Explication des modèles de données SGBD : Types, niveaux et exemples PostgreSQL

Pour gérer efficacement et correctement une base de données, il est nécessaire de comprendre les principes fondamentaux des modèles de données.

Dans les systèmes de gestion de bases de données (SGBD), les modèles de données servent de plans architecturaux qui définissent la manière dont les informations sont stockées, reliées entre elles et accessibles.

Ils constituent la couche de traduction entre les exigences commerciales (« Nous devons suivre les clients, les commandes et les produits ») et la mise en œuvre technique (« Nous stockerons ces informations dans quatre tableaux reliés par des clés étrangères »).

Un modèle de données bien conçu contribue à :

• Définit la portée du système.
• Spécifie les règles qui garantissent la validité des données.
• Assure une évolutivité à long terme
• Améliore les performances

Dans ce guide, nous examinerons les modèles de données classiques et modernes, les niveaux d'abstraction, les processus de conception et les stratégies d'optimisation avancées, le tout illustré à l'aide d'un ensemble de données de commerce électronique PostgreSQL.

Pourquoi les modèles de données sont-ils essentiels ?

Voici quelques raisons pour lesquelles il est important de connaître les modèles de données et leur importance.

• Pont entre les équipes: Les analystes commerciaux et les développeurs travaillent à partir de la même structure logique.
• s relatives à l'intégrité des données: Les contraintes empêchent les données invalides, incomplètes ou en double.
• s de performance: Les bases de données bien modélisées permettent des recherches et des jointures rapides.
• s de l'évolutivité: Anticipe la croissance future et les nouvelles exigences.
• s de cohérence: Garantit que les données ont la même signification dans toutes les parties du système.

Qu'est-ce qu'un modèle de données dans un SGBD ?

Un modèle de données modèle de données dans un système de gestion de base de données (SGBD) est un plan utilisé par les les bases de données pour définir la manière dont les données sont organisées, stockées et accessibles.

Le modèle de données offre une méthode structurée pour représenter les éléments de données et leurs relations, permettant ainsi une gestion et une manipulation efficaces des données.

Disposer d'un modèle de données permet de répondre à des questions telles que :

• Quels types de données avons-nous à notre disposition ?
• Comment un type de données est-il lié à un autre ?
• Quelles règles ces données doivent-elles respecter ?

Un modèle de données permet aux administrateurs de bases de données de comprendre facilement toutes les informations requises et les réponses à ces questions.

Objectifs d'un modèle de données

Un modèle de données structure et organise les informations contenues dans une base de données. Cela garantit la clarté et la cohérence dans la manière dont les données sont traitées au sein d'un système.

Voici quelques raisons courantes pour lesquelles un modèle de données est nécessaire :

• s structurelles: Organise les informations de manière logique.
• Relations:: Définit la manière dont les éléments de données interagissent.
• s de contraintes: Assure l'intégrité des données et applique la logique métier.
• s d'abstraction: Permet aux utilisateurs de ne pas se préoccuper de la manière dont les données sont physiquement stockées.

Pourquoi est-ce important ?

Sans modèle de données défini, vous risquez de vous retrouver avec :

• Les données en double sont stockées dans différents formats.
• Enregistrements orphelins qui n'ont pas d'entité parent valide.
• Interprétations incohérentes des mêmes données.
• Performances de requête insuffisantes en raison d'une structure non optimisée.

Voici une requête SQL simple illustrant comment une base de données peut être modifiée pour inclure une structure, des relations et des contraintes.

ALTER TABLE Orders
ADD CONSTRAINT fk_customer
FOREIGN KEY (CustomerID)
REFERENCES Customer(CustomerID);

Cela garantit que chaque commande est associée à un client existant, ce qui constitue un moyen simple mais efficace de maintenir l'intégrité.

Configuration d'un ensemble de données d'exemple à l'aide de PostgreSQL

Avant de poursuivre avec des explications plus approfondies, nous allons créer et utiliser un ensemble de données simple sur le commerce électronique afin d'illustrer les concepts présentés dans ce guide.

Nous inclurons les entités suivantes dans l'ensemble de données.

1. Client : Stocke les informations relatives aux acheteurs.
2. Produit : Stocke les articles disponibles à la vente.
3. Commandes : Enregistre chaque transaction d'achat.
4. Articles commandés : Enregistre les détails des produits contenus dans chaque commande.

Voici un diagramme ER ASCII simple illustrant les relations entre les tableaux que nous allons créer.

Customer ───< Orders ───< OrderItems >─── Product

Cela correspond à la logique suivante :

• Un client → plusieurs commandes.
• Une commande → plusieurs articles commandés.
• Un produit peut apparaître dans plusieurs commandes.

Création d'un schéma de table

Ensuite, je vais créer les tableaux et les exécuter dans PostgreSQL afin de lancer les requêtes.

Voici le schéma et le code SQL permettant de créer les tableaux nécessaires.

CREATE TABLE Customer (
    CustomerID SERIAL PRIMARY KEY,
    CustomerName VARCHAR(100) NOT NULL,
    Email VARCHAR(100) UNIQUE NOT NULL,
    Phone VARCHAR(20),
    CreatedAt TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

CREATE TABLE Product (
    ProductID SERIAL PRIMARY KEY,
    ProductName VARCHAR(100) NOT NULL,
    Category VARCHAR(50),
    Price NUMERIC(10, 2) NOT NULL
);

CREATE TABLE Orders (
    OrderID SERIAL PRIMARY KEY,
    CustomerID INT NOT NULL,
    OrderDate DATE NOT NULL,
    Status VARCHAR(20) DEFAULT 'Pending',
    FOREIGN KEY (CustomerID) REFERENCES Customer(CustomerID)
);

CREATE TABLE OrderItems (
    OrderItemID SERIAL PRIMARY KEY,
    OrderID INT NOT NULL,
    ProductID INT NOT NULL,
    Quantity INT NOT NULL CHECK (Quantity > 0),
    FOREIGN KEY (OrderID) REFERENCES Orders(OrderID),
    FOREIGN KEY (ProductID) REFERENCES Product(ProductID)
);

Insertion de données d'exemple

Ensuite, veuillez insérer quelques informations de base dans le 

INSERT INTO Customer (CustomerName, Email, Phone)
VALUES
('Alice Brown’, 'alice@example.com', '91234567'),
('Bob McKee', 'bob@example.com', '98765432');

INSERT INTO Product (ProductName, Category, Price)
VALUES
('Laptop', 'Electronics', 1200.00),
('Wireless Mouse', 'Electronics', 25.50),
('Office Chair', 'Furniture', 150.00);

INSERT INTO Orders (CustomerID, OrderDate, Status)
VALUES
(1, '2025-08-01', 'Shipped'),
(2, '2025-08-02', 'Pending');

INSERT INTO OrderItems (OrderID, ProductID, Quantity)
VALUES
(1, 1, 1),
(1, 2, 2),
(2, 3, 1);

Votre diagramme ER pour la base de données devrait ressembler à ceci :

Éléments clés d'un modèle de données SGBD

Un modèle de données robuste comprend quatre composantes principales :

1. Entités

Dans la modélisation des données, les entités représentent les objets ou concepts fondamentaux et distincts d'un système pour lesquels nous souhaitons stocker des données. Les entités sont souvent représentées sous forme de tableaux dans une base de données. 

Exemples d'entités dans notre ensemble de données :

• Customer
• Product
• Orders
• OrderItems

Ces entités constituent les « noms » principaux de la base de données.

Les entités constituent la base. Tous les autres aspects du modèle, tels que les attributs, les relations et les contraintes, s'appuient sur ces éléments.

2. Attributs

Dans la modélisation des données, les attributs sont des caractéristiques ou des propriétés qui décrivent une entité. Ils représentent les points de données spécifiques qui définissent une entité, comme le nom, l'adresse e-mail ou l'adresse postale d'un client.

Exemples :

• Pour plus d'Customer s : CustomerName, Email, Phone.
• Pour plus d'Product s : ProductName, Price, Category.

En termes simples, les attributs sont les détails qui vous intéressent pour chaque entité. Il s'agit généralement de colonnes dans un tableau.

3. Relations

Les relations dans un modèle de données définissent la manière dont différentes entités ou tableaux sont connectées, représentant les associations entre elles. Considérez-les comme des liens logiques entre les entités.

Exemples dans notre ensemble de données :

• Une entité ( Customer ) peut avoir plusieurs entités ( Orders ) (relation 1-à-plusieurs).
• Une entité ( Order ) peut contenir plusieurs entités ( Products ) via une relation de type « OrderItems » (relation plusieurs-à-plusieurs résolue par une table de jonction).

Les relations garantissent que le modèle de données représente fidèlement les associations du monde réel.

4. Constraints

Dans la modélisation des données, les contraintes sont des règles qui limitent les valeurs autorisées dans une base de données, garantissant ainsi l'exactitude, la cohérence et l'intégrité des données.

Les contraintes contribuent à maintenir l'intégrité de la base de données en empêchant la saisie de données invalides ou incohérentes.

Exemples:

• UNIQUE Contrainte sur Customer.Email.
• CHECK contrainte visant à garantir l'Quantity > 0 dans OrderItems.

Exemple PostgreSQL

Voici un exemple d'utilisation de certains types de contraintes dans une requête SQL.

CREATE TABLE OrderItems_Constraint (
    OrderItemID SERIAL PRIMARY KEY,
    OrderID INT NOT NULL,
    ProductID INT NOT NULL,
    Quantity INT NOT NULL CHECK (Quantity > 0),
    FOREIGN KEY (OrderID) REFERENCES Orders(OrderID),
    FOREIGN KEY (ProductID) REFERENCES Product(ProductID)
);

Dans cet exemple, nous avons utilisé les contraintes suivantes : PRIMARY, CHECK, NOT NULL et REFERENCES.

Types de modèles de données dans les SGBD

Il existe différents types de modèles de données dans les bases de données. Cela reflète la manière dont les données sont stockées en fonction de leur nature.

Modèles classiques

Tout d'abord, examinons quelques modèles classiques couramment utilisés dans les systèmes de gestion de bases de données.

Modèle hiérarchique

Un modèle de données hiérarchique organise les données selon une structure arborescente, dans laquelle chaque enregistrement (nœud) possède un seul parent (à l'exception de la racine) et peut avoir plusieurs enfants.

• s structurelles: Données stockées sous forme d'arborescence ; chaque parent peut avoir plusieurs enfants, mais chaque enfant n'a qu'un seul parent.
• s d'utilisation: Systèmes bancaires traditionnels, systèmes de réservation aérienne.
• Avantages de l': Très rapide pour les recherches un-à-plusieurs.
• Inconvénients de l': Il est difficile de gérer les relations plusieurs-à-plusieurs.

Exemple (représentation de type XML) :

<Customer id="1">
    <Name>Alice Brown</Name>
    <Orders>
        <Order id="1" date="2025-08-01"/>
    </Orders>
</Customer>

Les équivalents modernes apparaissent souvent dans le stockage XML/JSON, mais le modèle lui-même remonte aux premiers SGBD pour ordinateurs centraux tels que IMS.

Modèle de réseau

Un modèle de données en réseau constitue une méthode flexible pour représenter les données et les relations, particulièrement utile pour les connexions complexes et multiples. 

Il utilise une structure graphique avec des nœuds (représentant des entités) et des arêtes (représentant des relations) pour organiser les données, ce qui permet des chemins d'accès plus efficaces et plus directs par rapport aux modèles hiérarchiques.

• s structurelles: Graphique avec des enregistrements reliés par des pointeurs.
• Avantages de l': Gère les relations complexes plusieurs-à-plusieurs.
• Inconvénients de l': Difficile à interroger et à maintenir.

Modèle relationnel

Le modèle de données relationnel est une méthode permettant de structurer les données en tableaux composés de lignes et de colonnes, ce qui facilite le stockage, la récupération et la gestion efficaces des informations.

• s structurelles: Données dans des tableaux, des lignes et des colonnes.
• Avantages de l': Prise en charge SQL, conformité ACID, normalisation.
• Inconvénients de l': Les assemblages peuvent s'avérer coûteux à grande échelle.

Exemple de requête à partir de notre ensemble de données :

SELECT c.CustomerName, o.OrderID, o.OrderDate
FROM Customer c
JOIN Orders o ON c.CustomerID = o.CustomerID;

Cette requête illustre l'utilisation de la fonction JOIN pour établir des relations entre la table Customer et la table Orders.

Ceci génère le tableau suivant :

Modèles contemporains

À mesure que la technologie des bases de données progresse, certains modèles modernes ont également fait leur apparition. Voici quelques exemples :

Modèle orienté objet

Le modèle orienté objet combine les concepts de base de données et de programmation orientée objet. Il prend en charge l'héritage et l'encapsulation.

Modèle objet-relationnel

Le modèle objet-relationnel est un hybride entre le modèle relationnel et le modèle orienté objet.

Modèles nosql

Les modèles de données nosql s'éloignent des structures rigides basées sur des tableaux des bases de données relationnelles traditionnelles, offrant des schémas flexibles et diverses méthodes d'organisation des données pour traiter de grands volumes de données non structurées et semi-structurées.

Voici quelques exemples de modèles nosql :

• s clé-valeur: Redis (recherches rapides).
• s sur le document: MongoDB (JSON flexible).
• s sur les familles de colonnes: Cassandra (stockage à colonnes larges).
• Graphique: Neo4j (données riches en relations).

Voici un exemple de modèle de données de document (document MongoDB) :

{
    "CustomerName": "Alice Brown",
    "Orders": [
        {"ProductName": "Laptop", "Quantity": 1}
    ]
}

Niveaux d'abstraction de la modélisation des données

Le processus de modélisation des données se déroule à trois niveaux différents : conceptuel, logique et physique.

Ces niveaux correspondent aux différentes étapes de détail utilisées lors de la conception d'une base de données ou d'un système d'information. Ils contribuent à gérer la complexité en se concentrant sur des aspects spécifiques des données et de leur structure.

Conceptuel

Le modèle de données conceptuel est l'abstraction de plus haut niveau, indépendante de la technologie, dans le processus de modélisation des données. Il se concentre sur la définition des entités clés et de leurs relations dans un système sans entrer dans les détails techniques.

Cette couche capture les exigences et les relations commerciales.

Exemple : Notre diagramme ER illustrant l'Customer e → Orders.

Logique

Le modèle de données logique représente le deuxième niveau d'abstraction. Il décrit les entités, les attributs et les relations sans mentionner de base de données spécifique.

Cette couche transforme le modèle conceptuel en un schéma spécifique au SGBD. Il définit les tableaux, les clés et les relations sans détails de stockage.

Physique

La couche du modèle de données physiques implémente un schéma avec des index, des partitions et des paramètres de stockage.

Voici un exemple d'index :

CREATE INDEX idx_order_customer ON Orders(CustomerID);

Nous allons maintenant examiner cet index à l'aide de cette requête :

SELECT indexname, indexdef
FROM pg_indexes
WHERE tablename = 'orders';

Comme vous pouvez le constater dans l'index ci-dessous, nous avons créé un nouvel index appelé idx_order_customer.

Processus de modélisation des données

La modélisation des données est une approche structurée visant à traduire les besoins opérationnels en un plan technique qui régit la manière dont les données seront stockées, reliées et récupérées. 

Lorsqu'elle est effectuée correctement, la modélisation des données réduit la redondance, améliore la qualité des données et facilite la maintenance future.

Source : Fiche récapitulative sur les dimensions de la qualité des données

Le processus se déroule généralement par étapes. Analysons ces éléments.

1. Recueil des exigences

La collecte des exigences constitue la base de l'ensemble du processus de modélisation des données. À ce stade, vous essayez de comprendre les besoins de l'entreprise et les raisons qui les motivent.

Il existe plusieurs méthodes pour recueillir efficacement les exigences. 

• Les entretiens avec les parties prenantes vous permettent de discuter directement avec les personnes qui utiliseront ou dépendront de la base de données, telles que les analystes commerciaux, les responsables ou les développeurs.
• Examen des documents vous aident à comprendre les systèmes existants en examinant les rapports antérieurs, les flux de travail ou les schémas de bases de données hérités.
• Les ateliers peuvent rassembler différents services afin d'harmoniser les définitions des données et d'identifier les lacunes.

Le résultat de cette phase devrait être un ensemble clair d'exigences documentées décrivant les entités de données, les relations et les règles métier. 

Par exemple, dans notre échantillon de données de vente au détail, les parties prenantes pourraient indiquer qu'elles souhaitent suivre les commandes des clients, les produits et les dates de commande afin de pouvoir calculer des indicateurs tels que le chiffre d'affaires total par catégorie de produits et le taux de fidélisation des clients.

2. Conception conceptuelle

La conception conceptuelle prend en compte ces exigences commerciales et les transforme en une représentation visuelle de haut niveau des données. 

À ce stade, vous vous concentrez sur les entités existantes et leurs relations, sans vous préoccuper des détails techniques tels que les types de clés primaires ou les stratégies d'indexation.

C'est là que les diagrammes entité-relation (ER) prennent toute leur importance. Les diagrammes ER représentent les entités (par exemple, Client, Produit, Commande), leurs attributs et les relations entre elles. 

Pour notre ensemble de données :

• Customer peut inclure l'identifiant client, le nom et l'adresse e-mail.
• Product peut inclure le numéro d'identification du produit, le nom et la catégorie.
• Order peut inclure OrderID, OrderDate.
• OrderItem peut inclure OrderItemID, OrderID, ProductID, Quantity, Price.

Les relations pourraient être les suivantes :

• Un client peut passer plusieurs commandes.
• Une commande peut contenir plusieurs articles.
• Un produit peut apparaître dans plusieurs lignes de commande.

Ce diagramme constitue un point de référence commun pour les équipes commerciales et techniques.

3. Conception logique

La conception logique s'appuie sur le modèle conceptuel en appliquant les règles relatives aux bases de données, en particulier la normalisation. 

La normalisation est le processus qui consiste à structurer une base de données relationnelle afin de minimiser la redondance et la dépendance. Ce processus est généralement réalisé par étapes (1NF, 2NF, 3NF), chacune comportant des exigences spécifiques.

• Dans 1NF, vous vous assurez que tous les champs sont atomiques (aucune valeur multiple dans une colonne) et qu'il n'y a pas de groupes répétitifs.
• La 2NF élimine les dépendances partielles, ce supprime les dépendances partielles, ce qui signifie que si vous avez une clé composite, tous les attributs non clés doivent dépendre de la clé entière.
• 3NF supprime les dépendances transitives, garantissant que les attributs non clés dépendent uniquement de la clé primaire et non d'autres attributs non clés.

Dans notre exemple, l'adresse e-mail du client figure uniquement dans la table Customer et n'est pas dupliquée dans la table Order. De même, les informations relatives aux catégories de produits devraient être regroupées dans la table Product, et non dispersées dans plusieurs enregistrements de la table OrderItem.

4. Conception physique

La conception physique adapte le modèle logique à un système de base de données spécifique, tel que PostgreSQL ou MySQL. Cette étape implique la prise de décisions concernant les types de données, l'optimisation du stockage et l'amélioration des performances.

Les index constituent un élément essentiel à prendre en considération dans ce contexte. Par exemple, l'ajout d'un index à OrderDate dans le tableau Order peut considérablement accélérer les requêtes filtrées par date.

Le partitionnement peut également être appliqué à des ensembles de données volumineux, en divisant les données en segments gérables par date, plage ou clés de hachage afin d'améliorer les performances des requêtes. 

Vous définissez également des contraintes, telles que les clés étrangères, afin de garantir l'intégrité des données au niveau de la base de données.

5. Validation

Une fois la conception terminée, des validations doivent être effectuées avant la mise en service. 

Cela implique de charger des données échantillons, idéalement des données de test réalistes qui reflètent les volumes attendus, et d'exécuter des requêtes qui simulent une utilisation réelle.

Par exemple, dans notre ensemble de données sur le commerce de détail, vous pourriez exécuter une requête pour calculer le total des ventes par mois, afin de vous assurer que les chiffres correspondent aux attentes de l'entreprise. 

Vous testeriez également les cas limites, par exemple ce qui se passe lorsqu'une commande est passée sans aucun article (ce qui devrait être impossible si les contraintes sont correctes).

6. Déploiement

La dernière étape consiste à mettre en production la conception validée. Il est recommandé d'utiliser des scripts de migration contrôlés par version afin de pouvoir suivre les modifications au fil du temps.

Le déploiement implique également la mise en place d'un suivi des performances et des erreurs, ainsi que la vérification que le schéma est bien documenté afin que les modifications futures puissent être effectuées sans confusion. 

Après le déploiement, il est courant de revoir périodiquement la conception à mesure que de nouvelles exigences apparaissent.

Avantages des modèles de données

Un modèle de données bien conçu offre de nombreux avantages.

1. s sur la clarté: Les modèles de données constituent un langage commun entre les équipes commerciales et techniques. Lorsque tout le monde s'accorde sur la définition du terme « client » et sur son lien avec les « commandes », les malentendus sont réduits et le développement s'accélère.
2. Intégrité: Les contraintes telles que les clés étrangères et les index uniques garantissent qu'aucune donnée invalide ne peut être introduite dans le système. Cela garantit la qualité des données et rend les rapports plus fiables.
3. s de performance: Grâce à l'utilisation d'index et à l'optimisation des jointures, les modèles de données peuvent considérablement améliorer la vitesse des requêtes. Ceci est particulièrement important pour les requêtes analytiques qui traitent de grands ensembles de données.
4. s de l'évolutivité: Un modèle de qualité est plus facile à développer. Si l'entreprise souhaite disposer de fonctionnalités supplémentaires pour suivre les promotions ou les points de fidélité plus en détail, il est possible d'ajouter de nouveaux tableaux sans perturber les flux de travail existants.

Inconvénients des modèles de données

1. s de complexité: Dans les systèmes de grande envergure, le modèle de données peut être complexe, avec des centaines de tableaux et de relations. Cela peut intimider les nouveaux arrivants et nécessite des compétences spécialisées pour s'y retrouver.
2. s sur les coûts: L'embauche de modélisateurs de données qualifiés et l'acquisition d'outils de modélisation d'entreprise peuvent s'avérer coûteuses. Dans les petites entreprises, cela pourrait représenter un investissement important.
3. s de rigidité: Les schémas relationnels ne sont pas aussi flexibles que les solutions nosql. Les modifications apportées aux modèles nécessitent une planification minutieuse afin d'éviter de perturber les applications en aval et les dépendances.
4. s sur la dépendance vis-à-vis d'un fournisseur: Le recours intensif à des fonctionnalités de base de données propriétaires (telles que l'indexation spécifique à Oracle ou le partitionnement avancé de SQL Server) peut rendre les migrations futures coûteuses et complexes.

Méthodologies de modélisation avancées

La modélisation des données peut également faire appel à des méthodes avancées pour sa mise en œuvre.

1. Modélisation dimensionnelle

La modélisation dimensionnelle est couramment utilisée dans le domaine du stockage de données, où l'objectif est de rendre les requêtes analytiques intuitives et rapides.

Cela implique l'utilisation de schémas spécifiques:

• Schéma en étoile : Une table de faits centrale (par exemple, OrderItems) stocke les métriques, tandis que plusieurs tableaux de dimensions (par exemple, Customer, Product, Date) stockent les attributs descriptifs. Cette structure est facile à interroger pour les outils BI.

Voici à quoi cela pourrait ressembler :

Source : Interroger le schéma en étoile

• Schéma Snowflake : Les tableaux de dimensions sont normalisés en sous-tableaux, ce qui réduit l'espace de stockage mais nécessite davantage de jointures. Par exemple, Product pourrait être divisé en deux tableaux distincts : Product et Category.

2. Modélisation entité-relation (ER)

La modélisation ER est plus courante dans les systèmes transactionnels. Il met l'accent sur la normalisation afin de garantir l'intégrité des données. Dans certains cas, la dénormalisation est appliquée de manière sélective afin d'améliorer les performances de lecture, en particulier pour les données fréquemment consultées.

3. Modélisation polyglotte

La modélisation polyglotte utilise différents types de bases de données pour différentes charges de travail. 

Par exemple, vous pourriez utiliser PostgreSQL pour les transactions de commande et MongoDB pour un catalogue de produits avec des attributs flexibles. Cela vous permet d'utiliser l'outil approprié pour chaque tâche, mais cela augmente la complexité opérationnelle.

Principes de conception et d'optimisation des performances

1. Antimodèles courants

• Sur-normalisation : Le fractionnement des données en un nombre excessif de petits tableaux peut entraîner un nombre excessif de jointures et ralentir les requêtes.
• Sous-indexation : Le fait de ne pas indexer les colonnes fréquemment filtrées peut entraîner des analyses complètes des tableaux et des problèmes de performances.

2. Considérations relatives à nosql

Dans les systèmes nosql, la conception est souvent basée sur les modèles d'accès plutôt que sur une normalisation stricte. Les données sont organisées de manière à minimiser le nombre de requêtes nécessaires pour les opérations courantes, et le partitionnement est essentiel pour éviter les goulots d'étranglement.

3. Compromis ACID

Les systèmes relationnels tels que PostgreSQL prennent entièrement en charge les propriétés ACID. propriétés ACID, garantissant ainsi la cohérence des données. De nombreuses bases de données nosql assouplissent ces garanties afin d'améliorer la vitesse et l'évolutivité, privilégiant la convergence finale au détriment de la cohérence.

Conclusion

Les modèles de données constituent un élément essentiel de la conception d'une base de données et peuvent prendre différentes formes. Cependant, dans les entreprises modernes, afin de garantir que ces modèles puissent atteindre leur meilleur rendement, des optimisations doivent être effectuées en conséquence.

La technologie évolue et se renouvelle constamment, et l'apprentissage et l'adaptation continus sont indispensables dans le secteur des données. Pour en savoir plus sur les bases de données, veuillez consulter notre cours sur la Conception de bases de données ou Introduction aux bases de données relationnelles en SQL pour vous familiariser avec le sujet.

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