Schéma de base de données : un guide complet sur la structure, la conception et l'implémentation

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

Un schéma de base de données est le cadre structurel qui définit la manière dont les données sont organisées, stockées et consultées au sein d'une base de données. Le terme « schéma de base de données » décrit le layout des tables de la base de données, les relations entre les entités de données et les objets de la base de données qui prennent en charge les opérations sur les données.

Points clés

Les schémas de base de données définissent :

• Comment les entités de données sont liées les unes aux autres
• Comment les tables de base de données et les objets de schéma sont structurés
• Comment les règles et les contraintes sont appliquées

Alors que le schéma de base de données définit la structure, une instance de base de données fait référence aux données réelles stockées à un moment donné. Les schémas de base de données sont implémentés et gérés au sein de plates-formes de système de gestion de base de données telles qu'Oracle Database et les systèmes de base de données SQL.

Les schémas de base de données font également partie d'une architecture de données plus large, ce qui permet d'aligner le stockage, le traitement et la gouvernance entre les systèmes.

Schéma de base de données et table de base de données : principales différences

Une table de base de données est une structure de stockage unique utilisée pour stocker des données dans un format tabulaire de lignes et de colonnes. Elle représente une entité spécifique (par exemple, des clients, des commandes ou des produits) et stocke les données existantes.

Un schéma de base de données est la structure de l'ensemble de la base de données. Le schéma de base de données définit l'organisation des tables de la base de données, la manière dont elles sont liées et la manière dont les autres objets de la base de données sont utilisés et accessibles.

Une analogie

Le schéma de base de données est le plan de construction. Les tables de la base de données sont les pièces individuelles.

Dans la plupart des cas, une base de données contient plusieurs tables sous un même schéma logique. Les tables sont utilisées avec d'autres objets de schéma comme les index et les vues.

Pour en savoir plus sur la façon dont les schémas et les tables de base de données sont intégrés dans le plan de données global, consultez notre glossaire de l'architecture des données. Comprendre la relation entre la conception des schémas de base de données et les pratiques de modélisation des données est essentiel pour les concepteurs de bases de données.

Les trois types de schémas de base de données

Les schémas de base de données sont généralement divisés en trois types : le schéma de base de données conceptuel, le schéma de base de données logique et le schéma de base de données physique. Cette séparation permet de distinguer l'intention, la structure et la mise en œuvre, ce qui facilite la conception, la maintenance et l'évolution des bases de données. Chaque type de schéma de base de données répond à un objectif et à un groupe de parties prenantes distincts, mais ils fonctionnent ensemble dans le cadre d'un processus unifié de conception de schémas.

En pratique, cette séparation prend en charge les workflows d'ingénierie des données modernes en permettant aux équipes de faire évoluer la structure sans perturber les systèmes en aval.

Schéma de base de données conceptuel

Le schéma conceptuel fournit une vue de haut niveau des données. Il se concentre sur les entités métier et les relations sans détails techniques.

Points clés :

• Il définit les données qui sont disponibles.
• Il décrit les relations entre les données.
• Il utilise des visualisations de diagrammes entité-association
• Il est aligné sur les intérêts commerciaux et technologiques

Schéma de base de données logique

Le schéma de base de données logique est la structure de données détaillée qui représente le schéma conceptuel.

Cela inclut :

• Tables et relations de la base de données
• Types de données
• Clés primaires et étrangères
• Contraintes d'intégrité

La structure de base de données logique reste indépendante de la base de données et peut suivre des approches de modélisation de données en couches telles que l'architecture médaillon.

Schéma de base de données physique

Le schéma physique de la base de données représente la manière dont les données sont stockées et consultées dans un système de base de données.

Le schéma physique de la base de données décrit :

• Structures de stockage de données
• Structures de fichiers
• Amélioration de la performance
• Configuration spécifique à la plateforme

Ce niveau est généralement géré par un administrateur de base de données. Le schéma physique inclut des détails sur la manière dont la structure logique est implémentée sur une infrastructure de données spécifique.

Composants principaux des schémas de base de données

Un schéma de base de données se compose de plusieurs parties principales qui fonctionnent ensemble pour stocker, récupérer et protéger les données. Les principaux composants d'un schéma de base de données sont les suivants :

Tables et autres objets de base de données

Le principal endroit où les données sont stockées dans un schéma de base de données se trouve dans ses tables de base de données. Chaque colonne d'un schéma de base de données a sa propre structure de table et ses propres types de données, ce qui garantit la cohérence du stockage des données.

Outre les tables de base de données, d'autres objets de base de données peuvent être définis comme suit :

• Vues : ce sont des outils de représentation visuelle de manière simplifiée, qui peuvent provenir d'une ou de plusieurs tables.
• Index : ils améliorent les performances des requêtes
• Procédures stockées et Triggers : ils garantissent l'intégrité des données.

L'accès à ces objets de schéma est contrôlé par des autorisations, qui garantissent que seuls les utilisateurs autorisés de la base de données peuvent accéder aux données sensibles dans un schéma de base de données.

Pour les équipes qui travaillent avec la gouvernance des données, il est essentiel de comprendre comment les autorisations de schéma de base de données s'alignent sur des politiques de gouvernance plus larges.

Clés primaires et clés étrangères

Ces clés garantissent l'intégrité des données dans un schéma de base de données.

La clé primaire d'une table identifie de manière unique chaque enregistrement. Chaque ligne d'une table peut être identifiée de manière unique à l'aide d'une clé primaire. La présence d'une clé primaire garantit qu'aucune donnée en double n'est stockée dans une table. Une clé primaire entière peut être composée de clés primaires et étrangères fonctionnant ensemble.

Les clés étrangères connectent deux tables ou plus dans un schéma de base de données. Les clés étrangères se connectent à une clé primaire dans une autre table, établissant des relations entre les données associées.

Ces relations sont fondamentales dans les bases de données relationnelles et les systèmes de bases de données SQL modernes, où la fiabilité transactionnelle dépend de solides garanties de transaction ACID. L'utilisation correcte des clés primaires et étrangères garantit la cohérence des données dans l'ensemble de la base de données.

Types de données et contraintes

Les types de données définissent les types de valeurs autorisés dans les colonnes. Les types courants sont les suivants :

• INTEGER
• VARCHAR
• DATE
• BOOLÉEN
• DÉCIMAL

Le langage de définition de données (DDL) est utilisé pour définir ou modifier les schémas et les tables des bases de données à l'aide d'instructions de création de base de données.

Les règles sont utilisées pour ajouter des fonctionnalités de sécurité, telles que :

• NOT NULL, qui garantit qu'aucune valeur nulle n'est insérée
• UNIQUE, qui garantit qu'aucune valeur en double n'est insérée
• CHECK, qui garantit que les valeurs se trouvent dans une plage de données spécifique.
• DEFAULT, qui spécifie une valeur par défaut à utiliser

La définition de ces règles au niveau du schéma garantit que les bases de données sont en mesure de conserver des données exactes et de maintenir leur cohérence.

Index et vues

Les index et les vues sont utilisés pour améliorer les performances, l'utilisabilité et le contrôle au sein d'un schéma de base de données.

Les index sont utilisés pour améliorer les performances des requêtes en accélérant l'extraction des données des colonnes qui font l'objet de recherches fréquentes. Cependant, les index sont connus pour dégrader les performances d'écriture, car ils doivent être mis à jour chaque fois que des données sont insérées, mises à jour ou supprimées.

Les vues sont des tables virtuelles utilisées pour représenter des tables réelles, généralement pour faciliter l'écriture de requêtes ou pour limiter l'accès à des données spécifiques.

Un schéma de base de données bien conçu établit un équilibre entre les performances et la complexité, garantissant de bonnes performances tout en évitant une complexité inutile.

Conceptions courantes de schémas de base de données

Les approches peuvent convenir à différents types d'activités liées aux données. Le choix de l'approche de conception du schéma dépend de la manière dont les données seront utilisées.

Schéma en étoile pour l'entreposage des données

Le schéma en étoile est une technique simple de modélisation de données utilisée en entreposage des données. Il comprend :

• Une table de faits centrale connectée à plusieurs tables de dimension, ce qui la rend adaptée à l'analyse de données
• Tables de dimension entourant la table de faits, contenant des données descriptives telles que les clients, les produits et le temps

Raisons d'utiliser la modélisation de données en schéma en étoile :

• Facile à query et à comprendre
• Adapté au traitement analytique en ligne (OLAP)
• Largement utilisé dans les systèmes de Business Intelligence

Le modèle de schéma en étoile est fondamental dans les architectures de data warehouse.

Schéma en flocon de neige

Dans un schéma en flocon, les données sont normalisées pour réduire les besoins en stockage en divisant les tables de dimension en plusieurs tables de dimension.

Les avantages de l'utilisation d'un schéma en flocon par rapport à un schéma en étoile sont les suivants :

• Amélioration de l'efficacité du stockage grâce à la normalisation
• Réduction des données redondantes
• Complexité accrue des requêtes en raison des jointures supplémentaires

Les conceptions de schémas en flocon de neige peuvent également être utilisées lorsque les données des dimensions sont partagées dans plusieurs contextes ou lorsqu'elles doivent être davantage normalisées. Les modèles de schéma en étoile et de schéma en flocon de neige impliquent tous deux une table de faits centrale entourée de tables de dimensions.

Schéma hiérarchique

Le schéma hiérarchique est un schéma dans lequel les données sont organisées en une structure arborescente avec des relations parent-enfant, où chaque enfant n'a qu'un seul parent, selon un modèle hiérarchique.

Ce type de schéma est idéal pour les données qui ont une hiérarchie inhérente, comme une structure organisationnelle ou un document XML. Le schéma hiérarchique est moins flexible que le schéma relationnel et ne peut pas gérer les relations plusieurs-à-plusieurs. Ce schéma est toujours utilisé dans certaines applications, bien que le modèle hiérarchique ait été largement remplacé par des bases de données relationnelles.

Conception de schémas NoSQL

Les bases de données NoSQL ont également des considérations relatives à la conception de schémas. Contrairement aux bases de données relationnelles, elles peuvent ne pas nécessiter de schéma avant de pouvoir se connecter à la base de données et y stocker des données.

Les modèles de conception de schémas les plus courants pour les bases de données NoSQL sont les suivants :

• Magasins de documents
• Bases de données clé-valeur
• Bases de données orientées graphe

Ces systèmes privilégient la flexibilité et la scalabilité, mais offrent souvent moins de garanties de cohérence intégrées. Les applications modernes, y compris la recherche vectorielle et les queries de similarité, étendent encore ces compromis au sein des bases de données vectorielles. Il est important pour les concepteurs de bases de données de comprendre quand utiliser des bases de données NoSQL par rapport aux conceptions de schémas de bases de données relationnelles traditionnelles.

Processus étape par étape de conception de schéma de base de données

La conception de schémas de base de données est un processus cyclique qui va de la compréhension des besoins de l'entreprise à la mise en œuvre d'une base de données fonctionnelle.

Recueil et analyse des exigences

Le processus commence par la compréhension des besoins de l'entreprise. À cette étape, l'équipe :

• Identifie les données que l'entreprise doit stocker
• Identifie les points de données clés, les détails des données et les relations entre les données
• Recueille les exigences des parties prenantes en examinant les documents existants
• Identifie la fonctionnalité des données, par exemple la manière d'y accéder

Il est important de prendre en considération la scalabilité, la sécurité des données sensibles et toutes les règles et lois en vigueur au cours du processus, car il est difficile de mettre en œuvre de telles considérations à l'avenir.

Conception conceptuelle avec des diagrammes entité-association

Une fois les besoins de l'entreprise identifiés, l'équipe crée des diagrammes entité-association, qui constituent un modèle de haut niveau des données de la base de données. Lors de la conception conceptuelle de la base de données, l'équipe :

• Identifie les entités clés de la base de données, telles que les clients, les commandes et les produits
• Identifie les relations entre les entités, telles que un-à-plusieurs et plusieurs-à-plusieurs.
• Identifie les attributs des entités dans la base de données

Un diagramme de relations entre entités fournit une représentation visuelle utile pour que les personnes du monde des affaires et du monde technique parviennent à un accord. La conception conceptuelle doit être vérifiée pour s'assurer qu'elle correspond aux besoins réels avant de passer à l'étape suivante.

Développement de schémas logiques

Le schéma logique transforme le modèle conceptuel en un schéma de base de données détaillé prêt à être implémenté.

Au cours de cette étape :

• Des types de données sont attribués à chaque attribut.
• Les valeurs de la clé primaire sont définies pour chaque enregistrement
• Les clés étrangères sont établies pour les relations entre les tables
• La normalisation de la base de données est utilisée pour éliminer les données redondantes.

À ce stade, le schéma de base de données logique est suffisamment précis pour être mis en œuvre, mais reste indépendant d'un système de base de données particulier. Le schéma logique sert de pont entre le schéma conceptuel et le schéma physique.

Implémentation du schéma physique

Le schéma physique représente l'implémentation de la base de données sur un système technologique de base de données particulier.

Cette étape implique généralement :

• Sélection d'un système de base de données sur lequel la base de données doit être implémentée
• Création de tables et de relations à l'aide du langage de définition de données
• Optimisation du stockage des données à l'aide d'index, de partitions, etc.
• Configuration des paramètres de connexion à l'aide des protocoles de connexion à la base de données, des autorisations utilisateur d'un administrateur de base de données, etc.

Si les schémas de base de données sont transférés depuis un autre système ou vers un système existant, la migration des données est une étape importante. Le schéma de base de données physique doit tenir compte des exigences spécifiques de la plateforme de gestion de base de données cible.

Normalisation de la base de données et intégrité des données

La normalisation et l'intégrité des données vont de pair et contribuent à garantir que les données sont exactes, cohérentes et faciles à gérer.

Comprendre la normalisation des bases de données

La normalisation de base de données est le processus d'organisation des données afin de réduire la redondance et d'améliorer l'intégrité des données. La normalisation est généralement décrite à l'aide de formes normales progressives, notamment 1NF, 2NF et 3NF.

La normalisation de la base de données divise une grande table en tables de données plus petites et liées. Cela permet de :

• Réduire les données redondantes
• Améliorer la cohérence des données
• Simplifier les mises à jour des données et la gestion des bases de données

Dénormalisation pour les performances

Dans certains cas, la normalisation ralentit les choses. La dénormalisation est une technique de conception de base de données dans laquelle :

• La redondance est utilisée pour réduire les jointures coûteuses
• La vitesse des requêtes est plus importante que la normalisation
• Le compromis entre l'intégrité des données et la vitesse est géré

La dénormalisation est utilisée dans l'entreposage de données et l'analytique, ainsi que dans les conceptions de schémas en étoile et en flocon de neige pour les charges de travail de traitement analytique en ligne.

Bonnes pratiques de conception de schémas

L'objectif d'une bonne conception de schéma est de s'adapter aux modèles courants d'accès aux données. Le plus souvent, cela signifie concevoir un schéma normalisé pour en faciliter la compréhension, puis y apporter de petites modifications pour améliorer les performances ou la facilité d'utilisation.

La cohérence est également importante pour l'utilisabilité, car elle permet à de nombreuses personnes de travailler avec les données sans confusion. La conception de schémas n'est pas un processus unique. Il est important d'examiner souvent le schéma et d'apporter des modifications pour éviter qu'une petite limitation ne devienne une grande limitation.

Principes de conception pour les schémas évolutifs

Les schémas de base de données évolutifs reposent sur quelques concepts simples :

• Comprendre les relations entre les données et les modèles d'accès. Concevoir des schémas en fonction de la manière dont les données sont réellement demandées, jointes et utilisées.
• Utiliser des conventions de nommage cohérentes. Concevoir des schémas en utilisant des noms prévisibles pour les tables, les colonnes et les contraintes.
• Planifiez la croissance future. Concevez des schémas suffisamment flexibles pour de nouvelles sources de données.
• Documenter les décisions de conception des schémas. Cela aide les concepteurs de bases de données et un administrateur de base de données dans leurs décisions futures.

Ces concepts sont importants dans les grandes bases de données de warehouse. Comprendre la relation entre la conception de schémas de base de données et les principes d' architecture de données garantit l'évolutivité.

Sécurité et contrôle d'accès

La conception de schémas joue également un rôle clé dans la sécurité et la gouvernance des données.

• Classifier les données sensibles en amont. Déterminer l'accès aux données en fonction des considérations de risque, des règles métier et des besoins métier.
• Appliquer des autorisations au niveau du schéma. Contrôler l'accès des utilisateurs aux objets de la base de données.
• Utilisez des vues pour contrôler l'exposition des données. Limitez l'accès à ce qui est partagé tout en fournissant les fonctionnalités requises.
• Auditez régulièrement l'accès. Surveiller les utilisateurs de la base de données et les privilèges à mesure que les rôles évoluent.

Pour les organisations qui mettent en œuvre des stratégies complètes de gouvernance des données, les autorisations de schéma de base de données constituent un contrôle fondamental.

Éviter les erreurs courantes de conception de schémas

Les erreurs de conception de schéma peuvent entraîner des problèmes de qualité des données et de performance :

• Ignorer la normalisation : entraîne la duplication des données et des problèmes de maintenance
• Complexification excessive des schémas : ajoute des tables supplémentaires et ralentit le développement
• Ignorer la stratégie d'indexation : ralentit les requêtes
• Faible intégrité référentielle : Des clés étrangères incomplètes et incorrectes entraînent des incohérences de données
• Correction excessive de la structure ou de la flexibilité : il est important de trouver un équilibre entre la structure et la flexibilité.

Utiliser des schémas de base de données en SQL

SQL est utilisé pour définir les schémas de base de données. SQL fournit des instructions sur la manière dont les schémas de base de données sont créés, modifiés et tenus à jour en fonction du mode de stockage ou d'accès aux données.

Créer et modifier un schéma SQL

Les tâches de gestion de schémas de base de données les plus courantes en SQL impliquent un ensemble d'instructions de base du langage de définition de données (DDL).

Créer des schémas et des tables : l'instruction CREATE SCHEMA crée un espace de noms, tandis que CREATE TABLE crée des tables de base de données dans le schéma. Les commandes de schéma SQL sont fondamentales pour la gestion des bases de données.

Définir la structure et les relations : les colonnes, les types de données, la clé primaire, les clés étrangères et les autres contraintes sont définis dans les définitions de table. Le schéma définit la manière dont les objets de la base de données sont liés.

Modifier les tables existantes : l'instruction ALTER TABLE permet aux utilisateurs d'ajouter des colonnes ou de modifier les types de données et les contraintes dans la structure de la base de données SQL.

Supprimer les objets de schéma : L'instruction DROP TABLE ou DROP SCHEMA supprime une table ou un schéma, en pleine connaissance de la perte de données potentielle.

Ce sont les instructions de gestion de schémas SQL les plus importantes, qui sont utilisées dans des moteurs d'analytique distribuée tels que Spark SQL.

Gestion des schémas dans différents systèmes de bases de données

Bien que SQL soit une norme, la gestion des schémas peut varier d'une base de données à l'autre.

Oracle Database vs SQL Server : les schémas d'Oracle Database sont associés à des utilisateurs de la base de données, tandis que les schémas de SQL Server sont des unités d'organisation distinctes. L'architecture du système de gestion de base de données diffère d'une plateforme à l'autre.

Autre terminologie de base de données : MySQL l'appelle une base de données, tandis que PostgreSQL l'appelle un schéma. Chaque système de base de données a des conventions uniques.

Problèmes de portabilité : différents types de données, contraintes, indexation et syntaxe DDL peuvent compliquer le déplacement d'un schéma d'un système de base de données à un autre.

En raison de ces variations, la gestion des schémas de base de données nécessite souvent des ajustements spécifiques à la base de données, même lorsque les conceptions suivent les pratiques SQL standard. Un administrateur de base de données doit comprendre ces différences de plateforme.

Schémas de base de données dans les architectures de données modernes

Les schémas de base de données sont utilisés dans les systèmes de données modernes, y compris les data warehouse, les data lake et les plateformes de streaming. Bien que la technologie de base de données utilisée soit différente, l'objectif de l'utilisation d'un schéma est le même : fournir une structure, une signification et une cohérence aux données.

Schémas dans les plateformes de données cloud

Les plateformes de données cloud gèrent les schémas de base de données à grande échelle, en particulier entre des données et des utilisateurs partagés.

Points clés :

• Monter en charge et partage : les schémas permettent un travail à grande échelle et multi-utilisateur avec une structure et une sécurité centralisées
• Séparation du calcul et du stockage : les choix de schémas physiques sont dissociés de l'infrastructure et peuvent être optimisés indépendamment
• Modèles de base de données Serverless : la gestion physique de la base de données est souvent invisible, ce qui permet de se concentrer sur le schéma logique.

Ces modèles sont typiques des plateformes d'analytique cloud-natives construites autour d'un modèle de data warehouse unifié. Les plateformes cloud modernes traitent le schéma de base de données comme une couche de gouvernance clé.

Évolution du schéma et versionnement

La modification du schéma de la base de données dans un environnement de production est difficile, surtout lorsque plusieurs tables et charges de travail dépendent du schéma de la base de données.

Les approches courantes pour faire évoluer le schéma de la base de données incluent :

• Apporter des modifications rétrocompatibles au schéma de base de données
• Utiliser les déploiements bleu-vert pour faire évoluer le schéma de la base de données
• Placer le schéma de la base de données sous contrôle de version à l'aide d'un dictionnaire de données

Ces pratiques soutiennent une évolution fiable des schémas dans les environnements d'ingénierie des données modernes.

Intégration avec la gouvernance des données

Le schéma de base de données joue un rôle essentiel dans la gouvernance et la conformité des données.

Le schéma de la base de données fournit les éléments suivants :

• La définition et la structure des données via le schéma définissent le mécanisme
• Métadonnées de gestion de base de données
• Ressources du dictionnaire de données pour la documentation

Ces fonctionnalités de schéma de base de données garantissent la création d'un environnement de gouvernance des données, tel qu'implémenté dans Unity Catalog. Les données du schéma deviennent une source de vérité pour l'organisation des données et la gestion de la base de données.

Exemple concret : Schéma de base de données d'e-commerce

Un système de e-commerce simple offre un moyen pratique de voir comment les schémas de base de données sont appliqués dans des scénarios du monde réel.

Schéma transactionnel : tables principales et relations

Dans un système de e-commerce transactionnel, le schéma de base de données est conçu pour prendre en charge les opérations quotidiennes telles que la passation de commandes et la gestion des clients pour le traitement des transactions en ligne.

Un schéma de base de données relationnelle type inclut :

• Clients : stocke les informations sur les clients
• Commandes : stocke les enregistrements d'achats individuels
• Produits : définit les articles disponibles à la vente
• OrderItems : relie les commandes aux produits et enregistre les quantités et les prix

Ces tables de base de données sont connectées à l'aide de clés primaires et étrangères :

• La table Commandes inclut des clés étrangères référençant les Clients
• La table OrderItems inclut des clés étrangères référençant à la fois Orders et produits.

Cette structure applique des relations un-à-plusieurs, minimise la redondance et maintient l'intégrité des données pour les charges de travail transactionnelles. La conception du schéma de base de données garantit la cohérence des données dans les opérations de traitement des transactions en ligne.

Schéma analytique : modèle de schéma en étoile

Pour le reporting et l'analytique, ce schéma transactionnel est souvent transformé en un modèle de schéma en étoile.

Dans ce modèle :

• La table des commandes sert de table de faits centrale, stockant des mesures telles que les totaux et les quantités des commandes.
• Les tables Clients et Produits servent de tables de dimension, fournissant un contexte descriptif.

Cette conception de schéma simplifie les queries et prend en charge la génération de rapports efficaces dans les data warehouse et les systèmes de Business Intelligence à l'aide du traitement analytique en ligne.

Compromis entre normalisation et dénormalisation

La conception de schémas recherche un équilibre entre l'intégrité des données, les performances des requêtes et l'efficacité du stockage.

• Les schémas transactionnels privilégient généralement la normalisation pour réduire la redondance et assurer la cohérence des données associées
• Les schémas analytiques utilisent souvent la dénormalisation sélective pour améliorer la vitesse des requêtes et simplifier l'analyse.

Pour plus de détails sur le schéma en étoile et les décisions de modélisation dimensionnelle, consultez le blog Implementing Dimensional Data Warehouse.

Conclusion : Créer des schémas de base de données efficaces

Un schéma de base de données bien conçu est fondamental pour des systèmes de données fiables et performants. En séparant l'intention conceptuelle, la structure logique et l'implémentation physique, les schémas de base de données favorisent la clarté, l'évolutivité et la maintenabilité à long terme.

La conception de schémas fonctionne mieux en tant que processus itératif de conception, de test et d'affinement. Des outils tels que les ERD, les outils de modélisation de bases de données et les clients SQL soutiennent cette évolution. Un administrateur de base de données et des concepteurs de bases de données doivent collaborer tout au long du processus pour s'assurer que la conception du schéma de la base de données répond à toutes les exigences.

Pour continuer à apprendre, entraînez-vous à concevoir des schémas, approfondissez votre compréhension de la normalisation des bases de données et explorez différents modèles de conception de schémas. Pour des bases plus larges, consultez le glossaire de l'architecture des données.

Comprendre comment les principes des schémas de base de données s'appliquent à l' architecture de données moderne et aux pratiques de modélisation des données vous aidera à créer des systèmes de données plus efficaces qui montent en charge avec les besoins de votre organisation. Que vous travailliez avec des bases de données relationnelles, des bases de données NoSQL ou des systèmes hybrides, une conception de schéma de base de données solide reste essentielle.