point dans le temps est ce que l’on appelle une instance de base de données. Elle contient toutes les propriétés que le schéma décrit comme des valeurs de données. Les instances de base de données n’étant qu’un instantané ponctuel, elles sont susceptibles de changer au fil du temps, contrairement aux schémas de base de données.

Bien que le terme schéma soit largement utilisé, il désigne généralement trois types de schémas différents : un schéma de base de données conceptuel, un schéma de base de données logique et un schéma de base de données physique.

• Les schémas conceptuels offrent une vue d’ensemble de ce que le système contient, de la manière dont il est organisé et des business rules impliquées. Les modèles conceptuels sont généralement créés dans le cadre du processus de collecte des exigences initiales du projet.

• Les schémas de base de données logiques sont moins abstraits que les schémas conceptuels. Ils définissent clairement les objets du schéma avec des informations telles que les noms de table, les noms de champs, les relations entre les entités et les contraintes d’intégrité, c’est-à-dire toutes les règles qui régissent la base de données. Cependant, ils n’incluent généralement aucune exigence technique.

• Les schémas de base de données physiques fournissent les informations techniques absentes du schéma de base de données logique, en plus des informations contextuelles, telles que les noms de table, les noms de champ, les relations entre les entités, etc. Autrement dit, ils incluent également la syntaxe qui est utilisée pour créer ces structures de données dans le stockage sur disque.

Dans les schémas logiques et les schémas physiques, les tables de base de données ont une clé primaire ou une clé étrangère, qui sert d’identifiants uniques pour les entrées individuelles d’une table. Ces clés sont utilisées dans les instructions SQL pour joindre des tables, créant ainsi une vue unifiée des informations. Les diagrammes de schéma sont particulièrement utiles pour montrer ces relations entre les tables, et ils permettent aux analystes de connaître les clés à utiliser pour les jointures. Il existe deux autres types de schémas qui sont également couramment référencés dans le contexte des systèmes de gestion de bases de données relationnelles (SGBDR) : nous les connaissons sous le nom de schémas en étoile et de schémas en flocon de neige.

Alors que les schémas conceptuels, logiques et physiques contiennent différents niveaux d’informations sur les bases de données dans leurs diagrammes, les schémas en étoile et en flocon de neige représentent ces relations entre les entités différemment. Pour être plus précis, un schéma en étoile est un type de schéma de base de données relationnelle composé d’une table de faits unique et centrale entourée de tables de dimension. Ce schéma a tendance à être considéré comme plus simple que le schéma en flocon de neige.

Un schéma en flocon de neige se compose d’une table de faits connectée à un grand nombre de tables de dimension, qui peuvent être connectées à d’autres tables de dimension par le biais d’une relation plusieurs-à-un. L’avantage de ce schéma, c’est le faible niveau de redondance des données, mais il n’est pas aussi performant en termes d’exécution des requêtes.

Comme leur nom l’indique, un schéma en étoile ressemble à une étoile, et un schéma en flocon de neige à un flocon de neige.

Alors que le big data continue de s’étendre, les objets et les schémas de base de données sont essentiels pour garantir l’efficacité des opérations quotidiennes de l’entreprise. Si les modèles relationnels sont mal organisés et mal documentés, ils seront plus difficiles à gérer, ce qui posera des problèmes à la fois à ses utilisateurs et à l’entreprise.

Voici quelques-uns des principaux avantages des schémas de base de données :

• Accès et sécurité :  La conception des schémas de base de données permet d’organiser les données en entités distinctes, ce qui facilite le partage d’un schéma unique dans une autre base de données. Les administrateurs peuvent également contrôler les accès grâce à des autorisations de base de données, ajoutant ainsi une couche de sécurité qui bénéficie à davantage de données propriétaires. Par exemple, un schéma unique peut contenir des données personnelles (PII), qu’il vaudrait mieux chiffrer à des fins de confidentialité et de sécurité.

• Organisation et communication : La documentation des schémas de base de données permet une meilleure organisation et une meilleure communication entre les parties prenantes internes. Comme elle fournit une source d’information commune, elle permet aux utilisateurs de comprendre les contraintes logiques et les méthodes d’agrégation entre les tables.

• Intégrité : Cette organisation et cette communication contribuent également à garantir la validité des données. Cela peut par exemple aider les administrateurs de bases de données à gérer les processus de normalisation pour éviter la duplication des données. Cela peut également les aider à surveiller la conformité des contraintes dans la conception de base de données du schéma, pour assurer le respect des propriétés ACID (atomicité, cohérence, isolement, durabilité).