Numérique SQL

Importance des valeurs numériques dans les bases de données

Il est essentiel de comprendre l'importance des valeurs numériques dans les bases de données pour diverses raisons. Les valeurs numériques jouent un rôle essentiel dans : 1. Le stockage et la récupération efficaces des données dans les bases de données relationnelles, ce qui garantit des performances optimales. 2. La représentation d'un large éventail de données numériques, des petits entiers aux grands nombres à virgule flottante. 3. Faciliter les calculs mathématiques et les agrégations, tels que les totaux, les moyennes et les sommes. 4. Permettre des requêtes complexes impliquant des comparaisons numériques, des tris et des filtrages. 5. Représentation précise des valeurs monétaires, des pourcentages et des notations scientifiques.

Types de données numériques de base dans SQL

Le langage SQL prend en charge une variété de types de données numériques en fonction du système de base de données spécifique que tu utilises. Cependant, certains des types de données numériques de base les plus courants sont les suivants : 1. INTEGER : Les données de type entier stockent des nombres entiers sans décimales. Voici des exemples de types de données entières :2. DECIMALE & NUMÉRIQUE : Les types de données décimales et numériques peuvent stocker des nombres à virgule fixe, y compris le nombre entier et un nombre spécifié de chiffres fractionnaires. La précision et l'échelle de ces types de données peuvent être définies lors de la création du tableau. Par exemple, le type de données DECIMAL avec une précision de 10 et une échelle de 2 peut stocker des nombres allant de -99 999 999,99 à 99 999 999,99. 3. FLOAT & REAL : les types de données Float et Real peuvent stocker des nombres à virgule flottante avec une précision approximative. Ils conviennent pour des valeurs telles que les notations scientifiques et les grands nombres comportant une partie fractionnaire. Cependant, ils peuvent ne pas fournir de résultats exacts pour des opérations arithmétiques précises, comme dans les calculs financiers.Dans cet exemple, la colonne "id" est de type INT, la colonne "price" est de type DECIMAL avec une précision de 10 et une échelle de 2, et la colonne "weight" est de type FLOAT. Cette table permet de stocker et de gérer efficacement les données numériques relatives aux différents produits.

Explication des types numériques SQL

Dans cette section, nous allons examiner chacun des types de données numériques SQL courants - INTEGER, DECIMAL, REAL et FLOAT - et discuter en détail de leurs caractéristiques et utilisations uniques.

INTEGER

Le type de données INTEGER est utilisé pour stocker des nombres entiers sans composante fractionnaire. Ce type de données est idéal lorsque tu dois stocker et manipuler des quantités, par exemple pour compter des éléments ou classer des positions. Le type INTEGER peut être divisé en trois catégories :

• SMALLINT
• INT
• BIGINT

Chacune de ces catégories possède une plage distincte, comme l'illustre le tableau ci-dessous :Il est important de sélectionner le type de données approprié en fonction de la plage de valeurs que tu prévois de stocker, en tenant compte à la fois de l'efficacité de la mémoire et de la performance des requêtes.

DECIMALE

Le type de données DECIMAL est utilisé pour stocker des nombres exacts en virgule fixe, ce qui permet de représenter à la fois des composants entiers et fractionnaires. Cette caractéristique rend le type DECIMAL particulièrement adapté au traitement des données financières, telles que les prix et les valeurs monétaires. Lors de la définition d'une colonne DECIMAL, tu peux spécifier la précision et l'échelle, qui déterminent respectivement le nombre total de chiffres et le nombre de chiffres après la virgule. Par exemple, un type de données DECIMAL(7,2) peut stocker des valeurs comportant jusqu'à 7 chiffres, dont 2 chiffres après la virgule. Exemple de syntaxe :CREATE TABLE transactions ( id INT PRIMARY KEY, amount DECIMAL(7, 2) ) ; Cette table stockera les montants des transactions avec une précision de 7 chiffres et une échelle de 2 chiffres, ce qui signifie que des valeurs allant de -99999,99 à 99999,99 peuvent être stockées.

REAL

Le type de données REAL est utilisé pour stocker des nombres approximatifs à virgule flottante, ce qui permet de représenter des nombres réels avec différents degrés de précision. Le type REAL peut être utile pour traiter des données scientifiques, des mesures ou des calculs qui ne nécessitent pas une précision exacte. Il est essentiel de noter que le type REAL peut entraîner de légères imprécisions lors des opérations arithmétiques en raison de la nature de la représentation en virgule flottante. Par conséquent, ce type de données ne convient pas aux calculs financiers ou à d'autres situations où une précision exacte est requise. Exemple de syntaxe : CREATE TABLE sensor_data ( id INT PRIMARY KEY, temperature REAL ) ; Cette table stockera les mesures de température sous forme de nombres approximatifs en virgule flottante.

FLOAT

Le type de données FLOAT est similaire au type de données REAL en ce sens qu'il stocke des nombres approximatifs à virgule flottante. Cependant, le type FLOAT peut stocker une plus grande gamme de valeurs et offre généralement une plus grande précision que le type REAL. Le type de données FLOAT peut être idéal pour représenter des données numériques étendues avec des composantes fractionnaires, telles que des notations scientifiques ou des mesures importantes. Comme pour le type de données REAL, il est essentiel de se rappeler que le type FLOAT peut ne pas fournir des résultats exacts pour des opérations arithmétiques précises, et ne doit pas être utilisé pour des calculs financiers ou d'autres situations qui exigent une précision exacte. Exemple de syntaxe : CREATE TABLE scientific_measurements ( id INT PRIMARY KEY, value FLOAT ) ; Cette table stockera les mesures scientifiques sous forme de nombres approximatifs à virgule flottante avec une plus grande précision que le type de données REAL.

Expressions de valeurs numériques en SQL : Opérateurs arithmétiques

Les opérateurs arithmétiques SQL sont des outils essentiels pour effectuer des calculs sur des valeurs numériques dans les requêtes SQL. En appliquant ces opérateurs, tu peux calculer diverses opérations arithmétiques, telles que l'addition, la soustraction, la multiplication, la division et même le module. Cette section examine en profondeur chacun de ces opérateurs, y compris leur syntaxe et leur utilisation.

Addition

L'opérateur d'addition (+) en SQL est utilisé pour additionner deux valeurs numériques. Tu peux utiliser cet opérateur pour combiner des quantités, calculer des totaux ou des sommes dans tes requêtes. Exemple de syntaxe : SELECT prix + taxe AS coût_total FROM transactions ; Dans cet exemple, l'opérateur d'addition (+) est utilisé pour calculer le "coût_total" en ajoutant les colonnes "prix" et "taxe" pour chaque ligne du tableau "transactions".

Multiplication

L'opérateur de multiplication (*) en SQL est utilisé pour multiplier deux valeurs numériques ensemble. Tu peux utiliser cet opérateur pour calculer des produits, calculer des totaux en fonction de la quantité et du prix unitaire, ou trouver la surface ou le volume en multipliant les longueurs et les largeurs. Exemple de syntaxe : SELECT quantity * unit_price AS total_price FROM order_details ; Dans cet exemple, l'opérateur de multiplication (*) est utilisé pour calculer le 'total_price' en multipliant les colonnes 'quantity' et 'unit_price' pour chaque ligne du tableau 'order_details'.

Division

L'opérateur de division (/) en SQL est utilisé pour diviser une valeur numérique par une autre. Tu peux utiliser cet opérateur pour calculer des rapports, déterminer des taux ou calculer la valeur moyenne d'un ensemble de nombres. Exemple de syntaxe : SELECT total_sales / nombre_de_ventes AS average_sale FROM sales_summary ; Dans cet exemple, l'opérateur de division (/) est utilisé pour calculer la 'moyenne_de_ventes' en divisant la colonne 'total_sales' par la colonne 'nombre_de_ventes' pour chaque ligne du tableau 'sales_summary'.

Module

L'opérateur de module (%) en SQL est utilisé pour calculer le reste après avoir divisé une valeur numérique par une autre. Cet opérateur peut être utile lorsque tu dois déterminer si un nombre est divisible par un autre nombre, ou lorsque tu dois regrouper des nombres en catégories de taille égale. Exemple de syntaxe : SELECT customer_id, order_id % 3 AS order_group FROM orders ; Dans cet exemple, l'opérateur modulus (%) est utilisé pour calculer le 'groupe_ordre' en divisant la colonne 'order_id' par 3 et en obtenant le reste pour chaque ligne du tableau 'orders'.

Fonctions numériques SQL

Les fonctions numériques SQL sont des fonctions intégrées que tu peux utiliser pour effectuer des opérations mathématiques et manipuler des données numériques dans tes requêtes SQL. Ces fonctions peuvent simplifier tes calculs et améliorer la lisibilité de tes requêtes. Dans cette section, nous allons explorer quelques fonctions numériques SQL couramment utilisées, notamment ROUND, FLOOR, CEILING, ABS et RAND.

ROND

La fonction ROUND de SQL est utilisée pour arrondir une valeur numérique à un nombre spécifié de décimales. La syntaxe de la fonction ROUND est la suivante : ROUND(valeur, [décimales]) Exemple de syntaxe : SELECT ROUND(montant_des_ventes, 2) AS rounded_sales FROM sales_data ; Dans cet exemple, la fonction ROUND est utilisée pour arrondir la colonne 'montant_des_ventes' à 2 décimales pour chaque ligne du tableau 'sales_data'.

FLOOR

La fonction FLOOR de SQL est utilisée pour arrondir une valeur numérique à la valeur entière la plus proche. La syntaxe de la fonction FLOOR est la suivante : FLOOR(valeur). Exemple de syntaxe : SELECT FLOOR(average_rating) AS rounded_rating FROM product_reviews ; Dans cet exemple, la fonction FLOOR est utilisée pour arrondir la colonne 'average_rating' à l'entier le plus proche pour chaque ligne du tableau 'product_reviews'.

PLAFOND

La fonction CEILING de SQL est utilisée pour arrondir une valeur numérique à l'entier le plus proche. La syntaxe de la fonction CEILING est la suivante : CEILING(valeur). Exemple de syntaxe : SELECT CEILING(minutes_jouées) AS rounded_minutes FROM game_stats ; Dans cet exemple, la fonction CEILING est utilisée pour arrondir la colonne 'minutes_jouées' à l'entier le plus proche pour chaque ligne du tableau 'game_stats'.

ABS

La fonction ABS de SQL est utilisée pour renvoyer la valeur absolue d'une valeur numérique, c'est-à-dire la valeur non négative de l'entrée sans tenir compte de son signe. La syntaxe de la fonction ABS est la suivante : ABS(valeur). Exemple de syntaxe : SELECT ABS(perte_profit) AS absolute_profit_loss FROM financials ; Dans cet exemple, la fonction ABS est utilisée pour calculer la valeur absolue de la colonne 'perte_profit' pour chaque ligne du tableau 'financials', ce qui rend toutes les valeurs de perte_profit non négatives.

RAND

La fonction RAND de SQL est utilisée pour générer une valeur flottante aléatoire comprise entre 0 (inclus) et 1 (exclu). La syntaxe de la fonction RAND est la suivante : RAND(seed). Le paramètre facultatif 'seed' peut être fourni pour produire une séquence répétable de nombres aléatoires. Exemple de syntaxe : SELECT RAND() AS random_number FROM products ; Dans cet exemple, la fonction RAND est utilisée pour générer une valeur flottante aléatoire comprise entre 0 et 1 pour chaque ligne du tableau 'produits'.

Exemples et applications numériques en SQL

Lors de la création d'une table en SQL, il est essentiel de définir les types de données pour chaque colonne afin de s'assurer que la base de données stocke, récupère et traite efficacement les données. Définir avec précision les types de données numériques permet d'améliorer considérablement les performances et de réduire la probabilité d'incohérences dans les données. Voici quelques exemples de création de tables avec des colonnes numériques :CREATE TABLE employees ( id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(255), age SMALLINT, salary DECIMAL(10, 2) ) ; CREATE TABLE inventory ( product_id INT PRIMARY KEY, product_name VARCHAR(255), quantity_in_stock INT, unit_price DECIMAL(7, 2), weight_kg FLOAT ) ; Dans ces exemples, différents types de données numériques sont utilisés, tels que INT pour les entiers, SMALLINT pour les petits entiers, DECIMAL pour les nombres à virgule fixe et FLOAT pour les nombres à virgule flottante.

Travailler avec des relations de clés primaires et étrangères

La création de relations entre les tables est une caractéristique essentielle des bases de données relationnelles. Les clés primaires et les clés étrangères jouent un rôle essentiel dans l'établissement de ces relations. Dans la plupart des cas, ces clés sont des colonnes numériques dans les tables qui identifient de façon unique les enregistrements et créent des liens entre les entités liées. Prenons l'exemple de deux tables, "commandes" et "détails_de_la_commande". La table 'orders' contient une colonne de clé primaire 'order_id', tandis que la table 'order_details' possède une colonne de clé étrangère 'order_id_fk' qui fait référence à la clé primaire de la table 'orders'. CREATE TABLE orders ( order_id INT PRIMARY KEY, customer_id INT, order_date DATE ) ; CREATE TABLE order_details ( detail_id INT PRIMARY KEY, order_id_fk INT, product_id INT, quantity INT, FOREIGN KEY (order_id_fk) REFERENCES orders(order_id) ) ; Dans cet exemple, la clé primaire 'order_id' du tableau 'orders' et la clé étrangère 'order_id_fk' du tableau 'order_details' sont toutes deux des nombres entiers. La colonne de clé étrangère 'order_id_fk' établit une relation entre les deux tables, ce qui te permet de les joindre dans des requêtes basées sur cette valeur numérique.

Manipulation de données numériques en SQL

L'insertion de données numériques dans une table implique l'utilisation de l'instruction INSERT avec des valeurs appropriées pour les colonnes numériques. Lorsque tu manipules des valeurs numériques, assure-toi que les valeurs correspondent aux types de données et aux contraintes définies pour les colonnes. Voici un exemple d'insertion de données numériques dans une table "produits" : INSERT INTO products (id, name, price, weight) VALUES (1, 'Laptop', 999.99, 3.1), (2, 'Smartphone', 899.99, 0.5), (3, 'Tablet', 499.99, 0.9) ; Dans cet exemple, les colonnes numériques 'price' (DECIMAL) et 'weight' (FLOAT) se voient attribuer des valeurs numériques qui correspondent à leurs types de données respectifs.

Mise à jour des données numériques

La mise à jour des données numériques d'une table implique l'utilisation de l'instruction UPDATE avec la clause SET pour définir les nouvelles valeurs des colonnes numériques. Voici un exemple de mise à jour du tableau 'order_details' pour augmenter la quantité d'un produit spécifique dans une commande : UPDATE order_details SET quantity = quantity + 1 WHERE detail_id = 5 ; Dans cet exemple, la colonne numérique 'quantity' (INT) est augmentée de 1 pour l'enregistrement dont la valeur 'detail_id' est 5.

Interroger les données numériques

L'interrogation de données numériques en SQL implique l'utilisation de l'instruction SELECT avec divers opérateurs arithmétiques, fonctions SQL ou fonctions d'agrégation pour effectuer des calculs ou appliquer des filtres basés sur des valeurs numériques. Voici quelques exemples d'interrogation de données numériques : -- Calcule le prix total de chaque article de la table order_details SELECT product_id, quantity, unit_price, quantity * unit_price AS total_price FROM order_details ; -- Trouve toutes les commandes dont le montant total est supérieur à 1000 SELECT order_id, SUM(quantity * unit_price) AS total_amount FROM order_details GROUP BY order_id HAVING total_amount > 1000 ; Dans ces exemples, les valeurs numériques sont utilisées dans les calculs et les filtres pour extraire les données pertinentes des tables.

Suppression des données numériques

La suppression de données numériques en SQL implique l'utilisation de l'instruction DELETE avec une clause WHERE basée sur des valeurs numériques pour cibler des enregistrements spécifiques à supprimer. Voici un exemple de suppression d'enregistrements de la table 'order_details' dont la quantité de produit est inférieure à un seuil spécifié : DELETE FROM order_details WHERE quantity < 5 ; Dans cet exemple, tous les enregistrements dont la valeur numérique de la quantité est inférieure à 5 sont supprimés du tableau 'order_details'.

Optimiser les requêtes impliquant des données numériques

Pour optimiser les requêtes qui impliquent des données numériques, garde à l'esprit les bonnes pratiques suivantes : 1. Utilise l'indexation sur les colonnes numériques qui sont fréquemment utilisées dans les filtres, les jointures ou les opérations de tri. 2. Applique les filtres au début de la requête pour réduire le nombre d'enregistrements traités dans les opérations suivantes. 3. Sélectionner uniquement les colonnes ou les agrégats requis, plutôt que de renvoyer toutes les colonnes de la table. 4. Utilise les fonctions d'agrégation appropriées (par exemple, SUM, AVG, MIN ou MAX) pour des tâches spécifiques au lieu de mettre en œuvre des calculs personnalisés. 5. Envisage des fonctions de fenêtre pour effectuer des calculs sur un ensemble de lignes liées à la ligne actuelle. La mise en œuvre de ces meilleures pratiques t'aidera à écrire des requêtes efficaces qui exploitent efficacement les données numériques.

Gestion des valeurs nulles et des contraintes

Lorsque tu travailles avec des données numériques en SQL, tu peux rencontrer des valeurs nulles ou des contraintes telles que les clés primaires, les clés étrangères et les clés uniques. Il est essentiel de gérer ces scénarios de manière appropriée pour maintenir l'intégrité des données et éviter les erreurs dans tes requêtes. 1. Lors de l'insertion de données numériques, assure-toi que les valeurs respectent les contraintes de clé primaire, de clé étrangère ou de clé unique définies sur les colonnes. 2. Lors de l'agrégation ou du calcul de valeurs nulles dans des colonnes numériques, sache que les fonctions SQL peuvent renvoyer des valeurs nulles ou les ignorer dans les calculs. Tu peux utiliser les fonctions COALESCE ou NULLIF pour gérer les valeurs nulles dans ces cas. 3. Inclus dans tes scripts SQL des techniques appropriées de traitement des erreurs ou des exceptions pour gérer les exceptions de violation de contrainte ou les problèmes de type de données qui peuvent survenir pendant les opérations de manipulation des données. En abordant ces scénarios de valeurs nulles et de contraintes, tu peux maintenir l'intégrité de tes données numériques et garantir une expérience fluide et sans erreur lorsque tu travailles avec tes bases de données SQL.