Guide complet : comment modéliser efficacement une base de données pour une application performante ?

La donnée est l'épine dorsale de toute application, représentant 99% de son intérêt. En effet, le but fondamental d'une application est de collecter, stocker et exploiter des données de manière efficace.

Pour ce faire, il est impératif de disposer d'une base de données solidement structurée.

Dans cet article, nous allons explorer les différents types de bases de données disponibles dans le développement d'applications, les critères de choix, et vous donner les meilleures pratiques de modélisation.

C’est parti, bonne lecture !

Les différents types de bases de données

Dans le domaine des applications web, on distingue principalement deux types de bases de données : les bases de données relationnelles et les bases de données NoSQL.

1. Bases de données relationnelles : ces bases de données sont hautement structurées et adaptées à des applications nécessitant une gestion précise des relations entre les données.
2. Bases de données NoSQL : elles sont non relationnelles, rapides et pratiques, idéales pour les données plates. Cependant, elles demandent une intégration plus poussée des contraintes métiers dans l'application plutôt que dans le schéma relationnel.

Pour retrouver notre épisode sur les fondamentaux des bases de données

Comment choisir la bonne base de données ?

Le choix d'une base de données dépend avant tout des besoins de votre application. Il y a de moins en moins de différences de performances entre les modèles, mais les possibilités varient.

Assurez-vous que la base de données choisie s'intègre harmonieusement avec l'ensemble de votre système d'information. L'équipe de développement doit collaborer étroitement avec l'équipe d'infrastructure, qui sera en charge de la maintenance, de l'optimisation, de la sauvegarde, et du plan de reprise.

Grâce aux ORM, le choix de la base de données n'a plus l'impact qu'il avait par le passé sur le développement. En réalité, la plupart des problèmes de performance actuels sont souvent liés à la façon dont les données sont utilisées plutôt qu'à la base de données elle-même.

Pour en savoir plus sur les audits de performance d’application, RDV par ici. Et pour les audits de code source, dans lesquels on regarde aussi les bases de données, c’est par là !

L'importance de la modélisation de données

La modélisation de données consiste à organiser et à lier les données entre elles. Elle peut suivre des conventions, mais il n'existe pas de conception unique. Cette étape est cruciale car une mauvaise modélisation peut entraîner des problèmes à long terme, des migrations laborieuses, et des cheveux arrachés chez les développeurs !

Les enjeux de la modélisation sont clairs : la base de données est le fondement de votre application. Si elle est mal conçue, les meilleurs développeurs auront du mal à corriger le tir.

Les critères d'une bonne base de données

Une bonne base de données doit être compréhensible aisément. Elle doit être lisible, grâce à un nommage cohérent et spécifique, en évitant de contenir des règles métier, des déclencheurs, ou d'autres éléments.

Il est essentiel de se rappeler que la base de données est destinée à stocker des données brutes, tandis que l'interprétation des données se fait au niveau de l'application.

Nos 4 conseils pratiques pour la modélisation de données

1 - Connaître l'usage de la base de données

N’oubliez pas de déterminer si la base de données est destinée à supporter l'application ou à exploiter les données. Si elle est alignée sur les besoins de l'application, cela facilitera les performances, le développement, et la maintenance.

2 - Se poser des questions

Avant de concevoir une base de données, réfléchissez aux données que vous souhaitez stocker et à leur cycle de vie. Posez-vous des questions et formulez des requêtes en dehors de l'application.

Prévoyez soigneusement les relations dès le départ et concevez un modèle ouvert.

3 - S’appuyer sur un outil d'aide à la modélisation

Pour vous aider dans la modélisation de données, vous pouvez utiliser des outils tels que JMerise, DBeaver, StarUML, ou DBDiagram et même un tableau blanc !

4 - Séparer les données de paramétrage

Il est conseillé de séparer les données de paramétrage clairement pour les mettre en cache facilement. Il est également judicieux de nommer ces données de manière explicite. En limitant l'exposition des données, vous réduirez les problèmes de sécurité.

Conclusion

En somme, les bases de données sont le socle sur lequel reposent vos applications. Leur conception et leur modélisation doivent être effectuées avec soin, en gardant à l'esprit la simplicité, la lisibilité, et l'efficacité.

Le choix de la base de données doit être aligné sur les besoins de l'application, et l'équipe de développement doit travailler en étroite collaboration avec l'équipe d'infrastructure pour garantir une performance optimale.

Pour en savoir plus sur ce sujet, notre équipe est également disponible pour échanger sur vos besoins spécifiques ! Pour nous contacter, c’est par ici !