Tous les professionnels des données rédigent des requêtes SQL, mais rares sont ceux qui comprennent pourquoi certaines requêtes ne prennent que quelques secondes, tandis que d’autres prennent plusieurs minutes sur les mêmes données. La réponse se cache sous la surface : elle réside dans la manière dont les données sont stockées, dont les moteurs de requêtes les lisent, et dans la façon dont les formats en colonnes, comme Parquet, changent radicalement la donne en matière de performances analytiques. Cette formation vous permettra d’acquérir cette compréhension.

Stockage en colonnes et optimisation des requêtes
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Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Expliquez comment les données sont stockées, distinguez le stockage en lignes de celui en colonnes, et identifiez les avantages en termes de performances des formats en colonnes
Utiliser les formats Parquet et ORC, interroger des données en colonnes à l'aide de DuckDB et comparer les performances de stockage par rapport au format CSV
Consulter les plans d'exécution SQL à l'aide de la commande EXPLAIN, identifier les goulots d'étranglement et comparer les performances des requêtes entre différents moteurs
Appliquer des techniques d'optimisation, notamment l'élagage de colonnes, la descente de filtre, le partitionnement et le saut de données, dans le cadre de l'analyse
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Gestion des bases de données
- Catégorie : Gestion des métadonnées
- Catégorie : Optimisation des performances
- Catégorie : Gestion des données
- Catégorie : Analyse des données
- Catégorie : Théorie des bases de données
- Catégorie : Conception de la base de données
- Catégorie : Technologies de stockage des données
- Catégorie : Accès aux données
- Catégorie : Bases de données
- Catégorie : SQL
- Catégorie : Traitement des données
- Catégorie : Stockage des données
- Catégorie : Entreposage de données
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Systèmes de base de données
- Catégorie : Langages de requête
- Catégorie : Systèmes de gestion de bases de données
- Catégorie : Logiciel de base de données
Détails à connaître

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avril 2026
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