Funkcja agregująca AVG użyta w zapytaniu ma za zadanie
SELECT AVG(cena) FROM uslugi;
Odpowiedzi
Informacja zwrotna
Odpowiedź jest prawidłowa, ponieważ funkcja agregująca AVG w SQL jest zaprojektowana do obliczania średniej arytmetycznej z wartości w określonej kolumnie, w tym przypadku kolumnie 'cena' w tabeli 'uslugi'. Użycie AVG pozwala na uzyskanie przeciętnej wartości, co jest niezwykle przydatne w analizie danych finansowych, na przykład w celu oceny średnich wydatków na usługi. W praktyce, średnia arytmetyczna może być wykorzystywana w raportach finansowych, przy podejmowaniu decyzji biznesowych, a także w analizie trendów rynkowych. Warto pamiętać, że funkcja ta ignoruje wartości NULL, co sprawia, że wyniki są bardziej reprezentatywne, gdy nie wszystkie usługi mają przypisaną cenę. W kontekście dobrych praktyk, zaleca się stosowanie funkcji agregujących w połączeniu z klauzulami GROUP BY, co pozwala na bardziej szczegółowe analizy, na przykład obliczenie średnich cen usług w różnych kategoriach.
Wskazanie, że AVG zsumuje koszt wszystkich usług jest błędne, ponieważ funkcja AVG nie wykonuje operacji sumowania, lecz oblicza średnią. Zsumowanie wszystkich wartości można osiągnąć poprzez użycie funkcji SUM, która zwraca całkowity koszt. Warto również zauważyć, że stwierdzenie, iż AVG wskazuje najwyższą cenę za usługi, jest mylące. Funkcjonalność ta jest realizowana przez funkcję MAX, która zwraca największą wartość z danej kolumny. Kolejna nieprecyzyjna odpowiedź sugerująca, że AVG policzy liczbę usług dostępnych w tabeli, ignoruje fakt, że do tego celu używa się funkcji COUNT. Funkcja ta zlicza ilość niepustych wartości w kolumnie, co jest zupełnie inną operacją niż obliczanie średniej. Typowym błędem myślowym prowadzącym do takich niepoprawnych wniosków jest mylenie funkcji agregujących oraz ich właściwego zastosowania. Funkcje te, takie jak AVG, SUM, MAX i COUNT, mają różne zastosowania, które są kluczowe w analizie danych. Dlatego istotne jest, aby przed ich użyciem dokładnie zrozumieć, co każda z nich robi, aby poprawnie analizować i interpretować dane w bazach danych.