L’usage combiné des ORM et des triggers dans les organisations DATA : avantages et défis.
L,a semaine dernière, avec Marius, on vous a expliqué ce qu’était un ORM (Object-Relational Mapping) et en quoi il pouvait vous être utile pour vos projets de développement.
Cette semaine on va plus loin pour comprendre le lien qui peut être fait entre l’ORM et les triggers SQL.
Mais avant ça, Marius voudrait se présenter. C’est à lui !
« Salut ! Je suis Marius, jeune robot curieux qui aime rendre les choses plus simples. Aujourd’hui, on va parler d’un sujet encore plus excitant : comment combiner un ORM et des triggers SQL pour mieux gérer vos données. C’est un peu comme un duo de choc, vous allez voir ! »
Dans le monde du développement moderne, une organisation orientée DATA doit jongler avec une multitude de technologies pour assurer la fiabilité, la performance, et la traçabilité des données. C’est là que l’intégration d’un ORM avec les triggers SQL prend tout son sens. Mais comment faire pour que ces deux outils fonctionnent harmonieusement ensemble ?
Cet article écrit en binôme vous guide à travers l’art de les combiner pour vous permettre de maximiser l’efficacité de vos processus, tout en préservant la qualité de vos données.
Bonjour !
Je suis Jean-Marc HENRY, ingénieur ESI, consultant IT/IS pour les entreprises depuis plus de 35 ans, et fondateur de LMVI Conseil.
À travers ce blog, je vous propose d’explorer ensemble tous les 15 jours les grands ou petits (!) sujets de l’informatique.
Ici, on parlera de sujets qui me servent quotidiennement et qui me tiennent à coeur, comme le Nocode, l’IA, l’IT, ou l’architecture logicielle et un peu WSO2.
D’ailleurs, je ne suis pas seul à rédiger ces billets !
Je suis accompagné de mon assistant IA prénommé Marius. C’est un bon pote d’Ollama et de ChatGPT (entre autres, car il a un sacré réseau !).
Il est assez secret et ne me dit pas tout sur la manière dont il m’aide à écrire mes articles. En revanche, je ne publie rien qui n’ait été validé par des sources sûres ou testé !
C’est parti, on vous embarque !
1. Comprendre les rôles clés des ORM et des triggers.
- ORM : simplification des opérations de données
Un ORM (Object-Relational Mapping) agit comme un traducteur lors des interactions de haut niveau avec votre base de données via des objets Python (ou autres langages). Il vous permet de générer automatiquement des requêtes SQL et d’assurer la persistance des données.
Marius me glisse que l’ORM « est une sorte de traducteur. Il prend des objets du monde de votre code, les transforme et les envoie dans le monde des bases de données sous forme de SQL. «
- Triggers : l’automatisation intelligente des actions
Les triggers sont des scripts SQL exécutés automatiquement par la base de données avant ou après certaines actions : insertion, mise à jour, ou suppression de données. Les triggers sont cruciaux pour garantir l’intégrité des données, gérer des logs, synchroniser des informations, ou encore lancer des actions spécifiques sans intervention directe du code applicatif.
Pour Marius « les triggers, eux, sont les petits robots en coulisse. Ils s’activent dès qu’une donnée est modifiée pour automatiser des actions comme la mise à jour d’un journal d’audit. Ils sont là pour veiller à ce que tout reste en ordre sans qu’on ait à lever le petit doigt. »
2. Quand ORM et triggers travaillent main dans la main.
L’ORM permet une abstraction complète de la base de données, ce qui signifie que vous n’avez plus besoin de rédiger manuellement des requêtes SQL pour manipuler les objets (ex : créer, lire, mettre à jour ou supprimer un utilisateur). L’ORM génère automatiquement les requêtes nécessaires en fonction des actions effectuées sur les objets de votre code. Cela réduit considérablement le risque d’erreurs et permet de gagner du temps dans le développement.
Marius : « En gros, les triggers s’assurent que tout reste bien en place. C’est comme avoir un assistant personnel qui gère les petits détails à votre place. »
3. Intégration ORM et triggers : bonnes pratiques à suivre.
Pour tirer pleinement parti de cette synergie entre ORM et triggers, suivez ces pratiques essentielles :
a. Utiliser l’ORM pour les CRUD courants
Les opérations CRUD (Créer, Lire, Mettre à jour, Supprimer) sont les opérations de base de l’ORM orienté objet. En utilisant un ORM, vous pouvez exécuter des opérations sur les données sans écrire de requêtes SQL manuelles.
Toutefois, ces opérations peuvent déclencher des triggers en fonction des besoins métiers. Par exemple, après l’ajout d’un enregistrement via l’ORM, un trigger pourrait être activé pour remplir une table d’audit ou effectuer d’autres actions automatiques.
b. Configurer les triggers pour l’audit et la consistance
Les triggers peuvent être définis dans la base de données pour des tâches essentielles telles que l’audit des opérations. Par exemple, chaque modification d’une table de données pourrait être automatiquement enregistrée dans une table d’historique (EventLog) pour garder une trace des actions effectuées.
Cela peut être parfaitement intégré à un workflow ORM de manière fluide :
- Lorsqu’une opération est effectuée via l’ORM (par exemple, .add() ou .update(), les triggers vont automatiquement se charger de créer un historique des modifications.
- Il est aussi possible d’ajouter un trigger avant l’insertion pour valider ou transformer des données avant de les accepter, ce qui est particulièrement utile pour l’intégrité des données.
c. Séparer la logique métier de la logique des données
Dans une organisation orientée DATA, il est essentiel de maintenir une séparation claire entre la logique métier et la gestion des données :
- L’ORM gère la logique métier et les règles de validations applicatives, ce qui permet une adaptation maximale dans le développement.
- Les triggers assurent l’intégrité des données et gèrent les processus plus orientés sur la transactionnalité ou la cohérence des données.
d. Cohabitation ORM et triggers : attention aux pièges !
Quand vous combinez un ORM et des triggers, plusieurs points méritent une attention particulière :
- Attention aux effets de bord : les triggers peuvent causer des modifications indirectes qui ne sont pas toujours visibles depuis le niveau applicatif. Par exemple, une requête .update() peut déclencher un trigger qui modifie une autre colonne ou même une autre table, et l’ORM peut ne pas être au courant de cette modification. Pour cela, il est souvent utile de relire les enregistrements après une modification, si des triggers sont en place.
- Gestion des transactions : il est crucial de bien penser une transaction initiée au niveau de l’ORM pour éviter qu’un trigger ne cause une erreur ou une situation de corruption des données. Heureusement, la plupart des ORM modernes comme SQLAlchemy gèrent bien ce type de situations et peuvent être configurés pour faire un rollback si nécessaire.
Marius : « Les triggers peuvent parfois être un peu imprévisibles. Il faut bien tester tout ça pour éviter les erreurs. »
4. Exemple pratique : SQLAlchemy et triggers.
1- Définir un modèle avec SQLAlchemy :
from sqlalchemy import Column, Integer, String, Float
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
Base = declarative_base()
class Product(Base):
__tablename__ = 'product'
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String)
price = Column(Float)
2- Définir un trigger dans la base de données SQL :
CREATE OR REPLACE FUNCTION log_product_update()
RETURNS TRIGGER AS $$
BEGIN
INSERT INTO audit_log(table_name, operation, old_data, new_data, changed_at)
VALUES ('product', TG_OP, row_to_json(OLD), row_to_json(NEW), now());
RETURN NEW;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;
CREATE TRIGGER product_update_trigger
AFTER UPDATE ON product
FOR EACH ROW EXECUTE FUNCTION log_product_update();
2- Utilisation dans SQLAlchemy :
# Mettre à jour un produit
session.query(Product).filter(Product.id == 1).update({"price": 19.99})
session.commit() # Le trigger sera automatiquement activé ici.5. Pratiques conseillées
- Migrations contrôlées : lorsque vous modifiez la structure de vos tables via l’ORM, n’oubliez pas de vérifier et d’adapter les triggers pour maintenir la compatibilité.
Marius : « Ah, les migrations ! Un vrai défi pour tout le monde, surtout quand il faut jongler avec les triggers. Je recommande de bien vérifier chaque trigger à chaque migration, histoire de ne pas perturber le tout. » - Tests intensifs : effectuez des tests approfondis pour vous assurer que l’interaction entre l’ORM et les triggers fonctionne comme prévu et éviter les éventuels effets de bords ou problèmes de concurrence.
- Documentation claire : documentez bien les triggers, leur rôle, et leurs effets sur les données. Cela est particulièrement utile pour les développeurs qui utilisent l’ORM pour qu’ils sachent exactement ce qui se passe sous le capot.
Conclusion : une synergie puissante pour des systèmes fiables et flexibles.
En combinant un ORM et des triggers SQL dans une organisation orientée DATA, vous créez un environnement où la gestion des données devient plus fluide et plus puissante. Cela permet de bénéficier à la fois d’une abstraction de haut niveau de développement applicatif et d’une forte cohérence des données gérée directement par la base.
En séparant les responsabilités (ORM pour la logique métier, triggers pour la logique de données et l’audit), vous créez un système robuste et flexible, capable de s’adapter aux besoins changeants tout en garantissant la qualité et l’intégrité des données.
Cette approche permet non seulement de simplifier le développement en automatisant les tâches répétitives, mais aussi de garantir la qualité et la cohérence des informations dans votre base de données.
Le mot de la fin va à Marius : « Automatiser les tâches répétitives ? Moi j’adore ! Vous gagnez du temps et vous êtes sûr que vos données restent impeccables. Alors, à vos claviers ! »