Sur une base de données, manipuler, extraire ou filtrer les données constituent des opérations habituelles pour un utilisateur. Cependant, leur exécution n’est pas de la facilité que nous pouvons imaginer.
SQL, le structured query language, le fameux langage de gestion des bases de données relationnelles offre à ses utilisateurs des fonctionnalités surprenantes en termes d’extraction et de filtrage des données.
Aujourd’hui, nous allons pouvoir mettre en exergue ces deux fonctionnalités extrêmement importantes. Ainsi nous allons comprendre les principes fondamentaux des requêtes SQL qui vous permettent d’exécuter ces deux opérations.
Préparez-vous à une riche dose d’informations, et laissez nous commencer !
I- Les bases des requêtes SQL :
En effet, lorsqu’il s’agit de manipuler des données à partir d’une base de données, les requêtes SQL sont un outil essentiel. Pour comprendre comment extraire et filtrer des données, il est essentiel de maîtriser les éléments de base d’une requête SQL. Voici les fondamentaux à connaître :
Si vous êtes encore novice avec les syntaxes de base, telles que SELECT, FROM, WHERE. Nous vous recommandons de visiter notre précédent article sur SQL.
a. L’utilisation de l’instruction SELECT pour spécifier les colonnes à extraire :
L’instruction SELECT est puissante et flexible. Elle vous permet de spécifier les colonnes que vous souhaitez inclure dans les résultats de votre requête. Vous pouvez sélectionner une ou plusieurs colonnes en utilisant des noms de colonnes séparés par des virgules. Par exemple, SELECT nom, prénom extraira les colonnes “nom” et “prénom” de la table spécifiée.
b. L’instruction FROM pour indiquer la table source des données :
L’instruction FROM permet principalement d’indiquer la table à partir de laquelle vous souhaitez extraire les données. Vous spécifiez le nom de la table après l’instruction FROM. Par exemple, FROM clients indique que vous souhaitez extraire des données de la table “clients”. Vous pouvez également spécifier plusieurs tables si vous souhaitez effectuer une jointure entre elles.
II- L’instruction WHERE pour extraire et filtrer les données :
L’instruction WHERE joue un rôle crucial dans les requêtes SQL en permettant de filtrer les données selon des conditions spécifiques. Elle vous permet de récupérer uniquement les données qui répondent à ces critères, ce qui facilite l’extraction d’informations pertinentes. Voici les points clés à comprendre :
a. L’utilisation de l’instruction WHERE pour filtrer les données selon des conditions spécifiques :
L’instruction WHERE est utilisée pour spécifier les conditions de filtrage dans une requête SQL. Vous pouvez définir des critères en utilisant des opérateurs de comparaison tels que > (supérieur à), < (inférieur à), = (égal à), etc. Cela vous permet de préciser les valeurs recherchées ou les combinaisons de valeurs qui doivent être respectées pour que les données soient incluses dans les résultats de la requête.
b. L’utilisation d’opérateurs de comparaison pour définir les critères de filtrage :
Les opérateurs de comparaison tels que >, <, =, >= (supérieur ou égal à), <= (inférieur ou égal à) sont utilisés pour établir les critères de filtrage dans une clause WHERE. Par exemple, WHERE age > 30 sélectionnera les enregistrements pour lesquels la valeur de la colonne “age” est supérieure à 30. Vous pouvez également combiner plusieurs conditions à l’aide des opérateurs logiques AND et OR pour affiner davantage le filtrage.
c. Des exemples pratiques de filtrage avec WHERE pour illustrer les concepts :
Pour mieux comprendre le filtrage avec l’instruction WHERE, voici quelques exemples concrets :
=> SELECT * FROM clients WHERE pays = ‘France’ : Cette requête extraira tous les enregistrements de la table “clients” pour lesquels la colonne “pays” contient la valeur ‘France’.
=> SELECT * FROM produits WHERE prix > 50 AND quantite > 10 : Cette requête récupérera les enregistrements de la table “produits” pour lesquels à la fois le prix est supérieur à 50 et la quantité est supérieure à 10.
III- Les opérations logiques et complexes avec les opérateurs logiques pour extraire et filrer ses données :
Les opérateurs logiques ont une importance extrême dans les requêtes SQL. Ceci parce qu’ils permettent de combiner des conditions de filtrage de manière plus avancée. Ils permettent également de spécifier des critères complexes, en utilisant des combinaisons de conditions. Voici les points clés à comprendre à ce propos :
a. Présentation des opérateurs logiques (AND, OR, NOT) pour combiner des conditions de filtrage :
Les opérateurs logiques les plus couramment utilisés sont :
=> AND : Ce dernier exige que toutes les conditions spécifiées soient vraies pour qu’un enregistrement soit inclus dans le résultat de la requête. Par exemple, WHERE age > 25 AND sexe = ‘M’ sélectionnera les enregistrements où l’âge est supérieur à 25 et le sexe est masculin.
=> OR : Avec cet opérateur, au moins l’une des conditions spécifiées doit être vraie pour qu’un enregistrement soit inclus dans le résultat de la requête. Par exemple, WHERE pays = ‘France’ OR pays = ‘Allemagne’ récupérera les enregistrements où le pays est soit la France, soit l’Allemagne.
=> NOT : Cet opérateur inverse la logique d’une condition. Il sélectionnera les enregistrements qui ne satisfont pas la condition spécifiée. Par exemple, WHERE NOT age > 30 sélectionnera les enregistrements où l’âge n’est pas supérieur à 30.
b. L’utilisation des parenthèses pour définir l’ordre d’évaluation des conditions :
L’utilisation de parenthèses est essentielle pour clarifier et contrôler l’ordre d’évaluation des conditions dans une requête complexe. Les parenthèses permettent de définir des groupes de conditions et de spécifier quelles conditions doivent être évaluées ensemble. Cela évite toute ambiguïté et garantit que les conditions sont combinées comme souhaité.
c. Des exemples d’utilisation d’opérateurs logiques pour créer des filtres complexes :
Voici quelques exemples d’utilisation d’opérateurs logiques pour créer des filtres complexes :
=> SELECT * FROM employes WHERE (age > 25 AND departement = ‘Ventes’) OR (age > 30 AND departement = ‘Marketing’) : Cette requête sélectionnera les employés de plus de 25 ans dans le département des ventes et ceux de plus de 30 ans dans le département du marketing.
=> SELECT * FROM produits WHERE categorie = ‘Électronique’ AND (prix > 500 OR stock > 50) : Cette requête récupérera les produits de la catégorie “Électronique” dont le prix est supérieur à 500 ou le stock est supérieur à 50.
IV- Filtrage avancé avec les opérateurs LIKE, IN et BETWEEN :
En fait, l’utilisation d’opérateurs tels que LIKE, IN et BETWEEN offre des fonctionnalités avancées de filtrage dans les requêtes SQL. Voici l’utilisation de décès opérateurs pour un filtrage plus précis de ses données.
a. L’utilisation de l’opérateur LIKE:
Tout d’abord, l’opérateur LIKE sert à rechercher des motifs spécifiques dans une colonne de texte. Il est principalement utile pour filtrer les données basées sur des modèles de caractères. Tels que les correspondances partielles ou les expressions régulières. Par exemple, en utilisant LIKE avec le symbole “%” (joker), vous pouvez rechercher tous les enregistrements contenant un certain motif. Ce qui permet de filtrer rapidement les données en fonction de critères plus flexibles.
b. L’utilisation de l’opérateur IN:
Deuxièmement , l’opérateur IN, qui permet de filtrer les données en fonction d’une liste de valeurs spécifiées. Egalement il permet de sélectionner des enregistrements dont la valeur d’une colonne correspond à l’une des valeurs de la liste.
c. L’utilisation de l’opérateur BETWEEN:
L’opérateur BETWEEN est utilisé pour filtrer les données qui se trouvent dans une plage de valeurs spécifiée. Il permet de sélectionner des enregistrements dont la valeur d’une colonne se situe entre une valeur minimale et maximale données.
Vous pourriez aimer également :
Introduction à SQL : les bases pour interagir avec les bases de données
L’utilisation avancée des tableaux de bord interactifs dans Tableau
L’utilisation de l’analyse prédictive dans Tableau
Partager et collaborer sur les rapports dans Tableau :
Introduction à Tableau : créer des visualisations percutantes