Formation : SQL et bases de données relationnelles avec MySQL

• Débutants souhaitant apprendre à travailler avec des bases de données relationnelles sans aucune expérience préalable.
• Développeurs front-end ou débutants en backend voulant comprendre et manipuler les données côté serveur.
• Personnes en reconversion vers le développement web ayant besoin de maîtriser SQL pour aborder PHP, Java ou Python.
• Chefs de projet, product managers ou analystes amenés à lire et comprendre des données sans passer par un développeur.

• Comprendre le modèle relationnel et le rôle d'un système de gestion de base de données
• Créer des tables avec les types de données adaptés et les contraintes d'intégrité
• Écrire des requêtes SQL de lecture, insertion, modification et suppression
• Filtrer, trier et regrouper des données avec WHERE, ORDER BY et GROUP BY
• Maîtriser les jointures pour interroger plusieurs tables simultanément
• Utiliser les sous-requêtes et les fonctions d'agrégation
• Concevoir un schéma de base de données à partir d'un besoin métier : MCD et MLD
• Optimiser des requêtes simples avec les index
• Utiliser MySQL et phpMyAdmin comme environnement de travail principal

• Qu'est-ce qu'une base de données ? Pourquoi stocker les données de manière structurée
• Le modèle relationnel : tables, lignes, colonnes, relations
• Les SGBD les plus utilisés : MySQL, PostgreSQL, SQLite, Oracle, SQL Server
• Différence entre SQL et NoSQL : quand choisir l'un ou l'autre
• SQL dans l'écosystème développeur : indispensable pour PHP, Java, Python, Node.js

• Installer MySQL avec XAMPP ou Laragon et accéder à phpMyAdmin
• Naviguer dans phpMyAdmin : créer une base de données, explorer les tables
• Se connecter à MySQL en ligne de commande
• Exécuter sa première requête SQL : SELECT 1+1
• Cas pratique : créer une base de données et explorer son interface

• Les types de données MySQL : INT, BIGINT, VARCHAR, TEXT, BOOLEAN, DATE, DATETIME, DECIMAL
• Choisir le bon type selon les données : taille, précision, performances
• CREATE TABLE : syntaxe complète avec types et contraintes
• Les contraintes : NOT NULL, UNIQUE, DEFAULT, CHECK
• Clés primaires : PRIMARY KEY et AUTO_INCREMENT
• Cas pratique : créer les tables d'une application de gestion de contacts

• ALTER TABLE : ajouter, modifier et supprimer une colonne
• RENAME TABLE : renommer une table
• DROP TABLE : supprimer une table et ses données
• TRUNCATE TABLE : vider une table sans la supprimer
• Les commentaires SQL : documenter son schéma
• Cas pratique : faire évoluer le schéma de l'application de contacts

• INSERT INTO : insérer un ou plusieurs enregistrements
• INSERT ... SELECT : insérer des données issues d'une autre table
• SELECT : lire toutes les colonnes ou une sélection
• DISTINCT : éliminer les doublons dans les résultats
• Les alias : AS pour renommer colonnes et tables dans les résultats
• LIMIT et OFFSET : paginer les résultats
• Cas pratique : peupler et interroger une table de produits

• UPDATE : modifier un ou plusieurs enregistrements avec WHERE
• DELETE : supprimer des enregistrements ciblés avec WHERE
• La règle d'or : toujours tester avec SELECT avant UPDATE ou DELETE
• ON UPDATE et ON DELETE : comportement des clés étrangères
• Transactions : BEGIN, COMMIT, ROLLBACK pour sécuriser les opérations critiques
• Cas pratique : mettre à jour des prix et supprimer des produits expirés

• Opérateurs de comparaison : =, !=, >, <, >=, <=
• Opérateurs logiques : AND, OR, NOT
• BETWEEN : filtrer dans un intervalle
• IN et NOT IN : filtrer selon une liste de valeurs
• LIKE et NOT LIKE : recherche par motif avec % et _
• IS NULL et IS NOT NULL : gérer les valeurs manquantes
• Cas pratique : requêtes de filtrage avancées sur un catalogue de produits

• ORDER BY : trier par une ou plusieurs colonnes, ASC et DESC
• LIMIT et OFFSET : implémenter une pagination
• CASE WHEN : créer des colonnes calculées conditionnelles
• COALESCE : remplacer les valeurs NULL par une valeur par défaut
• Cas pratique : top 10 des produits les plus vendus avec pagination

• COUNT : compter les enregistrements
• SUM : calculer une somme
• AVG : calculer une moyenne
• MIN et MAX : trouver le minimum et le maximum
• Combiner plusieurs fonctions d'agrégation dans une même requête
• Cas pratique : statistiques de ventes par période

• GROUP BY : regrouper les résultats par valeur
• HAVING : filtrer les groupes après agrégation
• Différence entre WHERE et HAVING : quand utiliser l'un ou l'autre
• GROUP BY avec plusieurs colonnes
• Cas pratique : chiffre d'affaires par catégorie avec filtre sur le minimum

• Pourquoi les jointures : interroger plusieurs tables liées
• INNER JOIN : retourner uniquement les enregistrements qui correspondent dans les deux tables
• LEFT JOIN : retourner tous les enregistrements de la table gauche même sans correspondance
• RIGHT JOIN : retourner tous les enregistrements de la table droite
• Les clés étrangères : FOREIGN KEY et contraintes référentielles
• Jointures sur plusieurs tables : enchaîner plusieurs JOIN
• Cas pratique : commandes avec leurs clients, produits et catégories en une seule requête

• FULL OUTER JOIN : tous les enregistrements des deux tables
• SELF JOIN : joindre une table avec elle-même
• CROSS JOIN : produit cartésien
• Optimiser les jointures : index sur les clés étrangères
• Cas pratique : arborescence de catégories avec self join
• Atelier : enchaîner jointures classiques et avancées sur un schéma complet

• Sous-requête dans WHERE : filtrer selon le résultat d'une autre requête
• Sous-requête dans SELECT : calculer une valeur par ligne
• Sous-requête dans FROM : utiliser un résultat comme table temporaire
• EXISTS et NOT EXISTS : tester l'existence d'enregistrements liés
• Sous-requête corrélée : référencer la table parente
• Cas pratique : trouver les clients n'ayant passé aucune commande

• CREATE VIEW : encapsuler une requête complexe dans une vue réutilisable
• Avantages des vues : simplification, sécurité, maintenabilité
• CTE (Common Table Expression) avec WITH : structurer les requêtes complexes
• Cas pratique : vue des commandes en cours avec CTE pour le calcul du total

• Pourquoi les index : accélérer les recherches sur les grandes tables
• Créer un index simple et un index composite
• EXPLAIN : analyser le plan d'exécution d'une requête
• Quand ne pas indexer : coût en écriture et en stockage
• Les index sur les clés étrangères : la règle de base
• Cas pratique : analyser et optimiser une requête lente avec EXPLAIN
• Atelier : comparer les temps d'exécution avant et après indexation sur un jeu de données volumineux

• Le MCD (Modèle Conceptuel des Données) : entités, attributs, associations
• Les cardinalités : 1-1, 1-N, N-N et leur traduction en tables
• Le MLD (Modèle Logique des Données) : transformer le MCD en schéma SQL
• Les formes normales : 1NF, 2NF, 3NF — comprendre et appliquer
• Les tables de jointure pour les relations N-N

• Analyser un cahier des charges et identifier les entités
• Dessiner le MCD puis le MLD
• Générer le SQL de création à partir du MLD
• Cas pratique : concevoir le schéma complet d'une plateforme e-commerce

• Cahier des charges : base de données d'une plateforme de réservation ou d'un réseau social simplifié
• Étape 1 : modélisation MCD et MLD à partir du cahier des charges
• Étape 2 : création du schéma SQL avec toutes les contraintes
• Étape 3 : insertion de jeux de données réalistes
• Étape 4 : écriture de requêtes métier complexes avec jointures, agrégations et sous-requêtes

• Présentation des choix de modélisation par chaque participant
• Revue collective : qualité du schéma, index manquants, requêtes optimisables
• Retour formateur individualisé sur le projet rendu
• Ouverture : SQL dans les frameworks — Doctrine (Symfony), Eloquent (Laravel), Hibernate (Spring Boot), SQLAlchemy (Python)

• Écrire des requêtes SQL complexes avec jointures, sous-requêtes et agrégations
• Modéliser une base de données relationnelle à partir d'un cahier des charges
• Créer et maintenir un schéma de base de données avec les contraintes d'intégrité
• Identifier et corriger les problèmes de performance sur des requêtes lentes
• Utiliser MySQL en ligne de commande et via une interface graphique

• En cours de formation : exercices de requêtage corrigés à chaque module
• En fin de formation : conception d'un schéma complet et écriture de requêtes métier sur un cas réel
• Questionnaire d'auto-évaluation des acquis en fin de parcours

• Écriture de requêtes SQL syntaxiquement correctes retournant les résultats attendus
• Utilisation adaptée des jointures selon le type de relation entre les tables
• Modélisation correcte d'un schéma avec clés primaires, clés étrangères et contraintes d'intégrité
• Application des formes normales pour éviter la redondance des données
• Utilisation pertinente des index sur les colonnes fréquemment interrogées

Cette formation a été créée en 2026. Les indicateurs de résultats (taux de satisfaction, taux d’atteinte des objectifs, taux d’assiduité) seront publiés sur cette page à l’issue des premières sessions réalisées.

• Support de cours numérique mis à disposition des apprenants
• Scripts SQL de démonstration avec jeux de données réalistes par module
• Environnement de développement : MySQL + phpMyAdmin via XAMPP ou Laragon
• Pour le distanciel : visioconférence (Zoom ou équivalent), partage d'écran, chat en direct
• Accès à la plateforme pédagogique LaPolaris (supports, ressources, émargement)

• Feuilles d'émargement signées par demi-journée (présentiel) ou émargement numérique (distanciel)
• Traçabilité des activités pédagogiques réalisées
• Attestation d'assiduité délivrée en fin de formation
• Suivi individuel via les exercices de requêtage corrigés et le projet de synthèse