Module
Module 4 sur 6Leçon 2 sur 2~14 min

Les pièges des jointures, et comment les détecter

Une jointure mal écrite s'exécute sans erreur et renvoie un chiffre plausible, mais faux. La leçon vous montre les erreurs qui coûtent le plus cher aux analyses produit et une manière simple de les détecter avant de partager un résultat. De quoi défendre vos chiffres de revenu ou d'usage face à l'équipe data.

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Objectif de la leçon

À la fin de cette leçon, vous serez capable de reconnaître et de corriger les deux erreurs de jointure les plus coûteuses (la démultiplication des lignes qui gonfle les sommes, et le filtre placé dans WHERE qui annule un LEFT JOIN), en raisonnant sur le grain de chaque table et en contrôlant le nombre de lignes.

Thèmes abordés

  • erreurs de jointure
  • grain d'une table
  • LEFT JOIN
  • doublons SQL
  • contrôle de résultat

Dans quel module

Croiser les tables

Comment combiner plusieurs tables sans perdre de lignes ni gonfler mes chiffres ?

Leçons du module

  1. Joindre des tables avec INNER JOIN et LEFT JOIN
  2. Les pièges des jointures, et comment les détecter (cette leçon)

Ce que vous apprendrez dans la formation

Cette leçon fait partie de la formation Modéliser les données de son produit et les interroger en SQL

  • Lire un modèle de données (tables, clés primaires et étrangères, cardinalités, diagramme entité-relation) et le relier aux écrans et aux règles du produit.
  • Modéliser les données d'une fonctionnalité (entités, attributs, relations, clés, cardinalités) et faire valider ce modèle par l'équipe technique.
  • Comparer une base relationnelle et une base documents (NoSQL) pour un besoin produit et justifier le choix selon les requêtes, la cohérence et l'évolution attendues.
  • Écrire des requêtes qui filtrent, trient et agrègent (SELECT, WHERE, ORDER BY, GROUP BY, HAVING) en traitant correctement les valeurs NULL et les dates.
  • Combiner plusieurs tables avec des jointures INNER et LEFT, et vérifier que le résultat ne perd ni ne double aucune ligne.
  • Traduire une question produit en requête vérifiable, avec des CTE et des fonctions de fenêtre simples (ROW_NUMBER, LAG, SUM OVER).
  • Interroger les données en lecture seule en protégeant les données personnelles, et faire rédiger du SQL par une IA en vérifiant chaque requête avant d'en utiliser le résultat.

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