La différence entre SQL et Excel

La différence entre SQL et Excel
Written by Marion Desvignes
Base de données
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janvier 25, 2022

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Google Sheets et Excel sont les applications les plus connues et les plus utilisées pour créer des feuilles de calcul. Une feuille de calcul est un outil utilisé pour stocker et analyser des données, mais il existe quelque chose de plus avancé qui permet non seulement de travailler plus rapidement mais aussi plus efficacement. 💨

Les données peuvent facilement être obstruées si elles ne sont pas structurées correctement. En utilisant une base de données SQL, vous aurez non seulement le luxe de disposer de données bien structurées et organisées, mais vous pourrez également vous connecter à une source de données externe, à une table des matières, ainsi qu’à des données importées, le tout sans avoir à saisir des données manuellement !

Néanmoins, avant d’écrire le langage SQL, pour créer, mettre à jour, lire ou supprimer des données de la base, vous devrez définir les relations. Nous pouvons expliquer la structure de la base de données dans des diagrammes entité-relation ou ERD. Ce diagramme est typique et largement utilisé.

Choisir le bon outil d’analyse peut s’avérer fastidieux, surtout si vous ne disposez pas d’une base conceptuelle. Dans cette optique, examinons certaines des similitudes et des différences entre Excel et SQL, mais avant tout, découvrons ce que signifient Excel et SQL.

Définition des bases de données Excel et SQL 🕵️‍♂️

Excel

Excel est un programme écrit pour Microsoft Windows. Il intègre des fonctions telles que la manipulation, les statistiques et l’organisation des données, ce qui permet de collecter facilement des données pour effectuer des calculs plus efficaces. Vous êtes fondamentalement capable de créer une connexion à un système de base de données relationnelle ou transactionnelle. Cela vous permet d’obtenir une valeur optimale pour les données en exploitant les données existantes qui se trouvent déjà dans le système. Vous pouvez ensuite utiliser les différentes fonctions d’Excel pour affiner et nettoyer ces données 🧹 (c’est-à-dire mélanger des données, créer de nouveaux champs calculés, etc….).

Ce programme vous permettra d’assurer votre sécurité, à laquelle vous seul(e) aurez accès. Il est accessible via un panneau d’administration et peut être consulté par n’importe quel utilisateur… Le fichier Excel est contrôlé par l’administrateur et les modifications de tous les utilisateurs sont suivies.

SQL

SQL est un langage de programmation utilisé pour communiquer 💬 avec les programmes de bases de données. Il a été développé au début des années 1960 pour améliorer l’accessibilité des données stockées dans les systèmes informatiques des ordinateurs centraux aux autres ordinateurs et utilisateurs qui y sont connectés. Il est important de comprendre que SQL n’est pas un langage de programmation. C’est un moyen de communiquer avec des bases de données en utilisant l’un des six systèmes de gestion de bases de données (SGBD) dans tous les langages de programmation, y compris l’anglais.

SQL est l’abréviation de Structured Query Language (langage de requête structuré).

Où que soient vos données, c’est un pas de plus vers un chef-d’œuvre rhétorique. 👩‍🎨 Vous écrivez et envoyez des requêtes en SQL à l’info qui reçoit ces requêtes, afin qu’elle vous offre ce que vous demandez ou apporte des modifications. Les informations sont conservées dans une base de données et organisées en lignes et en colonnes. La beauté de l’interrogation est supplémentaire, coopérative et traçable. Ces requêtes ont un historique de visualisation, de sorte que vous êtes prêt(e) à voir les modifications apportées. Les utilisateurs peuvent sauvegarder et partager des données utiles.

Syntaxe SQL 📝

La clause Select

Select [adresse e-mail], société

Il s’agit de la clause select. La clause select comprend un opérateur étant (select) accompagné d’identifiants ([adresse email] et société).

Un identifiant contient des espaces et des caractères spéciaux (par exemple, “adresse mail”), il doit être placé entre crochets, sinon il ne sera pas lu correctement.

Une clause select ne doit pas nécessairement afficher et indiquer les tables qui contiennent les champs et ne peut pas spécifier les conditions à remplir par les données à inclure.

La clause select apparaît toujours devant la clause from dans une instruction select.

La clause From

From contacts

Il s’agit de la clause from. Elle comprend un opérateur (from) suivi d’un identifiant (contacts).

Une clause from ne liste pas les champs à sélectionner.

La clause Where

Where = “Paris” 🥖

Il s’agit de la clause where. Elle comprend un opérateur (where) accompagné d’un [removed]city = “Paris”).

Remarque : contrairement aux clauses select et from, la clause where n’est pas toujours une partie obligatoire d’une instruction select.

Vous pouvez effectuer les différentes actions SQL en utilisant les clauses from et where.

Voici un exemple de syntaxe SQL :

Vous pouvez reconnaître cette syntaxe SQL sans même connaître le langage : 👌

⦁ Sélectionner toutes les colonnes
⦁ Depuis une table (source de données)
⦁ Quand une colonne est identique à "quelques valeurs".

C’est la même chose que d’inclure un filtre dans Excel.

SQL est le langage qui interagit avec les bases de données. Il est utilisé pour créer, récupérer, mettre à jour, supprimer des données de la base de données et utilise normalement l’assertion pick-out (ramassage) pour demander des données d’une table. Les clauses From et in which sont utilisées pour choisir la ou les tables à interroger et les lignes de faits à renvoyer depuis la table. Les utilisateurs peuvent également spécifier les calculs à effectuer sur les données avant qu’elles ne soient affichées. En ce sens, SQL peut agir comme une application de tableur. Toutefois, il ne dispose pas des équipements de formatage et de formulation avancés observés dans Excel ou Google Sheet.

Nous savons tous à quel point la connectivité avec le monde électronique est essentielle. 🌐 Dans tous les domaines de la vie, que vous soyez une entreprise ou un particulier, vous souhaitez conserver des statistiques de base de données pour traiter les transactions en ligne et les rendre plus simples à gérer. Le langage SQL simplifie la tâche de l’utilisateur et est donc très apprécié des développeurs de logiciels, des gestionnaires, des analystes de données 👩‍💻 et des entrepreneurs.

Comment SQL peut-il aider l’analyste de données (data analyst) ?

Vous pouvez utiliser SQL pour vous aider dans les travaux suivants :

⦁        Création de bases de données et de tables.

⦁        Ajouter des données à un tableau.

⦁        Sélection des données.

⦁        Modification des données.

⦁        Suppression des données.

⦁        Tri des données.

⦁        Trouver des valeurs uniques.

⦁        Combiner les données de plusieurs tableaux.

Quelles sont les limites d’Excel ? 🌌

Si vous avez déjà utilisé un tableur, vous le savez :

⦁        Il est facile de modifier accidentellement quelque chose qui va perturber vos données.

⦁        Il est difficile de reproduire une ancienne analyse sur de nouvelles données.

⦁        Il est fastidieux de travailler lorsque l’ensemble de données contient quelques centaines de milliers de lignes.

⦁        Il est difficile de partager des feuilles de calcul importantes avec d’autres personnes.

Les différences entre SQL et Excel

La lisibilité 👀

L’émergence de la base de données SQL a permis aux humains d’écrire des requêtes ou des commandes plus simplement. Nous pouvons extraire seulement les données dont nous avons besoin, et non toutes les données de la table.

On peut résumer que malgré le fait qu’Excel offre une plus grande flexibilité et simplicité, il comporte des étapes plus compliquées sur lesquelles les utilisateurs doivent travailler. En outre, s’il y a de nouvelles données, les commandes devront être répétées une fois de plus, de sorte que des erreurs peuvent facilement être produites. Enfin, si nous voulons collaborer avec nos pairs, nous devons télécharger des commentaires à l’intérieur d’une feuille de calcul ou des notes permettant à nos coéquipiers de mieux appréhender le contexte.

Alors que des personnes codent simplement quelques lignes, ils obtiennent un résultat similaire. En outre, ils peuvent réutiliser leur code et ne doivent rien alterner, et le code est beaucoup plus simple à appréhender. En revanche, le code est beaucoup plus simple à comprendre, car sa syntaxe ressemble beaucoup à celle de la langue anglaise.

Performance et rythme 🏃‍♀️

Excel a des limites : plus les utilisateurs d’Excel utilisent de données et plus les fonctions qu’ils utilisent sont complexes, plus leurs performances et leur rythme de travail sont sérieux. En outre, Excel peut exécuter le programme sur 1 million de lignes au maximum.

Par rapport à SQL, vous pouvez créer un milliard de lignes, et ses performances globales resteront bien plus rapides. Dans certains cas, avec SQL, la requête peut être exécutée en plus d’une minute, alors qu’elle prend une heure dans Excel.

Collaboration 🤝

Vous pouvez considérer que si la quantité de faits continue à augmenter, la taille des documents Excel deviendra elle aussi plus importante. Il peut s’agir de dizaines de Mo. Malheureusement, cela semble lent et difficile, notamment lors de l’importation et de l’envoi de ces fichiers pour vos pairs. En outre, la convention de dénomination et le contrôle de version posent problème. Nous considérons que la plupart des utilisateurs d’Excel ont fréquemment des problèmes comme ci-dessous.

Néanmoins, cette forme de problème peut être atténuée si vous alternez avec l’utilisation des feuilles de calcul Google.

Devenu SQL, il ne stocke qu’un bout de requête textuelle (petite longueur de code ou d’instruction), ne conservant plus une longueur massive de faits dans un document comme Excel. Par conséquent, tous les membres de l’équipe peuvent accéder à la même base de données. Or, avec SQL, absolument chaque personne peut exécuter ses propres requêtes, ce qui n’affecte personne. Cela signifie que le contrôle de version 🛂 n’est plus nécessaire.

De plus, la compréhension de SQL nous permet de parler le même langage, car les spécialistes informatiques qui s’occupent des rôles liés aux bases de données, suivent une collaboration facile.

Courbe d’apprentissage 🎓

Étant donné qu’Excel est un produit Microsoft Office, il offre une interface utilisateur (UI) excellente et facile à utiliser. Les personnes qui n’ont jamais programmé auparavant peuvent facilement l’utiliser. Il leur suffit d’essayer de cliquer et d’utiliser les raccourcis clavier pour comprendre Excel en peu de temps.

La base de données SQL n’est pas non plus toujours aussi délicate. Cependant, l’élément essentiel est d’appréhender le type de faits et leur relation. Si vous voulez approfondir le SQL, je vous recommande d’étudier comme suit :

1- Commande SQL de base

2- Jointure SQL

3- Fonction d’agrégation SQL

4- Sous-requêtes SQL

5- Nettoyage des données avec SQL

6- Fonction fenêtre SQL

7- Optimisation des performances SQL

Adoption avec d’autres outils 🧰

Visualisation des données

Dans Excel, la visualisation des données pourrait être un jeu d’enfant 🍰 car Microsoft a déjà exceptionnellement préparé des fonctionnalités intégrales. Les utilisateurs d’Excel peuvent effectivement produire de nombreux graphiques comme des diagrammes linéaires, des diagrammes à barres, des histogrammes et même des séries chronologiques. Nous pouvons ensuite exporter ces graphiques vers d’autres programmes Microsoft Office, notamment PowerPoint et Word.

SQL est simplement un langage de programmation de requêtes. C’est pourquoi la visualisation des données se fait souvent de manière alternative ; par exemple, la plupart des utilisateurs de SQL intègrent des bibliothèques externes, à savoir Matplotlib en Python, D3.js en JavaScript, Processing.js en JavaScript, etc. Et ces outils sont open source et gratuits.

L’une des bibliothèques orientées données les plus connues est D3.js. Elle permet aux gens de créer des documents de visualisation de données illimités. Ses résultats sont encore plus étonnants et polyvalents que ceux d’Excel. Plusieurs développeurs l’utilisent pour concevoir et construire de nouveaux styles de graphiques tels que des graphiques géographiques zoomables 🗺️, des graphiques de séquences en soleil, etc. Cependant, dans le monde de la précision, un simple graphique traditionnel comme les graphiques linéaires ou les histogrammes, qui peuvent être créés simplement par Excel, est suffisant pour donner un aperçu des données. Par conséquent, D3.js est considéré comme excessif et ne convient qu’à des ensembles de données extraordinairement compliqués et spécifiques. En outre, sa courbe d’apprentissage est assez élevée. Outre les compétences en matière d’information, la maîtrise de la bibliothèque nécessite une connaissance du langage JavaScript et des principes fondamentaux du développement Web (front-end).

Pour en savoir plus sur la visualisation des données, cliquez ici.

Connexion avec la base de données 📎

Pour les utilisateurs d’Excel, le meilleur moyen d’accéder à la base de données est de passer par Microsoft Access. Non seulement il nous aide à créer des bases de données relationnelles, mais il offre en outre des fonctions intégrées de requête SQL, en plus de permettre d’appliquer le résultat final de ces requêtes pour qu’elles soient constamment exécutées par la suite dans Excel. Il n’en reste pas moins qu’il n’est pas gratuit et qu’il peut être acheté dans le cadre de l’offre Microsoft 365.

En même temps, si nous utilisons SQL, nous avons des alternatives supplémentaires tout en considérant avoir accès à une base de données traditionnelle. Les plus connus sont Access, MySQL, PostgreSQL, etc.

Étendu à de nouvelles fonctionnalités, notamment la maîtrise des gadgets.

Si les utilisateurs d’Excel ont besoin d’appliquer quelques fonctions non intégrées, ils doivent acheter des modules complémentaires 🛒 auprès de Microsoft. En outre, sa fonction de maîtrise des machines présente quelques limitations, nous ne recommandons plus Excel pour ce travail.

De même, SQL n’est pas un langage pour la maîtrise des machines, car les meilleurs langages pour développer la maîtrise des machines sont R et Python. SQL ouvre de nombreuses possibilités à la maîtrise des machines, notamment la modélisation prédictive, la science des données et le développement de l’IA (Intelligence Artificielle).

L’un des meilleurs cadres de maîtrise des machines est le flux tensoriel, soutenu par Google. Il nous permet d’écrire avec python et JavaScript.

Du point de vue de la courbe d’apprentissage, python et JavaScript ne sont pas si stricts en soi. La composante la plus difficile est l’idée de maîtrise des gadgets, et elle nécessite une base solide en mathématiques.

Donc, si vous avez des difficultés, et que vous pouvez décomposer ce problème en une question structurée et organisée, alors la fonction de conversion IFC disponible sur SeveUp App peut vous aider à découvrir la solution, car elle fonctionne avec la disposition SQL qui rend possible la transformation d’un fichier .ifc en fichier .sql pour créer un tableau de bord objet-relationnel.

Pourquoi passer d’Excel à SQL ? ➡️

Si vous sauvegardez des données dans des fichiers Excel et que vous avez du mal à accéder à vos données et à les interroger, le passage par une base de données relationnelle est vraiment intéressant.

Supposons que vous ayez besoin d’étudier la production d’œuvres littéraire en langue Française. Vous créez un fichier Excel avec une colonne Titre pour entrer les titre des œuvres.

Mais comment contrôler la saisie des auteurs ?

Si une œuvre a plusieurs auteurs, allez-vous créer autant de colonnes que d’auteurs ou saisir les auteurs dans la cellule identique de la colonne de l’auteur ?

Dans ce cas, un moyen serait de trier les œuvres à l’aide d’un auteur ?

Comment afficher tous les résultats écrits par le même auteur ?

Et si vous avez besoin, par exemple, de toutes les œuvres écrites par des auteurs nés à Paris 🥐, comment saisir la métropole et l’année de naissance des auteurs ?

Vous pouvez choisir de créer une toute nouvelle feuille de calcul pour saisir uniquement les données relatives aux auteurs, d’en attribuer plusieurs pour identifier les auteurs et de saisir uniquement l’identité de l’auteur dans la feuille de calcul. Mais en cas de suppression d’un auteur, comment remplacer automatiquement les œuvres qui lui sont attribuées ?

Pour remédier à ce genre de problème, la réponse est la base de données relationnelle.

Les bases de données relationnelles stockent les données dans des tables ou des relations. Par conséquent, on parle de relationnel pour désigner ce type de base de données. Le contenu d’une table peut être affiché comme un tableau, avec des lignes et des colonnes. Cependant, un tableau de base de données n’a rien à voir avec une feuille de calcul Excel.

Ensuite, si vous passez d’Excel à SQL, tous les problèmes que nous avons énoncés à l’avance pourraient être de l’histoire ancienne 📜 en plus de vous procurer certains avantages :

SQL est plus rapide qu’Excel. Ce qui prend quelques heures dans Excel peut être terminé en quelques minutes dans SQL.

SQL sépare l’évaluation des données. Lorsque vous utilisez SQL, les données que vous examinez sont enregistrées séparément. Concrètement, grâce à cela, vous pouvez envoyer à vos collègues un petit rapport de code pour accéder à votre évaluation. Ils peuvent réexécuter l’évaluation sans détruire vos données, et l’ensemble de votre code est réutilisable.

Systèmes de contrôle des bases de données relationnelles

Pour créer et contrôler des bases de données relationnelles, vous avez besoin d’un SGBD relationnel, un système de contrôle des bases de données relationnelles. Les SGBD relationnels les plus courants sont MySQL, SQLite et PostgreSQL.

Vous n’avez probablement jamais entendu parler de ces SGBD. Alors que, lorsque vous consultez votre boite mail, en mettant à jour votre blog sur WordPress, en utilisant Dropbox, iTunes ou Skype ou quand regardez les derniers articles publiés sur votre journal préféré en ligne 📰, et bien, vous utilisez des SGBD sans même le savoir.

Conclusion

Le langage SQL est un facteur crucial de l’évaluation des données, car il permet d’obtenir des analyses plus puissantes et plus efficaces qui ne sont pas forcément disponibles avec Excel. Ce qui pourrait prendre des heures de travail ⌚ sur Excel ; peut s’obtenir presque instantanément sur une base de données relationnelle SQL.

SQL est en quelque sorte un tableur sous stéroïdes 🦍. Nous travaillons de manière plus efficace et créative avec les données. C’est la vitesse à laquelle nous pouvons l’exécuter… et… la vérité est que les serveurs ne sont pas même impliqués.

À présent, j’espère que vous êtes convaincus des bénéfices, et que vous êtes décidé(e) à travailler avec des bases de données relationnelles SQL ! 😎

Sources:

https://docs.microsoft.com/en-us/dax/dax-overview

https://data2ml.com/2021/11/05/data-science-tools/

https://dzone.com/articles/why-use-sql-over-excel

https://geekactuary.com/en/excel-vs-sql-en/

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