Tutoriel MySQL complet pour les débutants

Le fondement de notre univers digital est une montagne de données sans cesse en expansion. Les systèmes de gestion de bases de données tels que MySQL sont des éléments centraux de la Toile et du monde connecté. Ces derniers permettent de traiter une grande quantité de données en ligne et  de manière durable. Des ensembles de données complexes sont découpés en sous-ensembles maniables et sont mis en relation si besoin pour cela. Nous allons vous présenter les fondements de la gestion de base de données dans notre tutoriel MySQL et vous montrer des exemples de la façon dont vous pouvez optimiser le stockage de données pour votre projet Web avec MySQL.

MySQL fait partie des systèmes de gestion de bases de données relationnelles les plus populaires au monde avec Oracle et Microsoft SQL Server (vous pouvez consulter un aperçu du classement de ces systèmes en termes de popularité sur db-engines.com. Le logiciel développé par la société suédoise MySQL AB en 1994 est désormais sous le patronage d’Oracle Corporation et est distribué sur la base d’un système de double licence. En dehors de la version propriétaire entreprise, Oracle offre une licence GPL open source.

Cette double licence donne aux entreprises la possibilité de développer leurs propres programmes sur la base de MySQL, sans avoir à les soumettre à la licence. Cependant, l’acquisition de MySQL par Oracle soulève des critiques dans la communauté open source.

MySQL est écrit en C et en C++ et dispose d’un analyseur SQL basé sur Yacc avec Tokenizer (scanner lexical). Le système de gestion de base de données se caractérise de plus via une grande compatibilité avec les différents systèmes d’exploitation.

L’intégration du projet MySQL dans le portefeuille de produits Oracle suscite critiques et méfiances comme nous l’avons déjà évoqué. Cela doit surtout être dû aux différences entre la version MySQL sous licence GPL et le produit payant Entreprise. De plus en plus de nouvelles fonctions sont seulement disponibles sur la version propriétaire payante. Des bases de données erronées non publiques et le manque de tests ont donné une image d’un programme négligé auprès de sa communauté. Le soutien de la communauté open source est par conséquent en baisse constante.    

Dès 2009, l’équipe de développement et le fondateur de MySQL Michael Monty Widenius tournait le dos au populaire système de base de données et a lancé le fork à source ouverte MariaDB. Fin 2012, Fedora, OpenSUSE, Slackware et Arch Linux présentaient les premières distributions Linux pour passer de MySQL à MariaDB comme installation standard. De nombreux projets open source, ainsi que les sociétés de logiciels bien connus et plateformes Web ont suivi cet exemple, à l’image de Mozilla, Ubuntu, Google, Red Hat Entreprise Linux, Web of Trust, TeamSpeak, la fondation Wikimedia ainsi que le projet de logiciels XAMPP.

MariaDB se caractérise déjà par un développement continu, en comparaison avec d’autres systèmes MySQL open source. Il est donc probable que ce fork dépasse un jour son projet-mère.

Tolkien est listé dans le tableau auteurs avec la clé primaire auteurs_id1.  Pour extraire ces valeurs de l’auteur, des valeurs de clés étrangères entrent en jeu. Toutes les rangées reliées à auteurs_id1 sont ici chargées.

Dans la pratique, les opérations de bases de données MySQL sont réalisées avec des commandes SQL standardisées telles que SELECT, INSERT, UPDATE et DELETE. Nous aborderons plus en détail ce sujet dans les chapitres suivants de notre tutoriel MySQL.

Vous pouvez bien sûr stocker toutes les données à la fois dans un seul tableau (les auteurs et leurs œuvres). Une telle gestion de données entraîne cependant de nombreuses redondances supplémentaires, étant donné que les colonnes « prénom » et « nom » devraient plutôt être saisies comme une seule donnée dans ce cas précis. Une telle redondance consomme de la mémoire, mais signifie également que toutes les mises à jour doivent être faites à différents niveaux de la base de données. Lorsque vous travaillez avec des bases de données relationnelles, il convient de ne déterminer qu’un seul motif par tableau. On parle dans ce cas de normalisation des données. 

Le champ d‘application central de MySQL est le stockage de données dans le cadre d’offres Web dynamiques. La combinaison de MySQL avec le logiciel de serveur Web Apache et le langage script PHP ou Perl s’est établie comme le squelette de base dans tout développement Web. Cette pile de programmes Web peut être utilisé comme LAMP (Linux), MAMP (Mac OS) ou WAMP (Windows) avec les différents principaux systèmes d’exploitation.

Nous recommandons l’environnement texte local XAMPP aux débutants avec MySQL pour une première expérience avec le système de gestion de base de données. Ce dernier se trouve dans la version actuelle de MariaDB.

Afin de vous apporter les bases de MySQL, nous travaillerons avec des exemples pratiques. Notre introduction à MySQL est basée sur un environnement de test, XAMPP. Les extraits de code et impressions écrans se concentrent sur les opérations de bases de données pouvant être réalisées via PHP à l’aide d’un serveur Apache http local sur un ordinateur Windows. Au lieu de la classique base de données MySQL, c’est plutôt le fork MariaDB qui est mis en œuvre. En tant qu’utilisateur, il n’y a pas de différence pour apprendre à utiliser MySQL ou MariaDB.

Notre tutoriel XAMPP peut vous permettre d’installer un tel environnement de logiciels de test local sur votre ordinateur sous Windows. Si vous voulez apprendre à utiliser les bases de données relationnelles à partir de zéro, nous vous recommandons de commencer avec MariaDB. AMPPS représente une alternative gratuite pour créer un environnement de test sur la base de MySQL.

Il est par ailleurs possible de mettre en place un Web Stack, ou pile de programmes Web. MySQL et MariaDB peuvent au besoin être combinés avec différents systèmes d’exploitation, serveurs Web et langages scripts. Des packs de licences GPL à télécharger sont disponibles gratuitement sur mysql.de et mariadb.com. Vous trouverez également de la documentation en anglais sur MySQL ainsi que MariaDB.

Vous pouvez utiliser l’application Web libre phpMyAdmin pour de la gestion MySQL. Elle est d’ailleurs comprise dans la suite logicielle XAMPP, mais aussi proposée indépendamment sur le site Web officiel du projet.

PhpMyAdmin est un logiciel standard pour l’administration de bases de données MySQL sur le World Wide Web. L’application Web écrite en PHP et JavaScript permet de mener des opérations sur des bases de données via une interface utilisateur graphique. Vous pouvez ainsi créer et gérer les tableaux de vos bases de données relationnelles par clic sur votre navigateur Web. Connaître les commandes SQL appropriées n’est initialement pas nécessaire.

Le panneau de configuration se trouve sur le bord gauche de l’interface. Tous les tableaux y sont répertoriés et vous pouvez même y accéder à l’aide de votre banque de données de phpMyAdmin.  Sous le logo du programme dans le coin supérieur gauche se trouvent les liens vers la page d’accueil ainsi que de la documentation qui est mise à votre disposition. Vous avez par ailleurs la possibilité de configurer votre zone de navigation et d’actualiser son apparence.

Commençons notre cours intensif MySQL pour vous apprendre à établir une première base de données.

Confirmez votre saisie en cliquant sur « Create » (créer). La base de données ainsi créée apparaît désormais sur le panneau de navigation sur le côté gauche de l’écran. Les bases de données nouvellement créées ne contiennent pas de contenu initialement. Afin d’ajouter des données, créez un tableau lors de l’étape suivante.

Le tableau suivant vous donne une description de la structure des tableaux et des formats possibles.

Les options présentées ici sont les paramètres les plus importants pour le formatage de colonnes. En utilisant la barre de défilement vers la droite, vous trouverez encore plus de paramètres que nous ne pouvons décrire dans notre guide MySQL pour débutants.

Le tableau suivant répertorie les différents types de données qui peuvent être traitées avec MySQL et MariaDB, ainsi que les différentes tranches de valeurs et de mémoire requise.

Nous avons par exemple choisi les paramètres suivants pour le tableau « users » :

Les valeurs possibles pour la colonne ID ont été définies comme étant des nombres entiers (nombre entier, INT) et portent l’attribut UNSIGNED. L’ID ne peut ainsi accepter que des chiffres aux valeurs positives. Nous avons sélectionné le réglage PRIMARY pour ce qui est de l’Index. Le numéro d’identification fonctionne donc comme une clé primaire pour le tableau utilisateurs. Décocher la case a_i (AUTO_INCREMENT) signale au système de gestion de base de données que les IDs doivent être générés automatiquement pour chaque entrée sous forme de nombres consécutifs. Les valeurs des colonnes prénom, nom, email et mot de passe ont été définies comme type de données VARCHAR. Il s’agit de chaînes de caractères variables, dont la longueur (M) est limitée à 50 caractères avec l’option « Length/Value ». L’option index UNIQUE est aussi activée pour la colonne email. Vous vous assurez ainsi que toutes les adresses email ne soient enregistrées qu’une seule fois dans votre tableau.

Pour les colonnes created_at et updated_at, nous avons choisi le type de données TIMESTAMP. Le système de gestion de base de données stocke les données temporelles lors de la création et de l’actualisation de paquets au format AAAA-MM-JJ HH:MM:SS. Etant donné que le système génère automatiquement un horodatage pour chaque nouvelle entrée, nous choisissons pour la colonne created_at la valeur standard CURRENT_TIMESTAMP par défaut. La colonne updated_at n’est pertinente que si nous mettons à jour les entrées. Les valeurs nulles sont permises pour cette colonne, dotées de la valeur standard NULL par défaut.

Vous trouverez une description détaillée de la syntaxe SQL dans le chapitre sur les requêtes de bases de données.

Enregistrez vos paramètres en cliquant sur « save ». Le tableau utilisateurs s’affiche dans le panneau de navigation sous la base de données de test.

Différents onglets sont à votre disposition dans la barre de menu pour la gestion de tableaux de données. Si vous souhaitez modifier la structure d’un tableau de données, choisissez l’onglet « structure ». Vous pouvez ajouter de nouveaux paquets au tableau via l’onglet « Insert » (Insertion). PhpMyAdmin permet par ailleurs de parcourir des tableaux, de gérer les autorisations ou encore d’importer ou exporter des paquets ou autres tableaux.

Les modifications apportées à la structure du tableau peuvent conduire à la perte de données dans certaines circonstances. Avant de traiter ou supprimer des colonnes de tableaux déjà existantes, vous devriez dans tous les cas effectuer une sauvegarde de votre base de données. Rendez-vous pour cela sur l’onglet « Export », choisissez le format de données de votre choix pour la sauvegarde et confirmez en appuyant sur « Go ». Une fenêtre s’ouvre, dans laquelle votre navigateur Web interroge l’espace de stockage cible pour le téléchargement. Une alternative à la sauvegarde de bases de données via phpMyAdmin est le programme de sauvegarde gratuit MySQLDumper.

Maintenant que nous avons rempli notre tableau exemple utilisateurs avec des entrées, nous examinerons dans les chapitres suivants comment les données stockées via PHP peuvent être consultées en utilisant un serveur Web Apache.

Il est pour cela demandé dès la première étape d’établir une connexion de base de données. Trois interfaces sont disponibles : MySQL Extension, MySQL Improved Extension (MySQLi) et PHP Data Objects (PDO).

• MySQL-Extension : MySQL-Extension est une interface MySQL qui était très populaire, mais maintenant considérée comme obsolète. En comparaison avec MySQLi et PDO, MySQL-Extension présente l’inconvénient qu’il ne supporte pas les Prepared Statements , ni les paramètres désignés.

• MySQLi : MySQLi est une version améliorée de l’extension classique PHP pour l’accès à des bases de données MySQL. L’interface fonctionne aussi bien de manière orientée objet que de manière procédurale. L’utilisation est limitée aux bases de données MySQL et MariaDB.

• PDO : PHP Data Objects (PDO) est une interface orientée vers l’objet qui fournit un niveau abstrait pour l’accès aux données. Ainsi, les bases de données MySQL, mais aussi d’autres systèmes tels que PostgreSQL, Oracle, MSSQL ou SQLite peuvent être intégrés à PHP.

Nous nous limiterons par la suite aux connexions à la base de données via PDO.

Pour effectuer une demande avec une base de données dans le cadre d’un script PHP, il doit d’abord être authentifié. Une connexion à la base de données par l’intermédiaire de PDO se fait en utilisant la ligne de code suivante :

Il est recommandé d’ajouter ceci au début de chaque script contenant des opérations de base de données.

Nous utilisons le mot de passe PHP new pour créer une instance de la classe de base PDO. Son constructeur attend trois paramètres de base. Le Data Source Name (DSN) ainsi qu’un nom d’utilisateur et un mot de passe pour la base de données. Le DSN comprend dans notre cas les paramètres suivants :

• Pilote de base de données PDO : mysql
• Serveur de base de données (host=) : localhost
• nom de base de données (dbname=) : test
• Paquet (charset=): utf8

Si vous n’avez pas défini de données d’accès pour votre base de données, utiliser le nom d’utilisateur root ainsi qu’un mot de passe vide :

La connexion à la base de données est stockée dans la variable $pdo. Cela vous permet d’établir la connexion dans les dernières étapes du code du programme.

Si une connexion à la base de données a été établie, vous pouvez envoyer un certain nombre de requêtes à la base de données via le script de code. Terminez le script pour interrompre la connexion à la base de données.

Afin de récupérer les données de notre base de données, nous recourons au langage de base de données SQL. Ce dernier est sémantiquement similaire à la langue anglaise et reste délibérément simple. La syntaxe SQL est par ailleurs explicite.

Dans SQL, on travaille avec ce qu’on appelle Statements, autrement dit extractions ou demandes.

Un SELECT-Query simple se compose par exemple des éléments suivants :

Définissez tout d’abord la commande SQL SELECT puis les colonnes et tableaux respectifs, sur lesquels la commande doit fonctionner. Un point-virgule conclut ce Statement.

Vous avez également la possibilité d’étendre la déclaration (Statement) à une condition facultative telle qu’un tri ou un regroupement :

Les commandes SQL sont conventionnellement en lettres majuscules, tandis que les bases de données, tableaux et autres sont en minuscule. Cela s’explique uniquement pour des raisons de lisibilité. SQL en principe un langage sans format et ne fait donc pas de distinction entre les majuscules et les minuscules.

Si vous utilisez des noms de tableaux et de colonnes qui comportent déjà des mots-clés prédéfinis (ce qui n’est pas recommandé), placez ces derniers entre guillemets.

Nous illustrons la syntaxe des SQL-Statements simples avec comme exemples les commandes SELECT, INSERT, UPDATE et DELETE.

Utilisez la commande SELECT pour récupérer les séries de données sélectionnées (rangées) d’un nombre quelconque de tableaux. Si vous souhaitez par exemple utiliser les prénoms et noms ainsi que les adresses email de tous les utilisateurs dans le tableau exemple créé auparavant, créez un fichier PHP text.php dans le dossier htdocs de votre environnement XAMPP et ajoutez le script suivant :

L’exemple de code se lit de la manière suivante : tout d’abord, nous commençons le script avec la balise PHP-Start <?php. Dans la ligne deux, nous nous connectons à notre base de données de test sur l’hébergeur local et nous la stockons dans la variable $pdo. Le Statement SQL avec la commande SELECT se trouve sur la ligne trois. Ici, le système de gestion de base de données indique de charger les colonnes forename, surname et email depuis le tableau utilisateurs (users). Nous enregistrons ce Statement dans la variable $sql.

Les lignes 4 à 7 affichent une boucle foreach. Cela nous donne la possibilité de parcourir tout tableau, par exemple, de passer par une structure de données progressivement. Nous définissons entre parenthèses derrière la construction foreach les séries du tableau à itérer et la façon dont les données demandées sont sauvegardées :

La variable $pdo porte sur la base de données désirée sur la ligne 2 de la connexion définie. Nous l’envoyons avec la fonction query() de la variable $sql du Statement SQL.

Le serveur Web récupère ainsi les colonnes forename, surname et email du tableau utilisateur depuis la base de données test et passe chaque ligne du tableau en boucle foreach. Lorsque les données passées en revue sont stockées, le mot-clé PHP définit la série variable $row.

Lors du premier passage de la boucle Foreach, le tableau apparaîtrait comme tel :

Si toutes les colonnes d’un tableau de données sont passées en revue, utilisez un astérisque (*) comme valeur de code dans le Statement SQL.

Dans les deux exemples précédents, le serveur Web nous donne des données utilisateur dans l’ordre dans lequel nous avons entré les différents utilisateurs dans le tableau (avec l’ID correspondante). Si vous souhaitez afficher des données triées, définissez un ordre à l’aide du mot-clé SQL ORDER BY. Les données sont ainsi triées par ordre alphabétique dans l’exemple ci-dessous :

La création d’entrées de bases de données se fait rarement manuellement via phpMyAdmin. En règle générale, les données sont écrites dans le cadre de l’exécution du script à partir du serveur Web de la base de données : si un internaute remplit par exemple un formulaire en ligne sur un site Web ou s’il laisse un commentaire sur une boutique en ligne. Dans les deux cas, la commande SQL INSERT est utilisée en arrière-plan. Le statement SQL avec la commande INSERT sera créé selon le schéma suivant.

Cela se lit comme suit : chargement du tableau et ajout des valeurs 1, 2 et 3 aux tableaux 1, 2 et 3.

Un script PHP simple pour ajouter un autre paquet à notre tableau utilisateurs (users) pourrait ressembler à ceci :

Pour mettre à jour une des données existantes, utilisez la commande SQL UPDATE selon le schéma suivant :

En d’autres termes, ce Statement-SQL signifie : sélectionnez le tableau spécifié et remplacez la valeur colonne1 par valeur1 et la valeur dans la colonne2 par la valeur2 si la colonne3 contient la valeur3.  Attention à ne pas oublier que la condition MySQL remplace les champs concernés dans tous les dossiers.

Nous avons donc à faire avec un Statement SQL qui relie une opération de base de données à une condition. Appliqué à notre tableau exemple, l’adresse email de l’utilisateur John Doe pourrait être actualisée avec le script suivant :

Pour transmettre les valeurs, nous utilisons le Statement UPDATE suivant :

Etant donné que nous voulons mettre à jour tous les paquets de données, nous ne formulons pas de condition de mise à jour.

Si vous travaillez avec des IDs dans votre base de données, il faut s’identifier pour pouvoir supprimer des données. Si vous souhaitez supprimer la saisie 5 de notre tableau exemple, cela se fait comme ceci :

La commande SQL DELETE efface toujours une ligne entière d’une base de données. Pour supprimer uniquement les valeurs spécifiées dans une colonne, il faut effectuer l’instruction SQL correspondante.  Avec UPDATE tableau SET colonne = NULL WHERE, vous pouvez attribuer la valeur NULL à une colonne, à condition bien sûr que vous ayez permis la valeur NULL pour cette colonne.

Avec PDO, vous pouvez mettre en œuvre des opérations de bases de données en tant que Prepared Statements. Ces pré-instructions sont maintenant pratique courante dans le développement Web et sont prises en charge par tous les systèmes de gestion de bases de données modernes.

Dans les exemples précédents, nous avons entré les valeurs des paramètres directement dans l’instruction SQL (SQL Statement). Les Prepared Statements au contraire fonctionnent avec des espaces libres, qui vont être remplis avec des valeurs par la suite.  Cela permet au système de gestion de base de données de vérifier la validité des paramètres avant leur mise en place. Les instructions préparées, à condition qu’elles soient mises en œuvre de manière cohérente dans le code source, sont une protection efficace contre des injections SQL. Dans ce modèle d’attaque, les cybercriminels créent ou modifient des commandes SQL afin d’accéder à des données sensibles, écraser des données ou ajouter leurs propres commandes au système.  

Les injections SQL sont basées sur des failles de sécurité bien connues en relation avec les bases de données SQL : si les saisies utilisateur sont effectuées avec des paramètres statiques via $_GET par exemple,  cela donne l’occasion aux cybercriminels d’enrichir leur intrusion avec des métadonnées pouvant conduire à des effets indésirables si elles entrent sans masquage dans le SQL-Interpreter. Ces intrusions peuvent être efficacement empêchées avec des prepared Statements. Ces derniers agissent en tant que modèles pour les commandes SQL transmises séparément des paramètres réels de la base de données. Ils valident les données transférées, masquent les caractères méta automatiquement et ajoutent des paramètres à la place des champs libres dans le Statement SQL.

Les Prepared Statements proposent l’avantage de la performance en dehors des aspects relatifs à la sécurité. Cela se confirme lorsque la même commande SQL est exécutée en boucle avec des paramètres différents. Une fois le Prepared Statement analysé, il est placé dans le système de base de données et doit seulement y être exécuté avec de nouveaux paramètres. Les requêtes les plus complexes peuvent ainsi être sensiblement accélérées.

Les Prepared Statements sont mis en place dans PDO à l’aide de la fonction prepare(). Ceci prépare une déclaration pour l’exécution et renvoie un objet de ce statement. Le point d’interrogation (?) ou bien un paramètre nommé par vous-même (Named Parameter) est affiché pour caractériser les champs vides.

L’exemple de code suivant affiche l’opération de base de données INSERT en tant que Prepared Statement avec des paramètres sans intitulé :

Nous créons tout d’abord un objet de Statement à l’aide de la fonction prepare() pour la requête souhaitée et nous l’enregistrons dans la série $statement. Le point d’interrogation apparaît au niveau de l’espace vide plutôt que des valeurs de paramètres concrètes.

Si le statement SQL ne comporte que des champs libres, les valeurs doivent être transmises séparément dans le code ci-dessous. C’est là que la fonction PHP bindParam() entre en scène. Nous utilisons l’opération « flèche » (->)  pour accéder à la méthode de L’objet du statement ainsi que pour lui attribuer des variables (1 correspond à la première question, 2 à la deuxième, etc.).

Le template SQL ainsi créé peut maintenant être exécuté arbitrairement avec les paramètres souhaités. Dans cet exemple, nous définissons des valeurs variables pour deux paquets de données. L’exécution des pré-instructions SQL s’effectue via execute() pour chaque paquet de données.

Les paramètres dotés d’intitulés sont plus clairs que des points d’interrogation sur des champs libres. Ce sont des espaces réservés personnalisés que vous pouvez nommer au besoin selon le schéma suivant :

Les paramètres dotés d’intitulés ne doivent pas comporter d’espace ou de traits d’union (-). Utilisez au lieu de cela des tirets bas (_). 

L’exemple suivant montre l’opération de base de données INSERT comme une pré-instruction avec des paramètres dotés d’intitulés :

Dans le Prepared Statement vous trouverez des paramètres avec intitulé tels que :forename, :surname, :email et :password. Nous relions ces derniers aux variables $forename, $surname, $email et $password via bindParam(). Dans cet exemple nous avons nommé aussi bien les paramètres que les variables des noms de colonnes du tableau correspondant. Cela n’est pas dicté par la syntaxe. Cependant, une appellation cohérente et uniforme est recommandée pour des questions de lisibilité du code. L’affectation des valeurs variables ainsi que l’exécution de l’instruction SQL se fait par analogie de la même manière que l’exemple précédent.

MySQL et MariaDB soutiennent diverses fonctions pour travailler avec les dates et heures. En voici une liste complète. Nous nous limitons à une sélection dans notre tutoriel MySQL pour débutants.

Un scénario d’application possible pour des fonctions de date et d’heure dans MySQL est par exemple des requêtes de bases de données avec lesquelles tous les paquets de données qui ont été créés un jour précis doivent être lus.

Le script suivant nous donne tous les paquets de données qui ont été créés dans notre exemple de tableau :

Afin de limiter la sortie des éléments à ceux créés aujourd’hui, on utilise l’instruction SQL suivante (condition) :

On extrait tout d’abord la date de la colonne où est placé l‘horodatage (created_at) à l’aide de la fonction DATE(), puis on actualise cette date lors de l’étape suivante. La commande SELECT sélectionne uniquement les entrées dont l’horodatage correspond à la date actuelle.

Sinon, il est aussi possible de sélectionner l’entrée qui a été mise à jour le 16/12/2016. Il faut pour cela adapter la condition de notre SQL Statement :

Dans ce cas, la date extraite de l‘horodatage est ajustée avec une date cible spécifique. De plus, vous pouvez limiter des requêtes sur une année donnée, un mois, ou une journée précise.  

Le Statement suivant s’applique à toutes les entrées des utilisateurs du tableau qui ont été ajoutés en décembre :

En dehors du signe égal (=), MySQL prend aussi en charge les opérations de conditions suivantes :

Plusieurs autres opérations peuvent être liées à des opérations de logique :

L’instruction suivante sélectionne par exemple toutes les entrées qui ont été créées après février et avant avril :

Jusqu’ici, les informations de dates et heures sont stockées dans notre base de données au format spécifié. Celles-ci ne sont pas déterminées avec MySQL et MariaDB. La fonction DATE_FORMAT() vous donne la possibilité, de formater les dates et heures avec des paramètres optionnels selon vos souhaits.

Le tableau suivant montre les paramètres possibles pour la fonction DATE_FORMAT() selon la documentation MySQL.

Si un script ne fonctionne pas comme désiré, cela est généralement dû à des erreurs de syntaxe dans le code source ou bien à des tableaux, colonnes et variables mal nommées. Toutefois, le serveur de base de données n’affiche pas toujours un message d’erreur dans ce cas. L’absence du résultat souhaité n’est en effet souvent pas accompagnée d’un tel rapport d’erreur.

PDO fournit donc une nouvelle fonctionalité avec errorInfo(), avec laquelle des rapports d’erreurs détaillés des dernières opérations de bases de données peuvent être chargés : par exemple en les délivrant via le navigateur Web.

Dans le script suivant servant à l’actualisation de l’adresse email, la fonction errorinfo() est combinée avec une boucle if.  La seule condition est l’exécution correcte du Statement SQL. S’il est exécuté sans erreur, le serveur Web délivre un message de mise à jour réussie. Dans le cas contraire, le code ci-dessous reste en cours d’exécution.

Dans l’exemple actuel, nous informons l’utilisateur qu’une erreur SQL s’est produite et qu’elle concerne le SQL Statement. De plus amples informations sont par ailleurs communiquées avec errorinfo() :

Si nous lançons le script via le serveur Web, nous recevons les informations suivantes :

Dans la pratique, les informations détaillées sur les erreurs sont rarement émises via le navigateur Web. Les utilisateurs finaux peuvent généralement faire peu de choses avec ces informations. Les cybercriminels potentiels cependant, utilisent parfois des messages d’erreur pour suivre les requêtes SQL et identifier les points faibles d’une application. Il est par conséquent recommandé d’informer les utilisateurs sur les cas d’erreurs et se stocker leurs informations relatives à ces erreurs en interne. En pratique, cela donne ceci :

Le tableau présente une sélection de nos chansons préférées des années 1960 et est destiné à servir d’exemple négatif d’une mauvaise conception de base de données.

À première vue, notez que le tableau a de nombreux champs de données redondants. Nous supprimons ces dernières en répartissant les données dans le cadre d’une normalisation dans des tableaux séparés et reliés à l’aide de clés étrangères.

Une conception de base de données réussie se caractérise par un minimum de redondance. La normalisation de tableaux de données permet d’éviter de dupliquer les entrées. Trois formes normales se sont établies dans le cadre des modèles de bases de données relationnelles pour que vous puissiez mettre en place des règles pour une structuration optimale des données.

Un tableau correspond à la première forme normale si toutes les valeurs d’attributs sont atomiques. Les valeurs d’attributs sont considérées comme atomiques si elles ne contiennent que des informations. Nous illustrons cela plus cela plus clairement avec un exemple négatif.

Intéressons-nous par exemple les colonnes album_title et interpret du tableau album. Au lieu d’exécuter chaque information contenue dans le tableau dans une colonne séparée, nous avons inscrit les informations sur l’année de l’album entre parenthèses après le titre de l’album ou déclaration de l’artiste. Cela ne s’utilise que lorsque nous voulons interroger tous les titres par exemple, qui ont été publiés dans une année donnée.

Toutes les données sont maintenant séparées et donc facilement lisibles. Cependant, notre tableau contient encore des redondances. Découvrez comment surmonter ces dernières dans les prochaines étapes.

Si nous voulons maintenant distribuer un  titre précis incluant les informations de l’album ainsi que de l’interprète, nous devons relier les trois tableaux séparés à l’aide de la commande SQL JOIN et de la clé étrangère respective.

Les relations de clés étrangères vous permettent des données de différents tableaux simultanément, et ce seulement à l’aide d’une instruction SQL. Vous avez pour cela quatre types de JOIN à disposition sur MySQL et MariaDB : 

• INNER JOIN : avec un INNER JOIN, le système de gestion de base de données cherche des entrées communes dans les tableaux joints par JOIN. Seuls les paquets de données comportant des matchs, disons, dans lesquels les valeurs correspondent aux colonnes de liaison (clé primaire et clé étrangère) dans les deux tableaux.

•  OUTER JOIN : avec un OUTER JOIN, on différencie des tableaux de gauche ainsi que des tableaux de droite. A la différence d’un INNER JOIN, non seulement les paquets de données comportant des similitudes dans les deux tableaux sont entrés, mais aussi tous les paquets de données restants du tableau de droite ou de gauche.  

• LEFT JOIN : tous les paquets de données du tableau de gauche sont entrés ainsi que tous les paquets de données du tableau de droite dans lesquels se trouvent des concordances.

• RIGHT JOIN : tous les paquets de données du tableau de droite sont entrés ainsi que tous les paquets de données du tableau de gauche dans lesquels se trouvent des concordances.

Nous nous limiterons à INNER JOIN dans le cadre de notre tutoriel MySQL pour débutants.

La syntaxe d’un INNER JOIN suit le schéma de base suivant :

La commande SQL SELECT, en combinaison avec le bouton *, indique au système de gestion de base de données de sélectionner les valeurs de toutes les colonnes pour lesquelles les conditions ON et WHERE sont en vigueur.  

Etant donné qu’il s’agit d’un INNER JOIN, seuls les paquets de données qui présentent des concordances entre la clé étrangère du tableau1 et la clé primaire du tableau2 sont extraits de la base de données. On peut par ailleurs définir une fonction facultative de filtre à l’aide de la clause WHERE.  

Nous illustrons ceci avec un exemple faisant référence à nos tableaux normalisés album, interpret et title :

Le script exemple montre un INNER JOIN dans lequel le tableau album est relié au tableau interpret. Nous lisons seulement les paquets de données avec lesquels il y a des concordances entre clé primaire et clé étrangère.

Dans le cadre d’une instruction SQL, nous avons ainsi sélectionné l’indication de l’artiste du tableau interpret et les données des titres des albums ainsi que la date de première publication du tableau album.

La condition dans la clause WHERE permet de déterminer quels paquets de données distribuer. Si nous voulons nous limiter aux albums publiés en 1968 seulement, nous pouvons utiliser le script suivant :

A l’aide de la commande JOIN, vous pouvez fusionner un certain nombre de tableaux en une jonction de données. Dans l’exemple suivant, nous relions le tableau album avec le tableau interpret et title via INNER JOIN afin de délivrer l’ensemble des informations sur les données stockées dans les bases de données de chansons.

Notre tutoriel MySQL pour débutants doit être considéré comme un cours intensif vous permettant d’apprendre les bases relatives aux systèmes de gestion de bases de données SQL grâce à des exemples concrets et pratiques d’opérations de bases de données. Si vous portez un intérêt pour les sujets illustrés dans cet article, nous vous recommandons la lecture de la documentation DBMS de MySQL et MariaDB mentionnée plus haut. Vous trouverez par ailleurs de nombreux sites Internet qui offrent des tutoriels et des exemples sur des systèmes de gestion de bases de données populaires.   

La plateforme Stack Overflow est par ailleurs recommandée, comporte une communauté d’utilisateurs de plus de 6,5 millions de développeurs et traite les questions et les problèmes actuels de programmes de développement. Vous trouverez bien sûr aussi de nombreux articles sur d’autres bases de données disponibles : vous les trouverez via les balises ci-dessous.