Comment Donald Chamberlin a contribué à inventer SQL chez IBM, pourquoi sa syntaxe proche de l'anglais a compté, et comment SQL est devenu la manière standard d'interroger des bases de données.
Donald D. Chamberlin n'est pas un nom que tout le monde connaît, mais son travail a discrètement façonné la façon dont la plupart des équipes software gèrent les données. En tant que chercheur chez IBM, Chamberlin a co-créé SQL (à l'origine orthographié SEQUEL), le langage qui a rendu pratique pour les développeurs quotidiens — et même pour des non-spécialistes — le fait de poser des questions à de grandes bases de données.
Avant SQL, obtenir des réponses à partir des données stockées signifiait souvent écrire des programmes sur mesure ou utiliser des outils puissants mais peu pratiques. Chamberlin a poussé une idée différente : au lieu de dire à l'ordinateur comment trouver les données étape par étape, on devrait pouvoir décrire ce que l'on veut dans une forme proche de l'anglais courant.
Au cœur de SQL se trouve une approche étonnamment conviviale :
SELECT)FROM)WHERE)Cette structure paraît évidente aujourd'hui, mais elle représentait un changement majeur. Elle a transformé la « requête d'une base de données » d'une tâche de spécialiste en quelque chose qui pouvait s'enseigner, se partager, se relire et s'améliorer — comme n'importe quelle autre partie du développement logiciel.
Ceci est une histoire pratique de la naissance de SQL et des raisons de sa large diffusion.
Vous n'aurez pas besoin de mathématiques avancées, de logique formelle ou d'une théorie approfondie des bases de données pour suivre. Nous nous concentrerons sur les problèmes concrets que SQL a résolus, pourquoi son design était accessible, et comment il est devenu une compétence par défaut dans l'industrie du logiciel — de l'ingénierie backend à l'analytics, en passant par le produit et les opérations.
Si vous avez déjà filtré une liste, regroupé des résultats ou joint deux ensembles d'informations, vous avez déjà pensé dans la direction que SQL a popularisée. L'apport durable de Chamberlin a été de transformer cette façon de penser en un langage utilisable.
Avant SQL, la plupart des organisations ne « requêtaient » pas une base de données. Elles travaillaient avec des données stockées dans des fichiers — souvent un fichier par application — gérés par le programme qui les avait créés. La paie avait ses propres fichiers, l'inventaire ses fichiers, et les dossiers clients pouvaient être répartis sur plusieurs systèmes.
Cette approche orientée fichiers fonctionnait jusqu'à ce que les entreprises veuillent des réponses qui traversaient ces frontières : « Quels clients ont acheté le produit X et ont aussi des factures impayées ? » Obtenir ce type de vue signifiait assembler des données qui n'étaient pas conçues pour être combinées.
Dans beaucoup de systèmes anciens, les formats de données étaient étroitement couplés à l'application. Un changement à un endroit — comme ajouter un champ pour le téléphone d'un client — pouvait nécessiter de réécrire des programmes, de convertir des fichiers et de mettre à jour la documentation. Même quand des « systèmes de gestion de bases de données » ont commencé à apparaître, beaucoup exposaient encore des méthodes d'accès bas niveau qui ressemblaient à de la programmation plutôt qu'à la formulation de questions.
Si vous vouliez de l'information, vous aviez généralement deux options :
Aucune des deux options ne favorisait l'exploration facile. Un petit changement de formulation — ajouter une plage de dates, regrouper par région, exclure les retours — pouvait devenir une nouvelle tâche de développement. Le résultat était un goulot d'étranglement : les personnes ayant des questions devaient attendre celles qui pouvaient écrire du code.
Ce qui manquait aux organisations était une manière partagée d'exprimer les questions sur les données — quelque chose d'assez précis pour les machines, mais lisible pour les humains. Les responsables métier pensent en termes de « clients », « commandes » et « totaux ». Les systèmes, eux, étaient construits autour de dispositions de fichiers et d'étapes procédurales.
Ce fossé a créé le besoin d'un langage de requête capable de traduire l'intention en action : une manière cohérente et réutilisable de dire ce que vous voulez des données sans écrire un nouveau programme à chaque fois. Ce besoin a préparé le terrain pour la percée de SQL.
Avant que SQL puisse exister, le monde des bases de données avait besoin d'une façon plus claire de penser les données. Le modèle relationnel a apporté cela : un cadre simple et cohérent où l'information est stockée dans des tables (relations), composées de lignes et de colonnes.
La promesse centrale du modèle relationnel était simple : arrêter de construire des structures de données uniques et difficiles à maintenir pour chaque application. Au lieu de cela, stockez les données sous une forme standard et laissez différents programmes poser différentes questions sans réécrire l'organisation des données à chaque fois.
Ce changement a compté parce qu'il a séparé deux choses souvent liées :
Quand ces préoccupations sont séparées, les données deviennent plus faciles à partager, plus sûres à mettre à jour et moins dépendantes des particularités d'une application.
Edgar F. Codd, travaillant chez IBM, a aidé à formaliser cette idée et à expliquer pourquoi elle était préférable à la navigation dans des enregistrements via des chemins fixes. Pas besoin d'un bagage académique complet pour apprécier l'impact : il a donné à l'industrie un modèle qu'on peut raisonner, tester et améliorer.
Une fois que les données vivent dans des tables, la question naturelle suivante est : comment les gens ordinaires demandent-ils ce dont ils ont besoin ? Pas en pointant des emplacements de stockage, mais en décrivant le résultat.
Cette approche « décrivez ce que vous voulez » — sélectionner ces colonnes, filtrer ces lignes, relier ces tables — a préparé le terrain pour un langage de requête convivial. SQL a été conçu pour tirer parti de ce modèle, transformant la théorie relationnelle en travail quotidien.
IBM System R n'était pas d'abord un produit commercial — c'était un projet de recherche visant à répondre à une question pratique : le modèle relationnel d'Edgar F. Codd pouvait-il fonctionner dans le monde réel, à grande échelle, avec des données métier réelles ?
À l'époque, de nombreux systèmes de bases de données étaient navigués via des chemins d'accès physiques et une logique enregistrement par enregistrement. Les bases relationnelles promettaient autre chose : stocker les données dans des tables, décrire clairement les relations, et laisser le système déterminer comment récupérer les résultats. Mais cette promesse dépendait de deux éléments : un moteur relationnel performant et un langage de requête qu'un développeur ordinaire (voire un non-développeur) pourrait utiliser.
System R, développé au laboratoire de recherche d'IBM à San Jose dans les années 1970, visait à construire un prototype de système de gestion de base de données relationnelle et à mettre à l'épreuve l'idée relationnelle.
Tout aussi important, il explorait des techniques désormais fondamentales — en particulier l'optimisation des requêtes. Si les utilisateurs allaient écrire des demandes de haut niveau ("donnez-moi ces enregistrements qui correspondent à ces conditions"), le système devait traduire ces demandes en opérations efficaces automatiquement.
Donald Chamberlin, travaillant dans l'environnement de recherche d'IBM, s'est concentré sur la pièce manquante : un langage pratique pour poser des questions aux données relationnelles. Avec des collaborateurs (notamment Raymond Boyce), il a façonné un langage de requête qui correspondait à la manière dont les gens décrivent naturellement leurs besoins en données.
Ce n'était pas de la conception de langage en vase clos. System R fournissait la boucle de rétroaction : si une fonctionnalité de langage ne pouvait pas être implémentée efficacement, elle ne survivait pas. Si une fonctionnalité facilitait les tâches courantes, elle prenait de l'importance.
Codd avait décrit le modèle relationnel avec des mathématiques formelles (algèbre relationnelle et calcul relationnel). Ces idées étaient puissantes, mais trop académiques pour la plupart des travaux quotidiens. System R avait besoin d'un langage qui soit :
Cette recherche — ancrée dans un prototype relationnel fonctionnel — a préparé le terrain pour SEQUEL puis SQL.
Donald Chamberlin et ses collègues avaient initialement appelé leur nouveau langage SEQUEL, abréviation de Structured English Query Language. Le nom donnait un indice sur l'idée centrale : plutôt que d'écrire du code procédural pour naviguer dans les données étape par étape, on déclarerait ce qu'on veut dans une forme proche de l'anglais courant.
SEQUEL a ensuite été raccourci en SQL (pratiquement plus court et plus facile à imprimer et à prononcer, et aussi lié à des considérations de marque). Mais l'ambition du « Structured English » est restée.
L'objectif de conception était de rendre le travail sur les bases de données semblable à une demande claire :
Cette structure a donné aux gens un modèle mental cohérent. Vous n'aviez pas à apprendre les règles de navigation d'un fournisseur ; vous appreniez un schéma lisible pour poser des questions.
Imaginez une question métier simple : "Quels clients en Californie ont dépensé le plus cette année ?" SQL vous permet d'exprimer cette intention directement :
SELECT customer_id, SUM(amount) AS total_spent
FROM orders
WHERE state = 'CA' AND order_date >= '2025-01-01'
GROUP BY customer_id
ORDER BY total_spent DESC;
Même si vous débutez avec les bases de données, vous pouvez souvent deviner ce que fait cette requête :
Cette lisibilité — associée à des règles précises — a aidé SQL à se propager bien au-delà d'IBM System R et dans le monde logiciel au sens large.
Une des raisons pour lesquelles SQL a perduré est qu'il vous permet d'exprimer une question comme vous la diriez à voix haute : "Prends ces éléments, depuis cet endroit, avec ces conditions." Vous n'avez pas à décrire comment trouver la réponse étape par étape ; vous décrivez ce que vous voulez.
SELECT = choisir les colonnes que vous voulez voir.
FROM = depuis quelle table (ou ensemble de données) ces faits doivent venir.
WHERE = filtrer les lignes qui correspondent à vos critères.
JOIN = lier des tables liées (comme faire correspondre customer_id dans orders au même customer_id dans customers).
GROUP BY = résumer par catégories, pour parler de totaux "par client", "par mois" ou "par produit".
SELECT customer_name, COUNT(*) AS order_count
FROM orders
JOIN customers ON orders.customer_id = customers.customer_id
WHERE orders.status = 'Shipped'
GROUP BY customer_name;
Lisez-le comme : « Choisis le nom de chaque client et le nombre de commandes, depuis orders relié à customers, garde seulement les commandes expédiées, et résume par client. »
Si SQL vous semble intimidant, reformulez votre objectif en une ligne. Puis faites correspondre les mots :
Cette habitude axée sur la question est le vrai design "convivial" de SQL.
SQL n'a pas seulement introduit une nouvelle façon de parler aux données — il a réduit le nombre de personnes qui devaient être des "experts DB" pour obtenir des réponses. Avant SQL, interroger une base signifiait souvent écrire du code procédural, comprendre les détails de stockage, ou déposer une demande auprès d'une équipe spécialisée. Le travail de Chamberlin a aidé à inverser cela : vous pouviez décrire ce que vous vouliez, et la base de données décidait comment le récupérer.
Le gain d'accessibilité principal de SQL est qu'il est assez lisible pour être partagé entre analystes, développeurs et équipes produit. Même un débutant peut comprendre l'intention d'une requête comme :
SELECT product, SUM(revenue)
FROM sales
WHERE sale_date >= '2025-01-01'
GROUP BY product;
Il n'est pas nécessaire de connaître les structures d'index ou les dispositions de fichiers pour voir ce qui est demandé : chiffre d'affaires total par produit pour une plage de dates.
Parce que SQL est déclaratif et largement enseigné, il est devenu un point de référence commun pendant la planification et le débogage. Un chef de produit peut vérifier la question ("Comptons-nous les remboursements ?"). Un analyste peut ajuster les définitions. Un ingénieur peut optimiser la performance ou déplacer la logique dans une application ou un pipeline.
Tout aussi important, SQL rend la "question" elle-même relisible. On peut versionner, commenter, tester et améliorer une requête — comme du code.
SQL facilite la formulation des requêtes, mais n'assure pas des réponses fiables. Il vous faut toujours :
SQL a ouvert la porte au self-service data, mais de bons résultats dépendent encore de bonnes données et de sens partagé.
SQL n'a pas gagné parce que c'était le seul langage de requête — il a gagné parce qu'il était pratique pour une industrie en croissance ayant besoin d'habitudes partagées. Une fois que les équipes ont vu que SQL leur permettait de poser des questions claires aux données sans écrire un code sur mesure pour chaque rapport, il a commencé à apparaître dans plus de produits, de formations et d'offres d'emploi.
Au fur et à mesure que les éditeurs de bases ont ajouté le support SQL, d'autres logiciels ont suivi. Les outils de reporting, les tableaux de bord BI et plus tard les frameworks applicatifs ont tous profité d'une manière commune de récupérer et modeler les données.
Cela a créé une boucle positive :
Même quand les bases différaient en interne, avoir une "surface" SQL familière réduisait l'effort pour changer de fournisseur ou intégrer plusieurs systèmes.
La portabilité ne veut pas dire "tourne partout sans aucun changement". Cela signifie que les idées de base — SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY — restent reconnaissables d'un produit à l'autre. Une requête écrite pour un système nécessite souvent seulement de petites adaptations pour un autre. Cela a réduit le verrouillage fournisseur et rendu les migrations moins intimidantes.
Avec le temps, SQL a été normalisé : un ensemble partagé de règles et définitions que les fournisseurs acceptent en grande partie de supporter. Pensez à cela comme la grammaire d'une langue. Différentes régions ont des accents et de l'argot, mais une grammaire commune permet de communiquer.
Pour les personnes et organisations, cette standardisation a eu des effets majeurs :
Résultat : SQL est devenu la "langue commune" par défaut pour travailler avec des données relationnelles.
SQL n'a pas seulement changé la façon de requêter des données — il a changé la façon dont le logiciel est construit. Une fois qu'il y a une manière commune de poser des questions à une base, des catégories entières de produits peuvent supposer "SQL est disponible" et se concentrer sur des fonctionnalités de plus haut niveau.
Vous trouvez SQL dans les applications métier (CRM, ERP, finance), dans les tableaux de bord reporting, et derrière des services web qui récupèrent et mettent à jour des enregistrements. Même lorsque les utilisateurs ne tapent jamais une requête, beaucoup d'apps génèrent encore du SQL en coulisse pour filtrer des commandes, calculer des totaux ou assembler un profil client.
Cette omniprésence a créé un modèle puissant : si votre logiciel sait parler SQL, il peut travailler avec de nombreux systèmes de bases de données avec moins d'intégration sur mesure.
Un langage de requête partagé a rendu pratique la construction d'outils qui entourent les bases :
L'important est que ces outils ne sont pas liés à l'interface d'un fournisseur : ils reposent sur des concepts SQL transférables.
Une raison pour laquelle SQL compte toujours en 2025 est qu'il sert de contrat durable entre l'intention et l'exécution. Même lorsque l'on construit des applications avec des outils de plus haut niveau — ou avec de l'IA — il faut une couche base de données explicite, testable et auditable.
Par exemple, sur Koder.ai (une plateforme vibe-coding pour créer des applis web, backend et mobiles via chat), les équipes finissent souvent par ancrer "ce que l'appli doit faire" dans des tables relationnelles claires et des requêtes SQL. En coulisse, cela signifie typiquement un backend Go avec PostgreSQL, où SQL reste le langage partagé pour jointures, filtres et agrégats — tandis que la plateforme accélère le scaffolding, l'itération et le déploiement.
SQL a perduré des décennies, ce qui signifie qu'il a aussi accumulé des plaintes. Beaucoup de critiques sont valables dans un contexte restreint, mais elles sont souvent répétées sans la nuance pratique sur laquelle reposent les équipes.
SQL paraît simple quand on voit SELECT ... FROM ... WHERE ..., puis soudain il semble immense : jointures, groupements, fonctions fenêtre, expressions communes, transactions, permissions, optimisation des performances. Ce saut peut être frustrant.
Une manière utile de le formuler est que SQL est petit au centre et vaste à la périphérie. Les idées centrales — filtrer des lignes, choisir des colonnes, combiner des tables, agréger — s'apprennent vite. La complexité apparaît quand il s'agit d'être précis sur les données réelles (valeurs manquantes, doublons, fuseaux horaires, identifiants sales) ou quand on pousse la performance à grande échelle.
Un certain "bizarrerie" reflète en réalité l'honnêteté de SQL face aux données. Par exemple, NULL représente "inconnu", pas zéro et pas la chaîne vide, donc les comparaisons se comportent différemment de ce que beaucoup attendent. Autre surprise commune : une même requête peut renvoyer les lignes dans un ordre différent à moins de trier explicitement — parce qu'une table n'est pas un tableur.
Ce ne sont pas des raisons d'éviter SQL ; ce sont des rappels que les bases optimisent pour la clarté et la correction plutôt que pour les hypothèses implicites.
Cette critique confond deux choses :
Les fournisseurs ajoutent des fonctionnalités pour se démarquer et pour servir leurs utilisateurs — fonctions supplémentaires, gestion des dates différente, extensions propriétaires, langages procéduraux spécialisés. C'est pourquoi une requête fonctionnant sur un système peut nécessiter de petites retouches sur un autre.
Commencez par maîtriser les bases portables : SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY, HAVING, ORDER BY, et les INSERT/UPDATE/DELETE simples. Quand ces éléments sont acquis, choisissez la base que vous utiliserez le plus et apprenez ses forces et ses particularités.
Si vous apprenez en solo, tenez une fiche mémo des différences rencontrées. Cela transforme « les dialectes sont agaçants » en « je sais quoi rechercher », une compétence bien plus réaliste pour le travail quotidien.
Apprendre SQL relève moins de la mémorisation que de la construction d'une habitude : poser une question claire, puis la traduire en requête.
Commencez avec une table petite (pensez customers ou orders) et exercez-vous à lire les données avant d'essayer de "faire" quoi que ce soit.
WHERE et ORDER BY. Habituez-vous à ne sélectionner que les colonnes nécessaires.orders + customers) avec JOIN.GROUP BY pour répondre aux questions "combien ?" et "combien ça coûte ?" — comptes, sommes, moyennes, totaux mensuels.Cette progression reflète la conception de SQL : exprimer une question en parties, puis laisser la base décider de la meilleure façon de l'exécuter.
Si vous vous entraînez sur une base partagée ou si vous débutez :
SELECT. Considérez-le comme le mode lecture.LIMIT 50 (ou l'équivalent) pour ne pas ramener des millions de lignes par accident.DELETE, UPDATE, DROP) jusqu'à bien maîtriser les clauses WHERE et travailler dans un bac à sable.SELECT de la clause WHERE pour vérifier quelles lignes seraient affectées.Un bon entraînement SQL ressemble à du vrai travail :
Choisissez une question, écrivez la requête, puis vérifiez si le résultat a du sens. Cette boucle de rétroaction rend SQL intuitif.
Si vous apprenez SQL en construisant quelque chose, il peut être utile de travailler dans un environnement où schéma, requêtes et code applicatif restent proches. Par exemple, en prototypant une petite appli avec PostgreSQL sur Koder.ai, vous pouvez itérer rapidement sur les tables et requêtes, snapshotter les changements et exporter le code source quand vous voulez aller plus loin — sans perdre de vue la logique SQL réelle.
L'apport durable de Donald Chamberlin n'a pas été d'inventer une simple syntaxe : il a construit un pont lisible entre les personnes et les données. SQL a permis à quelqu'un de décrire ce qu'il voulait (clients en Californie, ventes par mois, produits en faible stock) sans expliquer comment l'ordinateur devait le récupérer étape par étape. Ce changement a transformé l'interrogation de bases de données d'un art de spécialiste en un langage partagé que les équipes pouvaient discuter, relire et améliorer.
SQL perdure parce qu'il occupe un juste milieu utile : suffisamment expressif pour des questions complexes, suffisamment structuré pour être optimisé et normalisé. Même avec l'arrivée de nouveaux outils — tableaux de bord, interfaces no-code et assistants IA — SQL reste la couche fiable en dessous. Beaucoup de systèmes modernes traduisent encore clics, filtres et invites en opérations proches du SQL, car les bases peuvent valider, sécuriser et exécuter ces opérations efficacement.
Les interfaces évoluent, mais les organisations ont toujours besoin de :
SQL coche ces cases. Ce n'est pas parfait, mais c'est enseignable — et cette enseignabilité fait partie de l'invention.
L'héritage réel de Chamberlin est l'idée que les meilleurs outils rendent les systèmes puissants accessibles. Quand un langage est lisible, il invite plus de personnes dans la conversation — et c'est ainsi que la technologie passe des laboratoires au travail quotidien.
Donald D. Chamberlin était un chercheur d'IBM qui a co-créé SQL (à l'origine appelé SEQUEL) dans le cadre du projet System R. Sa contribution clé a été d'aider à façonner un langage déclaratif et lisible pour que l'on puisse interroger des bases de données sans écrire des programmes pas à pas.
SQL a compté parce qu'il a rendu l'accès aux données partageable et reproductible. Plutôt que de demander un nouveau programme sur mesure ou de dépendre de rapports fixes, les équipes pouvaient écrire et relire des requêtes comme n'importe quel autre artefact de travail, accélérant l'exploration et réduisant les goulots d'étranglement.
Un langage déclaratif indique à la base de données quel résultat vous voulez, et non la procédure pour l'obtenir. Concrètement, vous décrivez colonnes, tables, filtres et groupements, et la base choisit un plan d'exécution efficace (souvent via l'optimisation de requêtes).
Le modèle mental de base est :
SELECT : ce que vous voulez voir (colonnes ou expressions)FROM : d'où cela provient (tables/vues)WHERE : quelles lignes sont concernées (filtres)Une fois cela acquis, on peut ajouter pour relier des tables, pour résumer, et pour trier.
Un JOIN combine des lignes de deux (ou plusieurs) tables selon une condition d'égalité — souvent un identifiant partagé comme customer_id. Utilisez un JOIN quand l'information dont vous avez besoin est répartie sur plusieurs tables (par exemple, commandes dans une table et noms de clients dans une autre).
GROUP BY permet d'obtenir des résultats "par catégorie" (totaux par client, comptes par mois, chiffre d'affaires par produit). Flux de travail pratique :
SELECT ... FROM ... WHERE ... qui renvoie les bonnes lignes.COUNT(), , .System R était le prototype de recherche d'IBM des années 1970 construit pour démontrer que les bases de données relationnelles pouvaient fonctionner à l'échelle réelle. Il a aussi poussé des idées cruciales comme l'optimisation des requêtes, qui rend un langage de haut niveau comme SQL pratique car le système peut traduire les demandes en opérations efficaces.
SQL s'est diffusé parce qu'il est devenu une interface commune entre de nombreuses bases et outils. Cela a créé une boucle d'amplification :
Même avec des différences entre produits, les concepts centraux restaient reconnaissables.
Les dialectes SQL existent, mais la meilleure approche est :
SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY, , et les inserts/updates de base.Commencez prudemment et progressez par couches :
JOINGROUP BYORDER BYSUM()AVG()ORDER BYCela transforme les incompatibilités en recherches gérables plutôt qu'en frustration constante.
SELECTLIMIT (ou l'équivalent) pour explorer sans ramener trop de lignes.UPDATE/DELETE, exécutez le même WHERE en SELECT pour prévisualiser les lignes affectées.L'objectif est de traduire des questions claires en requêtes, pas de mémoriser la syntaxe hors contexte.