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.