La normalisation élimine les redondances et les incohérences dans les données. Par exemple, dans une école, il serait logique d’examiner un tableau d’élèves pour mettre à jour les adresses, mais il serait redondant et improductif de répertorier également toutes les classes des élèves dans ce même tableau ; celles-ci doivent être énumérées dans un tableau de cours distinct. Cela permettrait ensuite aux enseignants et aux administrateurs d’afficher et d’analyser facilement les données relatives aux élèves.
Il s’agit essentiellement de la puissance de la normalisation des données, ce qui signifie qu’il est facile de consommer et d’analyser les données en s’assurant que toutes les données entrant dans votre système sont « propres », dans le sens où elles ne sont pas redondantes ou non structurées. Bien que cela soit plus facile à dire qu’à faire à l’ère de la prolifération des données, vous pouvez faire certaines choses pour garantir la normalisation des données.
Voyons ce qu’est la normalisation des données et pourquoi elle est importante, les formulaires de normalisation des données, les avantages de la normalisation des données et les difficultés liées à la normalisation des données.
Qu’est-ce que la normalisation des données ?
La normalisation des données, comme indiqué ci-dessus, consiste simplement à « normaliser » vos données en s’assurant qu’elles ne sont pas redondantes ou non structurées, ce qui les rend beaucoup plus difficiles à gérer et à utiliser, car elles sont plus difficiles à organiser. Le processus de normalisation consiste à diviser de grandes tables en tables plus petites et associées afin de réduire la duplication des données.
La normalisation des données joue un rôle essentiel dans l’intégrité et l’hygiène des données. En matière d’hygiène des données, la normalisation est l’acte de se brosser les dents chaque matin et chaque soir pour éviter d’avoir à consulter un dentiste. Plus vos dents sont propres, moins vous dépensez d’argent pour en prendre soin et plus vous pouvez être efficace grâce aux différentes ressources que vous utilisez pour nettoyer vos dents, comme le dentifrice, le fil dentaire et l’eau.
Formulaires de normalisation courants
Les formulaires de normalisation des données sont essentiellement des règles classées en niveaux. Les données doivent respecter les règles du premier niveau avant de pouvoir appliquer les règles du deuxième niveau, et les règles du deuxième niveau avant d’appliquer les règles du troisième niveau, etc.
Il existe plusieurs formulaires de normalisation, chacun avec des exigences spécifiques :
Première forme normale (1NF)
Forme la plus élémentaire de normalisation des données, la technologie 1NF garantit qu’aucun groupe ne répète d’entrées. Cela signifie que chaque cellule n’a qu’une seule valeur et que chaque enregistrement est unique.
Deuxième forme normale (2NF)
2NF s’appuie sur les règles de 1NF , qui exigent que toutes les entrées respectent toutes les exigences de 1NF et qu’une clé primaire soit également appliquée. La règle clé primaire nécessite la création d’une table distincte pour chaque sous-ensemble de données. Les données de chaque tableau peuvent ensuite être liées à des libellés de clé étrangers.
Troisième forme normale (3NF)
3NF exige que toutes les entrées respectent toutes les exigences 2NF et exige également que toutes les données concernées soient placées dans un nouveau tableau si des modifications sont apportées à la clé primaire.
Forme normale de Boyce-Codd (3,5 NF)
Le formulaire Boyce-Codd Normal, également connu sous le nom de BCNF ou 3,5NF, est un tableau 3NF qui n’a pas de clés candidates qui se chevauchent. Il garantit que chaque déterminant est une clé candidate et élimine les redondances liées aux dépendances fonctionnelles.
Quatrième forme normale (4NF)
4NF exige le respect du BCNF et traite les dépendances multi-valeurs, ce qui garantit que les données ne sont pas dupliquées sur plusieurs lignes.
Cinquième forme normale (5NF)
5NF traite les cas où il existe plusieurs relations qui se chevauchent et garantit que les relations qui se chevauchent sont représentées dans des tables distinctes.
Avantages de la normalisation des données
La normalisation des données offre de nombreux avantages, notamment :
Optimisation du stockage de données
L’un des principaux avantages de la normalisation des données est qu’elle libère de l’espace de stockage, ce qui signifie qu’elle vous permet d’affiner votre analyse de données à un ensemble de données spécifique. Moins d’espace signifie une récupération des données plus rapide. Votre base de données a moins de place pour couvrir vos systèmes de gestion des données, ce qui leur permet de trouver des informations beaucoup plus facilement. Cela signifie également que vous avez plus d’espace pour stocker d’autres données que vous souhaitez enregistrer ultérieurement.
Prenons l’exemple d’un scénario d’expérience client type : Quelqu’un dans un magasin est sur le point d’acheter un pull et vous souhaitez offrir à ce client une offre hautement personnalisée sur un pantalon à assortir au pull. Si votre système de gestion des données doit passer par un entrepôt de données à la demande pour trouver l’offre utilisable qui correspond aux préférences de ce client, il sera probablement trop tard et le client aura quitté le magasin au moment où il présentera cette offre.
Maintenance simplifiée
La normalisation des données facilite également la maintenance et les mises à jour. Les modifications sont généralement localisées sur des tables spécifiques, ce qui réduit le risque d’erreurs et facilite la maintenance et la mise à jour du schéma de base de données.
Flexibilité
Les bases de données normalisées sont également plus flexibles et adaptables à l’évolution des besoins métier. L’ajout de nouvelles données ou la modification de structures existantes peuvent être effectués avec moins d’impact sur la conception globale de la base de données.
Cohérence
Grâce à la normalisation, les données sont stockées de manière cohérente sur l’ensemble des tables, ce qui réduit la probabilité d’informations contradictoires. Cette cohérence améliore la qualité globale des données.
Difficultés liées à la normalisation des données
Bien que la normalisation apporte de nombreux avantages, il existe des compromis potentiels, notamment :
Complexité
À mesure que le niveau de normalisation augmente, le schéma de base de données devient plus complexe. L’association de tables normalisées dans les requêtes peut être plus complexe, ce qui peut potentiellement entraîner une complexité accrue des requêtes et une augmentation du temps d’exécution.
Performances des opérations à lecture intensive
Dans les scénarios où les opérations de lecture intensive sont prédominantes, les bases de données normalisées peuvent rencontrer des problèmes de performance. La jonction de plusieurs tables pour récupérer des données peut nécessiter de nombreuses ressources, en particulier dans les bases de données volumineuses.
Formation et éducation
La normalisation des données peut être assez complexe, ce qui signifie que vous devrez avoir ces connaissances quelque part dans votre équipe ou dans votre entreprise. Si vous ne l’avez pas déjà, vous devrez trouver un moyen de l’obtenir, ce qui pourrait impliquer de dépenser de l’argent dans une ressource tierce.
Risque de surnormalisation
La surnormalisation, ou l’application de la normalisation au-delà de ce qui est nécessaire, peut entraîner des problèmes de complexité et de performance inutiles. Il est important de trouver un équilibre et de normaliser les données à un degré approprié en fonction des exigences spécifiques de l’application.
Anomalies de mise à jour
Bien que la normalisation contribue à éliminer certains types d’anomalies, elle peut introduire des anomalies de mise à jour. Par exemple, la mise à jour d’une information dans un tableau peut nécessiter des mises à jour à plusieurs endroits, ce qui peut augmenter la probabilité d’erreurs et d’incohérences.
Augmentation des besoins en stockage
Dans certains cas, la normalisation peut entraîner une augmentation des besoins en stockage. En effet, les tables normalisées peuvent nécessiter un stockage supplémentaire pour les relations clés primaires et étrangères, et les avantages de l’optimisation de l’espace peuvent ne pas être pleinement réalisés dans certaines situations.
Impact sur les performances d’écriture
Bien que les opérations de lecture puissent être affectées par la complexité des jointures, les opérations d’écriture, telles que les insertions et les mises à jour, peuvent également être affectées. Les tables normalisées peuvent nécessiter plusieurs opérations pour maintenir l’intégrité du référentiel, ce qui peut avoir un impact sur les performances d’écriture.
Difficultés liées à l’optimisation des requêtes
L’optimisation des requêtes sur des bases de données hautement normalisées peut nécessiter une attention particulière et des réglages. Les administrateurs de bases de données peuvent avoir besoin de créer des index appropriés et d’analyser les plans d’exécution des requêtes pour garantir des performances optimales.
Dénormalisation
La dénormalisation des données est une alternative à la normalisation des données. Lorsque la normalisation des données consiste à diviser des tables plus grandes en tables plus petites, la dénormalisation fusionne les données en une seule table qui peut être interrogée plus rapidement.
La normalisation des données est généralement meilleure dans les scénarios où les jointures de tables sont coûteuses, tandis que la dénormalisation est plus utile lorsqu’il existe de nombreuses requêtes de jointure coûteuses. La normalisation assure une meilleure intégrité des données et un espace disque optimisé, et est généralement plus efficace pour garantir la cohérence des données et accélérer l’insertion et la suppression des données. La dénormalisation est généralement un meilleur choix lorsque vous avez besoin d’accélérer la recherche et que vous souhaitez optimiser les performances de lecture. La dénormalisation peut également réduire les frais généraux générés par des données surnormalisées ou des jointures de tables complexes.
Il est important de trouver le bon équilibre entre normalisation et dénormalisation. Le niveau de normalisation doit être adapté aux exigences spécifiques de l’application et aux schémas attendus de récupération et de modification des données. Il est très courant de voir les applications métier dans la technologie 3NF, car cela équilibre les performances des lectures, des écritures et des index des bases de données relationnelles. Dans de nombreux cas, il n’est pas préférable d’en faire plus. La normalisation supplémentaire peut en fait ralentir un système en provoquant des lectures et des écritures excessives, ce qui crée des retards et un verrouillage excessif lors des jointures sur les tables.
Conclusion
La normalisation des données améliore l’intégrité, la recherche et l’analyse des données en appliquant un ensemble spécifique de règles sur la manière dont les données sont saisies dans les bases de données. Les formes de données courantes, qui sont les règles utilisées pour dicter la manière dont les données sont saisies, sont 1NF, 2NF, 3NF, BCNF, 4NF et 5NF.
Bien que la normalisation des données offre des avantages évidents tels que la flexibilité, l’optimisation du stockage et la maintenance simplifiée, elle présente également des inconvénients potentiels, comme la complexité et la diminution des performances d’écriture.
Cela dit, la normalisation des données joue un rôle essentiel dans le maintien d’une base de données bien structurée et efficace, et constitue une étape importante du nettoyage des données dans n’importe quel pipeline de données, améliorant l’efficacité et réduisant les coûts.
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