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
Wybrana odpowiedź jest prawidłowa, ponieważ spełnia wymagania określone w pytaniu, które dotyczą zarówno długości życia zwierząt, jak i ich przynależności do grupy ssaków. Zapytanie SQL 'SELECT nazwa FROM zwierzeta WHERE dlugosc_zycia >=20 AND gromada = ‘ssak‘;' precyzyjnie definiuje warunki, które muszą być spełnione, aby uzyskać oczekiwane wyniki. Warunek 'dlugosc_zycia >=20' zapewnia, że tylko zwierzęta o długości życia wynoszącej co najmniej 20 lat będą uwzględnione w rezultatach, co jest kluczowe dla osiągnięcia zamierzonego celu. Dodatkowo, użycie operatora 'AND' łączy oba kryteria, co oznacza, że obie zasady muszą być spełnione jednocześnie. Dzięki temu zapytanie jest zwięzłe i efektywne, co jest zgodne z najlepszymi praktykami w dziedzinie baz danych, gdzie ważne jest, aby unikać zbędnych danych w wynikach, co usprawnia proces przetwarzania informacji. Ta metoda jest szczególnie przydatna w kontekście analizy danych i raportowania, gdzie precyzyjne filtry pomagają w uzyskaniu istotnych informacji.
Zrozumienie, dlaczego pozostałe odpowiedzi są niepoprawne, wymaga analizy koncepcji związanych z używaniem operatorów w zapytaniach SQL. Pierwsza opcja, która wskazuje jedynie na gromadę ssaków, nie spełnia wymagania dotyczącego długości życia. W rezultacie, takie zapytanie może zwrócić wszystkie ssaki, niezależnie od ich długości życia, co nie odpowiada na postawione pytanie. Druga odpowiedź koncentruje się wyłącznie na długości życia zwierząt, a więc zignoruje ich przynależność do gromady, co również prowadzi do niekompletnych wyników. Z punktu widzenia standardów projektowania baz danych, takie podejście jest niewłaściwe, ponieważ nie uwzględnia wymagań wielokryterialnych. Ostatnia opcja używa operatora 'OR', co oznacza, że wystarczy, aby jedno z kryteriów było spełnione, co skutkuje zwróceniem większej liczby zwierząt, w tym tych, które są krócej żyjące i nie są ssakami. Taki sposób myślenia prowadzi do sytuacji, w której wyniki są rozmyte i nieprecyzyjne, co w praktyce może wpłynąć na jakość analiz i decyzji opartych na tych danych. Właściwe formułowanie zapytań jest kluczowe dla zapewnienia, że otrzymujemy tylko te dane, które są istotne dla naszych potrzeb i celów analitycznych.