W bazie danych hurtowni zdefiniowano tabelę sprzedaz o polach: id, kontrahent, grupa_cenowa, obrot. Aby wyszukać wyłącznie kontrahentów z drugiej grupy cenowej, których obrót jest większy niż 4000 zł, należy zastosować polecenie
Odpowiedzi
Informacja zwrotna
Ta odpowiedź jest poprawna, ponieważ zapytanie SQL prawidłowo wykorzystuje klauzulę SELECT, aby wydobyć konkretne dane z tabeli sprzedaz. Użycie WHERE z warunkami 'grupa_cenowa = 2' oraz 'obrot > 4000' precyzyjnie filtruje wyniki, tak aby zwrócić tylko tych kontrahentów, którzy należą do drugiej grupy cenowej i ich obrót przekracza 4000 zł. Tego rodzaju operacje są podstawą analizy danych w hurtowniach danych, gdzie filtry i agregacje są kluczowe dla wydobywania istotnych informacji. W praktyce takie zapytania mogą być używane do generowania raportów sprzedażowych, analizowania rentowności klientów i podejmowania decyzji o strategiach marketingowych. Dobrą praktyką jest także dbanie o to, aby tabele i kolumny w bazach danych były dobrze nazwane i zorganizowane, co ułatwia ich późniejsze wykorzystanie w zapytaniach SQL.
Nieprawidłowe odpowiedzi opierają się na błędnych założeniach dotyczących składni SQL oraz logiki stosowanych warunków. Pierwsza z niepoprawnych opcji wykorzystuje operator OR zamiast AND, co wprowadza niepożądane rezultaty. Użycie OR oznacza, że zapytanie zwróci kontrahentów zarówno z drugiej grupy cenowej, jak i tych, których obrót przekracza 4000 zł, co nie jest zgodne z założeniem wyłącznie jednej grupy cenowej. W kontekście analizy danych w hurtowniach, precyzyjne określenie warunków jest kluczowe dla uzyskania rzetelnych wyników. Kolejna odpowiedź nieprawidłowo próbuje wydobywać dane z tabeli kontrahent, co jest błędne, ponieważ kontrahent to kolumna, a nie tabela. Zrozumienie struktury bazy danych jest niezbędne do formułowania właściwych zapytań. Ostatnia z opcji nie zawiera warunku dotyczącego grupy cenowej, co prowadzi do niepełnych i nieprecyzyjnych wyników. W praktyce, aby uniknąć takich błędów, warto stosować dobre praktyki kodowania, takie jak komentarze w zapytaniach oraz testowanie zapytań na próbkach danych przed ich wdrożeniem w produkcji.