Un schéma de base de données définit comment les données sont organisées au sein d'une base de documents relationnelle. Ce schéma de données comprend des contraintes logiques telles que les noms de table, les champs, les types de données et les relations entre ces entités. Les schémas utilisent généralement des représentations visuelles pour communiquer l'architecture de la base de données, devenant ainsi le socle de la discipline de gestion des données d'une organisation. Ce processus de conception de schéma de base de données s'appelle aussi la  modélisation de données.

Ces modèles de données répondent aux besoins de divers rôles, tels que les utilisateurs de base de documents, les administrateurs de base de documents et les programmeurs. Par exemple, il permet aux administrateurs de bases de données de gérer les processus de normalisation pour éviter la duplication de données. Il permet également aux analystes de naviguer dans ces structures de données pour réaliser des rapports ou d'autres analyses métier importantes. Ces diagrammes sont une documentation précieuse dans le système de gestion de base de données (SGBD), assurant l'alignement entre divers parties prenantes.

Schéma de base de données vs instance de la base de données

Un schéma de base de données est le « schéma directeur » d'une base de documents qui décrit comment les données peuvent être en relation avec d'autre tables ou d'autre modèles de données. Cependant, le schéma ne contient pas réellement de données.

Un échantillon de données d'une base de documents à un moment donné s'appelle une instance base de données. Il contient toutes les propriétés que le schéma décrit comme des valeurs de données. Comme les instances base de données ne sont qu'un instantané à un moment donné, 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 fait généralement référence à trois types de schéma différents : un schéma conceptuel de base de données, un schéma logique de base de données et un schéma physique de base de données.

• Les schémas conceptuels offrent une vue d'ensemble de ce que le système contiendra, de la manière dont il sera organisé et des règles métie impliquées. Les modèles conceptuels sont généralement créés dans le cadre du processus de collecte des exigences initiales du projet.

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

• Les schémas physiques de base de données fournissent les informations techniques qui manquent au type de schéma logique de base de données logique en plus des information contextuelle, telles que les noms de table, les noms de zone, les relations d'entité, etc, c'est-à-dire qu'ils comprennent également la syntaxe qui sera utilisée pour créer ces structures de données dans le stockage sur disque.

Schéma en étoile vs schéma en flocon

Dans les schémas logique et les schémas physiques, les tables base de base de données disposeront d'une clé primaire ou d'une clé externe qui feront office d'identifiants unique pour les entrées individuelles dans une table. Ces clés sont utilisées dans les instructions SQL pour joindre des tables et créer ainsi une vue unifiée d'informations. Les diagrammes de schéma sont particulièrement pratiques pour montrer ces relations entre les tables. Ils permettent également aux analystes de comprendre les clés sur lesquelles ils doivent effectuer des jointures. Il existe deux types de schéma supplémentaires qui sont également couramment référencés dans le contexte des systèmes de gestion de base de données relationnelle (RDBMS), à savoir les schémas en étoile et les schémas en flocon.

Alors que les schémas conceptuels, logiques et physiques contiennent différents niveaux d'information sur les bases de données dans leurs diagrammes, les schémas en étoile et les schémas en flocon représentent différemment ces relations entre les entités. Plus précisément, un schéma en étoile est un type de schéma relationnel de base de données composé d'une seule table centrale de faits entourée de tables de dimension, qui tend à être vu comme un schéma plus simple par rapport au schéma en flocon.

Un schéma en flocon est constitué d'une table de faits qui est connectée à plusieurs tables de dimension qui peuvent être connectées à d'autres tables de dimension par une relation plusieurs à un. Ce schéma offre l'avantage d'un faible niveau de redondance des données, mais n'est pas aussi efficace en ce qui concerne les performances des requêtes.

Comme son nom l'indique, un schéma en étoile tend à ressembler à une étoile, alors qu'un schéma en flocon tend à ressembler à un flocon.

Alors que le Big Data continue de croître, les objets et les schémas de base de données sont essentiels pour l'efficience des opérations quotidiennes de l'entreprise. Si les modèles relationnels sont mal organisés et mal documentés, ils sont plus difficiles à gérer et posent des problèmes tant pour les utilisateurs et l'entreprise.

Quelques avantages clés des schémas de base de données :

• Accès et sécurité :  la conception de schéma de base de données permet d'organiser les données en entités distinctes pour faciliter le partage d'un schéma unique avec une autre base de données. Les administrateurs peuvent également contrôler l'accès via des autorisations de base de données, afin de renforcer la sécurité pour disposer de données plus propriétaires. Par exemple, un seul schéma peut contenir informations personnellement identifiables (PII) que vous souhaitez chiffrer à des fins de confidentialité et de sécurité.

• Organisation et communication :  la documentation des schémas de base de données permet d'améliorer l'organisation et la communication entre les parties prenantes. Comme elle fournit une source de référence commune, les utilisateurs peuvent comprendre les contraintes logiques et les méthodes d'aggrégation entre les tables.  

• Intégrité : cette organisation et cette communication permettent également d'assurer la validité des données. Par exemple, les administrateurs de bases de données peuvent gérer les processus de normalisation pour éviter la duplication de données. Il est également possible de surveiller la conformité des contraintes dans la conception de la base du schéma, permettant ainsi de respecter les propriétés ACID (atomicité, cohérence, isolement, durabilité).