Aperçu — 3.1 — SELECT : lire des données — Yekola

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Module 1 : Comprendre les bases de données

1.1 — Pourquoi les bases de données ? Aperçu

1.2 — Les familles de bases de données

1.3 — Le modèle relationnel

1.4 — Le langage SQL : porte d'entrée universelle

🛠️ Projet 1 — Mon premier schéma entité-association

Module 2 : Installation et découverte de PostgreSQL

2.1 — Installer PostgreSQL Aperçu

2.2 — Découvrir pgAdmin 4

2.3 — Maîtriser psql, le terminal PostgreSQL

🛠️ Projet 2 — Environnement prêt + première base

Module 3 : Le langage SQL — Les fondamentaux

3.1 — SELECT : lire des données Aperçu

3.2 — INSERT, UPDATE, DELETE : modifier les données

3.3 — Les types de données fondamentaux

3.4 — CREATE TABLE et ALTER TABLE

🛠️ Projet 3 — Base bibliothèque CRUD

Module 4 : Conception et création de tables

4.1 — Clés primaires et identifiants Aperçu

4.2 — Clés étrangères et intégrité référentielle

4.3 — Contraintes CHECK et valeurs par défaut

🛠️ Projet 4 — Modélisation d'un système RH

Module 5 : Requêtes SELECT avancées

5.1 — DISTINCT, CASE, COALESCE, NULLIF Aperçu

5.2 — Fonctions d'agrégation avec GROUP BY

5.3 — Introduction aux fonctions de fenêtrage

🛠️ Projet 5 — Analyse de données avec SQL

Module 6 : Jointures SQL

6.1 — INNER JOIN : le cœur des bases relationnelles Aperçu

6.2 — LEFT JOIN et gestion des valeurs manquantes

6.3 — Jointures avancées et optimisation

🛠️ Projet 6 — Analyse croisée multi-tables

Module 7 : Agrégation et regroupement avancés

7.1 — GROUP BY approfondi Aperçu

7.2 — ROLLUP, CUBE et GROUPING SETS

7.3 — FILTER : agrégations conditionnelles

🛠️ Projet 7 — Tableau de bord multidimensionnel

Module 8 : Sous-requêtes et CTE

8.1 — Sous-requêtes scalaires et de liste Aperçu

8.2 — EXISTS et sous-requêtes corrélées

8.3 — CTE (WITH) : requêtes modulaires

🛠️ Projet 8 — Requêtes modulaires

Module 9 : Fonctions SQL intégrées

9.1 — Fonctions de chaînes Aperçu

9.2 — Fonctions de dates et intervalles

9.3 — Fonctions mathématiques et conversion

🛠️ Projet 9 — Nettoyage et transformation de données

Module 10 : Indexation et performances

10.1 — Comprendre EXPLAIN ANALYZE Aperçu

10.2 — Index B-tree : le standard

10.3 — Index spécialisés : GIN, GiST, BRIN, HASH

10.4 — Optimisation avancée : VACUUM, ANALYZE, configuration

🛠️ Projet 10 — Diagnostic et optimisation

Module 11 : Contraintes avancées et intégrité

11.1 — Domaines et types personnalisés Aperçu

11.2 — Contraintes d'exclusion

11.3 — Héritage de tables

🛠️ Projet 11 — Base robuste avec contraintes métier

Module 12 : Transactions et concurrence

12.1 — Transactions ACID Aperçu

12.2 — Niveaux d'isolation

12.3 — MVCC : le secret de PostgreSQL

🛠️ Projet 12 — Simulation multi-utilisateurs

Module 13 : Vues et vues matérialisées

13.1 — Vues simples et modifiables Aperçu

13.2 — Vues matérialisées

13.3 — Vues et sécurité

🛠️ Projet 13 — API de lecture simplifiée

Module 14 : Procédures stockées et fonctions PL/pgSQL

14.1 — Premiers pas en PL/pgSQL Aperçu

14.2 — Variables, boucles et conditions

14.3 — Curseurs et fonctions retournant des ensembles

🛠️ Projet 14 — Automatisation métier

Module 15 : Triggers et événements

15.1 — Créer un trigger simple Aperçu

15.2 — Audit et historisation

15.3 — Triggers INSTEAD OF sur les vues

🛠️ Projet 15 — Système d'audit complet

Module 16 : Sécurité, rôles et permissions

16.1 — Rôles, utilisateurs et GRANT Aperçu

16.2 — Row-Level Security (RLS)

16.3 — Bonnes pratiques de sécurité

🛠️ Projet 16 — Mise en production sécurisée

Module 17 : Sauvegarde, restauration et maintenance

17.1 — pg_dump et pg_restore Aperçu

17.2 — PITR et WAL

🛠️ Projet 17 — Plan de reprise d'activité

Module 18 : Types de données avancés

18.1 — JSON et JSONB Aperçu

18.2 — Tableaux

18.3 — Types plage (Range) et HSTORE

🛠️ Projet 18 — Base hybride

Module 19 : Recherche plein texte (Full-Text Search)

19.1 — tsvector et tsquery Aperçu

19.2 — Index GIN et ranking

19.3 — Autocomplétion et suggestions

🛠️ Projet 19 — Moteur de recherche

Module 20 : Projet final — Conception complète

20.1 — Analyse du besoin et cahier des charges Aperçu

20.2 — Modélisation et création du schéma

20.3 — Données de test et indexation

20.4 — Sécurité et optimisation finale

🛠️ Présentation du projet final

Le reste de la formation est réservé aux inscrits.

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Module 3 : Le langage SQL — Les fondamentaux Aperçu gratuit

3.1 — SELECT : lire des données

📋 Objectifs d'apprentissage

Écrire une requête SELECT complète avec SELECT, FROM, WHERE, ORDER BY, LIMIT
Filtrer avec des opérateurs de comparaison (=, >, <, <>, BETWEEN, IN, LIKE)
Trier les résultats avec ORDER BY ASC/DESC

La structure fondamentale

SELECT colonne1, colonne2 FROM table WHERE condition ORDER BY colonne LIMIT n;

C'est la requête la plus importante de SQL. 90% de vos interactions avec une base passeront par SELECT. Chaque clause a un rôle précis :

SELECT : quelles colonnes afficher (* pour toutes)
FROM : de quelle table
WHERE : filtre sur les lignes (optionnel)
ORDER BY : tri (optionnel)
LIMIT : nombre max de résultats (optionnel)

Opérateur	Signification	Exemple
=	Égal	WHERE pays = 'France'
<> ou !=	Différent	WHERE statut <> 'annulé'
>, <, >=, <=	Comparaison numérique	WHERE prix > 100
BETWEEN x AND y	Intervalle inclusif	WHERE age BETWEEN 18 AND 25
IN (a, b, c)	Appartenance à une liste	WHERE pays IN ('France','Belgique')
LIKE	Pattern matching	WHERE nom LIKE 'D%'
IS NULL / IS NOT NULL	Test de nullité	WHERE email IS NOT NULL

💡 Exemple concret

-- Clients français de plus de 30 ans, triés par nom
SELECT nom, prenom, email, date_naissance
FROM clients
WHERE pays = 'France' AND age > 30
ORDER BY nom ASC
LIMIT 20;

⚠️ Erreur fréquente

WHERE colonne = NULL — Ça ne retourne JAMAIS rien ! NULL n'est égal à rien, pas même à NULL. Utilisez IS NULL ou IS NOT NULL.

✅ Vérifiez votre compréhension

Q : Que fait WHERE nom LIKE '%son' ?

R : Trouve les noms qui se TERMINENT par "son" (ex: Jackson, Johnson). Le % est un joker "n'importe quelle séquence de caractères".

Ceci est un aperçu gratuit.
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