SQL Avancé · Requêtes complexes · Optimisation · ISOSET

🚀 SQL Avancé · Requêtes analytiques · Optimisation

Maîtriser SQL au-delà du SELECT *

Fonctions de fenêtrage, CTE récursives, requêtes hiérarchiques, optimisation d’index, procédures stockées — devenez un expert SQL reconnu. Une formation dispensée par ISOSET, l’institut qui réinvente l’apprentissage des bases de données.

Window Functions CTE · Récursivité Query Tuning Indexes PL/pgSQL

📊 Window Functions

ROW_NUMBER, RANK, LAG, LEAD, SUM OVER. Calculs analytiques sans groupement destructif. Exemple : classement des ventes par région, cumul glissant, différence avec mois précédent.

🔄 CTE & requêtes récursives

Common Table Expressions (WITH) pour clarifier les requêtes complexes. Récursivité : arbres hiérarchiques (organigrammes, catégories, graphes).

⚡ Optimisation & indexation

Comprendre les plans d’exécution, créer des index couvrants, éviter les scans de tables, utiliser les statistiques. Améliorer les performances de 10x à 100x.

📈 Window function : classement par catégorie

SELECT
    product_name,
    category,
    price,
    RANK() OVER (PARTITION BY category ORDER BY price DESC) AS rank_in_cat
FROM products;

-- cumul des ventes sur 3 mois glissants
SELECT 
    month,
    amount,
    SUM(amount) OVER (ORDER BY month ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS moving_3m
FROM sales;

🔄 CTE récursive : hiérarchie d’employés

WITH RECURSIVE employee_tree AS (
    SELECT id, name, manager_id, 1 AS level
    FROM employees WHERE manager_id IS NULL
    UNION ALL
    SELECT e.id, e.name, e.manager_id, et.level + 1
    FROM employees e
    JOIN employee_tree et ON e.manager_id = et.id
)
SELECT * FROM employee_tree;

Fonctions de fenêtrage essentielles

Fonction	Description	Exemple d’usage
ROW_NUMBER()	Numérotation unique par partition	Dédoublonner, paginer
RANK() / DENSE_RANK()	Classement avec ou sans trous	Top 10 des ventes par région
LAG() / LEAD()	Accéder à la ligne précédente / suivante	Différence de CA mois / mois
SUM() OVER()	Somme cumulée ou glissante	Stock projeté, séries temporelles
FIRST_VALUE() / LAST_VALUE()	Première / dernière valeur de la fenêtre	Premier prix dans une période

🔧 Techniques d’optimisation des requêtes

🔹 Analyser le plan d’exécution – EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) pour identifier les goulots (seq scan, mauvaises jointures).

🔹 Index adaptés – B-tree classique, index partiel (WHERE), index composite (ordre des colonnes), index covering (INCLUDE).

🔹 Éviter les anti-patterns – Pas de fonction sur colonne indexée (WHERE UPPER(nom) = ‘DUPONT’), privilégier les jointures aux sous-requêtes corrélées.

🔹 Partitionnement et clustering – Pour tables massives : partition par date, clustering pour ordre physique.

🎯 Exemple d’index couvrant

CREATE INDEX idx_sales_date_amount ON sales(order_date, amount) INCLUDE (customer_id);
-- La requête suivante utilisera uniquement l'index (index-only scan)
SELECT order_date, amount, customer_id FROM sales WHERE order_date BETWEEN '2025-01-01' AND '2025-06-01';

📦 Stored procedure (PL/pgSQL)

CREATE OR REPLACE FUNCTION update_inventory(product_id INT, qty INT)
RETURNS VOID LANGUAGE plpgsql AS $$
BEGIN
    UPDATE products SET stock = stock - qty
    WHERE id = product_id;
    INSERT INTO inventory_log(product_id, quantity_changed, changed_at)
    VALUES (product_id, -qty, NOW());
    COMMIT;
END; $$;

🔐 Transactions ACID avancées

BEGIN;
SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL SERIALIZABLE;
UPDATE accounts SET balance = balance - 100 WHERE id = 1;
UPDATE accounts SET balance = balance + 100 WHERE id = 2;
COMMIT;
-- Gestion des conflits : verrous, deadlocks, retry

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des développeurs utilisent SQL quotidiennement

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de performance après optimisation d’index

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