Qu’est-ce que le Requêtage ?
Le requêtage, ou “querying” en anglais, est le processus qui consiste à interroger une base de données pour en extraire des informations spécifiques. C’est une compétence fondamentale en gestion de données, permettant de dialoguer avec les données et d’obtenir des réponses précises à des questions complexes.
Définition détaillée du Requêtage
Le requêtage est au cœur de l’informatique décisionnelle et de l’analyse de données. Il s’agit de formuler une demande d’information structurée, appelée requête, à un système de gestion de base de données (SGBD). Cette requête est rédigée dans un langage spécifique, le plus souvent le SQL (Structured Query Language), qui est devenu le standard de fait pour interagir avec les bases de données relationnelles. L’histoire du requêtage est intimement liée à celle des bases de données. Dans les années 1970, Edgar F. Codd, un chercheur d’IBM, a jeté les bases du modèle relationnel, qui organise les données sous forme de tables. C’est pour interagir avec ce modèle qu’a été créé le langage SQL, initialement appelé SEQUEL (Structured English Query Language).
Une requête peut être simple, comme la sélection de tous les clients d’une table, ou extrêmement complexe, impliquant des jointures entre plusieurs tables, des agrégations, des filtres et des sous-requêtes. La puissance du requêtage réside dans sa capacité à transformer des données brutes en informations exploitables. Par exemple, un analyste marketing peut utiliser une requête pour identifier les clients les plus rentables du dernier trimestre, tandis qu’un gestionnaire de stock peut suivre les niveaux de produits en temps réel. Le requêtage ne se limite pas à la simple lecture de données ; il permet également de les manipuler : insérer de nouvelles données, mettre à jour des informations existantes ou supprimer des enregistrements obsolètes.
Avec l’avènement du Big Data, le requêtage a évolué pour s’adapter à de nouveaux types de bases de données, comme les bases de données NoSQL (Not Only SQL). Ces systèmes, conçus pour gérer de grands volumes de données non structurées ou semi-structurées, utilisent des langages de requête qui leur sont propres, comme le MQL pour MongoDB ou le CQL pour Cassandra. Cependant, les principes fondamentaux du requêtage restent les mêmes : poser une question précise à un ensemble de données pour en extraire une connaissance utile.
Comment fonctionne le Requêtage ?
Le processus de requêtage se déroule en plusieurs étapes. Tout d’abord, l’utilisateur rédige une requête dans un langage compréhensible par le SGBD. Cette requête est ensuite envoyée au moteur de la base de données, qui l’analyse et la compile. Le moteur de base de données détermine le plan d’exécution le plus efficace pour extraire les données demandées. Ce plan d’exécution est une série d’opérations que le SGBD va effectuer, comme la lecture de certaines tables, l’application de filtres ou la réalisation de jointures. Une fois le plan d’exécution établi, le SGBD exécute la requête et renvoie les résultats à l’utilisateur. Ces résultats sont généralement présentés sous forme de tableau, mais peuvent aussi être un simple message de confirmation pour une opération de mise à jour ou de suppression.
Quelle est la différence entre SQL et le requêtage ?
Il est courant de confondre SQL et requêtage, mais il s’agit de deux concepts distincts bien que liés. Le requêtage est le processus général d’interrogation d’une base de données, tandis que le SQL est un langage spécifique utilisé pour effectuer ce requêtage. On peut voir le requêtage comme l’action de poser une question, et le SQL comme la langue dans laquelle on pose cette question. Bien que le SQL soit le langage de requêtage le plus répandu, il en existe d’autres, adaptés à différents types de bases de données et de besoins. Par exemple, les bases de données orientées graphes, comme Neo4j, utilisent un langage appelé Cypher, qui est optimisé pour interroger des données relationnelles complexes.
Quels sont les principaux types de requêtes ?
Les requêtes peuvent être classées en plusieurs catégories en fonction de leur objectif. Les requêtes de sélection (SELECT) sont les plus courantes et permettent d’extraire des données d’une ou plusieurs tables. Les requêtes d’insertion (INSERT) ajoutent de nouvelles données à une table. Les requêtes de mise à jour (UPDATE) modifient des données existantes. Les requêtes de suppression (DELETE) suppriment des données d’une table. En plus de ces opérations de base, il existe des requêtes plus complexes qui permettent de créer, modifier ou supprimer des structures de base de données, comme les tables et les index. Ces requêtes font partie du Langage de Définition de Données (LDD), tandis que les requêtes de manipulation de données font partie du Langage de Manipulation de Données (LMD).
Applications concrètes
Le requêtage est utilisé dans presque tous les secteurs d’activité. Dans le commerce électronique, il permet de suivre les ventes, de gérer les stocks et de personnaliser l’expérience client. Dans le secteur bancaire, il est utilisé pour détecter les fraudes, analyser les risques et gérer les comptes clients. Dans le domaine de la santé, il permet d’analyser les données des patients pour améliorer les diagnostics et les traitements. Les entreprises de logistique utilisent le requêtage pour optimiser les itinéraires de livraison et suivre les expéditions en temps réel. En résumé, toute organisation qui collecte et stocke des données peut bénéficier du requêtage pour prendre des décisions plus éclairées.
Le Requêtage et les métiers de la Data
La maîtrise du requêtage est une compétence essentielle pour de nombreux métiers de la data. Les analystes de données (Data Analysts) utilisent le requêtage pour explorer les données, identifier des tendances et créer des rapports. Les scientifiques des données (Data Scientists) s’en servent pour préparer les données pour l’entraînement de modèles de machine learning. Les ingénieurs de données (Data Engineers) sont responsables de la conception et de la maintenance des pipelines de données, ce qui inclut l’écriture de requêtes complexes pour transformer et déplacer les données. Pour en savoir plus sur les métiers de la data, vous pouvez consulter notre glossaire et nos formations en Data Analytics et Data Engineering. Pour approfondir vos connaissances en SQL, la documentation de Wikipedia est une excellente ressource.