Pack de démarrage sur les fonctions de fenêtre pour 2026 : apprenez une compétence avancée par semaine en janvier

Les fonctions de fenêtre sont l'une des compétences SQL les plus pratiques que vous pouvez acquérir si vous connaissez déjà les bases et souhaitez analyser les données plus efficacement. Elles vous aident à comparer des lignes, à établir des classements et à suivre les changements au fil du temps sans sous-requêtes complexes. Dans ce pack de démarrage, vous apprendrez une compétence relative aux fonctions de fenêtre par semaine en janvier et transformerez un sujet avancé en un outil SQL utilisable au quotidien.

Les fonctions de fenêtre font partie des sujets SQL souvent qualifiés d'« avancés » et donc discrètement reportés. Pourtant, dans le travail d'analyse réel, elles constituent l'un des moyens les plus rapides de passer au niveau supérieur. Elles vous permettent d'analyser les données ligne par ligne sans perdre de détails, d'éviter les sous-requêtes complexes et d'écrire du code SQL qui reflète réellement votre façon de penser les données.

Le mois de janvier est le moment idéal pour s'y attaquer. Nouveaux cycles de reporting, nouveaux projets et souvent nouveaux objectifs d'apprentissage. Au lieu d'essayer d'apprendre tout en même temps, cette approche par kit de démarrage se concentre sur une compétence pratique par semaine. Au bout d'un mois, vous ne vous contenterez pas de reconnaître les fonctions de fenêtre, vous saurez aussi les utiliser.

Cet article montre comment structurer ce mois et comment utiliser les ressources d'LearnSQL.fr pour rendre le processus efficace et réaliste. Chaque ressource de LearnSQL.com a un rôle clair :

• Le cours Fonctions de fenêtrage enseigne en détail les concepts et la syntaxe des fonctions de fenêtre. Plus de 200 exercices pratiques vous permettent de renforcer chaque concept et d'acquérir une solide expérience pratique.
• La fiche de référence «Fonctions de fenêtrage est un document téléchargeable qui résume la syntaxe, les clauses clés et les fonctions de fenêtre les plus couramment utilisées. Elle est disponible aux formats A4, Letter, A3, Ledger et PDF adapté aux appareils mobiles pour permettre une consultation rapide pendant que vous travaillez avec les fonctions de fenêtre.

Ensemble, ils forment un cycle d'apprentissage complet : apprendre, pratiquer, appliquer.

Pourquoi les fonctions de fenêtre méritent d'être apprises en 2026

La plupart des tâches SQL dans le monde réel ne concernent pas les totaux. Il s'agit plutôt de comparaisons :

• Qui a vendu plus que le mois dernier ?
• Quel produit est le mieux classé dans chaque catégorie ?
• Comment la valeur d'aujourd'hui se compare-t-elle à celle de la ligne précédente ?

Les requêtes classiques GROUP BY ont du mal à répondre à ces questions, car elles suppriment les détails des lignes individuelles. Les fonctions de fenêtre résolvent ce problème en calculant les valeurs sur les lignes associées tout en conservant chaque ligne d'origine intacte.

Imaginez une GROUP BY requête avec le chiffre d'affaires quotidien par produit.

Ce résultat est utile, mais remarquez ce qui manque :

• Individuel les jours ont disparu
• Vous ne pouvez pas voir comment le chiffre d'affaires a évolué au fil du temps
• Vous ne pouvez pas comparer une ligne à une autre

Examinons maintenant le résultat d'un calcul similaire à l'aide d'une fonction de fenêtre.

Ici, chaque ligne d'origine est conservée et une colonne analytique supplémentaire est ajoutée. Vous pouvez immédiatement voir :

• Comment les totaux s'accumulent au fil du temps
• Comment chaque ligne contribue au résultat final
• Les modèles et les tendances qui GROUP BY se cachent

C'est là l'avantage principal des fonctions de fenêtre. Elles vous permettent de calculer des classements, des totaux cumulés et des moyennes mobiles sans perdre les détails au niveau des lignes.

Si vous connaissez déjà les bases du SQL – SELECT, WHERE, GROUP BYet JOIN , les fonctions de fenêtre constituent la prochaine étape la plus naturelle pour l'analyse, le reporting, la finance, l'analyse des performances marketing et le travail sur les données produit.

Semaine 1 : Apprendre la syntaxe de base et le modèle mental

L'objectif de la première semaine est de comprendre le concept qui sous-tend les fonctions de fenêtre. Les fonctions de fenêtre semblent intimidantes principalement parce qu'elles introduisent une nouvelle syntaxe. Une fois que vous comprenez le concept de « fenêtre », tout le reste devient plus facile.

Une fonction fenêtre typique a la structure suivante :

function_name(column) OVER (...)

L'élément clé est la OVER() . Elle définit la fenêtre, c'est-à-dire l'ensemble des lignes que la fonction examine lorsqu'elle effectue un calcul.

Si vous utilisez SUM(revenue) OVER(), la fenêtre correspond à l'ensemble des résultats. La fonction examine toutes les lignes à la fois.

Chaque ligne reste dans le résultat et le même total apparaît à côté de chacune d'elles. Cela vous permet de calculer des ratios, tels que la contribution de chaque ligne au chiffre d'affaires total.

Si vous utilisez SUM(revenue) OVER (PARTITION BY product), la fenêtre ne correspond plus à l'ensemble du tableau. À la place, SQL crée une fenêtre distincte pour chaque produit.

Ici, les lignes sont regroupées de manière logique, mais ne sont pas réduites. Chaque ligne « voit » uniquement les lignes du même produit lorsque le calcul est effectué.

C'est le modèle mental de base des fonctions de fenêtre. Vous définissez une fenêtre de lignes connexes, appliquez un calcul et conservez toutes les lignes d'origine dans le résultat.

Semaine 2 : Classement et comparaison des lignes

Une fois les bases acquises, il est temps de se familiariser avec les nouvelles fonctions de fenêtre. Les fonctions de classement sont généralement les premières fonctions de fenêtre que l'on apprend.

Cette semaine est consacrée aux ROW_NUMBER(), RANK(), et DENSE_RANK(). Ces fonctions sont couramment utilisées pour les classements, les requêtes top-N et l'identification des doublons ou des premiers enregistrements au sein d'un groupe.

Imaginez un tableau nommé sales_summary avec le revenu total par produit :

Considérons maintenant la requête suivante :

SELECT
  product,
  revenue,
  RANK() OVER (ORDER BY revenue DESC) AS revenue_rank
FROM sales_summary;

Dans cette requête, le classement est basé sur la colonne revenue colonne. La OVER (ORDER BY revenue DESC) définit la fenêtre et l'ordre utilisés uniquement pour le calcul du classement, et non pour le tri du jeu de résultats final.

Les produits A et B reçoivent le même classement car ils ont le même revenu. Le classement suivant est 3 car RANK() laisser des espaces en cas d'égalité. Notez que l'ordre à l'intérieur de OVER() est utilisé uniquement pour déterminer comment le classement est calculé, et non comment les résultats sont affichés.

Ici, les produits A et B partagent le même classement car ils ont le même chiffre d'affaires. Le classement suivant est ignoré, ce qui correspond exactement au RANK() . Il existe d'autres fonctions de classement qui ont un comportement différent : si vous utilisiez DENSE_RANK() à la place, le produit C recevrait le rang 2. Si vous utilisiez ROW_NUMBER(), chaque ligne recevrait un numéro unique, même lorsque les valeurs sont ex æquo. L'idée principale reste la même : la OVER (ORDER BY ...) définit la fenêtre et l'ordre dans lequel les lignes sont comparées.

Vous continuez à suivre le cours Fonctions de fenêtrage, en particulier les parties 4 et 5, où les fonctions de classement sont expliquées en détail à l'aide d'exemples pratiques. C'est également le moment idéal pour commencer à utiliser l'aide-mémoire SQL Fonctions de fenêtrage. L'aide-mémoire vous aide à vous rappeler rapidement la syntaxe et le comportement des fonctions, afin que vous puissiez vous concentrer sur la compréhension de l'utilisation de chaque fonction de classement plutôt que sur la mémorisation des détails.

Semaine 3 : totaux cumulés et analyse basée sur le temps

Au cours de la troisième semaine, les fonctions de fenêtre commencent à ressembler à de véritables outils d'analyse. C'est là que vous apprenez à calculer les totaux cumulés, les sommes cumulées et les moyennes mobiles, des modèles qui apparaissent constamment dans le travail réel sur les données.

Imaginez un tableau présentant les revenus quotidiens :

Pour calculer un total cumulé, vous pouvez utiliser la fonction de fenêtre suivante :

SELECT 
  date, 
  revenue, 
  SUM(revenue) OVER (ORDER BY date) AS running_total 
FROM daily_sales;

Ici, la fenêtre est définie par ORDER BY date. Pour chaque ligne, la fonction examine toutes les lignes jusqu'à la date actuelle et calcule la somme cumulative. Chaque ligne conserve ses données d'origine et le total cumulé montre comment les valeurs s'accumulent au fil du temps. Cela serait difficile et beaucoup moins lisible à réaliser avec des sous-requêtes.

Cette semaine, nous allons comprendre comment les fonctions d'agrégation telles que SUM() et AVG() se comportent lorsqu'elles sont utilisées comme fonctions de fenêtre, et comment le classement des lignes par date ou par séquence affecte le résultat.

Ces modèles sont largement utilisés dans les rapports financiers, l'analyse des performances marketing et les mesures de produits, partout où les changements au fil du temps ont de l'importance.

Vous poursuivez le cours Fonctions de fenêtrage, en vous concentrant sur les parties 6 et 7, où l'analyse basée sur le temps et les calculs cumulatifs sont expliqués en détail.

Semaine 4 : Combiner l'Fonctions de fenêtragee dans des requêtes réelles

La dernière semaine consiste à tout mettre en pratique. Dans les projets réels, les fonctions de fenêtre sont rarement utilisées isolément. Les requêtes combinent souvent des classements, des calculs cumulatifs et des partitions, ce qui rend la clarté et la structure particulièrement importantes.

Cette semaine, vous vous concentrerez sur la rédaction de requêtes qui utilisent plusieurs fonctions de fenêtre sans devenir difficiles à lire ou à maintenir. Vous apprendrez à combiner des fonctions de classement avec des totaux cumulés, à appliquer différentes partitions dans la même requête et à éviter les erreurs courantes telles que les ordres incorrects à l'intérieur OVER() ou d'imbrication inutile.

Vous poursuivez le cours «Fonctions de fenêtrage» en complétant les parties 8, 9 et 10, qui traitent de modèles plus complexes et plus réalistes. L'aide-mémoire SQL Fonctions de fenêtrage» devient votre référence quotidienne lorsque vous rédigez des requêtes avec des fonctions de fenêtre au travail.

À qui s'adresse ce pack de démarrage ?

Ce programme est idéal si vous connaissez déjà les bases du SQL et souhaitez vous orienter vers des tâches plus analytiques. Il convient aux analystes de données, aux spécialistes du marketing, aux spécialistes de produits et aux développeurs qui travaillent avec des rapports ou des métriques.

Si vous êtes complètement novice en SQL, il est préférable de commencer par les fondamentaux du SQL avant de vous lancer dans les fonctions de fenêtre.

Votre programme de janvier en une phrase

Une compétence SQL avancée, quatre semaines ciblées et trois ressources d'LearnSQL.frs éprouvées.

Commencez par le cours sur les fonctions de fenêtre, gardez l'aide-mémoire à portée de main pendant votre apprentissage. À la fin du mois de janvier, les fonctions de fenêtre ne vous sembleront plus avancées, mais naturelles.