Les niveaux d’abstraction des données — Les systèmes de bases de données sont constitués de structures de données et de relations complexes.

Pour faciliter l’accès aux données pour les utilisateurs, ces complexités sont masquées et seule la partie pertinente de la base de données est rendue accessible aux utilisateurs. Cette méthode de masquage des données est appelée abstraction des données.

Au cours de la phase de collecte des exigences, nous essayons de déterminer les informations relatives aux différents processus métier, aux acteurs impliqués dans chaque processus et aux données dont ils ont besoin à chaque étape.

À partir des données recueillies, nous sommes en mesure de créer le modèle de base de données qui décrit les différentes entités, les niveaux des entités et les relations entre elles.

Lorsque nous descendons d’un niveau du modèle de données à un autre, nous ajoutons davantage de détails aux objets.

La conception de la base de données passe par trois niveaux d’abstraction lorsque nous passons des exigences des utilisateurs à l’implémentation dans le SGBD.

Niveaux d’abstraction des données

L’abstraction de la base de données masque également les détails d’implémentation des données à l’utilisateur. Il existe trois niveaux d’abstraction des données. Examinons ces niveaux en commençant par le niveau le plus élevé :

• Niveau vue / niveau externe
• Niveau logique
• Niveau physique / niveau interne

Niveau vue / niveau externe

La sécurité et l’intégrité des bases de données sont essentielles pour toute organisation. Les bonnes personnes doivent avoir accès aux bonnes données afin d’assurer le bon fonctionnement de l’organisation. Cela rend obligatoire la mise en œuvre de l’abstraction au niveau vue.

Il s’agit du niveau le plus élevé parmi les trois niveaux d’abstraction des données. À ce niveau, seule la partie des données pertinente pour les utilisateurs est accessible.

Pour mieux comprendre, prenons l’exemple du SGBD d’un établissement universitaire. Ici, les différents utilisateurs peuvent être les étudiants, les enseignants, le personnel du service comptable, etc.

Au niveau vue, un étudiant n’aura pas accès aux informations concernant les autres étudiants ou les membres du personnel.

Le responsable du département peut ne pas avoir accès aux informations comptables, mais il aura certainement accès aux informations académiques de tous les étudiants. Même les différents membres du personnel n’auront pas accès, dans ce cas, aux données concernant leurs collègues.

Abstraction des données – Niveau logique

Le niveau logique est également appelé niveau conceptuel. À ce niveau, nous pouvons voir quelles données sont stockées dans la base de données sans connaître les détails d’implémentation, tels que les structures de données et les implémentations sous forme d’arbres.

Ce niveau nous renseigne également sur les relations entre les différents champs et les tables de la base de données.

Ces relations peuvent être de plusieurs types : plusieurs-à-plusieurs, un-à-plusieurs, plusieurs-à-un, ainsi que les différentes jointures, etc.

Ici, nous pouvons avoir une vue d’ensemble du flux des données au sein de l’organisation. Les administrateurs de bases de données disposent d’un accès complet à ce niveau de données.

Prenons à nouveau l’exemple du SGBD d’un établissement universitaire. La relation entre une entité « Professeur » et une autre entité « Étudiant » peut être de type un-à-plusieurs.

Les champs décrivant l’entité « Étudiant » seraient similaires à ceux décrivant une entité générale « Personne », avec en plus des champs tels que les matières, les notes, le classement, etc.

Toute modification apportée à ce niveau ne devrait pas affecter le niveau externe ou le niveau physique. Supposons que nous ajoutions un champ « compétence » à l’entité « Étudiant ». Cela ne devrait ni modifier la manière dont un utilisateur accède aux données ni affecter la manière dont les données sont stockées dans la base de données.

Niveau physique / niveau interne

Le niveau physique se situe au bas de tous les niveaux d’abstraction. Il décrit la manière dont les données sont stockées dans la base de données.

Les détails d’implémentation, tels que les méthodes d’indexation utilisant les arbres B+ ou le hachage, ainsi que les méthodes d’accès telles que l’accès séquentiel ou aléatoire utilisées, sont décrits à ce niveau.

En principe, nous faisons correspondre le niveau conceptuel aux caractéristiques et aux contraintes des modèles sélectionnés.

Cela permet au SGBD d’être indépendant du modèle interne. Supposons que nous décidions d’utiliser des systèmes de gestion de bases de données relationnelles ; nos modèles conceptuels seraient alors mappés vers le niveau interne.

Les entités du modèle ER seraient transformées en tables.

Il est évident que l’abstraction des données est un concept important qui doit être mis en œuvre et qui répond à de nombreuses applications.

Nous avons exploré un exemple, mais les applications sont nombreuses. À chaque opération d’exploration, de gestion et d’utilisation des données, l’abstraction des données joue un rôle essentiel.

Elle ne peut donc pas être ignorée et doit être intégrée dès la phase initiale de conception et de développement de toute base de données.