SQL вопросы : Вопрос 1 : 37

Есть таблица table1 с колонками id и datetime написать запрос который вернет максимальное значение id и значение даты для этого id.

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

Есть множество решений - самое простое - это получать max значение для id и потом вывести значения :

SELECT id,datetime FROM table1   
where id = (SELECT max(id) FROM table1  ); 
 
SELECT id,datetime FROM table1   
where id in (SELECT max(id) FROM table1  ); 


можно и так (mysql)

 SELECT id,datetime FROM table1  order by id desc LIMIT 1

Есть таблица table1 с колонками id и datetime написать запрос который вернет максимальное значение id и значение даты для этого id.

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

Есть множество решений - самое простое - это получать max значение для id и потом вывести значения :

SELECT id,datetime FROM table1   
where id = (SELECT max(id) FROM table1  ); 
 
SELECT id,datetime FROM table1   
where id in (SELECT max(id) FROM table1  ); 


можно и так (mysql)

 SELECT id,datetime FROM table1  order by id desc LIMIT 1

Какие компромиссы предлагает использование индексов?

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

1. Более быстрые выборки, но более медленные изменения. (При изменениях тратиться время на перестройку индекса).
2. Для хранения индексов необходимо дополнительное дисковое пространство.

Какие компромиссы предлагает использование индексов?

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

1. Более быстрые выборки, но более медленные изменения. (При изменениях тратиться время на перестройку индекса).
2. Для хранения индексов необходимо дополнительное дисковое пространство.

Какие отличия между ограничениями primary и unique?

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

Ограничения primary и unique призваны обеспечить уникальность значений столбца, на котором они определены. Но по умолчанию ограничение primary создает кластерный индекс на столбце, а unique - некластерный. Другим отличием является то, что primary не разрешает NULL записей, в то время как unique разрешает только одну NULL запись.

Также, смотрите Кластерные и некластерные индексы

Какие отличия между ограничениями primary и unique?

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

Ограничения primary и unique призваны обеспечить уникальность значений столбца, на котором они определены. Но по умолчанию ограничение primary создает кластерный индекс на столбце, а unique - некластерный. Другим отличием является то, что primary не разрешает NULL записей, в то время как unique разрешает только одну NULL запись.

Также, смотрите Кластерные и некластерные индексы

В чем отличие между SQL командами DELETE и TRUNCATE?

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

Команда DELETE удаляет записи из таблицы, которые удовлетворяют критерию WHERE.
TRUNCATE удаляет все данные из таблицы.
TRUNCATE
TRUNCATE быстрее и использует меньше системных ресурсов, чем DELETE и практически не пишет лог транзакции.
TRUNCATE удаляет данные путем деаллокации тех страниц, которые хранят табличные данные и только эти операции деаллокации записываются в лог транзакции.
TRUNCATE удаляет все строки таблицы, но структура таблицы (столбцы, ограничения, индексы и т.д.) остается. Счетчик, который используется для уникальности новых записей обнуляется.
Нельзя использовать TRUNCATE TABLE для таблиц, связанных ограничением FOREIGN KEY.
Поскольку TRUNCATE TABLE не логируется, то и не может активировать триггер.
Откат (rollback) после TRUNCATE невозможен
TRUNCATE - команда DDL
DELETE
DELETE удаляет строки в таблицы и для каждой оставляет запись в логе транзакции.
DELETE не обнуляет счетчик уникальности.
DELETE может использоваться с выражением WHERE или без него
DELETE активирует триггеры
После DELETE возможен откат
DELETE - команда DML

В чем отличие между SQL командами DELETE и TRUNCATE?

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

Команда DELETE удаляет записи из таблицы, которые удовлетворяют критерию WHERE.
TRUNCATE удаляет все данные из таблицы.
TRUNCATE
TRUNCATE быстрее и использует меньше системных ресурсов, чем DELETE и практически не пишет лог транзакции.
TRUNCATE удаляет данные путем деаллокации тех страниц, которые хранят табличные данные и только эти операции деаллокации записываются в лог транзакции.
TRUNCATE удаляет все строки таблицы, но структура таблицы (столбцы, ограничения, индексы и т.д.) остается. Счетчик, который используется для уникальности новых записей обнуляется.
Нельзя использовать TRUNCATE TABLE для таблиц, связанных ограничением FOREIGN KEY.
Поскольку TRUNCATE TABLE не логируется, то и не может активировать триггер.
Откат (rollback) после TRUNCATE невозможен
TRUNCATE - команда DDL
DELETE
DELETE удаляет строки в таблицы и для каждой оставляет запись в логе транзакции.
DELETE не обнуляет счетчик уникальности.
DELETE может использоваться с выражением WHERE или без него
DELETE активирует триггеры
После DELETE возможен откат
DELETE - команда DML

Есть таблица следующего вида:

CREATE TABLE track_downloads ( 
  download_id BIGINT(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT, 
  track_id INT NOT NULL, 
  user_id BIGINT(20) NOT NULL, 
  download_time TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT 0, 
   
  PRIMARY KEY (download_id) 
); 

Напишите SQL-запрос, возвращающий все пары (download_count, user_count), удовлетворяющие следующему условию: user_count — общее ненулевое число пользователей, сделавших ровно download_count скачиваний 19 ноября 2010 года.

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

select distinct download_count, count(*) as user_count 
from ( 
    select count(*) as download_count  
    from track_downloads where download_time="2010-11-19" 
    group by user_id)  
as download_count 
group by download_count; 

Есть таблица следующего вида:

CREATE TABLE track_downloads ( 
  download_id BIGINT(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT, 
  track_id INT NOT NULL, 
  user_id BIGINT(20) NOT NULL, 
  download_time TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT 0, 
   
  PRIMARY KEY (download_id) 
); 

Напишите SQL-запрос, возвращающий все пары (download_count, user_count), удовлетворяющие следующему условию: user_count — общее ненулевое число пользователей, сделавших ровно download_count скачиваний 19 ноября 2010 года.

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

select distinct download_count, count(*) as user_count 
from ( 
    select count(*) as download_count  
    from track_downloads where download_time="2010-11-19" 
    group by user_id)  
as download_count 
group by download_count; 

Когда полное сканирование таблицы выгоднее доступа по индексу ? Опишите вкратце общие принципы, как оптимизатор выбирает производить ли полное сканирование таблицы или доступ по индексу.

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

Полное сканирование производится многоблочным чтением. Сканирование по индексу - одноблочным.
Также, при доступе по индексу сначала идет сканирование самого индекса, а затем чтение блоков из таблицы. Число блоков, которые надо при этом прочитать из таблицы зависит от фактора кластеризации.
Если суммарная стоимость всех необходимых одноблочных чтений больше стоимости полного сканирования многоблочным чтением, то полное сканирование выгоднее и оно выбирается оптимизатором.
Таким образом, полное сканирование выбирается при слабой селективности предикатов зароса и/или слабой кластеризации данных, либо в случае очень маленьких таблиц.

Когда полное сканирование таблицы выгоднее доступа по индексу ? Опишите вкратце общие принципы, как оптимизатор выбирает производить ли полное сканирование таблицы или доступ по индексу.

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

Полное сканирование производится многоблочным чтением. Сканирование по индексу - одноблочным.
Также, при доступе по индексу сначала идет сканирование самого индекса, а затем чтение блоков из таблицы. Число блоков, которые надо при этом прочитать из таблицы зависит от фактора кластеризации.
Если суммарная стоимость всех необходимых одноблочных чтений больше стоимости полного сканирования многоблочным чтением, то полное сканирование выгоднее и оно выбирается оптимизатором.
Таким образом, полное сканирование выбирается при слабой селективности предикатов зароса и/или слабой кластеризации данных, либо в случае очень маленьких таблиц.

Для каких числовых типов недопустимо использовать операцию сложения (вычитания), а значит и функцию SUM()?

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

В качестве операндов операций сложения и вычитания допустимо любое корректное выражение любого типа данных числовой категории, кроме типа данных bit.

Для каких числовых типов недопустимо использовать операцию сложения (вычитания), а значит и функцию SUM()?

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

В качестве операндов операций сложения и вычитания допустимо любое корректное выражение любого типа данных числовой категории, кроме типа данных bit.

В чем различие между выражениями HAVING и WHERE?

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

WHERE - это ограничивающее выражение. Оно выполняется до того, как будет получен результат операции.

HAVING - фильтрующее выражение. Оно применяется к результату операции и выполняется уже после того как этот результат будет получен, в отличии от where.
Выражения WHERE используются вместе с операциями SELECT, UPDATE, DELETE, в то время как HAVING только с SELECT и предложением GROUP BY.

Например, WHERE нельзя использовать таким образом:

SELECT name, SUM(salary) FROM Employees WHERE SUM(salary) > 1000 GROUP BY name 


В данном случае больше подходит HAVING:

SELECT name, SUM(salary) FROM Employees GROUP BY name HAVING SUM(salary) > 1000 


То есть, использовать WHERE в запросах с агрегатными функциями нельзя, для этого и был введен HAVING.

В чем различие между выражениями HAVING и WHERE?

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

WHERE - это ограничивающее выражение. Оно выполняется до того, как будет получен результат операции.

HAVING - фильтрующее выражение. Оно применяется к результату операции и выполняется уже после того как этот результат будет получен, в отличии от where.
Выражения WHERE используются вместе с операциями SELECT, UPDATE, DELETE, в то время как HAVING только с SELECT и предложением GROUP BY.

Например, WHERE нельзя использовать таким образом:

SELECT name, SUM(salary) FROM Employees WHERE SUM(salary) > 1000 GROUP BY name 


В данном случае больше подходит HAVING:

SELECT name, SUM(salary) FROM Employees GROUP BY name HAVING SUM(salary) > 1000 


То есть, использовать WHERE в запросах с агрегатными функциями нельзя, для этого и был введен HAVING.

Дайте определение терминам потенциальный (candidate), альтернативный (alternate) и составной (composite) ключ.

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

Простой ключ состоит из одного атрибута (поля). Составной - из двух и более.

Потенциальный ключ - простой или составной ключ, который уникально идентифицирует каждую запись таблицы. При этом потенциальный ключ должен обладать критерием неизбыточности: при удалении любого из полей набор полей перестает уникально идентифицировать запись.

Из множества всех потенциальных ключей таблицы выбирают первичный ключ, все остальные ключи называют альтернативными.

Дайте определение терминам потенциальный (candidate), альтернативный (alternate) и составной (composite) ключ.

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

Простой ключ состоит из одного атрибута (поля). Составной - из двух и более.

Потенциальный ключ - простой или составной ключ, который уникально идентифицирует каждую запись таблицы. При этом потенциальный ключ должен обладать критерием неизбыточности: при удалении любого из полей набор полей перестает уникально идентифицировать запись.

Из множества всех потенциальных ключей таблицы выбирают первичный ключ, все остальные ключи называют альтернативными.

Назовите основные свойства транзакции.

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

ACID - atomicity(атомарность), consistency(непротиворечивость), isolation(изолированность), durability(устойчивость).

Свойство атомарности гарантирует неделимость набора операторов, которые изменяют данные в базе данных и являются частью транзакции. Это означает, что или выполняются все изменения данных в транзакции, или в случае любой ошибки все уже выполненные изменения отменяются.

Согласованность гарантирует, что транзакция не даст возможности базе данных содержать несогласованные данные. Другими словами, трансформация данных в рамках одной транзакции переводит базу данных из одного согласованного состояния в другое согласованное состояние.

Свойство изолированности разделяет все одновременно выполняющиеся транзакции. Другими словами, ни одна активная транзакция не может видеть изменения данных, выполненные в параллельной, но не завершенной транзакции. Это означает, что для обеспечения изолированности для некоторых транзакций может быть выполнен откат.

Устойчивость - после своего завершения транзакция сохраняется в системе, которую ничто не может вернуть в исходное (до начала транзакции) состояние, т.е. происходит фиксация транзакции, означающая, что ее действие постоянно даже при сбое системы.

Назовите основные свойства транзакции.

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

ACID - atomicity(атомарность), consistency(непротиворечивость), isolation(изолированность), durability(устойчивость).

Свойство атомарности гарантирует неделимость набора операторов, которые изменяют данные в базе данных и являются частью транзакции. Это означает, что или выполняются все изменения данных в транзакции, или в случае любой ошибки все уже выполненные изменения отменяются.

Согласованность гарантирует, что транзакция не даст возможности базе данных содержать несогласованные данные. Другими словами, трансформация данных в рамках одной транзакции переводит базу данных из одного согласованного состояния в другое согласованное состояние.

Свойство изолированности разделяет все одновременно выполняющиеся транзакции. Другими словами, ни одна активная транзакция не может видеть изменения данных, выполненные в параллельной, но не завершенной транзакции. Это означает, что для обеспечения изолированности для некоторых транзакций может быть выполнен откат.

Устойчивость - после своего завершения транзакция сохраняется в системе, которую ничто не может вернуть в исходное (до начала транзакции) состояние, т.е. происходит фиксация транзакции, означающая, что ее действие постоянно даже при сбое системы.

Необходимо создать таблицу студентов (поля id, name) и таблицу курсов (поля id, name). Каждый студент может посещать несколько курсов. Названия курсов и имена студентов - произвольны.
Написать SQL запросы: 
1. отобразить количество курсов, на которые ходит более 5 студентов
2. отобразить все курсы, на которые записан определенный студент.

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

Для решения данной задачи необходимо создать 3 таблицы:


students
----------
id | name

courses
----------
id | name

studentCourses
--------------------
studentid | courseid


SQL запросы:

1. отображение курсов на которые ходит более 5 студентов


SELECT courses.name, COUNT(id) as visitors
  FROM studentCourses
  INNER JOIN courses
  ON (courseid = courses.id)
  GROUP BY courseid
  HAVING (COUNT(courseid) > 5);


2. курсы, на которые записан определенный студент


SELECT courses.name
  FROM studentCourses
  LEFT JOIN students
  ON (studentid= students.id)
  RIGHT JOIN courses
  ON (courseid= courses.id)
  WHERE students.name = 'определенный студент';

Необходимо создать таблицу студентов (поля id, name) и таблицу курсов (поля id, name). Каждый студент может посещать несколько курсов. Названия курсов и имена студентов - произвольны.
Написать SQL запросы: 
1. отобразить количество курсов, на которые ходит более 5 студентов
2. отобразить все курсы, на которые записан определенный студент.

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

Для решения данной задачи необходимо создать 3 таблицы:


students
----------
id | name

courses
----------
id | name

studentCourses
--------------------
studentid | courseid


SQL запросы:

1. отображение курсов на которые ходит более 5 студентов


SELECT courses.name, COUNT(id) as visitors
  FROM studentCourses
  INNER JOIN courses
  ON (courseid = courses.id)
  GROUP BY courseid
  HAVING (COUNT(courseid) > 5);


2. курсы, на которые записан определенный студент


SELECT courses.name
  FROM studentCourses
  LEFT JOIN students
  ON (studentid= students.id)
  RIGHT JOIN courses
  ON (courseid= courses.id)
  WHERE students.name = 'определенный студент';

Как удалить повторяющиеся строки с использованием ключевого слова Distinct?

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

Cтолбцы в реляционных базах данных очень часто содержат одинаковые значения в разных строках. Очень часто требуется получить в результате выполнения запроса строку данных, которая будет уникальной.
Структура запроса с удалением дубликатов строк следующая:

SELECT DISTINCT columnsName FROM tableName; где: 
columnsName - одно или несколько реальных имен столбцов,перечисленных через запятую;
tableName - имя той таблицы, из которой выбираются эти столбцы.

Если в предложение SELECT DISTINCT включить более одного столбца, то в результате уникальность любой строки будет определяться уникальностью соответствующей комбинации всех значений столбцов, включенных в предложение, на этой самой строке среди аналогичных комбинаций, соответствующих другим строкам. 

Несмотря на то что значения null никогда не бывают равны друг другу (поскольку считаются неизвестными), предложение DISTINCT , напротив, считает их дубликатами. Поэтому команда SELECT DISTINCT вернет только одно значение null, независимо от того, сколько значений null она встретит.

Синтаксис команды SELECT содержит необязательное ключевое слово ALL. Это слово указывает на действие, которое является действием по умолчанию (то есть было бы выполнено и без всяких указаний): отобразить все строки, в том числе дубликаты. То есть запрос SELECT columnsName FROM tableName; эквивалентен запросу SELECT ALL columnsName FROM tableName, а синтаксическая диаграмма такова: SELECT [ALL | DISTINCT] columnsName FROM tableName.

Если в таблице произвольной базы данных первичный ключ определен правильно, то каждая строка этой таблицы будет уникальной. Поэтому запросы SELECT DISTINCT * FROM tableName; и SELECT * FROM tableName; вернут для такой таблицы один и тот же результат.

Как удалить повторяющиеся строки с использованием ключевого слова Distinct?

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

Cтолбцы в реляционных базах данных очень часто содержат одинаковые значения в разных строках. Очень часто требуется получить в результате выполнения запроса строку данных, которая будет уникальной.
Структура запроса с удалением дубликатов строк следующая:

SELECT DISTINCT columnsName FROM tableName; где: 
columnsName - одно или несколько реальных имен столбцов,перечисленных через запятую;
tableName - имя той таблицы, из которой выбираются эти столбцы.

Если в предложение SELECT DISTINCT включить более одного столбца, то в результате уникальность любой строки будет определяться уникальностью соответствующей комбинации всех значений столбцов, включенных в предложение, на этой самой строке среди аналогичных комбинаций, соответствующих другим строкам. 

Несмотря на то что значения null никогда не бывают равны друг другу (поскольку считаются неизвестными), предложение DISTINCT , напротив, считает их дубликатами. Поэтому команда SELECT DISTINCT вернет только одно значение null, независимо от того, сколько значений null она встретит.

Синтаксис команды SELECT содержит необязательное ключевое слово ALL. Это слово указывает на действие, которое является действием по умолчанию (то есть было бы выполнено и без всяких указаний): отобразить все строки, в том числе дубликаты. То есть запрос SELECT columnsName FROM tableName; эквивалентен запросу SELECT ALL columnsName FROM tableName, а синтаксическая диаграмма такова: SELECT [ALL | DISTINCT] columnsName FROM tableName.

Если в таблице произвольной базы данных первичный ключ определен правильно, то каждая строка этой таблицы будет уникальной. Поэтому запросы SELECT DISTINCT * FROM tableName; и SELECT * FROM tableName; вернут для такой таблицы один и тот же результат.

У Вас есть функция которая на вход получает два курсора. Результатом работы функции должен быть один курсор содержащий объединение двух курсоров. Т.е. если в курсоре№1 есть 5 записей, а в курсоре№2 есть 10 записей то функция должна вернуть курсор из 15 записей. Какими способами это можно сделать?

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

1. Используя коллекции:
Фичим первый курсор в цикле и поочередно вставляем строки в коллекцию.
То же самое делаем со вторым курсором.
Создаем новый курсор как select col1,col2,.. from table(collection_name) и его уже возвращаем из функции.

2. Используя временную таблицу:
Фичим первый курсор в цикле и поочередно вставляем строки во временную таблицу.
То же самое делаем со вторым курсором.
Создаем новый курсор как select col1,col2,.. from temp_tbl_name и его уже возвращаем из функции

У Вас есть функция которая на вход получает два курсора. Результатом работы функции должен быть один курсор содержащий объединение двух курсоров. Т.е. если в курсоре№1 есть 5 записей, а в курсоре№2 есть 10 записей то функция должна вернуть курсор из 15 записей. Какими способами это можно сделать?

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

1. Используя коллекции:
Фичим первый курсор в цикле и поочередно вставляем строки в коллекцию.
То же самое делаем со вторым курсором.
Создаем новый курсор как select col1,col2,.. from table(collection_name) и его уже возвращаем из функции.

2. Используя временную таблицу:
Фичим первый курсор в цикле и поочередно вставляем строки во временную таблицу.
То же самое делаем со вторым курсором.
Создаем новый курсор как select col1,col2,.. from temp_tbl_name и его уже возвращаем из функции

Table "PC"
id  cpu(MHz)  memory(Mb)  hdd(Gb)
1      1600          2000             500
2      2400          3000             800
3      3200          3000             1200
4      2400          2000             500 

1) Тактовые частоты CPU тех компьютеров, у которых объем памяти 3000 Мб. Вывод: id, cpu, memory

2) Минимальный объём жесткого диска, установленного в компьютере на складе. Вывод: hdd

3) Количество компьютеров с минимальным объемом жесткого диска, доступного на складе. Вывод: count, hdd

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

1) select t.id, t.cpu, t.memory from PC as t
   where t.memory=3000;

2) select min(t.hdd) from PC as t;

3) select t.hdd, count(t.hdd) as count from pc t
  where t.hdd=
   (select min(p.hdd) from pc p)
  group by t.hdd;

Table "PC"
id  cpu(MHz)  memory(Mb)  hdd(Gb)
1      1600          2000             500
2      2400          3000             800
3      3200          3000             1200
4      2400          2000             500 

1) Тактовые частоты CPU тех компьютеров, у которых объем памяти 3000 Мб. Вывод: id, cpu, memory

2) Минимальный объём жесткого диска, установленного в компьютере на складе. Вывод: hdd

3) Количество компьютеров с минимальным объемом жесткого диска, доступного на складе. Вывод: count, hdd

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

1) select t.id, t.cpu, t.memory from PC as t
   where t.memory=3000;

2) select min(t.hdd) from PC as t;

3) select t.hdd, count(t.hdd) as count from pc t
  where t.hdd=
   (select min(p.hdd) from pc p)
  group by t.hdd;

Дайте определение третьей нормальной форме БД.

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

1. Любое поле любой записи хранит только одно значение. (1NF)

Например, если в поле хранится список идентификаторов, разделённых запятыми, то это нарушение данного определения.

2. Выполняется условие 1NF и любое неключевое поле полностью зависит от ключа. (2NF)

Например, у нас есть запись с полями (Идентификатор, Название CD-Диска, Название группы), где ключом является поле «Идентификатор». При этом, очевидно, что поле «Название группы» зависит не только от «Идентификатора» но и от поля «Название CD-Диска». Поэтому такая БД не находится во второй нормальной форме.

3. Выполняется условие 2NF и нет неключевых полей зависящих от значения других неключевых полей.

Например у нас в записи хранятся код региона и его название. Понятно, что название региона зависит от кода, и наоборот, поэтому такая БД не будет находиться в третьей нормальной форме.

Дайте определение третьей нормальной форме БД.

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

1. Любое поле любой записи хранит только одно значение. (1NF)

Например, если в поле хранится список идентификаторов, разделённых запятыми, то это нарушение данного определения.

2. Выполняется условие 1NF и любое неключевое поле полностью зависит от ключа. (2NF)

Например, у нас есть запись с полями (Идентификатор, Название CD-Диска, Название группы), где ключом является поле «Идентификатор». При этом, очевидно, что поле «Название группы» зависит не только от «Идентификатора» но и от поля «Название CD-Диска». Поэтому такая БД не находится во второй нормальной форме.

3. Выполняется условие 2NF и нет неключевых полей зависящих от значения других неключевых полей.

Например у нас в записи хранятся код региона и его название. Понятно, что название региона зависит от кода, и наоборот, поэтому такая БД не будет находиться в третьей нормальной форме.

Может ли значение в столбце(ах), на который наложено ограничение foreign key, равняться null?

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

Может, если на данный столбец не наложено ограничение not null, пример: при построении таблицы дерева файловой системы, где столбец foreign key - ссылка на эту же самую таблицу, на кортеж с информацией о родительской директории, тогда для корневой директории файловой системы в столбце родительской директории будет - null.

Может ли значение в столбце(ах), на который наложено ограничение foreign key, равняться null?

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

Может, если на данный столбец не наложено ограничение not null, пример: при построении таблицы дерева файловой системы, где столбец foreign key - ссылка на эту же самую таблицу, на кортеж с информацией о родительской директории, тогда для корневой директории файловой системы в столбце родительской директории будет - null.

Что такое триггер?

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

Триггер - это SQL процедура, которая срабатывает при каком-нибудь событии (INSERT, DELETE или UPDATE). Триггеры хранятся и управляются СУБД. Триггеры используются для поддержания ссылочной целостности данных в одинаковый манер реагируя на события изменения этих данных. Триггер не может быть вызван или выполнен вручную, СУБД автоматически вызывает его после модификации данных в соответствующей таблице. В этом и есть его отличие от хранимых процедур, которые нужно выполнять вручную вызовом CALL. Также триггер может вызывать другие процедуры.

Триггер также может содержать вызовы INSERT, DELETE и UPDATE внутри себя, таким образом вызывая другой триггер. Такие триггеры называются вложенными (nested).

Что такое триггер?

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

Триггер - это SQL процедура, которая срабатывает при каком-нибудь событии (INSERT, DELETE или UPDATE). Триггеры хранятся и управляются СУБД. Триггеры используются для поддержания ссылочной целостности данных в одинаковый манер реагируя на события изменения этих данных. Триггер не может быть вызван или выполнен вручную, СУБД автоматически вызывает его после модификации данных в соответствующей таблице. В этом и есть его отличие от хранимых процедур, которые нужно выполнять вручную вызовом CALL. Также триггер может вызывать другие процедуры.

Триггер также может содержать вызовы INSERT, DELETE и UPDATE внутри себя, таким образом вызывая другой триггер. Такие триггеры называются вложенными (nested).

Для чего в SQL необходимы такие выражения как: ROLLUP, CUBE и GROUPING SETS ?

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

ROLLUP, CUBE и GROUPING SETS - выражения, на основании которых выполняется операция группирования (GROUP BY). 

ROLLUP - формирует статистические строки простого предложения GROUP BY и строки подытогов, а также строки общего итога. 

Пример:
SELECT a, b, c, SUM (выражение)
FROM T
GROUP BY ROLLUP (a,b,c);
Формируется одна строка с подытогом для сочетания значений (a, b, c), (a, b) и (a) плюс вычисляется также строка общего итога. Столбцы свертываются справа налево, последовательность расположения столбцов влияет на выходное группирование.

CUBE - формирует статистические строки простого предложения GROUP BY , строки со статистическими вычислениями высокого уровня конструкции ROLLUP и строки с результатами перекрестных вычислений. 

Пример:
SELECT a, b, c, SUM (выражение)
FROM T
GROUP BY CUBE (a,b,c);
Формируется одна строка для каждого уникального сочетания значений (a, b, c), (a, b), (a, c), (b, c), (a), (b) и (c) с подытогом для каждой строки и строкой общего итога. Выходные данные не зависят от порядка столбцов.

GROUPING SETS – указывает от одной до нескольких группирований данных (в круглых скобках, разделенных запятыми) в одном запросе. Выполняется статистическая обработка только указанных групп, а не полного набора статистических данных, формируемых с помощью конструкций CUBE или ROLLUP. Результаты эквивалентны тем, что формируются с применением конструкции UNION ALL к указанным группам. 

Пример:
SELECT a, b, c, SUM (выражение)
FROM T
GROUP BY GROUPING SETS (a,b), (b,c), …;

Ссылка на более подробное описание в MSDN: http://msdn.microsoft.com/en-us/library/ms177673.aspx
Ссылка на примеры использования различных вариантов GROUP BY: http://itsuite.it.brighton.ac.uk/suite/docs/db2sqlref/frame3.htm#db2s0279 и http://programming4.us/database/3914.aspx

Для чего в SQL необходимы такие выражения как: ROLLUP, CUBE и GROUPING SETS ?

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

ROLLUP, CUBE и GROUPING SETS - выражения, на основании которых выполняется операция группирования (GROUP BY). 

ROLLUP - формирует статистические строки простого предложения GROUP BY и строки подытогов, а также строки общего итога. 

Пример:
SELECT a, b, c, SUM (выражение)
FROM T
GROUP BY ROLLUP (a,b,c);
Формируется одна строка с подытогом для сочетания значений (a, b, c), (a, b) и (a) плюс вычисляется также строка общего итога. Столбцы свертываются справа налево, последовательность расположения столбцов влияет на выходное группирование.

CUBE - формирует статистические строки простого предложения GROUP BY , строки со статистическими вычислениями высокого уровня конструкции ROLLUP и строки с результатами перекрестных вычислений. 

Пример:
SELECT a, b, c, SUM (выражение)
FROM T
GROUP BY CUBE (a,b,c);
Формируется одна строка для каждого уникального сочетания значений (a, b, c), (a, b), (a, c), (b, c), (a), (b) и (c) с подытогом для каждой строки и строкой общего итога. Выходные данные не зависят от порядка столбцов.

GROUPING SETS – указывает от одной до нескольких группирований данных (в круглых скобках, разделенных запятыми) в одном запросе. Выполняется статистическая обработка только указанных групп, а не полного набора статистических данных, формируемых с помощью конструкций CUBE или ROLLUP. Результаты эквивалентны тем, что формируются с применением конструкции UNION ALL к указанным группам. 

Пример:
SELECT a, b, c, SUM (выражение)
FROM T
GROUP BY GROUPING SETS (a,b), (b,c), …;

Ссылка на более подробное описание в MSDN: http://msdn.microsoft.com/en-us/library/ms177673.aspx
Ссылка на примеры использования различных вариантов GROUP BY: http://itsuite.it.brighton.ac.uk/suite/docs/db2sqlref/frame3.htm#db2s0279 и http://programming4.us/database/3914.aspx

В чем отличие между кластерными индексами и некластерными?

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

Некластерные индексы создаются СУБД по умолчанию. Данные физически расположены в произвольном порядке, но логически упорядочены согласно индексу. Такой тип индексов подходит для таблиц, где часто изменяются значения.

При кластерном индексировании данные физически упорядочены, что серьезно повышает скорость выборок данных (но только в случае последовательного доступа к данным). Для одной таблицы может быть создан только один кластерный индекс.

В чем отличие между кластерными индексами и некластерными?

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

Некластерные индексы создаются СУБД по умолчанию. Данные физически расположены в произвольном порядке, но логически упорядочены согласно индексу. Такой тип индексов подходит для таблиц, где часто изменяются значения.

При кластерном индексировании данные физически упорядочены, что серьезно повышает скорость выборок данных (но только в случае последовательного доступа к данным). Для одной таблицы может быть создан только один кластерный индекс.

Что такое денормализация БД? Для чего она нужна?

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

Денормализация — это процесс осознанного приведения базы данных к виду, в котором она не будет соответствовать правилам нормализации. Обычно это необходимо для повышения производительности и скорости извлечения данных, за счет увеличения избыточности данных.

Если приложению необходимо часто выполнять выборки, которые занимают слишком много времени (например, объединение данных из множества таблиц), то следует рассмотреть возможность проведения денормализации.

Возможное решение следующее: вынести результаты выборки в отдельную таблицу. Это позволит увеличить скорость выполнения запросов, но также означает появление необходимости в постоянном обслуживании этой новой таблицы.

Прежде чем приступать к денормализации, необходимо убедится, что ожидаемые результаты оправдывают издержки, с которыми придется столкнуться.

Что такое денормализация БД? Для чего она нужна?

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

Денормализация — это процесс осознанного приведения базы данных к виду, в котором она не будет соответствовать правилам нормализации. Обычно это необходимо для повышения производительности и скорости извлечения данных, за счет увеличения избыточности данных.

Если приложению необходимо часто выполнять выборки, которые занимают слишком много времени (например, объединение данных из множества таблиц), то следует рассмотреть возможность проведения денормализации.

Возможное решение следующее: вынести результаты выборки в отдельную таблицу. Это позволит увеличить скорость выполнения запросов, но также означает появление необходимости в постоянном обслуживании этой новой таблицы.

Прежде чем приступать к денормализации, необходимо убедится, что ожидаемые результаты оправдывают издержки, с которыми придется столкнуться.

Для чего нужен APPLY?
В чем различие между CROSS APPLY и OUTER APPLY?
Какие есть ограничения в плане использования?

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

Оператор APPLY позволяет вызывать возвращающую табличное значение функцию для каждой строки, возвращаемой внешним табличным выражением запроса. Возвращающая табличное значение функция выступает в роли правого входа, а внешнее табличное выражение — в роли левого входа.
Правый вход оценивается для каждой строки из левого входа, а созданные строки объединяются для конечного вывода. Список столбцов, созданных оператором APPLY, является набором столбцов в левом входе, за которым следует список столбцов, возвращенный правым входом. 

Чтобы использовать APPLY, уровень совместимости базы данных должен быть не менее 90. 

Оператор CROSS APPLY возвращает только строки из внешней таблицы, которые создает результирующий набор из возвращающего табличное значение функции. Оператор OUTER APPLY возвращает и строки, которые формируют результирующий набор, и строки, которые этого не делают, со значениями NULL в столбцах, созданных возвращающей табличное значение функцией.

Для чего нужен APPLY?
В чем различие между CROSS APPLY и OUTER APPLY?
Какие есть ограничения в плане использования?

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

Оператор APPLY позволяет вызывать возвращающую табличное значение функцию для каждой строки, возвращаемой внешним табличным выражением запроса. Возвращающая табличное значение функция выступает в роли правого входа, а внешнее табличное выражение — в роли левого входа.
Правый вход оценивается для каждой строки из левого входа, а созданные строки объединяются для конечного вывода. Список столбцов, созданных оператором APPLY, является набором столбцов в левом входе, за которым следует список столбцов, возвращенный правым входом. 

Чтобы использовать APPLY, уровень совместимости базы данных должен быть не менее 90. 

Оператор CROSS APPLY возвращает только строки из внешней таблицы, которые создает результирующий набор из возвращающего табличное значение функции. Оператор OUTER APPLY возвращает и строки, которые формируют результирующий набор, и строки, которые этого не делают, со значениями NULL в столбцах, созданных возвращающей табличное значение функцией.

С помощью какой SQL процедуры можно проанализировать результат запроса?

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

В SQL существует конструкция PROCEDURE ANALYSE. Которая позволяет проанализировать запрос и предлагает оптимальные типы данных для каждой колонки, участвующей в запросе. 
Используется подобным образом:

SELECT `column`,* FROM `table` [WHERE condition]  PROCEDURE ANALYSE([max elements,[max memory]]) 


Значения принимаемые процедурой:
max elements - максимальное число различных значений, которые analyse будет распознавать в столбце. 
max memory - максимальное количество памяти, которую должна выделять analyse для столбца в процессе поиска всех различных значений.

С помощью какой SQL процедуры можно проанализировать результат запроса?

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

В SQL существует конструкция PROCEDURE ANALYSE. Которая позволяет проанализировать запрос и предлагает оптимальные типы данных для каждой колонки, участвующей в запросе. 
Используется подобным образом:

SELECT `column`,* FROM `table` [WHERE condition]  PROCEDURE ANALYSE([max elements,[max memory]]) 


Значения принимаемые процедурой:
max elements - максимальное число различных значений, которые analyse будет распознавать в столбце. 
max memory - максимальное количество памяти, которую должна выделять analyse для столбца в процессе поиска всех различных значений.

Функции ранжирования что это и какие существует.

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

Ранжирующие функции возвращают ранжирующее значение для каждой строки в секции. В зависимости от используемой функции значения некоторых строк могут совпадать. Ранжирующие функции являются недетерминированными. 

Transact-SQL содержит следующие ранжирующие функции:

RANK

NTILE

DENSE_RANK

ROW_NUMBER

Функции ранжирования что это и какие существует.

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

Ранжирующие функции возвращают ранжирующее значение для каждой строки в секции. В зависимости от используемой функции значения некоторых строк могут совпадать. Ранжирующие функции являются недетерминированными. 

Transact-SQL содержит следующие ранжирующие функции:

RANK

NTILE

DENSE_RANK

ROW_NUMBER

Что такое агрегатная функция? Приведите примеры агрегатных функций в SQL.

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

Агрегатная функция - это функция, которая возвращает одиночное значение на основании множества записей.

Вот список некоторых агрегатных функций SQL:
COUNT(*) - Возвращает количество строк источника записей
COUNT - Возвращает количество значений в указанном столбце
SUM - Возвращает сумму значений в указанном столбце
AVG - Возвращает среднее значение в указанном столбце
MIN - Возвращает минимальное значение в указанном столбце
MAX - Возвращает максимальное значение в указанном столбце

Что такое агрегатная функция? Приведите примеры агрегатных функций в SQL.

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

Агрегатная функция - это функция, которая возвращает одиночное значение на основании множества записей.

Вот список некоторых агрегатных функций SQL:
COUNT(*) - Возвращает количество строк источника записей
COUNT - Возвращает количество значений в указанном столбце
SUM - Возвращает сумму значений в указанном столбце
AVG - Возвращает среднее значение в указанном столбце
MIN - Возвращает минимальное значение в указанном столбце
MAX - Возвращает максимальное значение в указанном столбце

Задача на собеседовании : 

Есть таблица T1 и T2 
первая с полями id count datetime
вторая с аналогичными ... они не связаны между собой. 

Нужно сформировать выборку из этих двух таблиц следующим образом : все записи из первой таблицы за сегодняшний день и все записи из второй таблицы за сегодняшний день.

Вид : 
Дата T1.count T2.count 

Пример Данных : 
1 100 2013-10-10 14:45
2 210 2013-10-10 15:40
3 400 2013-11-10 12:45
4 300 2013-12-10 14:45

а во второй
1 330 2013-10-10 11:15
2 110 2013-11-10 11:40
3 420 2013-11-10 10:42

то за 2013-10-10 мы получим такую выборку : 
2013-10-10 11:15 | null | 330
2013-10-10 14:45 |100 | null
2013-10-10 15:40 |200 | null

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

select date,sum(val1) val1, sum(val2) val2 
from ( 
  select date, val as val1, null as val2 from table1 
  union all 
  select date, null as val1, val as val2 from table2 
) 
group by date 

update 19/01/2018 Данное решение было ошибочным : Да UNION тут работать не будет , он склеивает таблицы одна под одной ... тут нужен join , но так как у вас может быть такая ситуация что в один день может не быть в одной из таблиц данных , нужно : 1) создать таблицу с датами с null по всем дням , 2) сделать join с первой таблицей 3) сделать join со второй таблицей.

Задача на собеседовании : 

Есть таблица T1 и T2 
первая с полями id count datetime
вторая с аналогичными ... они не связаны между собой. 

Нужно сформировать выборку из этих двух таблиц следующим образом : все записи из первой таблицы за сегодняшний день и все записи из второй таблицы за сегодняшний день.

Вид : 
Дата T1.count T2.count 

Пример Данных : 
1 100 2013-10-10 14:45
2 210 2013-10-10 15:40
3 400 2013-11-10 12:45
4 300 2013-12-10 14:45

а во второй
1 330 2013-10-10 11:15
2 110 2013-11-10 11:40
3 420 2013-11-10 10:42

то за 2013-10-10 мы получим такую выборку : 
2013-10-10 11:15 | null | 330
2013-10-10 14:45 |100 | null
2013-10-10 15:40 |200 | null

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

select date,sum(val1) val1, sum(val2) val2 
from ( 
  select date, val as val1, null as val2 from table1 
  union all 
  select date, null as val1, val as val2 from table2 
) 
group by date 

update 19/01/2018 Данное решение было ошибочным : Да UNION тут работать не будет , он склеивает таблицы одна под одной ... тут нужен join , но так как у вас может быть такая ситуация что в один день может не быть в одной из таблиц данных , нужно : 1) создать таблицу с датами с null по всем дням , 2) сделать join с первой таблицей 3) сделать join со второй таблицей.

Имеем две базы данных работающих на различных экземплярах Oracle - db1 и db2. В каждой БД есть схема OWNER и таблица Employees.

Каким способом можно перегрузить данные из OWNER.Employees в OWNER.Employees другой БД не обращаясь к внешним языкам типа Java, python, bash?

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

Создать dblink и уже спокойно работать с удаленной базой как с соседней схемой.

Имеем две базы данных работающих на различных экземплярах Oracle - db1 и db2. В каждой БД есть схема OWNER и таблица Employees.

Каким способом можно перегрузить данные из OWNER.Employees в OWNER.Employees другой БД не обращаясь к внешним языкам типа Java, python, bash?

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

Создать dblink и уже спокойно работать с удаленной базой как с соседней схемой.

Какая разница между LEFT, RIGHT, INNER, OUTER JOIN?

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

Основное различие в том, как соединяются таблицы, если нет общих записей.

Простой JOIN - тоже самое что INNER JOIN и означает показывать только общие записи обоих таблиц. Каким образом записи считаются общими определяется полями в join-выражении. Например следующая запись

FROM t1 JOIN t2 on t1.id = t2.id 


означает что будут показаны записи с одинаковыми id, существующие в обоих таблицах.

LEFT JOIN (или LEFT OUTER JOIN) означает показывать все записи из левой таблицы (той, которая идет первой в join-выражении) независимо от наличия соответствующих записей в правой таблице.

RIGHT JOIN (или RIGHT OUTER JOIN) действует в противоположность LEFT JOIN - показывает все записи из правой (второй) таблицы и только совпавшие из левой (первой) таблицы.

Какая разница между LEFT, RIGHT, INNER, OUTER JOIN?

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

Основное различие в том, как соединяются таблицы, если нет общих записей.

Простой JOIN - тоже самое что INNER JOIN и означает показывать только общие записи обоих таблиц. Каким образом записи считаются общими определяется полями в join-выражении. Например следующая запись

FROM t1 JOIN t2 on t1.id = t2.id 


означает что будут показаны записи с одинаковыми id, существующие в обоих таблицах.

LEFT JOIN (или LEFT OUTER JOIN) означает показывать все записи из левой таблицы (той, которая идет первой в join-выражении) независимо от наличия соответствующих записей в правой таблице.

RIGHT JOIN (или RIGHT OUTER JOIN) действует в противоположность LEFT JOIN - показывает все записи из правой (второй) таблицы и только совпавшие из левой (первой) таблицы.

Что такое представление (view) и для чего оно применяется?

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

View - виртуальная таблица, представляющая данные одной или более таблиц альтернативным образом.

В действительности представление – всего лишь результат выполнения оператора SELECT, который хранится в структуре памяти, напоминающей SQL таблицу. Они работают в запросах и операторах DML точно также как и основные таблицы, но не содержат никаких собственных данных.

Представления значительно расширяют управление данными. Это способ дать публичный доступ к некоторой (но не всей) информации в таблице.

Что такое представление (view) и для чего оно применяется?

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

View - виртуальная таблица, представляющая данные одной или более таблиц альтернативным образом.

В действительности представление – всего лишь результат выполнения оператора SELECT, который хранится в структуре памяти, напоминающей SQL таблицу. Они работают в запросах и операторах DML точно также как и основные таблицы, но не содержат никаких собственных данных.

Представления значительно расширяют управление данными. Это способ дать публичный доступ к некоторой (но не всей) информации в таблице.

Что такое нормализация БД?

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

Процесс приведения базы данных к виду, в котором она будет соответствовать правилам нормальных форм, называется нормализацией базы данных.

Нормализация базы данных сводит к минимуму количество избыточной информации. Ее целью является сохранять данные только один раз, но в нужном месте.
Нормализованная база данных исключает дублирование и многократное обслуживание данных, а также появление проблем с целостностью данных, возникающих при повторном вводе одинаковых данных.
Первоначально доктором Эдгаром Коддом были определены только 3 нормальные формы. Дальнейшая разработка реляционной теории привела к появлению еще нескольких форм и на данный момент их насчитывается 6.

На практике соответствие базы данных правилам 3-ей нормальной формы вполне достаточно.

Что такое нормализация БД?

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

Процесс приведения базы данных к виду, в котором она будет соответствовать правилам нормальных форм, называется нормализацией базы данных.

Нормализация базы данных сводит к минимуму количество избыточной информации. Ее целью является сохранять данные только один раз, но в нужном месте.
Нормализованная база данных исключает дублирование и многократное обслуживание данных, а также появление проблем с целостностью данных, возникающих при повторном вводе одинаковых данных.
Первоначально доктором Эдгаром Коддом были определены только 3 нормальные формы. Дальнейшая разработка реляционной теории привела к появлению еще нескольких форм и на данный момент их насчитывается 6.

На практике соответствие базы данных правилам 3-ей нормальной формы вполне достаточно.

Есть две таблицы:
users - таблица с пользователями (users_id, name)
orders - таблица с заказами (orders_id, users_id, status)
1) Выбрать всех пользователей из таблицы users, у которых ВСЕ записи в таблице orders имеют status = 0
2) Выбрать всех пользователей из таблицы users, у которых больше 5 записей в таблице orders имеют status = 1.

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

1) Выбор пользователей с использованием вложенного запроса:

SELECT * FROM users WHERE users_id NOT IN ( 
SELECT users_id FROM orders WHERE status <> 0) 


2) C использованием JOIN и HAVING

 SELECT u.* FROM orders o 
 JOIN users u ON u.users_id = o.users_id 
WHERE o.status = 1 GROUP BY o.users_id 
HAVING COUNT(o.status) > 5 

Есть две таблицы:
users - таблица с пользователями (users_id, name)
orders - таблица с заказами (orders_id, users_id, status)
1) Выбрать всех пользователей из таблицы users, у которых ВСЕ записи в таблице orders имеют status = 0
2) Выбрать всех пользователей из таблицы users, у которых больше 5 записей в таблице orders имеют status = 1.

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

1) Выбор пользователей с использованием вложенного запроса:

SELECT * FROM users WHERE users_id NOT IN ( 
SELECT users_id FROM orders WHERE status <> 0) 


2) C использованием JOIN и HAVING

 SELECT u.* FROM orders o 
 JOIN users u ON u.users_id = o.users_id 
WHERE o.status = 1 GROUP BY o.users_id 
HAVING COUNT(o.status) > 5 

Что такое хранимые процедуры?

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

Хранимая процедура — компилируемый набор SQL-инструкций, являющийся частью базы данных и хранимый на сервере. Есть много общего между ХП и обычными процедурами языков программирования: они могут иметь входные параметры и выходной результат, они могут как выполнять различные численные вычисления, так и выполнять стандартные операции с БД. Как и в процедурах других языков программирования, в них могут быть циклы и ветвления.

Что такое хранимые процедуры?

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

Хранимая процедура — компилируемый набор SQL-инструкций, являющийся частью базы данных и хранимый на сервере. Есть много общего между ХП и обычными процедурами языков программирования: они могут иметь входные параметры и выходной результат, они могут как выполнять различные численные вычисления, так и выполнять стандартные операции с БД. Как и в процедурах других языков программирования, в них могут быть циклы и ветвления.

Что такое целостность данных? Объясните, что такое ограничения.

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

Целостность данных - важное свойство SQL. При правильном использовании оно обеспечивает корректность и валидность хранимых данных в любой момент времени. Также, с их помощью можно обнаруживать ошибки в приложениях, которые тяжело найти другими способами. Целостность данных поддерживается с помощью ограничений.

В SQL стандарта ANSI есть 4 основных ограничения: PRIMARY KEY, CHECK, UNIQUE и FOREIGN KEY. Они не являются обязательными для таблицы.

PRIMARY KEY - набор полей (1 или более), значения которых образуют уникальную комбинацию и используются для однозначной идентификации записи в таблице. Для таблицы может быть создано только одно такое ограничение. Данное ограничение используется для обеспечения целостности сущности, которая описана таблицей.

CHECK используется для ограничения множества значений, которые могут быть помещены в данный столбец. Это ограничение используется для обеспечения целостности предметной области, которую описывают таблицы в базе.

Ограничение UNIQUE обеспечивает отсутствие дубликатов в столбце или наборе столбцов. Разница между PRIMARY KEY и UNIQUE описана в primary и unique ключи

Ограничение FOREIGN KEY защищает от действий, которые могут нарушить связи между таблицами. FOREIGN KEY в одной таблице указывает на PRIMARY KEY в другой. Поэтому данное ограничение нацелено на то, чтобы не было записей FOREIGN KEY, которым не отвечают записи PRIMARY KEY. Таким образом, FOREIGN KEY поддерживает ссылочную целостность данных.

Что такое целостность данных? Объясните, что такое ограничения.

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

Целостность данных - важное свойство SQL. При правильном использовании оно обеспечивает корректность и валидность хранимых данных в любой момент времени. Также, с их помощью можно обнаруживать ошибки в приложениях, которые тяжело найти другими способами. Целостность данных поддерживается с помощью ограничений.

В SQL стандарта ANSI есть 4 основных ограничения: PRIMARY KEY, CHECK, UNIQUE и FOREIGN KEY. Они не являются обязательными для таблицы.

PRIMARY KEY - набор полей (1 или более), значения которых образуют уникальную комбинацию и используются для однозначной идентификации записи в таблице. Для таблицы может быть создано только одно такое ограничение. Данное ограничение используется для обеспечения целостности сущности, которая описана таблицей.

CHECK используется для ограничения множества значений, которые могут быть помещены в данный столбец. Это ограничение используется для обеспечения целостности предметной области, которую описывают таблицы в базе.

Ограничение UNIQUE обеспечивает отсутствие дубликатов в столбце или наборе столбцов. Разница между PRIMARY KEY и UNIQUE описана в primary и unique ключи

Ограничение FOREIGN KEY защищает от действий, которые могут нарушить связи между таблицами. FOREIGN KEY в одной таблице указывает на PRIMARY KEY в другой. Поэтому данное ограничение нацелено на то, чтобы не было записей FOREIGN KEY, которым не отвечают записи PRIMARY KEY. Таким образом, FOREIGN KEY поддерживает ссылочную целостность данных.

Что делает SQL операция MERGE?

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

Операция MERGE официально появилась в стандарте ANSI SQL:2008.
Она позволяет одновременно вставлять или изменять записи таблицы согласно критерию. При выполнении критерия строки изменяются, иначе - вставляются. Ее можно заменить последовательным вызовом INSERT и UPDATE. В некоторых базах данных похожая операция называется UPSERT.

Что делает SQL операция MERGE?

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

Операция MERGE официально появилась в стандарте ANSI SQL:2008.
Она позволяет одновременно вставлять или изменять записи таблицы согласно критерию. При выполнении критерия строки изменяются, иначе - вставляются. Ее можно заменить последовательным вызовом INSERT и UPDATE. В некоторых базах данных похожая операция называется UPSERT.

Имеет ли смысл индексировать поля таблицы, имеющих тип boolean или подобные им - с небольшим количеством возможных значений?

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

Примерное правило, которым можно руководствоваться при создании индекса - если объем информации (в байтах) НЕ удовлетворяющей условию выборки меньше, чем размер индекса (в байтах) по данному условию выборки, то в общем случае оптимизация приведет к замедлению выборки. В соответствии с данным правилом, индекс по логическим полям в большинстве случаев приведет к замедлению, а не к ускорению выборки. Причина здесь в том, что логические поля в большинстве случаев работают как признак некой исключительной (т.е. достаточно редкой) ситуации, а запрос строится по принципу отобрать все, кроме этих заведомо редких случаев. Т.е. заранее можно сказать, что объем информации НЕ удовлетворяющий условию выборки будет очень небольшим (если вообще будет).
Индекс по логическим полям имеет смысл, только в случае, если значения ИСТИНА и ЛОЖЬ распределены примерно равномерно по таблице. Предельный случай - две трети и одна треть.

Ответ взят из одной из статей. Ответ работодателя был более лаконичным :).

Имеет ли смысл индексировать поля таблицы, имеющих тип boolean или подобные им - с небольшим количеством возможных значений?

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

Примерное правило, которым можно руководствоваться при создании индекса - если объем информации (в байтах) НЕ удовлетворяющей условию выборки меньше, чем размер индекса (в байтах) по данному условию выборки, то в общем случае оптимизация приведет к замедлению выборки. В соответствии с данным правилом, индекс по логическим полям в большинстве случаев приведет к замедлению, а не к ускорению выборки. Причина здесь в том, что логические поля в большинстве случаев работают как признак некой исключительной (т.е. достаточно редкой) ситуации, а запрос строится по принципу отобрать все, кроме этих заведомо редких случаев. Т.е. заранее можно сказать, что объем информации НЕ удовлетворяющий условию выборки будет очень небольшим (если вообще будет).
Индекс по логическим полям имеет смысл, только в случае, если значения ИСТИНА и ЛОЖЬ распределены примерно равномерно по таблице. Предельный случай - две трети и одна треть.

Ответ взят из одной из статей. Ответ работодателя был более лаконичным :).

Использование оператора PIVOT.

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

Реляционный оператор PIVOT можно использовать для изменения возвращающего табличное значение выражения в другой таблице. Оператор PIVOT разворачивает возвращающее табличное значение выражение, преобразуя уникальные значения одного столбца выражения в несколько выходных столбцов, а также, в случае необходимости, объединяет оставшиеся повторяющиеся значения столбца и отображает их в выходных данных.

SELECT <несведенный столбец>, 
    [первый сведенный столбец] AS <имя столбца>, 
    [второй сведенный столбец] AS <имя столбца>, 
    ... 
    [последний сведенный столбец] AS <имя столбца>, 
FROM 
    (< запрос SELECT, извлекающий эти данные>) 
    AS <псевдоним исходного запроса> 
PIVOT 
( 
    <статистическая функция>(<статистически обработанный столбец>) 
FOR 
[<столбец, содержащий значения, которые станут именами столбцов>] 
    IN ( [первый сведенный столбец], [второй сведенный столбец], 
    ... [последний сведенный столбец]) 
)AS <псевдоним сведенной таблицы> 
<необязательное предложение ORDER BY>; 


USE AdventureWorks2008R2; 
GO 
SELECT VendorID, [250] AS Emp1, [251] AS Emp2, [256] AS Emp3, [257] AS Emp4, [260] AS Emp5 
FROM  
(SELECT PurchaseOrderID, EmployeeID, VendorID 
FROM Purchasing.PurchaseOrderHeader) p 
PIVOT 
( 
COUNT (PurchaseOrderID) 
FOR EmployeeID IN 
( [250], [251], [256], [257], [260] ) 
) AS pvt 
ORDER BY pvt.VendorID; 
 
VendorID    Emp1        Emp2        Emp3        Emp4        Emp5 
1492              2               5                 4              4               4 
1494              2               5                 4              5               4 
1496              2               4                 4              5               5 
1498              2               5                 4              4               4 
1500              3               4                 4              5               4 


Данные, возвращаемые в результате выполнения указанного подзапроса выборки, сводятся в столбец EmployeeID.

Использование оператора PIVOT.

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

Реляционный оператор PIVOT можно использовать для изменения возвращающего табличное значение выражения в другой таблице. Оператор PIVOT разворачивает возвращающее табличное значение выражение, преобразуя уникальные значения одного столбца выражения в несколько выходных столбцов, а также, в случае необходимости, объединяет оставшиеся повторяющиеся значения столбца и отображает их в выходных данных.

SELECT <несведенный столбец>, 
    [первый сведенный столбец] AS <имя столбца>, 
    [второй сведенный столбец] AS <имя столбца>, 
    ... 
    [последний сведенный столбец] AS <имя столбца>, 
FROM 
    (< запрос SELECT, извлекающий эти данные>) 
    AS <псевдоним исходного запроса> 
PIVOT 
( 
    <статистическая функция>(<статистически обработанный столбец>) 
FOR 
[<столбец, содержащий значения, которые станут именами столбцов>] 
    IN ( [первый сведенный столбец], [второй сведенный столбец], 
    ... [последний сведенный столбец]) 
)AS <псевдоним сведенной таблицы> 
<необязательное предложение ORDER BY>; 


USE AdventureWorks2008R2; 
GO 
SELECT VendorID, [250] AS Emp1, [251] AS Emp2, [256] AS Emp3, [257] AS Emp4, [260] AS Emp5 
FROM  
(SELECT PurchaseOrderID, EmployeeID, VendorID 
FROM Purchasing.PurchaseOrderHeader) p 
PIVOT 
( 
COUNT (PurchaseOrderID) 
FOR EmployeeID IN 
( [250], [251], [256], [257], [260] ) 
) AS pvt 
ORDER BY pvt.VendorID; 
 
VendorID    Emp1        Emp2        Emp3        Emp4        Emp5 
1492              2               5                 4              4               4 
1494              2               5                 4              5               4 
1496              2               4                 4              5               5 
1498              2               5                 4              4               4 
1500              3               4                 4              5               4 


Данные, возвращаемые в результате выполнения указанного подзапроса выборки, сводятся в столбец EmployeeID.

Опишите разницу типов данных DATETIME и TIMESTAMP.

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

DATETIME предназначен для хранения целого числа: YYYYMMDDHHMMSS. И это время не зависит от временной зоны настроенной на сервере.
Хранит: 8 байт

TIMESTAMP хранит значение равное количеству секунд, прошедших с полуночи 1 января 1970 года по усреднённому времени Гринвича. При получении из базы отображается с учётом часового пояса. Хранит: 4 байта

Опишите разницу типов данных DATETIME и TIMESTAMP.

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

DATETIME предназначен для хранения целого числа: YYYYMMDDHHMMSS. И это время не зависит от временной зоны настроенной на сервере.
Хранит: 8 байт

TIMESTAMP хранит значение равное количеству секунд, прошедших с полуночи 1 января 1970 года по усреднённому времени Гринвича. При получении из базы отображается с учётом часового пояса. Хранит: 4 байта

Что такое курсоры в базах данных?

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

Курсор - это объект базы данных, который позволяет приложениям работать с записями "по-одной", а не сразу с множеством, как это делается в обычных SQL командах.

Порядок работы с курсором такой:

Определить курсор (DECLARE)

Открыть курсор (OPEN)

Получить запись из курсора (FETCH)

Обработать запись

Закрыть курсор (CLOSE)

Что такое курсоры в базах данных?

Уважаемые учащиеся ниже Вы сможете увидеть ответ, перед тем, как ответить, пожалуйста, постарайтесь написать для себя ответ на черновике, и только потом сравните наш ответ с Вашим: 

Верно ли наше решение?

Ответ:

Курсор - это объект базы данных, который позволяет приложениям работать с записями "по-одной", а не сразу с множеством, как это делается в обычных SQL командах.

Порядок работы с курсором такой:

Определить курсор (DECLARE)

Открыть курсор (OPEN)

Получить запись из курсора (FETCH)

Обработать запись

Закрыть курсор (CLOSE)