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Explorer différents types de contraintes dans PostgreSQL May 3, 2024 by Robert Gravelle

L'une des fonctionnalités clés de PostgreSQL est la capacité d'appliquer diverses contraintes sur les données, garantissant ainsi leur intégrité et leur fiabilité. L'article de blog d'aujourd'hui fournira un aperçu des différents types de contraintes de PostgreSQL et explorera leur utilisation avec des exemples tirés de la base de données gratuite "dvdrental" sample database.

1. Vérifier les contraintes :

Les contraintes de vérification vous permettent de spécifier les conditions qui doivent être remplies pour une colonne lors de l'insertion ou de la mise à jour de données. Cela garantit que seules les données valides sont stockées dans la base de données. Par exemple, si vous avez une table « clients » et que vous souhaitez vous assurer que l'âge d'un client est d'au moins 18 ans, vous pouvez ajouter une contrainte de vérification comme celle-ci :

ALTER TABLE customers
ADD CONSTRAINT check_age CHECK (age >= 18);
    

2. Contraintes non nulles :

Les contraintes non nulles garantissent qu'une colonne ne peut pas contenir de valeurs nulles. Par exemple, dans le tableau « clients », si vous souhaitez vous assurer que chaque client dispose d'une adresse email valide, vous pouvez appliquer une contrainte non nulle sur la colonne email comme ceci :

ALTER TABLE customers
ALTER COLUMN email SET NOT NULL;
    

3. Contraintes uniques :

Les contraintes uniques garantissent que les valeurs d'une colonne ou d'un groupe de colonnes sont uniques sur toutes les lignes d'un tableau. Ceci est souvent utilisé pour des champs tels que les noms d'utilisateur ou les adresses e-mail afin d'éviter la duplication. Par exemple, dans le tableau « clients », si vous souhaitez vous assurer que chaque client dispose d'une adresse email unique, vous pouvez ajouter une contrainte d'unicité comme celle-ci :

ALTER TABLE customers
ADD CONSTRAINT unique_email UNIQUE (email);
    

4. Clés primaires:

Une clé primaire est une combinaison de contraintes uniques et non nulles. Il identifie de manière unique chaque enregistrement dans une table et garantit l'intégrité des données. Dans la table "clients", vous pouvez avoir une colonne nommée "customer_id" qui sert de clé primaire :

ALTER TABLE customers
ADD CONSTRAINT pk_customer_id PRIMARY KEY (customer_id);
    

5. Clés étrangères:

Les clés étrangères établissent une relation entre deux tables en appliquant l'intégrité référentielle. Ils garantissent que les valeurs de la colonne d'une table correspondent aux valeurs de la colonne d'une autre table. Par exemple, dans la table « location », si vous souhaitez vous assurer que chaque enregistrement de location référence un client valide, vous pouvez ajouter une contrainte de clé étrangère comme celle-ci :

ALTER TABLE rental
ADD CONSTRAINT fk_customer_id
FOREIGN KEY (customer_id)
REFERENCES customers(customer_id);
    

6. Contraintes d’exclusion :

Les contraintes d'exclusion garantissent qu'aucune ligne d'une table ne satisfait un prédicat spécifié. Cela vous permet de définir des contraintes personnalisées au-delà des simples contraintes uniques ou de vérification. Par exemple, vous pouvez avoir un tableau « réservations » dans lequel vous souhaitez vous assurer qu'aucune réservation pour la même salle ne se chevauche dans le temps :

ALTER TABLE bookings
ADD CONSTRAINT exclude_overlapping_bookings
EXCLUDE USING GIST (room_id WITH =, booking_range WITH &&);
    

Les Contraintes dans Navicat

Navicat for PostgreSQL 16 propose un concepteur de tables graphique facile à utiliser pour créer et gérer les contraintes PostgreSQL :

Screenshot_Navicat_16_PostgreSQL_Windows_02_ObjectDesign.png

Les contraintes de clé primaire sont créées lorsque vous ajoutez une icône de clé à un ou plusieurs champs en cliquant dans la colonne Clé. Les autres contraintes se retrouvent sur leur onglet associé.

Conclusion

PostgreSQL fournit plusieurs types de contraintes pour maintenir l'intégrité des données et appliquer les règles métier. Comprendre ces contraintes et savoir comment les utiliser efficacement est essentiel pour concevoir des schémas de bases de données robustes et fiables.

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