Les formes normales

Introduction aux formes normales

Pour être parfaites, les relations doivent respecter certaines règles. Cet ensemble de règles se nomme les formes normales.

Cette théorie a été élaborée par Edgard Frank. Codd en 1970. Son objectif est d’éviter les anomalies dans les bases de données relationnelles :

les problèmes de mise à jour ;
la suppression des redondances d’informations ;
la simplification de certaines contraintes d’intégrité.

Pour parfaire une base de données relationnelle, il est nécessaire de connaître les trois premières formes normales et la forme normale dite Boyce-Codd ; les suivantes ne sont que des extensions peu usitées.

1. 1FN - Première forme normale

Une relation est en première forme normale si :

tous les attributs ne contiennent qu’une seule valeur atomique (non divisible) ;
les attributs ne contiennent pas de valeurs répétitives.

Exemple

Clients (NumCli, Nom, Prénom, Adresse, Téléphone)

Cette relation n’est pas en première forme normale, car Adresse n’est pas atomique. En effet, voici une représentation d’un fichier ainsi décrit :

NumCli	Nom	Prénom	Adresse	Téléphone
1	Baptiste	Jean-Luc	25, rue de la forêt 12000 Rodez	0565420000
2	Auguy	Jean	Impasse des lys 15000 Aurillac	0471670000
3	Martin	André	2, rue droite 12000 Rodez	0565450000

Cette représentation, si elle était mise en pratique, générerait un accès aux données plus lent. Pour extraire les habitants d’une ville précise, il faudrait mettre en œuvre des procédures d’extraction de sous-chaînes, sans garantie quant au résultat retourné.

Voici une représentation 1FN correcte :

Clients (NumCli, Nom, Prénom, Adresse, Code Postal, Ville, Téléphone)

NumCli	Nom	Prénom	Adresse	Code Postal	Ville	Téléphone
1	Baptiste	Jean-Luc	25, rue de la forêt	12000	Rodez	0565420000
2	Auguy	Jean	Impasse des lys	15000	Aurillac	0471670000
3	Martin	André	2, rue droite	12000	Rodez	0565450000

Maintenant, récupérer les habitants d’une ville précise ne pose plus aucun problème, une simple requête...

Conclusion

L’étude des formes normales permet d’éviter certains pièges de conception risquant d’impacter la future base de données. Il est donc important, durant le processus de modélisation, de prendre le temps de vérifier qu’il n’y a pas d’incohérences fonctionnelles.