Dénormalisation

Dénormalisation (Denormalization)

Présentation La dénormalisation est une technique d’optimisation de base de données qui consiste à ajouter de la redondance aux données en combinant des tables ou en dupliquant des données. L’objectif est d’améliorer les performances des requêtes de lecture en réduisant le besoin de jointures complexes, au détriment de l’augmentation de l’espace de stockage et de la complexité des opérations d’écriture.

Principes Clés

• Introduction intentionnelle de redondance des données.
• Réduit le nombre de jointures nécessaires pour les requêtes de lecture.
• Améliore les performances des lectures, en particulier pour les requêtes fréquentes.
• Augmente l’espace de stockage requis.
• Rend les opérations d’écriture (INSERT, UPDATE, DELETE) plus complexes car les données dupliquées doivent être maintenues cohérentes.

Composants Principaux

• Tables Combinées: Fusionner des données de plusieurs tables dans une seule.
• Colonnes Dupliquées: Ajouter des colonnes d’une table à une autre pour éviter une jointure.
• Vues Matérialisées: Des tables qui stockent le résultat d’une requête (souvent une jointure) et sont périodiquement rafraîchies.

Guides d’utilisation La dénormalisation est généralement appliquée aux bases de données relationnelles lorsque les performances de lecture sont critiques et que les jointures deviennent un goulot d’étranglement. Elle est courante dans les entrepôts de données (data warehouses) et les systèmes OLAP (Online Analytical Processing) où les lectures sont prédominantes. Pour les systèmes OLTP (Online Transaction Processing) avec de nombreuses écritures, la dénormalisation doit être utilisée avec prudence en raison des défis de maintien de la cohérence.

Exemples de Code (Hono avec Dénormalisation DB - Conceptuel) Dans une base de données dénormalisée, les requêtes exécutées par l’application Hono sont simplifiées car elles nécessitent moins de jointures.

Voici un exemple conceptuel montrant comment une application Hono pourrait récupérer des informations sur les commandes et les utilisateurs à partir d’une table orders_denormalized qui combine des données des tables orders et users :

import { Hono } from 'hono';
import { json } from 'hono/json';
// Importation conceptuelle d'un client de base de données SQL
// import sqlDb from './sqlDb';
 
const app = new Hono();
 
// Route pour obtenir les détails d'une commande avec les informations utilisateur dénormalisées
app.get('/orders-denormalized/:orderId', async (c) => {
  const orderId = c.req.param('orderId');
  try {
    // Cette requête simple sur une table dénormalisée
    // const orderDetails = await sqlDb.query(
    //   'SELECT order_id, item, amount, user_name, user_email FROM orders_denormalized WHERE order_id = ?',
    //   [orderId]
    // );
 
    // Simulation de données de commande dénormalisées
    const orderDetails = {
      order_id: orderId,
      item: 'Widget',
      amount: 50.00,
      user_name: 'Nom Utilisateur',
      user_email: 'user@example.com',
    }; // Simulation
 
    if (orderDetails) {
      return c.json(orderDetails);
    }
    return c.json({ message: 'Commande non trouvée' }, 404);
  } catch (error) {
    console.error('Erreur DB dénormalisée:', error);
    return c.json({ message: 'Erreur serveur' }, 500);
  }
});
 
export default app;

Note : La table orders_denormalized serait créée et maintenue (par exemple, via des triggers, des jobs ETL ou des vues matérialisées) indépendamment du code Hono.

Diagramme Mermaid

graph TD
    TableOrders[Table Orders]
    TableUsers[Table Users]
    TableOrdersDenormalized[Table orders_denormalized (Dénormalisée)]

    TableOrders -- Données combinées --> TableOrdersDenormalized
    TableUsers -- Données combinées --> TableOrdersDenormalized

    ApplicationHono[Application Hono] -- Requête simple --> SGBD[SGBD]
    SGBD -- Lit --> TableOrdersDenormalized
    TableOrdersDenormalized -- Données --> SGBD
    SGBD -- Résultat --> ApplicationHono