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Catherine Le 31 octobre 2022

La normalisation des bases de données : Comment ça marche ?

Étapes clés d’une normalisation de données !

Entre des sources de données particulièrement variées et les besoins des entreprises toujours plus grandissants en la matière, savoir normaliser ses données est devenu indispensable. Or, des bases de données consultées directement, sans travail approfondi préalable, ne permettent pas d’assurer la lisibilité et l’interopérabilité espérées.

C’est là que la normalisation des bases de données s’avère utile. Très utile. Elle débute par un tri minutieux des différentes sortes de données. Puis se poursuit en effectuant une catégorisation détaillée sans oublier l’étape intermédiaire de leur homogénéisation. Le processus de normalisation de bases de données est moins complexe qu’il n’y paraît. Dès lors que chaque étape est correctement menée.

Dans cet article on vous dit tout sur le fonctionnement d’une normalisation de bases de données et sur son caractère indispensable pour toute entreprise ou institution moderne !

Normalisation des bases de données, de quoi s’agit-il ?

La collecte des données constitue le ciment de toute base de données digne de ce nom. Cependant, même la plus efficace des collectes ne suffit pas à rendre une base de données performante et exploitable. Pour ce faire, un travail de fourmi est opéré sur le contenu des bases de données. Mais aussi sur la pertinence ou le caractère obsolète de leurs informations, les doublons, les labellisations ou les informations manquantes. On parle alors de normalisation des données.

En d’autres termes, une normalisation des bases de données revient à organiser ces dernières suivant plusieurs étapes. Leur tri, l’établissement de relations entre elles, leur homogénéisation, leur catégorisation (ou labellisation), et la suppression de toute redondance. Des règles de normalisation fixées par avance, composent le processus, chacune d’entre elles appelées « forme normale ».

Une normalisation parfaite des données est un objectif souvent inatteignable. Malgré cela, la plupart des normalisations intègrent 3 niveaux, soit 3 règles de processus. Le dernier niveau est considéré comme le niveau le plus perfectionné pour la majorité des cas d’usages. Lorsque la première règle s’applique, on estime que la base de données est en « première forme normale ». Lorsqu’elle atteint le 3e niveau, soit lorsque la 2e règle est observée, on dit alors que la base de données est en « troisième forme normale ».

 

Est-ce que la normalisation des données est indispensable ?

Oui. Et de loin. Du moins si vous désirez bénéficier d’une base de données organisée, exploitable ainsi que facile à entretenir.

L’un de ses principaux avantages est l’élimination des redondances. Il faut savoir que les données redondantes entraînent un gaspillage d’espace disque conséquent. Cela peut mener à des problèmes réguliers de maintenance, des pertes de données pertinentes ou des erreurs de communication. Par exemple, lorsque l’on a besoin de consulter ou de mettre à jour des données alors que ces dernières sont stockées à différents emplacements, il est nécessaire d’effectuer l’action sur chaque emplacement. Cela peut rapidement s’avérer chronophage, ainsi que coûteux en cas d’erreur.

Première forme normale

Dans tous les processus de normalisation de bases de données, la première forme normale consiste systématiquement à :

  • analyser la base de données afin de les trier et d’éliminer les répétitions,
  • identifier les données disposant d’un lien entre elles grâce à l’utilisation d’une clé primaire,
  • procéder à la création d’une table de données spécifique à chaque groupe de données connexes.

Dans cette logique, il est utile d’utiliser plusieurs tables de données pour séparer la data qui est similaire mais qui peut être dynamique, soit changeante. À défaut, il est nécessaire d’apporter des modifications de programme ainsi que de table, or on y perdrait tout l’intérêt d’organisation et de performance initialement acquis.

Prenons l’exemple d’une entreprise devant gérer plusieurs fournisseurs. Son nombre de fournisseurs à tendance à évoluer. Il ne serait donc pas judicieux d’enregistrer leurs données dans une même table contenant des champs respectifs pour chacun de leur code fournisseur, en lien avec le stock détenu. À contrario, si cette entreprise crée une table de données propre aux informations de fournisseurs, ainsi qu’une autre table de données propre aux informations de stock, la gestion générale en sera nettement simplifiée. Il lui suffira alors d’utiliser une clé de code fournisseur ou bien une clé de numéro de produit pour lien les deux entre eux.

Deuxième forme normale

Pour rebondir sur l’exemple des données de stock et de fournisseurs que nous venons de citer, abordons ce que représente la deuxième forme normale. Justement, cette dernière fixe comme objectifs de :

  • créer des tables de données distinctes pour les données nécessitant de multiples enregistrements,
  • déterminer les liens entre ces tables par le biais d’une clé étrangère.

Une clé étrangère est ici primordiale, car les enregistrements de base ne doivent être effectués que suivant la clé primaire de la table de données concernée. Citons l’exemple de l’adresse d’un client. Cette adresse est utile dans différentes tables de données à la fois : comptabilité, comptes clients, commandes, suivi d’expédition ou encore factures. Il n’est pas nécessaire de rentrer l’adresse du client dans chacune de ces tables. Il suffit de stocker cette donnée dans un emplacement précis, comme par exemple la table Comptes Clients ou bien dans une nouvelle table Adresses.

Troisième forme normale, la dernière dans la plupart des cas

Enfin, la troisième forme normale constitue la dernière étape de normalisation de la plupart des cas d’applications. Elle consiste principalement à identifier et éliminer toute valeur d’enregistrement qui n’est pas censée se trouver dans la table de données. En particulier lorsqu’il y a des dépendances entre les champs, pour lesquelles il est plutôt recommandé de créer des tables différentes. En d’autres termes, il s’agit de supprimer les champs qui ne sont pas dépendants de la clé. Exemple avec une table de données Evolution des Collaborateurs. Elle inclus les informations relatives à l’identité des collaborateurs de l’entreprise ainsi qu’aux promotions à attribuer pour l’année N. En stockant les informations relatives aux promotions en attente dans la table des Collaborateurs, il est impossible de déterminer quelles promotions n’ont pas encore été attribuées. Pour palier à cela, la meilleure solution sera de créer une table Promotions distincte. Ensuite il faudrait la relier à la table des Collaborateurs grâce à une clé de code adaptée.

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