Agrégations : GROUP BY et HAVING

Revenons à la première question : quelle catégorie de documents faut-il renforcer ? Impossible d’y répondre en une seule requête simple — il faut la décomposer.

Étape 1 — Où en sont les emprunts en cours ?

Avant de parler de popularité, il faut distinguer ce qui compte vraiment (un emprunt rendu ou en cours) de ce qui ne doit pas biaiser l’analyse.

query("SELECT statut, COUNT(*) AS nb FROM emprunts GROUP BY statut ORDER BY nb DESC")

      statut  nb
0      rendu   9
1  en_retard   3
2   en_cours   3

GROUP BY regroupe les lignes qui partagent la même valeur de statut, et COUNT(*) compte les lignes de chaque groupe.

Étape 2 — La popularité par catégorie (jointure + agrégation)

Pour relier un emprunt à sa catégorie, il faut joindre emprunts et documents avant de grouper :

query("""
    SELECT d.categorie, COUNT(*) AS nb_emprunts
    FROM emprunts e
    JOIN documents d ON d.id = e.document_id
    GROUP BY d.categorie
    ORDER BY nb_emprunts DESC
""")

        categorie  nb_emprunts
0              bd            8
1           livre            3
2  jeu_de_societe            2
3             dvd            2

Premier signal clair : la catégorie BD représente à elle seule plus d’emprunts que toutes les autres réunies.

Étape 3 — HAVING : filtrer après agrégation

WHERE filtre les lignes avant regroupement ; HAVING filtre les groupes après agrégation. Pour ne garder que les catégories à demande réellement récurrente (plus d’un emprunt) :

query("""
    SELECT d.categorie, COUNT(*) AS nb_emprunts
    FROM emprunts e JOIN documents d ON d.id = e.document_id
    GROUP BY d.categorie
    HAVING COUNT(*) > 1
    ORDER BY nb_emprunts DESC
""")

        categorie  nb_emprunts
0              bd            8
1           livre            3
2  jeu_de_societe            2
3             dvd            2

Ici, les quatre catégories passent le filtre — mais sur un jeu de données réel avec davantage de catégories rares, HAVING élimine le bruit statistique des catégories à un seul emprunt isolé, qui ne justifient pas d’investissement.

Une sous-requête pour aller plus loin

Une autre façon de repérer une valeur remarquable : la comparer à la moyenne, calculée par une requête imbriquée dans le WHERE :

query("""
    SELECT titre, tarif_retard
    FROM documents
    WHERE tarif_retard > (SELECT AVG(tarif_retard) FROM documents)
    ORDER BY tarif_retard DESC
""")

                titre  tarif_retard
0      Cite en Ruines           1.0
1  Marches de l'Ouest           1.0

Les jeux de société (Cite en Ruines, Marches de l'Ouest) sont les seuls documents dont le tarif de retard dépasse la moyenne du catalogue — une information utile pour la politique tarifaire de la médiathèque, indépendamment de la question initiale.

Prochaine étape

La catégorie BD se démarque nettement. Reste à savoir qui l’emprunte, pour répondre à la seconde question de la directrice.

👉 Jointures : profil des emprunteurs et détection des inactifs

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Junior TSAFACK – 12/09/2026