W tabeli produkt znajdują się przedmioty wyprodukowane po 2000 roku, z polami nazwa i rok_produkcji. Klauzula SQL wyświetli listę przedmiotów wyprodukowanych
SELECT * FROM `produkt` WHERE SUBSTR(rok_produkcji,3,2)=17;
Odpowiedzi
Informacja zwrotna
Wybór odpowiedzi "w roku 2017" jest prawidłowy, ponieważ zapytanie SQL stosuje funkcję SUBSTR do wydobycia części roku produkcji. Funkcja ta zaczyna od trzeciego znaku w łańcuchu reprezentującym rok produkcji i zwraca dwa znaki, co w przypadku roku 2017 daje nam '17'. W związku z tym zapytanie wyświetli jedynie te przedmioty, których rok produkcji kończy się na '17', co obejmuje rok 2017. Zastosowanie funkcji SUBSTR jest częstą praktyką w SQL, gdy chcemy analizować lub filtrować dane tekstowe według określonych wzorców. Na przykład, w przypadku bazy danych produktów, możemy wykorzystać tę metodę do kategoryzowania towarów według roczników lub do analizy sprzedaży w danym roku. Dobrą praktyką jest także zapewnienie, że dane w kolumnie rok_produkcji są przechowywane w jednolitym formacie, co ułatwia ich przetwarzanie i analizę.
Wybranie odpowiedzi, że przedmioty zostały wyprodukowane po roku 2017 jest niewłaściwe, ponieważ funkcja SUBSTR użyta w zapytaniu SQL jednoznacznie identyfikuje tylko przedmioty wyprodukowane w roku 2017. Użycie wartości '17' jako kryterium wyszukiwania nie pozwala na objęcie przedmiotów wyprodukowanych w późniejszych latach, jak 2018 czy 2019. Podobnie, odpowiedzi sugerujące, że przedmioty są wyprodukowane w latach innych niż 2017 lub przed rokiem 2017, są błędne z tych samych powodów. W kontekście SQL, ważne jest zrozumienie, jak funkcje manipulacji łańcuchami wpływają na wyniki zapytań. Typowym błędem jest zakładanie, że wynik z SUBSTR będzie obejmował więcej niż jedną wartość, co wprowadza w błąd i prowadzi do niepoprawnych wniosków. Zamiast tego, analiza danych powinna opierać się na jasnym zrozumieniu struktury danych i tego, jak operacje na nich wpływają na wyniki. Zawsze warto testować zapytania na próbkach danych, aby upewnić się, że wyniki są zgodne z oczekiwaniami oraz stosować dobre praktyki w zakresie formatowania danych. To pozwala uniknąć błędów podczas przetwarzania informacji.