Kwalifikacja: INF.03 - Tworzenie i administrowanie stronami i aplikacjami internetowymi oraz bazami danych
Wybierz ocena z tabeli oceny, gdzie ocena>2, uporządkuj według ocena;
Odpowiedzi
Informacja zwrotna
Zapytanie SQL, które przedstawiłeś, jest naprawdę świetnym przykładem selekcji. Dzięki niemu można wyciągnąć konkretne dane z tabeli 'oceny'. Selekcja to nic innego jak filtracja danych według ustalonych kryteriów, a w tym przypadku chodzi o to, że 'ocena' musi być większa niż 2. Użycie klauzuli WHERE w SQL pozwala na efektywne wyodrębnienie danych spełniających te wymagania. A jak dodasz do tego klauzulę ORDER BY, to możesz posortować wyniki według wybranej kolejności, co jest naprawdę przydatne w różnych analizach. Takie operacje są kluczowe w pracy z bazami danych, bo dzięki nim zdobywasz konkretną wiedzę bez przeszukiwania całej bazy. W praktyce widać to w raportach, gdzie często potrzebne są tylko konkretne dane, przykładowo żeby sprawdzić, którzy studenci osiągnęli określony poziom ocen. Selekcja daje ci możliwość efektywnego zarządzania danymi, a to według mnie bardzo ważne, zwłaszcza w analizach.
Wydaje mi się, że wybór odpowiedzi na temat sumy, łączenia czy projekcji może wynikać z niepełnego zrozumienia podstawowych operacji w SQL. Operacja sumy to kwestia agregowania wartości w kolumnie i liczenia ich zbiorczej wartości, co w tym zapytaniu nie ma miejsca. Tutaj nie robimy żadnej agregacji, więc nie ma mowy o sumowaniu. Co do łączenia (JOIN), to działa ono na zasadzie łączenia danych z dwóch lub więcej tabel na podstawie wspólnych kolumn, a w tym zapytaniu mamy do czynienia tylko z jedną tabelą. Jeśli chodzi o projekcję, to jest to wybieranie konkretnych kolumn z tabeli, co może wprowadzać w błąd. W tym zapytaniu kluczowa jest jednak klauzula WHERE. Często zdarza się, że ludzie mylą pojęcia selekcji, które skupia się na ograniczaniu wyników według kryteriów, z projekcją, która dotyczy wyboru kolumn do wyświetlenia. Ważne jest, żeby na każdym etapie pracy z bazami danych zrozumieć te różnice; to pomoże ci skuteczniej wykorzystać SQL i unikać pomyłek w analizach.