Qu’est-ce que le SQL ?
Le Structured Query Language, ou SQL, est le langage informatique incontournable pour interagir avec les bases de données relationnelles. Il permet de définir, manipuler et contrôler les données, jouant un rôle fondamental dans la gestion de l’information à l’ère du numérique.
Définition détaillée de SQL
Développé dans les années 1970 par Donald D. Chamberlin et Raymond F. Boyce chez IBM, le SQL est né du besoin de simplifier l’accès aux données stockées dans le System R, un projet de système de gestion de base de données relationnelles (SGBDR). Initialement appelé SEQUEL (Structured English Query Language), son nom a été abrégé en SQL pour des raisons de marque. Le langage a été normalisé par l’American National Standards Institute (ANSI) en 1986 et par l’Organisation internationale de normalisation (ISO) en 1987, ce qui a assuré son adoption universelle. Le SQL est un langage déclaratif, ce qui signifie que l’utilisateur spécifie le résultat souhaité, et le SGBDR se charge de déterminer la manière la plus efficace d’exécuter la requête. Cette abstraction de la complexité technique a grandement contribué à sa popularité.
Le SQL est le langage de prédilection pour les bases de données relationnelles, qui organisent les données sous forme de tables avec des lignes et des colonnes, un peu comme une feuille de calcul. Chaque table représente une entité (par exemple, des clients ou des produits), et les relations entre ces tables sont définies par des clés. Cette structure rigide garantit la cohérence et l’intégrité des données, ce qui est crucial pour de nombreuses applications critiques, des systèmes bancaires aux applications de commerce électronique. Pour en savoir plus sur les fondements du SQL, vous pouvez consulter la page Wikipédia sur le SQL.
Comment fonctionne SQL ?
Le SQL fonctionne en envoyant des commandes, ou requêtes, à un SGBDR comme MySQL, PostgreSQL, ou Microsoft SQL Server. Ces requêtes sont écrites en utilisant une syntaxe spécifique qui ressemble à l’anglais. Les commandes SQL peuvent être regroupées en plusieurs sous-langages : le Langage de Définition de Données (LDD ou DDL en anglais) pour créer et modifier la structure de la base de données (CREATE, ALTER, DROP), le Langage de Manipulation de Données (LMD ou DML en anglais) pour insérer, mettre à jour et supprimer des données (INSERT, UPDATE, DELETE), le Langage de Contrôle de Données (LCD ou DCL en anglais) pour gérer les autorisations (GRANT, REVOKE), et le Langage de Contrôle des Transactions (LCT ou TCL en anglais) pour gérer les transactions (COMMIT, ROLLBACK). La commande la plus couramment utilisée est SELECT, qui permet d’extraire des données d’une ou plusieurs tables.
Quelle est la différence entre SQL et NoSQL ?
La principale différence entre SQL et NoSQL réside dans leur modèle de données. Les bases de données SQL sont relationnelles, avec un schéma fixe, tandis que les bases de données NoSQL sont non relationnelles et offrent des schémas dynamiques. Le NoSQL (qui signifie “Not Only SQL”) est apparu pour répondre aux besoins des applications web modernes qui gèrent de grands volumes de données non structurées ou semi-structurées (Big Data). Les bases de données NoSQL, comme MongoDB ou Cassandra, utilisent divers modèles de données, tels que le document, le graphe, ou le clé-valeur. Elles sont souvent plus flexibles et plus facilement mises à l’échelle horizontalement que les bases de données SQL. Cependant, le SQL reste la norme pour les applications nécessitant une forte cohérence des données et des transactions complexes. Pour approfondir le sujet, n’hésitez pas à consulter notre glossaire.
Pourquoi le SQL est-il indispensable pour les professionnels de la data ?
Le SQL est une compétence fondamentale pour quiconque travaille avec des données. Les analystes de données l’utilisent pour extraire et analyser des données afin de produire des rapports et des visualisations. Les scientifiques des données s’en servent pour préparer et explorer des ensembles de données avant de construire des modèles de machine learning. Les ingénieurs de données l’emploient pour construire et maintenir des pipelines de données. Même les développeurs de logiciels ont besoin de connaître le SQL pour interagir avec les bases de données de leurs applications. La maîtrise du SQL est donc un prérequis pour de nombreux postes dans le domaine de la data. Si vous souhaitez acquérir cette compétence, découvrez nos bootcamps en Data Science.
Applications concrètes
Le SQL est utilisé dans presque tous les secteurs d’activité. Dans le commerce électronique, il gère les stocks, les commandes et les informations client. Dans la finance, il est utilisé pour suivre les transactions, gérer les portefeuilles et détecter les fraudes. Dans les soins de santé, il permet de gérer les dossiers des patients et de suivre les résultats des essais cliniques. Les entreprises de médias sociaux l’utilisent pour stocker et analyser les données des utilisateurs afin de personnaliser le contenu. Pour des exemples plus concrets, lisez nos articles de blog.
SQL et les métiers de la Data
La connaissance du SQL est une compétence très recherchée sur le marché du travail. Les offres d’emploi pour les analystes de données, les scientifiques des données, les ingénieurs de données et les administrateurs de bases de données mentionnent presque toujours le SQL comme une compétence requise. Selon une analyse de plusieurs milliers d’offres d’emploi, le SQL est l’une des compétences techniques les plus demandées. Apprendre le SQL est donc un excellent investissement pour votre carrière dans la data. Pour en savoir plus sur les standards du SQL, vous pouvez consulter la documentation officielle de l’ISO.