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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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À partir de la table penguins, créez une vue penguins_averages avec les champs species - espèce, sex - sexe, penguins_count - nombre d'individus, et les champs avg_bill_length_mm, avg_bill_depth_mm, avg_flipper_length_mm et avg_body_mass_g représentant les valeurs moyennes par espèce et par sexe.
Utilisez la syntaxe SQLite 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"} |