SQL, récapitulatif

Ce chapitre présente les compléments du langage d’interrogation SQL (la partie dite Langage de Manipulation de Données ou LMD) dans le cadre d’un récapitulatif. Ces compléments présentent peu de difficulté dans la mesure où la véritable complexité réside d’une part dans l’interprétation des requêtes complexes qui font parfois appel à des logiques sophistiquées et d’autre part dans la multiplicité des variantes syntaxiques qui peut parfois troubler.

Les deux chapitres précédents devraient avoir réglé ces problèmes d’interprétation. Vous savez maintenant que SQL propose deux paradigmes d’interrogation, l’un déclaratif et l’autre procédural. Les requêtes se comprennent soit via leur équivalent en formules logiques, soit en les considérant comme des opérations ensemblistes.

Dans ce chapitre nous utilisons systématiquement l’approche déclarative. Vous pouvez les reformuler sous leur forme ensembliste si vous le souhaitez.

La base prise comme exemple dans ce chapitre est celle des immeubles.

S1: le bloc select-from-where

Dans cette session, nous étudions les compléments à la forme de base d’une requête SQL, que nous appelons bloc, résumée ainsi:

select liste_expressions
from   relations_sources
[where liste_conditions]
[order by critère_de_tri]

Parmi les quatre clauses select, form, where et order by, les deux dernières sont optionnelles. La recherche la plus simple consiste à récupérer le contenu complet d’une table. On n’utilise pas la clause where et le * désigne tous les attributs.

select * from Immeuble

id

nom

adresse

1

Koudalou

3 rue des Martyrs

2

Barabas

2 allée du Grand Turc

L’ordre des trois clauses select from et where est trompeur pour la signification d’une requête. Comme nous l’avons déjà détaillé dans les chapitres qui précédent l’inteprétation s’effectue toujours de la manière suivante:

  • la clause from définit l’espace de recherche en fonction d’un ensemble de sources de données;

  • la clause where exprime un ensemble de conditions sur la source: seuls les nuplets pour lesquels ces conditions sont satisfaites sont conservés;

  • enfin la clause select construit un nuplet-résultat grâce à une liste d’expressions appliquées aux nuplets de la source ayant passé le filtre du where.

La clause from

L’espace de recherche est défini dans la clause from par une ou plusieurs tables. Par « table » il ne faut pas ici comprendre forcément « une des tables de la base » courante même si c’est le cas le plus souvent rencontré. SQL est beaucoup général que cela: une table dans un from peut également être résultat d’une autre requête. On parlera de table basée et de table calculée pour distinguer ces deux cas. Ce peut également être une table stockée dans une autre base ou une table calculée à partir de tables basées dans plusieurs bases ou une combinaison de tout cela.

Voici une première requête qui ramène les immeubles dont l’id vaut 1.

select nom, adresse
from Immeuble
where id=1

Il n’aura pas échappé au lecteur attentif que le résultat est lui-même une table (calculée et non basée). Pourquoi ne pourrait-on pas interroger cette table calculée comme une autre? C’est possible en SQL comme le montre l’exemple suivant:

select *
from (select nom, adresse from Immeuble where id=1) as Koudalou

On a donc placé une requête SQL dans le from où elle définit un espace de recherche constitué de son propre résultat. Le mot-clé as permet de donner un nom temporaire au résultat. En d’autres termes Koudalou est le nom de la table calculée sur laquelle s’effectue la requête. Cette table temporaire n’existe que pendant l’exécution.

Note

Comme nous l’avons vu, cette approche est de nature algébrique: on manipule dans le from des ensembles, stockés (les tables) ou calculés (obtenus par des requêtes). C’est une syntaxe en plus pour dire la même chose, donc on peut très bien se passer de la seconde formulation. Il est plus intéressant de prolonger cette idée d’interroger une relation calculée en donnant définivement un nom à la requête qui sélectionne l’immeuble. En SQL cela s’appelle une vue. On crée une vue dans un schéma avec la commande create view.

create view Koudalou as
   select nom, adresse from Immeuble where id=1

Une fois créée une vue peut être utilisée comme espace de recherche exactement comme une table basée. Le fait que son contenu soit calculé reste transparent pour l’utilisateur.

select nom, adresse from Koudalou

Les vues sont traitées en détail dans le chapitre consacré aux schémas relationnels.

L’interprétation du from est indépendante de l’origine des tables: tables basées, tables calculées, et vues. Comme nous l’avons vu dans les chapitres précédents, il existe deux manières de spécifier l’espace de recherche avec le from. La première est la forme déclarative dans laquelle on sépare le nom des tables par des virgules.

select * from Immeuble as i, Appart as a

Dans ce cas, le nom d’une table sert à définir une variable nuplet (voir chapitre SQL, langage déclaratif) à laquelle on peut affecter tous les nuplets de la table. Les variables peuvent être explicitement nommées avec la mot-clé as (elles s’appellent i et a dans la requête ci-dessus). On peut aussi omettre le as, dans ce cas le nom de la variable est (implcitement) le nom de la table.

select * from Immeuble, Appart

Un cas où le as est obligatoire est l’auto-jointure: on veut désigner deux nuplets de la même table. Exemple: on veut les paires d’appartement du même immeuble.

select a1.no, a2.no
from Appart as a1, Appart as a2
where a1.idImmeuble = a2.idImmeuble

En l’absence du as et de l’utilisation du nom de la variable comme préfixe, il y aurait ambiguité sur le nom des attributs.

La deuxième forme du from définit l’espace de recherche par une opération algébrique, jointure ou produit cartésien.

select * from Immeuble cross join Appart

Cette formulation revient à définir une table virtuelle (appelons-là Tfrom) qui tient lieu d’espace de recherche par la suite. L’affichage ci-dessus nous montre quel est l’espace de recherche Tfrom de la requête précédente.

id

nom

adresse

id

surface

niveau

idImmeuble

no

1

Koudalou

3 rue des Martyrs

100

150

14

1

1

2

Barabas

2 allée du Grand Turc

100

150

14

1

1

1

Koudalou

3 rue des Martyrs

101

50

15

1

34

2

Barabas

2 allée du Grand Turc

101

50

15

1

34

1

Koudalou

3 rue des Martyrs

102

200

2

1

51

2

Barabas

2 allée du Grand Turc

102

200

2

1

51

1

Koudalou

3 rue des Martyrs

103

50

5

1

52

2

Barabas

2 allée du Grand Turc

104

75

3

1

43

1

Koudalou

3 rue des Martyrs

104

75

3

1

43

2

Barabas

2 allée du Grand Turc

103

50

5

1

52

1

Koudalou

3 rue des Martyrs

200

150

0

2

1

2

Barabas

2 allée du Grand Turc

200

150

0

2

1

1

Koudalou

3 rue des Martyrs

201

250

1

2

1

2

Barabas

2 allée du Grand Turc

201

250

1

2

1

1

Koudalou

3 rue des Martyrs

202

250

2

2

2

2

Barabas

2 allée du Grand Turc

202

250

2

2

2

La clause de jointure join définit un espace de recherche constitué des paires de nuplets pour lesquels la condition de jointure est vraie.

select *
from Immeuble join Appart on (Immeuble.id=Appart.idImmeuble)

On obtient le résultat suivant.

id

nom

adresse

id

surface

niveau

idImmeuble

no

1

Koudalou

3 rue des Martyrs

100

150

14

1

1

1

Koudalou

3 rue des Martyrs

101

50

15

1

34

1

Koudalou

3 rue des Martyrs

102

200

2

1

51

1

Koudalou

3 rue des Martyrs

103

50

5

1

52

1

Koudalou

3 rue des Martyrs

104

75

3

1

43

2

Barabas

2 allée du Grand Turc

200

150

0

2

1

2

Barabas

2 allée du Grand Turc

201

250

1

2

1

2

Barabas

2 allée du Grand Turc

202

250

2

2

2

Dernière précision au sujet du from: l’ordre dans lequel on énumère les tables n’a aucune importance.

La clause where

La clause where permet d’exprimer des conditions portant sur les nuplets désignés par la clause from. Ces conditions suivent en général la syntaxe expr1 [not] \(\Theta\) expr2, où expr1 et expr2 sont deux expressions construites à partir de noms d’attributs, de constantes et de fonctions, et \(\Theta\) est l’un des opérateurs de comparaison classique < > <= >= !=.

Les conditions se combinent avec les connecteurs booléens and or et not. SQL propose également un prédicat in qui teste l’appartenance d’une valeur à un ensemble. Il s’agit (du moins tant qu’on n’utilise pas les requêtes imbriquées) d’une facilité d’écriture pour remplacer le or. La requête

select *
from Personne
where profession='Acteur'
or profession='Rentier'

s’écrit de manière équivalente avec un in comme suit:

select *
from Personne
where profession in ('Acteur', 'Rentier')

id

prénom

nom

profession

idAppart

4

Barnabé

Simplet

Acteur

102

5

Alphonsine

Joyeux

Rentier

201

Pour les chaînes de caractères, SQL propose l’opérateur de comparaison like, avec deux caractères de substitution:

  • le « % » remplace n’importe quelle sous-chaîne;

  • le « _ » remplace n’importe quel caractère.

L’expression _ou%ou est donc interprétée par le like comme toute chaîne commençant par un caractère suivi de « ou » suivi de n’importe quelle chaîne suivie une nouvelle fois de « ou ».

select *
from Immeuble
where nom like '_ou%ou'

id

nom

adresse

1

Koudalou

3 rue des Martyrs

Il est également possible d’exprimer des conditions sur des tables calculées par d’autre requêtes SQL incluses dans la clause where et habituellement désignées par le terme de « requêtes imbriquées ». On pourra par exemple demander la liste des personnes dont l’appartement fait partie de la table calculée des appartements situés au-dessus du troisième niveau.

select * from Personne
where idAppart in (select id from Appart where niveau > 3)

id

prénom

nom

profession

idAppart

2

Alice

Grincheux

Cadre

103

3

Léonie

Atchoum

Stagiaire

100

Avec les requêtes imbriquées on entre dans le monde incertain des requêtes qui semblent claires mais finissent par ne plus l’être du tout. La difficulté vient souvent du fait qu’il faut raisonner simultanément sur plusieurs requêtes qui, de plus, sont souvent interdépendantes (les données sélectionnées dans l’une servent de paramètre à l’autre). Il est très souvent possible d’éviter les requêtes imbriquées comme nous l’expliquons dans ce chapitre.

Valeurs manquantes: le null

En théorie, dans une table relationnelle, tous les attributs ont une valeur. En pratique, certaines valeurs peuvent être inconnues ou manquantes: on dit qu’elles sont à null. Le null n’est pas une valeur spéciale, c’est une absence de valeur.

Note

Les valeurs à null sont une source de problème, car elles rendent parfois le résultat des requêtes difficile à comprendre. Mieux vaut les éviter si c’est possible.

Il est impossible de déterminer quoi que ce soit à partir d’une valeur à null. Dans le cas des comparaisons, la présence d’un null renvoie un résultat qui n’est ni true ni false mais unknown, une valeur booléenne intermédiaire. Reprenons à nouveau la table Personne avec un des prénoms à null. La requête suivante devrait ramener tous les nuplets.

select *
from Personne
where prénom like '%'

Mais la présence d’un null empêche l’inclusion du nuplet correspondant dans le résultat.

id

prénom

nom

profession

idAppart

2

Alice

Grincheux

Cadre

103

3

Léonie

Atchoum

Stagiaire

100

4

Barnabé

Simplet

Acteur

102

5

Alphonsine

Joyeux

Rentier

201

6

Brandon

Timide

Rentier

104

7

Don-Jean

Dormeur

Musicien

200

Cependant la condition like n’a pas été évaluée à false comme le montre la requête suivante.

select  *
from Personne
where prénom not like  '%'

On obtient un résultat vide, ce qui montre bien que le like appliqué à un null ne renvoie pas false (car sinon on aurait not false = true). C’est d’ailleurs tout à fait normal puisqu’il n’y a aucune raison de dire qu’une absence de valeur ressemble à n’importe quelle chaîne.

Les tables de vérité de la logique trivaluée de SQL sont définies de la manière suivante. Tout d’abord on affecte une valeur aux trois constantes logiques:

  • true vaut 1

  • false vaut 0

  • unknown vaut 0.5

Les connecteurs booléens s’interprètent alors ainsi:

  • val1 and val2, = min(val1 val2)

  • val1 or val2 = max(val1, val2)

  • not val1 = 1 - val1.

On peut vérifier notamment que not unknown vaut toujours unknown. Ces définitions sont claires et cohérentes. Cela étant il faut mieux prévenir de mauvaises surprises avec les valeurs à null, soit en les interdisant à la création de la table avec les options not null ou default, soit en utilisant le test is null (ou son complément is not null). La requête ci-dessous ramène tous les nuplets de la table, même en présence de null.

select *
from Personne
where prénom like '%'
or prénom is null

id

prénom

nom

profession

idAppart

1

Prof

Enseignant

202

2

Alice

Grincheux

Cadre

103

3

Léonie

Atchoum

Stagiaire

100

4

Barnabé

Simplet

Acteur

102

5

Alphonsine

Joyeux

Rentier

201

6

Brandon

Timide

Rentier

104

7

Don-Jean

Dormeur

Musicien

200

Attention le test valeur = null n’a pas de sens. On ne peut pas être égal à une absence de valeur.

La clause select

Finalement, une fois obtenus les nuplets du from qui satisfont le where on crée à partir de ces nuplets le résultat final avec les expressions du select.

Si on indique explicitement les attributs au lieu d’utiliser *, leur nombre détermine le nombre de colonnes de la table calculée. Le nom de chaque attribut dans cette table est par défaut l’expression du select mais on peut indiquer explicitement ce nom avec as. Voici un exemple qui illustre également une fonction assez utile, la concaténation de chaînes.

select concat(prénom, ' ', nom) as 'nomComplet'
from Personne

nomComplet

null

Alice Grincheux

Léonie Atchoum

Barnabé Simplet

Alphonsine Joyeux

Brandon Timide

Don-Jean Dormeur

Note

La fonction concat() ici utilisée est spécifique à MySQL.

Le résultat montre que l’une des valeurs est à null. Logiquement toute opération appliquée à un null renvoie un null en sortie puisqu’on ne peut calculer aucun résultat à partir d’une valeur inconnue. Ici c’est le prénom de l’une des personnes qui manque. La concaténation du prénom avec le nom est une opération qui « propage » cette valeur à null. Dans ce cas, il faut utiliser une fonction (spécifique à chaque système)à qui remplace la valeur à null par une valeur de remplacement. Voici la version MySQL (fonction ifnull(attribut, remplacement)).

select concat(ifnull(prénom,' '), ' ', nom) as 'nomComplet'
from Personne

Une « expression » dans la clause select désigne ici, comme dans tout langage, une construction syntaxique qui prend une ou plusieurs valeurs en entrée et produit une valeur en sortie. Dans sa forme la plus simple, une expression est simplement un nom d’attribut ou une constante comme dans l’exemple suivant.

select surface, niveau, 18 as 'EurosParm2'
from Appart

surface

niveau

EurosParm2

150

14

18

50

15

18

200

2

18

50

5

18

75

3

18

150

0

18

250

1

18

250

2

18

Les attributs surface et niveau proviennent de Appart alors que 18 est une constante qui sera répétée autant de fois qu’il y a de nuplets dans le résultat. De plus, on peut donner un nom à cette colonne avec la commande as. Voici un second exemple qui montre une expression plus complexe. L’utilisateur (certainement un agent immobilier avisé et connaissant bien SQL) calcule le loyer d’un appartement en fonction d’une savante formule qui fait intervenir la surface et le niveau.

select no, surface, niveau,
        (surface * 18) * (1 + (0.03 * niveau)) as loyer
from Appart

no

surface

niveau

loyer

1

150

14

3834.00

34

50

15

1305.00

51

200

2

3816.00

52

50

5

1035.00

1

250

1

4635.00

2

250

2

4770.00

SQL fournit de très nombreux opérateurs et fonctions de toute sorte qui sont clairement énumérées dans la documentation de chaque système. Elles sont particulièrement utiles pour des types de données un peu délicat à manipuler comme les dates.

Une extension rarement utilisée consiste à effectuer des tests sur la valeur des attributs à l’intérieur de la clause select avec l’expression case dont la syntaxe est:

case
  when test then expression
  [when ...]
  else  expression
end

Ces tests peuvent être utilisés par exemple pour effectuer un décodage des valeurs quand celles-ci sont difficiles à interpréter ou quand on souhaite leur donner une signification dérivée. La requête ci-dessous classe les appartements en trois catégories selon la surface.

 select no, niveau, surface,
       case when surface <= 50 then 'Petit'
            when surface > 50 and surface <= 100 then 'Moyen'
            else 'Grand'
       end as categorie
from Appart

no

niveau

surface

categorie

1

14

150

Grand

34

15

50

Petit

51

2

200

Grand

52

5

50

Petit

43

3

75

Moyen

10

0

150

Grand

1

1

250

Grand

2

2

250

Grand

Jointure interne, jointure externe

La jointure est une opération indispensable dès que l’on souhaite combiner des données réparties dans plusieurs tables. Nous avons déjà étudié en détail la conception et l’expression des jointures. On va se contenter ici de montrer quelques exemples en forme de récapitulatif, sur notre base d’immeubles.

Note

Il existe beaucoup de manières différentes d’exprimer les jointures en SQL. Il est recommandé de se limiter à la forme de base donnée ci-dessous qui est plus facile à interpréter et se généralise à un nombre de tables quelconques.

Jointure interne

Prenons l’exemple d’une requête cherchant la surface et le niveau de l’appartement de M. Barnabé Simplet.

select p.nom, p.prénom,  a.surface, a.niveau
from Personne as p, Appart as a
where prénom='Barnabé'
and nom='Simplet'
and   a.id = p.idAppart

nom

prénom

surface

niveau

Simplet

Barnabé

200

2

Une première difficulté à résoudre quand on utilise plusieurs tables est la possibilité d’avoir des attributs de même nom dans l’union des schémas, ce qui soulève des ambiguités dans les clauses where et select. On résout cette ambiguité en préfixant les attributs par le nom des variables-nuplet dont ils proviennent.

Notez que la levée de l’ambiguité en préfixant par le nom de la variable-nuplet n’est nécessaire que pour les attributs qui apparaissent en double soit ici id qui peut désigner l’identifiant de la personne ou celui de l’appartement.

Comme dans la très grande majorité des cas la jointure consiste à exprimer une égalité entre la clé primaire de l’une des tables et la clé étrangère correspondante de l’autre. Mais rien n’empêche d’exprimer des conditions de jointure sur n’importe quel attribut et pas seulement sur ceux qui sont des clés.

Imaginons que l’on veuille trouver les appartements d’un même immeuble qui ont la même surface. On veut associer un nuplet de Appart à un autr nuplet de Appart avec les conditions suivantes:

  • ils sont dans le même immeuble (attribut idImmeuble);

  • ils ont la même valeur pour l’attribut surface;

  • ils correspondent à des appartements distincts (attributs id).

La requête exprimant ces conditions est donc:

select a1.id as idAppart1, a1.surface as surface1, a1.niveau as niveau1,
       a2.id as idAppart2, a2.surface as surface2, a2.niveau as niveau2
from Appart a1, Appart a2
where a1.id != a2.id
and a1.surface = a2.surface
and a1.idImmeuble = a2.idImmeuble

Ce qui donne le résultat suivant:

idAppart1

surface1

niveau1

idAppart2

surface2

niveau2

103

50

5

101

50

15

101

50

15

103

50

5

202

250

2

201

250

1

201

250

1

202

250

2

On peut noter que dans le résultat la même paire apparaît deux fois avec des ordres inversés. On peut éliminer cette redondance en remplaçant a1.id != a2.id par a1.id < a2.id.

Voici quelques exemples complémentaires de jointure.

  • Qui habite un appartement de plus de 200 m2?

    select prénom, nom, profession
    from Personne, Appart
    where idAppart = Appart.id
    and  surface >= 200
    

Attention à lever l’ambiguité sur les noms d’attributs quand ils peuvent provenir de deux tables (c’est le cas ici pour id).

  • Qui habite le Barabas?

    select prénom, p.nom, no, surface, niveau
    from   Personne as p, Appart as a, Immeuble as i
    where  p.idAppart=a.id
    and    a.idImmeuble=i.id
    and    i.nom='Barabas'
    
  • Qui habite un appartement qu’il possède et avec quelle quote-part?

    select prénom, nom, quotePart
    from   Personne as p, Propriétaire as p2, Appart as a
    where  p.id=p2.idPersonne /* p est propriétaire */
    and    p2.idAppart=a.id   /* de l'appartement a */
    and    p.idAppart=a.id   /* et il y habite     */
    
  • De quel(s) appartement(s) Alice Grincheux est-elle propriétaire et dans quel immeuble?

    Voici la requête sur les quatre tables avec des commentaires inclus montrant les jointures.

     select i.nom, no, niveau, surface
    from  Personne as p, Appart as a, Immeuble as i, Propriétaire as p2
    where  p.id=p2.idPersonne /* Jointure PersonnePropriétaire */
    and    p2.idAppart = a.id /* Jointure PropriétaireAppart */
    and    a.idImmeuble= i.id /* Jointure AppartImmeuble */
    and    p.nom='Grincheux' and p.prénom='Alice'
    

    Attention à lever l’ambiguité sur les noms d’attributs quand ils peuvent provenir de deux tables (c’est le cas ici pour id).

L’approche déclarative d’expression des jointures est une manière tout à fait recommandable de procéder surtout pour les débutants SQL. Elle permet de se ramener toujours à la même méthode d’interprétation et consolide la compréhension des principes d’interrogation d’une base relationnelle.

Toutes ces jointures peuvent s’exprimer avec d’autres syntaxes: tables calculées dans le from opérateur de jointure dans le from ou (pas toujours) requêtes imbriquées. À l’exception notable des jointures externes, elles n’apportent aucune expressivité supplémentaire. Toutes ces variantes constituent des moyens plus ou moins commodes d’exprimer différemment la jointure.

Jointure externe

Qu’est-ce qu’une jointure externe? Effectuons la requête qui affiche tous les appartements avec leur occupant.

select idImmeuble, no, niveau, surface, nom, prénom
from  Appart as a, Personne as p
where  p.idAppart=a.id

Voici ce que l’on obtient:

idImmeuble

no

niveau

surface

nom

prénom

2

2

2

250

Prof

null

1

52

5

50

Grincheux

Alice

1

1

14

150

Atchoum

Léonie

1

51

2

200

Simplet

Barnabé

2

1

1

250

Joyeux

Alphonsine

1

43

3

75

Timide

Brandon

2

10

0

150

Dormeur

Don-Jean

Il manque un appartement, le 34 du Koudalou. En effet cet appartement n’a pas d’occupant. Il n’y a donc aucune possibilité que la condition de jointure soit satisfaite.

La jointure externe permet d’éviter cette élimination parfois indésirable. On considère alors une hiérarchie entre les deux tables. La première table (en général celle de gauche) est dite « directrice » et tous ses nuplets, même ceux qui ne trouvent pas de correspondant dans la table de droite, seront prises en compte. Les nuplets de la table de droite sont en revanche optionnels.

Si pour un nuplet de la table de gauche on trouve un nuplet satisfaisant le critère de jointure dans la table de droite, alors la jointure s’effectue normalement. Sinon, les attributs provenant de la table de droite sont affichés à null. Voici la jointure externe entre Appart et Personne. Le mot-clé left est optionnel.

select idImmeuble, no niveau, surface, nom, prénom
from  Appart as a left outer join Personne as p on (p.idAppart=a.id)

idImmeuble

no

niveau

surface

nom

prénom

1

1

14

150

Atchoum

Rachel

1

34

15

50

null

null

1

51

2

200

Simplet

Barnabé

1

52

5

50

Grincheux

Alice

2

1

1

250

Joyeux

Alphonsine

2

2

2

250

Prof

null

Notez les deux attributs prénom et nom à null pour l’appartement 34.

Il existe un right outer join qui prend la table de droite comme table directrice. On peut combiner la jointure externe avec des jointures normales des sélections des tris etc. Voici la requête qui affiche le nom de l’immeuble en plus des informations précédentes et trie par numéro d’immeuble et numéro d’appartement.

select i.nom as nomImmeuble, no, niveau, surface, p.nom as nomPersonne, prénom
from  Immeuble  as i
       join
           (Appart as a left outer join Personne as p
                      on (p.idAppart=a.id))
        on (i.id=a.idImmeuble)
order by i.id, a.no

Tri et élimination de doublons

SQL renvoie les nuplets du résultat sans se soucier de la présence de doublons. Si on cherche par exemple les surfaces des appartements avec

select surface
from Appart

on obtient le résultat suivant.

surface

150

50

200

50

250

250

On a autant de fois une valeur qu’il y a de nuplets dans le résultat intermédiaire après exécution des clauses from et where. En général, on ne souhaite pas conserver ces nuplets identiques dont la répétition n’apporte aucune information. Le mot-clé distinct placé juste après le select permet d’éliminer ces doublons.

select distinct surface
from Appart

surface

150

50

200

250

Le distinct est à éviter quand c’est possible car l’élimination des doublons peut entraîner des calculs coûteux. Il faut commencer par calculer entièrement le résultat, puis le trier ou construire une table de hachage, et enfin utiliser la structure temporaire obtenue pour trouver les doublons et les éliminer. Si le résultat est de petite taille cela ne pose pas de problème. Sinon, on risque de constater une grande différence de temps de réponse entre une requête sans distinct et la même avec distinct.

On peut demander explicitement le tri du résultat sur une ou plusieurs expressions avec la clause order by qui vient toujours à la fin d’une requête select. La requête suivante trie les appartements par surface puis, pour ceux de surface identique, par niveau.

select *
from Appart
order by surface, niveau

id

surface

niveau

idImmeuble

no

103

50

5

1

52

101

50

15

1

34

100

150

14

1

1

102

200

2

1

51

201

250

1

2

1

202

250

2

2

2

Par défaut, le tri est en ordre ascendant. On peut inverser l’ordre de tri d’un attribut avec le mot-clé desc .

select *
from Appart
order by surface desc,  niveau desc

id

surface

niveau

idImmeuble

no

202

250

2

2

2

201

250

1

2

1

102

200

2

1

51

100

150

14

1

1

101

50

15

1

34

103

50

5

1

52

Bien entendu, on peut trier sur des expressions au lieu de trier sur de simples noms d’attribut.

Quiz

Parmi les requêtes ci-dessous, laquelle nous donnera la liste des logements où on n’a pas informé le lieu

  1. select * from Logement where lieu = “”

  2. select * from Logement where lieu is null

  3. select * from Logement where lieu = null

Voici trois manières de chercher des livres dont l’année est connue. Sont-elles toutes correctes et équivalentes?

  • select * from Livre where année is not null

  • select * from Livre where not (année is null)

  • select * from Livre where année + 1 = année

  1. faux

  2. vrai

On peut demander explicitement le tri du résultat sur une ou plusieurs expressions avec la clause

  1. left outer by

  2. order by

  3. desc by

On ne peut trier que sur des valeurs numériques

  1. faux

  2. vrai

Quelle affirmation sur la jointure externe est vraie parmi les suivantes

  1. Le résultat de la jointure externe entre R et S est inclus dans le résultat de la jointure classique

  2. Le résultat de la jointure classique entre R et S est inclus dans le résultat de la jointure externe

  3. La jointure externe et la jointure classique entre R et S ont une intersection non vide mais ne sont pas inclus l’un dans l’autre

S2: Requêtes et sous-requêtes

Supports complémentaires:

Pas de support vidéo pour cette session qui ne fait que récapituler les différentes syntaxes équivalentes pour exprimer une même requête. Ne vous laissez pas troubler par la multiplicité des options offertes pqr SQL. En choisissant un dialecte et un seul (vous avez compris que je vous recommande la partie déclarative, logique de SQL) vous pourrez tout exprimer sans avoir à vous poser des questions sans fin. Vos requêtes n’en seront que plus cohérentes et lisibles.

Dans tout ce qui précède, les requêtes étaient « à plat », avec un seul bloc select-from-where. SQL est assez riche (ou assez inutilement compliqué, selon les goûts) pour permettre des expressions complexes combinant plusieurs blocs. On a dans ce cas une requête principale, et des sous-requêtes, ou requêtes imbriquées.

Disons-le tout de suite: à l’exception des requêtes avec négation not exists, toutes les requêtes imbriquées peuvent s’écrire de manière équivalente à plat, et on peut juger que c’est préférable pour des raisons de lisibilité et de cohérence d’écriture. Cette session essaie en tout cas de clarifier les choses.

Requêtes imbriquées

Reprenons l’exemple de la requête trouvant la surface et le niveau de l’appartement de M. Simplet. On peut l’exprimer avec une requête imbriquée de deux manières. La première est la forme déclarative classique.

select surface, niveau
from Appart as a, Personne as p
where p.prénom='Barnabé' and p.nom='Simplet'
and a.id = p.idAppart

On remarque qu’aucun attribut de la table Personne n’est utilisé pour construire le résultat. On peut donc utiliser une sous-requête (ou requête imbriquée).

select surface, niveau
from Appart
where  id  in (select idAppart
               from Personne
               where prénom='Barnabé' and nom='Simplet')

Le mot-clé in exprime la condition d’appartenance de l’identifiant de l’appartement à l’ensemble d’identifiants constitué avec la requête imbriquée. Il doit y avoir correspondance entre le nombre et le type des attributs auxquels s’applique la comparaison par in. L’exemple suivant montre une comparaison entre des paires d’attributs (ici on cherche des informations sur les propriétaires).

select prénom, nom, surface, niveau
from   Appart as a, Personne as p
where  a.id = p.idAppart
and    (p.id, p.idAppart)
          in (select idPersonne, idAppart from Propriétaire)

prénom

nom

surface

niveau

null

Prof

250

2

Alice

Grincheux

50

5

Alphonsine

Joyeux

250

1

Il est bien entendu assez direct de réécrire la requête ci-dessus comme une jointure classique (exercice). Parfois l’expression avec requête imbriquée peut s’avérer plus naturelle. Supposons que l’on cherche les immeubles dans lesquels on trouve un appartement de 50 m2. Voici l’expression avec requête imbriquée.

select *
from Immeuble
where id in (select idImmeuble from Appart where surface=50)

id

nom

adresse

1

Koudalou

3 rue des Martyrs

La requête directement réécrite en jointure donne le résultat suivant:

select i.*
from   Immeuble as i,Appart as a
where  i.id=a.idImmeuble
and    surface=50

id

nom

adresse

1

Koudalou

3 rue des Martyrs

1

Koudalou

3 rue des Martyrs

On obtient deux fois le même immeuble puisqu’il peut être associé à deux appartements différents de 50 m2. Il suffit d’ajouter un distinct après le select pour régler le problème, mais on peut considérer que dans ce cas la requête imbriquée est plus appropriée. Attention cependant: il n’est pas possible de placer dans le résultat des attributs appartenant aux tables des requêtes imbriquées.

Le principe général des requêtes imbriquées est d’exprimer des conditions sur des tables calculées par des requêtes. Cela revient, dans le cadre formel qui soutient SQL, à appliquer une quantification sur une collection constituée par une requête (voir chapitre SQL, langage déclaratif).

Ces conditions sont les suivantes:

  • exists R: renvoie true si R n’est pas vide false sinon.

  • t in R où est un nuplet dont le type (le nombre et le type des attributs) est celui de R: renvoie true si t appartient à R false sinon.

  • v cmp any Rcmp est un comparateur SQL (< > = etc.): renvoie true si la comparaison avec au moins un des nuplets de la table R renvoie true.

  • v cmp all Rcmp est un comparateur SQL (< > = etc.): renvoie true si la comparaison avec tous les nuplets de la table R renvoie true.

De plus toutes ces expressions peuvent être préfixées par not pour obtenir la négation. La richesse des expressions possibles permet d’effectuer une même interrogation en choisissant parmi plusieurs syntaxes possibles. En général, tout ce qui n’est pas basé sur une négation not in ou not exists peut s’exprimer sans requête imbriquée.

Le all peut se réécrire avec une négation puisque si une propriété est toujours vraie il n’existe pas de cas où elle est fausse. La requête ci-dessous applique le all pour chercher le niveau le plus élevé de l’immeuble 1.

select * from Appart
    where idImmeuble=1
    and    niveau >= all (select niveau from Appart where idImmeuble=1)

Le all exprime une comparaison qui vaut pour toutes les nuplets ramenés par la requête imbriquée. La formulation avec any s’écrit:

select * from Appart
    where idImmeuble=1
    and   not (niveau < any (select niveau from Appart where idImmeuble=1))

Rien de nouveau du point de vue expressif: on peut prendre les étages tels qu’il n’existe pas un niveau supérieur.

select * from Appart as a1
    where a1.idImmeuble=1
    and    not exists (select *
                    from Appart as a2
                    where a1.idImmeuble=1 and a1.niveau < a2.niveau)

Attention aux valeurs à null dans ce genre de situation: toute comparaison avec une de ces valeurs renvoie unknown et cela peut entraîner l’échec du all. Il n’existe pas d’expression avec jointure qui puisse exprimer ce genre de condition.

Requêtes correlées

Les exemples de requêtes imbriquées donnés précédemment pouvaient être évalués indépendamment de la requête principale, ce qui permet au système (s’il le juge nécessaire) d’exécuter la requête en deux phases. La clause exists fournit encore un nouveau moyen d’exprimer les requêtes vues précédemment en basant la sous-requête sur une ou plusieurs valeurs issues de la requête principale. On parle alors de requêtes correlées.

Voici encore une fois la recherche de l’appartement de M. Barnabé Simplet exprimée avec exists:

select * from Appart
where  exists  (select * from Personne
                where  prénom='Barnabé' and nom='Simplet'
                and    Personne.idAppart=Appart.id)

On obtient donc une nouvelle technique d’expression qui permet d’aborder le critère de recherche sous une troisième perspective: on conserve un appartement si, pour cet appartement, l’occupant s’appelle Barnabé Simplet. Il s’agit assez visiblement d’une jointure mais entre deux tables situées dans des requêtes (ou plutôt des « blocs ») distinctes. La condition de jointure est appelée corrélation d’où le nom de ce type de technique.

Les jointures dans lesquelles le résultat est construit à partir d’une seule table peuvent d’exprimer avec exists ou in. Voici quelques exemples reprenant des requêtes déjà vues précédemment.

  • Qui habite un appartement de plus de 200 m2?

    Avec in:

    select prénom, nom, profession
    from Personne
    where idAppart in (select id from Appart where surface >= 200)
    

    Avec exists:

    select prénom, nom, profession
    from Personne  p
    where exists (select * from Appart a
                  where a.id=p.idAppart
                  and surface >= 200)
    
  • Qui habite le Barabas?

    Avec in:

    select prénom, nom, no, surface, niveau
    from   Personne as p, Appart as a
    where  p.idAppart=a.id
    and a.idImmeuble in
             (select id from Immeuble
              where  nom='Barabas')
    

    Avec exists:

    select prénom, nom, no, surface, niveau
    from Personne as p, Appart as a
    where  p.idAppart=a.id
    and exists (select * from Immeuble i
                where  i.id=a.idImmeuble
                and i.nom='Barabas')
    

Important

dans une sous-requête associée à la clause exists peu importent les attributs du select puisque la condition se résume à: cette requête ramène-t-elle au moins un nuplet ou non? On peut donc systématiquement utiliser select * ou select ''

Enfin rien n’empêche d’utiliser plusieurs niveaux d’imbrication au prix d’une forte dégradation de la lisibilité. Voici la requête « De quel(s) appartement(s) Alice Grincheux est-elle propriétaire et dans quel immeuble? » écrite avec plusieurs niveaux.

select i.nom, no, niveau, surface
from  Immeuble as i, Appart as a
where  a.idImmeuble= i.id
and    a.id in
             (select idAppart
              from Propriétaire
              where idPersonne in
                       (select id
                        from Personne
                        where  nom='Grincheux'
                        and prénom='Alice'))

En résumé une jointure entre les tables R et S de la forme:

select R.*
from R S
where R.a = S.b

peut s’écrire de manière équivalente avec une requête imbriquée:

select [distinct] *
from R
where R.a in (select S.b from S)

ou bien encore sous forme de requête corrélée:

select [distinct] *
from R
where exists (select S.b from S where S.b = R.a)

Le choix de la forme est matière de goût ou de lisibilité, ces deux critères relevant de considérations essentiellement subjectives.

Requêtes avec négation

Les sous-requêtes sont en revanche irremplaçables pour exprimer des négations. On utilise alors not in ou (de manière équivalente) not exists. Voici un premier exemple avec la requête: donner les appartements sans occupant.

select * from Appart
where  id not in (select idAppart from Personne)

On obtient comme résultat.

id

no

surface

niveau

idImmeuble

101

34

50

15

1

La négation est aussi un moyen d’exprimer des requêtes courantes comme celle recherchant l’appartement le plus élevé de son immeuble. En SQL, on utilisera typiquement une sous-requête pour prendre le niveau maximal d’un immeuble, et on utilisera cet niveau pour sélectionner un ou plusieurs appartements, le tout avec une requête correlée pour ne comparer que des appartements situés dans le même immeuble.

select *
from Appart as a1
where niveau =  (select max(niveau) from Appart as a2
                where a1.idImmeuble=a2.idImmeuble)

id

surface

niveau

idImmeuble

no

101

50

15

1

34

202

250

2

2

2

Il existe en fait beaucoup de manières d’exprimer la même chose. Tout d’abord cette requête peut en fait s’exprimer sans la fonction max() avec la négation: si a est l’appartement le plus élevé, c’est qu’il n’existe pas de niveau plus elevé que a. On utilise alors habituellement une requête dite « corrélée » dans laquelle la sous-requête est basée sur une ou plusieurs valeurs issues des tables de la requête principale.

select *
from Appart as a1
where not exists  (select * from Appart as a2
                   where a2.niveau > a1.niveau
                   and a1.idImmeuble = a2.idImmeuble)

Autre manière d’exprimer la même chose: si le niveau est le plus élevé, tous les autres sont situés à un niveau inférieur. On peut utiliser le mot-clé all qui indique que la comparaison est vraie avec tous les éléments de l’ensemble constitué par la sous-requête.

select *
from Appart as a1
where niveau >= all (select niveau from Appart as a2
                where a1.idImmeuble=a2.idImmeuble)

Dernier exemple de négation: quels sont les personnes qui ne possèdent aucun appartement même partiellement? Les deux formulations ci-dessous sont équivalentes, l’une s’appuyant sur not in, et l’autre sur not exists.

select *
from Personne
where id not in (select idPersonne from Propriétaire)

select *
from Personne as p1
where not exists (select * from Propriétaire as p2
                  where p1.id=p2.idPersonne)

S3: Agrégats

Les requêtes d’agrégation en SQL consistent à effectuer des regroupements de nuplets en fonction des valeurs d’une ou plusieurs expressions. Ce regroupement est spécifié par la clause group by. On obtient une structure qui n’est pas une table relationnelle puisqu’il s’agit d’un ensemble de groupes de nuplets. On doit ensuite ramener cette structure à une table en appliquant des fonctions de groupes qui déterminent des valeurs agrégées calculées pour chaque groupe.

Enfin, il est possible d’exprimer des conditions sur les valeurs agrégées pour ne conserver qu’un ou plusieurs des groupes constitués. Ces conditions portent sur des groupes de nuplets et ne peuvent donc être obtenues avec where. On utilise alors la clause having.

Les agrégats s’effectuent toujours sur le résultat d’une requête classique select - from. On peut donc les voir comme une extension de SQL consistant à partitionner un résultat en groupes selon certains critères, puis à exprimer des conditions sur ces groupes, et enfin à appliquer des fonctions d’agrégation.

Il existe un groupe par défaut: c’est la table toute entière. Sans même utiliser group by, on peut appliquer les fonctions d’agrégation au contenu entier de la table comme le montre l’exemple suivant.

select count(*) as nbPersonnes, count(prénom) as nbPrénoms, count(nom) as nbNoms
from Personne

Ce qui donne:

nbPersonnes

nbPrénoms

nbNoms

7

6

7

On obtient 7 pour le nombre de nuplets, 6 pour le nombre de prénoms, et 7 pour le nombre de noms. En effet, l’attribut prénom est à null pour la première personne et n’est en conséquence pas pris en compte par la fonction d’agrégation. Pour compter tous les nuplets, on doit utiliser count(*) ou un attribut déclaré comme not null. On peut aussi compter le nombre de valeurs distinctes dans un groupe avec count(distinct <expression>).

La clause group by

Le rôle du group by est de partitionner le résultat d’un bloc select from where en fonction d’un critère (un ou plusieurs attributs, ou plus généralement une expression sur des attributs). Pour bien analyser ce qui se passe pendant une requête avec group by on peut décomposer l’exécution d’une requête en deux étapes. Prenons l’exemple de celle permettant de vérifier que la somme des quote-part des propriétaires est bien égale à 100 pour tous les appartements.

select  idAppart, sum(quotePart) as totalQP
from    Propriétaire
group by idAppart

idAppart

totalQP

100

100

101

100

102

100

103

100

104

100

201

100

202

100

Dans une première étape le système va constituer les groupes. On peut les représenter avec un tableau comprenant, pour chaque nuplet, d’une part la (ou les) valeur(s) du (ou des) attribut(s) de partitionnement (ici idAppart), d’autre part l’ensemble de nuplets dans lesquelles on trouve cette valeur. Ces nuplets « imbriqués » sont séparés par des points-virgule dans la représentation ci-dessous.

idAppart

Groupe

count

100

(idPersonne=1 quotePart=33 ; idPersonne=5 quotePart=67)

2

101

(idPersonne=1 quotePart=100)

1

102

(idPersonne=5 quotePart=100)

1

103

(idPersonne=2 quotePart=100)

1

104

(idPersonne=2 quotePart=100)

1

201

(idPersonne=5 quotePart=100)

1

202

(idPersonne=1 quotePart=100)

1

Le groupe associé à l’appartement 100 est constitué de deux copropriétaires. Le tableau ci-dessus n’est donc pas une table relationnelle dans laquelle chaque cellule ne peut contenir qu’une seule valeur.

Pour se ramener à une table relationnelle, on transforme durant la deuxième étape chaque groupe de nuplets en une valeur par application d’une fonction d’agrégation. La fonction count() compte le nombre de nuplets dans chaque groupe, max() donne la valeur maximale d’un attribut parmi l’ensemble des nuplets du groupe, etc. La liste des fonctions d’agrégation est donnée ci-dessous:

  • count(expression), Compte le nombre de nuplets pour lesquels expression est not null.

  • avg(expression), Calcule la moyenne de expression.

  • min(expression), Calcule la valeur minimale de expression.

  • max(expression), Calcule la valeur maximale de expression.

  • sum(expression), Calcule la somme de expression.

  • std(expression), Calcule l’écart-type de expression.

Dans la norme SQL l’utilisation de fonctions d’agrégation pour les attributs qui n’apparaissent pas dans le group by est obligatoire. Une requête comme:

select  id, surface, max(niveau) as niveauMax
from    Appart
group by surface

sera rejetée parce que le groupe associé à une même surface contient deux appartements différents (et donc deux valeurs différentes pour id), et qu’il n’y a pas de raison d’afficher l’un plutôt que l’autre.

Quelques exemples

Note

Vous pouvez exécuter ces requêtes sur le site des TP http://deptfod.cnam.fr/bd/tp.

Calculons la surface totale des appartements, groupés par immeuble. Décomposons: nous avons d’abord besoin du bloc « select - from - where » avec les identifants d’immeubles et les surfaces d’appartement.

select idImmeuble, surface
from Appart

On ajoute à cette requête la clause group by pour grouper par immeuble. On obtient alors (en phase intermédiaire) deux groupes d’appartements, un pour chaque immeuble. Il reste à appliquer une fonction d’agrégation pour ramener ces groupes à une valeur atomique.

select idImmeuble, sum(surface) as totalSurface
from Appart
group by idImmeuble

On pourrait aussi appliquer d’autres fonctions d’agrégation:

select idImmeuble, min(niveau) as minEtage, max(niveau) as maxEtage,
         sum(surface) as totalSurface
from Appart
group by idImmeuble

Revenons un moment à nos voyageurs et à leurs séjours. La requête ci-dessous doit être claire. Exécutez-la sur le site: on constate qu’un voyageur a effectué plusieurs séjours et qu’un logement a reçu plusieurs voyageurs.

select v.nom as nomVoyageur, l.nom as nomLogement
from Voyageur as v, Séjour as s, Logement as l
where v.idVoyageur = s.idVoyageur
and l.code = s.codeLogement

En ajoutant une clause group by on produit des statistiques sur le résultat de cette requête. Par exemple, en groupant sur les voyageurs

select v.nom as nomVoyageur, count(*) as 'nbSéjours'
from Voyageur as v, Séjour as s, Logement as l
where v.idVoyageur = s.idVoyageur
and l.code = s.codeLogement
group by v.idVoyageur

Ou en groupant sur les logements

select l.nom as nomLogement, count(*) as 'nbVoyageurs'
from Voyageur as v, Séjour as s, Logement as l
where v.idVoyageur = s.idVoyageur
and l.code = s.codeLogement
group by l.code

On peut aussi regrouper sur plusieurs attributs. Pour obtenir par exemple le nombre de séjours effectués par un voyageur dans un même logement.

select l.nom as nomLogement, v.nom as 'nomVoyageur', count(*) as 'nbSéjours'
from Voyageur as v, Séjour as s, Logement as l
where v.idVoyageur = s.idVoyageur
and l.code = s.codeLogement
group by l.code, v.idVoyageur

Moralité: à partir d’une requête SQL select - from -- where, aussi complexe que nécessaire, vous produisez un résultat (une table). Le group by permet d’effectuer des regroupements et des agrégations (simples) sur ce résultat. Il s’agit vraiment d’un complément au SQL que nous avons étudié en long et en large.

La clause having

Finalement, on peut faire porter des conditions sur les groupes, ou plus précisément sur le résultat de fonctions d’agrégation appliquées à des groupes avec la clause having. Par exemple, on peut sélectionner les appartements pour lesquels on connaît au moins deux copropriétaires.

select  idAppart, count(*) as nbProprios
from    Propriétaire
group by idAppart
having count(*) >= 2

On voit que la condition porte ici sur une propriété de l”ensemble des nuplets du groupe et pas de chaque nuplet pris individuellement. La clause having est donc toujours exprimée sur le résultat de fonctions d’agrégation, par opposition avec la clause where qui ne peut exprimer des conditions que sur les nuplets pris un à un.

Important

La requête ci-dessus pourrait s’exprimer en utilisant l’alias pour éviter d’avoir à répeter deux fois le count(*) (et pour la rendre plus claire).

select  idAppart, count(*) as nbProprios
from    Propriétaire
group by idAppart
having nbProprios >= 2

Il n’est malheureusement pas sûr que l’utilisation de l’alias dans le group by soit acceptée dans tous les systèmes.

Quelques exemples pour conclure. Toujours sur la base des voyageurs: quels voyageurs ont effectué au moins deux séjours ?

select v.nom as nomVoyageur, count(*) as 'nbSéjours'
from Voyageur as v, Séjour as s, Logement as l
where v.idVoyageur = s.idVoyageur
and l.code = s.codeLogement
group by v.idVoyageur
having count(*) > 1

Quels logements proposent moins de deux activités.

select l.nom
from Logement as l, Activité as a
where l.code = a.codeLogement
group by l.code
having count(*) < 2

Voici enfin une requête un peu complexe (sur la base des immeubles) sélectionnant la surface possédée par chaque copropriétaire pour l’immeuble 1. La surface possédée est la somme des surfaces d’appartements possédés par un propriétaire, pondérées par leur quote-part. On regroupe par propriétaire et on trie sur la surface possédée.

select prénom nom,
       sum(quotePart * surface / 100) as 'surfacePossédée'
from Personne as p1, Propriétaire as p2, Appart as a
where p1.id=p2.idPersonne
and  a.id=p2.idAppart
and  idImmeuble = 1
group by p1.id
order by sum(quotePart * surface / 100)

On obtient le résultat suivant.

nom

surfacePossédée

null

99.5000

Alice

125.0000

Alphonsine

300.5000

Quiz

Pourquoi peut-on effectuer des count(), sum() et autres fonctions d’agrégations sans clause group by (premier exemple du cours) ?

  1. Parce que dans ce cas chaque nuplet du résultat de la requête avant regroupement est un groupe, auquel on applique la fonction

  2. Parce que dans ce cas le résultat avant regroupement forme un seul et unique groupe

  3. Parce que la condition de sélection dans la clause where définit toujours autant de groupes qu’il y a de critères

Quel est le rôle de la clause having

  1. C’est un synonyme du where, avec lequel elle est interchangeable : on l’utilise pour des raisons de lisibilité

  2. Elle permet d’exprimer des conditions portant exclusivement sur les groupes, et pas sur les nuplets individuels

  3. Elle permet d’éliminer des nuplets de certains groupes, une fois ceux-ci constitués

La requête suivante

select nom, type, count(*) as Nombre, sum(capacité) as totalCapacité
from Logement
group by type

est-elle correcte ?

  1. Oui : toutes les clauses et fonctions d’agrégation sont bien utilisées

  2. Non, car il peut y avoir plusieurs noms de logement par type, et le résultat n’est donc pas en première forme normale

  3. Non, car il faut appliquer une fonction d’agrégation à tous les attributs de la clause select

La requête suivante

select count(*) as Nombre
from Logement
group by type
having type = 'Hôtel'

pourrait-elle s’écrire sans group by, en remplaçant la clause having par une clause where ?

  1. Oui

  2. Non

On cherche les lieux ayant au moins 3 auberges. Quelle est la bonne requête ?

  1. select lieu from Logement where type=’Auberge’ and count(*) > 3

  2. select lieu from Logement where type=’Auberge’ group by lieu having count(*) > 3

  3. select lieu from Logement group by type having type=’Auberge’ and count(*) > 3

S4: Mises à jour

Supports complémentaires:

Pas de vidéo sur cette partie triviale de SQL.

Les commandes de mise à jour (insertion, destruction, modification) sont considérablement plus simples que les interrogations.

Insertion

L’insertion s’effectue avec la commande insert, avec trois variantes. Dans la première on indique la liste des valeurs à insérer sans donner explicitement le nom des attributs. Le système suppose alors qu’il y a autant de valeurs que d’attributs, et que l’ordre des valeurs correspond à celui des attributs dans la table. On peut indiquer null pour les valeurs inconnues.

insert into Immeuble
values (1 'Koudalou' '3 rue des Martyrs')

Si on veut insérer dans une partie seulement des attributs, il faut donner la liste explicitement.

insert into Immeuble (id nom adresse)
values (1 'Koudalou' '3 rue des Martyrs')

Il est d’ailleurs préférable de toujours donner la liste des attributs. La description d’une table peut changer par ajout d’attribut, et l’ordre insert qui marchait un jour ne marchera plus le lendemain.

Enfin avec la troisième forme de insert il est possible d’insérer dans une table le résultat d’une requête. Dans ce cas la partie values est remplacée par la requête elle-même. Voici un exemple avec une nouvelle table Barabas dans laquelle on insère uniquement les informations sur l’immeuble « Barabas ».

create table Barabas (id int not null,
                     nom varchar(100) not null,
                     adresse varchar(200),
                     primary key (id)
)

insert into Barabas
select * from Immeuble where nom='Barabas'

Destruction

La destruction s’effectue avec la clause delete dont la syntaxe est:

delete from table
where condition

table étant bien entendu le nom de la table, et condition toute condition ou liste de conditions valide pour une clause where. En d’autres termes, si on effectue avant la destruction la requête

select * from table
where condition

on obtient l’ensemble des nuplets qui seront détruits par delete. Procéder de cette manière est un des moyens de s’assurer que l’on va bien détruire ce que l’on souhaite.

Modification

La modification s’effectue avec la clause update. La syntaxe est proche de celle du delete:

update table set A1=v1, A2=v2, ... An=vn
where condition

Comme précédemment table est la table, les Ai sont les attributs les vi les nouvelles valeurs, et condition est toute condition valide pour la clause where.