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: 27 kwietnia 2026 11:39
  • Data zakończenia: 27 kwietnia 2026 12:03

Egzamin zdany!

Wynik: 27/40 punktów (67,5%)

Wymagane minimum: 20 punktów (50%)

Nowe
Analiza przebiegu egzaminu- sprawdź jak rozwiązywałeś pytania
Pochwal się swoim wynikiem!
Facebook
X.com
LinkedIn
Szczegółowe wyniki:
Pytanie 1

W podanym fragmencie zapytania w języku SQL, komenda SELECT jest używana do zwrócenia SELECT COUNT(wartosc) FROM …

A. średniej w kolumnie wartosc
B. ilości wierszy
C. summy w kolumnie wartosc
D. średniej wartości z tabeli
No, trochę jest tu pomyłka. Ludzie często mylą to zapytanie SELECT COUNT(wartosc) z sumowaniem wartości, co nie jest do końca poprawne. Funkcja COUNT nie sumuje wartości, ona tylko liczy, ile jest niepustych wierszy. Więc jeżeli ktoś twierdzi, że to daje średnią, to wprowadza w błąd – średnią liczymy z pomocą funkcji AVG, a nie COUNT. W kolumnie 'wartosc' mogą być różne liczby, a suma wartości nie ma wiele wspólnego z tym, ile jest wierszy. Dobrze jest pamiętać, że średnia to coś innego niż liczba wierszy, co jest ważne do zrozumienia, jak działają zapytania w SQL. Jeśli ktoś myli te funkcje, to może się zgubić w analizie danych. Więc ogólnie mówiąc, warto wiedzieć, czym różnią się COUNT, AVG i inne funkcje agregujące, bo to kluczowe do ogarnięcia pracy z bazami danych.
Pytanie 2

W tabeli mieszkancy znajdują się dane o osobach z całego kraju. Aby ustalić, ile unikalnych miast występuje w tej tabeli, trzeba zapisać kwerendę

A. SELECT DISTINCT miasto FROM mieszkancy;
B. SELECT COUNT(miasto) FROM mieszkancy;
C. SELECT COUNT(DISTINCT miasto) FROM mieszkancy;
D. SELECT COUNT(miasto) FROM mieszkancy DISTINCT;
Wybór odpowiedzi "SELECT COUNT(DISTINCT miasto) FROM mieszkancy;" jest naprawdę trafny. Używasz funkcji COUNT razem z DISTINCT, co pozwala na zliczenie tylko unikalnych miast w tabeli 'mieszkancy'. Funkcja COUNT liczy wszystkie wiersze, a DISTINCT usuwa duplikaty, dzięki czemu dostajemy dokładną liczbę miast. Fajnie jest to wykorzystać, gdy analizujesz dane demograficzne – wtedy wiesz, jakie masz rozkłady w różnych miastach. W bazach danych to standardowy sposób, bo dzięki temu unikasz powielania danych i masz lepsze analizy. Ważne jest też, żeby pamiętać o wydajności zapytań; połączenie DISTINCT z COUNT może być bardziej efektywne niż próba szukania duplikatów później. No i zasady normalizacji bazy danych? One rzeczywiście pomagają w tym, żeby dane były uporządkowane, co ułatwia ich przetwarzanie i analizowanie.
Pytanie 3

Aby skutecznie stworzyć relację typu m…n, która będzie wolna od redundancji danych, konieczne jest

A. uporządkowanie przynajmniej jednej z tabel.
B. zaprojektowanie tabeli pomocniczej.
C. bezpośrednie połączenie kluczy obcych z obu tabel.
D. bezpośrednie połączenie kluczy podstawowych obu tabel.
Bezpośrednie połączenie kluczy obcych obu tabel w relacji m:n nie jest wystarczające, aby uniknąć redundancji danych. W rzeczywistości, klucze obce mają swoje zastosowanie w relacjach jeden do wielu, gdzie jedna z tabel zawiera odniesienia do drugiej. W przypadku relacji m:n, takie podejście prowadziłoby do powstania złożonych i nieczytelnych struktur, w których dane byłyby przetrzymywane wielokrotnie, co naruszałoby zasady normalizacji. Na przykład, gdybyśmy spróbowali bezpośrednio połączyć klucze obce studentów i kursów, każda kombinacja studenta i kursu byłaby wprowadzana do tej samej tabeli, co prowadziłoby do powielania informacji i wzrostu rozmiaru bazy danych bez rzeczywistej wartości. Ponadto, sortowanie jednej z tabel nie ma wpływu na strukturę relacji m:n; sortowanie jest operacją na poziomie zapytań, a nie na poziomie architektury bazy danych. Łączenie kluczy podstawowych także nie rozwiązuje problemu redundancji, ponieważ nie tworzy połączenia, które umożliwiłoby wielokrotne przypisanie tych samych elementów między tabelami. Właściwe podejście wymaga utworzenia tabeli pomocniczej, co jest powszechną praktyką w projektowaniu baz danych i zapewnia przejrzystość oraz efektywność operacyjną.
Pytanie 4

Podczas projektowania formularza konieczne jest wstawienie kontrolki, która odnosi się do innej kontrolki w odrębnym formularzu. Taka operacja w bazie danych Access jest

A. możliwa tylko wtedy, gdy są to dane numeryczne
B. niemożliwa w każdym trybie poza trybem projektowania
C. niemożliwa
D. możliwa dzięki ustawieniu ścieżki do kontrolki w atrybucie "Źródło kontrolki"
Odpowiedź jest poprawna, ponieważ w Microsoft Access można odwoływać się do kontrolek w innych formularzach poprzez ustawienie właściwości 'Źródło kontrolki'. Ta właściwość umożliwia wskazanie skąd ma pochodzić wartość, która ma być wyświetlana w danej kontrolce. Przykładowo, jeśli mamy formularz z danymi klientów, a chcemy w innym formularzu wyświetlić imię i nazwisko danego klienta, możemy użyć odpowiedniego odwołania do kontrolki w formularzu klientów. Ważne jest, aby ścieżka do kontrolki była poprawna, co oznacza, że musi być zgodna z nazwą formularza oraz nazwą kontrolki. Użycie właściwości 'Źródło kontrolki' jest zgodne z najlepszymi praktykami projektowania baz danych, ponieważ umożliwia elastyczne i dynamiczne łączenie danych. Zrozumienie tego procesu jest kluczowe dla efektywnego projektowania złożonych aplikacji bazodanowych z wieloma formularzami oraz relacjami między nimi.
Pytanie 5

Które z poniższych zapytań SQL zwróci wszystkie kolumny z tabeli 'produkty'?

A. SELECT produkty FROM *;
B. GET * FROM produkty;
C. FETCH * FROM produkty;
D. SELECT * FROM produkty;
Zapytanie SQL, które zwraca wszystkie kolumny z tabeli, wykorzystuje składnię SELECT * FROM nazwa_tabeli. Gwiazdka (*) jest symbolem, który oznacza, że chcemy pobrać wszystkie kolumny z danej tabeli. Jest to bardzo przydatne, gdy chcemy szybko uzyskać pełne dane z tabeli bez konieczności wymieniania każdej kolumny z osobna. W praktyce często używa się tej składni w sytuacjach, gdy chcemy wykonać operacje diagnostyczne lub szybkie przeglądanie zawartości tabeli. Jednakże, w środowiskach produkcyjnych, zaleca się raczej precyzyjne określanie potrzebnych kolumn zamiast używania "*", ponieważ pozwala to na optymalizację zapytań i może zmniejszyć obciążenie bazy danych. Niemniej jednak, zapytanie SELECT * FROM produkty; jest poprawne i zgodne z SQL-owym standardem, co czyni je prawidłowym wyborem w tym kontekście.
Pytanie 6

Została stworzona baza danych z tabelą podzespoły, która zawiera pola: model, producent, typ, cena. W celu wyświetlenia wszystkich modeli pamięci RAM od firmy Kingston w porządku rosnącym według ceny, należy skorzystać z następującej kwerendy:

A. SELECT model FROM podzespoly WHERE typ='RAM' AND producent='Kingston' ORDER BY cena ASC
B. SELECT model FROM producent WHERE typ='RAM' OR producent='Kingston' ORDER BY podzespoly ASC
C. SELECT model FROM podzespoly WHERE typ='RAM' OR producent='Kingston' ORDER BY cena DESC
D. SELECT model FROM podzespoly WHERE typ='RAM' AND producent='Kingston' ORDER BY cena DESC
Aby skutecznie wyświetlić wszystkie modele pamięci RAM firmy Kingston w kolejności od najtańszej do najdroższej, konieczne jest zrozumienie składni zapytań SQL oraz zasad filtrowania danych w bazie danych. Kwerenda SELECT model FROM podzespoly WHERE typ='RAM' AND producent='Kingston' ORDER BY cena ASC; jest poprawna, ponieważ precyzyjnie określa, że chcemy wybrać pole 'model' z tabeli 'podzespoly', gdzie warunki są spełnione dla typu 'RAM' oraz producenta 'Kingston'. Kluczowym aspektem jest użycie operatora AND, który zapewnia, że oba warunki muszą być spełnione, co pozwala na uzyskanie dokładnych wyników. Następnie, zastosowanie klauzuli ORDER BY cena ASC pozwala na posortowanie wyników w kolejności rosnącej według ceny, co jest istotne dla użytkowników poszukujących najtańszych opcji. Przykładem zastosowania tej kwerendy w praktyce może być analiza konkurencyjności cenowej produktów na rynku pamięci RAM, co jest istotne dla sprzedawców i konsumentów. W kontekście standardów SQL, konstrukcja ta przestrzega zasad definiowanych przez ANSI SQL, co czyni ją zgodną z większością systemów zarządzania bazami danych.
Pytanie 7

W języku SQL używanym przez bazę danych MySQL atrybut UNIQUE w poleceniu CREATE TABLE

A. uniemożliwia wprowadzenie wartości NULL
B. jest stosowany jedynie w przypadku kolumn liczbowych
C. jest używany, jeżeli wartości w danej kolumnie nie mogą się powtarzać
D. wymusza niepowtarzalne nazwy kolumn tabeli
W pierwszej niepoprawnej odpowiedzi wspomniano o wymogu unikatowości nazw pól tabeli. To stwierdzenie jest błędne, ponieważ atrybut UNIQUE nie dotyczy nazw kolumn, lecz wartości przechowywanych w tych kolumnach. W SQL możemy mieć wiele kolumn w tabeli o tej samej nazwie, o ile są one częścią różnych tabel. Zatem, atrybut UNIQUE nie ma wpływu na nazywanie kolumn, a jego głównym celem jest zapewnienie unikalności danych. Kolejną nieprawidłową informacją jest stwierdzenie, że atrybut UNIQUE blokuje możliwość wpisania wartości NULL. W rzeczywistości, w MySQL atrybut UNIQUE pozwala na wprowadzenie wartości NULL, ponieważ wartość NULL jest traktowana jako brak danych, co oznacza, że różne rekordy mogą mieć NULL jako wartość w kolumnie oznaczonej przez UNIQUE. Wreszcie, twierdzenie, że atrybut UNIQUE jest stosowany tylko w przypadku pól liczbowych, jest również fałszywe. Atrybut UNIQUE można zastosować do dowolnego typu danych, w tym tekstowych, datowych czy liczbowych. W praktyce, atrybut ten może być używany w różnych kontekstach, aby zapewnić unikalność danych w każdej kolumnie, niezależnie od ich typów.
Pytanie 8

Który z elementów relacyjnej bazy danych, będący kodem w języku SQL, może być użyty w zapytaniach zmieniających kolumny danych przedstawiane w formie tabeli, niezależnie od tego, czy jest tworzony ręcznie, czy też dynamicznie?

A. Procedura składowa
B. Funkcja zdefiniowana
C. Reguła
D. Wyzwalacz
Funkcja zdefiniowana, znana również jako funkcja skalarna, jest obiektem relacyjnej bazy danych, który może być wywoływany w zapytaniach SQL, w tym w zapytaniach modyfikujących dane. Oferuje ona możliwość przetwarzania i zwracania wartości na podstawie określonego zestawu wejściowych. Funkcje zdefiniowane przez użytkownika są szczególnie przydatne, gdy potrzebujemy skomplikowanej logiki przetwarzania danych, która nie jest dostępna w standardowych funkcjach SQL. Przykładem może być funkcja obliczająca VAT na podstawie podanej kwoty, która może być użyta w zapytaniach INSERT lub UPDATE, aby dynamicznie obliczyć wartość i wprowadzić ją do bazy danych. W standardzie SQL, funkcje zdefiniowane są zgodne z normą SQL-92 i są kluczowym elementem w budowie bardziej zaawansowanych aplikacji bazodanowych. Umożliwiają one encapsulację logiki biznesowej, co pozwala na wielokrotne ich wykorzystanie, a także zwiększa czytelność kodu SQL.
Pytanie 9

Aby posortować listę uczniów według daty urodzenia w bazie danych, jakie polecenie należy zastosować?

A. SELECT imie,nazwisko,klasa from uczniowie order by nazwisko
B. SELECT imie,nazwisko,klasa from uczniowie order by rok_urodzenia
C. SELECT imie,nazwisko,klasa from uczniowie where rok_urodzenia = 1994
D. SELECT imie,nazwisko,klasa from uczniowie group by rok_urodzenia
Aby uporządkować listę uczniów według roku urodzenia w bazie danych, należy zastosować polecenie SQL 'SELECT imie,nazwisko,klasa from uczniowie order by rok_urodzenia'. Klauzula 'ORDER BY' jest kluczowa w SQL, ponieważ pozwala na sortowanie wyników zapytania według określonej kolumny, w tym przypadku 'rok_urodzenia'. Użycie tej klauzuli zapewnia, że wyniki są prezentowane w porządku rosnącym lub malejącym, co jest szczególnie przydatne, gdy chcemy analizować dane w kontekście czasowym. Na przykład, jeżeli mamy tabelę uczniów z kolumnami 'imie', 'nazwisko', 'klasa' oraz 'rok_urodzenia', użycie tego polecenia umożliwi nam nie tylko zobaczenie imion i nazwisk uczniów, ale również ich uporządkowanie według daty urodzenia. Zgodnie z normami SQL, jest to standardowa metoda sortowania danych, która zwiększa przejrzystość i użyteczność wyników. Przykładowo, jeśli w tabeli są uczniowie urodzeni w różnych latach, dzięki temu zapytaniu, najpierw zobaczymy uczniów urodzonych w najwcześniejszych latach, co może być istotne przy podejmowaniu decyzji organizacyjnych w szkole.
Pytanie 10

W bazie danych znajduje się tabela uczniowie, która ma kolumny: imie, nazwisko i klasa. Jakie polecenie SQL należy użyć, aby uzyskać imiona oraz nazwiska uczniów, których nazwiska zaczynają się na literę M?

A. SELECT nazwisko, imie FROM uczniowie ORDER BY nazwisko IN 'M%';
B. SELECT nazwisko, imie FROM uczniowie WHERE nazwisko LIKE 'M%';
C. SELECT nazwisko, imie FROM uczniowie WHERE nazwisko IN 'M%';
D. SELECT nazwisko, imie FROM uczniowie ORDER BY nazwisko='M%';
Poprawne polecenie SQL to 'SELECT nazwisko, imie FROM uczniowie WHERE nazwisko LIKE 'M%';'. Operator LIKE jest kluczowym elementem języka SQL, który pozwala na wyszukiwanie danych zgodnych z określonym wzorem, gdzie '%' oznacza dowolny ciąg znaków. Użycie tego operatora jest zgodne z najlepszymi praktykami w zakresie wyszukiwania danych w relacyjnych bazach danych, umożliwiając elastyczne filtrowanie wyników. W kontekście tego zapytania, operator LIKE skutecznie identyfikuje wszystkie nazwiska, które zaczynają się na literę 'M', co jest szczególnie przydatne w sytuacjach wymagających poszukiwania danych spełniających określone kryteria. Przykładem zastosowania tego zapytania może być generowanie raportów dla nauczycieli, którzy chcą zobaczyć listę uczniów w określonej klasie. Dodatkowo, warto pamiętać, że w przypadku wielu baz danych, operator LIKE jest również wrażliwy na wielkość liter, dlatego warto dostosować zapytanie w zależności od kontekstu, w jakim pracujemy.
Pytanie 11

Tabela samochody zawiera dane przedstawione poniżej:

idklasa_idmarkamodelrocznik
11fordka2017
22seattoledo2016
33opelzafira2018
42fiat500X2018
53opelinsignia2017
Wydając zamieszczone zapytanie SQL, jakie dane zostaną zwrócone:
SELECT model FROM samochody WHERE rocznik > 2017 AND marka = "opel";
A. zafira; insignia
B. opel zafira
C. opel zafira; opel insignia
D. zafira
Poprawna odpowiedź to 'zafira', ponieważ zapytanie SQL odnosi się do modelu samochodu marki 'opel', którego rocznik jest większy niż 2017. Z analizy danych w tabeli wynika, że tylko model 'opel zafira' (z rocznika 2018) spełnia te warunki. Odpowiedzi 'opel zafira', 'zafira; insignia', 'opel zafira; opel insignia' zawierają dodatkowe informacje, które nie są zgodne z wymaganiami zapytania. Dobrym przykładem zastosowania takiej analizy jest filtrowanie danych w bazach danych, co jest kluczowym procesem w zarządzaniu informacjami. Efektywne posługiwanie się zapytaniami SQL to umiejętność istotna w pracy każdego analityka danych, programisty, czy specjalisty w zakresie baz danych, ponieważ pozwala na wyciąganie precyzyjnych informacji zgodnych z wymaganiami biznesowymi.
Pytanie 12

Baza danych gromadzi dane multimedialne, co wiąże się z koniecznością przechowywania znacznych ilości danych binarnych. Jakiego typu należy użyć dla takich danych?

A. LONGTEXT
B. ENUM
C. DOUBLE
D. BLOB
Typ ENUM jest używany do definiowania kolumn w bazach danych, które zawierają ograniczony zestaw wartości, przy czym każda wartość jest traktowana jako tekst. Zastosowanie ENUM nie jest odpowiednie dla danych multimedialnych, które wymagają przechowywania dużych bloków danych binarnych, ponieważ ENUM nie obsługuje danych binarnych i może przechowywać jedynie dane tekstowe. Typ DOUBLE to liczba zmiennoprzecinkowa, która również nie nadaje się do przechowywania danych multimedialnych, gdyż służy do reprezentacji wartości numerycznych z podwójną precyzją, co ogranicza jego zastosowanie do obliczeń matematycznych. LONGTEXT jest typem tekstowym, który pozwala na przechowywanie długich ciągów tekstowych, jednak w przypadku multimediów, gdzie dane są w formie binarnej, nie jest to odpowiednie rozwiązanie. Sugerowanie stosowania LONGTEXT w kontekście danych multimedialnych może prowadzić do błędów wydajnościowych oraz problemów z zarządzaniem danymi, ponieważ silnik bazy danych nie jest zoptymalizowany do obsługiwania takich danych w tym formacie. Dlatego ważne jest, aby przy wyborze typów danych w bazach danych kierować się ich przeznaczeniem oraz specyfiką przechowywanych informacji, aby uniknąć nieefektywności i problemów z wydajnością.
Pytanie 13

Podczas wykonywania zapytania można skorzystać z klauzuli DROP COLUMN

A. ALTER COLUMN
B. CREATE TABLE
C. ALTER TABLE
D. DROP TABLE
Pozostałe odpowiedzi odzwierciedlają nieprawidłowe zrozumienie kontekstu zapytań SQL i ich zastosowania. DROP TABLE jest poleceniem służącym do usunięcia całej tabeli, co oznacza, że wszystkie dane w tej tabeli zostaną bezpowrotnie skasowane. To podejście odnosi się do całkowitego likwidowania tabeli, a nie pojedynczych kolumn, co czyni je nieadekwatnym w kontekście zadania. W podobny sposób, ALTER COLUMN to niepoprawne określenie, ponieważ polecenie ALTER TABLE używa się do modyfikacji kolumn, a nie do ich usuwania. Użycie ALTER COLUMN wymagałoby określenia jakiejś zmiany w strukturze kolumny, a pytanie dotyczy usunięcia kolumny, co jest realizowane poprzez DROP COLUMN. Z kolei CREATE TABLE jest używane do tworzenia nowych tabel, co również jest niezgodne z wymaganiami pytania, które dotyczy modyfikacji istniejącej struktury. Te błędne wybory mogą wynikać z mylenia pojęć związanych z działaniem na bazach danych oraz z braku zrozumienia, jak odpowiednie polecenia SQL są stosowane w praktyce. Kluczowe jest zrozumienie, że każde z wymienionych poleceń ma swoje specyficzne zastosowanie, a ich pomylenie prowadzi do nieefektywnego zarządzania danymi.
Pytanie 14

Kiedy należy wykorzystać kwerendę SELECT DISTINCT, aby wyodrębnić rekordy?

A. tak, aby w podanej kolumnie nie powtarzały się wartości.
B. występujące w bazie tylko raz.
C. posortowane malejąco lub rosnąco.
D. pogrupowane.
Kwerenda SELECT DISTINCT jest używana do zwracania unikalnych wartości w określonej kolumnie z tabeli w bazie danych. Gdy mamy do czynienia z dużymi zbiorami danych, często zdarza się, że te same wartości pojawiają się wielokrotnie. W takich sytuacjach, aby uzyskać tylko jedną wystąpienie każdej wartości, stosujemy klauzulę DISTINCT. Na przykład, jeśli chcemy uzyskać listę unikalnych miast z tabeli klientów, używamy zapytania: SELECT DISTINCT city FROM customers. To zwraca wszystkie różne wartości miast, które znajdują się w tej tabeli. Użycie DISTINCT może również pomóc w optymalizacji wyników serwisu, redukując ilość danych, które muszą być przetwarzane w dalszych analizach. W praktyce, stosowanie DISTINCT w kontekście tworzenia raportów lub analizy danych jest kluczowe, gdyż pozwala na skupienie się na istotnych informacjach bez zbędnych duplikatów, co jest zgodne z dobrymi praktykami w zarządzaniu danymi.
Pytanie 15

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 16

Polecenie w języku SQL w formie ALTER TABLE 'miasta' ADD 'kod' text?

A. dodaje do tabeli dwie kolumny o nazwach: kod i text
B. w tabeli miasta modyfikuje nazwę kolumny kod na text
C. zmienia nazwę tabeli miasta na kod
D. wprowadza do tabeli nową kolumnę o nazwie kod typu text
Polecenie ALTER TABLE w języku SQL jest używane do modyfikacji istniejących tabel w bazie danych. W tym przypadku, zapytanie ALTER TABLE 'miasta' ADD 'kod' text; dodaje nową kolumnę o nazwie 'kod' typu tekstowego do tabeli 'miasta'. Typ 'text' w SQL jest używany do przechowywania dużych łańcuchów tekstowych, co czyni go idealnym wyborem, gdy dane w tej kolumnie mogą być różnej długości. Poprawne użycie znaków apostrofu w tym kontekście (zamiast cudzysłowów) jest istotne, ponieważ w niektórych systemach baz danych, takich jak MySQL, apostrofy są używane do definiowania nazw tabel i kolumn. Przy dodawaniu kolumn warto również pamiętać o możliwościach modyfikacji, takich jak określenie wartości domyślnych lub ograniczeń dla nowej kolumny. W praktyce, po wykonaniu tego polecenia, każda istniejąca linia w tabeli 'miasta' będzie miała nową kolumnę 'kod', w której wartości będą domyślnie NULL, dopóki nie zostaną one uzupełnione. Ważne jest, aby przed wykonaniem takich operacji zawsze robić kopie zapasowe danych, aby uniknąć ich utraty.
Pytanie 17

W SQL, który jest używany przez bazę danych MySQL w tabeli samochody, aby przypisać wartość 0 do kolumny przebieg, trzeba skorzystać z zapytania

A. UPDATE samochody SET przebieg VALUE 0;
B. UPDATE samochody SET przebieg=0;
C. UPDATE przebieg SET 0 TABLE samochody;
D. UPDATE przebieg SET 0 FROM samochody;
W języku SQL, aby zaktualizować wartość kolumny w tabeli, stosuje się polecenie UPDATE. Poprawna kwerenda 'UPDATE samochody SET przebieg=0;' jest zgodna z syntaksą SQL i oznacza, że dla wszystkich rekordów w tabeli 'samochody' wartość kolumny 'przebieg' zostanie ustawiona na 0. Taka operacja jest szczególnie przydatna w przypadku, gdy chcemy zresetować dane dotyczące przebiegu pojazdów, na przykład po wprowadzeniu nowego pojazdu do bazy danych. Ważne jest, aby pamiętać, że ta kwerenda zmodyfikuje wszystkie rekordy w tabeli, co może być niezamierzonym działaniem, dlatego w praktyce często stosuje się dodatkowe warunki w klauzuli WHERE, aby zaktualizować tylko wybrane wiersze. Przykład kwerendy z warunkiem: 'UPDATE samochody SET przebieg=0 WHERE id=1;' zaktualizuje tylko rekord o identyfikatorze 1. Znajomość składni SQL oraz zrozumienie działania instrukcji UPDATE są kluczowe dla efektywnego zarządzania danymi w bazach danych.
Pytanie 18

Poziom izolacji transakcji Repeatable Read (tryb powtarzalnego odczytu) używany przez MS SQL jest związany z problemem

A. niepowtarzalnych odczytów
B. utraty aktualizacji
C. odczytów widm
D. brudnych odczytów
Wszystkie pozostałe odpowiedzi dotyczą problemów, które nie są bezpośrednio związane z poziomem izolacji Repeatable Read. Utrata aktualizacji występuje, gdy dwie transakcje odczytują ten sam wiersz i obie próbują go zaktualizować. Problem ten jest bardziej związany z poziomem izolacji Read Committed, gdzie jedno z odczytów może nadpisać zmiany dokonane przez drugie, co prowadzi do utraty ważnych informacji. Brudne odczyty z kolei występują, gdy transakcja odczytuje dane zmienione przez inną transakcję, która jeszcze nie została zatwierdzona. Ten problem jest charakterystyczny dla najniższego poziomu izolacji, czyli Read Uncommitted, gdzie brak jakiejkolwiek kontroli nad odczytem danych skutkuje niebezpieczeństwem uzyskania nieaktualnych lub niepoprawnych informacji. Niepowtarzalne odczyty natomiast to sytuacje, w których iż dane mogą zmieniać się pomiędzy dwoma odczytami w tej samej transakcji. Problem ten występuje w poziomie Read Committed, gdzie zmiany dokonane przez inne transakcje mogą być widoczne dla aktualnej transakcji, co prowadzi do niespójności w wynikach. Tak więc, choć wszystkie wymienione zjawiska są ważnymi problemami w zarządzaniu transakcjami, tylko odczyty widm są specyficznie związane z poziomem izolacji Repeatable Read.
Pytanie 19

W tabeli pracownicy zdefiniowano klucz główny jako INTEGER z atrybutami NOT NULL oraz AUTO_INCREMENT. Dodatkowo zdefiniowano kolumny imie oraz nazwisko. W przypadku wykonania poniższej kwerendy SQL wprowadzającej dane, w której pominięto pole klucza, w bazie danych MySQL wystąpi:

INSERT INTO pracownicy (imie, nazwisko) VALUES ('Anna', 'Nowak');
A. błąd związany z nieprawidłową liczbą kolumn
B. dodanie rekordu do tabeli, dla klucza głównego zostanie przypisana kolejna wartość naturalna
C. dodanie rekordu do tabeli, dla klucza głównego zostanie przypisana wartość NULL
D. ignorowanie polecenia, tabela nie ulegnie zmianie
Jak używasz polecenia INSERT w MySQL i masz klucz główny ustawiony jako AUTO_INCREMENT, to system sam zajmie się przydzieleniem nowej, unikalnej wartości dla tego klucza dla każdego nowego rekordu. Kiedy wprowadzasz dane o pracowniku, takie jak imię i nazwisko, to nie musisz martwić się o podawanie wartości klucza głównego. MySQL świetnie to rozumie i dodaje kolejny wolny numer. To jest zgodne z dobrymi praktykami w bazach danych, gdzie klucz główny musi być unikalny dla każdego rekordu, ale niekoniecznie musisz go podawać ręcznie, szczególnie gdy korzystasz z mechanizmu AUTO_INCREMENT. Weźmy na przykład tabelę zamówień – tam każdy nowy wpis automatycznie dostaje unikalny numer zamówienia, co eliminuje ryzyko błędów i ułatwia późniejsze śledzenie danych. Dzięki AUTO_INCREMENT wprowadzanie danych staje się dużo prostsze, a szansa na pomyłki przy manualnym wpisywaniu wartości klucza głównego znacznie maleje.
Pytanie 20

Funkcja napisana w PHP ma na celu

Ilustracja do pytania
A. nawiązanie połączenia z bazą danych
B. zabezpieczenie bazy danych
C. ustawienie hasła do bazy danych
D. pobranie informacji z bazy danych
Ustawienie hasła do bazy danych nie jest realizowane przez zapytanie SQL w PHP lecz przez konfigurację połączenia z bazą danych zwykle przy użyciu funkcji mysql_connect lub mysqli_connect gdzie hasło jest jednym z parametrów. Zabezpieczenie bazy danych nie polega na prostym zapytaniu lecz wymaga szerszego podejścia obejmującego kontrolę dostępu zarządzanie uprawnieniami szyfrowanie danych i ochronę przed atakami SQL Injection. Połączenie z bazą danych w PHP realizowane jest poprzez funkcje umożliwiające nawiązanie sesji z serwerem bazodanowym jak mysql_connect lub nowocześniejsze mysqli_connect oraz obiekty PDO które oferują bardziej zaawansowane mechanizmy zarządzania połączeniami. Często występującym błędem jest mylenie funkcji odpowiedzialnych za zarządzanie połączeniem z funkcjami wykonującymi operacje na danych. Mylenie tych dwóch aspektów pracy z bazą danych prowadzi do błędów w aplikacjach jak niewłaściwe zarządzanie zasobami lub podatność na ataki. Nowoczesne podejścia takie jak stosowanie ORM-ów jak Doctrine w PHP abstrahują wiele tych mechanizmów co upraszcza zarządzanie tymi aspektami w kodzie. Ważnym aspektem jest także stosowanie praktyk bezpieczeństwa takich jak walidacja i sanitizacja danych oraz używanie przygotowanych wyrażeń co jest kluczowe w ochronie danych i zapewnieniu prawidłowego działania aplikacji. Zrozumienie tych podstawowych elementów jest kluczowe w tworzeniu bezpiecznych i wydajnych aplikacji bazodanowych.
Pytanie 21

Na przedstawionej tabeli samochodów wykonano zapytanie SQL:

SELECT model FROM samochody
WHERE rocznik=2016;

Jakie wartości zostaną zwrócone w wyniku tego zapytania?
idmarkamodelrocznikkolorstan
1FiatPunto2016czerwonybardzo dobry
2FiatPunto2002czerwonydobry
3FiatPunto2007niebieskibardzo dobry
4OpelCorsa2016grafitowybardzo dobry
5OpelAstra2003niebieskiporysowany lakier
6ToyotaCorolla2016czerwonybardzo dobry
7ToyotaCorolla2014szarydobry
8ToyotaYaris2004granatowydobry
A. Punto, Corsa, Corolla
B. Czerwony, grafitowy
C. Punto, Corsa, Astra, Corolla, Yaris
D. Fiat, Opel, Toyota
Zapytanie SQL SELECT model FROM samochody WHERE rocznik=2016; jest skonstruowane w sposób, który filtruje wyniki do wierszy, gdzie kolumna rocznik ma wartość 2016. Następnie zostaje wyświetlona tylko kolumna model z tych wierszy. W przedstawionej tabeli samochodów wiersze o roczniku 2016 mają modele Punto Corsa i Corolla. Dlatego odpowiedź zawiera te konkretne modele. To zapytanie ilustruje podstawową funkcję filtracji danych w SQL co jest kluczowe w zarządzaniu bazami danych. Użycie WHERE pozwala na selektywne pobieranie danych co jest niezbędne w analizie danych. W praktyce takie zapytania mogą być stosowane w systemach zarządzania zasobami np. w branży motoryzacyjnej do śledzenia modeli pojazdów według rocznika. Dobre praktyki obejmują używanie indeksów na kolumnach wykorzystywanych w klauzuli WHERE aby zoptymalizować wydajność zapytań. Indeksy pomagają w szybszym wyszukiwaniu i filtracji danych co jest szczególnie ważne w dużych bazach danych. Konsystencja oraz dokładność zapytań SQL są kluczowe dla efektywnego funkcjonowania systemów opartych na bazach danych.
Pytanie 22

W poleceniu CREATE TABLE zastosowanie klauzuli PRIMARY KEY przy definiowaniu kolumny tabeli spowoduje, że ta kolumna stanie się

A. indeksem unikalnym
B. kluczem podstawowym
C. indeksem klucza
D. kluczem obcym
Użycie klauzuli PRIMARY KEY w instrukcji CREATE TABLE pozwala na zdefiniowanie unikalnego identyfikatora dla każdego rekordu w tabeli. Klucz podstawowy zapewnia, że żadne dwa wiersze nie mogą mieć tej samej wartości w kolumnie, co jest kluczowe dla zachowania integralności danych. Przykładem praktycznym może być stworzenie tabeli użytkowników, gdzie 'id_użytkownika' jest kluczem podstawowym. Taki klucz może być typu INTEGER z automatycznym inkrementowaniem, co oznacza, że dla każdego nowego użytkownika wartość 'id_użytkownika' wzrasta automatycznie. Standardy branżowe zalecają definiowanie klucza podstawowego dla każdej tabeli, aby upewnić się, że rekordy można w sposób jednoznaczny zidentyfikować, co jest niezbędne dla relacyjnych baz danych. Dodatkowo, klucz podstawowy automatycznie tworzy indeks na tej kolumnie, co przyspiesza operacje wyszukiwania. Ważne jest, aby klucz podstawowy był dobrze przemyślany, ponieważ jego zmiana w przyszłości może wiązać się z dużymi komplikacjami w bazie danych.
Pytanie 23

W języku PHP uzyskano wyniki kwerend z bazy danych przy użyciu polecenia mysql_query. Aby wydobyć z otrzymanej kwerendy pojedynczy wiersz danych, konieczne jest użycie polecenia

A. mysql_field_len
B. mysql_list_fields
C. mysql_fetch_lengths
D. mysql_fetch_row
Odpowiedź mysql_fetch_row jest poprawna, ponieważ to funkcja, która pozwala na pobranie pojedynczego wiersza danych z zasobu zwróconego przez mysql_query. Zwraca ona tablicę, która zawiera wartości poszczególnych pól w wierszu, co umożliwia ich dalsze przetwarzanie. Dzięki tej funkcji programista może łatwo iterować przez wyniki kwerendy, co jest kluczowe w przypadku przetwarzania danych z baz danych. Na przykład, po wykonaniu kwerendy SELECT, można użyć pętli while, aby pobierać kolejne wiersze danych i je wyświetlać. Dobrą praktyką jest również sprawdzenie, czy zasób kwerendy jest poprawny przed użyciem tej funkcji, co pozwoli uniknąć błędów w czasie wykonywania skryptu. Warto dodać, że w nowszych wersjach PHP zaleca się korzystanie z rozszerzenia mysqli lub PDO, które oferują bardziej zaawansowane możliwości i większe bezpieczeństwo przy pracy z bazami danych.
Pytanie 24

W MS SQL Server komenda RESTORE DATABASE jest używana do

A. usunięcia bazy danych z serwera centralnego subskrybenta
B. przywrócenia bazy danych z kopii zapasowej
C. zaktualizowania bazy danych z weryfikacją więzów integralności
D. rekonstrukcji bazy danych na podstawie danych buforowanych
Polecenie RESTORE DATABASE w MS SQL Server jest kluczowe dla procesu zarządzania danymi, gdyż umożliwia odtworzenie bazy danych z wcześniej wykonanej kopii bezpieczeństwa. To fundamentalne działanie zabezpiecza przed utratą danych i zapewnia ciągłość działania aplikacji. W praktyce, gdy następuje awaria systemu lub dane zostały usunięte przez pomyłkę, administratorzy baz danych korzystają z tego polecenia, aby przywrócić bazę do stanu sprzed zdarzenia. W kontekście dobrych praktyk branżowych, regularne tworzenie kopii zapasowych oraz ich właściwe zarządzanie są kluczowe. Warto także zaznaczyć, że przywracanie bazy danych może być realizowane z pełnych kopii, a także z kopii różnicowych i przyrostowych, co daje elastyczność w zarządzaniu danymi. Ponadto, w przypadku dużych baz danych, techniki takie jak 'Point-in-Time Recovery' pozwalają na przywrócenie bazy do precyzyjnego momentu, co jest nieocenione w sytuacjach kryzysowych.
Pytanie 25

Rekordy do raportu mogą pochodzić z

A. makropolecenia
B. innego raportu
C. zapytania INSERT INTO
D. tabeli
Wybór innego raportu jako źródła danych może wydawać się logiczny na pierwszy rzut oka, jednak w rzeczywistości, raporty są zazwyczaj wynikiem analizy danych już zgromadzonych w bazach danych, a nie bezpośrednim źródłem tych danych. Raport oparty na innym raporcie może prowadzić do niepotrzebnej złożoności oraz braku przejrzystości w dostępie do danych. Ponadto użycie makropolecenia jako źródła do generowania raportu jest niewłaściwe, ponieważ makropolecenia są narzędziami do automatyzacji zadań, a nie strukturami danych. W kontekście zapytania 'INSERT INTO', należy zauważyć, że jest to instrukcja służąca do dodawania nowych rekordów do tabeli, a nie do pobierania danych. Wybranie takiego podejścia mogłoby wprowadzić w błąd, ponieważ nie odzwierciedla rzeczywistego procesu raportowania, który wymaga analizy istniejących danych. Często błędy myślenia w tym kontekście wynikają z pomylenia celów automatyzacji z celami analizy danych. Poprawne zrozumienie roli tabel w bazach danych pozwala na wydajne raportowanie i podejmowanie decyzji na podstawie rzeczywistych i aktualnych informacji.
Pytanie 26

Aby odzyskać bazę danych z kopii zapasowej na serwerze MSSQL, należy użyć polecenia

A. BACKUP DATABASE
B. RESTORE DATABASE
C. EXPORT DATABASE
D. UNBACKUP DATABASE
Jakbyśmy spojrzeli na inne odpowiedzi, to każda z nich ma jakieś wady, przez które nie nadają się do przywracania bazy danych w MSSQL. Na przykład polecenie EXPORT DATABASE jest błędne, bo w MSSQL nie ma takiej komendy do eksportu całej bazy. Można to robić innymi narzędziami, jak SQL Server Integration Services (SSIS), ale to nie jest metoda przywracania. Z kolei BACKUP DATABASE, mimo że służy do robienia kopii zapasowych, nie nadaje się do przywracania. Ten komendę robimy wręcz odwrotnie — zapisuje obecny stan na dysku, a nie przywraca go. No i ostatnia opcja, UNBACKUP DATABASE, w ogóle nie istnieje w MSSQL. To brzmi jak coś, co mogłoby odwracać kopię zapasową, ale to wcale nie jest dostępne w tym systemie. Więc wybór złych komend może prowadzić do nieefektywnego zarządzania danymi i strat, jakby coś się stało.
Pytanie 27

Określ na podstawie diagramu, jaką liczebność należy zdefiniować przy związku pomiędzy encjami Podręcznik i Wydawnictwo zakładając, że dane dotyczące różnych podręczników odpowiadają jednemu wydawnictwu.

Ilustracja do pytania
A. N-1 (N przy encji Podręcznik, 1 przy encji Wydawnictwo)
B. 1-1 (1 przy encji Podręcznik, 1 przy encji Wydawnictwo)
C. 1-N (1 przy encji Podręcznik, N przy encji Wydawnictwo)
D. M-N (M przy encji Podręcznik, N przy encji Wydawnictwo)
Poprawnie wskazana krotność N–1 oznacza, że wiele podręczników może być powiązanych z jednym wydawnictwem, natomiast każdy pojedynczy podręcznik ma dokładnie jedno wydawnictwo. Dokładnie to wynika z treści: „dane dotyczące różnych podręczników odpowiadają jednemu wydawnictwu”. W notacji związków encji mówimy więc o relacji wiele‑do‑jednego z punktu widzenia encji Podręcznik. W praktycznym modelu relacyjnej bazy danych przekłada się to na klucz obcy w tabeli PODRĘCZNIK, który wskazuje na klucz główny (np. id_wydawnictwa) w tabeli WYDAWNICTWO. Dzięki temu nie powielamy danych o wydawnictwie przy każdym rekordzie, tylko przechowujemy je w jednym miejscu, zgodnie z zasadą normalizacji (co najmniej 2. i 3. postać normalna). Moim zdaniem to jest jedno z podstawowych i najczęściej wykorzystywanych powiązań: podobny schemat mamy przy relacji Produkt–Producent, Samochód–Marka, Student–Grupa itp. W takich przypadkach w tabeli „wiele” zawsze ląduje kolumna z kluczem obcym do tabeli „jeden”. Dodatkowo warto zauważyć, że gdybyśmy kiedyś chcieli pozwolić na zmianę nazwy wydawnictwa, to dzięki takiemu modelowi robimy to tylko w jednym wierszu tabeli WYDAWNICTWO, a wszystkie powiązane podręczniki automatycznie „widzą” zaktualizowaną wartość. To jest dokładnie ta dobra praktyka projektowania: minimalizacja redundancji i łatwiejsze utrzymanie spójności danych (integralność referencyjna, klucze obce z ON UPDATE/DELETE). W dobrze zaprojektowanych systemach bibliotecznych czy księgarni internetowych ta relacja N–1 między książką/podręcznikiem a wydawnictwem jest standardem branżowym i praktycznie normą w modelach ER.
Pytanie 28

Co oznacza skrót SQL?

A. Standard Quality Language
B. Simple Query Logic
C. Sequential Question Language
D. Structured Query Language
SQL, czyli <em>Structured Query Language</em>, to bardzo istotny język w świecie baz danych. Pozwala na tworzenie, modyfikowanie i zarządzanie danymi w relacyjnych bazach danych. Język ten umożliwia użytkownikom definiowanie struktury bazy danych poprzez tworzenie tabel oraz określanie relacji między nimi. Ponadto, SQL jest kluczowy do manipulacji danymi, oferując szeroki wachlarz komend do selekcji, wstawiania, aktualizacji i usuwania danych. Dzięki SQL można także kontrolować dostęp do danych, definiując uprawnienia użytkowników. W praktyce, SQL jest używany w wielu narzędziach i systemach zarządzania bazami danych, takich jak MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server czy Oracle Database. Jego standaryzacja przez ANSI i ISO zapewnia, że podstawowe komendy są zrozumiałe i spójne w wielu systemach. Dla programistów i administratorów baz danych znajomość SQL jest kluczowa, ponieważ pozwala na efektywne zarządzanie i analizę danych, co jest podstawą w podejmowaniu decyzji biznesowych.
Pytanie 29

Podana jest tabela książki z kolumnami: tytuł, autor (w formie tekstowej), cena (w formie liczbowej). Jaką kwerendę SELECT należy wykorzystać, aby otrzymać tylko tytuły, których cena jest niższa niż 50 zł?

A. SELECT tytul FROM ksiazki WHERE cena < 50;
B. SELECT ksiazki FROM tytul WHERE cena < '50 zł';
C. SELECT tytul FROM ksiazki WHERE cena > '50 zł';
D. SELECT * FROM ksiazki WHERE cena < 50;
Odpowiedź "SELECT tytul FROM ksiazki WHERE cena < 50;" jest prawidłowa, ponieważ wykorzystuje składnię SQL, która pozwala na wybranie konkretnych pól z tabeli. W tym przypadku przy pomocy klauzuli SELECT określamy, że interesują nas tylko tytuły książek, a klauzula WHERE filtruje wyniki, zwracając jedynie te rekordy, w których cena jest niższa niż 50 zł. To podejście jest zgodne z najlepszymi praktykami, ponieważ zamiast używać operatora *, który zwraca wszystkie kolumny, wskazujemy dokładnie, jakie dane są nam potrzebne. Dzięki temu kwerenda jest bardziej wydajna i przejrzysta. Przykładowo, w przypadku dużych zbiorów danych, ograniczenie wyników do konkretnego pola może znacząco poprawić czas wykonania zapytania oraz zmniejszyć obciążenie serwera. Ponadto, zapis ceny jako liczby, a nie tekstu (np. '50 zł'), umożliwia prawidłowe porównanie wartości numerycznych, co jest kluczowe w tego typu zapytaniach. W praktyce wykorzystanie tego rodzaju zapytań jest niezbędne, aby efektywnie zarządzać danymi i uzyskiwać precyzyjne wyniki w bazach danych.
Pytanie 30

Aby przyspieszyć operacje na bazie danych należy dla pól często wyszukiwanych lub sortowanych

A. dodać klucz obcy.
B. dodać więzy integralności.
C. utworzyć indeks.
D. utworzyć osobną tabelę przechowującą tylko te pola.
W tym pytaniu chodzi o przyspieszenie operacji wyszukiwania i sortowania, czyli stricte o wydajność wykonywania zapytań SELECT. Bardzo łatwo jest tu pomylić pojęcia z projektowania relacyjnych baz danych i sięgnąć po rozwiązania, które są ważne, ale rozwiązują inne problemy niż wydajność zapytań. Klucz obcy jest mechanizmem służącym do utrzymania spójności między tabelami. Określa on, że wartość w jednej tabeli musi odpowiadać istniejącemu rekordowi w innej tabeli. To świetne narzędzie do pilnowania integralności referencyjnej, ale samo dodanie klucza obcego nie przyspiesza wyszukiwania po dowolnej kolumnie. Co prawda silniki baz danych często automatycznie tworzą indeks na kolumnie będącej kluczem głównym, a czasem również na kluczu obcym, ale sednem optymalizacji jest właśnie indeks, nie sam fakt istnienia klucza obcego. Kolejna sprawa to więzy integralności, czyli różnego rodzaju ograniczenia typu NOT NULL, UNIQUE, CHECK czy wspomniane klucze obce. One pomagają w utrzymaniu poprawności danych, zapobiegają wprowadzaniu bzdurnych rekordów, ale nie są mechanizmem projektowanym z myślą o przyspieszaniu sortowania czy filtrowania. Można powiedzieć, że dbają o jakość danych, a nie o szybkość ich wyszukiwania. Ostatnia koncepcja, czyli tworzenie osobnej tabeli zawierającej tylko często wyszukiwane pola, to typowy przykład nadmiernej normalizacji albo wręcz niewłaściwej denormalizacji. Taki zabieg zazwyczaj zwiększa złożoność systemu, utrudnia zapytania (potrzeba dodatkowych JOIN-ów) i wcale nie gwarantuje lepszej wydajności. Bez indeksów na odpowiednich kolumnach nowa tabela dalej będzie skanowana w całości. Typowy błąd myślowy polega tu na założeniu, że „mniej kolumn = szybsze zapytania”, co w praktyce nie jest prawdą, jeśli baza i tak musi przeszukać każdy wiersz. Standardowa, sprawdzona w branży metoda to dobrze zaprojektowane indeksy, a nie mnożenie tabel czy ślepe dokładanie więzów integralności w nadziei na przyspieszenie bazy.
Pytanie 31

Kwerenda

ALTER TABLE artykuly MODIFY cena float;
ma na celu dokonanie zmian w tabeli artykuly.
A. dodać kolumnę o nazwie cena z typem float, jeżeli jeszcze nie istnieje
B. zmienić typ kolumny cena na float
C. usunąć kolumnę o nazwie cena typu float
D. zmienić nazwę kolumny cena na float
Twoja odpowiedź o zmianie typu na float dla kolumny cena jest całkiem na miejscu! W pracy z bazami danych ważne jest, żeby odpowiednio zarządzać typami danych w tabelach. Typ float to coś, co często wykorzystuje się do przechowywania wartości liczbowych, które mają część dziesiętną. To istotne przy cenach, które często muszą być dokładnie przedstawione, na przykład do dwóch miejsc po przecinku. Wspomniana kwerenda ALTER TABLE to świetne narzędzie do zmiany struktury tabeli, i to jest zgodne z dobrymi praktykami zarządzania bazami, zwłaszcza z zasadą elastyczności. Dzięki temu można dostosować tabelę do zmieniających się potrzeb bez potrzeby przebudowy całej bazy. Wiesz, takie operacje są dość typowe, ale trzeba uważać, by nie stracić danych czy mieć jakieś niezgodności. Dlatego zawsze warto zrobić kopię zapasową i testować zmiany w środowisku testowym. Zrozumienie takich operacji pomoże ci w lepszym zarządzaniu bazami danych i ich optymalizacji.
Pytanie 32

W systemie baz danych sklepu znajdują się dwie tabele powiązane ze sobą relacją: produkty oraz oceny. Tabela oceny zawiera dowolną liczbę ocen wystawionych przez klientów dla konkretnego produktu, które są zdefiniowane przez pola: id, ocena (pole numeryczne), produktID (klucz obcy). Aby uzyskać maksymalną ocenę dla produktu o ID równym 10, należy użyć zapytania

A. MAX SELECT ocena FROM oceny WHERE produktID = 10;
B. SELECT MAX(ocena) FROM oceny WHERE produktID = 10;
C. COUNT MAX SELECT ocena FROM oceny WHERE produktID = 10;
D. SELECT MAX COUNT(ocena) FROM oceny WHERE produktID = 10;
Odpowiedź "SELECT MAX(ocena) FROM oceny WHERE produktID = 10;" jest prawidłowa, ponieważ wykorzystuje odpowiednią składnię SQL do uzyskania maksymalnej wartości z kolumny "ocena" dla produktu o określonym ID. Funkcja agregująca MAX() umożliwia znalezienie najwyższej oceny w zbiorze danych spełniających określone kryteria. W tym przypadku, zapytanie przeszukuje tabelę "oceny" i filtruje wyniki na podstawie "produktID" równym 10. Takie podejście jest zgodne z najlepszymi praktykami w obszarze SQL, ponieważ zapewnia prostotę i efektywność. W praktycznym zastosowaniu, w momencie gdy mamy do czynienia z dużymi zbiorami danych, takie zapytanie pozwala na szybkie uzyskanie potrzebnych informacji, co jest kluczowe dla analizy wydajności produktów w sklepie. Używanie funkcji agregujących, takich jak MAX(), jest standardem w relacyjnych bazach danych, co czyni to podejście odpowiednim w kontekście zarządzania danymi.
Pytanie 33

Którą kwerendę należy wykonać, aby zaktualizować wszystkim rekordom z tabeli pracownicy wartość w kolumnie plec na K, przyjmując na potrzeby zadania, że każde imię żeńskie kończy się literą a?

A. UPDATE pracownicy SET plec='K' WHERE imie LIKE '%a';
B. ALTER TABLE pracownicy SET plec='K' WHERE imie='%a';
C. UPDATE pracownicy SET plec='K' WHERE imie='%a';
D. ALTER TABLE pracownicy SET plec='K' WHERE imie LIKE '%a';
W tym zadaniu łatwo się potknąć na dwóch rzeczach: pomyleniu operacji na strukturze tabeli z operacjami na danych oraz na nieprawidłowym użyciu wzorca tekstowego. W SQL istnieje dość wyraźny podział na instrukcje służące do definiowania struktury bazy (DDL) oraz te, które manipulują rekordami (DML). ALTER TABLE należy do tej pierwszej grupy. Używa się go do dodawania kolumn, zmiany typu danych, ustawiania kluczy obcych, czasem indeksów. Nie ma on mechanizmu typu SET kolumna='wartość' z warunkiem WHERE, który modyfikuje poszczególne wiersze. Próba napisania ALTER TABLE ... SET plec='K' WHERE imie LIKE '%a' po prostu nie jest zgodna ze składnią SQL i nie zadziała w żadnym normalnym systemie bazodanowym. Drugi typ błędu dotyczy użycia WHERE imie='%a'. W wielu językach programowania znak % kojarzy się z operacjami na łańcuchach albo z formatowaniem, ale w czystym SQL porównanie z operatorem = oznacza ścisłą równość, bez żadnych wildcardów. Wyrażenie imie = '%a' oznacza: imie ma być dokładnie dwuznakowym ciągiem składającym się z procenta i litery „a”. Żadne „dowolne znaki przed a” się tu nie pojawiają. Do dopasowywania wzorców tekstowych służy operator LIKE, a dopiero przy LIKE znaczek % ma specjalne znaczenie – „dowolny ciąg znaków”. To jest bardzo typowe nieporozumienie: ktoś pamięta, że w LIKE używa się % i _ jako wildcardów, i odruchowo wrzuca % także przy zwykłym =. Z mojego doświadczenia wynika, że dobrym nawykiem jest rozdzielenie w głowie: UPDATE + SET + WHERE – do zmiany danych; ALTER TABLE – tylko do zmian struktury. A przy wyszukiwaniu tekstów: jeśli chcę sztywne porównanie, używam =, jeśli szukam po fragmencie, używam LIKE z % (wieloznak) lub _ (pojedynczy znak). W praktyce webowej błędne użycie tych konstrukcji może prowadzić do sytuacji, że kwerenda nic nie zwraca albo nie aktualizuje żadnego rekordu, a programista długo szuka błędu np. po stronie PHP czy JavaScript, zamiast zacząć od samego SQL-a. Warto też pamiętać, że aktualizacje bez poprawnego WHERE są niebezpieczne, bo mogą zmienić wszystkie rekordy w tabeli, więc warunek oparty na właściwie użytym LIKE jest kluczowy zarówno dla poprawności, jak i bezpieczeństwa danych.
Pytanie 34

Funkcja CONCAT() w SQL służy do

A. łączenia tekstów do wyświetlenia
B. przycinania tekstu do wyświetlenia
C. usuwania określonego tekstu
D. uzyskiwania podłańcucha ze wskazanego tekstu
Funkcja CONCAT() w języku SQL jest używana do łączenia dwóch lub więcej ciągów tekstowych w jeden. To niezwykle przydatne narzędzie, które pozwala na tworzenie bardziej złożonych danych wyjściowych, na przykład w raportach lub podczas generowania dynamicznych wartości w zapytaniach. Umożliwia to efektywną manipulację danymi tekstowymi, co jest kluczowe w wielu aplikacjach biznesowych, gdzie często zachodzi potrzeba scalania imion i nazwisk, adresów czy jakichkolwiek innych pól tekstowych. Przykładowo, używając CONCAT('Jan', ' ', 'Kowalski'), otrzymamy 'Jan Kowalski', co pokazuje, jak prosto można połączyć różne elementy w jedną całość. Warto pamiętać, że w przypadku, gdy którykolwiek z argumentów CONCAT() jest wartością NULL, zwracana jest wartość NULL. Dlatego, aby uniknąć tego problemu, programiści często stosują funkcję COALESCE(), aby zastąpić NULL pustym ciągiem przed jego połączeniem. Dobrą praktyką jest również używanie funkcji CONCAT() w kontekście formatowania wyników zapytań, co zwiększa czytelność i użyteczność danych dla końcowego użytkownika.
Pytanie 35

Dostosowanie wyglądu strony dla konkretnego użytkownika i jego identyfikacja w serwisie są możliwe dzięki systemowi

A. cookie
B. formularzy
C. połączenia z bazą
D. obiektów DOM
Obiekty DOM (Document Object Model) to reprezentacja struktury dokumentu HTML lub XML. Dzięki DOM, programiści mogą manipulować elementami na stronie w czasie rzeczywistym, jednak nie umożliwia on identyfikacji użytkowników ani personalizacji ich doświadczeń. DOM pozwala na dynamiczne zmiany w treści strony, ale nie przechowuje informacji o użytkowniku po zamknięciu przeglądarki. Łączenie z bazą danych to proces, który zapewnia dostęp do przechowywanych danych, ale również nie służy do identyfikacji użytkownika na poziomie przeglądarki. Właściwie używane, łączenie z bazą pozwala na pobieranie i zapisywanie danych, jednak wymaga dodatkowych mechanizmów, takich jak sesje, aby poprawnie identyfikować użytkowników. Formularze są narzędziem do zbierania danych od użytkowników, ale same w sobie nie oferują możliwości identyfikacji lub personalizacji. Użytkownik musi wprowadzić dane, które następnie mogą być przetwarzane, ale bez zastosowania cookie lub innych mechanizmów, serwis nie będzie w stanie pamiętać o tych danych przy kolejnych wizytach. W skrócie, obiekty DOM, łączenie z bazą oraz formularze stanowią tylko część ekosystemu webowego, ale nie zapewniają pełnych możliwości identyfikacji i personalizacji użytkownika, jak to robią pliki cookie.
Pytanie 36

Jakie języki programowania funkcjonują po stronie serwera?

A. Java, C#, Python, ActionScrip, PHP
B. C#, Python, Ruby, PHP, JavaScript
C. Java, C#, Python, Ruby, PHP
D. Java, C#, AJAX, Ruby, PHP
Języki programowania działające po stronie serwera odgrywają kluczową rolę w tworzeniu dynamicznych aplikacji internetowych, przetwarzaniu danych oraz zarządzaniu bazami danych. Java, C#, Python, Ruby i PHP to popularne języki, które są powszechnie wykorzystywane w backendzie. Java jest znana z jej przenośności i możliwości skalowania, co czyni ją idealnym wyborem dla dużych aplikacji internetowych oraz systemów korporacyjnych. C# z kolei, używany głównie w ekosystemie Microsoftu, jest silnie typowanym językiem, który pozwala na rozwijanie aplikacji w środowisku ASP.NET. Python zyskuje na popularności dzięki swojej prostocie i wszechstronności, a także dzięki frameworkom takim jak Django i Flask, które przyspieszają rozwój aplikacji. Ruby, zwłaszcza w kontekście frameworka Ruby on Rails, oferuje szybkie prototypowanie i tworzenie aplikacji webowych. PHP, mimo że jest starszym językiem, wciąż jest powszechnie używany w tworzeniu stron internetowych, w tym w systemach zarządzania treścią, takich jak WordPress. Te języki spełniają różne standardy branżowe i są dostosowane do różnych potrzeb projektów, co czyni je fundamentami współczesnego rozwoju oprogramowania.
Pytanie 37

Zapytanie SQL o treści: UPDATE artykuly SET cena = cena * 0.7 WHERE kod = 2; wskazuje na

A. w tabeli artykuly zmniejsza wartość każdego pola cena, dla którego pole kod ma wartość 2
B. dodanie w tabeli artykuly pola o nazwie cena z atrybutem kod
C. w tabeli artykuly obniża wartość każdego pola cena o 30% dla wszystkich rekordów artykułów
D. dodanie w tabeli artykuly nowych pól cena oraz kod
Ten kod SQL, czyli 'UPDATE artykuly SET cena = cena * 0.7 WHERE kod = 2;', służy do zaktualizowania ceny w tabeli 'artykuly' dla rekordów, gdzie 'kod' ma wartość 2. Fajnie, że rozumiesz, że z użyciem komendy 'UPDATE' nie dodajemy nowych pól, tylko zmieniamy te już istniejące. Mnożenie ceny przez 0.7 oznacza, że obniżamy ją o 30%, co jest dość powszechnie stosowane w przypadku promocji. Dzięki temu możemy lepiej zarządzać cenami w bazie danych. Warto też pamiętać, że klauzula 'WHERE' jest super ważna, bo pozwala nam ograniczyć działanie tego polecenia tylko do wybranych rekordów. W przeciwnym razie mogłoby się zdarzyć, że obniżylibyśmy ceny wszystkich produktów, co mogłoby być niebezpieczne. Dobrze wiedzieć, w jaki sposób korzystać z tych komend, bo to zdecydowanie ułatwia pracę z danymi.
Pytanie 38

Aby ustanowić relację jeden do wielu, w tabeli reprezentującej stronę "wiele", konieczne jest zdefiniowanie

A. klucza sztucznego odnoszącego się do kluczy podstawowych obydwu tabel
B. klucza obcego odnoszącego się do klucza obcego tabeli po stronie "jeden"
C. klucza obcego wskazującego na klucz podstawowy tabeli po stronie "jeden"
D. klucza podstawowego wskazującego na klucz podstawowy tabeli po stronie "jeden"
Definiowanie relacji w bazach danych to dosyć skomplikowana sprawa. Jakby nie patrzeć, jak zrobisz coś źle z kluczami obcymi czy podstawowymi, to mogą być duże problemy z danymi. Klucz sztuczny, który odnosi się do kluczy podstawowych w obu tabelach, może wydawać się prosty, ale nie rozwiązuje faktycznego problemu, którym jest jasna relacja między danymi. To wprowadza dodatkowe zamieszanie, a to nie jest dobra praktyka. Jak zdefiniujesz klucz obcy, który wskazuje na inny klucz obcy w tabeli po stronie 'jeden', no to może być tylko mętlik, bo ciężko wtedy utrzymać spójność danych. Klucz podstawowy, który wskazuje na klucz podstawowy z tabeli po stronie 'jeden', to również zły wybór, bo klucz podstawowy ma być unikalny dla każdej tabeli. Kluczowe jest, żeby klucze obce były używane w odpowiedni sposób, bo inaczej struktura danych robi się nieczytelna i trudna do zarządzania, a to na pewno nie idzie w parze z dobrym projektowaniem baz danych.
Pytanie 39

SELECT ocena FROM oceny WHERE ocena>2 ORDER BY ocena;
Dana jest tabela oceny o polach id, nazwisko, imie, ocena. Przedstawione zapytanie jest przykładem:
A. sumowania
B. selekcji
C. łączenia
D. projekcji
Zapytanie SQL, które przedstawiłeś, jest naprawdę świetnym przykładem selekcji. Dzięki niemu można wyciągnąć konkretne dane z tabeli 'oceny'. Selekcja to nic innego jak filtracja danych według ustalonych kryteriów, a w tym przypadku chodzi o to, że 'ocena' musi być większa niż 2. Użycie klauzuli WHERE w SQL pozwala na efektywne wyodrębnienie danych spełniających te wymagania. A jak dodasz do tego klauzulę ORDER BY, to możesz posortować wyniki według wybranej kolejności, co jest naprawdę przydatne w różnych analizach. Takie operacje są kluczowe w pracy z bazami danych, bo dzięki nim zdobywasz konkretną wiedzę bez przeszukiwania całej bazy. W praktyce widać to w raportach, gdzie często potrzebne są tylko konkretne dane, przykładowo żeby sprawdzić, którzy studenci osiągnęli określony poziom ocen. Selekcja daje ci możliwość efektywnego zarządzania danymi, a to według mnie bardzo ważne, zwłaszcza w analizach.
Pytanie 40

W tabeli mieszkańcy zawierającej pola id, imie, nazwisko, ulica, numer, czynsz (wartość całkowita) należy zidentyfikować osoby zamieszkujące ulicę Mickiewicza pod numerami 71, 72, 80, których czynsz jest niższy niż
1000 zł. Jak będzie wyglądać klauzula WHERE w zapytaniu?

A. WHERE ulica = 'Mickiewicza' AND numer IN (71, 72, 80) OR czynsz < 1000
B. WHERE ulica = 'Mickiewicza' AND numer IN (71, 72, 80) AND czynsz < 1000
C. WHERE ulica = 'Mickiewicza' AND numer > 70 AND numer < 81 OR czynsz < 1000
D. WHERE ulica = 'Mickiewicza' OR numer IN (71, 72, 80) OR czynsz < 1000
Odpowiedź jest prawidłowa, ponieważ klauzula WHERE w zapytaniu SQL skutecznie filtruje dane zgodnie z wymaganiami. W tym przypadku, użycie operatora AND w połączeniu z IN i warunkiem < 1000 zapewnia, że zwrócone zostaną jedynie te rekordy, które spełniają wszystkie trzy kryteria: ulica musi być 'Mickiewicza', numer musi być jednym z 71, 72 lub 80, a czynsz musi być mniejszy niż 1000 zł. To jest zgodne z dobrą praktyką w SQL, gdzie łączenie warunków z użyciem operatorów logicznych pozwala na precyzyjne określenie zestawu danych, które nas interesują. Przy tak skonstruowanej klauzuli, zapytanie będzie wydajne i zrozumiałe, co jest kluczowe w pracy z bazami danych. Przykładowe zastosowanie to generowanie raportów dotyczących mieszkańców, co może być istotne dla zarządzania nieruchomościami lub analizy rynku wynajmu. Tego typu zapytania są powszechnie używane w aplikacjach webowych i systemach zarządzania danymi, co podkreśla znaczenie umiejętności formułowania precyzyjnych zapytań SQL.
Rozpocznij nowy egzamin
Powrót do strony głównej