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Grouper les tâches par:
Soutenez le projet.
- 1. Qu'est-ce que SQL ?
- 2. Qu'est-ce qu'un SGBD ?
- 3. Qu'est-ce qu'un SGBDR ?
- 4. Qu'est-ce qu'une base de données ?
- 5. Qu'est-ce que ACID ?
- 6. Quel est un sous-ensemble de SQL ?
- 7. Quels sont les commandes DDL ?
- 8. Quels sont les commandes DQL ?
- 9. Quels sont les commandes DML ?
- 10. Comment les données sont-elles structurées en base relationnelle ?
- 11. Qu'est-ce qu'un index en SQL ?
- 12. Utilisation d'un index
- 13. Qu'est-ce qu'un index couvrant ?
- 14. Utiliser un index couvrant
- 15. Qu'est-ce qu'une contrainte en SQL ?
- 16. Qu'est-ce qu'une clé primaire ?
- 17. Types de contraintes SQL
- 18. Types de jointures SQL
- 19. Choisir le type de jointure
- 20. Choisir le type de jointure entre tables
- 21. Algorithmes de jointure de tables en SQL
- 22. Ordre d'exécution des opérateurs logiques
- 23. Opérateurs d'ensemble SQL
- 24. Différence entre UNION et UNION ALL
- 25. Comment trouver les lignes communes en SQL ?
- 26. Quels types de relations existent en SQL ?
- 27. Déterminer le type de relation
- 28. Qu'est-ce qu'une vue en SQL ?
- 29. Qu'est-ce qu'une vue matérialisée ?
- 30. Comment éviter une suppression accidentelle ?
- 31. Qu'est-ce qu'une transaction SQL ?
- 32. Qu'est-ce que la normalisation en SQL ?
- 33. Qu'est-ce que la dénormalisation en SGBDR ?
- 34. Qu'est-ce qu'une sous-requête ?
- 35. Qu'est-ce qu'une sous-requête corrélée ?
- 36. Qu'est-ce que "PIVOT" en SQL ?
- 37. HAVING sans agrégat
- 1. Obtenir les acteurs
- 2. Trier les manchots
- 3. Adresses sans code postal
- 4. Obtenir la liste triée des langues
- 5. Obtenir la liste des noms d'acteurs
- 6. Obtenir la liste des langues
- 7. Obtenir une liste ordonnée de films
- 8. Liste des clients
- 9. Liste des évaluations de films
- 10. Liste triée des films avec limite
- 11. Dix premiers films par ordre alphabétique
- 12. Liste des films — troisième page
- 13. Obtenir une liste de films triée par plusieurs champs
- 14. Obtenir le film le plus long
- 15. Trouver les films longs
- 16. Trouver les membres du personnel par condition
- 17. Trouver les clients actifs
- 18. Trouver les acteurs par prénom
- 19. Trouver les films par description
- 20. Liste triée des films avec condition
- 21. Trouver les comédies longues
- 22. Clients sans la lettre "A"
- 23. Films NC-17 sur Database Administrator
- 24. Films sur chiens ou chats
- 25. Liste des films très restreints (R, NC-17)
- 26. Liste des films restreints (PG, PG-13)
- 27. Trouver les employés travaillant sur le projet
- 28. Trouver les employés étrangers
- 29. Employés embauchés en 1992
- 30. Films sans inventaire disponible
- 31. Langues non représentées dans les films
- 32. Liste des films et de leurs catégories
- 33. Extraire nom et domaine de l'email
- 34. Définition des colonnes d'une table
- 35. Liste des index
- 36. Films sans enregistrements de casting (JOIN)
- 37. Prénoms correspondant à d'autres noms
- 38. Clients s'étant rencontrés (aggrégation)
- 39. Films jamais loués
- 40. Films dans plusieurs catégories
- 41. Initiales identiques
- 42. Historique des locations
- 43. Films loués
- 1. Calculer le périmètre d'un cercle
- 2. Calculer l'aire d'un cercle
- 3. Calculer l'hypoténuse d'un triangle
- 4. Calculer la factorielle
- 5. Générer la liste des films en JSON
- 6. Adresses avec code postal pair
- 7. Constituer la liste d'emails globale
- 8. Générer la facture mensuelle
- 9. Noms de famille partagés
- 10. Noms palindromes
- 11. Liste formatée des noms de clients
- 12. Calculer la taxe
- 13. Obtenir la liste formatée des films
- 14. Trouver la date de demain
- 15. Trouver les dates de début et fin du mois
- 16. Trouver les dates de début et fin de la semaine
- 1. Trouver la durée moyenne d'un film
- 2. Coût minimal et maximal de remplacement de films
- 3. Durée moyenne de location d'un film
- 4. Nombre d'employés
- 5. Nombre de films par catégorie
- 6. Coût moyen de location par catégorie
- 7. Min/Max/Moyenne de la durée des films par catégorie
- 8. Catégories avec films longs en moyenne
- 9. Films les moins populaires
- 10. Clients dépensant le plus
- 11. Durée moyenne de location par client
- 12. Analyser les paiements mensuels
- 13. Répartition des disques par catégorie et magasin
- 14. Employés avec plusieurs augmentations en un an
- 15. Ratio du salaire min au max
- 16. Analyse trimestrielle des revenus
- 17. Pays avec le plus de clients
- 18. Nombre de disques loués au 2005-05-31
- 19. Nombre de retours au 2005-06-01
- 20. Acteurs homonymes
- 21. Listes de distribution des films
- 22. Acteurs du film ARIZONA BANG
- 23. Analyser les locations hebdomadaires
- 24. Locations répétées par client
- 25. Films disponibles dans un seul magasin
- 26. Films sans copies disponibles au 2005-05-31
- 27. Répartition des films par catégorie en JSON
- 28. Trouver le succès de juin 2005
- 29. Trouver les succès de 2005
- 30. Analyse du coût de location par catégorie
- 1. Trouver des adresses en utilisant une sous-requête
- 2. Clients n'ayant jamais loué EMILY DEE
- 3. Films au coût de remplacement le plus élevé (sous-requête)
- 4. Films au taux de location supérieur à la moyenne
- 5. Clients avec nombre élevé de locations
- 6. Films avec temps de location inférieur à la moyenne
- 7. Films sans enregistrements de casting (NOT EXISTS)
- 8. Acteurs n'ayant jamais joué dans des films NC-17
- 1. Prix de location par catégorie
- 2. Sommes cumulées des paiements
- 3. Temps moyen entre locations
- 4. Part relative et revenus par catégorie
- 5. Employés les mieux payés (window)
- 6. Classement des salaires
- 7. Classement de popularité des films
- 8. Détails du client
- 9. Fans d'EMILY DEE
- 10. Films au coût de remplacement le plus élevé (fenêtres/CTE)
- 11. Premiers clients des films d'horreur
- 1. Durée moyenne d'activité d'un client
- 2. Revenu moyen par client payant
- 3. Revenu moyen par magasin par client
- 4. Analyser les paiements des clients
- 5. Analyser les paiements mensuels
- 6. Analyser les paiements mensuels (suite)
- 7. Classement de popularité des films
- 8. Nombre de disques loués au 2005-05-31
- 9. Nombre de retours au 2005-06-01
- 10. Statistiques journalières de location et de retour
- 11. Compter les retards de location
- 12. Pourcentage de retards
- 13. Clients les plus diversifiés
- 14. Revenu journalier par source
- 15. Duo d'acteurs
- 16. Répartition des copies par film
- 17. Films en rupture de stock au 2005-08-01
- 18. Analyse des paiements
- 19. Améliorer l'analyse des paiements
- 20. Répartition des locations par jour de la semaine
- 21. Améliorer la répartition par jour de la semaine
- 22. Répartition des locations par tranche horaire
- 23. Films jamais en retard
- 24. Films les plus retardés
- 25. Analyse des performances du personnel
- 26. Analyse de popularité des catégories
- 27. Problème Gap & Islands
- 28. Clients ayant vu des films communs
- 29. Passagers non-présentés
- 30. Occupation moyenne des vols
- 31. Occupation par classe de tarif
- 32. Trouver le salaire médian
- 33. Trouver le montant médian des réservations
- 34. Trouver la durée médiane des films
- 35. Analyser la longueur du bec
- 36. Analyser la longueur des nageoires
- 37. Co-achat le plus fréquent
- 38. Produits les plus populaires
- 39. Clients n'ayant jamais acheté
- 40. Délai moyen de vente
- 1. Créer un nouvel enregistrement d'adresse
- 2. Mettre à jour le code postal
- 3. Renseigner le code postal de Woodridge
- 4. Préfixer les codes postaux canadiens
- 5. Ajouter un nouvel employé
- 6. Créer la vue customer_address
- 7. Répartition des manchots
- 8. Supprimer les clients inactifs
- 9. Créer la table department
- 10. Modifier la table staff
- 11. Effectuer la mise à jour des prix
- 12. Mettre à jour l'adresse du client
- 13. Ajuster le coût de location
- 14. Mettre à jour le coût de remplacement
- 15. Déplacer un film entre catégories
- 16. Table des statistiques des manchots
- 17. Statistiques actuelles
- 18. Statistiques actuelles 2
- 19. Supprimer des enregistrements
- 20. Supprimer des enregistrements employés
- 21. Supprimer des enregistrements de films
- 22. Renommer la table
- 23. Statistiques des manchots
- 24. Créer un index
- 25. Créer un index unique
- 26. Supprimer la table
- 27. Créer un index fonctionnel
- 28. Créer la table Penguins
- 1. Extraire la géométrie en texte
- 2. Extraire la géométrie en JSON
- 3. Distance entre villes
- 4. Superficie d'un pays
- 5. Stations de métro à Manhattan
- 6. Superficie du quartier
- 7. Superficie : plus petit et plus grand quartier
- 8. Superficie moyenne des quartiers
- 9. Longueur des rues de New York
- 10. Stations Little Italy
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Pour l'analyse, on interroge souvent la table rental avec des conditions du type DATE_FORMAT(return_date, '%Y-%m') = 'YYYY-MM'. Pour améliorer significativement ces requêtes, créez un index fonctionnel nommé idx_return_date_func sur la colonne return_date en utilisant la fonction DATE_FORMAT.
Utilisez la syntaxe MySQL pour écrire votre réponse. Schémas des tables dans le panneau de droite.
Écrivez votre requête dans le champ ci-dessous et cliquez sur le bouton "Vérifier !"
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Querynomicon (SQLite)
Une base de données compacte pour apprendre les bases du SQL.La base de données Querynomicon contient les tables suivantes :
department - table des départements.
- identID du département
- nameNom du département
- buildingNom du bâtiment
| ident | name | building |
|---|---|---|
| gen | Genetics | Chesson |
little_penguins - table des petits pingouins.
- speciesEspèce de pingouin
- islandÎle de résidence
- bill_length_mmLongueur du bec, mm
- bill_depth_mmÉpaisseur du bec, mm
- flipper_length_mmLongueur de l'aileron, mm
- body_mass_gMasse corporelle, g
- sexSexe
| species | island | bill_length_mm | bill_depth_mm | flipper_length_mm | body_mass_g | sex |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Gentoo | Biscoe | 52.1 | 17 | 230 | 5550 | MALE |
penguins - table des pingouins.
- speciesEspèce de pingouin
- islandÎle de résidence
- bill_length_mmLongueur du bec, mm
- bill_depth_mmÉpaisseur du bec, mm
- flipper_length_mmLongueur de l'aileron, mm
- body_mass_gMasse corporelle, g
- sexSexe
| species | island | bill_length_mm | bill_depth_mm | flipper_length_mm | body_mass_g | sex |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Gentoo | Biscoe | 52.1 | 17 | 230 | 5550 | MALE |
staff - table des employés.
- identNuméro de l'employé
- personalPrénom de l'employé
- familyNom de famille de l'employé
- deptDépartement
- ageÂge
| ident | personal | family | dept | age |
|---|---|---|---|---|
| 7 | Abram | Chokshi | gen | 23 |
machine - table des machines.
- identIdentifiant de la machine
- nameNom de la machine
- detailsJSON avec détails
| ident | name | details |
|---|---|---|
| 1 | WY401 | {"acquired": "2023-05-01"} |
| 2 | Inphormex | {"acquired": "2021-07-15", "refurbished": "2023-10-22"} |
| 3 | AutoPlate 9000 | {"note": "needs software update"} |