Qu'est-ce que SQL ? Le langage incontournable pour gérer vos bases de données

SQL est un langage de programmation puissant qui joue un rôle clé dans notre monde actuel. Il nous permet de communiquer avec des bases de données relationnelles et d’en extraire des informations. Partout où il y a des données, vous trouverez du SQL : administrations, organismes publics, entreprises de toutes tailles et de tous secteurs, de la logistique à la vente de chaussures. En outre, SQL fait partie des compétences techniques les plus recherchées pour les métiers de la data.

On dit souvent que les données sont aujourd’hui la ressource la plus précieuse au monde, devant même les combustibles fossiles comme le pétrole. Alors, comment exploiter cette ressource pour en tirer des enseignements et prendre des décisions avisées ?

C’est là que des langages comme SQL entrent en jeu. Dans cet article, nous passons SQL au crible : ce que c’est, à quoi ça sert, qui l’utilise, et un aperçu de l’histoire de ce langage spécifique à un domaine.

Qu’est-ce que SQL ?

SQL signifie Structured Query Language (langage de requête structuré). Comme son nom l’indique, ce langage de programmation sert à poser des questions (requêtes) aux bases de données. On le prononce « si-kouel » (sequel) ou lettre par lettre, « èss-kju-èl ».

Ce langage est principalement utilisé pour communiquer avec des bases de données relationnelles. Grâce à SQL, nous pouvons accéder aux informations, les récupérer, les trier et les mettre à jour. Il s’utilise avec des systèmes de gestion de bases de données relationnelles (SGBDR) bien connus, notamment :

Oracle
Microsoft SQL Server
PostgreSQL
MySQL
MariaDB
SQLite

SQL a été normalisé par l’American National Standards Institute (ANSI) en 1986. Il a également obtenu une désignation de norme internationale par l’Organisation internationale de normalisation (ISO) et a été adopté comme standard par de nombreux gouvernements et organismes à travers le monde.

SQL et bases de données relationnelles

Les bases de données stockent l’information sous forme numérique pour en faciliter l’accès. Les bases de données relationnelles sont organisées en tables et permettent de gérer et d’analyser les liens entre différents types de données.

On peut le faire au sein des tables d’une même base ou étudier les relations entre données réparties sur plusieurs bases relationnelles.

Un des grands atouts du modèle relationnel est de pouvoir joindre des tables et comprendre les relations entre types de données.

Supposons que vous possédiez une boutique de chaussures en ligne. Si vous souhaitez connaître la relation entre la localisation de vos clients et le volume des ventes, vous pouvez utiliser SQL pour interroger la table client et générer un rapport.

Ou, si vous tenez une boutique physique et que vous voulez savoir qui, dans votre équipe, vend le plus de chaussures, vous pouvez également trouver cette information avec SQL, à condition que votre base contienne les bons champs.

Une base de données relationnelle ressemble à un tableau avec des colonnes et des lignes, comme vous pourriez en créer dans Excel. Cependant, elle contient plusieurs tables et, contrairement à un simple tableau Excel, une grande base relationnelle peut comporter des millions de champs.

Les points de données varient selon l’activité ou les besoins métiers. Un vendeur de chaussures s’intéressera aux localisations clients ou aux ventes par employé, tandis qu’une autre organisation suivra d’autres indicateurs.

SQL permet de créer de nouvelles bases et de modifier le schéma (la structure) des bases existantes en fonction des besoins.

NoSQL vs SQL

Les bases NoSQL proposent d’autres façons de stocker et gérer les données sans tables relationnelles. Elles se sont popularisées à la fin des années 2000, car elles permettaient d’accueillir des données sans la structuration préalable nécessaire aux bases SQL. Les NoSQL peuvent être plus simples à mettre en place pour les développeurs, offrir des vitesses de requêtes plus élevées et une approche plus flexible.

Sous bien des aspects, le NoSQL remet en question les objectifs traditionnels des bases (ACID : atomicité, cohérence, isolation, durabilité) et propose une approche plus ouverte du stockage.

Les bases SQL, à l’inverse, sont dédiées aux données relationnelles et exigent une structuration rigoureuse dès le départ. Elles offrent des requêtes très flexibles, un encombrement de stockage réduit, une intégrité des données constante (cruciale dans des secteurs comme la finance) et davantage de garde-fous que le NoSQL.

Les bases SQL sont bien plus répandues que les bases NoSQL, mais chacune a sa place, ses avantages et ses limites. Pour aller plus loin, consultez notre comparatif SQL vs NoSQL.

Qu’est-ce que le NewSQL ?

Les systèmes NewSQL sont les petits nouveaux, parfois appelés systèmes de bases relationnelles distribuées, ou plus souvent « distributed SQL ».

Apparus au début des années 2010, les systèmes NewSQL visent à combler le fossé entre SGBDR traditionnels et systèmes NoSQL. Ils allient la vitesse et l’évolutivité du NoSQL au modèle relationnel, au support des transactions et aux garanties ACID des SGBDR.

Les premiers éditeurs NewSQL, comme Xeround et GenieDB, n’ont pas vraiment marqué le marché, sans doute parce qu’il était (et reste) largement dominé par des acteurs comme Oracle, Amazon Web Services et Microsoft.

Parmi les services de bases de données cloud adoptant le modèle NewSQL, citons AWS Amazon Aurora et Google Cloud Spanner.

Pourquoi SQL est-il si populaire ?

Près de 50 ans après sa création, SQL reste plébiscité tout simplement parce qu’il fait le job. Les bases relationnelles ont été inventées pour répondre à un besoin, et SQL pour communiquer avec elles : il s’est donc imposé naturellement comme langage de référence.

SQL est quasiment synonyme de base relationnelle, ce qui explique pourquoi on parle souvent de bases SQL pour désigner les SGBDR (et de NoSQL pour les bases non relationnelles).

À quoi bon réinventer la roue ? C’est un peu la même chose avec les bases relationnelles et SQL : ils ne sont pas prêts de disparaître, car ils fonctionnent remarquablement bien !

En tandem, ces deux outils garantissent la fiabilité d’un grand nombre de technologies, des systèmes back-end qui font tourner les entreprises à l’architecture structurée d’internet, et bien plus encore.

L’omniprésence de SQL n’est pas sa seule force. Il est aussi puissant et permet aux développeurs comme aux analystes d’interroger de gros volumes de données de manière complexe pour résoudre des questions analytiques pointues.

Selon le TIOBE Index, SQL est le 10e langage de programmation le plus populaire en 2024.

Source de l’image : TIOBE Index.

Certes, les technologies évoluent vite et les nouveautés ne manquent pas, mais SQL n’a toujours pas été détrôné de sa position privilégiée.

Quand SQL a-t-il été créé ?

L’histoire de SQL est intimement liée à la naissance des bases de données relationnelles. Elle remonte à la fin des années 1960, lorsque le mathématicien et chercheur d’IBM Edgar Frank Codd a formulé le modèle relationnel.

Véritable percée à l’époque, ce modèle reliait des éléments d’information (clés) à divers types de données. Par exemple, le nom d’une personne pouvait être associé à sa pointure ou à son numéro de téléphone.

En 1970, Codd publie son article fondateur, A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks, qui servira ensuite de base à d’autres chercheurs pour développer le langage SQL.

Avant les travaux de Codd, extraire des informations d’une base était une tâche ardue, nécessitant une connaissance approfondie de l’informatique. Son idée a levé cet obstacle et facilité grandement l’accès à l’information.

Malgré la dimension révolutionnaire du modèle, des critiques ont émergé. Comme le note Jim Gray, auteur de Database Systems, « People thought that the model was too simplistic and that it could never give good performance. »

Grâce à un usage élégant des mathématiques, le modèle de Codd a largement fait mentir ses détracteurs.

Qui a inventé SQL ?

Les chercheurs d’IBM Donald D. Chamberlin et Raymond F. Boyce ont inventé SQL après avoir pris connaissance des travaux de Codd sur le modèle relationnel.

« Ray Boyce et moi voulions concevoir un langage de requête doté de la puissance d’expression des langages relationnels de Ted Codd, mais plus facile à comprendre pour des utilisateurs qui n’étaient pas experts en théorie des ensembles ni en logique formelle. » - Donald Chamberlin

Chamberlin explique que leur premier essai de langage relationnel s’appelait Square. Basé sur la notion d’application (mapping), Square utilisait une notation en indice qui posait des difficultés. En 1973, lorsqu’ils rejoignent le laboratoire IBM de San Jose, ils commencent donc à travailler sur un langage « sequel », qu’ils nomment Sequel.

Plus tard, Sequel deviendra le SQL que nous connaissons aujourd’hui.

Après avoir testé SQL et les systèmes de bases relationnelles, IBM commence à développer des produits exploitant ces technologies. System/38, un ordinateur milieu de gamme doté d’un système de base de données innovant, sort en 1978. Depuis, IBM et d’autres éditeurs, comme Oracle, n’ont cessé de proposer des produits intégrant SQL.

Comment SQL a évolué au fil du temps

Fait intéressant, les fondamentaux de SQL restent inchangés alors même qu’il existe depuis près de 50 ans. Des commandes comme SELECT, UPDATE, INSERT, DELETE, etc., ont très peu évolué.

Cela ne veut pas dire qu’il n’y a pas eu de changements. De nouvelles fonctionnalités ont vu le jour pour faciliter l’usage de ces commandes de base, rendant SQL encore plus puissant et agréable à utiliser. Par ailleurs, avec l’émergence de nouveaux SGBDR — propriétaires (appartenant à une entreprise comme Microsoft) ou open source (librement utilisables) — différents dialectes de SQL sont apparus.

Chronologie de l’évolution de SQL

Voici une frise des principales étapes de l’évolution de SQL :

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Année	Événement	Description
1970	Concept du modèle relationnel	Edgar F. Codd publie « A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks », posant les bases de SQL.
1973	Début du développement de SQL	Les chercheurs IBM Donald D. Chamberlin et Raymond F. Boyce commencent à développer SQL.
1978	Lancement de System/38	IBM lance System/38, intégrant un système relationnel innovant utilisant SQL.
1986	Normalisation ANSI de SQL	SQL est normalisé par l’American National Standards Institute (ANSI).
1987	Normalisation ISO de SQL	SQL obtient une désignation de norme internationale par l’ISO.
1992	Publication de SQL-92	Révision majeure de la norme SQL, introduisant de nouvelles fonctionnalités et améliorations.
1999	SQL:1999 (SQL3)	Ajout du support des bases orientées objet-relationnel, des triggers et d’extensions procédurales.
2003	SQL:2003	Introduction de fonctionnalités liées à XML, des fonctions fenêtrées et de l’instruction MERGE.
2006	SQL:2006	Ajout du support SQL/XML, améliorant l’intégration avec des données XML.
2008	SQL:2008	Nouveaux types de données, fonctions additionnelles et améliorations des fonctionnalités existantes.
2011	SQL:2011	Ajout de la gestion des données temporelles pour l’historisation.
2016	SQL:2016	Introduction de la reconnaissance de motifs sur lignes et amélioration du support JSON.
2019	SQL:2019	Support renforcé de JSON et d’autres types de données modernes.
2022	Mises à jour continues	SQL continue d’évoluer via les mises à jour des principaux éditeurs de SGBDR, avec de nouvelles fonctionnalités et optimisations.

Dialectes SQL et différences de syntaxe

Toutes les variantes partagent la structure de base de SQL standard, et les commandes clés sont globalement similaires. Cependant, il existe des différences de syntaxe entre dialectes. C’est comparable aux langues naturelles, où l’anglais américain, britannique ou australien cohabitent avec un standard commun.

Des dialectes comme PostgreSQL, MySQL, SQLite ou SQL Server ont chacun des éléments de syntaxe propres, compatibles avec leur SGBDR respectif. Apprendre un dialecte comme PostgreSQL, très proche du standard, est une excellente porte d’entrée pour apprendre SQL, ce qui facilite ensuite l’adaptation aux autres dialectes et systèmes.

L’essor de la data science

L’une des missions clés de la data science est d’identifier et de prédire des tendances, ce qui en fait un pilier du monde moderne, fondé sur les données. En 2012, la Harvard Business Review qualifiait la data science de « job le plus sexy du XXIe siècle ». Avance rapide jusqu’en 2021 : Forbes estimait que le secteur croîtrait d’environ 28 % d’ici 2026.

À mesure que la data science a gagné en importance, les langages les plus utilisés par les data scientists, dont SQL, se sont eux aussi imposés.

Les données et SQL vont de pair. Quiconque souhaite accéder à des données structurées (stockées dans des bases relationnelles), les examiner, les manipuler ou en tirer des insights doit connaître SQL.

Les données sont désormais une ressource majeure et la data science en décuple la valeur. Résultat : SQL, déjà populaire, est devenu encore plus incontournable ces dernières années.

Qui utilise SQL ?

Beaucoup de personnes utilisent SQL au quotidien, des professionnels de la data à celles et ceux qui souhaitent simplement mieux gérer une petite base ou obtenir des insights. Après tout, pourquoi se limiter à Excel quand SQL et les bases SQL offrent un moyen bien plus élégant d’analyser des données ?

Les entreprises de toutes formes et tailles utilisent aussi SQL. Parmi celles qui s’appuient sur SQL pour gérer leurs bases : Microsoft, Dell et Google. Et pas seulement la tech : toute organisation qui exploite des bases relationnelles utilise SQL. Pensez à des noms comme Nike ou Spotify, mais aussi à de plus petits commerces et bien d’autres.

SQL est nécessaire à toute personne qui doit créer, modifier ou interagir avec des bases relationnelles. Avec l’omniprésence des technologies, SGBDR et SQL se retrouvent dans tous les secteurs.

Métiers utilisant SQL

Grâce à ses capacités de tri et d’analyse, SQL est indispensable à de nombreux profils, notamment :

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Administrateurs de bases de données
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Analystes de données
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Data scientists
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Web designers
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Spécialistes de l’administration de serveurs
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Techniciens d’hébergement
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Spécialistes de la business intelligence
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Ingénieurs logiciels
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Développeurs
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Analystes financiers
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Chercheurs
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Et bien d’autres…
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Même une connaissance opérationnelle de base en SQL est utile dans une multitude d’autres métiers. Vu l’importance des données aujourd’hui, il n’est pas surprenant que de plus en plus d’employeurs recherchent des candidats affichant des compétences en bases de données sur leur CV.

Parfois, ces employeurs proviennent de secteurs inattendus, comme le journalisme. Face aux Panama Papers — une masse considérable de fichiers et documents complexes à explorer — les journalistes se sont tournés vers des systèmes de bases de données.

De même, les marketeurs, publicitaires et spécialistes du marketing digital s’appuient souvent sur des bases relationnelles pour analyser des indicateurs comme le taux de rebond, la profondeur de défilement ou les clics. Pour ces métiers, qui dessinent en partie l’avenir du marketing, savoir utiliser SQL est particulièrement précieux.

Montez en compétences avec SQL

Quel que soit votre secteur, des compétences SQL vous donnent un avantage. Se former à SQL est un excellent moyen de progresser dans votre carrière et d’ajouter une corde technique à votre arc.

Même l’apprentissage des bases — interroger une base et trouver des informations — peut faire de vous un collaborateur plus précieux ou vous aider à décrocher un nouveau poste.

SQL en pratique : exemples de code

Voici quelques exemples pour illustrer la puissance et les fonctionnalités de SQL. Ils s’appuient sur une base de patients fictive pour montrer des requêtes courantes.

1. Afficher tous les enregistrements d’une table

Pour voir le contenu de la table patients :

SELECT * FROM patients;\nPropulsé par

Sortie :

| patient_id | first_name | last_name | gender | birth_date |\n|------------|------------|-----------|--------|------------|\n| 1          | John       | Doe       | M      | 1980-01-01 |\n| 2          | Jane       | Smith     | F      | 1985-05-23 |\n| 3          | Bob        | Brown     | M      | 1975-09-12 |\n| 4          | Alice      | Johnson   | F      | 1990-03-17 |\n| 5          | Charlie    | Davis     | M      | 1992-07-04 |\nPropulsé par

2. Filtrer les enregistrements par genre

Pour trouver les prénoms et noms de tous les patients de sexe masculin :

SELECT first_name, last_name, gender \nFROM patients \nWHERE gender = 'M';\nPropulsé par

Sortie :

| first_name | last_name |\n|------------|-----------|\n| John       | Doe       |\n| Bob        | Brown     |\n| Charlie    | Davis     |\nPropulsé par

3. Trier les résultats

Pour obtenir la liste de tous les patients triés par nom de famille :

SELECT first_name, last_name, gender \nFROM patients \nORDER BY last_name;\nPropulsé par

Sortie :

| first_name | last_name |\n|------------|-----------|\n| Bob        | Brown     |\n| Charlie    | Davis     |\n| John       | Doe       |\n| Alice      | Johnson   |\n| Jane       | Smith     |\nPropulsé par

4. Agréger des données

Pour compter le nombre de patients par genre :

SELECT gender, COUNT(*) as count \nFROM patients \nGROUP BY gender;\nPropulsé par

Sortie :

| gender | count |\n|--------|-------|\n| M      | 3     |\n| F      | 2     |\nPropulsé par

5. Utiliser des jointures

Supposons une autre table appointments pour suivre les rendez-vous :

CREATE TABLE appointments (\n    appointment_id INT,\n    patient_id INT,\n    appointment_date DATE,\n    doctor_name VARCHAR(50)\n);\nPropulsé par

Pour lister tous les rendez-vous avec le nom des patients :

SELECT p.first_name, p.last_name, a.appointment_date, a.doctor_name \nFROM patients p\nJOIN appointments a ON p.patient_id = a.patient_id;\nPropulsé par

Sortie :

| first_name | last_name | appointment_date | doctor_name |\n|------------|-----------|------------------|-------------|\n| John       | Doe       | 2024-01-15       | Dr. Smith   |\n| Jane       | Smith     | 2024-02-20       | Dr. Adams   |\n| Bob        | Brown     | 2024-03-10       | Dr. Lee     |\nPropulsé par

6. Mettre à jour des enregistrements

Pour mettre à jour l’information d’un patient, par exemple changer le nom de famille du patient avec patient_id 1 en « Doe-Smith » :

UPDATE patients \nSET last_name = 'Doe-Smith' \nWHERE patient_id = 1;\nPropulsé par

7. Supprimer des enregistrements

Pour supprimer le patient dont le patient_id est 5 :

DELETE FROM patients \nWHERE patient_id = 5;\nPropulsé par

Les bases de SQL et le SQL avancé

Comme pour toute compétence, il existe un vrai gap entre ce que peuvent faire des débutants en SQL et des experts aguerris avec ce langage spécifique à un domaine.

Par exemple, si vous vous inscrivez au cours Introduction to SQL de DataCamp, vous apprendrez les fondamentaux de la syntaxe SQL et les bases des requêtes et agrégations dans des bases relationnelles — de quoi commencer à travailler immédiatement.

De l’autre côté du spectre, vous avez des spécialistes SQL (dont certains sont instructeurs chez DataCamp) qui pratiquent le langage depuis des années.

Avec des compétences avancées, on manipule les données rapidement et avec précision, on crée des bases et on exécute des requêtes complexes sans vérifier chaque ligne de code. Cela inclut la création de diagrammes entité-relation (ERD), l’optimisation des index et les requêtes hiérarchiques.

SQL est une compétence durable. Une fois les bases acquises, il est simple de poursuivre sa montée en compétences et d’apprendre des techniques plus avancées. Même si vous êtes déjà à l’aise, DataCamp peut vous faire progresser avec des cours intermédiaires et avancés.

En résumé

Comme vous le voyez, SQL est un langage de programmation essentiel. Sans lui, impossible de communiquer avec des bases relationnelles ni d’extraire les insights qui donnent un avantage concurrentiel aux entreprises et organisations.

SQL est un outil précieux pour tous, et absolument indispensable pour les professionnels de la data — analystes, data scientists — mais aussi les marketeurs, financiers, et bien d’autres.

Prêt à vous lancer ? Découvrez l’offre complète de cours et de parcours carrière SQL de DataCamp.

FAQ

SQL est-il un langage de programmation ?

Au sens strict, oui, SQL est un langage de programmation. Mais ce n’est pas un langage polyvalent comme Python ou Java. Vous ne pouvez pas créer une application avec SQL. SQL a une mission précise : communiquer avec les données et les manipuler dans des bases relationnelles.

Parce qu’il a un usage spécifique, SQL est un langage de programmation spécifique à un domaine. Il offre un moyen puissant et flexible d’extraire de l’information, ce qui en fait un langage idéal pour la data science et les disciplines connexes.

Apprendre SQL, est-ce facile ?

Oui, SQL fait partie des langages informatiques les plus faciles à apprendre. Sa syntaxe, proche de l’anglais et très simple, permet à beaucoup de personnes de le maîtriser en quelques semaines, même sans expérience préalable en programmation.

Introduction to SQL, un cours gratuit de DataCamp, est un excellent point de départ pour apprendre SQL en ligne à votre rythme.

Puis-je apprendre SQL en autodidacte ?

Oui, mais l’autoapprentissage risque de prendre bien plus de temps que si vous suiviez un parcours structuré auprès d’un organisme reconnu comme DataCamp.

SQL est l’un des langages les plus accessibles, mais cela ne veut pas dire qu’il est trivial. Son utilisation et ses cas d’application comportent une réelle complexité. Le meilleur moyen de bien l’appréhender reste une formation dédiée.

Comment expliquer SQL simplement ?

SQL est un langage inventé pour permettre de communiquer avec des bases de données relationnelles. Ces bases offrent un moyen d’examiner les relations entre différents types de données, par exemple entre la taille et le poids d’une personne, ou entre le volume de ventes et la localisation.

Pour extraire ce type d’informations et générer des rapports, on utilise SQL.

SQL est-il vraiment meilleur qu’Excel ?

Oui, SQL est une bien meilleure façon de visualiser, gérer et analyser des données qu’Excel. Contrairement à ce dernier, une base SQL peut contenir des millions de champs, et vous pouvez faire bien plus avec des requêtes SQL qu’avec des formules Excel.

Les tableurs sont utiles et largement employés, mais ils n’offrent ni les mêmes capacités d’analyse qu’un SGBD SQL, ni le même niveau d’intégrité des données.

Pourquoi SQL est-il encore si populaire aujourd’hui ?

Parce que SQL est partout. Ce langage est indissociable des bases relationnelles, l’une des meilleures façons de consulter, gérer et manipuler des données.

Partout où il y a des données, il y a de grandes chances qu’elles soient stockées dans une base relationnelle, et nous avons besoin de SQL pour communiquer avec elle. Cette omniprésence garantit à SQL une popularité durable.

Est-ce utile d’apprendre SQL en 2022 ?

Si vous visez une carrière en data science ou un domaine connexe, apprendre SQL est l’une des meilleures décisions à prendre. Les bases SQL, ou bases relationnelles, sont le moyen le plus courant pour les organisations de stocker leurs données.

Pour communiquer avec ces bases et libérer la valeur des données qu’elles contiennent, il vous faudra des compétences SQL. Même sans vouloir travailler à plein temps dans la data, savoir rédiger quelques requêtes est un vrai plus. SQL figure fréquemment parmi les compétences exigées dans les offres d’emploi.

Quel est le plus facile à apprendre, SQL ou Python ?

SQL. Conçu pour un usage spécifique (dialoguer avec des bases relationnelles), SQL a une grammaire et une syntaxe plus simples que des langages généralistes comme Python.

Cela ne signifie pas que Python est difficile. Il fait d’ailleurs partie des langages les plus accessibles. DataCamp propose des cours d’introduction à SQL et à Python. Testez les deux et choisissez la voie qui vous convient.

Dois-je apprendre MySQL ou SQL ?

Commencez par apprendre le SQL standard ou PostgreSQL, qui est le dialecte le plus proche du standard.

Pour travailler avec n’importe quel système de gestion de base de données relationnelle (SGBDR), vous devrez connaître le SQL standard. Ensuite, en changeant de système, de PostgreSQL à MySQL par exemple, il suffira d’apprendre les différences mineures de syntaxe propres à chaque système.

Quel est le salaire moyen d’un développeur SQL ?

Les développeurs travaillant avec SQL gagnent en moyenne 88 125 $ par an, selon Indeed. Ils exploitent des bases SQL et créent des applications qui interagissent avec ces bases.

D’autres métiers où SQL est une compétence principale : administrateur de bases, analyste de données, data scientist. DataCamp propose une gamme de cours et de parcours SQL pour bien démarrer votre nouvelle carrière.

Trouverai-je un emploi si j’apprends SQL ?

SQL peut clairement vous aider à décrocher un emploi. C’est l’une des compétences techniques les plus demandées et elle figure comme exigence dans de nombreuses offres.

Apprendre SQL peut aussi vous faire monter en compétences, quel que soit votre poste actuel ou votre secteur. Maîtriser SQL, c’est savoir communiquer avec des bases relationnelles — un outil que la plupart des entreprises utilisent au quotidien.

Auteur

Summer Worsley

Sujets

SQL

Qu’est-ce que SQL ?

SQL et bases de données relationnelles

NoSQL vs SQL

Qu’est-ce que le NewSQL ?

Pourquoi SQL est-il si populaire ?

Quand SQL a-t-il été créé ?

Qui a inventé SQL ?

Comment SQL a évolué au fil du temps

Chronologie de l’évolution de SQL

Dialectes SQL et différences de syntaxe

L’essor de la data science

Qui utilise SQL ?

Métiers utilisant SQL

Montez en compétences avec SQL

SQL en pratique : exemples de code

1. Afficher tous les enregistrements d’une table

2. Filtrer les enregistrements par genre

3. Trier les résultats

4. Agréger des données

5. Utiliser des jointures

6. Mettre à jour des enregistrements

7. Supprimer des enregistrements

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