Les mythes SQL démystifiés : 6 mensonges sur SQL qu'il faut cesser de croire

Le langage SQL existe depuis des décennies, mais des malentendus continuent de circuler à son sujet. Certains pensent qu'il est dépassé ou qu'il n'est pas adapté aux défis actuels en matière de données. Mais ces affirmations sont-elles vraiment vraies ? Lisez la suite pour découvrir les mythes les plus courants sur le langage SQL et faire la part des choses.

Il existe de nombreuses idées fausses sur le langage SQL (Structured Query Language). Avec l'engouement pour les nouvelles technologies, certains pensent que le langage SQL est devenu obsolète et incapable de répondre aux besoins actuels en matière de données, mais ce n'est pas du tout le cas.

Dans cet article, nous allons démystifier les mythes les plus répandus sur le langage SQL, clarifier ses capacités et démontrer pourquoi il reste une compétence essentielle dans le monde technologique d'aujourd'hui.

Mythe n° 1 : SQL devient obsolète

Certains pensent que le langage SQL disparaît avec l'essor des nouvelles technologies. On pense que SQL est vieux et qu'il sera remplacé par quelque chose de plus récent.

SQL n'est pas obsolète. Il reste l'un des langages de base de données les plus utilisés et les plus populaires. Des entreprises de presque tous les secteurs utilisent encore le langage SQL pour la gestion et l'analyse des données. En fait, le langage SQL a évolué au fil du temps et reste essentiel pour les petites et grandes applications.

Selon l'enquête StackOverflow 2024 Developer Survey, le langage SQL reste l'une des compétences les plus demandées par les professionnels des données, un pourcentage important des personnes interrogées l'ayant cité comme une technologie clé utilisée dans leur travail quotidien.

Des startups aux grandes entreprises, SQL reste l'épine dorsale de nombreux systèmes de gestion de données. Pour en savoir plus sur les tendances actuelles en matière de bases de données, consultez le site suivant : Tendances des bases de données : SQL est-il toujours roi ?

Mais la pertinence de SQL n'est pas la seule chose qui est souvent mal comprise. Parlons de la facilité d'accès à ce langage.

Mythe n°2 : SQL est trop complexe pour les débutants

De nombreuses personnes sont intimidées par l'idée d'apprendre le langage SQL. Il s'agit souvent d'un langage complexe, plein de termes techniques qui semblent difficiles à comprendre.

En réalité, le langage SQL est tout à fait accessible. Il a été conçu pour faciliter l'interaction avec les bases de données à l'aide de commandes simples et lisibles telles que

Voici un exemple de requête simple qui montre à quel point c'est facile :

SELECT first_name, last_name FROM customers WHERE city = 'New York';

Cette requête permet d'obtenir les noms et prénoms des clients qui habitent à New York. La commande SELECT est utilisée pour spécifier les colonnes souhaitées (pour extraire les données des tables), et la clause WHERE filtre les données en fonction de la condition fournie. Il s'agit d'une méthode simple pour extraire des données d'une base de données.

Commencez par des requêtes simples et augmentez progressivement la complexité. Entraînez-vous à l'aide d'outils ou de cours gratuits, tels que ceux proposés par LearnSQL.fr. Pour un parcours d'apprentissage structuré, envisagez le cours SQL pour les débutants pour un parcours d'apprentissage structuré. La pratique est la clé d'un apprentissage efficace du langage SQL.

Même avec des connaissances SQL de base, vous pouvez faire beaucoup de choses, comme extraire des données d'une base de données clients ou générer des rapports simples. Ces applications pratiques font du langage SQL une compétence précieuse, même pour les débutants.

Mythe n° 3 : le langage SQL est réservé aux bases de données relationnelles

Les gens pensent que SQL n'est utilisé qu'avec les bases de données traditionnelles, telles que MySQL ou PostgreSQL.

S'il est vrai que SQL a commencé avec les bases de données relationnelles, il a évolué au fil du temps. Aujourd'hui, SQL peut être utilisé sur différentes plateformes, y compris les bases de données en nuage et les environnements hybrides. SQL est polyvalent et adaptable à de nombreux cas d'utilisation.

Exemples de la polyvalence de SQL :

• Bases de données en nuage: SQL est largement utilisé dans les environnements cloud comme Amazon RDS et Google BigQuery, permettant aux utilisateurs d'interroger les données stockées dans le cloud.
• Lacs de données: SQL est utilisé avec les lacs de données, tels qu'AWS Lake Formation, pour gérer de grands volumes de données non structurées et structurées.
• Environnements hybrides: SQL est également utilisé dans les configurations hybrides où les données sur site interagissent avec les données hébergées dans le nuage, fournissant des capacités d'interrogation de données transparentes.

SQL fait partie des piles de données modernes. Il fonctionne bien avec les lacs de données, les services en nuage et même avec les outils utilisés pour l'analyse des données. C'est pourquoi SQL reste pertinent, quel que soit l'environnement.

Mythe n° 4 : les outils modernes rendent SQL obsolète

Certains pensent que les outils de données modernes, tels que les outils de BI (Business Intelligence), ont rendu SQL inutile.

De nombreux outils de BI s'appuient fortement sur SQL sous le capot. Des outils comme Power BI, Tableau et Looker utilisent SQL pour se connecter aux bases de données et extraire les données pour les visualisations.

Power BI utilise des requêtes SQL pour se connecter aux bases de données et permet aux utilisateurs d'écrire du SQL directement dans leurs modèles de données. Cela signifie que les utilisateurs qui connaissent le langage SQL peuvent créer des analyses plus complexes et plus précises. Consultez cet article pour en savoir plus sur SQL et Power BI.

Le processus de connexion des données de Tableau repose souvent sur des requêtes SQL. Les utilisateurs peuvent utiliser SQL pour filtrer, joindre ou transformer les données avant même qu'elles n'atteignent le stade de la visualisation.

LookML de Looker, qui est utilisé pour modéliser les données, se traduit souvent par des requêtes SQL en arrière-plan pour effectuer l'analyse des données. Pour en savoir plus sur l'analyse de données dans Looker, consultez cet article.

Connaître le langage SQL vous rend plus puissant avec ces outils car vous pouvez écrire des requêtes personnalisées pour obtenir exactement ce dont vous avez besoin. Cela amplifie la capacité des outils de BI en vous donnant plus de contrôle sur les données et plus d'options de personnalisation pour les tableaux de bord et les rapports. Par exemple, vous pouvez effectuer des jointures ou des agrégations complexes à l'aide du langage SQL - des opérations qui ne sont pas toujours possibles avec les interfaces "glisser-déposer" des outils de BI.

SQL n'est pas obsolète ; c'est le moteur silencieux derrière de nombreux outils de données modernes pour donner aux utilisateurs la flexibilité et le contrôle dont ils ont besoin pour tirer le meilleur parti de leurs données.

Mythe n° 5 : SQL ne peut pas s'adapter au Big Data

Il existe un mythe selon lequel les bases de données SQL ne peuvent pas s'adapter aux grands ensembles de données. Beaucoup pensent que SQL ne peut pas gérer la complexité ou la taille des données volumineuses.

SQL peut évoluer, grâce à des techniques modernes telles que le sharding, le partitionnement et les bases de données SQL distribuées. Avec la bonne configuration, les bases de données SQL peuvent gérer des millions de transactions et de gros volumes de données.

Prenons l'exemple de Facebook. Facebook utilise MySQL, une base de données SQL populaire, pour gérer d'énormes quantités de données utilisateur. Il utilise le sharding pour faire évoluer sa base de données.

Si vous souhaitez améliorer l'évolutivité de votre base de données, pensez à indexer correctement vos tables et à utiliser le partitionnement. Cela permet à votre base de données SQL d'être plus performante, même avec des ensembles de données plus importants.

Mythe n° 6 : le langage SQL n'est pas utile pour les fonctions non techniques

Ce mythe est courant chez les professionnels et les chefs de produit, qui pensent que le langage SQL est réservé aux développeurs ou aux analystes de données.

Le langage SQL peut être très utile pour les fonctions non techniques. Imaginez que vous puissiez extraire vos propres données sans attendre l'équipe informatique. Avec des connaissances de base en SQL, les chefs de produit, les spécialistes du marketing, les responsables des ventes et les analystes commerciaux peuvent obtenir des informations directes à partir des données, accélérer la prise de décision et augmenter la productivité.

Avec SQL, les utilisateurs non techniques peuvent prendre eux-mêmes des décisions basées sur les données. Ils peuvent exécuter des requêtes qui répondent à des questions spécifiques sur leur activité, comprendre le comportement des clients, suivre les performances d'un produit ou évaluer le succès d'une campagne de marketing. En étant capables d'interagir eux-mêmes avec les données, ils peuvent obtenir les informations dont ils ont besoin sans avoir à attendre que quelqu'un d'autre génère un rapport.

Un spécialiste du marketing peut utiliser SQL pour analyser les données d'une campagne, découvrir les canaux les plus performants ou les segments d'audience les plus réactifs. Il peut ajuster sa stratégie en temps réel pour obtenir un impact maximal. Un chef de produit peut utiliser SQL pour suivre l'utilisation des fonctionnalités, voir comment les utilisateurs interagissent avec le produit et identifier les points à améliorer. Un directeur des ventes peut utiliser SQL pour segmenter les clients en fonction des performances de vente afin de se concentrer sur les clients à forte valeur ajoutée ou de cibler plus efficacement des groupes démographiques spécifiques.

Il ne s'agit là que de quelques exemples de la manière dont les personnes occupant des fonctions non techniques peuvent utiliser le langage SQL pour obtenir des informations et prendre de meilleures décisions. En connaissant juste un peu le langage SQL, les professionnels non techniques peuvent devenir plus autonomes et proactifs avec les données et prendre des décisions plus rapides et mieux informées.

Conclusion

Le langage SQL est toujours aussi puissant, polyvalent et pertinent. Il continue d'être un outil clé pour la gestion, l'interrogation et l'analyse des données dans divers secteurs d'activité. Que vous soyez débutant ou professionnel, SQL a quelque chose à offrir et les mythes sur ses limites sont souvent loin de la vérité.

Si vous souhaitez en savoir plus, vous pouvez consulter le parcours SQL de A à Z. Ce parcours d'apprentissage complet couvre tout ce que vous devez savoir sur le langage SQL, des bases aux sujets avancés, à travers une série de cours pratiques.

Vous apprendrez à écrire des requêtes efficaces, à manipuler des données et à comprendre des concepts SQL complexes d'une manière accessible. Les cours sont conçus pour être interactifs, ce qui vous permet de mettre en pratique ce que vous apprenez et d'obtenir un retour d'information en temps réel.

De plus, vous pouvez l'essayer gratuitement pour voir s'il vous convient. Commencez à maîtriser SQL dès aujourd'hui et prenez le contrôle de vos compétences en matière d'analyse de données !