Qu'est-ce qu'une Datongletse Schéma?

Un schéma de base de données, ou schéma DB, est une conception abstraite représentant la manière dont vos données sont stockées dans une base de données. Les schémas de base de données peuvent être représentés visuellement à l'aide de diagrammes de schéma, tels que celui ci-dessous :

Un diagramme de schéma de base de données décrit visuellement les éléments suivants :

• La structure et l'organisation de vos données
• Différents éléments de la base de données (tels que les tables, les fonctions, les noms de champs et les types de données) et leurs relations

Les schémas de base de données sont au cœur de toute base de données évolutive et hautes performances. Il s'agit du modèle qui définit la manière dont une base de données stocke et organise les données, les relations entre ses composants et sa réponse aux requêtes.

Les schémas de base de données sont essentiels pour le la modélisation des données processus. Ils fournissent un cadre sur la manière dont les éléments d'une base de données sont liés les uns aux autres et fonctionnent ensemble.

Des schémas de base de données bien conçus vous aident à maintenir intégrité des données et améliorez l'efficacité de votre base de données. Explorons leur fonctionnement, leurs types et leurs avantages, et comment vous pouvez les construire correctement.

Datongletse Schéma vs. Datongletse instance

Quelques différences clés distinguent un schéma de base de données et un instance de base de données les uns des autres, qui sont les suivants :

Un schéma de base de données est le modèle qui décrit l'organisation, la structure et les relations entre les éléments au sein de la base de données. En revanche, une instance de base de données est un échantillon extrait d’une base de données à un moment donné.

Deuxièmement, un schéma de base de données est un framework et ne contient aucune donnée en lui-même. En revanche, une instance de base de données est un instantané de la base de données entière et de son contenu.

Enfin, un schéma de base de données ne change pas fréquemment au fil du temps, mais une instance de base de données peut varier en fonction du moment où une équipe de données l'obtient.

Types of Datongletse Schémas

Il y a différents types de schémas dans le contexte de datongletsest la suivante:

1. Schéma conceptuel

Un schéma conceptuel fournit une vue de haut niveau des entités, attributs et relations essentiels au sein d'un système de base de données. Au lieu d'approfondir des détails spécifiques sur les entités telles que les tables, les colonnes et les vues, les schémas conceptuels résument les détails d'implémentation spécifiques et se concentrent sur la signification commerciale des données.

Un schéma conceptuel vous aide à comprendre la structure sous-jacente de vos données. Il vous permet de détecter les écarts ou les problèmes avant qu'ils n'affectent les applications de données, les analyses ou les informations.

2. Schéma logique 

Un schéma logique fournit des détails de base sur les données. Contrairement à un schéma conceptuel, un schéma logique décrit également des objets spécifiques tels que des tables et des colonnes et ne se limite pas à des concepts abstraits.

Les schémas logiques vous aident à garantir que vos données sont organisées et stockées efficacement. Étant donné que ces schémas détaillent les relations entre les entités, ils sont encore plus utiles que les schémas conceptuels pour identifier les problèmes.

3. Schéma physique 

Un schéma physique est le plus élaboré des trois schémas, fournissant la description la plus détaillée des données et de leurs objets, tels que les tables, les colonnes, les vues et les index.

Contrairement à un schéma logique, un schéma physique offre des informations techniques et contextuelles. Il décrit les supports de stockage utilisés par chaque table d'une base de données et toutes les contraintes associées, permettant aux développeurs de choisir le support de stockage approprié pour chaque table.

À quoi servent les schémas de base de données ? 

Les schémas de base de données répondent à plusieurs objectifs, dont certains incluent :

1. Le développement d'applications

Les schémas de base de données sont les modèles de données avec lesquels les applications interagissent. Les applications peuvent interroger et manipuler des données de manière structurée à l'aide de schémas.

Pour les développeurs, les schémas servent de documentation décrivant la structure de la base de données. La disponibilité d'informations détaillées permet aux développeurs de comprendre comment ils doivent interagir avec la base de données, rédiger des requêtes et adhérer aux meilleures pratiques.

2. Sauvegardes et récupération

Les schémas de base de données aident à maintenir la cohérence et la fiabilité des sauvegardes de données. Leur structure claire et bien définie simplifie la restauration des données tout en améliorant la précision des sauvegardes.

De même, les schémas de base de données facilitent également la reprise après sinistre. Lorsqu'il s'agit de données corrompues ou perdues, un schéma bien conçu peut aider à restaurer une base de données dans son état d'origine et à maintenir l'intégrité des données.

3. Analyse des données et rapports

L'analyse des données et la génération de rapports deviennent plus faciles grâce au format structuré fourni par les schémas de base de données. Dans entreposage de données, les schémas aident à définir la structure de datamarts et les entrepôts et facilitent les requêtes et les agrégations complexes nécessaires aux tâches de business intelligence.

Qu’est-ce que la conception de schéma de base de données ? 

La conception de schéma de base de données consiste à créer un aperçu ou un plan qui définit la manière dont les données seront stockées, accessibles et gérées dans une base de données. Cela implique de spécifier les tables, leurs champs, les types de données, les relations, les contraintes et d'autres caractéristiques qui déterminent la manière dont les données seront stockées, accessibles et utilisées dans la base de données.

Un diagramme de schéma de base de données peut être visuel ou logique, et voici les conceptions de schéma de base de données les plus fréquemment utilisées :

Modèle relationnel

• Un modèle relationnel organise également les données en lignes et en colonnes dans des tableaux comme un modèle plat. Toutefois, vous pouvez afficher les relations entre les entités dans un modèle relationnel.
• À titre d'exemple, considérons une table contenant les dossiers des étudiants. Chaque ligne peut représenter un élève individuel et chaque colonne peut inclure un attribut, comme indiqué ci-dessous :

Modèle hiérarchique 

• Un schéma de base de données suivant un modèle hiérarchique aura des structures arborescentes, avec des nœuds enfants attachés aux nœuds parents.
• Un tel modèle permet de stocker des données imbriquées, c'est-à-dire une structure de données avec une ou plusieurs structures de types identiques ou variables.
• Par exemple, un ensemble de données répertoriant les familles d'un quartier peut avoir les noms des parents dans le nœud parent et les noms des enfants dans les nœuds enfants. Une entrée dans un tel ensemble de données pourrait ressembler à ceci :

Modèle plat 

• Un modèle plat organise les données plus simplement, généralement dans un tableau à une ou deux dimensions.
• Ce modèle fonctionne mieux pour les données simples, dépourvues de relations complexes et pouvant être organisées sous forme de tableau.
• Une feuille de calcul est un excellent exemple de modèle plat car elle organise les données simplement en lignes et en colonnes. Comme autre exemple, des données simples (numéros 1 à 100) disposées sous forme de tableau ressembleront à ceci :

Schéma en étoile 

• A schéma de base de données étoiles trie les données en « dimensions » et « faits ».
• Une table de dimensions contiendra des données descriptives, tandis qu'une table de faits aura une valeur numérique, comme indiqué ci-dessous :

Ici,

• La table de faits « Ventes » contient des mesures numériques, telles que les montants des ventes et les clés étrangères des tables de dimensions associées.
• Les tableaux de dimensions contiennent des attributs descriptifs liés aux mesures.
  • « Date Dimension » contient des informations sur les dates.
  • « Dimension du produit » contient des informations sur les produits
  • La « Dimension client » comprend des informations sur les clients
• Les tables de faits et de dimensions sont jointes via des relations de clé étrangère.

Schéma de flocon de neige

• Dans un schéma en flocon de neige, chaque table représente généralement un attribut à une seule dimension.
• Un schéma de base de données en flocon de neige fournit une représentation logique des données.
• Les tables de dimensions sont normalisées/divisées en plusieurs tables associées, chacune contenant un sous-ensemble d'attributs.
• Les relations entre les tables de dimensions forment une hiérarchie, avec une table distincte représentant chaque niveau de la hiérarchie.

Notez que le schéma en flocon de neige a une approche plus normalisée que le schéma en étoile. Cette approche peut économiser de l'espace de stockage et améliorer l'intégrité des données, mais entraîne des requêtes comparativement plus complexes.

Dans cet exemple:

• La table de faits « Ventes » est connectée hiérarchiquement à plusieurs tables de dimensions : dimension date, dimension produit et dimension client.
• Chaque table de dimensions peut être davantage normalisée, ce qui créera une structure en forme de flocon de neige avec des branches se connectant à des tables supplémentaires, comme indiqué ci-dessous :

Dans cette structuration,

• La table de faits « Ventes » est au centre du schéma.
• Chaque table de dimensions se connecte au fait à l'aide de ses clés étrangères respectives.

Il s'agit d'un exemple relativement simple de schéma en flocon de neige. À mesure que davantage de tables s'éloignent des dimensions, la complexité du schéma augmentera en conséquence.

Modèle de réseau

• Le schéma de base de données réseau organise les données en ensembles et en relations, ce qui facilite une interconnexion complexe entre les données et différents points de données.
• Cette structure est idéale si vous souhaitez modéliser des relations plusieurs-à-plusieurs.
• Ce schéma s'aligne étroitement sur les cas d'utilisation réels, dans lesquels vous pouvez trouver plusieurs relations entre plusieurs entités, comme le montre l'exemple ci-dessous :

Parmi les entités de ce scénario :

• L'ensemble Employees contient des enregistrements d'employés, chacun avec un EmployeeID et un EmployeeName uniques.
• L’ensemble Departments contient des enregistrements de département, chacun avec un DepartmentID et un DepartmentName uniques.
• L’ensemble Projets contient des enregistrements de projet, avec un ProjectID et un ProjectName uniques attribués à chacun.

De même, le

• La table Works_In décrit les relations plusieurs-à-plusieurs entre les employés et les services et indique les services dans lesquels travaillent les employés.
• Le tableau Gère présente les relations plusieurs-à-plusieurs entre les projets et les départements et indique quels projets sont gérés par quel département.

Avantages des schémas de base de données

Un schéma de base de données offre plusieurs avantages :

1. Garantir l'intégrité des données

Lors de la conception d'un schéma de base de données, vous pouvez configurer des clés primaires et étrangères ainsi que d'autres contraintes pour définir les relations entre les tables et garantir clairement l'intégrité référentielle. Par exemple, dans une base de données relationnelle, la clé primaire d'une table fera référence à la clé étrangère d'une autre table, garantissant ainsi la cohérence des données associées entre les tables.

Les clés primaires garantissent également que chaque enregistrement d'une table est identifiable de manière unique, minimisant ainsi la duplication des données.

De même, les contraintes de vérification maintiennent les valeurs des données conformes aux conditions spécifiées, empêchant ainsi une saisie de données incorrecte. Lorsqu'elles sont appliquées aux champs obligatoires, les contraintes peuvent vous aider à garantir l'exhaustivité des données en exigeant la fourniture de données essentielles.

Avec ces clés et contraintes, un schéma de base de données spécifie le type de données autorisé dans chaque colonne (par exemple, s'il s'agit d'un entier, d'une chaîne ou d'un autre type de données) et son format attendu (par exemple, le format de date, le nombre de décimales, etc. .).

Ces règles minimisent les risques d'erreurs lors de la saisie des données dans les tableaux concernés, préservant ainsi l'intégrité des données et donnant à la base de données une structure cohérente.

2. Récupération plus rapide des données

Des schémas bien conçus définissent les relations entre les tables de base de données, optimisant les requêtes et améliorant les performances de différentes manières :

• La configuration des clés étrangères aide une base de données à déterminer comment une table est liée à une autre. La base de données utilise ensuite des clés étrangères pour rechercher et faire correspondre les valeurs critiques plutôt que d'analyser des tables entières.
• L'optimiseur de requêtes de base de données peut utiliser les relations définies dans le schéma pour créer des plans d'exécution plus efficaces. L'optimiseur utilise également des relations bien définies pour déterminer les bonnes méthodes de récupération de données, telles que l'ordre des jointures de table et les index à utiliser.
• Les relations sont utilisées pour configurer des vues capables de précalculer et de stocker les résultats de jointures élaborées. Ce processus crée des ensembles de données prêts à l'emploi, minimise le besoin de calculs répétitifs et accélère les opérations de lecture.

3. Améliorer la sécurité

Lors de la conception d'un schéma de base de données, vous pouvez intégrer des autorisations et des niveaux d'accès pour différents rôles ou utilisateurs. Cette idée limite l'accès aux données sensibles aux utilisateurs autorisés uniquement. Cela atténue également le risque de violations et d’utilisation abusive.

4. Offrir une évolutivité

L'évolutivité est l'une des caractéristiques d'un schéma correctement conçu. Les schémas de base de données sont conçus dans un souci d'évolutivité pour répondre aux exigences croissantes en matière de données et à l'augmentation du volume de données.

Vous pouvez introduire de nouvelles relations, tables et colonnes dans le schéma sans perturber les fonctionnalités.

5. Simplifier les mises à jour

Une conception claire du schéma de base de données simplifie les mises à jour des données et d'autres processus de gestion de bases de données tels que les modifications de schéma, les sauvegardes, l'optimisation des performances et les contrôles d'intégrité des données. Vous pouvez déterminer rapidement les colonnes ou les tables à mettre à jour ou à modifier tout en gardant le processus conforme à vos règles d'intégrité des données.

6. Interopérabilité améliorée

Un schéma standardisé facilite l'interopérabilité entre diverses applications et systèmes au sein d'une organisation.

En douceur, sans tracas intégration de données entre des systèmes disparates est crucial, en particulier pour les entreprises axées sur les données. L'interopérabilité améliorée garantit que chacun travaille avec la version la plus à jour des données requises.

Pratiques d'excellence

Le respect de ces bonnes pratiques garantit que vousr datongletsLe schéma fonctionne comme destiné: 

1. Comprenez vos besoins

Commencez par décrire vos besoins et vos objectifs. Ceux-ci peuvent varier en fonction de votre modèle économique, des applications de la base de données et des données qu'elle stockera et gérera.

Clarifier les objectifs et les applications dès le début vous permet de créer un schéma qui correspond à vos besoins. Il permet également aux ingénieurs, analystes et autres acteurs techniques de travailler avec les données en toute confiance.

2. Suivez les conventions de dénomination appropriées

Vos conventions de dénomination peuvent avoir un impact sur les performances et la qualité des requêtes de base de données. Voici quelques conseils à garder à l'esprit :

• Gardez les noms de colonnes et de tables concis, car les noms plus longs consomment plus d'espace disque. Des noms plus simples et précis fonctionnent mieux – par exemple, « StockItems » au lieu de « ItemsinStock ».
• Évitez d'inclure des guillemets, des espaces, des traits d'union ou d'autres caractères spéciaux. Ceux-ci peuvent compliquer le processus d’interrogation ou conduire à des erreurs et à une communication invalide.
• Lorsque vous nommez des colonnes, spécifiez les types de données et assurez-vous que le type de données que vous choisissez prend en charge la plage complète de valeurs de l'ensemble de données correspondant.
• Vérifiez l'orthographe et relisez lors de la spécification des noms de champs. Si elles ne sont pas corrigées, les fautes de frappe et les erreurs dans les noms de champs peuvent provoquer des erreurs sur toute la ligne.

3. jemettre en œuvre des mesures de contrôle d’accès et d’authentification

Vous pouvez réduire les violations et les abus de données en mettant en œuvre des mesures de sécurité et de sûreté des données. Le contrôle d'accès est une technique fiable, mais pensez également à intégrer les éléments suivants dans votre schéma de base de données :

• Différents types d'authentifications.
• Enregistrement obligatoire pour les nouveaux utilisateurs (c'est-à-dire pas d'« utilisateurs invités »).
• Techniques de cryptage ou de hachage comme protection supplémentaire pour les colonnes contenant des informations sensibles.

4. Maintenir la documentation

Les développeurs, programmeurs et analystes de bases de données sont les principaux utilisateurs de votre base de données. Cependant, vous souhaiterez peut-être partager des données avec d'autres parties prenantes de l'entreprise, y compris du personnel non technique. La maintenance d'une documentation appropriée sur la conception du schéma de base de données vous permet de le faire facilement.

5. Équilibrer la normalisation avec l'optimisation des requêtes

Les opérations quotidiennes des bases de données, en particulier celles liées aux transactions, impliquent des mises à jour, des insertions et des suppressions. Au fil du temps, cela peut entraîner des données incohérentes ou redondantes, créant des incohérences et des divergences. Par exemple, si votre base de données contient le même enregistrement à deux emplacements, un seul enregistrement peut être mis à jour, mais pas l'autre. La normalisation évite cela en définissant des entités afin qu'il n'y ait pas d'enregistrements en double dans votre base de données.

Cependant, vous devez trouver un équilibre entre normaliser et optimiser les performances des requêtes. Une normalisation excessive implique un grand nombre de tables et de jointures, ce qui entraîne des schémas complexes et affecte les performances des requêtes.

6. Configurer des clés primaires uniques

Configurez une clé primaire unique pour chaque table de votre base de données afin de servir d'identifiant pour les lignes. Les analystes utilisent cette clé primaire pour évaluer les relations entre votre modèle de données et vos tables.

La clé primaire minimise également les cas de lignes dupliquées, augmentant ainsi l'intégrité des données et atténuant les erreurs d'application potentielles.

7. Assurer la flexibilité

La conception de votre schéma de base de données doit être suffisamment flexible pour s'adapter aux modifications futures. Donner la priorité à la flexibilité garantit qu'à mesure que vos besoins en données évoluent, la conception de votre schéma de base de données peut les suivre.

Datongletse Conception de schéma à l'aide de SQL 

La conception de bases de données via SQL implique de structurer manuellement les relations et les tables d'une base de données en utilisant certains principes et étapes. Prenons l'exemple d'un service de livraison de courses en ligne pour concevoir un schéma de base de données simple :

1. Identification les exigences

Avant de concevoir le schéma, vous devez établir les exigences. Dans ce scénario, le service de livraison de courses en ligne devra principalement stocker des informations sur les produits, les catégories, les clients et les commandes. Deuxièmement, il devra suivre les commandes des clients.

2. Diagramme entité-relation

Un simple diagramme entité-relation (ERD) pour cette entreprise ressemblera à ceci : 

3. Normalisation

L'ERD ici est déjà relativement normalisé. Dans les cas où ce n'est pas le cas, le processus de normalisation décompose les tables plus grandes en tables plus petites pour garantir que chaque table représente une seule entité logique et stocke efficacement les données sans redondance.

4. Définir les tables

Ensuite, vous aurez besoin de définir les tables en utilisant SQL: 

5. Définition des colonnes et des types de données

Si les colonnes ne sont pas déjà définies et que les types de données appropriés pour chaque table ne sont pas spécifiés, vous devez d'abord comprendre la nature des données que vous stockerez dans chaque colonne. Deuxièmement, vous choisirez le type de données le plus approprié pour représenter ces données tout en garantissant leur intégrité.

6. Définition des clés primaires et étrangères

Chaque tableau doit avoir une définition bien définie clés primaires et étrangères pour vous aider à identifier de manière unique les enregistrements et à établir des relations entre les tables, respectivement.

7. Ajout de contraintes

Vous pouvez ajouter des contraintes supplémentaires à ce stade si nécessaire, telles que des valeurs par défaut ou des contraintes uniques. Ces contraintes assurent qualité des données, l'intégrité et la cohérence et appliquer les règles et exigences commerciales.

8. Création d'index

Vous pouvez créer des index sur les colonnes que vous utilisez fréquemment dans les opérations de recherche en fonction de vos modèles de requête.

Notez que les étapes ci-dessus créent un schéma commercial hypothétique de base. La complexité du schéma et la difficulté de le concevoir manuellement augmenteront à mesure que votre entreprise se développera et que vos exigences deviendront plus variées.

Pourquoi tu devrais Opter pour une alternative automatisée

La création manuelle d'un schéma de base de données peut être une tâche longue et compliquée, mais Astera le simplifie considérablement. Vous pouvez entièrement automatiser la création et l'exécution de scripts DDL/Diff ou demander Astera créez-le pour vous afin que vous puissiez l'exécuter manuellement.

En utilisant Astera, vous pouvez gagner du temps et préparer rapidement votre schéma de base de données sans avoir à vous soucier d'un codage approfondi.

Conclusion

Un schéma de base de données bien conçu n'est qu'à quelques clics. Bénéficiez d’une conception de schémas de base de données plus rapide et plus fiable dans un environnement sans code. Contactez notre équipe dès aujourd'hui pour plus d'informations.