SQL est-il toujours pertinent en 2024 ?

28 november 2023

Au cours des deux dernières décennies, SQL a gagné en popularité et en importance significative. Ce langage de programmation a permis aux utilisateurs d’exécuter diverses opérations avec des bases de données. L’avenir de SQL reste un sujet important. Avec l’évolution constante de l’IA et des défis croissants tels que Big Data, la pertinence de SQL devient un sujet de débat. Cet article vous permettra de comprendre plus sur l'évolution de SQL, ses principales fonctionnalités et les défis auxquels il fait face.  Ainsi, vous apprendrez davantage non seulement la distinction entre le SQL et le SQL Server, mais aussi leur utilisation respective. 

Pourquoi utiliser SQL ?

SQL est un langage de programmation créé pour faciliter la communication entre les organisations et leurs bases de données relationnelles. En utilisant SQL, vous pouvez récupérer, trier, accéder et mettre à jour des informations avec une grande rapidité et simplicité. Découvrez ci-dessous les différentes manières d’utiliser SQL :

  • Gestion et création de bases : SQL permet de gérer efficacement les bases de données existantes et de générer de nouvelles.
  • Utilisation de données provenant de multiples sources : les données sont généralement stockées dans différents emplacements, par exemple dans plusieurs tables. Avec SQL, vous pouvez utiliser une fonction spécifique qui joint ces tables afin qu'elles puissent créer des réponses à des problèmes plus complexes.
  • Création de rapports de données : vous pouvez structurer différentes sorties dans un rapport cohérent auquel d'autres ont accès. Cela simplifie la communication et l’interprétation globales de l’analyse, ce qui contribue en outre à une prise de décision plus argumentée.
  • Exploration des données : SQL offre la possibilité d’accéder à des données spécifiques réparties dans différentes bases de données.

Différence entre SQL et SQL Server

Bien que SQL et SQL Server semblent similaires, ils présentent des différences notables. SQL est un langage de requête destiné à produire certaines commandes afin que des bases de données relationnelles puissent être spécifiées. Le SQL Server est un système de gestion de base de données qui effectue ces requêtes SQL.

Une autre différence concerne les mises à jour. SQL n'est fourni avec aucune mise à jour car toutes les requêtes codées SQL dans la base de données resteront toujours les mêmes. En revanche, SQL Server propose des mises à jour car les utilisateurs possèdent réellement ces licences. Par conséquent, Microsoft les révise régulièrement, ce qui entraîne des mises à jour.

Une troisième différence entre SQL et SQL Server est liée à la plateforme. Comme mentionné ci-dessus, les requêtes SQL restent constantes, le langage peut donc être utilisé sur n'importe quel appareil et n'importe quel système d'exploitation. Cependant SQL Server n'est pas open source, la licence ne peut donc pas être utilisée sur tous les systèmes et dépend donc de la plateforme.

Objectif principal de SQL Server 2022

L'un des principaux objectifs et avantages de SQL Server 2022 est la possibilité d'utiliser des solutions hybrides. Par exemple, avec SQL Server 2022, vous pouvez créer une connexion avec Azure Synapse Analytics via la fonctionnalité Azure Synapse Link. De cette façon, vous n'avez pas besoin de répliquer ou de déplacer des données pour obtenir un aperçu clair de vos bases de données SQL Server 2022. De plus, avec Azure Synapse Link, vous pouvez connecter SQL Server 2022 à Azure Synapse Analytics et obtenir une analyse plus claire de votre base de données.

En savoir plus sur les fonctionnalités de SQL Server 2022.

SQL : prévisions pour l’avenir

La science des données a connu une expansion sans précédent au cours des deux dernières décennies et cette croissance semble vouloir se poursuivre dans un avenir proche. Les scientifiques sont déterminés à poursuivre ces progrès et l'un des outils les plus importants pour y parvenir est SQL. Alors que le volume, la variété et la vélocité des données ne cessent d’augmenter SQL joue un rôle fondamental en permettant aux utilisateurs d'analyser et surtout d'interroger toutes ces données. De plus, la compatibilité de SQL avec les frameworks informatiques distribués comme Apache Flink et Apache Kafka constitue une fonctionnalité inestimable qui favorise un traitement et une analyse efficaces des données.

Une autre valeur ajoutée résultant de l’utilisation continue de SQL réside dans son aptitude au traitement des flux. Cette capacité permet aux utilisateurs de transformer, analyser, filtrer ou enrichir les données à une vitesse fulgurante. Dans un contexte où les données croissant de manière exponentielle, la maîtrise de SQL se révèle être un atout considérable dans divers domaines d’expertise, constituant ainsi une compétence hautement précieuse à posséder.  

Intelligence artificielle

Avec le développement de l’Intelligence Artificielle se pose la question : “ L’IA remplacera-t-elle SQL ? ” Cette interrogation est légitime. A ce jour, l’étendue des capacités futures de l’IA demeure incertaine. La programmation avec SQL nécessite toujours l’intervention humaine. L’IA montre des lacunes quant à l’adaptation humaine et l’interprétation de certaines exigences. Pour cette raison, l’IA ne constitue pas (encore) une menace.

Pour l’instant, l’intelligence artificielle peut et est bénéfique pour les programmeurs SQL. Elle peut générer des requêtes, exiger des tâches récurrentes et routinières, ainsi qu’optimiser les performances des bases de données pour une efficacité accrue. Ainsi, pour le moment, l’IA est davantage un outil de soutien pour les programmeurs SQL qu’une menace.

Big Data

SQL est un excellent moyen de travailler avec le Big Data. Si la sécurité, la validité des données, la fiabilité et la cohérence priment au sein de votre organisation. SQL s’avère être l’outil idéal. SQL est le plus compatible lorsque des bases de données relationnelles sont utilisées. Voici quelques conseils à considérer lors de l’utilisation de SQL pour le Big Data :

  • Vous pouvez garantir la cohérence des données, en étiquetant les vues et les clés et en supprimant les tables et colonnes obsolètes.
  • Les bonnes pratiques sont là pour une raison précise et ne devraient pas être négligées, car elles garantissent une analyse plus fluide. Elles ne doivent pas être ignorées, car leur application garantit une analyse plus fluide. Quelques exemples sont l’utilisation appropriée des majuscules et des minuscules, le respect de l’exécution SQL et l’utilisation de noms descriptifs.
  • Assurez-vous que votre base de données efface les données inutiles. De cette façon, votre base de données est normalisée.