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Dépendance fonctionnelle et normalisation dans les bases de données
Dépendance fonctionnelle est un concept fondamental dans la conception de la base de données, décrivant la relation entre les attributs dans un tableau. Il indique qu'un ou plusieurs attributs (déterminants) déterminent de manière unique la valeur d'un autre attribut (dépendant).
Exemple:
* Considérons une table avec des attributs «StudentId», «Name» et «Course».
* Si «StudentId» identifie de manière unique chaque élève, alors «StudentId» détermine fonctionnellement «nom» et «cours».
* Nous pouvons écrire ceci en tant que «StudentId -> Nom, Course».
normalisation est un processus d'organisation des données dans une base de données pour réduire la redondance des données et améliorer l'intégrité des données. Il s'agit de décomposer une grande table en tables plus petites et plus gérables en fonction des dépendances fonctionnelles.
Formes normales (NFS):
Il existe différentes formes normales (NFS), chacune avec des niveaux croissants de normalisation:
* 1nf: Chaque colonne d'une table contient des valeurs atomiques (unités indivisibles). Pas de groupes répétitifs de colonnes.
* 2nf: Dans 1NF, et aucun attribut non clé ne dépend qu'une partie de la clé primaire.
* 3nf: Dans 2NF, et aucun attribut non clé ne dépend d'un autre attribut non clé.
* BCNF (forme normale de Boyce-Codd): En 3NF, et chaque déterminant est une clé candidate.
* 4nf: En BCNF, et aucune dépendance multi-valeur n'existe.
* 5nf: En 4NF, et aucune dépendance à la jonction n'existe.
Avantages de la normalisation:
* réduit la redondance des données: En décomposant les tables, les données ne sont stockées qu'une seule fois, minimisant la redondance et l'enregistrement de l'espace de stockage.
* améliore l'intégrité des données: La normalisation empêche les mises à jour de données incohérentes et assure la précision des données.
* Améliore l'efficacité des requêtes de données: Des tables plus petites et bien structurées conduisent à une récupération et une manipulation des données plus rapides.
* Facilite la maintenance des données: Les modifications des données peuvent être apportées facilement et de manière cohérente à travers la base de données.
Exemple de normalisation:
Prenons un tableau "étudiants" avec des attributs:`` StudentId ',' Name ',' Course ',' Instructor ',' Department '.
* Tableau non normalisé:
| StudentID | Nom | Cours | Instructeur | Département |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 1 | John Doe | Math | Prof. Smith | Math |
| 2 | Jane Doe | Physique | Prof. Jones | Physique |
| 1 | John Doe | Physique | Prof. Jones | Physique |
* 1nf: Étant donné que chaque colonne contient des valeurs atomiques, le tableau est déjà en 1NF.
* 2nf: Le «cours» dépend de «StudentID», qui fait partie de la clé principale. Mais «l'instructeur» et le «département» dépendent du «cours», qui ne fait pas partie de la clé primaire. Par conséquent, nous devons décomposer le tableau en deux:
Étudiants:
| StudentID | Nom | Cours |
| --- | --- | --- |
| 1 | John Doe | Math |
| 2 | Jane Doe | Physique |
| 1 | John Doe | Physique |
Cours:
| Cours | Instructeur | Département |
| --- | --- | --- |
| Math | Prof. Smith | Math |
| Physique | Prof. Jones | Physique |
* 3nf: Les tables ci-dessus sont déjà en 3NF car aucun attribut non clé ne dépend d'un autre attribut non clé.
Conclusion:
La dépendance fonctionnelle et la normalisation sont des concepts essentiels dans la conception de la base de données, contribuant à créer un système de base de données structuré et efficace. La normalisation garantit l'intégrité des données, réduit la redondance et améliore les performances. Comprendre ces concepts vous permet de créer des bases de données fiables et maintenables.
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