Types de données SQL : Guide essentiel pour les débutants

Lorsque vous commencez à travailler avec SQL, il est facile de considérer les types de données comme de simples étiquettes. Une colonne unique peut contenir des nombres, du texte, des dates ou des types de données spécifiques. Cependant, un type de données est plus qu'une simple étiquette. Il s'agit d'un ensemble de règles qui définit ce qu'est une valeur aux yeux de la base de données.

En pratique, les types de données déterminent la manière dont SQL « interprète » les informations contenues dans votre base de données. Il s'agit d'un ensemble d'instructions qui fournissent à SQL le contexte nécessaire pour lire, comparer et traiter vos données avec précision.

Dans ce tutoriel, nous examinerons les principales catégories de types de données SQL et verrons comment elles se comportent dans différents systèmes de gestion de bases de données. Je vous encourage à suivre les exemples tout au long de ce document.

Si vous n'avez pas beaucoup travaillé avec des tables de base de données auparavant, notre cours sur les fondamentaux du langage SQL fournit des bases claires et adaptées aux débutants pour comprendre comment sont structurés les ensembles de données de ce type.

Quels sont les types de données SQL ?

Un type de données décrit le format de vos données : les types de valeurs qu'une colonne peut contenir, la manière dont ces valeurs sont stockées en interne et les opérations qu'il est pertinent d'effectuer sur celles-ci. 

Cela signifie que votre choix de type de données a des répercussions au-delà de la conception de la table. Cela peut influencer les besoins en matière de stockage, les performances des requêtes, le comportement de tri, les opérations mathématiques et même la manière dont différents systèmes interprètent une même valeur.

Voici un tableau simple qui utilise plusieurs types à la fois :

CREATE TABLE employees (
    id INT,
    name VARCHAR(50),
    start_date DATE,
    active BOOLEAN,
    salary DECIMAL(10, 2)
);

Chaque colonne de ce tableau indique le type de données qu'elle peut contenir.

• La colonne « id » (Identifiant unique) stockera des nombres entiers, attribuant à chaque employé un identifiant unique.

• La colonne « name » peut contenir jusqu'à 50 caractères de texte, ce qui vous permet d'enregistrer des noms courts.

• La colonne « start_date » est destinée aux dates du calendrier.

• La colonne « active » (Actif) stockera des valeurs vraies ou fausses, ce qui facilitera le suivi des employés actuellement actifs.

• Enfin, la colonne « salary » stockera les montants monétaires avec une précision de 10 chiffres, en conservant deux chiffres après la virgule pour les centimes.

Ensemble, ces colonnes forment un tableau structuré qui applique des règles concernant les types de valeurs autorisées dans chaque champ. Cela rend les données plus prévisibles et plus faciles à exploiter. 

Ajoutons quelques exemples de données à ceci et examinons à quoi pourrait ressembler le tableau résultant, en utilisant PostgreSQL.

INSERT INTO employees (id, name, start_date, active, salary)
VALUES
    (1, 'Alice Johnson', '2025-01-15', TRUE, 55000.00),
    (2, 'Bob Smith', '2024-06-01', FALSE, 62000.50);
    
SELECT *
FROM employees;

Les systèmes de bases de données de loyers Diffesuivent les mêmes principes, mais varient en termes de dénomination et de fonctionnalités. Par exemple, SQL Server utilise BIT au lieu de BOOLEAN, et MySQL traite BOOLEAN comme un petit entier.

Catégories de types de données SQL

Il existe quatre catégories principales de types de données : numérique, caractère, date et spécial. Examinons chacun d'entre eux en détail.

Types de données numériques

Les types numériques stockent des nombres entiers ou décimaux. Le type numérique spécifique déterminera la plage, la précision et la taille de stockage des nombres enregistrés. Les types de données les plus courants dans cette catégorie sont les suivants :

• entiers, tels que INT, SMALLINT et BIGINT, pour les nombres entiers,

• les décimales, telles que DECIMAL(p, s) et NUMERIC(p, s), pour les valeurs décimales exactes,

• et les nombres flottants, tels que FLOAT et DOUBLE, pour les valeurs approximatives qui peuvent entraîner de légères différences d'arrondi.

Veuillez créer un exemple de tableau pour illustrer les différents types de données numériques :

CREATE TABLE products (
    product_id INT,
    price DECIMAL(8, 2),
    measurement FLOAT
);

INSERT INTO products VALUES 
    (1, 19.99, 3.1415),
    (2, 250.56, 2.71828);

SELECT * FROM products;

Voici à quoiressemblerait letableau de sortie:

Comme vous pouvez le constater, la première colonne est limitée à un nombre entier, la deuxième à un nombre décimal avec deux chiffres après la virgule, et la troisième est un nombre décimal avec un nombre indéfini de chiffres.

À première vue, il peut sembler que DECIMAL et FLOAT soient identiques. Cependant, il existe une différence importante : DECIMAL stocke un nombre précis avec un nombre spécifié de décimales, tandis que FLOAT conserve une valeur approximative qui peut varier légèrement selon le système. 

Il est important d'utiliser des décimales lorsque la précision est nécessaireet de ne recourir aux nombres flottants que si de petites erreurs d'arrondi sont acceptables.

Types de données caractère et chaîne

Les types de caractères permettent de stocker du texte. Il existe plusieurs types qui diffèrent en termes de performances et d'efficacité de stockage.

• CHAR(n) est destiné aux jeux de caractères de longueur fixe. Ceci est utile pour les données qui ont toujours la même taille, comme les codes d'État ou les abréviations d'aéroport.

• VARCHAR(n) est destiné aux jeux de caractères de longueur variable. Il est utile pour les noms, les adresses e-mail et tout autre texte saisi par l'utilisateur.

• TEXT et les types similaires sont utilisés pour les grands blocs de texte non structuré, tels que les articles de blog ou les descriptions de produits.

Certains systèmes, tels que SQL Server, prennent même en charge les types de chaînes Unicode, comme NCHAR et NVARCHAR, qui sont utiles lorsque vos données comprennent du texte dans plusieurs systèmes d'écriture, tels que l'alphabet latin, chinois ou cyrillique .

Examinons unexemple detableau illustrant différents types de données de chaîne :

CREATE TABLE customers (
    id INT,
    country_code CHAR(2),
    name VARCHAR(100),
    notes TEXT
);

INSERT INTO customers VALUES
    (1, 'US', 'Alice Johnson', 'Preferred contact by email.'),
    (2, 'CA', 'Bob Smith', 'Requires invoice copy for each order.');
    
SELECT * FROM customers;

Voici à quoi ressemblerait ce tableau. Vous pouvez observer les différences de longueur codées dans chaque type de données de chaîne.

Ici, CHAR(2) impose une longueur constante, tandis que VARCHAR et TEXT offrent davantage de flexibilité.

Types de données de date et d'heure

Les types de données de date et d'heure permettent de stocker et d'interroger avec précision des informations temporelles. Les débutants pourraient penser qu'ils peuvent utiliser des types de données numériques ou de chaînes de caractères pour encoder ce type d'informations. Cependant, cela peut entraîner des difficultés en aval lors de l'analyse des données. L'utilisation d'un type de données calendrier spécifique peut faciliter considérablement les opérations.

Les trois types les plus couramment utilisés sont les suivants :

• DATE, qui représente l'année, le mois et le jour,

• TIME, qui stocke l'heure, les minutes et les secondes,

• et DATETIME ou TIMESTAMP, qui stockent une date et une heure combinées.

Les bases de données modernes peuvent même prendre en charge les fractions de seconde ou les types de données tenant compte du fuseau horaire, comme TIMESTAMPTZ dans PostgreSQL, qui stocke les horodatages en UTC et les convertit automatiquement dans le fuseau horaire de votre session lors de leur récupération.

Créons un tableau simple pourillustrer ces types de données temporelles :

CREATE TABLE events (
    event_id INT,
    event_date DATE,
    start_time TIME,
    created_at DATETIME
);

INSERT INTO events VALUES
    (1, '2025-11-26', '09:30:00', '2025-11-20 14:15:00'),
    (2, '2025-12-01', '18:45:30', '2025-11-21 09:00:00');
    
SELECT * FROM events;

Voici ce que le tableau :

Vous pouvezconstater que le choix du type de date ou d'horodatage approprié peut influencer le type de données que vous pouvez stocker.

Types de données booléens et autres types spéciaux

Tous les types de données ne peuvent pas être classés clairement dans l'une des catégories précédentes. Pour ces derniers, SQL comprend un ensemble de types à usage spécifique pour des cas d'utilisation particuliers. Parmi les plus courants, on peut citer :

• Valeurs booléennes (BOOLEAN, BOOL ou BIT, selon le système) pour enregistrer vrai ou faux,

• Données binaires (BLOB) pour les images, les fichiers ou les objets sérialisés,

• Texte en gros caractères (CLOB) pour les documents en taille réelle,

• JSON (dans MySQL et PostgreSQL) pour les données sans schéma ou imbriquées

• ARRAY (uniquement dans PostgreSQL) pour les listes

• UUID pour les identifiants uniques qui ne reposent pas sur des séquences numériques, comme un jeton de session ou un code de suivi global.

Les types spéciaux vous permettent de stocker des données plus riches ou plus flexibles lorsque les tableaux traditionnels ne suffisent pas à elles seules à capturer la structure.

Types de données SQL dans différents systèmes

Les systèmes de gestion de bases de données diffèrent dans la manière dont ils utilisent ces types de données. Bien que les grandes catégories restent identiques, les noms et les comportements exacts varient d'un système à l'autre.

Différents systèmes conçoivent leurs types de données selon leurs propres priorités, ce qui explique pourquoi leurs comportements diffèrent. Certaines différences sont mineures, comme le mot-clé exact utilisé. D'autres modifient le comportement des données dans la pratique, comme les limites de longueur de texte, la manière dont les booléens sont stockés ou la prise en charge ou non de formats spécialisés par le système.

TINYINT MySQL met l'accent sur la rapidité et la simplicité, c'est pourquoi il utilise des options pratiques et légères telles que les valeurs de type « boolean » (qui sont techniquement stockées sous forme de nombres) pour les valeurs booléennes. Il privilégie les performances et une large compatibilité plutôt qu'une sémantique de type stricte. 

PostgreSQL vise à respecter les normes et à être extensible. Cela se reflète dans le fait qu'il utilise un véritable type de données de type « BOOLEAN » et dispose d'un ensemble plus riche d'options de types de données, telles que « ARRAY » et « JSONB » pour stocker des données structurées ou imbriquées directement dans une colonne. 

SQL Server est conçu pour offrir des performances prévisibles dans les environnements d'entreprise et une intégration approfondie avec l'écosystème Microsoft. C'est pourquoi il propose des types fortement définis tels que BIT pour les booléens et VARCHAR(MAX) pour les textes volumineux. 

Le tableau ci-dessous présente une comparaison entre les trois principaux systèmes SQL et leur implémentation des concepts courants.

Ce que cela signifie concrètement

Les objectifs de conception sous-jacents de chaque système et les types de charges de travail pour lesquels ils sont optimisés influencent directement la manière dont ils sont conçus pour fonctionner. 

Ces différences signifient que, si de nombreuses compétences SQL courantes sont facilement transférables d'un système à l'autre, certains détails tels que la taille maximale du texte, les mots-clés d'incrémentation automatique ou la prise en charge de structures complexes peuvent varier. 

Si vous n'utilisez qu'un seul système, il est facile de devenir un expert dans les détails de votre système de gestion de base de données. Cependant, changer d'emploi ou de service peut vous obliger à vous familiariser avec un autre système de gestion de base de données, avec des règles différentes. 

Pour cette raison, lorsque vous apprenez le langage SQL, il est utile de reconnaître les concepts communs qui sous-tendent les types de données plutôt que de se fier uniquement aux particularités d'un seul système.

Choisir le type de données approprié

Le choix d'un type de données est parfois très simple. Cependant, cela nécessite parfois une certaine réflexion. Un choix judicieux facilite la consultation de vos données, optimise le stockage et contribue à éviter les erreurs en aval. La catégorie générale sera probablement déterminée par le type de données dont vous disposez. 

Données numériques

Par exemple, supposons que vous stockiez des données de mesure. Il est évident que vous souhaiterez obtenir un type numérique, et non un calendrier ou une chaîne de caractères. Cependant, quel est le degré de précision des mesures que vous souhaitez enregistrer ? Les nombres entiers sont-ils acceptables ou avez-vous besoin de décimales ? Souhaitez-vous un nombre fixe de chiffres significatifs ?

Ensuite, il est important de prendre en considération le stockage et l'efficacité. Choisir le type entier le plus petit pouvant contenir vos données en toute sécurité contribuera à maintenir l'efficacité de vos tables. Les types plus petits utilisent moins d'espace de stockage et peuvent améliorer les performances, en particulier dans les grandes tables. Il est généralement conseillé de choisir un type suffisamment grand pour couvrir la gamme prévue, sans toutefois dépasser largement vos besoins réels.

Lorsqu'un nombre entier ne convient pas, vous avez le choix entre un nombre entier ( DECIMAL ) ou un nombre décimal ( FLOAT). Les types à virgule flottante approximent les valeurs plutôt que de les stocker exactement, ce qui peut entraîner des erreurs d'arrondi dans les domaines financiers, scientifiques ou autres où la précision est essentielle. 

DECIMAL et NUMERIC stockent des valeurs exactes, ce qui les rend plus adaptées à tout ce qui concerne les prix ou les ratios. Cependant, les nombres de type ` DECIMAL` ont généralement des besoins de stockage plus importants que les nombres de type ` FLOAT`, en fonction du nombre de décimales que vous enregistrez.

Données de caractères et de chaînes

Pour les données de type chaîne, il est important de déterminer la taille souhaitée pour chaque entrée. 

En général, il est préférable de définir la taille des champs de l' VARCHAR e de manière réaliste plutôt que d'utiliser la longueur maximale par défaut. Des limites trop importantes n'améliorent généralement pas la flexibilité, mais elles peuvent induire en erreur les futurs développeurs quant à la taille prévue des données. 

Veuillez réfléchir aux données que vous prévoyez de saisir, qu'il s'agisse de noms, d'adresses e-mail ou de titres de produits, et dimensionnez la colonne en conséquence.

Date et heure

En ce qui concerne les données du calendrier, il est utile d'être précis sur ce que vous stockez. 

Si vous avez uniquement besoin d'une date ou d'une heure, il est généralement préférable d'utiliser DATE ou TIME plutôt que DATETIME. Ces choix rendent vos intentions claires et réduisent les risques de confusion ultérieure. Ils offrent également à la base de données un peu plus d'espace pour optimiser les requêtes portant uniquement sur la date ou uniquement sur l'heure.

Données booléennes

Dans la mesure du possible, veuillez utiliser des types adaptés au domaine, tels que BOOLEAN, plutôt que des solutions de contournement telles que des entiers ou des chaînes de caractères. Les types natifs comprennent une validation intégrée, une sémantique plus claire et la prise en charge par les fonctions de base de données qui attendent des types de données spécifiques.

Vous trouverez ci-dessous un résumé des objectifs courants en matière de stockage de données et des types de données SQL recommandés pour y répondre.

Pourles lecteurs qui souhaitent rafraîchir leurs connaissances en matière de regroupement et de filtrage des données, le cours SQL intermédiaire présente ces compétences fondamentales.

Erreurs courantes et meilleures pratiques

Même un schéma de base de données simple peut rencontrer des difficultés si les types de données ne sont pas sélectionnés avec soin. 

Truncation

Par exemple, si vous avez une colonne pour les noms qui n'autorise que 5 caractères, vous pourriez vous retrouver avec « Micha » au lieu de « Michael ». Il s'agit d'un problème courant appelé troncature.

Il apparaît généralement dans des champs tels que les noms, les adresses ou les commentaires, où les variations dans le monde réel peuvent dépasser une limite optimiste. Une solution pour éviter cela consiste à dimensionner les champs de texte en fonction d'exemples réels ou à privilégier une longueur légèrement excessive.

Erreurs d'arrondi

Un autre problème courant est l'arrondi inattendu lorsque des valeurs à virgule flottante sont utilisées pour des données monétaires ou d'autres données sensibles à la précision. Étant donné que FLOATstocke des valeurs approximatives, de légères divergences peuvent s'accumuler et affecter les rapports, les résumés ou les calculs. 

Vous pouvez éviter cela en choisissant DECIMAL pour tout ce qui concerne les devises ou les valeurs décimales exactes. Cela garantira la stabilité des chiffres dans la base de données.

Incompatibilités de types

Les incompatibilités de types peuvent également entraîner des requêtes lentes, en particulier dans les jointures ou les comparaisons.

Lorsqu'une colonne est stockée sous forme de chaîne et une autre sous forme d'entier (ou lorsque chaque table utilise un type légèrement différent) et que vous essayez de les joindre, la base de données peut être amenée à convertir les valeurs à la volée. Cela peut entraîner des erreurs et ajouter des frais généraux inutiles. 

Le fait de maintenir l'alignement des colonnes associées lors de la saisie permet d'éviter ces conversions cachées et contribue à un traitement plus fluide des requêtes.

Formatage de la date

Les dates du calendrier présentent leur propre lot de difficultés. 

Les incohérences dans le formatage des dates constituent une source majeure de confusion lorsque les systèmes mélangent les conventions locales ou lorsque les développeurs stockent les dates sous forme de chaînes de caractères plutôt que d'utiliser des types de dates appropriés. Ces incohérences peuvent entraîner un dysfonctionnement des requêtes ou renvoyer des résultats incorrects sans avertissement. 

La solution la plus simple consiste à utiliser des types de données de date réels et à respecter un format cohérent et sans ambiguïté lorsque vous travaillez avec des dates sous forme de texte. Je recommande vivement notre cours «Analyse des séries chronologiques dans SQL Server » ( ) afin de vous aider à éviter les problèmes de calendrier les plus courants dans vos bases de données.

Meilleures pratiques

Voici quelques bonnes pratiques pour garantir le bon fonctionnement de vos bases de données :

• Veuillez remplir les tableaux avec des exemples de données dès le début du processus de conception afin de mettre en évidence les éventuelles faiblesses dans le dimensionnement ou le choix des types.

• Veuillez documenter l'objectif et les plages attendues de chacune de vos colonnes afin que les modifications futures n'entraînent pas de divergences.

• Veuillez éviter d'utiliser des types génériques lorsque des types plus spécifiques pourraient améliorer la clarté.

Conclusion

Les types de données définissent la manière dont votre base de données interprète les valeurs que vous stockez. Ils ont une incidence sur tous les aspects, du stockage aux performances en passant par la clarté. Comprendre leur fonctionnement rend vos bases de données plus fiables et prévisibles.

Pour plus d'informations sur ce sujet, veuillez consulter le Tutoriel sur la base de données SQL et Types de données SQLite : Examen approfondi des classes de stockage. Je recommande également le cours cours sur les statistiques récapitulatives et les fonctions de fenêtre de PostgreSQL, qui explique comment calculer des totaux cumulés et des statistiques ordonnées.

Un type de données dans SQL définit le type de données qu'une colonne peut stocker et la manière dont ces données se comportent lorsqu'elles sont interrogées ou traitées. Cela influe sur le stockage, la validation, le tri, la comparaison et les opérations mathématiques.