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Livres de référence pour maîtriser la modélisation des données
Un modèle de données relationnel sans redondance est indispensable pour garantir la justesse et la qualité des données. En certaines circonstances, un modèle normalisé peut contraindre les développeurs et les utilisateurs.
Au niveau de l’utilisateur, un modèle de données logique relationnel sans redondances, de par la multitude de relations à établir entre tables, peut nécessiter un temps de traitement conséquent et entraîner des temps d’attente insupportables.
Au niveau du développeur, un modèle de données logique relationnel sans redondances, toujours de par la multitude de relations à établir entre tables, peut engendrer une complication et un temps de développement conséquent.
Pour résoudre ces deux contraintes, nous pouvons appliquer le principe inverse de la normalisation, que nous nommons dénormalisation. Toutefois, et ceci est essentiel, nous nous devons de gérer et d’identifier clairement les éléments dénormalisés de notre structure de données dans le but de continuer à garantir la qualité des données de nos systèmes d’information.
Un temps d’attente trop long n’est pas forcément réduit en recourant à la dénormalisation. Souvent, de multiples autres raisons en sont la cause comme, par exemple, l’absence d’index sur les clés étrangères. Avant de recourir à la dénormalisation et à la mise en place de son traitement, il est prudent de faire une simulation pour nous assurer que nos hypothèses soient correctes.
Comment dénormaliser un modèle de données relationnel normalisé ?
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