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- 30. Répartition des films par catégorie
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- 49. Répartition des disques par catégorie et magasin
- 50. Répartition des locations par jour de la semaine
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- 72. Statistiques journalières de location et de retour
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- 80. Clients avec nombre élevé de locations
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- 82. Films au coût de remplacement le plus élevé
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- 131. Renseigner le code postal de Woodridge
- 132. Ajouter un nouvel employé
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- 138. Générer la liste des films en JSON
- 139. Supprimer les clients inactifs
- 140. Adresses sans code postal
- 141. Adresses avec code postal pair
- 142. Analyse de popularité des catégories
- 143. Générer la facture mensuelle
- 144. Constituer la liste d'emails globale
- 145. Noms de famille partagés
- 146. Clients sans la lettre "A"
- 147. Modifier la table staff
- 148. Problème Gap & Islands
- 149. Clients ayant vu des films communs
- 150. Films dans plusieurs catégories
- 151. Noms de famille avec lettres doubles
- 152. Analyse du coût de location par catégorie
- 153. Historique des locations
- 154. Trouver les films à partager
- 155. Répartition des films par catégorie et magasin
- 156. Supprimer des enregistrements de films
- 157. Films loués
- 1. Données des aéroports
- 2. Liste des aéroports par ville
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- 5. Obtenir les réservations par date
- 6. Vols partis de Domodedovo
- 7. Avions ayant décollé de Domodedovo
- 8. Analyse d'utilisation des avions
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- 10. Avions sans classe Affaires
- 11. Avions avec des conditions tarifaires complètes
- 12. Nombre de sièges par classe
- 13. Nombre de rangées et capacité
- 14. Calculer le nombre de sièges sur un vol
- 15. Liste des aéroports de destination
- 16. Aéroports avec liaisons directes
- 17. Aéroports sans liaisons directes
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- 20. Calculer le retard de vol
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- 22. Classer les aéroports
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- 35. Petits aéroports
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- 39. Avions en vol à un instant donné
- 40. Coordonnées de tous les avions en vol
- 41. Afficher un tableau d'aéroports
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- 43. Nombre de passagers avec total
- 44. Afficher un tableau de départs
- 45. Liste d'aéroports avec plusieurs vols directs
- 46. Répartition des vols par jour de la semaine
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- 48. Classification des prénoms des passagers
- 49. Données JSON des aéroports
- 1. Afficher la liste des départements
- 2. Trouver les pays hors Dollar/Euro
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- 4. Obtenir la liste des sous-départements
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- 8. Employés avec salaires élevés
- 9. Employés avec un salaire supérieur à la moyenne
- 10. Trouver le département
- 11. Employés impliqués dans le projet
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- 13. Créer un annuaire téléphonique
- 14. Trouver tous les clients avec commandes non expédiées
- 15. Nombre d'employés
- 16. Employés mieux payés que leur manager
- 17. Employés embauchés en 1992
- 18. Employés les mieux payés (window)
- 19. Trouver les employés très bien payés
- 20. Salaires réduits
- 21. Employés avec plusieurs augmentations en un an
- 22. Ratio du salaire min au max
- 23. Classement des salaires
- 24. Postes sans exigences spécifiques
- 25. Commandes expédiées le mois suivant
- 26. Mettre à jour les informations du projet
- 27. Trouver le salaire médian
- 28. Géré par Robert Nelson
- 29. Supprimer des enregistrements employés
- 30. Employés surchargés
- 31. Mettre à jour les salaires des postes
- 32. Supprimer la vue
- 33. Répartition des salaires
- 1. Catégories de produits
- 2. Liste des produits
- 3. Liste filtrée des produits
- 4. Dix produits les plus lourds
- 5. Lister les tables (SQL Server)
- 6. Trouver les clients avec des IDs pairs
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- 9. Obtenir la liste des clients uniques
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- 11. Compter les couleurs par catégorie de produit
- 12. États les plus peuplés
- 13. Liste des sous-catégories
- 14. Liste des catégories
- 15. Liste des catégories racines
- 16. Nombre de sous-catégories
- 17. Catalogue des produits
- 18. Répartition des produits par catégorie
- 19. Grandes catégories
- 20. Catalogue VTT
- 21. Préparer la liste de diffusion
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- 24. Qui a commandé un casque ?
- 25. Qu'a acheté Jon Grande ?
- 26. Le produit le plus populaire
- 27. Co-achat le plus fréquent
- 28. Produits les plus populaires
- 29. Clients n'ayant jamais acheté
- 30. Délai moyen de vente
- 31. Paires de Produits Fréquemment Achetés
- 32. Pourcentage des ventes par catégorie
- 33. Analyse des ventes de produits
- 34. Division par poids
- 1. Récupérer tous les départements
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- 3. Trier les manchots
- 4. Espèces de manchots
- 5. Trouver les manchots légers
- 6. Liste des manchots
- 7. Répartition des manchots par îles
- 8. Distribution de la population (Pivot)
- 9. Trouver les petits manchots
- 10. Trouver les espèces de petits manchots
- 11. Manchots au bec de taille moyenne
- 12. Manchots au petit bec
- 13. Manchots à faible masse corporelle
- 14. Recherche par motif
- 15. Rapport longueur de nageoire / masse corporelle
- 16. Manchots dont le sexe est inconnu
- 17. Manchots lourds
- 18. Manchots avec données manquantes
- 19. Manchots et îles
- 20. Compter les manchots
- 21. Île avec la masse totale de manchots minimale
- 22. L'île la plus peuplée
- 23. Répartition des manchots
- 24. Table des statistiques des manchots
- 25. Espèces de manchots communes
- 26. Habitat des manchots
- 27. Statistiques des manchots
- 28. Informations sur le personnel
- 29. Supprimer des enregistrements
- 30. Classer les manchots par masse corporelle
- 31. Définir la date du dernier service
- 32. Données manquantes
- 33. Machines reconditionnées
- 34. Migration des données
- 35. Créer la table Penguins
- 36. Combiner les listes de manchots
- 37. Liste unique de manchots
- 38. Filtrer Little Penguins
Écrivez une requête pour trouver les manchots dont la masse corporelle est connue mais dont le sexe est inconnu.
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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Base de données Querynomicon : structure des tables et vue d'ensemble
Querynomicon (SQLite) est une base compacte conçue pour apprendre les fondamentaux SQL sur des exemples simples et lisibles.
Cette page présente les tables, leurs colonnes principales et des exemples de lignes pour la pratique des requêtes.
La base de données Querynomicon contient 5 tables principales.
Liste des tables
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"} |
