Update 2024-12-31_sql_json.md

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@@ -440,7 +440,7 @@ ORDER BY "CODGEO";
 
 Ouf.
 
-![donnees_communes](https://cdn.geotribu.fr/tinyfilemanager.php?p=articles-blog-rdp%2Farticles%2F2024%2Fpostgresql_json&view=donnees_communes.png){: .img-center loading=lazy }
+![donnees_communes](https://cdn.geotribu.fr/img/articles-blog-rdp/articles/2024/postgresql_json/donnees_communes.png){: .img-center loading=lazy }
 
 On veillera à bien grouper les inserts dans cet ordre annee/base/code_commune afin de faciliter la lecture des données par PostgreSQL (si votre table est partitionnée, celà sera facilité).
 
@@ -478,7 +478,7 @@ FROM insee.correspondance_clefs_champs AS c,
 ORDER BY fk_base, clef_json;
 ```
 
-![vm_presence_cles_annees](https://cdn.geotribu.fr/tinyfilemanager.php?p=articles-blog-rdp%2Farticles%2F2024%2Fpostgresql_json&view=vm_presence_cles_annees.png){: .img-center loading=lazy }
+![vm_presence_cles_annees](https://cdn.geotribu.fr/img/articles-blog-rdp/articles/2024/postgresql_json/vm_presence_cles_annees.png){: .img-center loading=lazy }
 
 La seule difficulté ici est la présence de [LATERAL](https://docs.postgresql.fr/17/queries-table-expressions.html#QUERIES-FROM). Ce "mot" permet d'utiliser un champ de la requête principale dans une sous requête placée dans une clause FROM. Les éléments de la sous requête seront ensuite évalués atomiquement avant d'être joins à la table d'origine. Oui, ce n'est pas très facile à expliquer. Ici, le WHERE de la sous requête va interroger le champ données de la table "donnees_communes" pour voir si il y voit la clef_json actuellement en train d'être évaluée dans la table "correspondance_clefs_champs" possédant l'alias "c". Si oui, alors on prend la valeur minimum/maximum du champ année, et on le joint à cette ligne et uniquement cette ligne. Puis évaluation de clef_json suivante ... (*évalués atomiquement*)
 
@@ -531,7 +531,7 @@ WITH
 SELECT * FROM final WHERE valeur IS NOT NULL;
 ```
 
-![vm_presence_cles_annees](https://cdn.geotribu.fr/tinyfilemanager.php?p=articles-blog-rdp%2Farticles%2F2024%2Fpostgresql_json&view=vm_donnees_olap.png){: .img-center loading=lazy }
+![vm_presence_cles_annees](https://cdn.geotribu.fr/img/articles-blog-rdp/articles/2024/postgresql_json/donnees_communes.png)vm_donnees_olap.png){: .img-center loading=lazy }
 
 Attention, la création de cette vue matérialisée ou son refresh peut prendre un certain temps si vous avez stocké beaucoup de données (1 heure chez moi pour les 6 volets de 2015 à 2021).