Kwalifikacja: INF.03 - Tworzenie i administrowanie stronami i aplikacjami internetowymi oraz bazami danych
Przedstawiona jest tabela pracownicy, w której umieszczono rekordy widoczne obok. Jaką wartość zwróci wykonanie umieszczonej w ramce kwerendy SQL?
Odpowiedzi
Informacja zwrotna
Kwerenda SQL SELECT MAX(pensja) FROM pracownicy WHERE pensja < 3000; służy do znalezienia maksymalnej wartości w kolumnie pensja z rekordów spełniających warunek pensja mniejsza niż 3000. Przeszukując tabelę pracownicy widzimy że wartości spełniające ten warunek to 1300 2600 i 2200. Najwyższą z tych wartości jest 2600 co czyni tę odpowiedź poprawną. Zrozumienie tego typu kwerend SQL jest kluczowe w pracy z bazami danych ponieważ pozwala na wyciąganie konkretnych informacji z dużych zbiorów danych. W praktyce takie zapytania mogą być używane do analizowania danych pracowniczych w firmach gdzie na przykład chcemy zidentyfikować pracowników z wynagrodzeniem poniżej określonego progu. Jest to zgodne z dobrymi praktykami w branży gdzie używa się agregacji danych do celów analitycznych. Zrozumienie jak działa funkcja MAX() w połączeniu z klauzulą WHERE umożliwia efektywne filtrowanie i przetwarzanie danych co jest niezbędne w wielu aplikacjach biznesowych.
Rozważając pozostałe opcje odpowiedzi możemy zauważyć że błędem jest nieuwzględnianie warunku WHERE pensja < 3000 w kwerendzie. Opcja 1300 jest niższa niż 2600 ale nie jest maksymalną wartością z zestawu spełniającego kryteria zapytania. Wartość 5400 jest w ogóle poza zakresem warunku ponieważ nie spełnia kryterium pensja mniejsza niż 3000. Takie niepoprawne zrozumienie zapytania często wynika z nieuwzględnienia klauzuli ograniczającej co jest częstym błędem w analizie danych. Brak zrozumienia logiki warunkowej prowadzi do błędnych wniosków co w praktycznych zastosowaniach może skutkować wyciągnięciem nieprawidłowych danych. W pracy z SQL istotne jest dokładne zrozumienie działania klauzul takich jak WHERE oraz funkcji agregujących takich jak MAX które pozwalają na precyzyjne określenie zakresu analizowanych danych. Zrozumienie błędów logicznych w interpretacji danych jest kluczowe dla unikania pomyłek w rzeczywistych scenariuszach biznesowych. Wykorzystanie filtrów w SQL pozwala na tworzenie bardziej złożonych i precyzyjnych zapytań co jest niezbędne dla dokładnej analizy i raportowania w kontekście biznesowym co jest zgodne z najlepszymi praktykami w dziedzinie analizy danych.