Base de données NBA 2023/24
Analyse et optimisation SQL

Retourne les joueurs de taille ≥ 79 pouces (2m) ayant réalisé au moins une interception, avec le nombre de matchs concernés.

SELECT DISTINCT
    p.first_name || ' ' || p.last_name  AS joueur,
    p.height_inches                      AS taille_pouces,
    ROUND(p.height_inches * 2.54, 1)    AS taille_cm,
    COUNT(DISTINCT gs.game_id)           AS nb_matchs
FROM players p
JOIN game_stats gs ON p.player_id = gs.player_id
WHERE p.height_inches >= 79
  AND gs.steals > 0
GROUP BY p.first_name, p.last_name, p.height_inches
ORDER BY p.height_inches DESC;

Résultat obtenu

Comparaison des plans d'exécution

TABLE ACCESS FULL sur PLAYERS
TABLE ACCESS FULL sur GAME_STATS
2 table scans (short tables)
Filtre height_inches appliqué après scan complet

2 index range scans actifs
idx_players_height → filtre >= 79 direct
idx_gs_steals → filtre steals > 0 direct
idx_gs_player_id → jointure accélérée

Calcule la somme des rebonds pris par tous les joueurs de Golden State sur la saison 2023-24.

SELECT
    t.city || ' ' || t.team_name    AS equipe,
    g.season                         AS saison,
    SUM(gs.rebounds)                 AS total_rebonds
FROM teams t
JOIN players   p  ON p.team_id    = t.team_id
JOIN game_stats gs ON gs.player_id = p.player_id
JOIN games     g  ON gs.game_id   = g.game_id
WHERE t.city = 'Golden State'
  AND g.season = '2023-24'
GROUP BY t.city, t.team_name, g.season;

Résultat obtenu

Comparaison des plans d'exécution

15 table scans (short tables)
TABLE ACCESS FULL sur TEAMS, GAMES, GAME_STATS
Filtre city et season appliqués après scans complets
265 blocs lus en mémoire

3 index range scans actifs
idx_teams_city → filtre city direct
idx_games_season → filtre saison direct
idx_gs_player_game → jointure couverte
−91% de blocs lus

Trouve le joueur ayant marqué le plus de points dans un seul match, toutes saisons confondues.

SELECT
    p.first_name || ' ' || p.last_name  AS joueur,
    g.game_date                          AS date_match,
    gs.points                            AS points_max
FROM game_stats gs
JOIN players p ON gs.player_id = p.player_id
JOIN games   g ON gs.game_id   = g.game_id
WHERE gs.points = (
    SELECT MAX(points) FROM game_stats
)
ORDER BY g.game_date;

Résultat obtenu

Comparaison des plans d'exécution

TABLE ACCESS FULL sur GAME_STATS (x2)
Sous-requête MAX(points) scan complet
3 table scans (short tables)
44 blocs lus en mémoire

idx_gs_points → MAX() par lecture feuille B-tree
INDEX FETCH BY KEY pour la valeur max
Sous-requête résolue sans scan complet
−59% de blocs lus

Trouve le joueur ayant cumulé le plus grand nombre de points sur l'ensemble de la saison 2023-24.

SELECT
    p.first_name || ' ' || p.last_name  AS joueur,
    g.season                             AS saison,
    SUM(gs.points)                       AS total_points
FROM game_stats gs
JOIN players p ON gs.player_id = p.player_id
JOIN games   g ON gs.game_id   = g.game_id
WHERE g.season = '2023-24'
GROUP BY p.first_name, p.last_name, g.season
HAVING SUM(gs.points) = (
    SELECT MAX(SUM(gs2.points))
    FROM game_stats gs2
    JOIN games g2 ON gs2.game_id = g2.game_id
    WHERE g2.season = '2023-24'
    GROUP BY gs2.player_id
)
ORDER BY total_points DESC;

Résultat obtenu

Comparaison des plans d'exécution

6 table scans (short tables)
Sous-requête MAX(SUM()) sans index
TABLE ACCESS FULL sur GAME_STATS (x2)
62 blocs lus en mémoire

2 index range scans actifs
idx_games_season → filtre saison direct
idx_gs_gameid_player_points → couvre JOIN + SUM
INDEX FETCH BY KEY pour la sous-requête
−23% de blocs lus