SOUS-REQUÊTES ET REQUÊTES AVANCÉES

• Sous-requêtes scalaires dans SELECT et WHERE : syntaxe et cas d'usage
• Sous-requêtes corrélées : dépendance à la requête parente, performance
• Opérateurs EXISTS, ANY, ALL : utilisation avec des sous-requêtes
• CTEs (Common Table Expressions) : WITH, récursivité, lisibilité
• Atelier : requêtes analytiques complexes sur un dataset multi-tables

FONCTIONS DE FENÊTRAGE ET VUES

• Fonctions window : OVER(), PARTITION BY, ORDER BY dans la fenêtre
• ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK, NTILE : classement et partitionnement
• LAG, LEAD, FIRST_VALUE, LAST_VALUE : accès aux lignes voisines
• Vues simples et vues matérialisées : création, mise à jour, droits
• Atelier : tableau de bord SQL avec rankings et tendances

PROCÉDURES, FONCTIONS ET TRANSACTIONS

• Procédures stockées : paramètres IN/OUT, logique conditionnelle, curseurs
• Fonctions scalaires et de table : différences avec les procédures
• Triggers : BEFORE/AFTER INSERT/UPDATE/DELETE, cas d'usage audit
• Transactions : BEGIN, COMMIT, ROLLBACK, niveaux d'isolation
• Atelier : automatisation d'un processus métier avec procédure et trigger

OPTIMISATION ET INDEXATION

• Plan d'exécution : EXPLAIN / EXPLAIN ANALYZE, lecture et interprétation
• Index B-tree, hash, composites : choix selon les requêtes fréquentes
• Pièges de performance : SELECT *, fonctions dans WHERE, N+1 queries
• Partitionnement de tables : range, list, hash — cas d'usage volumétrie
• Atelier : optimisation d'un jeu de requêtes lentes sur une grande table

PROJET ET ÉVALUATION FINALE

• Livrable : base de données avec vues, procédures et triggers documentés
• Format : présentation du schéma et démonstration des fonctionnalités
• Critères : correction, performance, lisibilité, gestion des erreurs
• Revue collective : analyse croisée des solutions proposées
• Bilan : bonnes pratiques DBA et perspectives NoSQL / NewSQL

Apprentissage progressif des requêtes SQL avancées vers l’optimisation
→ montée en complexité depuis les sous-requêtes jusqu’aux techniques de performance

Mise en pratique immédiate des concepts avancés (CTE, fenêtres, vues…)
→ application directe sur des cas d’analyse et de structuration de données

Approche orientée cas métier et problématiques de données complexes
→ travail sur des besoins proches des environnements bases de données réels

Résolution de problématiques d’automatisation, d’optimisation et de structuration
→ conception de requêtes performantes, procédures et triggers opérationnels

Montée en complexité jusqu’à un livrable de niveau base de données avancée
→ création d’un système structuré intégrant vues, procédures et automatisations