SQL Cheat Sheet (PDF à télécharger)

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Qu'est-ce qu'une Cheat Sheet ?

UneCheat Sheet est une antisèche qui regroupe les commandes les plus courantes pour débuter en SQL. Cet outil vous permet d'exécuter vos premières requêtes et de manipuler des bases de données de manière rapide et efficace.

Exemple de dataset

Pour illustrer les différentes commandes dans cette cheat sheet SQL, nous avons pris l'exemple d’un dataset composé de 2 tables : 

•  bakery_listings, qui dénombre les boulangeries dans 5 villes françaises, avec différentes informations comme le nombre moyen de clients, et la région. 
• city_listings, qui nous fournit des informations générales sur 5 villes françaises. 

Table bakery_listings

Table city_listings

Sélectionner des données 

Sélectionner toutes les colonnes d’une table

SELECT * 
FROM bakery_listings;

Sélectionner uniquement certaines colonnes 

SELECT city, avg_daily_customers 
FROM bakery_listings;

Sélectionner des données et les trier par ordre croissant

SELECT ID, city 
FROM bakery_listings 
ORDER BY count ASC;

Pour les trier par ordre décroissant, remplacer ASC par DESC.

Sélectionner uniquement les premières lignes d’une table

SELECT * 
FROM bakery_listings 
LIMIT 5;

Filtrer les données à partir d’une colonne texte

Filtrer à partir d’une colonne texte avec une seule condition

SELECT * 
FROM bakery_listings
WHERE city = 'Paris';

Filtrer à partir d’une colonne texte avec plusieurs conditions

SELECT * 
FROM bakery_listings
WHERE city IN ( 'Paris',’Toulouse’);

Filtrer à partir d’une colonne texte selon le début et la fin du texte

SELECT * 
FROM bakery_listings 
WHERE city LIKE 'P%' AND Arrondissement NOT LIKE '%e';

Cette commande affiche toutes les villes dont le nom commence par 'P' et ne se termine pas par 'e'.

Filtrer les données à partir d’une colonne nombre

Filtrer à partir d’une colonne nombre avec une seule condition

SELECT *
 FROM bakery_listings
WHERE avg_daily_customers >= 150;

Cette commande affiche toutes les villes où le nombre moyen de clients quotidiens est supérieur ou égal à 150. Il est également possible de filtrer en utilisant les autres opérateurs de comparaison numérique : 

• = pour égal 
• > pour strictement supérieur à 
• < pour strictement inférieur à 
• =< pour  inférieur ou égal à 

Filtrer à partir d’une colonne nombre avec une plage de valeurs 

SELECT * 
FROM bakery_listings
WHERE avg_daily_customers BETWEEN 100 AND 300;

Cette commande affiche toutes les villes où le nombre moyen de clients quotidiens dans les boulangeries est compris entre 100 et 300.

Filtrer pour n’afficher que les lignes où une valeur est manquante

SELECT * 
FROM bakery_listings 
WHERE avg_daily_customers IS NULL;

Il est également possible d’afficher uniquement les lignes où la donnée n’est pas manquante, en utilisant la commande IS NOT NULL. 

Filtrer les données à partir de plusieurs conditions

Logique AND

SELECT * 
FROM bakery_listings
WHERE city = 'Paris' AND count > 3;

Logique OR 

SELECT * 
FROM bakery_listings
WHERE city = 'Paris' OR count > 3;

Agréger des données

SUM() pour calculer la somme 

SELECT SUM(count) 
FROM bakery_listings;

Cette commande calcule le nombre total de boulangeries dans toutes les villes de notre table.

MAX() pour récupérer la valeur maximale 

SELECT MAX(avg_daily_customers) 
FROM bakery_listings;

Pour récupérer la valeur minimale, utiliser la fonction d’agrégation MIN(). 

AVG() pour calculer la moyenne

SELECT AVG(count) 
FROM bakery_listings;

Cette commande calcule le nombre moyen de boulangeries par ville. 

ROUND() pour arrondir les résultats

SELECT ROUND(AVG(count)) 
FROM bakery_listings;

Cette commande arrondit le nombre moyen de boulangeries par ville. 

Utilisation de ses fonctions avec GROUP BY 

SELECT region, SUM(count) 
FROM bakery_listings 
GROUP BY region;

Cette commande très puissante permet de grouper plusieurs lignes en fonction du contenu d’une colonne. Par exemple, ici on groupe les données en fonction de la colonne région et on calcule le nombre de boulangeries dans chaque région. 

Opérations de Jointure

Les jointures permettent de combiner en une seule table les données provenant de plusieurs tables ayant une colonne en commun. 

Dans le cas de notre dataset, les 2 tables bakery_listings et city_listings ont en commun la colonne city qu’on va pouvoir utiliser comme clé de jointure. 

INNER JOIN

SELECT *
FROM bakery_listings
INNER JOIN city_listings ON bakery.listings.city = city_listings.city;

LEFT JOIN

SELECT *
FROM bakery_listings
LEFT JOIN city_listings ON bakery.listings.city = city_listings.city;

RIGHT JOIN

SELECT *
FROM bakery_listings
RIGHT JOIN city_listings ON bakery.listings.city = city_listings.city;

FULL JOIN

SELECT *
FROM bakery_listings
FULL JOIN city_listings ON bakery.listings.city = city_listings.city;

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Questions fréquentes

Quelle est la différence entre le SQL et le NoSQL ? 

SQL structure les données de manière relationnelle, en tables avec des relations définies. NoSQL stocke les données dans des formats libres comme les documents, les graphes. 

Comment apprendre SQL gratuitement ? 

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MySQL est populaire pour sa facilité d'utilisation, sa robustesse et sa compatibilité multiplateforme. Il est également open source et dispose d'une grande communauté de support.