Qu'est-ce que le langage de requête?

Le langage de requête, qui comprend le langage de requête des bases de données, est un langage informatique spécialisé utilisé pour effectuer des requêtes et récupérer des informations dans des bases de données. Il agit comme une interface entre les utilisateurs et les bases de données. Ainsi, les utilisateurs peuvent gérer les informations provenant d'un système de gestion des bases de données.

L'un des langages de requête modernes les plus couramment utilisés est SQL ("Structured Query Language" ou langage de requête structuré). Ce langage de programmation spécifique à un domaine permet d'interagir avec les bases de données relationnelles et de réaliser des opérations avec les données structurées qu'elles contiennent. Les langages de requête structurés utilisent des commandes, comme "FIND" (trouver), "INSERT" (insérer), "DELETE" (supprimer), "ORDER BY" (classer selon), "SUM" (totaliser) et "SELECT" (sélectionner), qui peuvent être formulées en déclarations syntaxiques pour réaliser des opérations, y compris la définition et la modification des schémas des bases de données, la recherche, la saisie et l'actualisation de contenus dans une base de données, mais aussi la définition de n'importe quel élément, depuis les déclencheurs et les contraintes d'intégrité jusqu'aux règles d'autorisation et aux procédures stockées.

Dans un monde de plus en plus axé sur les données, les langages de requête, comme SQL et d'autres variantes performantes, représentent un outil fondateur pour les données et les professionnels informatiques de tous types.

Dans son sens le plus large, une requête désigne une demande de données ou d'informations réalisée dans une base de données ou un système de référentiel de données. En règle générale, cette requête est une commande ou une question précise, écrite dans un langage de requête que la base de données comprend.

Une requête peut être aussi simple que la récupération d'un sous-ensemble spécifique de données dans un tableau en particulier ou aussi complexe que la réalisation de calculs élaborés et de transformations de données. Les requêtes peuvent être utilisées pour trouver, résumer, filtrer, associer, ajuster, supprimer, insérer et actualiser des données. Elles peuvent également répondre à des questions relatives aux données, analyser simultanément les informations provenant de plusieurs tableaux et automatiser les tâches de gestion des données.

Les types fondamentaux de requêtes comprennent les requêtes de sélection, les requêtes de paramètres, les requêtes de création de tableaux, les requêtes d'ajout et les requêtes de tableau croisé dynamique. Or, les langages de requête autorisant les commandes structurées, les requêtes peuvent également devenir plus élaborées de manière exponentielle.

SQL est sans conteste le langage de requête le plus populaire et le plus couramment utilisé pour les bases de données relationnelles. Il est connu comme un langage déclaratif : il décrit l'opération à réaliser au lieu de la méthode requise. Toutefois, il comprend aussi des éléments procéduraux, en règle générale.

Même s'il existe de nombreuses variantes du langage de requête des bases de données et de SQL, et si les deux termes peuvent se superposer, les sous-langages SQL sont souvent divisés en cinq grandes catégories :

• le langage de requête des données ;
• le langage de définition des données ;
• le langage de contrôle des données ;
• le langage de manipulation des données ;
• le langage de contrôle des transactions.

En outre, il existe des langages pour les bases de données non relationnelles, appelés NoSQL ou bases de données "pas seulement SQL". Contrairement aux bases de données relationnelles qui utilisent des tableaux et des données structurées, les bases de données NoSQL utilisent des méthodes, comme les principales valeurs, les graphes, les colonnes larges et les documents, pour stocker et récupérer des données. Alors que SQL est adapté aux bases de données relationnelles hébergeant des données structurées et qu'il se fonde sur des schémas prédéfinis, NoSQL excelle avec les schémas dynamiques pour les données structurées et le big data.

Voici quelques exemples de langages de requête des bases de données qui sont souvent développés pour des cas d'utilisation et des domaines spécifiques :

• DMX pour les modèles d'exploration des données ;
• MongoDB utilisant un format de requête fondé sur une méthode pour les données qu'il contient ;
• GraphQL pour les API ;
• Tutorial D pour les systèmes de gestion des bases de données véritablement relationnelles ;
• XQuery pour les sources de données XML ;
• Cypher de Neo4j pour les graphes ;
• CodeQL pour l'analyse des variantes et les vérifications de sécurité automatisées ;
• MDX pour les bases de données OLAP ;
• Query DSL d'Elasticsearch pour accéder aux données dans Elasticsearch.

À mesure que les données prolifèrent dans toutes les sphères des entreprises et de la vie quotidienne, les langages de requête sont déployés selon un scaling inégalé. La profondeur et la portée des applications dans les domaines et les entreprises sont limitées uniquement par l'échelle de la capacité et de l'adoption des bases de données à travers le monde.

Depuis l'administration des bases de données jusqu'aux cas d'utilisation plus restreints, comme l'informatique décisionnelle et le développement de logiciels, les langages de requête sont essentiels pour permettre la prise de décisions axées sur les données. Grâce à l'analyse et à l'exploration des données, les langages de requête sont utilisés pour identifier les schémas et les tendances qui peuvent aider tout le monde (depuis le personnel du service client jusqu'aux PDG) à obtenir de précieuses informations exploitables.

Pour les grandes entreprises dépendantes des données comme les plus petites sociétés d'e-commerce, la capacité à exploiter les informations des utilisateurs et à en tirer profit est désormais un pilier fondamental de nombreux modèles commerciaux.

Voici quelques applications pratiques dans divers secteurs :

• Dans les soins de santé, les langages de requête des données peuvent être utilisés pour analyser les grands ensembles d'informations sur les maladies et le comportement des patients.
• Les institutions financières, depuis les banques jusqu'aux sociétés de traitement des paiements, utilisent des langages de requête des données pour toutes leurs opérations, de la détection des fraudes jusqu'à la garantie d'expériences personnalisées à la clientèle.
• Les plateformes de réseaux sociaux utilisent les langages de requête des données pour stocker, trier et actualiser les informations sur les profils des utilisateurs, les vues, les historiques d'achats, les nouvelles publications, les likes et les partages, entre autres.
• Les spécialistes en marketing utilisent les langages de requête des données et SQL pour identifier les publics cibles, pour suivre les performances des campagnes et l'attribution des ventes sur les différents canaux, mais aussi pour analyser les tendances des comportements des consommateurs.
• Les administrateurs de bases de données utilisent les langages de requête des données pour actualiser et sécuriser leurs environnements, mais aussi pour en assurer la maintenance tout en garantissant la confidentialité des informations sur les utilisateurs, sur le personnel, sur les étudiants et sur les patients.
• Les analystes de données et les data scientists dans les secteurs commerciaux et de la recherche utilisent le langage de requête des données pour rationaliser le processus de tri à l'aide d'énormes ensembles de données afin d'identifier les tendances et les informations exploitables.

Les langages de requête et de programmation partagent certaines similarités. Cependant, ils ont différentes finalités et fonctionnent dans des contextes divers.

Finalité
Le principal objectif d'un langage de requête est d'interagir ou de "parler" avec les bases de données, mais aussi de récupérer des informations précises. En revanche, un langage de programmation permet de développer des applications logicielles, de définir des algorithmes et de manipuler les structures de données.

Syntaxe
Les langages de requête, comme SQL, comprennent un ensemble prédéfini de mots-clés et une syntaxe stricte qui sont adaptés à la recherche dans les bases de données en se concentrant sur l'extraction et la manipulation des informations. Les langages de programmation ont une syntaxe plus générale, ce qui les dote d'un éventail plus vaste de fonctionnalités et de capacités.

Cas d'utilisation
Les langages de requête sont principalement utilisés pour réaliser des opérations dans les bases de données. Les langages de programmation sont conçus pour un plus vaste éventail d'applications, y compris le développement de logiciels, d'applications web et de logiciels système.

Même si SQL en lui-même est techniquement considéré comme un langage de programmation, il s'agit d'un langage spécifique à un domaine expressément conçu pour fonctionner avec les bases de données. Contrairement aux SQL, vous pouvez utiliser des langages généraux afin de concevoir des applications et des programmes de A à Z, sans avoir besoin d'aucun type de logique.

Les langages généraux populaires sont notamment Python, C++, Ruby, Java et JavaScript. Vous pouvez les utiliser pour écrire des applications web, mobiles ou de bureau.

Bien que SQL soit le langage de requête le plus courant, il est important d'en choisir un qui corresponde à vos objectifs en matière de données. Par exemple, différents types de données sont adaptés à plusieurs langages, comme Cypher ou Gremlin pour les bases de données de graphes ou SPARQL pour les données RDF.

La meilleure manière d'aiguiser vos compétences en langage de requête est d'étudier et d'optimiser régulièrement vos requêtes existantes afin d'améliorer leur efficacité et leurs performances. Utilisez l'indexation, évitez les liaisons inutiles et rationalisez votre code pour garantir le fonctionnement fluide et rapide de vos requêtes, même avec des grands ensembles de données.

Au lieu de vous contenter de simples déclarations "SELECT" (Sélectionner), osez travailler avec des requêtes plus complexes impliquant des liaisons, des jointures gauches, des sous-requêtes et des fonctions d'agrégation. Si vous ne travaillez pas régulièrement avec les langages de requête des données, entraînez-vous à l'aide de scénarios pratiques qui vous obligent à récupérer simultanément des informations spécifiques provenant de plusieurs tableaux.

Voici quelques conseils supplémentaires pour vous aider à optimiser votre langage de requête :

• Le choix du type de liaison adapté peut avoir une très grande incidence sur les performances de la requête, ce qui vous permet d'associer de manière efficace les données provenant de plusieurs tableaux.
• Les index sont un formidable outil pour optimiser les requêtes SQL, ce qui permet au moteur de la base de données de localiser et de récupérer rapidement des données en fonction de colonnes spécifiques.
• La structure des tableaux de votre base de données est cruciale. Diminuez la quantité de données à traiter afin d'accélérer les requêtes.
• Grâce aux sous-requêtes, vous pouvez intégrer une requête dans une autre afin de récupérer des données plus spécifiques.
• Utilisez les mots-clés "LIMIT" (limiter) et "OFFSET" (compenser) pour récupérer un nombre spécifique de lignes à partir d'une requête qui commence à un offset précis.
• Maîtrisez l'art de la mise en œuvre de fonctions et de procédures stockées dans SQL. Automatisez les opérations complexes et les tâches répétitives en stockant régulièrement les requêtes utilisées en tant que procédures réutilisables. Grâce à la mise en cache des requêtes, le moteur de la base de données peut stocker en mémoire les résultats des requêtes souvent utilisées.
• Efforcez-vous d'apprendre des concepts SQL inconnus ou avancés, comme les fonctions de fenêtre, les requêtes récurrentes et les expressions de tableaux courantes. La compréhension de ces fonctionnalités avancées peut améliorer votre capacité à manipuler et à analyser des ensembles de données complexes tout en optimisant votre efficacité globale.

Parmi les langages de requête que nous vous avons présentés, plusieurs sont disponibles. Chacun est doté de points forts uniques qui peuvent rationaliser vos objectifs et en accélérer la réalisation avec efficacité et simplicité.

Elasticsearch Query Language (ES|QL) est un nouveau langage canalisé d'Elastic qui transforme, enrichit et simplifie l'examen des données. Adossé à un nouveau moteur de requête, ES|QL fournit des capacités de recherche avancées avec traitement simultané, qui améliorent la vitesse et l'efficacité, quelles que soient la source de données et la structure. ES|QL peut être utilisé pour rechercher et agréger rapidement des données en vue de trouver facilement ce que vous cherchez.

ES|QL est plus qu'un langage. Il révolutionne complètement l'approche des investigations des données, en toute sécurité et observabilité. Au lieu de transpiler les expressions de requêtes dans Query DSL à des fins d'exécution, les fonctions de recherche, d'agrégation et de transformation d'ES|QL sont directement exécutées dans Elasticsearch. Grâce au langage itératif fourni, les analystes peuvent facilement poser des questions, ce qui simplifie considérablement les investigations.