Qu’est-ce que SQL ? Ex­pli­ca­tion de ce langage

Le langage SQL permet de créer des bases de données re­la­tion­nelles et d’exécuter diverses opé­ra­tions sur des bases de données exis­tantes, y compris des ex­trac­tions de données. Le langage ap­par­tient au ré­per­toire standard des dé­ve­lop­peurs, des analystes de données et des cher­cheurs. Comparé à d’autres langages de pro­gram­ma­tion, SQL est par­ti­cu­lier. Nous vous ex­pli­quons les ca­rac­té­ris­tiques de ce langage.

Qu’est-ce que SQL ?

SQL signifie Struc­tu­red Query Language, c’est-à-dire « langage de requête structuré ». Il permet ainsi d’in­ter­ro­ger des bases de données qui con­tien­nent des données struc­tu­rées ou re­la­tion­nelles. Le langage s’appuie sur « l’algèbre re­la­tion­nelle ». Il s’agit d’une théorie ma­thé­ma­tique de struc­tu­ra­tion des données et de calcul des résultats des requêtes. De nom­breuses spé­ci­fi­ci­tés du langage de pro­gram­ma­tion SQL découlent de cette base ma­thé­ma­tique. Apparu au milieu des années 1970, SQL est aujourd’hui considéré comme le langage de pro­gram­ma­tion standard pour les ap­pli­ca­tions de bases de données.

Il est important de noter que SQL est un langage de pro­gram­ma­tion ou de requête pur et non un système complet de gestion de base de données (SGBD). Quelques-uns des SGBD po­pu­laires qui utilisent SQL sont MySQL, Oracle SQL et SQLite. Néanmoins, ces SGBD utilisent prin­ci­pa­le­ment un dialecte de SQL qui peut avoir des commandes sup­plé­men­taires et/ou di­ver­gentes.

SQL : langage dé­cla­ra­tif et spé­ci­fique à un domaine

Par rapport à la majorité des langages de pro­gram­ma­tion implantés, SQL est spécial, car c’est un langage spé­ci­fique à un domaine (Domain-Specific Language, DSL). Con­trai­re­ment aux langages généraux (General Purpose Languages, GPL) qui sont ap­pro­priés à diverses ap­pli­ca­tions dif­fé­rentes, SQL ne peut être utilisé que dans un seul scénario, celui des bases de données.

Par ailleurs, SQL est un langage de pro­gram­ma­tion dé­cla­ra­tif. Cela signifie que les pro­gram­ma­teurs sai­sis­sent un résultat souhaité comme commande et que le système veille à ce que ce résultat soit obtenu. Cette approche s’oppose à la pro­gram­ma­tion im­pé­ra­tive, qui définit ex­pli­ci­te­ment dans le code chaque étape per­met­tant d’atteindre l’objectif.

Pourquoi utiliser SQL ?

Avant tout, SQL sert d’interface pour interagir avec les systèmes de gestion de base de données re­la­tion­nelle (SGBDR). Une base de données re­la­tion­nelle peut être comparée à une table dans laquelle chaque ligne de saisie possède une quantité pré­dé­fi­nie d’attributs qui sont remplis par des valeurs. Le code SQL peut être saisi ma­nuel­le­ment sur une interface basée sur du texte ou intégré dans les accès à l’API.

Avantages et in­con­vé­nients de SQL

Avantages de SQL

Le principal avantage de SQL réside dans sa grande notoriété et la large diffusion de cette tech­no­lo­gie. Depuis son ap­pa­ri­tion dans les années 1970, SQL est la référence du secteur pour les ap­pli­ca­tions de bases de données. Il est donc re­la­ti­ve­ment simple de trouver des pro­gram­ma­teurs maî­tri­sant par­fai­te­ment SQL, ainsi que des in­ter­faces avec d’autres tech­no­lo­gies et langages courants.

Par ailleurs, SQL n’est pas devenu la référence du secteur sans raison : le langage s’appuie sur une solide base ma­thé­ma­tique qui permet un en­re­gis­tre­ment optimal des données. Toutefois, les bases de données re­la­tion­nelles exigent une com­pré­hen­sion ap­pro­fon­die de la tech­no­lo­gie et de la théorie, ainsi que de l’habileté et de la pla­ni­fi­ca­tion lors de la mo­dé­li­sa­tion. Ainsi, un schéma de base de données bien conçu permet d’acquérir de nouvelles con­nais­sances à partir des données grâce aux requêtes cor­res­pon­dantes.

In­con­vé­nients de SQL

L’un des in­con­vé­nients de SQL et des bases de données re­la­tion­nelles en général est la grande com­plexité de la tech­no­lo­gie. SQL regroupe des centaines de commandes et de clauses qui re­pré­sen­tent un sérieux défi pour les débutants. Pour com­pli­quer davantage encore la situation, nombre de ces commandes et clauses sont spé­ci­fiques à la mise en œuvre.

En outre, la structure d’une base de données re­la­tion­nelle nécessite un ensemble d’hy­po­thèses à propos des données à en­re­gis­trer. Celles-ci servent à assurer la qualité des données en­re­gis­trées, mais s’ac­com­pag­nent également de quelques li­mi­ta­tions qui, en cas de schéma mal conçu, causent des problèmes ré­cur­rents. Modifier le schéma pendant le fonc­tion­ne­ment peut cons­ti­tuer un défi majeur. Outre cette absence de flexi­bi­lité, il est gé­né­ra­le­ment très difficile de répartir géo­gra­phi­que­ment une base de données SQL. Optimiser les per­for­mances d’une base de données par la dé­cen­tra­li­sa­tion n’est donc pas anodin.

Dernier in­con­vé­nient de SQL, son in­com­pa­ti­bi­lité avec la pro­gram­ma­tion orientée objet, très répandue, et toujours plus per­ti­nente. En pro­gram­ma­tion orientée objet, les données aussi bien que les « com­por­te­ments » (méthodes) sont en­cap­su­lés dans des objets. Ces données et méthodes sont trans­mises selon des hié­rar­chies de classes. L’approche re­la­tion­nelle est fon­da­men­ta­le­ment dif­fé­rente, car les données peuvent être réparties en dif­fé­rentes tables. Il est donc im­pos­sible de modéliser le com­por­te­ment d’un objet. C’est la raison pour laquelle les objets ne peuvent pas être trans­po­sés de manière unique aux struc­tures de bases de données re­la­tion­nelles.

Al­ter­na­tives à SQL

Depuis que SQL a été inventé au début de la ré­vo­lu­tion numérique, le langage n’a pas perdu de sa per­ti­nence. Des schémas al­ter­na­tifs sont toutefois apparus en­tre­temps, qui peuvent être adaptés à certaines ap­pli­ca­tions.

Systèmes de gestion de base de données re­la­tion­nelle orientée objet

Les systèmes de gestion de base de données re­la­tion­nelle orientée objet (SGBDRO) tels que Post­greSQL utilisent SQL comme langage de requête, mais sont toutefois com­pa­tibles avec des concepts clés de la pro­gram­ma­tion orientée objet. Les hié­rar­chies d’objets, l’héritage et les com­por­te­ments d’objets peuvent ainsi être utilisés sans recourir à une ap­pli­ca­tion re­la­tion­nelle orientée objet (mapping objet-re­la­tion­nel, ORM). Les types de données définis par l’uti­li­sa­teur et composés diminuent par­ti­cu­liè­re­ment la com­plexité des schémas et des requêtes.

NoSQL

Les SGBD basés sur SQL sont prin­ci­pa­le­ment pensés pour l’en­re­gis­tre­ment de données struc­tu­rées bien que toutes les données ne suivent pas un schéma fixe. Dans de tels cas, les bases de données NoSQL entrent en jeu. La notion NoSQL désigne une famille de SGBD non re­la­tion­nelle. Plutôt que de modéliser des données sous la forme de champs dans une table, plusieurs méthodes sont utilisées.

L’une des méthodes po­pu­laires est l’en­re­gis­tre­ment de données basé sur des documents : au lieu d’en­re­gis­trer les données dans des tables, elles sont en­re­gis­trées dans des documents in­di­vi­duels. L’un des avantages de cette méthode est que les données peuvent être écrites in­dé­pen­dam­ment. Cela signifie que le schéma des données est déterminé par le document in­di­vi­duel et non par la base de données. Les saisies de données peuvent donc suivre des schémas dif­fé­rents.

Gé­né­ra­le­ment, les solutions NoSQL sont moins complexes et pré­sen­tent des avantages en matière de dé­ploie­ment et d’op­ti­mi­sa­tion des per­for­mances. De plus, il est en général plus simple de modifier le schéma en cours de fonc­tion­ne­ment ou d’en­re­gis­trer les données de manière flexible. Il en résulte en revanche des garanties parfois moins fortes en termes de qualité des données.