> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://cleyrop.gitbook.io/docs/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://cleyrop.gitbook.io/docs/v4.7/projet-data-and-ia/datasets/modifier-le-schema-dun-dataset.md).

# Modifier le schéma d'un dataset

Renommez, convertissez ou supprimez les colonnes d'un dataset existant depuis sa fiche, sans transformation.

Le responsable d'un dataset peut faire évoluer son schéma directement depuis la fiche du dataset, sans passer par une transformation : renommer une colonne, élargir son type, la supprimer ou compléter sa description.

***

## Modifier des colonnes

1. Ouvrez l'onglet **Schéma** de la fiche du dataset.
2. Cliquez sur **Modifier**.
3. Pour chaque colonne concernée :
   * **Renommer** : saisissez un **Nouveau nom** (minuscules, chiffres et underscores, sans commencer par un underscore).
   * **Changer le type** : choisissez un type dans la liste. Seules les conversions **sans perte de données** sont proposées (voir ci-dessous). Une colonne de type Texte ne peut pas changer de type.
   * **Supprimer** : la colonne est grisée ; cliquez sur **Restaurer** pour annuler tant que vous n'avez pas sauvegardé.
   * Modifier la **description**.
4. Cliquez sur **Sauvegarder** : toutes les modifications sont appliquées en une seule fois.

{% hint style="warning" %}

* La suppression d'une colonne est **irréversible** après sauvegarde, et un dataset doit conserver au moins deux colonnes.
* Pour un dataset issu d'un Dataflow, les colonnes présentes dans la version déployée ne peuvent être ni renommées, ni converties, ni supprimées.
* La modification est appliquée de façon asynchrone : si un changement de schéma est encore en cours de synchronisation, réessayez plus tard.
  {% endhint %}

## Conversions de type autorisées

Seules les conversions qui ne peuvent pas altérer les données existantes sont proposées :

<table><thead><tr><th width="260">Type actuel</th><th>Types possibles</th></tr></thead><tbody><tr><td>Entier (Integer)</td><td>Entier long, Décimal (Double), Texte</td></tr><tr><td>Entier long (Long)</td><td>Décimal (Double), Texte</td></tr><tr><td>Décimal (Float)</td><td>Décimal (Double), Texte</td></tr><tr><td>Décimal (Double), Décimal exact, Booléen</td><td>Texte</td></tr><tr><td>Date</td><td>Timestamp, Timestamp avec fuseau horaire, Texte</td></tr><tr><td>Timestamp, Timestamp avec fuseau horaire</td><td>Texte</td></tr><tr><td>Texte, Binaire, Tableau, Structure, Clés/valeurs</td><td>Aucune conversion</td></tr></tbody></table>

## Effet sur les imports suivants

Après un renommage ou une suppression de colonne, un nouvel import du fichier d'origine dépend de la [politique de schéma](/docs/v4.7/projet-data-and-ia/datasets/politique-de-schema.md) du dataset : avec **Fusion de schéma**, la colonne est recréée à partir de l'en-tête du fichier ; avec un **schéma fixe strict**, l'import est rejeté. Adaptez vos fichiers sources après une modification de schéma.

***

## Bonnes pratiques

* Prévenez les utilisateurs des Dataflows, Agents et exports qui consomment le dataset avant de renommer ou supprimer une colonne.
* Préférez élargir un type (Entier → Entier long) plutôt que de le convertir en Texte, qui fait perdre les calculs possibles sur la colonne.
* Complétez la **description** des colonnes en même temps : elle est visible dans la fiche du dataset et via l'API.
