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.
Pojawiające się w odpowiedziach błędne koncepcje mogą prowadzić do niepoprawnych wyników w zapytaniach SQL, co jest istotne z punktu widzenia analizy danych. W przypadku użycia operatora OR, jak w niektórych z przedstawionych odpowiedzi, skutkuje to potencjalnym zwróceniem danych, które nie spełniają wszystkich wymaganych kryteriów. Na przykład, jeżeli zastosujemy klauzulę WHERE z OR, system zwróci wszystkie rekordy, które są na ulicy 'Mickiewicza' lub mają numer 71, 72 lub 80, niezależnie od wartości czynszu. To może prowadzić do błędnych interpretacji i niepoprawnych raportów. Podobnie, użycie warunków numerycznych, jak 'numer > 70 AND numer < 81', w połączeniu z OR dla czynszu, również nie dostarcza precyzyjnych wyników, ponieważ czyni je zbyt ogólnymi. Takie podejście może prowadzić do zwrócenia danych, które nie są zgodne z zamierzonymi kryteriami, co jest sprzeczne z zasadą maksymalnej precyzji w zapytaniach SQL. Dobre praktyki w programowaniu SQL wymagają, by warunki były ściśle określone i logicznie powiązane, aby zapewnić klarowność oraz wydajność zapytań. Błędy takie mogą prowadzić do nieefektywności w przetwarzaniu danych oraz do podejmowania niewłaściwych decyzji na podstawie niepoprawnych informacji.