Conception de bases de données

1. Introduction à la conception de base de données

1. Définition d’une base de données

   • Un ensemble structuré de données reliées logiquement, stockées et gérées par un système de gestion de base de données (SGBD).
   • Permet la manipulation (insertion, mise à jour, suppression), la recherche et la consultation de données de façon efficace et sécurisée.

2. Objectifs principaux

   • Assurer la cohérence et l’intégrité des données.
   • Faciliter l’accès, la mise à jour et l’exploitation des données.
   • Gérer les contraintes de performance et de sécurité.

3. Cycle de vie d’une base de données

   1. Étude des besoins (ou analyse).
   2. Conception conceptuelle : création d’un modèle conceptuel (ex. MER : Modèle Entité-Relation).
   3. Conception logique : traduction du modèle conceptuel en un schéma logique (tables, attributs, clés).
   4. Conception physique : mise en place des structures de stockage et optimisation (index, etc.).
   5. Implémentation et test : utilisation du langage SQL ou d’outils SGBD pour créer la base.
   6. Exploitation et maintenance : corrections, évolutions, ajustements de performance.

2. Analyse des besoins et spécifications

1. Collecte des besoins

   • Comprendre la finalité de la base (types d’informations à stocker, utilisateurs cibles, volume de données, etc.).
   • Interroger les futurs utilisateurs et rédiger un cahier des charges fonctionnel.

2. Identification des informations et des processus

   • Lister les données nécessaires.
   • Analyser les flux de données et la fréquence des mises à jour.
   • Déterminer les besoins en performance (temps de réponse, volume).

3. Résultats attendus

   • Jeu d’exemples de données.
   • Cas d’utilisation décrivant les grandes interactions avec le système.
   • Contraintes particulières (sécurité, confidentialité, haute disponibilité, etc.).

3. Modélisation conceptuelle (Modèle Entité-Relation)

1. Concepts fondamentaux du Modèle Entité-Relation (MER)

   • Entité : objet ou concept du monde réel à représenter (ex. Personne, Produit, Commande).
   • Attribut : caractéristique d’une entité (ex. nom, date de naissance, prix).
     • Clé primaire (attribut ou ensemble d’attributs) identifiant de façon unique chaque occurrence d’une entité.
   • Relation (Association) : lien sémantique entre entités (ex. Un client passe des commandes).
   • Cardinalités : précisent le nombre minimal et maximal d’occurrences d’une entité liées à une occurrence d’une autre entité (1:1, 1:N, N:N).

2. Étapes de la conception conceptuelle

   1. Identification des entités : à partir des besoins, déterminer les grandes classes d’objets.
   2. Identification des attributs : recenser les informations décrivant chaque entité.
   3. Identification des relations : repérer les associations logiques entre entités.
   4. Définition des cardinalités : préciser le degré de participation (1:1, 1:N, etc.).
   5. Placement des clés primaires : pour identifier de manière unique chaque entité.

3. Associations spécifiques

   • Relation N:N : se modélise en général par une table (entité associative) dans la conception logique.
   • Relation 1:1 : parfois fusionnable en une seule entité si la séparation n’est pas pertinente.
   • Héritage / spécialisation : modéliser les sous-classes et super-classes avec les attributs communs et spécifiques.

4. Exemple (simplifié)

   • Entité Client (clé primaire : ID_Client, attributs : Nom, Prénom, Téléphone)
   • Entité Commande (clé primaire : ID_Commande, attributs : Date, MontantTotal)
   • Relation : Client passe N Commandes (1:N)

4. Modélisation logique

Une fois le modèle conceptuel validé, on passe au modèle logique (généralement relationnel).

1. Traduction des entités en tables

   • Chaque entité devient une table.
   • Chaque attribut devient une colonne.
   • La clé primaire de l’entité est choisie comme clé primaire de la table.

2. Traduction des relations

   • Relation 1:N : la clé primaire de la table côté « 1 » devient clé étrangère dans la table côté « N ».
   • Relation N:N : créer une table associative contenant au minimum les clés primaires des deux tables impliquées.
   • Relation 1:1 : si elle se justifie, on peut stocker la clé primaire d’une table comme clé étrangère (et potentiellement clé primaire) dans l’autre table.

3. Contraintes d’intégrité

   • Clé primaire (PRIMARY KEY) : identifiant unique d’une table.
   • Clé étrangère (FOREIGN KEY) : fait référence à une clé primaire d’une autre table pour lier logiquement les données.
   • Contraintes de domaine (type de données, valeurs autorisées, etc.).
   • Contraintes d’unicité (UNIQUE) pour éviter les doublons.
   • Contraintes de non-nullité (NOT NULL) pour exiger la présence d’une valeur.

4. Normalisation

   • Vise à éliminer les redondances et à éviter les anomalies (d’insertion, de suppression, de mise à jour).
   • Principales formes normales :
     1. 1ère forme normale (1NF) : pas de répétition de groupes d’attributs, atomicité des valeurs.
     2. 2ème forme normale (2NF) : être en 1NF et tous les attributs non-clés dépendent de la totalité de la clé primaire (dans le cas de clé primaire composite).
     3. 3ème forme normale (3NF) : être en 2NF et tous les attributs non-clés dépendent directement de la clé primaire (pas de dépendances transitives).
     4. Forme Normale de Boyce-Codd (BCNF) : condition plus stricte que la 3NF, toute dépendance fonctionnelle doit avoir une clé candidate comme déterminant.

5. Exemple (simplifié de traduction MER → MLD)

   • Table CLIENT(ID_Client, Nom, Prénom, Téléphone, ...)
   • Table COMMANDE(ID_Commande, Date, MontantTotal, ID_Client en FK)

5. Conception physique

Une fois le modèle logique défini, on passe à la conception physique, c’est-à-dire l’implémentation dans un SGBD réel (MySQL, PostgreSQL, Oracle, etc.).

1. Choix du SGBD

   • Critères : performance, compatibilité, robustesse, coût, etc.
   • Spécificités : types de données particuliers (DATE, VARCHAR, TEXT, BLOB, etc.), syntaxe SQL propre au SGBD.

2. Création des tables (DDL – Data Definition Language)

   CREATE TABLE Client (
       ID_Client      INT PRIMARY KEY,
       Nom            VARCHAR(50) NOT NULL,
       Prenom         VARCHAR(50),
       Telephone      VARCHAR(20),
       ...
   );
   • Définition des types de données, des contraintes (NOT NULL, UNIQUE, DEFAULT, etc.).

3. Indexation

   • Index : structure de données (souvent arbre B) permettant d’accélérer les recherches.
   • Index primaire : généralement la clé primaire.
   • Index secondaires : pour accélérer des requêtes fréquentes sur certains attributs.
   • Attention : trop d’index peut nuire aux performances en insertion / mise à jour.

4. Optimisations

   • Choix du type de stockage (InnoDB/MyISAM pour MySQL, etc.).
   • Partitionnement des tables pour de grands volumes de données.
   • Vérification de la taille des champs pour optimiser l’espace disque.

5. Sécurité et gestion des droits

   • Création d’utilisateurs avec des privilèges spécifiques (GRANT, REVOKE).
   • Contrôle d’accès, gestion des rôles.
   • Sécurisation des données sensibles (chiffrement, masquage des données).

6. Manipulation des données et requêtes SQL

Après la création physique des structures, on manipule les données grâce au langage SQL.

1. Langage de définition de données (DDL)

   • CREATE TABLE, ALTER TABLE, DROP TABLE, etc.

2. Langage de manipulation de données (DML)

   • INSERT : ajouter des enregistrements.
   • UPDATE : modifier des enregistrements existants.
   • DELETE : supprimer des enregistrements.
   • SELECT : interroger la base pour récupérer des données.

3. Requêtes de sélection (SELECT)

   • Sélection simple :

     SELECT Nom, Prenom 
     FROM Client 
     WHERE ID_Client = 123;
   • Clauses : WHERE, GROUP BY, HAVING, ORDER BY, LIMIT, etc.
   • Jointures :
     • INNER JOIN : retourne les enregistrements communs aux deux tables.
     • LEFT JOIN : retourne tous les enregistrements de la table de gauche même s’il n’y a pas de correspondance.
     • RIGHT JOIN, FULL JOIN, etc.

4. Fonctions d’agrégation

   • COUNT(), SUM(), AVG(), MAX(), MIN().
   • Souvent combinées avec GROUP BY.

5. Transactions et contrôle de concurrence

   • START TRANSACTION / COMMIT / ROLLBACK : pour garantir la cohérence des données en cas de pannes ou d’actions multiples.
   • Isolation : niveaux d’isolation (READ UNCOMMITTED, READ COMMITTED, REPEATABLE READ, SERIALIZABLE).

7. Intégrité, contraintes et triggers

1. Intégrité référentielle

   • Clé étrangère : assure la cohérence entre les tables (ex. ne pas supprimer un client qui a encore des commandes actives).
   • Action sur suppression / mise à jour : ON DELETE CASCADE, ON DELETE SET NULL, etc.

2. Contraintes métier

   • CHECK : impose des conditions sur un attribut (ex. CHECK (MontantTotal >= 0)).
   • UNIQUE : pour forcer l’unicité sur un ou plusieurs attributs (ex. une adresse email).

3. Triggers

   • Blocs de code exécutés automatiquement lors d’un événement (INSERT, UPDATE, DELETE).
   • Utilisés pour assurer des règles métier complexes ou pour historiser des changements.

8. Évolutions, maintenance et performance

1. Évolutions

   • Modification du schéma : ajout ou suppression d’attributs, création de nouvelles tables, migration de données.
   • Nécessité de planifier les changements et de tester en environnement de pré-production.

2. Maintenance préventive

   • Réindexation régulière.
   • Nettoyage des données obsolètes.
   • Sauvegardes automatiques (backups).

3. Surveillance des performances

   • Outils de monitoring (journaux d’activité, analyse de requêtes lentes).
   • Optimisation des requêtes (utiliser les bons index, éviter les jointures inutiles).
   • Scalabilité (ajout de ressources matérielles, sharding, réplication).

9. Bonnes pratiques et conseils pour l’examen

1. Bien maîtriser la modélisation conceptuelle (MER)

   • Être à l’aise avec la définition des entités, attributs, relations et cardinalités.
   • Justifier vos choix de modélisation en cas d’héritage, entités faibles, etc.

2. Normalisation

   • Connaître les différentes formes normales et savoir détecter rapidement les anomalies de conception (redondances, dépendances partielles, transitives).
   • Savoir les appliquer de façon pragmatique (on ne pousse pas toujours à BCNF selon les besoins).

3. SQL et jointures

   • Savoir écrire des jointures correctes (INNER, LEFT, etc.).
   • Maîtriser les agrégations (GROUP BY, HAVING) et la logique des transactions.

4. Contraintes et intégrité

   • Comprendre l’importance des clés primaires et étrangères.
   • Connaître les mécanismes de ON DELETE et ON UPDATE.

5. Préparation d’un schéma relationnel complet

   • Se préparer à fournir un schéma (tables, clés, types de données) et justifier la présence de certaines colonnes (FK, index).
   • Être capable d’expliquer la conception du modèle physique et son adéquation aux contraintes de performance et de sécurité.

6. Relecture, cohérence et syntaxe

   • Vérifier systématiquement les liens entre tables (FK).
   • Veiller à la cohérence des types de données (VARCHAR taille suffisante, DATE / TIMESTAMP pour les dates, etc.).
   • Reprendre un exemple concret pour illustrer chaque concept.

Conclusion

La conception de bases de données consiste à transformer des besoins métier en un modèle conceptuel puis logique et enfin à l’implémenter physiquement dans un SGBD. Chaque étape (analyse, modélisation, normalisation, implémentation, maintenance) est cruciale pour assurer une base de données fiable, performante et évolutive.

Pour l’examen, focalisez-vous sur :

• La construction et la justification du Modèle Entité-Relation (MER).
• La traduction de ce modèle au format relationnel (tables, clés, contraintes).
• Les principes de normalisation et leur application concrète.
• Les aspects de SQL (jointures, transactions, sous-requêtes, fonctions d’agrégation, etc.).
• Les contraintes d’intégrité (clés primaires, étrangères, CHECK, triggers).