SQL (Structured Query Language)

Catégorie : Bases de données & SQL

Définition

SQL (prononcé « ess-ki-elle » ou « sequel ») est un langage informatique standardisé utilisé pour interroger, manipuler et gérer des bases de données relationnelles.

C’est le langage universel pour « parler aux bases de données » et leur demander :

de retrouver des informations (SELECT)
d’insérer de nouvelles données (INSERT)
de modifier des valeurs (UPDATE)
de supprimer des enregistrements (DELETE)

SQL est également utilisé pour :

créer la structure des bases (CREATE TABLE)
gérer les droits d’accès (GRANT)
aggréger, trier, filtrer, joindre les données…

Il est déclaratif : on décrit ce qu’on veut, pas comment l’ordinateur doit le faire.

Exemple d’usage ou de contexte

Un analyste veut connaître les 10 clients ayant généré le plus de chiffre d’affaires cette année.
Il écrit une requête SQL comme :

SELECT
  client_id, 
  SUM(montant) AS total_CA
FROM ventes
WHERE date >= '2025-01-01'
GROUP BY client_id
ORDER BY total_CA DESC
LIMIT 10;

SELECT
  client_id, 
  SUM(montant) AS total_CA
FROM ventes
WHERE date >= '2025-01-01'
GROUP BY client_id
ORDER BY total_CA DESC
LIMIT 10;

SQL

En une seule requête, il peut extraire une information métier utile, prête à être analysée ou visualisée.

Exemples de commandes SQL courantes

Catégorie	Exemples
Lire	SELECT, FROM, WHERE
Filtrer	WHERE, BETWEEN, LIKE
Trier	ORDER BY, LIMIT
Aggréger	GROUP BY, COUNT, SUM
Relier	JOIN, UNION
Modifier	INSERT, UPDATE, DELETE
Créer	CREATE TABLE, ALTER

Pourquoi apprendre le SQL ?

Il est indispensable en data analysis, business intelligence et data science.
Il est universel : tous les outils de reporting, ETL ou data science le comprennent.
Il permet d’accéder directement aux données sources, sans dépendre de tiers.
C’est souvent la première brique de la data literacy dans une entreprise.

Systèmes & outils utilisant SQL

Bases de données relationnelles : PostgreSQL, MySQL, Oracle, SQL Server, SQLite
Cloud : BigQuery, Snowflake, Redshift
BI & analytics : Power BI, Looker, Metabase, Tableau
Langages connectés : Python, R, DAX, dbt

🧠 À retenir

Le SQL est la langue commune de la donnée relationnelle.
Savoir l’utiliser, c’est reprendre le pouvoir sur l’accès aux données et poser les bases de l’analyse moderne.