Business SQL - Aide-mémo

Un guide de référence rapide pour les concepts clés du SQL, organisé par modules de cours.

1. 🔍 Bases du SQL

1.1 Bases de données : Des Classeurs Excel surpuissants

Comparaisons clés :

Terme Excel	Terme SQL/Base de données
Feuille/Tableau	Table
Colonne	Colonne/Champ
Ligne	Enregistrement
Classeur	Base de données

Pourquoi utiliser des bases de données ?

Gère des millions de lignes
Analyse plus rapide
Accès multi-utilisateurs
Meilleure intégrité des données

Tâches Excel vs SQL :

Tâche Excel	Équivalent SQL
Filtrer des lignes	Clause `WHERE`
Sélectionner des colonnes	Instruction `SELECT`
Trier des données	Clause `ORDER BY`
Colonnes calculées	Expressions dans `SELECT`
Tableau croisé dynamique	Agrégations avec `GROUP BY`

1.2 Votre Première Instruction SELECT

Syntaxe de base :

sql

SELECT * FROM table_name;

Points clés :

SELECT * récupère toutes les colonnes
FROM spécifie la table à interroger
Équivalent à ouvrir une feuille dans Excel

Exemple :

sql

SELECT * FROM sales;

Retourne :

SaleDate	Product	Amount
2024-05-01	Apples	120
2024-05-01	Oranges	80

1.3 Sélection de Colonnes Spécifiques

Syntaxe de base :

sql

SELECT column1, column2 FROM table_name;

Alias de colonnes :

sql

SELECT column1 AS alias1, column2 AS alias2 FROM table_name;

Points clés :

Lister les colonnes séparées par des virgules après SELECT
Utiliser AS pour renommer les colonnes dans les résultats
L'ordre des colonnes dans la requête détermine l'ordre de sortie

Exemples :

sql

SELECT Product, Amount FROM sales;

Retourne :

Product	Amount
Apples	120
Oranges	80

sql

SELECT Product AS Item, Amount AS Total FROM sales;

Retourne :

Item	Total
Apples	120
Oranges	80

2. ⚙️ Filtrage des Données

2.1 WHERE : Le Filtre SQL

Syntaxe de base :

sql

SELECT columns FROM table_name
WHERE condition;

Opérateurs de comparaison :

Opérateur	Signification	Exemple
=	Égal	Product = 'Apples'
<>	Différent	Product <> 'Oranges'
>	Supérieur à	Amount > 100
<	Inférieur à	Amount < 100
>=	Supérieur ou égal	Amount >= 100
<=	Inférieur ou égal	Amount <= 100

Gestion des NULL :

sql

WHERE column IS NULL
WHERE column IS NOT NULL

Exemple COALESCE :

sql

SELECT *, COALESCE(Amount, 0) AS Amount_Defaulted
FROM sales
WHERE COALESCE(Amount, 0) > 100;

Points clés :

WHERE filtre les lignes selon des conditions
Utiliser IS NULL/IS NOT NULL pour vérifier les NULL
COALESCE fournit des valeurs par défaut pour les NULL

2.2 Filtres Numériques et de Plage

Filtrage par plage :

sql

WHERE column BETWEEN value1 AND value2

Valeurs multiples :

sql

WHERE column IN (value1, value2, ...)

Combinaison de conditions :

sql

WHERE condition1 AND condition2
WHERE condition1 OR condition2

Exemples :

sql

SELECT * FROM sales
WHERE Amount BETWEEN 80 AND 120;

sql

SELECT * FROM sales
WHERE Product IN ('Apples', 'Oranges');

sql

SELECT * FROM sales
WHERE Product = 'Apples' AND Amount > 100;

Points clés :

BETWEEN inclut les deux extrémités
IN correspond à toute valeur de la liste
AND/OR combinent plusieurs conditions

2.3 Recherche de Texte avec LIKE

Correspondance de motif :

sql

WHERE column LIKE '%pattern%'

Caractères génériques :

% correspond à n'importe quel nombre de caractères
_ correspond à un seul caractère

Exemples :

sql

-- Contient "App"
WHERE Product LIKE '%App%'

-- Commence par "App"
WHERE Product LIKE 'App%'

-- Se termine par "es"
WHERE Product LIKE '%es'

-- Recherche insensible à la casse
WHERE LOWER(Product) LIKE '%app%'

Points clés :

LIKE permet une recherche flexible de motifs textuels
Similaire au filtre "contient" d'Excel
Utiliser LOWER() pour des recherches insensibles à la casse

2.4 Filtrage Multi-Conditions

Combinaison de conditions :

sql

WHERE condition1 AND condition2
WHERE condition1 OR condition2

Regroupement avec parenthèses :

sql

WHERE (condition1 AND condition2) OR condition3

Exemples :

sql

-- Exemple AND
WHERE Product = 'Apples' AND Amount > 100

-- Exemple OR
WHERE Product = 'Apples' OR Product = 'Oranges'

-- Groupement complexe
WHERE (Product = 'Apples' AND Amount > 100) OR Product = 'Oranges'

Erreurs courantes :

Utiliser = NULL au lieu de IS NULL
Oublier les parenthèses dans des conditions complexes
Oublier les guillemets autour des valeurs textuelles
Ignorer la sensibilité à la casse

Points clés :

Utiliser AND/OR pour combiner des conditions
Les parenthèses contrôlent l'ordre d'évaluation
Toujours utiliser IS NULL pour vérifier les NULL
Mettre entre guillemets les valeurs textuelles et considérer la sensibilité à la casse

3. 🔄 Transformation des Données

3.1 Tri avec ORDER BY

Syntaxe de base :

sql

SELECT columns FROM table_name
ORDER BY column1 [ASC|DESC];

Directions de tri :

ASC - Ascendant (A-Z, 0-9) - Par défaut
DESC - Descendant (Z-A, 9-0)

Exemples :

sql

-- Tri sur une colonne
SELECT * FROM sales
ORDER BY Amount DESC;

-- Tri multi-colonnes
SELECT * FROM sales
ORDER BY Product ASC, Amount DESC;

Points clés :

ORDER BY trie le jeu de résultats final
Peut trier par plusieurs colonnes en séquence
Similaire à la fonctionnalité de tri d'Excel

3.2 Pagination des Résultats avec LIMIT

Syntaxe de base :

sql

SELECT columns FROM table_name
LIMIT number_of_rows;

Utilisations courantes :

Prévisualiser des données sans charger tous les résultats
Améliorer les performances des requêtes
Exporter des échantillons de données
Éviter la surcharge des grands jeux de résultats

Exemples :

sql

-- Obtenir les 100 premières lignes
SELECT * FROM sales LIMIT 100;

-- Obtenir les 10 montants les plus élevés
SELECT * FROM sales
ORDER BY Amount DESC
LIMIT 10;

Points clés :

LIMIT contrôle le nombre de lignes retournées
Souvent utilisé avec ORDER BY pour des résultats significatifs
De nombreux outils appliquent des LIMIT par défaut pour la sécurité

3.3 Calculs sur Colonnes

Syntaxe de base :

sql

SELECT column1, column2, expression AS alias FROM table_name;

Opérations courantes :

Arithmétique : +, -, *, /
Fonctions : ROUND(), UPPER(), LOWER()
Concaténation : || ou CONCAT()

Exemples :

sql

-- Calcul simple
SELECT Product, Amount, Amount * 1.2 AS Amount_With_Tax FROM sales;

-- Utilisation de fonctions
SELECT Product, UPPER(Product) AS Product_Upper FROM sales;

-- Arrondi de nombres
SELECT Product, ROUND(Amount, 0) AS Rounded_Amount FROM sales;

Points clés :

Les calculs sont effectués dans la clause SELECT
Utiliser AS pour nommer les colonnes calculées
Prend en charge la plupart des opérations et fonctions similaires à Excel

3.4 Manipulation de Texte

Syntaxe de base :

sql

SELECT text_function(column) FROM table_name;

Fonctions texte courantes :

Concaténation : || ou CONCAT()
Sous-chaînes : LEFT(), RIGHT(), SUBSTRING()
Conversion de casse : UPPER(), LOWER()
Longueur : LENGTH() ou LEN()

Exemples :

sql

-- Concaténation
SELECT Product || ' - $' || Amount AS Product_Price FROM sales;

-- Sous-chaînes
SELECT LEFT(Product, 3) AS First3, SUBSTRING(Product, 2, 3) AS Mid3 FROM sales;

-- Conversion de casse
SELECT UPPER(Product) AS UpperCase, LOWER(Product) AS LowerCase FROM sales;

-- Longueur de texte
SELECT Product, LENGTH(Product) AS Name_Length FROM sales;

Points clés :

Fonctionnalité similaire aux fonctions texte d'Excel
La syntaxe peut varier légèrement selon les systèmes de base de données
Utile pour formater et nettoyer les données textuelles

3.5 Catégorisation Intelligente avec CASE

Syntaxe de base :

sql

SELECT column,
  CASE
    WHEN condition1 THEN result1
    WHEN condition2 THEN result2
    ELSE default_result
  END AS new_column
FROM table_name;

Utilisations courantes :

Créer des catégories à partir de plages numériques
Associer des valeurs à des libellés
Gérer les valeurs NULL avec des valeurs par défaut
Implémenter une logique conditionnelle

Exemples :

sql

-- Catégorisation simple
SELECT Product, Amount,
  CASE
    WHEN Amount >= 100 THEN 'Élevé'
    WHEN Amount >= 50 THEN 'Moyen'
    ELSE 'Faible'
  END AS Amount_Category
FROM sales;

-- Association de valeurs
SELECT Product,
  CASE
    WHEN Product = 'Apples' THEN 'Fruit'
    WHEN Product = 'Carrots' THEN 'Légume'
    ELSE 'Autre'
  END AS Product_Type
FROM sales;

-- Gestion des NULL
SELECT Product,
  CASE
    WHEN Amount IS NULL THEN 0
    ELSE Amount
  END AS Amount_Filled
FROM sales;

Points clés :

Similaire aux fonctions IF/IFS d'Excel
Évalue les conditions dans l'ordre
Nécessite END pour fermer l'instruction CASE
Utiliser AS pour nommer la colonne résultante

4. 📊 Agrégation des Données

4.1 Fonctions d'Agrégation de Base

Syntaxe de base :

sql

SELECT aggregate_function(column) FROM table_name;

Fonctions courantes :

Fonction	Action	Exemple
`SUM()`	Additionne les valeurs	`SUM(Amount)`
`AVG()`	Calcule la moyenne	`AVG(Amount)`
`COUNT()`	Compte les lignes	`COUNT(*)`
`MIN()`	Trouve la plus petite valeur	`MIN(Amount)`
`MAX()`	Trouve la plus grande valeur	`MAX(Amount)`

Exemples :

sql

-- Montant total des ventes
SELECT SUM(Amount) AS Total_Sales FROM sales;

-- Agrégats multiples
SELECT
  COUNT(*) AS Row_Count,
  SUM(Amount) AS Total_Sales,
  AVG(Amount) AS Avg_Sale,
  MIN(Amount) AS Min_Sale,
  MAX(Amount) AS Max_Sale
FROM sales;

Points clés :

Similaire aux fonctions de synthèse d'Excel et aux valeurs des tableaux croisés dynamiques
Peut utiliser plusieurs fonctions dans la même requête
Les valeurs NULL sont ignorées dans les calculs

4.2 GROUP BY : Le Changement de Jeu

Syntaxe de base :

sql

SELECT column, aggregate_function(column)
FROM table_name
GROUP BY column;

Exemples :

sql

-- Ventes totales par produit
SELECT Product, SUM(Amount) AS Total_Sales
FROM sales
GROUP BY Product;

-- Ventes totales par jour
SELECT SaleDate, SUM(Amount) AS Total_Sales
FROM sales
GROUP BY SaleDate
ORDER BY SaleDate;

Règles clés :

Toute colonne non agrégée dans SELECT doit être dans GROUP BY
Similaire aux étiquettes de ligne des tableaux croisés dynamiques Excel
Peut grouper par plusieurs colonnes (séparées par des virgules)

Points clés :

GROUP BY permet de synthétiser les données par catégories
Essentiel pour créer des rapports significatifs
Souvent utilisé avec ORDER BY pour des résultats triés

4.3 Groupement Multi-Niveaux

Syntaxe de base :

sql

SELECT column1, column2, aggregate_function(column)
FROM table_name
GROUP BY column1, column2;

Exemples :

sql

-- Ventes totales par produit et date
SELECT Product, SaleDate, SUM(Amount) AS Total_Sales
FROM sales
GROUP BY Product, SaleDate
ORDER BY Product, SaleDate;

Points clés :

Similaire aux étiquettes de ligne imbriquées dans les tableaux croisés dynamiques Excel
L'ordre des colonnes dans GROUP BY affecte le groupement
Chaque combinaison de colonnes groupées obtient sa propre ligne

4.4 Filtrage des Groupes avec HAVING

Syntaxe de base :

sql

SELECT column, aggregate_function(column)
FROM table_name
GROUP BY column
HAVING condition;

Exemples :

sql

-- Produits avec ventes totales supérieures à 200
SELECT Product, SUM(Amount) AS Total_Sales
FROM sales
GROUP BY Product
HAVING SUM(Amount) > 200;

-- Combinaison de WHERE et HAVING
SELECT Product, SUM(Amount) AS Total_Sales
FROM sales
WHERE SaleDate BETWEEN '2024-05-01' AND '2024-05-31'
GROUP BY Product
HAVING Total_Sales > 200;

Points clés :

HAVING filtre les groupes après agrégation (WHERE filtre les lignes avant)
Peut référencer des fonctions d'agrégation ou des alias de colonnes
Similaire au filtrage des résultats des tableaux croisés dynamiques dans Excel

5. 📅 Techniques Avancées

5.1 Gestion des Dates

Filtrage de base des dates :

sql

SELECT * FROM sales
WHERE SaleDate BETWEEN '2024-05-01' AND '2024-05-31';

Fonctions d'extraction de dates :

sql

SELECT
  SaleDate,
  YEAR(SaleDate) AS Sale_Year,
  MONTH(SaleDate) AS Sale_Month,
  DAY(SaleDate) AS Sale_Day
FROM sales;

Groupement par parties de date :

sql

SELECT
  YEAR(SaleDate) AS Year,
  MONTH(SaleDate) AS Month,
  SUM(Amount) AS Total_Sales
FROM sales
GROUP BY YEAR(SaleDate), MONTH(SaleDate)
ORDER BY Year, Month;

Arithmétique des dates :

sql

-- Ajout de jours
SELECT SaleDate, SaleDate + 7 AS Week_Later FROM sales;

-- Différence de dates en jours
SELECT EndDate - StartDate AS Days_Diff FROM sales;

Variations courantes selon les bases de données :

Fonction	PostgreSQL/Oracle	SQL Server	MySQL	Snowflake
Extraire l'année	`YEAR(date)`	`YEAR(date)`	`YEAR(date)`	`YEAR(date)`
Formater une date	`TO_CHAR(date, 'YYYY-MM')`	`FORMAT(date, 'yyyy-MM')`	`DATE_FORMAT(date, '%Y-%m')`	`TO_VARCHAR(date, 'YYYY-MM')`
Ajouter des jours	`date + n`	`DATEADD(day, n, date)`	`DATE_ADD(date, INTERVAL n DAY)`	`DATEADD(day, n, date)`

Points clés :

Les fonctions de date varient selon la base de données - consultez la documentation
Capacités similaires aux fonctions de date d'Excel
Essentiel pour l'analyse et les rapports basés sur le temps

5.2 Solutions pour les Valeurs NULL

Comprendre NULL :

Représente des données manquantes/inconnues (comme les cellules vides d'Excel)
N'est pas égal à zéro ou à une chaîne vide

Filtrer les NULL :

sql

-- Trouver les valeurs NULL
SELECT * FROM sales WHERE Amount IS NULL;

-- Exclure les valeurs NULL
SELECT * FROM sales WHERE Amount IS NOT NULL;

Remplacer les NULL :

sql

-- COALESCE fournit des valeurs par défaut
SELECT Product, COALESCE(Amount, 0) AS Amount_Filled FROM sales;

-- Alternative avec CASE
SELECT Product,
  CASE
    WHEN Amount IS NULL THEN 'Manquant'
    ELSE CAST(Amount AS VARCHAR)
  END AS Amount_Status
FROM sales;

Points clés :

Toujours utiliser IS NULL/IS NOT NULL pour vérifier les NULL
COALESCE est la méthode standard pour gérer les NULL
CASE offre une gestion plus flexible des NULL

5.3 Fondamentaux des Sous-requêtes

Que sont les sous-requêtes ?

Requêtes imbriquées dans d'autres requêtes
Similaires aux tableaux/formules auxiliaires dans Excel
Peuvent être utilisées dans WHERE, IN, EXISTS, SELECT

Syntaxe de base des sous-requêtes :

sql

-- Filtrer avec le résultat d'une sous-requête
SELECT * FROM sales
WHERE Amount > (SELECT AVG(Amount) FROM sales);

-- IN avec sous-requête
SELECT * FROM sales
WHERE Product IN (SELECT Product FROM featured_products);

-- NOT IN avec sous-requête
SELECT * FROM sales
WHERE Product NOT IN (SELECT Product FROM discontinued_products);

Gestion des NULL avec NOT IN :

sql

-- NOT IN sécurisé (filtre les NULL)
SELECT * FROM sales
WHERE Product NOT IN (
  SELECT Product FROM discontinued_products
  WHERE Product IS NOT NULL
);

-- Alternative avec COALESCE
SELECT * FROM sales
WHERE Product NOT IN (
  SELECT COALESCE(Product, '???') FROM discontinued_products
);

Points clés :

Les sous-requêtes permettent un filtrage dynamique
NOT IN avec NULL peut causer des résultats inattendus
Toujours gérer les NULL dans les sous-requêtes utilisées avec NOT IN

5.4 Migration d'Excel vers SQL

Équivalents courants Excel vers SQL :

Tâche Excel	Équivalent SQL
Filtrer des lignes	Clause `WHERE`
Trier des données	Clause `ORDER BY`
Tableau croisé dynamique	`GROUP BY` avec agrégats
VLOOKUP	`JOIN`
Formules	Expressions dans `SELECT`
Supprimer les doublons	`SELECT DISTINCT`

Exemple de migration :

sql

-- Excel : Filtrer les Pommes en mai, somme de Amount
-- Équivalent SQL :
SELECT SUM(Amount) AS Total_Apples_May
FROM sales
WHERE Product = 'Apples'
  AND Date BETWEEN '2024-05-01' AND '2024-05-31';

Avantages de la migration :

Gère des jeux de données plus grands sans problèmes de performance
Automatise les analyses répétitives
Fournit une source unique de vérité pour les équipes

Points clés :

La plupart des workflows Excel ont des équivalents SQL directs
SQL est plus efficace pour les analyses volumineuses/récurrentes
Commencez par reproduire les rapports courants en SQL

6. 🤝 Jointures de Tables

6.1 Bases des INNER JOIN

Analogies Excel : Similaire à VLOOKUP entre feuilles

Syntaxe de base :

sql

SELECT t1.column1, t2.column2
FROM table1 t1
INNER JOIN table2 t2
  ON t1.common_column = t2.common_column;

Exemple :

sql

-- Combiner les ventes avec les détails des produits
SELECT s.ProductID, p.ProductName, s.Amount
FROM sales s
INNER JOIN products p
  ON s.ProductID = p.ProductID;

Bonnes pratiques d'alias de table :

Utiliser des alias courts et significatifs (ex : s pour sales, p pour products)
Être cohérent avec les alias dans toute la requête
Aide à désambiguïser les colonnes du même nom

Points clés :

INNER JOIN ne retourne que les lignes correspondantes des deux tables
La condition de jointure (clause ON) est obligatoire
Peut joindre sur n'importe quelles colonnes correspondantes, pas seulement les ID

6.2 LEFT JOIN en Pratique

Analogies Excel : Comme VLOOKUP qui conserve les lignes avec erreurs #N/A

Syntaxe de base :

sql

SELECT t1.column1, t2.column2
FROM table1 t1
LEFT JOIN table2 t2
  ON t1.common_column = t2.common_column;

Exemple : Inclure toutes les ventes, même sans info produit

sql

SELECT s.ProductID, p.ProductName, s.Amount
FROM sales s
LEFT JOIN products p
  ON s.ProductID = p.ProductID;

Trouver les correspondances manquantes :

sql

-- Produits sans vente
SELECT p.ProductID, p.ProductName
FROM products p
LEFT JOIN sales s ON p.ProductID = s.ProductID
WHERE s.ProductID IS NULL;

-- Ventes sans info produit
SELECT s.ProductID, s.Amount
FROM sales s
LEFT JOIN products p ON s.ProductID = p.ProductID
WHERE p.ProductID IS NULL;

Points clés :

LEFT JOIN conserve toutes les lignes de la table de gauche
Les correspondances manquantes apparaissent comme valeurs NULL
Utiliser WHERE IS NULL pour trouver les lignes non correspondantes

6.3 Jointures Multi-Tables

Analogies Excel : Comme chaîner plusieurs VLOOKUPs entre feuilles

Syntaxe de base :

sql

SELECT t1.col, t2.col, t3.col
FROM table1 t1
JOIN table2 t2 ON t1.key = t2.key
JOIN table3 t3 ON t1.key = t3.key;

Exemple : Joindre ventes, produits et clients

sql

SELECT s.SaleID, s.Amount, p.ProductName, c.CustomerName
FROM sales s
INNER JOIN products p ON s.ProductID = p.ProductID
INNER JOIN customers c ON s.CustomerID = c.CustomerID;

Bonnes pratiques :

Utiliser des alias de table clairs et cohérents (s, p, c)
Joindre les tables dans un ordre logique (commencer par la table principale)
Tester les jointures progressivement (ajouter une jointure à la fois)

Points clés :

Peut joindre autant de tables que nécessaire
Chaque jointure nécessite une condition ON
Les alias sont essentiels pour la lisibilité

6.4 Gestion des Doublons de Jointure

Causes courantes :

Valeurs en double dans les colonnes de jointure
Relations plusieurs-à-plusieurs
Problèmes de qualité des données

Diagnostiquer les doublons :

sql

-- Vérifier les clés en double
SELECT join_column, COUNT(*)
FROM table
GROUP BY join_column
HAVING COUNT(*) > 1;

Exemple de problème :

sql

-- Peut produire des lignes en double si products a des doublons
SELECT s.SaleID, p.ProductName, s.Amount
FROM sales s
JOIN products p ON s.ProductID = p.ProductID;

Solutions :

Corriger la qualité des données à la source (supprimer les doublons)
Utiliser DISTINCT (solution temporaire) :

sql

SELECT DISTINCT s.SaleID, p.ProductName, s.Amount
FROM sales s
JOIN products p ON s.ProductID = p.ProductID;

S'assurer que les colonnes de jointure sont des clés uniques

Points clés :

Les jointures multiplient les lignes quand des doublons existent
Toujours vérifier les doublons avant de joindre
Préférer corriger les données plutôt qu'utiliser DISTINCT

6.5 Migration Multi-Tables d'Excel vers SQL

Équivalents Excel vers SQL :

Tâche Excel	Équivalent SQL
VLOOKUP entre feuilles	`JOIN`
Combiner plusieurs tables	Plusieurs `JOIN`s
Supprimer les doublons	`SELECT DISTINCT`
Filtrer après jointure	`WHERE` après `JOIN`

Exemple de migration :

sql

-- Excel : Combiner ventes, produits, clients avec VLOOKUPs
-- Équivalent SQL :
SELECT s.SaleID, s.Amount, p.ProductName, c.CustomerName
FROM sales s
JOIN products p ON s.ProductID = p.ProductID
JOIN customers c ON s.CustomerID = c.CustomerID;

Avantages de la migration :

Gère les relations complexes plus fiablement
Automatise les analyses multi-tables répétitives
Fournit une source unique de vérité pour les équipes

Points clés :

Les jointures SQL remplacent les VLOOKUPs sujets aux erreurs
Commencez par reproduire les rapports multi-feuilles courants
Documentez vos requêtes pour la collaboration d'équipe

Business SQL - Aide-mémo ​

1. 🔍 Bases du SQL ​

1.1 Bases de données : Des Classeurs Excel surpuissants ​

1.2 Votre Première Instruction SELECT ​

1.3 Sélection de Colonnes Spécifiques ​

2. ⚙️ Filtrage des Données ​

2.1 WHERE : Le Filtre SQL ​

2.2 Filtres Numériques et de Plage ​

2.3 Recherche de Texte avec LIKE ​

2.4 Filtrage Multi-Conditions ​

3. 🔄 Transformation des Données ​

3.1 Tri avec ORDER BY ​

3.2 Pagination des Résultats avec LIMIT ​

3.3 Calculs sur Colonnes ​

3.4 Manipulation de Texte ​

3.5 Catégorisation Intelligente avec CASE ​

4. 📊 Agrégation des Données ​

4.1 Fonctions d'Agrégation de Base ​

4.2 GROUP BY : Le Changement de Jeu ​

4.3 Groupement Multi-Niveaux ​

4.4 Filtrage des Groupes avec HAVING ​

5. 📅 Techniques Avancées ​

5.1 Gestion des Dates ​

5.2 Solutions pour les Valeurs NULL ​

5.3 Fondamentaux des Sous-requêtes ​

5.4 Migration d'Excel vers SQL ​

6. 🤝 Jointures de Tables ​

6.1 Bases des INNER JOIN ​

6.2 LEFT JOIN en Pratique ​

6.3 Jointures Multi-Tables ​

6.4 Gestion des Doublons de Jointure ​

6.5 Migration Multi-Tables d'Excel vers SQL ​

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1. 🔍 Bases du SQL

1.1 Bases de données : Des Classeurs Excel surpuissants

1.2 Votre Première Instruction SELECT

1.3 Sélection de Colonnes Spécifiques

2. ⚙️ Filtrage des Données

2.1 WHERE : Le Filtre SQL

2.2 Filtres Numériques et de Plage

2.3 Recherche de Texte avec LIKE

2.4 Filtrage Multi-Conditions

3. 🔄 Transformation des Données

3.1 Tri avec ORDER BY

3.2 Pagination des Résultats avec LIMIT

3.3 Calculs sur Colonnes

3.4 Manipulation de Texte

3.5 Catégorisation Intelligente avec CASE

4. 📊 Agrégation des Données

4.1 Fonctions d'Agrégation de Base

4.2 GROUP BY : Le Changement de Jeu

4.3 Groupement Multi-Niveaux

4.4 Filtrage des Groupes avec HAVING

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5.1 Gestion des Dates

5.2 Solutions pour les Valeurs NULL

5.3 Fondamentaux des Sous-requêtes

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6.2 LEFT JOIN en Pratique

6.3 Jointures Multi-Tables

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