Dana jest tabela zwierzeta z polami nazwa, gatunek, gromada, cechy, dlugosc_zycia. Dla dowolnego zestawu danych, aby wyświetlić nazwy tych zwierząt, które żyją przynajmniej 20 lat oraz są ssakami, należy wydać zapytanie:
Odpowiedzi
Informacja zwrotna
Zapytanie SELECT nazwa FROM zwierzeta WHERE dlugosc_zycia >=20 AND gromada = 'ssak'; jest prawidłowe, ponieważ łączy dwa kluczowe warunki, które muszą być spełnione, aby uzyskać pożądane wyniki. W tym przypadku chcemy wyświetlić nazwy zwierząt, które żyją co najmniej 20 lat oraz należą do gromady ssaków. Operator AND w SQL jest stosowany do łączenia warunków, co oznacza, że tylko te rekordy, które spełniają oba warunki, zostaną zwrócone. Przykładem zastosowania takiego zapytania może być analiza danych w zoologii lub biologii, gdzie istotne jest zrozumienie, które gatunki mają długowieczność i są ssakami. Takie zapytanie można również wykorzystać w praktyce, na przykład w aplikacjach ewidencjonujących zwierzęta w ogrodach zoologicznych czy rezerwatach, pomagając w podejmowaniu decyzji o ich ochronie lub hodowli. Zastosowanie dobrych praktyk w SQL polega na precyzyjnym definiowaniu kryteriów, co pozwala na efektywne przetwarzanie i analizowanie danych.
Wybór zapytań, które nie zwracają oczekiwanych wyników, wynika z kilku kluczowych błędów w logice zapytania SQL oraz niezrozumienia operatorów logicznych. Na przykład, zapytanie, które wyłącznie filtruje na podstawie długości życia, czyli SELECT nazwa FROM zwierzeta WHERE dlugosc_zycia >=20, nie uwzględnia drugiego istotnego kryterium, jakim jest przynależność do gromady ssaków. To podejście może prowadzić do uzyskania wyników zawierających zwierzęta, które nie są ssakami, co jest sprzeczne z założeniem pytania. Warto zauważyć, że korzystanie z operatora OR, jak w zapytaniu SELECT nazwa FROM zwierzeta WHERE dlugosc_zycia >=20 OR gromada = 'ssak', również jest błędne, ponieważ zwraca wszystkie zwierzęta, które spełniają przynajmniej jeden z warunków, co może prowadzić do bardzo szerokiego i nieprecyzyjnego zbioru danych. Kluczowym błędem myślowym jest zatem zrozumienie, że aby uzyskać dane, które spełniają wszystkie wymagane warunki, należy używać operatora AND, który skutecznie filtruje wyniki zgodnie z określonymi kryteriami. Aby poprawnie zrealizować zapytanie, niezbędne jest precyzyjne określenie, jakie cechy muszą być spełnione przez zwierzęta, co pozwala na lepsze zarządzanie i analizę danych w kontekście biologicznym czy zoologicznym.