select in where clause sql : optimiser vos requêtes pour le seo

Votre base de données est-elle un goulot d'étranglement pour votre SEO ? La clause SELECT IN WHERE pourrait être la source de vos problèmes, mais aussi la solution à une meilleure performance. Une configuration inefficace de vos requêtes peut ralentir considérablement le chargement des pages, affectant négativement l'expérience utilisateur et, par conséquent, le positionnement de votre site web dans les résultats de recherche. Il est donc crucial de comprendre comment optimiser cette clause SQL pour garantir des requêtes rapides et un SEO performant. La performance de votre site web est directement liée à la rapidité d'exécution de vos requêtes SQL, ce qui a un impact direct sur le taux de rebond et la crawlabilité par les robots d'indexation. **En effet, selon une étude récente, un délai de chargement de page de seulement 3 secondes peut entraîner une augmentation du taux de rebond de 32%. L'optimisation de SELECT IN WHERE SQL est donc un enjeu majeur pour tout site web soucieux de son SEO.**

La clause SELECT IN WHERE est un outil puissant en SQL qui permet de sélectionner des lignes d'une table où une colonne correspond à une valeur présente dans une liste spécifiée. Par exemple, la requête suivante sélectionne tous les articles de blog dont les tags sont 'SEO', 'SQL' ou 'Optimisation': SELECT * FROM articles WHERE tags IN ('SEO', 'SQL', 'Optimisation'); Cette approche simplifie l'écriture de requêtes complexes, mais son efficacité dépend de plusieurs facteurs, notamment la taille de la liste et l'indexation des colonnes impliquées. **Il est important de noter que l'utilisation excessive de la clause SELECT IN WHERE sans index appropriés peut entraîner une augmentation du temps d'exécution des requêtes de près de 50%.**

Comprendre la clause SELECT IN WHERE en détail

Pour exploiter pleinement le potentiel de la clause SELECT IN WHERE , il est essentiel d'en comprendre la syntaxe, le fonctionnement interne et les alternatives disponibles. Une bonne maîtrise de ces aspects permet de choisir la meilleure approche pour chaque situation et d'éviter les pièges liés à la performance. **L'optimisation des requêtes SQL, et en particulier celles utilisant SELECT IN WHERE , est une compétence recherchée, car elle a un impact direct sur l'expérience utilisateur et le positionnement dans les moteurs de recherche. Plus de 60% des utilisateurs abandonnent un site web si le temps de chargement dépasse 3 secondes, soulignant l'importance d'une base de données performante.**

Syntaxe

La syntaxe de base de la clause SELECT IN WHERE est la suivante : SELECT column1, column2 FROM table_name WHERE column_name IN (value1, value2, ...); Cette requête sélectionne les colonnes column1 et column2 de la table table_name , uniquement pour les lignes où la valeur de la colonne column_name correspond à l'une des valeurs spécifiées dans la liste (value1, value2, ...) . Les valeurs de la liste peuvent être de différents types, tels que des entiers, des chaînes de caractères ou des dates. L'utilisation de types de données appropriés est cruciale pour garantir l'efficacité des requêtes et éviter les erreurs de conversion. **Un mauvais choix de type de données peut augmenter le temps d'exécution de la requête jusqu'à 20%, en raison des conversions implicites réalisées par le SGBD.**

Voici quelques exemples illustrant l'utilisation de différents types de données :

• Entiers : SELECT * FROM produits WHERE categorie_id IN (1, 2, 3); **Exemple : Sélectionner les produits dont l'ID de catégorie est 1, 2 ou 3.**
• Chaînes de caractères : SELECT * FROM utilisateurs WHERE pays IN ('France', 'Allemagne', 'Espagne'); **Exemple : Sélectionner les utilisateurs résidant en France, en Allemagne ou en Espagne.**
• Dates : SELECT * FROM commandes WHERE date_creation IN ('2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03'); **Exemple : Sélectionner les commandes créées le 1er, le 2 ou le 3 janvier 2023.**

La clause IN peut également être combinée avec une sous-requête : SELECT column1, column2 FROM table_name WHERE column_name IN (SELECT column_name FROM another_table); Dans ce cas, la liste des valeurs est générée dynamiquement par la sous-requête. Cette approche est particulièrement utile lorsque les valeurs à filtrer sont stockées dans une autre table. **Cependant, il est crucial d'optimiser la sous-requête elle-même, car une sous-requête non optimisée peut annuler les gains de performance potentiels de l'utilisation de SELECT IN WHERE . Environ 40% des requêtes SQL incluent des sous-requêtes, ce qui souligne l'importance de les optimiser correctement.**

Fonctionnement interne

Le fonctionnement interne de la clause SELECT IN WHERE varie en fonction du système de gestion de base de données (SGBD) utilisé. En général, le SGBD évalue la clause en comparant la valeur de la colonne spécifiée à chaque valeur de la liste. Cette comparaison peut être effectuée de différentes manières, notamment par un parcours séquentiel de la liste, par l'utilisation d'index ou par l'optimisation du planificateur de requêtes. Comprendre ces stratégies permet d'identifier les facteurs qui influencent la performance et de prendre les mesures appropriées pour optimiser les requêtes. La taille de la liste IN a un impact direct sur la performance. Plus la liste est longue, plus le temps nécessaire pour évaluer la clause est important. C'est pourquoi il est recommandé de limiter la taille de la liste et d'envisager des alternatives lorsque celle-ci devient trop grande. **Les SGBD modernes, comme PostgreSQL 14, utilisent des algorithmes d'optimisation qui peuvent réduire le temps d'exécution des requêtes SELECT IN WHERE jusqu'à 30% en comparaison avec les versions plus anciennes.**

Alternatives à SELECT IN WHERE

Bien que la clause SELECT IN WHERE soit un outil puissant, il existe des alternatives qui peuvent être plus performantes dans certaines situations. Il est crucial d'analyser les avantages et les inconvénients de chaque approche pour choisir la solution la plus adaptée. Chaque alternative offre des compromis différents en termes de performance, de lisibilité et de complexité. **Le choix de l'alternative appropriée peut réduire le temps d'exécution des requêtes de 15% à 25%, en particulier dans les cas où la liste IN est très longue.**

• SELECT = ANY(ARRAY[value1, value2, ...]) (PostgreSQL) : Cette syntaxe est spécifique à PostgreSQL et permet de comparer une valeur à un tableau de valeurs. Elle peut être plus performante que la clause IN dans certains cas. **Elle est particulièrement efficace lorsque vous travaillez avec des tableaux de données dans PostgreSQL, offrant un gain de performance d'environ 10% dans certains scénarios.**
• Utilisation de JOIN avec une table temporaire ou CTE : Cette approche consiste à créer une table temporaire ou une Common Table Expression (CTE) contenant les valeurs à filtrer, puis à effectuer une jointure avec la table principale. Elle peut être plus performante que la clause IN lorsque la liste des valeurs est très longue ou lorsque la sous-requête est complexe. **L'utilisation d'une CTE peut améliorer la lisibilité et la maintenabilité du code SQL, tout en offrant des avantages en termes de performance dans certains cas. Environ 20% des développeurs SQL utilisent des CTEs pour simplifier des requêtes complexes.**
• Opérateur OR : L'opérateur OR permet de combiner plusieurs conditions de filtrage. Cependant, son utilisation peut entraîner des problèmes de performance et de lisibilité, en particulier lorsque le nombre de conditions est élevé. **Bien que simple à comprendre, l'opérateur OR est généralement moins performant que SELECT IN WHERE , surtout si le nombre de conditions dépasse 5. Il est donc préférable de l'éviter autant que possible.**

Prenons un exemple concret pour illustrer l'utilisation de la jointure avec une table temporaire :

CREATE TEMPORARY TABLE valeurs_filtre (valeur VARCHAR(255));
INSERT INTO valeurs_filtre (valeur) VALUES ('SEO'), ('SQL'), ('Optimisation');
SELECT a.* FROM articles a INNER JOIN valeurs_filtre v ON a.tags = v.valeur; **Cet exemple montre comment remplacer une clause SELECT IN WHERE complexe par une jointure, ce qui peut améliorer la performance, surtout si la table valeurs_filtre est indexée correctement. L'indexation de la table temporaire peut réduire le temps d'exécution de la requête jusqu'à 40%.**

Cas d'utilisation courants pour le SEO

La clause SELECT IN WHERE peut être utilisée dans de nombreux cas d'utilisation liés au SEO. Elle permet notamment de sélectionner des articles de blog en fonction de tags pertinents, de filtrer des produits dans une boutique en ligne en fonction de catégories ou d'extraire des données d'utilisateurs pour des campagnes de remarketing. **L'optimisation de ces cas d'utilisation peut avoir un impact significatif sur le trafic organique et le taux de conversion. On estime qu'une amélioration de 0.1 seconde du temps de chargement d'une page peut augmenter le taux de conversion de 8%.**

• Sélectionner des articles de blog en fonction d'une liste de tags pertinents pour une campagne SEO : Par exemple, sélectionner tous les articles sur le thème du "marketing digital" et de la "publicité en ligne" pour une campagne de promotion ciblée. **Cette requête peut être optimisée en indexant la colonne tags et en utilisant une liste de tags limitée à 10-15 éléments.**
• Filtrer des produits dans une boutique en ligne en fonction d'une liste de catégories : Afficher uniquement les produits appartenant aux catégories "chaussures", "vêtements" et "accessoires" pour une promotion spéciale. **Dans ce cas, l'utilisation d'une table de jointure entre les produits et les catégories peut être plus performante que la clause SELECT IN WHERE .**
• Extraire des données d'utilisateurs en fonction d'une liste d'adresses e-mail pour le remarketing : Cibler les utilisateurs ayant manifesté un intérêt pour certains produits ou services en leur envoyant des e-mails personnalisés. **Pour des listes d'adresses e-mail très longues, l'utilisation d'une table temporaire ou d'une CTE peut être plus efficace.**
• Trouver des pages web qui contiennent un ensemble spécifique de mots-clés (analyse de contenu) : Identifier les pages qui traitent des sujets les plus pertinents pour une stratégie de contenu SEO. **Cette requête peut être optimisée en utilisant des index fulltext et en limitant le nombre de mots-clés recherchés.**

Optimisation de la clause SELECT IN WHERE pour la performance

L'optimisation de la clause SELECT IN WHERE est essentielle pour garantir la performance des requêtes et, par conséquent, l'efficacité du SEO. Plusieurs techniques peuvent être utilisées pour améliorer la performance, notamment l'indexation, la limitation de la taille de la liste IN et l'optimisation des sous-requêtes. **L'optimisation des requêtes SQL est un processus continu qui nécessite une surveillance constante et une adaptation aux changements dans la base de données et dans les besoins de l'application. Une base de données mal optimisée peut consommer jusqu'à 80% des ressources du serveur, affectant négativement la performance globale de l'application.**

Importance de l'indexation

Les index jouent un rôle crucial dans l'accélération des requêtes SQL, y compris celles qui utilisent la clause SELECT IN WHERE . Un index est une structure de données qui permet de localiser rapidement les lignes correspondant à une condition de recherche. Les SGBD utilisent différents types d'index, tels que les index B-tree, les index hash et les index spatiaux. Le choix du type d'index approprié dépend du type de données et des types de requêtes effectuées. Par exemple, un index B-tree est généralement plus adapté aux colonnes numériques et aux chaînes de caractères, tandis qu'un index hash est plus adapté aux colonnes avec des valeurs uniques. **L'utilisation d'index appropriés peut réduire le temps d'exécution des requêtes de 50% à 90%. Cependant, il est important de noter que les index ont un coût en termes d'espace de stockage et de performance lors des opérations d'écriture et de mise à jour. Il est donc crucial de créer des index uniquement pour les colonnes qui sont fréquemment utilisées dans les clauses WHERE .**

Voici une liste de types d'index communs en SQL:

• B-Tree Index : Le type d'index le plus commun, qui peut être utilisé pour les comparaisons d'égalité, les comparaisons d'intervalle et les tris.
• Hash Index : Utilisé pour les recherches d'égalité rapides, mais ne prend pas en charge les comparaisons d'intervalle.
• Index Fulltext : Utilisé pour la recherche de texte dans les colonnes de texte.

Taille de la liste IN : trouver le juste milieu

La taille de la liste IN a un impact significatif sur la performance des requêtes. Une liste trop longue peut ralentir considérablement l'exécution de la requête. En général, il est recommandé d'éviter les listes contenant plus de quelques centaines de valeurs. Par exemple, une liste de 100 valeurs peut être acceptable, mais une liste de 10000 valeurs peut entraîner des problèmes de performance. Lorsque la liste IN est trop grande, plusieurs stratégies peuvent être utilisées pour améliorer la performance : **Il est essentiel de surveiller la taille de la liste IN et d'utiliser les stratégies appropriées pour gérer les grandes listes. En moyenne, une réduction de 50% de la taille de la liste IN peut entraîner une amélioration de 20% du temps d'exécution de la requête.**

• Décomposer la requête en plusieurs requêtes plus petites : Cette approche consiste à diviser la liste en plusieurs sous-listes et à exécuter plusieurs requêtes distinctes. Les résultats de chaque requête peuvent ensuite être combinés pour obtenir le résultat final. **Cette technique est particulièrement utile lorsque la liste est très longue et que l'utilisation d'une table temporaire ou d'une CTE n'est pas possible.**
• Utiliser une table temporaire ou une CTE : Cette approche consiste à créer une table temporaire ou une CTE contenant les valeurs à filtrer, puis à effectuer une jointure avec la table principale. Elle est particulièrement utile lorsque la liste des valeurs est générée dynamiquement par une sous-requête. **L'utilisation d'une table temporaire ou d'une CTE peut simplifier la requête et améliorer la performance, en particulier lorsque la liste de valeurs est utilisée à plusieurs reprises.**
• Envisager d'autres alternatives comme le JOIN : Dans certains cas, il peut être plus performant d'utiliser une jointure avec une autre table plutôt que la clause SELECT IN WHERE . **Le JOIN est une alternative puissante qui peut être plus performante lorsque la liste de valeurs est stockée dans une autre table ou lorsqu'il est nécessaire de combiner des données provenant de plusieurs tables.**

Optimisation des Sous-Requêtes dans IN

L'utilisation de sous-requêtes dans la clause IN peut affecter la performance des requêtes. Il est donc important de comprendre comment optimiser les sous-requêtes pour éviter les problèmes de performance. Il existe deux types de sous-requêtes : les sous-requêtes corrélées et les sous-requêtes non corrélées. Une sous-requête corrélée est une sous-requête qui dépend de la requête principale. Elle est exécutée pour chaque ligne de la requête principale, ce qui peut entraîner des problèmes de performance. Une sous-requête non corrélée est une sous-requête qui ne dépend pas de la requête principale. Elle est exécutée une seule fois et son résultat est utilisé par la requête principale. **Les sous-requêtes corrélées sont généralement moins performantes que les sous-requêtes non corrélées. Il est donc préférable de les éviter autant que possible. Transformer une sous-requête corrélée en une jointure peut améliorer significativement la performance de la requête.**

Pour optimiser les sous-requêtes, il est possible de les transformer en jointures, d'utiliser des tables temporaires ou CTEs pour pré-calculer les résultats, ou de s'assurer que la sous-requête utilise des index. **L'indexation des colonnes utilisées dans la sous-requête peut améliorer considérablement sa performance. Dans certains cas, l'utilisation d'une vue matérialisée peut être une alternative intéressante pour pré-calculer les résultats de la sous-requête.**

Conseils de performance spécifiques à la base de données

Les techniques d'optimisation peuvent varier en fonction du SGBD utilisé. Voici quelques conseils spécifiques à MySQL, PostgreSQL et SQL Server : **Il est important de connaître les spécificités de chaque SGBD et d'utiliser les outils et les techniques d'optimisation appropriés. Chaque SGBD a ses propres optimisations et paramètres de configuration qui peuvent affecter la performance des requêtes.**

• MySQL : Utilisation de STRAIGHT_JOIN (avec prudence), optimisation du query_cache , configuration des paramètres liés à l'optimiseur. **Le query_cache de MySQL peut améliorer la performance des requêtes fréquemment exécutées. Cependant, il peut également entraîner des problèmes de concurrence. L'utilisation de STRAIGHT_JOIN peut forcer l'optimiseur à utiliser un ordre de jointure spécifique.**
• PostgreSQL : Utilisation de EXPLAIN ANALYZE pour comprendre le plan d'exécution, réglage des paramètres du work_mem , optimisation du statistics collector . ** EXPLAIN ANALYZE est un outil puissant pour comprendre le plan d'exécution des requêtes et identifier les goulots d'étranglement. Le paramètre work_mem contrôle la quantité de mémoire utilisée pour les opérations de tri et de hachage.**
• SQL Server : Utilisation de SET SHOWPLAN_ALL ON pour analyser le plan d'exécution, maintenance des index (rebuild, reorganize), optimisation des statistiques. ** SET SHOWPLAN_ALL ON permet d'afficher le plan d'exécution des requêtes. La maintenance régulière des index, y compris la reconstruction et la réorganisation, est essentielle pour maintenir la performance.**

Utilisation de caches

Le caching est une technique essentielle pour améliorer la performance des requêtes SQL. Le caching consiste à stocker les résultats des requêtes fréquemment exécutées dans un cache, afin de pouvoir les récupérer rapidement sans avoir à interroger la base de données à chaque fois. Il existe différents types de caches : cache de requête de la base de données, cache d'application (ex: Redis, Memcached), CDN (pour les données statiques). Le choix du type de cache approprié dépend des besoins spécifiques de l'application. Différentes stratégies de cache existent comme l'invalidation basée sur le temps, ou l'invalidation basée sur les données. **L'utilisation d'un cache approprié peut réduire le temps de réponse des requêtes jusqu'à 90%. Cependant, il est important de gérer le cache de manière efficace pour éviter les problèmes de cohérence des données.**

Optimisation du schéma de base de données pour le SEO

L'optimisation du schéma de base de données peut avoir un impact significatif sur la performance des requêtes et, par conséquent, sur le SEO. En concevant des tables et des colonnes adaptées au SEO, en utilisant des index de manière stratégique et en optimisant le stockage des données, il est possible d'améliorer considérablement la performance et la crawlabilité du site web. **Un schéma de base de données bien conçu peut simplifier les requêtes et améliorer leur performance, ce qui se traduit par une amélioration du temps de chargement des pages et du classement dans les moteurs de recherche. On estime que près de 25% des sites web ont des problèmes de performance liés à un schéma de base de données mal conçu.**

Conception de tables et colonnes SEO-Friendly

Le nommage des tables et des colonnes doit être clair, précis et pertinent pour le SEO. Utiliser des mots-clés pertinents dans les noms peut aider les moteurs de recherche à comprendre le contenu de la base de données. Cependant, il est important de ne pas abuser des mots-clés et de veiller à ce que les noms restent lisibles et compréhensibles. Le choix du type de données est également crucial. Utiliser le type de données le plus adapté à chaque colonne peut améliorer l'efficacité du stockage et la performance des requêtes. Par exemple, il est préférable d'utiliser un type de données entier pour stocker des identifiants, plutôt qu'une chaîne de caractères. La normalisation et la dénormalisation sont deux approches différentes pour la conception de schémas de base de données. La normalisation vise à minimiser la redondance des données et à garantir l'intégrité des données. La dénormalisation vise à améliorer la performance des requêtes en introduisant une certaine redondance des données. **Il est essentiel de trouver un équilibre entre la normalisation et la dénormalisation pour optimiser la performance et la maintenabilité du schéma de base de données. Dans certains cas, une dénormalisation stratégique peut améliorer la performance des requêtes de 20% à 30%.**

Utilisation stratégique des index pour le SEO

Les index peuvent être utilisés de manière stratégique pour améliorer la performance des requêtes liées au SEO. Il est important d'indexer les colonnes utilisées dans les clauses WHERE des requêtes fréquemment utilisées pour le SEO, telles que les colonnes title , slug et tags . Il est également possible d'utiliser des index composites pour combiner plusieurs colonnes dans un seul index. Cela peut améliorer la performance des requêtes qui filtrent sur plusieurs colonnes à la fois. Il est important de surveiller l'utilisation des index et de les ajuster si nécessaire. Des index inutilisés peuvent ralentir les opérations d'écriture et de mise à jour des données. **L'utilisation d'index appropriés peut améliorer la performance des requêtes SEO jusqu'à 70%. Cependant, il est important de surveiller l'utilisation des index et de supprimer ceux qui ne sont plus utilisés. Des index inutilisés peuvent augmenter la taille de la base de données et ralentir les opérations d'écriture.**

Stockage optimisé des données SEO

L'optimisation du stockage des données peut également contribuer à améliorer la performance du SEO. Il est possible d'utiliser des algorithmes de compression pour réduire l'espace de stockage et améliorer la performance des requêtes. Par exemple, il est possible de compresser les longs textes HTML stockés dans la base de données. Le partitionnement des tables peut également être utilisé pour améliorer la performance des requêtes sur des tables volumineuses. Le partitionnement consiste à diviser une table en plusieurs partitions plus petites, ce qui permet d'accélérer les requêtes qui ne nécessitent qu'une partie des données. Pour les requêtes analytiques sur des données SEO, il peut être intéressant d'utiliser des bases de données orientées colonnes, telles que ClickHouse. Ces bases de données sont optimisées pour les requêtes qui accèdent à un grand nombre de colonnes mais à un nombre limité de lignes. **La compression des données peut réduire l'espace de stockage jusqu'à 50% et améliorer la performance des requêtes en réduisant la quantité de données à lire sur le disque. Le partitionnement des tables peut améliorer la performance des requêtes sur les tables volumineuses jusqu'à 80%.**

Tester et mesurer la performance

Pour s'assurer de l'efficacité des optimisations mises en place, il est essentiel de tester et de mesurer la performance des requêtes. Plusieurs outils et techniques peuvent être utilisés pour effectuer ces tests et mesures. **Le test et la mesure de la performance sont des étapes cruciales pour valider les optimisations et identifier les domaines qui nécessitent des améliorations supplémentaires. Il est important de mettre en place un processus de test et de mesure régulier pour surveiller la performance de la base de données et s'assurer qu'elle répond aux besoins de l'application.**

Outils de profiling et de monitoring

Plusieurs outils sont disponibles pour profiler et monitorer les requêtes SQL, tels que MySQL Workbench, pgAdmin et SQL Server Management Studio. Ces outils permettent d'identifier les requêtes lentes et les goulots d'étranglement. Ils permettent aussi de suivre différentes métriques clés comme le temps d'exécution des requêtes, l'utilisation du CPU, l'utilisation de la mémoire, le nombre de lectures de disque. **L'utilisation de ces outils peut aider à identifier les requêtes qui consomment le plus de ressources et à comprendre pourquoi elles sont lentes. En moyenne, 20% des requêtes sont responsables de 80% de la charge de la base de données.**

Tests de charge (stress tests)

Les tests de charge permettent de simuler des charges de trafic réalistes pour tester la performance de la base de données. Des outils tels que Apache JMeter et Gatling peuvent être utilisés pour simuler un grand nombre d'utilisateurs accédant simultanément à l'application web. Ces tests permettent d'identifier les points de rupture et d'ajuster la configuration de la base de données en conséquence. **Les tests de charge sont essentiels pour s'assurer que la base de données peut supporter les charges de trafic attendues. Ils permettent également d'identifier les goulots d'étranglement qui peuvent ne pas être visibles lors des tests en environnement de développement.**

Mesurer l'impact sur le SEO

Il est important de mesurer l'impact des optimisations de la base de données sur le SEO. Cela peut être fait en suivant les métriques SEO clés, telles que le temps de chargement des pages, le taux de rebond, le taux de conversion et le classement dans les moteurs de recherche. Les outils comme Google Analytics, et Google Search Console permettent d'analyser l'impact des optimisations de la base de données sur le SEO. **La mesure de l'impact sur le SEO permet de valider que les optimisations de la base de données se traduisent par une amélioration de la visibilité du site web et du trafic organique. Il est important de suivre les métriques SEO clés avant et après les optimisations pour quantifier l'impact.**

Étude de cas

Prenons l'exemple d'une application web de commerce électronique qui rencontre des problèmes de performance SEO en raison de requêtes SQL lentes. L'analyse révèle que les requêtes lentes utilisent la clause SELECT IN WHERE pour filtrer les produits en fonction de leurs catégories. L'implémentation des techniques d'optimisation décrites dans cet article, telles que l'indexation des colonnes categorie_id , l'optimisation des sous-requêtes et l'utilisation du caching, permet d'améliorer considérablement la performance des requêtes. Les améliorations de performance se traduisent par une réduction du temps de chargement des pages, une diminution du taux de rebond et une amélioration du classement dans les moteurs de recherche. Cette étude de cas illustre l'importance de l'optimisation de la clause SELECT IN WHERE pour la performance des requêtes et le SEO. **Dans ce cas concret, l'optimisation de la clause SELECT IN WHERE a permis de réduire le temps de chargement des pages de 40%, de diminuer le taux de rebond de 15% et d'améliorer le classement dans les moteurs de recherche de 10 places. Cela s'est traduit par une augmentation significative du trafic organique et des ventes en ligne.**