Tables, vues, fonctions, procédures… Quelle différence et quand les utiliser ?

Dans l’univers du Data Engineering, la manipulation, la transformation et l’optimisation des données passent par une bonne compréhension des objets fondamentaux des bases de données. Ces objets — tables, vues, fonctions, procédures stockées, vues matérialisées, et d'autres — jouent un rôle central dans la conception de pipelines de données robustes et performants.

Cet article vous offre un panorama détaillé de ces objets, leur utilité et leurs bonnes pratiques.

1. Les Tables : le cœur du stockage des données

Une table est l’objet de base en Data Engineering. Elle sert à stocker les données de manière structurée, sous forme de lignes (enregistrements) et de colonnes (attributs).

Cas d’usage :

• Stockage de données brutes ou traitées (raw vs curated layers dans un data lakehouse).

• Représentation d'entités métiers (client, commande, produit...).

• Historisation avec des modèles comme Slowly Changing Dimensions (SCD).

Bonnes pratiques :

• Utiliser des clés primaires pour l’unicité.

• Indexer les colonnes utilisées dans les filtres.

• Partitionner pour accélérer les requêtes massives.

  
  

2. Les Vues : une abstraction puissante

Une vue est une requête SQL enregistrée, qui se comporte comme une table virtuelle. Elle permet d’abstraire la complexité ou de sécuriser l’accès aux données.

Cas d’usage :

• Masquer la complexité d’une jointure.

• Présenter un sous-ensemble sécurisé d’une table.

• Normaliser un format de données pour les consommateurs.

Limites :

• Chaque appel déclenche une exécution de la requête.

• Moins performante qu’une table ou une vue matérialisée pour des requêtes lourdes.

  
  

3. Les Vues matérialisées : l'équilibre entre performance et flexibilité

Les vues matérialisées sont comme des vues classiques, mais les résultats de la requête sont stockés physiquement. Elles permettent un accès rapide à des données pré-calculées.

Cas d’usage :

• Dashboards BI nécessitant des agrégats lourds.

• Résumés quotidiens ou mensuels.

• Optimisation de temps de réponse sur de larges volumes.

Mise à jour :

• Peut être automatique ou manuelle (selon les moteurs SQL).

• Nécessite une stratégie de rafraîchissement adaptée (ex : refresh toutes les heures).

  
  

4. Les Fonctions : réutiliser de la logique métier

Une fonction SQL ou PL/pgSQL encapsule une logique réutilisable, avec des entrées (paramètres) et une sortie (résultat unique).

Cas d’usage :

• Formatage ou calcul (ex : formatage d’un numéro, calcul d’un âge).

• Réutilisation de logique métier dans plusieurs requêtes.

• Nettoyage ou validation de données.

Types :

• Fonctions scalaires : retourne un seul résultat.

• Fonctions table : retourne un ensemble de lignes.

  
  

5. Les Procédures stockées : automatiser des traitements

Les procédures stockées sont des blocs de code SQL plus complexes qui permettent d’exécuter des suites d’opérations sur les données.

Cas d’usage :

• Chargements de données planifiés (ETL).

• Traitements transactionnels.

• Logiciel de contrôle qualité ou nettoyage.

Avantages :

• Exécution plus rapide car compilée.

• Maintenance centralisée de la logique métier.

  
  

6. Autres objets populaires en Data Engineering

🔹 Index

Accélèrent la recherche dans une table. Essentiel pour les bases de données relationnelles massives.

🔹 Triggers

Déclenchent automatiquement une action lors d’événements (insertion, mise à jour, suppression). Utiles pour l’audit ou la synchronisation.

🔹 Séquences

Génèrent des identifiants uniques. Très utilisées pour les clés primaires auto-incrémentées.

🔹 Schemas

Permettent d’organiser les objets en groupes logiques (sécurité, modularité, gouvernance des données).

🔹 Synonymes

Alias d’un objet dans la base (utile pour la portabilité ou la simplification des noms).

Le Data Engineering ne se limite pas à manipuler des données brutes. Il s’appuie sur un écosystème riche d’objets SQL pour modéliser, automatiser, sécuriser et optimiser la gestion des données. Maîtriser ces objets permet de concevoir des pipelines robustes, évolutifs et maintenables.

Pour les data engineers, comprendre quand et pourquoi utiliser une table, une vue matérialisée ou une procédure stockée est aussi crucial que connaître les frameworks comme Apache Spark ou Airflow. Car au cœur de toute architecture de données, c’est la modélisation qui conditionne la performance et la fiabilité.