Au fil des ans, le besoin de données et la confiance qu’on leur accorde dans la prise de décision ont atteint des sommets.
L’implication constante dans les décisions d’investissement, l’amélioration du recrutement basé sur l’IA et la rationalisation des opérations commerciales témoignent de la valeur des données ; une compréhension approfondie du big data peut être utilisée pour stimuler la croissance.
Qu’elles soient grandes ou petites, les entreprises collectent et gèrent des données à l’aide de systèmes d’automatisation, de plateformes CRM ou de bases de données. Cependant, les données sous leurs multiples formes et modèles d’entrée deviennent redondantes et incohérentes, ce qui pose un défi à la réalisation d’ensembles de données optimaux.
Malgré ces difficultés, les entreprises souhaitent tirer des enseignements précieux de piles d’informations de plus en plus nombreuses. La normalisation des données apporte une solution à ce problème. Ce fil de discussion de stack overflow sur la normalisation des données montre que la normalisation existe depuis les années 1970.
Dans cet article, nous mettrons en lumière la normalisation des données, son importance, les différentes formes normales et la dénormalisation. Nous vous proposons également un guide étape par étape pour la normalisation des tableaux et quelques cas d’utilisation réels. Entrons dans le vif du sujet.
Qu’est-ce que la normalisation des données et pourquoi est-elle importante ?
La normalisation des données consiste à organiser une base de données afin de fournir un modèle cohérent pour la saisie des données sur la base de formes normales et d’aboutir à une base de données relationnelle en tant que produit final. Pour normaliser un ensemble de données, vous devez éliminer la redondance des données et, par conséquent, économiser de l’espace disque. L’ensemble du processus vise à normaliser les données et à réduire les erreurs de modification, ce qui permet de les interroger et de les examiner facilement.
Considérez les processus qui utilisent de nombreuses données. Par exemple, la génération de leads, les investissements basés sur les données, l’intelligence artificielle (IA) et l’automatisation de l’apprentissage machine (ML). Sans organisation, des événements tels que la suppression de cellules de données compensent les erreurs. En outre, la qualité de vos données détermine leur exactitude. Ceci, séquentiellement, appelle à utiliser un ensemble de pratiques pour protéger les données, réduire les anomalies et débloquer de multiples avantages.
La normalisation des données améliore l’architecture globale de votre base de données, en l’organisant en structures logiques cohérentes. Des données cohérentes dans vos entreprises permettent à tout le monde d’être sur la même longueur d’onde, d’assurer la stabilité des équipes de recherche, de développement et de vente, et d’améliorer le flux de travail global. Outre la réduction de l’espace disque, la normalisation des données accélère le temps de traitement, l’analyse et l’intégration des données.
En ce qui concerne les coûts, une réduction se traduit par d’autres avantages en cascade. Par exemple, la réduction de la taille des fichiers permet d’utiliser moins d’espace de stockage et des processeurs plus petits. Avec un flux de travail amélioré, l’accessibilité transparente à la base de données permet de gagner du temps, ce qui améliore la productivité globale de l’entreprise.
En outre, la normalisation des données améliore la sécurité, successivement à partir d’une organisation uniforme. Les développeurs ont donc adopté la normalisation des données dans le cadre de la programmation orientée objet afin d’optimiser leurs projets et d’accroître leur flexibilité et leur évolutivité.
Démêler le processus de normalisation des données
Après avoir acquis de solides connaissances sur la normalisation des données et sur la manière dont elle peut aider votre organisation, l’étape suivante consiste à apprendre comment fonctionne le processus. Selon le type de données dont vous disposez, la normalisation peut revêtir des aspects différents.
Une bonne approche consiste d’abord à mettre en évidence le besoin de normalisation. Il peut s’agir de problèmes de communication, de rapports peu clairs, d’une mauvaise représentation des données, etc. La précision des besoins est le pivot de l’étape suivante, qui consiste à choisir les bons outils.
Le paysage technologique étant en constante évolution, le marché est inondé de multiples logiciels de gestion des actifs informatiques pour toutes les tailles d’entreprise. La meilleure solution dispose de fonctions de normalisation. En fait, certains outils comme InvGate Insight effectuent toutes les normalisations en fonction de votre inventaire informatique.
Bien que ces outils soient utiles, vous devez comprendre la logique sous-jacente de la normalisation, que nous abordons dans la section suivante. Les règles définies ici guident la manière dont vous établissez les relations entre les tables.
Ensuite, vous devez examiner les relations entre vos tables et déterminer les attributs, les dépendances et les clés primaires. Ces éléments révèlent les anomalies que vous devez corriger. Vous pouvez maintenant appliquer des règles de normalisation correspondant à vos besoins spécifiques pour l’ensemble de données. En d’autres termes, vous divisez les tables et créez des relations entre elles à l’aide de clés pour vous assurer que chaque information est stockée au même endroit.
Enfin, validez les informations en termes de précision, d’intégrité et de cohérence. Si des erreurs potentielles apparaissent en raison du processus de normalisation ou d’anomalies, vous devrez peut-être procéder à des ajustements… Envisagez de documenter la structure des données normalisées en vue de futures mises à jour et d’une maintenance transparente. Pour la documentation, incluez le schéma, les relations entre les tables, les contraintes de clés primaires et étrangères et les dépendances.
Lisez aussi : Comment créer des contraintes de clé étrangère en SQL
Quelles sont les différentes formes normales ?
La normalisation des données repose sur un ensemble de règles appelées formes normales. Les règles sont caractérisées par des niveaux, chaque règle s’appuyant sur la précédente – vous ne pouvez appliquer un deuxième niveau que si le premier est respecté, un troisième si le deuxième est respecté, et ainsi de suite. Six formes normales sont disponibles, mais une base de données est considérée comme normalisée lorsqu’elle atteint le troisième niveau. Voyons ce qu’il en est pour chacune d’entre elles.
Première forme normale (1NF)
En tant que technique de normalisation la plus élémentaire, cette étape élimine les entrées redondantes dans un groupe – chaque enregistrement doit être unique. Cela signifie qu’il faut une clé primaire, pas de n valeurs dans une liste, pas de groupes répétitifs et des colonnes atomiques où chaque cellule contient un enregistrement unique et distinct qui ne peut pas être divisé davantage. Par exemple, vous pouvez avoir des enregistrements avec une colonne intitulée nom, adresse, sexe et achat.
Deuxième forme normale (2NF)
Après avoir satisfait aux règles de la première forme normale, vous pouvez maintenant passer à la deuxième forme normale. L’objectif est de supprimer les entrées répétitives en veillant à ce que les sous-groupes de données figurant dans plusieurs lignes de tableaux soient extraits et présentés dans un nouveau tableau avec des connexions qui les traversent. Pour plus de clarté, tous les sous-ensembles de vos données existant sur plusieurs lignes sont placés dans des tableaux distincts.
Ensuite, vous pouvez créer des relations entre les nouvelles tables et les clés d’étiquetage. Cela implique de supprimer les dépendances partielles lorsque des tables relationnelles ayant des clés primaires avec deux attributs ou plus sont mappées vers une nouvelle table avec des clés d’étiquettes correspondant à la clé primaire. Le lien peut être établi à l’aide de contraintes de clés étrangères.
Pour reprendre l’exemple ci-dessus, les enregistrements d’achat, par exemple les cookies (et leurs types), sont placés dans une autre table, avec une clé étrangère correspondante pour le nom de chaque personne.
Troisième forme normale (3NF)
Pour réaliser la 3NF, la deuxième forme normale doit être respectée, ce qui, à son tour, exige que la première forme normale soit ratifiée. La règle est que les modèles de données 3NF ne doivent dépendre que de la clé primaire – pas de dépendances fonctionnelles transitives. Si vous modifiez la clé primaire (en la supprimant, en l’insérant ou en la remplaçant), toutes les données qui dépendent de la clé primaire sont acheminées vers une nouvelle table.
Imaginez un enregistrement contenant des noms, des adresses et des sexes. Si vous changez le nom d’une personne, son sexe peut être modifié. Pour remédier à ce problème, le genre 3NF reçoit une clé étrangère et une nouvelle table pour stocker les données. Nous allons prendre un exemple pour illustrer cela ; lisez la suite. À présent, vos données sont normalisées. Mais passons en revue les niveaux supérieurs.
Quatrième forme normale (4NF)
Les variantes supérieures de la 3NF – la forme normale de Boyce-Codd (BCNF) – attribuées à Raymond F. Boyce et Edgar F. Codd, s’appuient sur le cadre de Boyce-Codd, qui prend en compte les dépendances multivaluées. Maintenant que les données sont normalisées, elles ne sont plus couramment utilisées. Toutefois, les entreprises qui travaillent avec des ensembles de données complexes qui changent fréquemment devraient envisager de satisfaire aux normes restantes.
Comme prévu, la 4NF ne peut être réalisée que si la 3NF a été respectée. Toutes les dépendances non triviales sont éliminées, à l’exception des niveaux pour une clé candidate. Une table BCNF suit que pour chaque dépendance fonctionnelle (X -> Y). Un exemple serait une table avec `projets`, `employés`, et leurs compétences. En appliquant la 4NF, vous pouvez diviser la table en deux tableaux, comme l’illustre le guide étape par étape.
Avant de passer à la 5NF, la forme normale de tuple essentielle (ETNF) est un intermédiaire. Elle est utilisée avec des contraintes de jointure et de dépendances fonctionnelles. Pour en savoir plus, consultez la proposition de ResearchGate visant à éviter les tuples redondants dans les bases de données relationnelles.
Cinquième et sixième forme normale (5NF et 6NF)
Également appelée forme normale projet-joint (PJ/NF), cette étape élimine les dépendances cycliques dans les tables et les attributs. Elle vise les cas où une combinaison d’attributs est utilisée comme clés dans une table. Une table entre dans cette catégorie si elle est conforme à la 4NF et ne peut être divisée en tables plus petites sans utiliser de données. L’objectif est d’identifier et d’isoler les relations sémantiques multiples.
Avant d’arriver à la 6NF, le niveau le plus élevé, nous avons la forme normale de la clé de domaine (DK/NF). Une base de données ne peut pas avoir de contraintes au-delà des options de clé et de domaine. Dans ce cas, toutes les relations de contrainte sont une séquence logique de clés et de domaines définis. Avec la 6NF, une base de données doit respecter les règles de la 5NF et ne prend pas en charge les dépendances de jointure non triviales.
Qu’est-ce que la dénormalisation ?
La dénormalisation consiste à optimiser la base de données en ajoutant des données redondantes à une ou plusieurs tables. Ce processus n’implique pas une “normalisation inverse”, mais il s’agit d’une technique employée après la normalisation.
Vous introduisez une redondance précalculée par le biais d’une approche qui résout les problèmes liés aux données normalisées. Cette approche consiste à diviser les tables, à ajouter des colonnes dérivées et redondantes et à mettre en miroir les bases de données.
En améliorant les performances des bases de données, la dénormalisation prend en charge les opérations critiques. Vous pouvez ainsi extraire les données plus rapidement en réduisant le nombre de jointures. En outre, vous simplifiez les requêtes (et avez moins de bogues à corriger) parce qu’il y a moins de tables à traiter.
En revanche, vous devez faire quelques compromis : la redondance des données implique plus de stockage, l’incohérence, les mises à jour et les insertions s’accompagnent de frais, et le code devient relativement plus complexe.
Comment normaliser les tables : Un guide étape par étape
Prenons un exemple pour passer en revue toutes les formes nominales. Nous commencerons par un tableau standard illustrant la progression de 1NF à 6NF. Prenons un tableau contenant des informations sur les livres, les auteurs et les genres d’une bibliothèque.
Cette table n’est pas en 1NF car elle contient des attributs à valeurs multiples (auteurs et genres) et les lignes ne sont pas uniques.
| BookID | Titre | Auteur | Genre | Année de publication |
|---|---|---|---|---|
| 1 | “Livre1 | Auteur1, Auteur2 | Fiction, Mystère | 2010 |
| 2 | “Livre2 | Auteur2, Auteur3 | Fantaisie | 2015 |
| 3 | “Livre3 | Auteur1, Auteur3 | Mystère | 2012 |
Première forme normale
Pour atteindre la première forme normale, divisez les attributs multivalués en lignes distinctes. Ainsi, toutes les cellules ont des valeurs uniques ; il n’y a pas de groupes répétitifs.
| Identifiant du livre | Titre | Auteur | Genre | Année de publication |
|---|---|---|---|---|
| 1 | “Livre1 | Auteur1 | Fiction | 2010 |
| 1 | “Livre1 | Auteur2 | Mystère | 2010 |
| 2 | “Livre2 | Auteur2 | Fantaisie | 2015 |
| 2 | “Livre2 | Auteur3 | 2015 | |
| 3 | “Livre3 | Auteur1 | Mystère | 2012 |
| 3 | “Book3” (Livre3) | Auteur3 | 2012 |
Deuxième forme normale
Une fois la 1FN satisfaite, passez à la 2FN. Supprimez les dépendances partielles en créant des tables distinctes pour les informations connexes. Nous décomposons la table en tables Livres, Auteurs et Genres, en les reliant par des clés étrangères.
Auteurs :
| AuthorID | Auteur |
|---|---|
| 1 | Auteur 1 |
| 2 | Auteur 2 |
| 3 | Auteur3 |
Genres :
| GenreID | Genre |
|---|---|
| 1 | Fiction |
| 2 | Mystère |
| 3 | Fantaisie |
Livres :
| BookID | Titre | Année de publication |
|---|---|---|
| 1 | “Book1” | 2010 |
| 2 | “Livre2 | 2015 |
| 3 | “Livre3 | 2012 |
Auteurs du livre
| BookID | Identifiant de l’auteur |
|---|---|
| 1 | 1 |
| 1 | 2 |
| 2 | 2 |
| 2 | 3 |
| 3 | 1 |
| 3 | 3 |
BooksGenres :
| BookID | GenreID |
|---|---|
| 1 | 1 |
| 1 | 2 |
| 2 | 3 |
| 3 | 2 |
Troisième forme normale
À ce stade, nous supprimons les dépendances transitives, laissant chaque attribut dépendre de la clé primaire. Ici, les tables Auteurs et Genres restent inchangées. Mais la table Livres est normalisée pour supprimer les dépendances. Comme les anomalies ont été supprimées à l’étape précédente, les tables seront similaires à celles de la 2NF.
Cela signifie que nous pouvons conclure la normalisation. Si d’autres étapes sont nécessaires (par exemple, 4NF, 5NF), cela dépendra des caractéristiques spécifiques des données. Dans le cas de la 6NF, vous devrez gérer des dépendances de jointure non triviales. Bien qu’elle soit nécessaire dans des cas très spécialisés, sa réalisation peut impliquer une décomposition plus poussée ou une restructuration des tables afin d’éliminer les dépendances de jointure complexes. Elle est rarement utilisée dans la pratique, et son application est basée sur des caractéristiques de données uniques et sur les exigences de la base de données.
Exemples concrets et cas d’utilisation
La normalisation des données est utilisée dans divers secteurs pour améliorer l’intégrité des données et optimiser les performances. Ces secteurs comprennent la finance, les soins de santé, le commerce électronique, l’éducation, les télécommunications, les ressources humaines, la chaîne d’approvisionnement et les gouvernements, etc.
Si vous travaillez avec une base de données de commerce électronique, la normalisation pourrait consister à séparer les détails relatifs aux clients et aux commandes, avec une table “Clients” stockant les données relatives aux clients et une table “Commandes” gérant les informations spécifiques aux commandes. Cela permet d’optimiser le stockage des données et de rationaliser les requêtes dans les systèmes dynamiques de commerce électronique.
Dans le domaine de l’éducation, une base de données universitaire peut être normalisée pour créer des enregistrements indépendants. Par exemple, une table stocke les informations relatives aux étudiants tandis qu’une table d’inscription gère les inscriptions à des cours spécifiques, en reliant les étudiants et les cours. Cela permet une extraction efficace des données et une maintenance efficace de la base de données.
Conclusion
Dans cet article, nous avons présenté la normalisation des données, une technique d’optimisation des bases de données qui vous permet d’éliminer la redondance des données. Nous avons également montré comment normaliser les données à l’aide des formes normales disponibles et donné un exemple de procédure pour simplifier le processus.
Bien que la normalisation des données ne soit possible qu’avec de la pratique, nous espérons que ces informations vous fourniront un modèle de base sur lequel vous pourrez vous appuyer pour vos opérations de base de données. N’oubliez pas qu’une normalisation excessive peut conduire à des requêtes complexes, dépassant la logique même de cette opération, et qu’il convient donc de la réaliser avec prudence.