Wyniki egzaminu

Nowy egzamin

Informacje o egzaminie:

Zawód: Technik informatyk
Kwalifikacja: INF.03 - Tworzenie i administrowanie stronami i aplikacjami internetowymi oraz bazami danych
Data rozpoczęcia: 15 czerwca 2026 11:07
Data zakończenia: 15 czerwca 2026 11:14

Egzamin niezdany

Wynik: 14/40 punktów (35,0%)

Wymagane minimum: 20 punktów (50%)

Nowe

Analiza przebiegu egzaminu- sprawdź jak rozwiązywałeś pytania

Przebieg egzaminu

Udostępnij swój wynik

Facebook

X.com

Szczegółowe wyniki:

Pytanie 1

Wykonano następującą kwerendę na tabeli Pracownicy:

SELECT imie FROM pracownicy WHERE nazwisko = 'Kowal' OR stanowisko > 2;

Na tabeli Pracownicy, której wiersze zostały pokazane na obrazie, wykonano przedstawioną kwerendę SELECT. Które dane zostaną wybrane?

id	imie	nazwisko	stanowisko
1	Anna	Kowalska	1
2	Monika	Nowak	2
3	Ewelina	Nowakowska	2
4	Anna	Przybylska	3
5	Maria	Kowal	3
6	Ewa	Nowacka	4

A. Monika, Ewelina, Maria.

B. Tylko Maria.

C. Tylko Anna.

D. Anna, Maria, Ewa.

Gratulacje, udzielona odpowiedź jest prawidłowa! Wykonana kwerenda SQL 'SELECT imie FROM pracownicy WHERE nazwisko = 'Kowal' OR stanowisko > 2;' zwraca imiona pracowników, którzy albo mają nazwisko 'Kowal', albo zajmują stanowisko o numerze większym niż 2. W kontekście przedstawionej tabeli pracowników, taka kwerenda zwróci nam poprawną odpowiedź 'Anna, Maria, Ewa'. To dlatego, że Anna pracuje na stanowisku 3, co jest większe niż 2, Maria ma nazwisko 'Kowal', a Ewa pracuje na stanowisku 4, które jest również większe niż 2. SQL jako język zapytań pozwala na efektywne zarządzanie danymi, niezależnie od skomplikowania zapytania. W praktyce, gdy mamy do czynienia z dużym zbiorem danych, takie zapytania pomagają w szybkim filtrowaniu i dostępie do potrzebnych informacji. Dobrym standardem jest wymyślanie i testowanie zapytań SQL w celu zrozumienia, jakie dane zostaną zwrócone, zanim zapytanie zostanie użyte w prawdziwej aplikacji lub systemie.

Pytanie 2

Który z czynników ma negatywny wpływ na efektywną współpracę w zespole?

A. wzajemny szacunek

B. jasny podział ról i obowiązków

C. efektywna komunikacja

D. rywalizacja między członkami zespołu

Efektywna współpraca w zespole opiera się na zaufaniu, wzajemnym szacunku, dobrej komunikacji i jasnym podziale ról. Czynnikiem, który ją osłabia, jest rywalizacja między członkami zespołu - zamiast dążyć do wspólnego celu, ludzie zaczynają konkurować, ukrywać informacje i przypisywać sobie zasługi, co rodzi konflikty. Zdrowa współpraca stawia na wspólny wynik, a nie na pokonanie kolegów. Dlatego negatywny wpływ ma rywalizacja w zespole.

Pytanie 3

SELECT count(*) FROM Uczniowie WHERE srednia = 5;

Wynikiem uruchomienia przedstawionego zapytania SQL jest:

A. Średnia ocen wszystkich uczniów.

B. Liczba uczniów, których średnia ocen wynosi 5.

C. Liczba wszystkich uczniów.

D. Suma ocen uczniów, których średnia ocen wynosi 5.

Poprawnie – to zapytanie zwraca liczbę uczniów, których kolumna „srednia” ma wartość równą dokładnie 5. Funkcja agregująca COUNT(*) w SQL nie liczy sumy ani średniej, tylko po prostu zlicza wiersze spełniające warunek w klauzuli WHERE. W tym przypadku tabela Uczniowie jest filtrowana warunkiem srednia = 5, więc do liczenia trafiają wyłącznie rekordy uczniów, którzy mają średnią ocen równą 5. Dopiero na takim przefiltrowanym zbiorze wykonywany jest COUNT(*), który zwraca jedną liczbę – ile takich rekordów istnieje. Moim zdaniem to jedno z najczęściej używanych połączeń: WHERE + COUNT(*), bo w praktyce non stop chcemy wiedzieć „ile jest elementów spełniających warunek”. W raportach, panelach administracyjnych, dashboardach – np. ile jest klientów z określonym statusem, ilu użytkowników ma aktywne konto, ilu pracowników ma premię powyżej jakiegoś progu itd. Warto też zauważyć, że COUNT(*) liczy wszystkie wiersze, niezależnie od tego, czy jakieś inne kolumny są NULL, a kluczowe jest tylko to, że warunek WHERE jest spełniony. Dobrą praktyką jest zawsze dokładne określanie warunku filtrowania, bo drobna zmiana, np. srednia >= 5 zamiast srednia = 5, całkowicie zmienia znaczenie zapytania. W projektowaniu baz danych i zapytań SQL takie precyzyjne myślenie o warunkach i funkcjach agregujących jest absolutną podstawą profesjonalnej pracy z danymi.

Pytanie 4

Zawarta baza danych składa się z trzech tabel oraz dwóch relacji. Aby uzyskać informacje o wszystkich lekarzach przypisanych do wybranego pacjenta, konieczne jest porównanie kluczy

A. Lekarze.id = Pacjenci.Recepty_id

B. Lekarze.id = Pacjenci.id

C. Lekarze.id = Pacjenci.Lekarze_id

D. Lekarze.id = Recepty.id

Odpowiedź Lekarze.id = Pacjenci.Lekarze_id jest poprawna, ponieważ w bazach danych relacyjne połączenie między tabelami jest realizowane przez klucze obce. Tabela Pacjenci zawiera kolumnę Lekarze_id, która jest kluczem obcym odnoszącym się do kolumny id w tabeli Lekarze. Dzięki temu połączeniu możemy określić, który lekarz jest przypisany do danego pacjenta. W praktyce oznacza to, że możemy wykonywać zapytania SQL, które łączą te tabele i wyświetlają dane wszystkich lekarzy przypisanych do konkretnego pacjenta. Przykładowe zapytanie SELECT może wyglądać tak SELECT Lekarze.imie Lekarze.nazwisko FROM Pacjenci INNER JOIN Lekarze ON Pacjenci.Lekarze_id = Lekarze.id WHERE Pacjenci.id = [id_pacjenta]. Takie podejście jest zgodne z dobrymi praktykami projektowania baz danych zgodnie z zasadami normalizacji co zwiększa spójność i integralność danych. Poprawne użycie kluczy obcych jest fundamentalne w kontekście zarządzania relacjami między danymi oraz umożliwia przeprowadzanie bardziej złożonych analiz danych z różnych tabel w sposób wydajny i bezpieczny.

Pytanie 5

Jakie wyniki zostaną wyświetlone po wykonaniu podanej w ramce kwerendy SQL SELECT na tabeli pracownicy, która zawiera rekordy?

id	imie	nazwisko	pensja
1	Anna	Kowalska	3400
2	Monika	Nowak	1300
3	Ewelina	Nowakowska	2600
4	Anna	Przybylska	4600
5	Maria	Kowal	2200
6	Ewa	Nowacka	5400

SELECT SUM(pensja) FROM pracownicy WHERE pensja > 4000;

A. Dwie kwoty: 4600 oraz 5400, jako wynagrodzenia pracowników przekraczające 4000

B. Kwota 19500, czyli suma wszystkich pensji zatrudnionych

C. Kwota 5400, co oznacza najwyższą pensję wśród pracowników

D. Kwota 10000, co stanowi sumę pensji pracowników o id=4 i id=6

W zapytaniu SQL użyto funkcji agregującej SUM, która służy do sumowania wartości w określonej kolumnie. Klauzula WHERE ogranicza zbiór rekordów do tych, które spełniają dany warunek. W tym przypadku, pensja musi być większa niż 4000. Analizując tabelę, znajdujemy dwie osoby z pensjami spełniającymi ten warunek: pracownik o id=4 z pensją 4600 oraz pracownik o id=6 z pensją 5400. SUM(4600 + 5400) daje 10000. Prawidłowe zrozumienie wykorzystania funkcji agregujących w SQL jest kluczowe w analizie danych i raportowaniu. Jest to standardowa praktyka w branży IT, gdzie analiza danych jest podstawą przy podejmowaniu decyzji biznesowych. Funkcje agregujące, takie jak SUM, AVG, MAX, są fundamentalnymi narzędziami analitycznymi w bazach danych. Przy pracy nad większymi zbiorami danych, takie zapytania pomagają szybko uzyskać podsumowania, co jest nieocenione w analizie finansowej czy tworzeniu raportów zarządczych.

Pytanie 6

Które polecenie MySQL służy do odebrania uprawnień użytkownikowi?

RENAME

CREATE

REVOKE

GRANT

Odebranie wcześniej nadanych uprawnień realizuje polecenie REVOKE, np. REVOKE INSERT ON baza.* FROM anna;. To przeciwieństwo GRANT, obie należą do grupy DCL (sterowanie dostępem). Zapamiętaj parę: GRANT daje, REVOKE odbiera.

Pytanie 7

Co umożliwia polecenie CREATE USER w MySQL?

A. utworzenie użytkownika i nadanie mu uprawnień

B. utworzenie nowego użytkownika

C. zmianę hasła istniejącego użytkownika

D. wyświetlenie danych o użytkowniku

Pozostałe odpowiedzi przypisują CREATE USER zadania innych poleceń. Zmianę hasła istniejącego użytkownika wykonuje ALTER USER lub SET PASSWORD, a nie CREATE USER. Wyświetlenie informacji o użytkowniku to zadanie zapytań (np. do tabeli systemowej mysql.user). Nadanie uprawnień wymaga osobnego GRANT - CREATE USER samo praw nie przyznaje. Dlatego CREATE USER jedynie tworzy użytkownika, co czyni pierwszą odpowiedź poprawną.

Pytanie 8

Tabela podzespoly ma pola: model, producent, typ, cena. Które zapytanie wyświetli modele pamięci RAM firmy Kingston od najtańszej do najdroższej?

SELECT model FROM podzespoly WHERE typ='RAM' AND producent='Kingston' ORDER BY cena ASC;

SELECT model FROM podzespoly WHERE typ='RAM' OR producent='Kingston' ORDER BY cena DESC;

SELECT model FROM podzespoly WHERE typ='RAM' AND producent='Kingston' ORDER BY cena DESC;

SELECT model FROM producent WHERE typ='RAM' OR producent='Kingston' ORDER BY podzespoly ASC;

Trzeba spełnić oba warunki naraz - typ „RAM” ORAZ producent „Kingston” - więc łączymy je AND, a sortowanie od najtańszej to ORDER BY cena rosnąco (domyślnie, lub ASC). Wybieramy model z tabeli podzespoly. Dlatego ta kwerenda jest poprawna.

Pytanie 9

Jaki jest cel funkcji napisanej w PHP?

$zapytanie = mysql_query("SELECT * FROM napisy");

A. uzyskanie danych z bazy danych

B. zmianę hasła do bazy danych

C. ochronę bazy danych

D. nawiązanie połączenia z bazą danych

Podana funkcja w języku PHP demonstruje zastosowanie polecenia SQL SELECT które jest używane do pobierania danych z bazy danych MySQL. Funkcja mysql_query jest używana do wykonywania zapytań SQL w kontekście bazy danych MySQL. W tym przypadku zapytanie SQL SELECT * FROM napisy pobiera wszystkie rekordy z tabeli o nazwie napisy. W praktyce wybór danych przy użyciu komendy SELECT jest kluczowy w aplikacjach PHP które działają z bazami danych ponieważ pozwala na dynamiczne generowanie zawartości strony internetowej w oparciu o informacje przechowywane w bazie. Ważne jest przestrzeganie najlepszych praktyk takich jak użycie funkcji mysqli_query czy PDO w nowych aplikacjach PHP w celu zapewnienia bezpieczeństwa i wydajności ponieważ mysql_query jest przestarzałe. Dodatkowo należy stosować techniki zabezpieczające przed SQL injection takie jak przygotowane zapytania co zwiększa bezpieczeństwo aplikacji

Pytanie 10

W bazie danych znajduje się tabela o nazwie pracownicy z kolumnami: nazwisko, imię, pensja, wiek. Jak powinna wyglądać składnia polecenia do obliczenia średniej pensji pracowników?

A. select VAR (pensja) from nazwisko

B. select VAR (pracownicy) into pensja

C. select AVG (pensja) from pracownicy

D. select AVG (nazwisko) into pensja

Poprawna odpowiedź, czyli polecenie 'select AVG (pensja) from pracownicy', wykorzystuje funkcję agregującą AVG, która jest standardowo stosowana w SQL do obliczania średniej wartości w kolumnie. W tym przypadku, polecenie to oblicza średnią pensję pracowników zapisanych w tabeli 'pracownicy'. Użycie funkcji AVG jest zgodne z dobrymi praktykami SQL, które zalecają stosowanie odpowiednich funkcji agregujących w celu efektywnego przetwarzania danych. Wartości w kolumnie 'pensja' są analizowane, a wynik zwraca jedną wartość — średnią pensję, co jest niezwykle użyteczne w kontekście raportowania czy analizy wynagrodzeń. Przykładowo, jeśli tabela zawiera pensje 3000, 4000 i 5000, funkcja AVG zwróci 4000. Tego rodzaju zapytania są powszechnie stosowane w raportach kadrowych oraz podczas analizy budżetu w organizacjach, co czyni je niezbędnym elementem wiedzy dla analityków danych oraz programistów baz danych.

Pytanie 11

Zamieszczone zapytanie SQL przyznaje prawo SELECT:

GRANT SELECT ON hurtownia.* TO 'sprzedawca'@'localhost';

A. do wszystkich tabel w bazie hurtownia

B. dla użytkownika root na serwerze sprzedawca

C. dla użytkownika root na serwerze localhost

D. do wszystkich kolumn w tabeli hurtownia

Polecenie GRANT SELECT ON hurtownia.* TO sprzedawca@localhost; jest często źle interpretowane co prowadzi do błędnego przypisania uprawnień. Częstym problemem jest mylne przekonanie, że przyznanie uprawnień do wszystkich pól w tabeli oznacza to samo co do wszystkich tabel. Symbol * w poleceniu odnosi się do wszystkich tabel w bazie hurtownia a nie do wszystkich pól pojedynczej tabeli. To ważne rozróżnienie wpływa na sposób przyznawania i zarządzania uprawnieniami w kontekście bezpieczeństwa i dostępu do danych. Błędna interpretacja że uprawnienie dotyczy użytkownika root jest wynikiem niezrozumienia konwencji dotyczącej składni SQL gdzie specyficzna definicja użytkownika pojawia się po słowie TO w naszym przypadku jest to sprzedawca@localhost. To wyklucza użytkownika root z opcji możliwych odbiorców tego uprawnienia. Warto zwrócić uwagę że identyfikacja użytkownika sprzedawca@localhost jednoznacznie określa użytkownika działającego z lokalnego serwera a nie z dowolnego hosta co jest istotne z punktu widzenia bezpieczeństwa systemu. Zrozumienie tych niuansów jest kluczowe dla efektywnego zarządzania bazami danych i ochrony przed nieautoryzowanym dostępem. W praktyce przyznanie uprawnień powinno być starannie rozważone i dostosowane do potrzeb zgodnie z zasadą najmniejszych uprawnień co minimalizuje ryzyko błędów i nadużyć systemowych.

Pytanie 12

W językach programowania strukturalnego do przechowywania danych o 50 uczniach (ich imionach, nazwiskach, średniej ocen) należy zastosować

A. klasę 50 elementów typu tablicowego.

B. tablicę 50 elementów o składowych strukturalnych.

C. tablicę 50 elementów o składowych typu łańcuchowego.

D. strukturę 50 elementów o składowych tablicowych.

Wybór nieodpowiedniej struktury danych w programowaniu może prowadzić do nieefektywnego zarządzania danymi i trudności w ich przetwarzaniu. Propozycja użycia struktury 50 elementów o składowych typu tablicowego z reguły nie jest optymalnym podejściem. Tablice w programowaniu są jednorodne, co oznacza, że przechowują tylko jeden typ danych. W przypadku przechowywania informacji o uczniach, takich jak imiona, nazwiska i średnie ocen, każdy z tych atrybutów powinien być reprezentowany przez różne typy danych (np. łańcuchy dla imion i nazwisk oraz liczby zmiennoprzecinkowe dla ocen). Oparcie się na tablicy elementów o składowych tablicowych prowadziłoby do sytuacji, w której trudno byłoby obsługiwać różne typy danych, co jest niepraktyczne i może prowadzić do wielu błędów. Wybór tablicy 50 elementów o składowych łańcuchowych jest także niewłaściwy, ponieważ ponownie nie umożliwia zarządzania różnorodnymi danymi, a jedynie danymi tekstowymi. Przy tego rodzaju podejściu nie można efektywnie przechowywać i operować na różnych typach danych. Kolejny błąd to korzystanie z klasy 50 elementów typu tablicowego, co nie jest zgodne z założeniami programowania obiektowego, które zaleca modelowanie obiektów jako jednostek zawierających różne atrybuty. Wybierając odpowiednią strukturę danych, programiści powinni zwracać uwagę na złożoność danych oraz na to, jak będą one używane w kodzie, co z kolei wpływa na wydajność oraz czytelność aplikacji.

Pytanie 13

SELECT AVGcena) FROM usługi; Celem użycia funkcji agregującej AVG w tym zapytaniu jest

A. wyliczyć średnią arytmetyczną cen wszystkich usług

B. zliczyć ilość dostępnych usług w tabeli

C. zsumować wartości kosztów wszystkich usług

D. określić najwyższą cenę usług

Odpowiedź "obliczyć średnią arytmetyczną cen wszystkich usług" jest poprawna, ponieważ funkcja AVG (average) w SQL jest zaprojektowana do obliczania średniej wartości z zestawu danych w danej kolumnie. W podanym zapytaniu, AVG(cena) ma na celu zsumowanie wartości w kolumnie 'cena' dla wszystkich wierszy w tabeli 'usługi' oraz podzielenie tej sumy przez liczbę wierszy, które zawierają dane. W praktyce, średnia arytmetyczna jest niezwykle użyteczna w analizie danych, ponieważ pozwala na uzyskanie jednego, reprezentatywnego wyniku, który może być pomocny w podejmowaniu decyzji biznesowych. Na przykład, firma usługowa może użyć tej informacji do oceny swojej polityki cenowej, porównując średnią cenę swoich usług do średnich cen konkurencji. Zgodnie z najlepszymi praktykami w branży, stosowanie funkcji agregujących takich jak AVG powinno być integralną częścią procesów analizy danych, szczególnie w kontekście raportowania i oceny efektywności operacyjnej.

Pytanie 14

Które polecenie nadaje użytkownikowi „uczen” najniższy poziom uprawnień (tylko odczyt, bez zmiany danych i struktury)?

GRANT DROP ON szkola.przedmioty TO uczen;

GRANT SELECT ON szkola.przedmioty TO uczen;

GRANT INSERT, DROP ON szkola.przedmioty TO uczen;

GRANT ALTER, SELECT ON szkola.przedmioty TO uczen;

Pozostałe polecenia nadają uprawnienia znacznie szersze i bardziej ryzykowne. DROP pozwala usuwać obiekty bazy (np. całe tabele), więc to bardzo wysokie uprawnienie. Połączenie INSERT i DROP daje prawo dodawania danych oraz kasowania obiektów - dużo więcej niż sam odczyt. ALTER umożliwia zmianę struktury tabeli (dodawanie/usuwanie kolumn). Najniższy poziom - tylko podgląd danych - zapewnia GRANT SELECT, dlatego ta odpowiedź jest poprawna.

Pytanie 15

Baza danych fizycznie umieszczona na wielu komputerach, ale logicznie traktowana jako jedna całość, oparta jest na architekturze:

A. abstrakcyjnej

B. relacyjnej

C. rozproszonej

D. lokalnej

Pozostałe pojęcia nie opisują fizycznego rozmieszczenia na wielu maszynach. Architektura relacyjna dotyczy sposobu modelowania danych - tabel, kluczy i relacji między nimi - niezależnie od tego, gdzie fizycznie leżą. „Abstrakcyjna” nie jest nazwą architektury rozmieszczenia bazy. Baza lokalna mieści się w całości na jednym komputerze, więc jest przeciwieństwem opisanej sytuacji. Rozmieszczenie na wielu węzłach przy zachowaniu jednej logicznej całości to architektura rozproszona, dlatego to ona jest poprawna.

Pytanie 16

Który typ przechowuje tekst o ZMIENNEJ długości (do zadanego maksimum)?

CHAR

VARCHAR

INT

FLOAT

Pozostałe typy nie pasują. CHAR to tekst o STAŁEJ długości (rezerwuje pełną liczbę znaków). INT przechowuje liczby całkowite, a FLOAT rzeczywiste. Tekst o zmiennej długości to VARCHAR.

Pytanie 17

Do czego służy polecenie GRANT w SQL?

A. do wstawiania nowych danych do bazy

B. do odbierania użytkownikom praw

C. do aktualizacji istniejących danych

D. do nadawania użytkownikom praw do obiektów

Polecenie GRANT należy do DCL i służy do NADAWANIA użytkownikom praw do obiektów bazy (np. SELECT, INSERT na tabeli). Dlatego GRANT nadaje użytkownikom uprawnienia.

Pytanie 18

Jaką funkcję w języku PHP należy wykorzystać, aby nawiązać połączenie z bazą danych o nazwie zwierzaki?

A. $polacz = server_connect('localhost', 'root','','zwierzaki');

B. $polacz = db_connect('localhost', 'root','','zwierzaki');

C. $polacz = sql_connect('localhost', 'root','','zwierzaki');

D. $polacz = mysqli_connect('localhost', 'root','','zwierzaki');

Odpowiedź $polacz = mysqli_connect('localhost', 'root','','zwierzaki'); jest poprawna, ponieważ funkcja mysqli_connect jest standardowym sposobem nawiązywania połączenia z bazą danych MySQL w języku PHP. Funkcja ta jest częścią rozszerzenia MySQLi, które oferuje bardziej zaawansowane możliwości w porównaniu do oryginalnego rozszerzenia MySQL. Umożliwia obsługę złożonych zapytań i zabezpieczeń, a także wspiera techniki programowania obiektowego. Warto zauważyć, że przy wywołaniu tej funkcji przekazujemy cztery argumenty: adres serwera (w tym przypadku 'localhost'), nazwę użytkownika ('root'), hasło (które jest puste w tym przypadku), oraz nazwę bazy danych ('zwierzaki'). Praktyczne zastosowanie tej funkcji jest kluczowe w kontekście aplikacji webowych, gdzie interakcja z bazą danych jest niezbędna. Na przykład, po nawiązaniu połączenia możemy wykonywać zapytania SQL, pobierać dane, a także dodawać nowe rekordy. Warto również dodać, że przed użyciem tej funkcji, powinniśmy zawsze sprawdzić, czy rozszerzenie MySQLi jest zainstalowane i aktywne, co jest zgodne z dobrymi praktykami programistycznymi.

Pytanie 19

Na ilustracji przedstawiono dwie tabele. Aby ustanowić między nimi relację jeden do wielu, gdzie jedna strona to Klienci, a druga strona to Zamowienia, należy

A. powiązać relacją pola ID z obu tabel.

B. stworzyć trzecią tabelę z dwoma kluczami obcymi. Jeden klucz połączyć z ID tabeli Klienci, a drugi klucz połączyć z ID tabeli Zamowienia.

C. wprowadzić pole klucza obcego do tabeli Zamowienia i powiązać je z ID tabeli Klienci.

D. dodać pole klucza obcego do tabeli Klienci i powiązać je z ID tabeli Zamowienia.

Zrozumienie, dlaczego inne podejścia do tworzenia relacji jeden do wielu są błędne, wymaga wyjaśnienia działania kluczy podstawowych i obcych. Połączenie pól ID z obu tabel nie tworzy poprawnej relacji jeden do wielu, ponieważ nie definiuje, które pole służy jako klucz obcy. Tego typu połączenie może prowadzić do niejednoznaczności i problemów z integralnością danych. Dodanie klucza obcego do tabeli Klienci i połączenie go z ID tabeli Zamowienia również nie jest prawidłowe, ponieważ przeczyłoby to logice relacji jeden do wielu, gdzie jeden klient może mieć wiele zamówień, a nie odwrotnie. W praktyce takie podejście mogłoby prowadzić do powielania danych w tabeli Klienci i komplikacji przy zarządzaniu danymi. Zdefiniowanie trzeciej tabeli z dwoma kluczami obcymi jest podejściem stosowanym przy relacjach wiele do wielu, a nie jeden do wielu, jak w tym przypadku. Takie rozwiązanie byłoby nieefektywne w tej sytuacji i niepotrzebnie skomplikowałoby strukturę bazy danych. Poprawne zrozumienie tych koncepcji jest kluczowe dla projektowania wydajnych i spójnych systemów baz danych, zgodnych z zasadami normalizacji i dobrych praktyk inżynierii danych.

Pytanie 20

Które polecenie usunie z tabeli artykuly wiersze, gdzie pole tresc zawiera „sto” w dowolnym miejscu?

DELETE * FROM artykuly WHERE tresc LIKE "%sto%";

DELETE FROM artykuly WHERE tresc = "%sto%";

DELETE * FROM artykuly WHERE tresc = "%sto%";

DELETE FROM artykuly WHERE tresc LIKE "%sto%";

Operator = porównuje DOSŁOWNIE, więc tresc = "%sto%" szukałoby tekstu ze znakami procentu, a nie wzorca. Zapis DELETE * FROM ... jest błędny - po DELETE nie podaje się *. Usunięcie po wzorcu daje DELETE FROM artykuly WHERE tresc LIKE "%sto%";.

Pytanie 21

SELECT miasto, AVG(pensja) FROM pracownicy GROUP BY miasto;

Podane zapytanie wybierze:

A. nazwy miast bez powtórzeń oraz średnią pensję dla każdego z nich.

B. nazwy miast z powtórzeniami oraz sumę pensji dla każdego z nich.

C. nazwy miast bez powtórzeń oraz sumę pensji dla każdego z nich.

D. nazwy miast z powtórzeniami oraz średnią pensję dla każdego z nich.

Zapytanie z klauzulą GROUP BY i funkcją AVG bywa mylone z sumowaniem danych lub zwykłym wybieraniem rekordów jeden po drugim. W tym konkretnym przypadku bardzo łatwo pomylić średnią z sumą albo nie zauważyć, że grupowanie usuwa powtórzenia wartości w kolumnie grupującej. Warto to uporządkować. Funkcja AVG(pensja) jest klasyczną funkcją agregującą, której zadaniem jest obliczenie średniej arytmetycznej z wartości w danej grupie rekordów. Nie dodaje ona wszystkich pensji „na kupę” tak jak SUM, tylko dzieli ich sumę przez liczbę rekordów w grupie. Jeżeli ktoś spodziewa się sumy, to patrzy bardziej w stronę SUM(pensja), a nie AVG(pensja). To jest typowy błąd: widzimy funkcję agregującą i automatycznie myślimy „to pewnie suma”, bez dokładnego przeczytania nazwy funkcji. Druga kwestia to powtórzenia miast. Klauzula GROUP BY miasto mówi silnikowi bazy danych: pogrupuj wszystkie wiersze według wartości w kolumnie miasto. W efekcie wszystkie rekordy z tym samym miastem są łączone w jedną grupę. Dla każdej takiej grupy zwracany jest dokładnie jeden wiersz wyniku. To oznacza, że w rezultacie zapytania nie ma powtórzonych nazw miast, nawet jeśli w tabeli jest tysiąc pracowników z Warszawy czy Krakowa. Częsty błąd myślowy polega na przenoszeniu intuicji z prostego SELECT bez GROUP BY, gdzie miasto faktycznie się powtarza, na zapytanie z agregacją, gdzie logika jest już inna. W odpowiedziach, które sugerują „z powtórzeniami”, ignorowane jest działanie GROUP BY. Z kolei odpowiedzi mówiące o „sumie pensji” mylą AVG z SUM, co w praktyce może prowadzić do bardzo poważnych błędów analitycznych – wyobraź sobie raport płacowy, w którym zamiast średniej ktoś pokaże sumę wynagrodzeń i na tej podstawie będzie porównywał miasta. Moim zdaniem dobrą praktyką jest zawsze czytanie zapytania fragment po fragmencie: najpierw jakie kolumny są wybierane, potem jakie funkcje agregujące są użyte, a na końcu po czym następuje grupowanie. Taka metoda pozwala uniknąć właśnie takich nieporozumień i lepiej rozumieć, co dokładnie zwróci baza danych, co jest kluczowe przy pracy z realnymi systemami produkcyjnymi.

Pytanie 22

Mamy tabelę firm, która zawiera takie kolumny jak: nazwa, adres, NIP, obrot (obrót w ostatnim miesiącu), rozliczenie, status. Wykonanie zapytania SQL SELECT spowoduje wyświetlenie

SELECT nazwa, NIP FROM firmy WHERE obrot < 4000;

A. wszystkie informacje o firmach, które w minionym miesiącu osiągnęły obrót poniżej 4000 zł

B. tylko nazwę i numer NIP przedsiębiorstw, które w poprzednim miesiącu miały obrót wynoszący przynajmniej 4000 zł

C. tylko nazwę i numer NIP przedsiębiorstw, które w ostatnim miesiącu miały obrót mniejszy niż 4000 zł

D. wszystkie dane o firmach, które w ostatnim miesiącu miały obrót na poziomie co najmniej 4000 zł

W przypadku rozważania niewłaściwych odpowiedzi należy zwrócić uwagę na błędne interpretacje warunków kwerendy SQL i ich wpływ na wynik selekcji Niepoprawne odpowiedzi mogą wynikać z niepełnego zrozumienia struktury zapytań SQL i sposobu działania klauzul SELECT oraz WHERE Jednym z częstych błędów jest założenie że kwerenda zwraca wszystkie dane tabeli gdy faktycznie pobiera jedynie określone kolumny jak w przypadku wybierania tylko nazwy i NIPu Błąd ten może prowadzić do nadmiernego zużycia zasobów bazy danych oraz generować niepotrzebne informacje które utrudnią analizę Kolejny błąd to niewłaściwa interpretacja warunku WHERE który w tym przypadku filtruje rekordy według wartości w kolumnie obrot Zamiast skupić się na wyodrębnieniu tych z obrotem mniejszym niż 4000 można błędnie przyjąć że dotyczy to tylko tych z określoną minimalną wartością co skutkuje wyjściem poza zamierzone kryteria analityczne Wprowadzenie takich błędów może wynikać z braku dokładności w lekturze zapytań lub nieznajomości podstawowych zasad dotyczących pracy z bazami danych Efektywne wykorzystanie SQL wymaga zrozumienia nie tylko składni ale również kontekstu biznesowego w jakim dane operacje są wykonywane co pozwala na prawidłową interpretację wyników i ich praktyczne zastosowanie w różnych analiza

Pytanie 23

Dzięki któremu mechanizmowi możliwe jest dostosowanie wyglądu strony do konkretnego użytkownika i jego identyfikacja w serwisie?

A. formularzy

B. cookie (ciasteczek)

C. obiektów DOM

D. połączenia z bazą

Pytanie dotyczy rozpoznania konkretnego użytkownika między wizytami. Obiekty DOM to reprezentacja struktury strony, połączenie z bazą dotyczy danych na serwerze, a formularze tylko zbierają dane wejściowe - żadne z nich samo nie zapamiętuje tożsamości. Robią to cookie (ciasteczka).

Pytanie 24

W tabeli produkt znajdują się artykuły wyprodukowane po roku 2000, posiadające pola nazwa oraz rok_produkcji. Jakie zapytanie SQL pokaże listę artykułów wyprodukowanych?

A. po roku 2017

B. w latach innych niż 2017

C. w roku 2017

D. przed rokiem 2017

Analizując działanie zapytania SQL niektóre z błędnych odpowiedzi wynikają z nieprawidłowego zrozumienia funkcji SUBSTR. Funkcja ta pobiera podciąg z konkretnej pozycji w ciągu znaków. W przypadku zapytania SELECT * FROM produkt WHERE SUBSTR(rok_produkcji3 2)=17; zapytanie koncentruje się na dwóch cyfrach rozpoczynających się od trzeciej pozycji. Błędne podejście polegające na sądzeniu że zapytanie wybiera przedmioty wyprodukowane po roku 2017 wynika z braku uwzględnienia faktu że operacja porównania jest wykonywana na wyekstraktowanym podciągu a nie na całym roku. To prowadzi do konkluzji że tylko przedmioty z końcówką roku 17 będą zwrócone. Inne błędne rozumienie sugeruje że przedmioty produkowane przed rokiem 2017 zostaną wybrane co jest niepoprawne ponieważ operacja SUBSTR jasno określa że porównanie dotyczy właśnie roku z końcówką 17. Istotne jest by zrozumieć że tego typu zapytanie nie jest w stanie określić pełnego zakresu dat a jedynie dokładność do dwóch określonych cyfr w danym formacie. W SQL kluczową rolę odgrywa dokładna analiza struktury danych oraz formatów by uniknąć takich nieporozumień. Dzięki temu można zoptymalizować zapytania SQL oraz uzyskać precyzyjne wyniki co jest podstawowym celem w zarządzaniu danymi.

Pytanie 25

Który użytkownik domyślnie posiada pełne uprawnienia do zarządzania bazą danych w systemie MySQL?

A. root

B. sysadmin

C. admin

D. mysqld

Pozostałe nazwy nie są domyślnym kontem administratora MySQL. „admin” i „sysadmin” brzmią wiarygodnie, ale MySQL nie zakłada ich automatycznie - to konta, które ewentualnie trzeba utworzyć samemu. „mysqld” w ogóle nie jest użytkownikiem, lecz nazwą procesu (demona) serwera MySQL działającego w systemie. Konto z pełnymi uprawnieniami tworzone domyślnie przy instalacji to root, dlatego to ono jest poprawne.

Pytanie 26

Aby utworzyć różnicową kopię zapasową bazy danych na serwerze MS SQL, w poleceniu BACKUP należy użyć klauzuli:

RESTORE

WITH FORMAT

DIFFERENTIAL

FULL

Pozostałe klauzule dotyczą czego innego. WITH FORMAT inicjuje (formatuje) zbiór nośnika kopii, nadpisując jego zawartość - to opcja zapisu, nie rodzaj kopii. FULL odnosi się do kopii pełnej, która zapisuje całą bazę, czyli przeciwieństwo różnicowej. RESTORE w ogóle nie tworzy kopii - służy do odtworzenia bazy z już istniejącej. Kopię różnicową w MS SQL daje klauzula DIFFERENTIAL, dlatego to ona jest poprawna.

Pytanie 27

Jaką kwerendę w bazie MariaDB należy zastosować, aby wybrać artykuły z cenami mieszczącymi się w zakresie obustronnie domkniętym <10, 20>?

A. SELECT * FROM Artykuly WHERE Cena IN (10, 20)

B. SELECT * FROM Artykuly WHERE Cena > 10 AND Cena < 20

C. SELECT * FROM Artykuly WHERE Cena LIKE 1%, 2%

D. SELECT * FROM Artykuly WHERE Cena BETWEEN 10 AND 20

W przypadku pierwszej odpowiedzi, użycie operatora IN do wybrania artykułów o cenach 10 i 20 nie jest trafne, ponieważ IN służy do sprawdzania równości z konkretnymi wartościami, a nie do definiowania przedziałów. Wartości 10 i 20 są tylko skrajne, a nie wszystkie wartości pomiędzy nimi. Druga odpowiedź posługuje się operatorami porównawczymi > i <, co wyklucza wartości graniczne – 10 i 20 nie zostaną uwzględnione, co jest sprzeczne z intencją pytania o przedział domknięty. W codziennej pracy z SQL istotne jest, aby zrozumieć różnicę pomiędzy operatorami porównawczymi a operatorami definiującymi przedziały wartości. Ostatnia odpowiedź z użyciem LIKE jest całkowicie nieadekwatna w kontekście zapytania o ceny, ponieważ LIKE jest przeznaczony do porównywania wzorców w typach danych tekstowych, a nie numerycznych. Typowe błędy myślowe, które prowadzą do takich niepoprawnych wniosków, to brak zrozumienia różnicy między operatorami, co skutkuje błędnym doborem metod w procesie analizy danych. Aby uniknąć tych pułapek, warto zapoznać się ze standardowymi praktykami SQL oraz ciągle doskonalić swoje umiejętności w zakresie kwerend.

Pytanie 28

Czego NIE da się zrobić w języku PHP?

A. obsłużyć danych z formularzy

B. dynamicznie zmienić treść strony HTML już w przeglądarce

C. wygenerować dynamiczną treść strony

D. wykonać operacji na danych w bazie

Pozostałe rzeczy PHP wykonuje BEZ problemu, więc nie pasują do pytania „czego NIE da się”. Obsługa danych z formularzy ($_POST, $_GET), operacje na bazie danych i generowanie dynamicznej treści strony to typowe, codzienne zadania PHP. Poza jego zasięgiem jest tylko zmiana już wyświetlonej strony w przeglądarce - to robi JavaScript.

Pytanie 29

Podaj dwa sposoby ochrony bazy danych Microsoft Access?

A. Ustalenie zabezpieczeń na poziomie użytkownika i sesji

B. Zaszyfrowanie pliku bazy danych oraz wiadomości SMS z kodem autoryzacyjnym

C. Funkcje anonimowe oraz ustawienie hasła do bazy danych

D. Ustalenie hasła do otwarcia bazy danych oraz zabezpieczeń na poziomie użytkownika

W analizie pozostałych odpowiedzi można zauważyć, że wiele z nich nie odnosi się do skutecznych metod ochrony bazy danych Microsoft Access. Na przykład, funkcje anonimowe nie są standardową metodą zabezpieczania baz danych. Anonimizacja danych może być stosowana w kontekście ochrony prywatności, ale nie zapobiega dostępowi do samej bazy danych. Ponadto, ustalenie hasła otwarcia bazy danych bez dodatkowych zabezpieczeń nie zapewnia pełnej ochrony, ponieważ łatwe do odgadnięcia hasła mogą być szybko złamane przez atakujących. W kontekście zabezpieczeń SMS z kodem autoryzującym, warto zauważyć, że ta metoda w zasadzie nie jest stosowana w Microsoft Access. Chociaż SMS-y z kodami mogą być skuteczne w autoryzacji na poziomie aplikacji lub systemów webowych, Access nie obsługuje takiej funkcji. Wprowadzenie takich środków może być mylące i nie prowadzi do rzeczywistego zabezpieczenia bazy danych. Podobnie, ustalenie zabezpieczeń na poziomie sesji, mimo że jest ważne w niektórych systemach, nie znajduje zastosowania w Access, który nie obsługuje bardziej zaawansowanych metod autoryzacji sesji, jak to ma miejsce w systemach zarządzania bazami danych wysokiego poziomu, takich jak SQL Server. W skrócie, brak znajomości funkcji i ograniczeń Microsoft Access prowadzi do zaproponowania nieefektywnych metod zabezpieczeń.

Pytanie 30

W języku SQL dodanie nowej kolumny z nazwą miejscowości do istniejącej tabeli pracownicy umożliwia kwerenda

A. ALTER TABLE pracownicy ADD miejscowosc FLOAT(2);

B. ALTER TABLE pracownicy DROP COLUMN miejscowosc;

C. CREATE TABLE pracownicy ADD miejscowosc FLOAT(2);

D. ALTER TABLE pracownicy ADD miejscowosc VARCHAR(100);

Żeby dobrze zrozumieć to zadanie, trzeba rozdzielić trzy różne obszary: modyfikację istniejącej tabeli, tworzenie nowej tabeli oraz usuwanie elementów z tabeli. W pytaniu chodzi konkretnie o dodanie nowej kolumny do już istniejącej tabeli pracownicy. To od razu sugeruje użycie instrukcji ALTER TABLE z klauzulą ADD, bo właśnie ta kombinacja jest standardowym sposobem modyfikowania struktury tabeli w SQL.

Jednym z częstych nieporozumień jest użycie nieodpowiedniego typu danych. W niektórych odpowiedziach pojawia się typ FLOAT(2) dla nazwy miejscowości. FLOAT jest typem liczbowym zmiennoprzecinkowym, używanym do przechowywania wartości numerycznych, np. cen, pomiarów czy wyników obliczeń. Nazwa miasta to typowe dane tekstowe, czyli powinna być przechowywana w typie znakowym, takim jak VARCHAR czy ewentualnie CHAR. Próba użycia typu liczbowego do przechowywania tekstu jest po prostu sprzeczna z logiką projektowania baz danych i dobrymi praktykami normalizacji, bo utrudnia walidację i późniejsze operacje na danych.

Inny błąd to sięganie po instrukcję DROP COLUMN. DROP w kontekście ALTER TABLE oznacza usunięcie kolumny z tabeli, a nie jej dodanie. Jeśli ktoś nieuważnie czyta polecenie lub myli słowa kluczowe, może mu się wydawać, że DROP „coś zmienia w strukturze”, ale kierunek jest dokładnie odwrotny do wymaganego – kolumna miejscowosc zostałaby usunięta (o ile w ogóle istnieje), a nie dodana. W praktyce administracji bazą jest to bardzo niebezpieczna pomyłka, bo DROP COLUMN usuwa dane bezpowrotnie.

Zdarza się też pomylenie CREATE TABLE z ALTER TABLE. CREATE TABLE służy do zakładania całkowicie nowej tabeli, a nie do modyfikacji istniejącej. Składnia CREATE TABLE nie przewiduje klauzuli ADD w środku, tylko od razu listę kolumn w nawiasach. Próba napisania czegoś w stylu CREATE TABLE pracownicy ADD ... jest po prostu składniowo błędna w SQL i żadna sensowna baza nie przyjmie takiego polecenia. To typowy błąd osób, które pamiętają, że „ADD dodaje kolumnę”, ale nie łączą tego poprawnie z kontekstem ALTER TABLE.

Z mojego doświadczenia dobrą praktyką jest zawsze zadanie sobie dwóch pytań: czy tabela już istnieje, oraz czy chcę coś dodać, usunąć czy zmienić. Jeśli tabela istnieje i coś dokładamy – używamy ALTER TABLE ... ADD ..., dobierając typ danych zgodny z charakterem informacji. W tym zadaniu wszystkie błędne odpowiedzi łamią jedną z tych zasad: albo używają złego typu (FLOAT zamiast tekstu), albo złego słowa kluczowego (DROP zamiast ADD), albo złej instrukcji (CREATE TABLE zamiast ALTER TABLE).

Pytanie 31

W systemie bazy danych dotyczącej pojazdów, pole kolor w tabeli samochody może przyjmować wartości tylko z listy lakier. Aby zrealizować połączenie między tabelami samochody a lakier przez relację, należy użyć kwerendy

A. ALTER TABLE lakier ADD FOREIGN KEY (barwa) REFERENCES samochody(kolor);

B. ALTER TABLE samochody ADD FOREIGN KEY kolor REFERENCES lakier;

C. ALTER TABLE samochody ADD FOREIGN KEY barwa REFERENCES samochody.lakier;

D. ALTER TABLE samochody ADD FOREIGN KEY (kolor) REFERENCES lakier(lakierId);

Wszystkie błędne odpowiedzi opierają się na nieprawidłowym przypisaniu kluczy obcych lub niewłaściwych odniesieniach między tabelami. Przykładowo, pierwsza z odpowiedzi próbuje dodać klucz obcy do tabeli lakier, co jest niezgodne z zasadami relacyjnych baz danych, gdzie klucze obce powinny być definiowane w tabeli, która zawiera pole odnoszące się do innej tabeli. Klucz obcy powinien zawsze znajdować się w tabeli, która zawiera dane odnoszące się do innej tabeli, a nie w tabeli, z której te dane pochodzą. Druga odpowiedź sugeruje, że można dodać klucz obcy do kolumny kolor bez wskazania tabeli docelowej oraz właściwego klucza, co czyni tę odpowiedź niekompletną i błędną. Odpowiedź trzecia z kolei próbuje powiązać kolumnę barwa z tabelą samochody, co nie ma sensu w kontekście relacji; klucz obcy w tabeli samochody powinien odnosić się do klucza głównego w tabeli lakier, a nie do innej kolumny w tej samej tabeli. Typowym błędem jest także nieznajomość zasad normalizacji baz danych, co prowadzi do błędnych wniosków na temat relacji między tabelami. Zrozumienie tych zasad jest kluczowe dla właściwego projektowania struktury bazy danych oraz zapewnienia jej efektywności i integralności.

Pytanie 32

Aby zwiększyć wydajność operacji w bazie danych, należy skupić się na polach, które są często wyszukiwane lub sortowane

A. dodać klucz obcy

B. dodać więzy integralności

C. utworzyć indeks

D. stworzyć oddzielną tabelę przechowującą wyłącznie te pola

Dodawanie kluczy obcych nie jest bezpośrednią metodą na przyspieszenie operacji na bazie danych. Klucze obce są używane do zapewnienia integralności referencyjnej, co oznacza, że ich celem jest zapewnienie spójności danych w relacjach pomiędzy tabelami. Choć klucze obce mogą wpłynąć na wydajność w kontekście zapytań, nie przyspieszają one ani nie optymalizują wyszukiwania w obrębie pojedynczych tabel. Tworzenie osobnych tabel przechowujących tylko te pola również nie jest metodą optymalizacji efektywności wyszukiwania. Tego rodzaju podejście może prowadzić do komplikacji w zarządzaniu danymi oraz zmniejszenia wydajności przy łączeniu tabel w zapytaniach. Dodanie więzów integralności, które zapewniają, że dane w tabelach są poprawne i zgodne z określonymi zasadami, jest również istotne, ale nie wpływa bezpośrednio na szybkość operacji na bazie danych. Takie podejścia mogą prowadzić do błędnych przekonań, że poprawa wydajności bazy danych można osiągnąć poprzez wprowadzenie dodatkowych ograniczeń lub zmian w strukturze danych, co w rzeczywistości może generować dodatkowe koszty obliczeniowe przy wykonywaniu podstawowych operacji. Kluczowe jest stosowanie odpowiednich technik indeksacji, które są powszechnie uznawane za najlepszą praktykę w kontekście optymalizacji zasobów bazy danych.

Pytanie 33

Jakie mechanizmy przyznawania zabezpieczeń, umożliwiające przeprowadzanie operacji na bazie danych, są powiązane z tematyką zarządzania kontami, użytkownikami oraz uprawnieniami?

A. Z atrybutami

B. Z przywilejami systemowymi

C. Z przywilejami obiektowymi

D. Z zasadami

Przywileje systemowe to kluczowy element zarządzania bezpieczeństwem w systemach baz danych. Obejmują one uprawnienia, które są przypisane do konta użytkownika na poziomie systemu, a niekoniecznie na poziomie obiektów bazy danych, takich jak tabele czy widoki. Dzięki nim możemy kontrolować dostęp do różnych funkcji systemowych, takich jak możliwość tworzenia nowych użytkowników, modyfikacji struktury bazy danych czy przydzielania uprawnień innym użytkownikom. Przykładem zastosowania przywilejów systemowych jest sytuacja, w której administrator bazy danych przydziela użytkownikom różne role, takie jak DBA (Database Administrator), która daje pełny dostęp do zasobów, lub rola z ograniczonymi uprawnieniami, co pozwala na wykonywanie tylko wybranych operacji. Dobrym przykładem standardów w tej dziedzinie jest podejście oparte na zasadzie minimalnych uprawnień, gdzie użytkownicy otrzymują jedynie te uprawnienia, które są absolutnie niezbędne do wykonywania ich zadań. Dzięki zastosowaniu przywilejów systemowych można skutecznie zarządzać bezpieczeństwem bazy danych oraz minimalizować ryzyko nieautoryzowanego dostępu.

Pytanie 34

W przedstawionym kodzie PHP w miejscu kropek powinno zostać umieszczone polecenie:

$zapytanie = mysqli_query($db, "SELECT imie, nazwisko FROM uzytkownik");
$ile = mysqli_num_rows($zapytanie);
for ($i = 0; $i < $ile; $i++)
{
  $wiersz = ....................................;
  echo "$wiersz[0] $wiersz[1]";
}

A. mysqli_num_fields($zapytanie);

B. mysqli_query($zapytanie);

C. mysqli_free_result($zapytanie);

D. mysqli_fetch_row($zapytanie);

W analizowanym kodzie PHP, nieprawidłowe opcje wskazują na brak zrozumienia mechanizmu działania zestawów wyników w kontekście interakcji z bazą danych. Użycie mysqli_free_result($zapytanie) nie jest właściwe w tym miejscu, ponieważ ta funkcja służy do zwolnienia pamięci zajmowanej przez zestaw wyników. Powinna być wywoływana po zakończeniu wszystkich operacji na pobranych danych, a nie podczas ich odczytu. Jeśli chodzi o mysqli_num_fields($zapytanie), jest to funkcja, która zwraca liczbę kolumn w zestawie wyników, ale nie dostarcza danych wierszy, co czyni ją nieprzydatną w kontekście iteracji przez wyniki. Z kolei mysqli_query($zapytanie) jest błędne, ponieważ ta funkcja służy do wykonywania zapytań, a nie do pobierania ich wyników. W odpowiedzi na to, kluczowym błędem myślowym jest pomylenie funkcji służących do wykonywania zapytań z tymi, które służą do odczytu danych. Właściwe zrozumienie różnic między tymi funkcjami jest niezbędne do efektywnego zarządzania bazami danych w PHP. Zaleca się, aby programiści dokładnie zapoznali się z dokumentacją funkcji mysqli i ich zastosowaniami, aby unikać podobnych nieporozumień w przyszłości.

Pytanie 35

Komenda skierowana do serwera bazy danych, która polega na zbieraniu, wyszukiwaniu lub zmienianiu danych w bazie, nosi nazwę

A. kwerendy

B. kopii

C. kolumny

D. formularza

Formularz to interfejs użytkownika, który umożliwia wprowadzanie informacji, ale nie jest związany z operacjami na bazach danych. To narzędzie wizualne, które może być używane do zbierania danych w sposób zorganizowany, jednak samo w sobie nie wykonuje żadnych operacji na danych w bazie. Koncepcja kolumny odnosi się do struktury tabeli w bazie danych, gdzie kolumny definiują typy danych przechowywanych w danej tabeli, ale nie są one powiązane z wykonywaniem zapytań czy operacji na danych. Kopią można określić duplikat danych lub backup, ale również nie ma ona zastosowania w kontekście wysyłania poleceń do serwera bazy danych. Istnieje ryzyko, że błędne zrozumienie terminów związanych z bazami danych prowadzi do mylnych interpretacji, co może skutkować trudnościami w pracy z danymi. Kluczowe jest zrozumienie, że kwerenda jest specyficznym poleceniem, które oddziałuje na strukturę danych, a nie narzędziem do ich wizualizacji czy opisu. Błędy te mogą prowadzić do niewłaściwego projektowania systemów baz danych oraz do ograniczonej efektywności w realizacji zadań związanych z zarządzaniem danymi.

Pytanie 36

Aby zainstalować system CMS Joomla!, potrzebne jest środowisko

A. PHP oraz MySQL

B. Apache, PHP i MySQL

C. Apache oraz PHP

D. IIS, PERL i MySQL

Użytkownicy mogą mieć wątpliwości co do wyboru odpowiednich technologii dla uruchomienia systemu CMS Joomla!. Odpowiedzi sugerujące jedynie Apache i PHP ignorują istotny element, jakim jest baza danych. Brak MySQL w konfiguracji oznacza, że nie byłoby możliwości przechowywania oraz zarządzania danymi, co jest kluczowe w każdej aplikacji webowej. Z kolei odpowiedź zakładająca użycie IIS, PERL i MySQL wprowadza nieprawidłową konfigurację, gdyż IIS jest serwerem stworzonym przez Microsoft, który może być używany z innymi technologiami, ale nie jest standardowym wyborem dla Joomla!. PERL to język programowania, który nie jest powszechnie używany w ekosystemie Joomla! i nie jest wymagany do jej działania. Inną kwestią jest odpowiedź proponująca tylko PHP i MySQL, która również pomija serwer WWW - fundament działania aplikacji webowych. Prawidłowe uruchomienie Joomla! wymaga zintegrowania wszystkich trzech komponentów: serwera, języka skryptowego i bazy danych. Ignorowanie tych zależności prowadzi do błędnego rozumienia architektury aplikacji internetowych, co może w przyszłości skutkować problemami w implementacji oraz działaniu projektów opartych na Joomla!. Właściwe podejście wymaga zrozumienia, że każdy z tych elementów odgrywa kluczową rolę w zapewnieniu stabilności, bezpieczeństwa oraz wydajności aplikacji.

Pytanie 37

Na ilustracji przedstawiającej tabelę muzyka, zrealizowano poniższe zapytanie SQL. Jaki rezultat zwróci ta kwerenda?

SELECT wykonawca FROM`muzyka`
WHERE wykonawca LIKE 'C%w';

ID	tytul_plyty	wykonawca	rok_nagrania	opis
1	Czas jak rzeka	Czesław Niemen	2005	Przyjdź W Taka Noc itp.
2	Ikona	Stan Borys	2014
3	Aerolit	Czesław Niemen	2017	Winylowa reedycja płyty "Aerolit"
4	Journey	Mikołaj Czechowski	2013

A. Czesław

B. Czesław, Niemen

C. Czesław, Czechowski

D. pusty wynik

W przypadku zapytania SQL które wykorzystuje operator LIKE z wzorcem C%W często dochodzi do nieporozumienia dotyczącego działania tego operatora. LIKE jest używany do porównywania wzorców tekstowych a procent % służy do zastępowania dowolnej liczby znaków. Można by błędnie założyć że skoro zapytanie ma zwrócić wykonawców których imiona zaczynają się na C i kończą na W to którąś z dostępnych opcji w tabeli spełnia ten warunek. Jednakże w tej konkretnej tabeli nie ma wykonawcy który by spełniał te kryteria. Czesław Niemen kończy się na M a nie na W natomiast Mikołaj Czechowski rozpoczyna się od litery M zamiast C. Przykładem typowego błędu jest nieprawidłowa interpretacja tego jak działają wzorce w operatorze LIKE lub przeoczenie że wzorzec musi być dokładnie zgodny z wymaganiami. Ważnym aspektem jest też zrozumienie że w praktyce biznesowej dokładność danych jest kluczowa a niepoprawne zrozumienie wzorców prowadzi do niepoprawnych wyników zapytań. Dlatego zawsze warto przetestować zapytanie na mniejszym zbiorze danych aby upewnić się że zwraca oczekiwane wyniki co jest dobrą praktyką w zarządzaniu bazami danych.

Pytanie 38

W systemie baz danych wykonano następujące operacje dotyczące uprawnień użytkownika adam: GRANT ALL PRIVILEGES ON klienci To adam REVOKE SELECT, INSERT, UPDATE ON klienci FROM adam. Jakie prawa będzie miał użytkownik adam po zrealizowaniu tych operacji?

A. aktualizowania danych oraz przeglądania tabeli klienci

B. przeglądania tabeli klienci i dodawania do niej rekordów

C. usunięcia tabeli lub jej danych

D. tworzenia tabeli klienci oraz wprowadzania do niej danych

Odpowiedzi, które sugerują, że użytkownik adam ma inne prawa, są niepoprawne z technicznego punktu widzenia. Użytkownik ten nie może aktualizować danych ani przeglądać tabeli klienci, ponieważ prawa do aktualizacji i przeglądania zostały odebrane przez polecenie REVOKE. Oznacza to, że wszystkie operacje wymagające dostępu do odczytu oraz modyfikacji danych w tabeli klienci są dla niego zablokowane. Kolejna nieprawidłowa odpowiedź sugeruje, że adam ma prawo do tworzenia tabeli klienci, co jest również błędne, ponieważ w kontekście przyznanych uprawnień użytkownik nie uzyskał prawa do tworzenia nowych obiektów w bazie danych. Ostatecznie, odpowiedzi te nie uwzględniają, że konkretne działania, takie jak wstawianie nowych rekordów, są zablokowane przez REVOKE, co skutkuje brakiem możliwości dodawania danych do tabeli klienci. Wnioskując, użytkownik adam ma jedynie prawo do usuwania rekordów, a nie do przeglądania, aktualizowania czy tworzenia nowych tabel, co jest kluczowe przy zarządzaniu dostępem do baz danych.

Pytanie 39

Aby zmienić strukturę już istniejącej tabeli przy użyciu zapytania SQL, należy użyć kwerendy

A. CREATE TABLE

B. UPDATE

C. INSERT INTO

D. ALTER TABLE

Odpowiedź 'ALTER TABLE' jest poprawna, ponieważ ta kwerenda jest używana do modyfikacji struktury istniejącej tabeli w bazach danych SQL. Dzięki komendzie ALTER TABLE można dodawać nowe kolumny, usuwać istniejące kolumny, zmieniać typy danych kolumn, a także modyfikować ograniczenia (constraints) dotyczące tabeli. Dla przykładu, aby dodać nową kolumnę 'wiek' do tabeli 'pracownicy', można użyć następującej kwerendy: 'ALTER TABLE pracownicy ADD wiek INT;'. Warto również wspomnieć, że ALTER TABLE może być używane w różnych systemach zarządzania bazami danych, takich jak MySQL, PostgreSQL czy SQL Server, co czyni go uniwersalnym narzędziem w pracy z bazami danych. Podczas modyfikacji tabeli należy jednak zachować ostrożność, aby nie wprowadzić niezgodności w aplikacjach korzystających z tej tabeli. Praktyką zalecaną jest wykonywanie kopii zapasowej danych przed wprowadzeniem większych zmian. Zrozumienie tej komendy i jej zastosowania jest kluczowe dla efektywnego zarządzania danymi w systemach bazodanowych.

Pytanie 40

Jaką kompetencję społeczną ma osoba, która potrafi wyrażać swoje zdanie i bronić swoich racji, nie naruszając przy tym granic własnych ani innych ludzi?

A. akomodacja

B. asertywność

C. konformizm

D. empatia

Pozostałe pojęcia opisują inne postawy. Empatia to zdolność rozumienia uczuć innych, a nie wyrażania własnego zdania. Akomodacja (dostosowanie) i konformizm oznaczają uleganie otoczeniu i rezygnację z własnego stanowiska, czyli przeciwieństwo bronienia racji. Opisana postawa to asertywność.

Rozpocznij nowy egzamin

Powrót do strony głównej