Conception de Base de Données. Meilleures pratiques

Avant le lancement d'un nouveau cycle du cours «Bases de données» , nous avons préparé un petit article original avec d'importants conseils sur la conception de bases de données. Nous espérons que ce document vous sera utile.

Les bases de données sont omniprésentes : des blogs simples et des annuaires aux systèmes d'information fiables et aux grands réseaux sociaux. Peu importe qu'une base de données soit simple ou complexe, l'essentiel est de la concevoir correctement. Lorsqu'une base est conçue sans réflexion et sans compréhension claire de son objectif, elle n'est pas seulement inefficace, mais la gestion ultérieure de la base devient un véritable supplice, une forêt impénétrable pour les utilisateurs. Voici quelques conseils pour concevoir une base de données qui aideront à créer un produit utile et facile à utiliser.

1. Déterminez l'objectif de la table et sa structure

Aujourd'hui, des méthodes de développement telles que Scrum ou RAD (développement rapide d'applications) aident les équipes informatiques à concevoir rapidement des bases de données. Cependant, dans la course contre la montre, il y a un grand risque de se plonger immédiatement dans la construction de la base, en ayant une idée vague de l'objectif réel et des résultats attendus.
 
C'est comme si l'équipe visait une efficacité rapide, mais ce n'est qu'un mirage. Plus on s'enfonce rapidement dans le projet, plus il faudra de temps pour identifier et corriger les erreurs de conception de la base.

C'est pourquoi la première chose à faire est de définir l'objectif de votre base de données. Pour quel type d'application la base est-elle conçue ? L'utilisateur se contentera-t-il de travailler avec des enregistrements et faut-il prêter attention aux transactions, ou est-ce que l'analyse des données l'intéresse davantage ? Où la base doit-elle être déployée ? Va-t-elle suivre le comportement des clients ou simplement gérer les relations entre eux ? 

Plus tôt l'équipe de conception répondra à ces questions, plus le processus de conception de la base de données sera fluide et harmonieux.

2. Quelles données choisir pour le stockage ?

Planifiez à l'avance. Pensez à ce que le site ou le système, pour lequel la base de données est conçue, fera à l'avenir. Il est important de penser au-delà des simples exigences du cahier des charges. Mais surtout, ne commencez pas à réfléchir tout de suite à tous les types de données que l'utilisateur pourrait un jour stocker. Réfléchissez plutôt à la possibilité pour les utilisateurs de publier des articles, de télécharger des documents ou des photos, ou d'échanger des messages. Si c'est le cas, votre base doit prévoir de l'espace pour cela.

Travaillez avec l'équipe, le département ou l'organisation qui soutiendra le projet de base de données à l'avenir. Communiquez avec des personnes de différents niveaux, depuis les spécialistes du service client jusqu'aux chefs de département. Grâce à ce retour d'information, vous obtiendrez une image claire des exigences de l'entreprise. 

Inévitablement, les besoins des utilisateurs au sein d'un même département entreront en conflit. Si vous êtes confronté à cela, n'hésitez pas à vous appuyer sur votre propre expérience et à trouver un compromis qui convienne à toutes les parties tout en satisfaisant l'objectif final de la base de données. Soyez assuré : à l'avenir, cela vous rapportera +100500 en karma et une montagne de cookies.

3. Modélisez les données avec prudence

Il y a plusieurs points clés à considérer lors de la modélisation des données. Comme nous l'avons déjà mentionné, le but de la base de données influence les méthodes à utiliser pour la modélisation. Si nous concevons une base de données pour le traitement opérationnel des enregistrements (OLTP), en d'autres termes pour leur création, modification et suppression, nous utiliserons la modélisation transactionnelle. Si la base de données doit être relationnelle, il est alors préférable d'appliquer la modélisation multidimensionnelle.

Lors de la modélisation, nous construisons des modèles conceptuels (CDM), physiques (PDM) et logiques (LDM). 

Les modèles conceptuels décrivent les entités et les types de données qu'elles incluent, ainsi que les relations entre elles. Divisez vos données en morceaux logiques — cela facilitera grandement votre travail.
L'essentiel est la mesure, ne soyez pas trop zélé.

Si une entité est très difficile à classer par un mot ou une phrase, il est temps d'utiliser des sous-types (entités filles).

Si une entité mène sa propre vie, possède des attributs qui décrivent son comportement et son apparence, ainsi que des relations avec d'autres objets, alors on peut utiliser non seulement le sous-type, mais aussi le supertype (entité parente). 

Si vous ignorez cette règle, d'autres développeurs seront confus par votre modèle et ne comprendront pas entièrement les données et les règles de leur collecte.

Les modèles conceptuels sont réalisés à l'aide de modèles logiques. Ces modèles servent de feuille de route pour concevoir la base de données physique. Dans le modèle logique, les entités des données métier sont identifiées, les types de données sont définis, ainsi que le statut clé des règles qui régulent les relations entre les données.

Ensuite, le modèle logique de données est associé à la plate-forme SGBD (système de gestion de base de données) choisie à l'avance, et on obtient le modèle physique. Il décrit la manière de stocker physiquement les données. gestion des bases de données4. Utilisez des types de données appropriés.

L'utilisation d'un mauvais type de données peut entraîner des données moins précises, des difficultés à joindre les tables, à synchroniser les attributs et à gonfler les tailles de fichiers.

Pour garantir l'intégrité des informations, un attribut doit contenir uniquement des types de données acceptables pour lui. Si vous introduisez l'âge dans la base de données, veillez à ce que la colonne contienne des entiers d'un maximum de 3 chiffres.
Créez un minimum de colonnes vides avec la valeur NULL. Si vous créez toutes les colonnes comme NULL, c'est une grave erreur. En revanche, si vous avez besoin d'une colonne vide pour exécuter une fonction métier spécifique, lorsque les données sont inconnues ou n'ont pas encore de sens, alors créez-la sans hésitation. En effet, nous ne pouvons pas remplir à l'avance les colonnes "Date de décès" ou "Date de départ", nous ne sommes pas des prophètes pour prédire l'avenir :-).

La plupart des logiciels de modélisation (ER/Studio, MySQL Workbench, SQL DBM, gliffy.com) permettent de créer des prototypes de domaines de données. Cela garantit non seulement le bon type de données, la logique de l'application et de bonnes performances, mais aussi l'attribution obligatoire de valeurs.

5. Préférez le naturel..La) données permet de créer des prototypes de zones de données. Cela garantit non seulement le bon type de données, la logique de l'application et de bonnes performances, mais aussi l'assignation obligatoire de valeurs.

5. Privilégiez le naturel

Lorsque vous décidez quelle colonne dans une table choisir comme clé, faites toujours attention aux champs que l'utilisateur peut modifier. Ne les choisissez jamais comme clé — c'est une mauvaise idée. Il peut se passer n'importe quoi, et vous devez garantir l'unicité.

Il est préférable d'utiliser une clé naturelle ou métier (natural key). Cela a une signification sémantique, vous évitez ainsi la duplication dans la base de données. 

Si seule la clé métier n'est pas unique (nom, prénom, fonction) et se répète dans différentes lignes de la table ou doit être modifiée, alors il vaut mieux désigner une clé artificielle, générée (artificial key) comme clé primaire.

6. Normalisez avec modération

Pour organiser efficacement les données dans la base de données, il est nécessaire de suivre un ensemble de recommandations et de normaliser la base de données. Il existe cinq formes normales à respecter.
Grâce à la normalisation, vous éviterez la redondance et garantirez l'intégrité des données utilisées dans l'application ou sur le site.

Comme toujours, tout doit être fait avec modération, même la normalisation. Si la base de données contient trop de tables avec des clés uniques identiques, vous avez dépassé les limites et trop normalisé la base de données. Une normalisation excessive a un impact négatif sur les performances de la base de données.

7. Testez tôt, testez souvent

Le plan de test et les tests appropriés doivent faire partie de la conception de la base de données.

Il est préférable de tester la base de données par le biais de l'intégration continue (Continuous Integration). Modélisez le scénario 'Une journée dans la vie de la base de données' et vérifiez si tous les cas limites sont pris en compte, quelles sont les interactions utilisateur probables. Plus vous trouverez de bogues tôt, plus vous économiserez de temps et d'argent.

Ce ne sont là que sept conseils qui vous permettent de concevoir une excellente base de données en termes de performances et d'efficacité. Si vous suivez ces conseils, vous éviterez la plupart des maux de tête à l'avenir. Ces conseils ne sont que la partie émergée de l'iceberg en matière de modélisation de bases de données. Il existe une multitude de hacks. Lesquels utilisez-vous ?

Source : habr.com