Comme dans de nombreux domaines, pour progresser, il est nécessaire de s'entraîner. Vous trouverez ci-après une compilation d'exercices sur le SQL. Ces derniers balaient de nombreuses notions. La lecture de l'ensemble des chapitres du cours vous permettra de résoudre tous les exercices.
Il est possible de télécharger le fichier .sql avec les tables et les enregistrements.
Accès rapide aux différentes parties d'exercices :
Ci-après la table à utiliser pour la première partie des exercices.
id_livre | titre | isbn_10 | auteur | prix |
---|---|---|---|---|
1 | Forteresse digitale | 2709626306 | Dan Brown | 20.5 |
2 | La jeune fille et la nuit | 2253237620 | Guillaume Musso | 21.9 |
3 | T'choupi se brosse les dents | 2092589547 | Thierry Courtin | 5.7 |
4 | La Dernière Chasse | 2226439412 | Jean-Christophe Grangé | 22.9 |
5 | Le Signal | 2226319484 | Maxime Chattam | 23.9 |
Quelle requête utiliser pour afficher l'ensemble des enregistrements de la table lpecom_livres
?
SELECT *
FROM lpecom_livres;
Quelle requête utiliser pour sélectionner uniquement les livres qui ont un prix strictement supérieur à 20 de la table lpecom_livres
?
SELECT *
FROM lpecom_livres
WHERE prix > 20;
Quelle requête utiliser pour trier les enregistrements de la table lpecom_livres
du prix le plus élevé aux prix le plus bas ?
SELECT *
FROM lpecom_livres
ORDER BY prix DESC;
Quelle requête utiliser pour récupérer le prix du livre le plus élevé de la table lpecom_livres
?
SELECT MAX(prix)
FROM lpecom_livres;
Quelle requête utiliser pour récupérer les livres de la table lpecom_livres
qui ont un prix compris entre 20 et 22 ?
SELECT *
FROM lpecom_livres
WHERE prix BETWEEN 20 AND 22;
Quelle requête utiliser pour récupérer tous les livres de la table lpecom_livres
à l'exception de celui portant la valeur pour la colonne isbn_10 : 2092589547 ?
SELECT *
FROM lpecom_livres
WHERE isbn_10 != 2092589547;
Quelle requête utiliser pour récupérer le prix du livre le moins élevé de la table lpecom_livres
en renommant la colonne dans les résultats par minus ?
SELECT MIN(prix) as minus
FROM lpecom_livres;
Quelle requête utiliser pour sélectionner uniquement les 3 premiers résultats sans le tout premier de la table lpecom_livres
?
SELECT *
FROM lpecom_livres
LIMIT 3 OFFSET 1;
Ci-après les deux tables à utiliser pour la deuxième partie des exercices.
id_etudiant | prenom | nom |
---|---|---|
30 | Joseph | Biblo |
31 | Paul | Bismuth |
32 | Jean | Michel |
33 | Ted | Bundy |
34 | Caroline | Martinez |
35 | Joséphine | Henry |
id | id_examen | id_etudiant | matiere | note |
---|---|---|---|---|
788 | 45 | 30 | Histoire-Geographie | 10.5 |
789 | 87 | 33 | Mathématiques | 14 |
790 | 87 | 34 | Mathématiques | 4 |
791 | 45 | 31 | Histoire-Geographie | 15.5 |
792 | 45 | 32 | Histoire-Geographie | 8 |
793 | 87 | 31 | Mathématiques | 14 |
794 | 45 | 33 | Histoire-Geographie | 9.5 |
795 | 45 | 36 | Histoire-Geographie | 13 |
796 | 45 | 34 | Histoire-Geographie | 17 |
797 | 87 | 30 | Mathématiques | 7.5 |
Quelle requête utiliser pour afficher l'id des étudiants qui ont participés à au moins un examen ?
SELECT DISTINCT id_etudiant
FROM lpecom_examens;
Quelle requête utiliser pour compter le nombre d'étudiants qui ont participés à au moins un examen ?
SELECT COUNT(DISTINCT id_etudiant)
FROM lpecom_examens;
Quelle requête utiliser pour calculer la moyenne de l'examen portant l'id : 45 ?
SELECT AVG(note)
FROM lpecom_examens
WHERE id_examen = 45;
Quelle requête utiliser pour récupérer la meilleure note de l'examen portant l'id : 87 ?
SELECT MAX(note)
FROM lpecom_examens
WHERE id_examen = 87;
Quelle requête utiliser pour afficher l'id des étudiants qui ont eu plus de 11 à l'examen 45 ou plus de 12 à l'examen 87 ?
SELECT DISTINCT id_etudiant
FROM lpecom_examens
WHERE (id_examen = 45 AND note > 11)
OR (id_examen = 87 AND note > 12);
Quelle requête utiliser pour afficher tous les enregistrement de la table lpecom_examens
avec en plus, si c'est possible, le prenom et le nom de l'étudiant ?
SELECT ex.*, et.prenom, et.nom
FROM lpecom_examens ex
LEFT JOIN lpecom_etudiants et ON ex.id_etudiant = et.id_etudiant;
Quelle requête utiliser pour afficher les enregistrement de la table lpecom_examens
avec le prenom et le nom de l'étudiant, uniquement quand les étudiants sont présents dans la table lpecom_etudiants ?
SELECT ex.*, et.prenom, et.nom
FROM lpecom_examens ex
INNER JOIN lpecom_etudiants et ON ex.id_etudiant = et.id_etudiant;
Quelle requête utiliser pour afficher uniquement le nom et le prenom de l'étudiant avec l'id : 30 avec la moyenne de ses deux examens dans une colonne moyenne ?
SELECT et.prenom, et.nom, AVG(ex.note) as moyenne
FROM lpecom_examens ex
INNER JOIN lpecom_etudiants et ON ex.id_etudiant = et.id_etudiant
WHERE et.id_etudiant = 30;
Quelle requête utiliser pour afficher les 3 meilleures examens, du meilleur au moins bon, avec le prenom et le nom de l'étudiant associé ?
SELECT *
FROM lpecom_examens ex
INNER JOIN lpecom_etudiants et ON ex.id_etudiant = et.id_etudiant
ORDER BY ex.note DESC
LIMIT 3;
Ci-après les trois tables à utiliser pour la troisième partie des exercices. Pour cette nouvelle partie d'exercices, il est préférable de ne pas utiliser la console pour s'entrainer à comprendre les requêtes.
id | nom | prenom | sexe | nation |
---|---|---|---|---|
16 | Scott | Ridley | 0 | uk |
22 | Aronofsky | Darren | 0 | us |
47 | Jenkins | Patty | 1 | us |
66 | Ritchie | Guy | 0 | uk |
id | nom | id_realisateur |
---|---|---|
121 | Requiem for a Dream | 22 |
546 | Gladiator | 16 |
666 | Fight Club | 61 |
775 | Blade Runner | 16 |
984 | Seul sur Mars | 16 |
986 | Black Swan | 22 |
987 | Wonder Woman | 47 |
988 | The Tomorrow Man | 85 |
id | id_film | note |
---|---|---|
1 | 546 | 4.5 |
2 | 546 | 2.5 |
3 | 775 | 5 |
4 | 984 | 3.5 |
5 | 987 | 3.1 |
6 | 666 | 4.2 |
7 | 986 | 3 |
8 | 986 | 4.3 |
9 | 121 | 1 |
Quel est le résultat de la requête ci-dessous ?
SQLSELECT id, prenom, nom
FROM lpecom_realisateurs
WHERE nation = "us"
AND sexe = 1;
id | prenom | nom |
---|---|---|
47 | Patty | Jenkins |
Quel est le résultat de la requête ci-dessous ?
SQLSELECT *
FROM lpecom_realisateurs
WHERE sexe = "0"
ORDER BY nom DESC
LIMIT 1;
id | nom | prenom | sexe | nation |
---|---|---|---|---|
16 | Scott | Ridley | 0 | uk |
Quel est le résultat de la requête ci-dessous ?
SQLSELECT f.id, f.nom AS film, r.prenom, r.nom
FROM lpecom_films f
INNER JOIN lpecom_realisateurs r ON f.id_realisateur = r.id
ORDER BY f.id ASC;
id | film | prenom | nom |
---|---|---|---|
121 | Requiem for a Dream | Darren | Aronofsky |
546 | Gladiator | Ridley | Scott |
775 | Blade Runner | Ridley | Scott |
984 | Seul sur Mars | Ridley | Scott |
986 | Black Swan | Darren | Aronofsky |
987 | Wonder Woman | Patty | Jenkins |
Quel est le résultat de la requête ci-dessous ?
SQLSELECT f.id, f.nom AS film, r.prenom, r.nom
FROM lpecom_films f
LEFT JOIN lpecom_realisateurs r ON f.id_realisateur = r.id
ORDER BY f.id ASC;
id | film | prenom | nom |
---|---|---|---|
121 | Requiem for a Dream | Darren | Aronofsky |
546 | Gladiator | Ridley | Scott |
666 | Fight Club | ||
775 | Blade Runner | Ridley | Scott |
984 | Seul sur Mars | Ridley | Scott |
986 | Black Swan | Darren | Aronofsky |
987 | Wonder Woman | Patty | Jenkins |
988 | The Tomorrow Man |
Quel est le résultat de la requête ci-dessous ?
SQLSELECT f.id, f.nom, fn.note
FROM lpecom_films f
LEFT JOIN lpecom_films_notes fn ON f.id = fn.id_film
ORDER BY f.id ASC;
id | nom | note |
---|---|---|
121 | Requiem for a Dream | 1 |
546 | Gladiator | 4.5 |
546 | Gladiator | 2.5 |
666 | Fight Club | 4.2 |
775 | Blade Runner | 5 |
984 | Seul sur Mars | 3.5 |
986 | Black Swan | 4.3 |
986 | Black Swan | 3 |
987 | Wonder Woman | 3.1 |
988 | The Tomorrow Man |
Quel est le résultat de la requête ci-dessous ?
SQLSELECT f.nom, r.prenom AS realisateur_prenom, r.nom AS realisateur_nom, AVG(fn.note) AS moyenne_note
FROM lpecom_films f
INNER JOIN lpecom_realisateurs r ON f.id_realisateur = r.id
INNER JOIN lpecom_films_notes fn ON f.id = fn.id_film
WHERE f.id = 546;
nom | realisateur_prenom | realisateur_nom | moyenne_note |
---|---|---|---|
Gladiator | Ridley | Scott | 3.5 |
Quel est le résultat de la requête ci-dessous ?
SQLSELECT r.nation, AVG(fn.note) AS moyenne_note
FROM lpecom_films f
INNER JOIN lpecom_realisateurs r ON f.id_realisateur = r.id
INNER JOIN lpecom_films_notes fn ON f.id = fn.id_film
WHERE r.nation = "us";
La question pourrait être : Quelle est la moyenne des notes pour les films avec un réalisateur américain ?
nation | moyenne_note |
---|---|
us | 2.85 |
Quel est le résultat de la requête ci-dessous ?
SQLSELECT r.nation, MAX(fn.note) AS max_note
FROM lpecom_films f
INNER JOIN lpecom_realisateurs r ON f.id_realisateur = r.id
INNER JOIN lpecom_films_notes fn ON f.id = fn.id_film
WHERE r.nation = "uk";
nation | max_note |
---|---|
uk | 5 |
Ci-après les trois tables à utiliser pour la quatrième partie des exercices. Dans les tableaux, il y a seulement un extrait aléatoire des données, donc toutes les lignes des tables ne sont pas listées. Dernier point, dans la table lpecom_cities
, il y a uniquement les villes de la région Île-de-France. Pour cette nouvelle partie d'exercices, vous pouvez bien évidemment utiliser la console afin de tester vos requêtes.
id | department_code | insee_code | zip_code | name | gps_lat | gps_lng |
---|---|---|---|---|---|---|
31315 | 78 | 78418 | 78360 | Montesson | 48.91210265306121 | 2.14510367346939 |
35142 | 91 | 91136 | 91160 | Champlan | 48.70458119402984 | 2.27765791044776 |
35241 | 91 | 91521 | 91130 | Ris-Orangis | 48.64168343749999 | 2.40548046875000 |
29906 | 75 | 75056 | 75007 | Paris | 48.85433450000001 | 2.31340290000000 |
35412 | 94 | 94071 | 94370 | Sucy-en-Brie | 48.76892872340424 | 2.53322074468085 |
id | region_code | code | name | slug |
---|---|---|---|---|
81 | 32 | 80 | Somme | somme |
58 | 44 | 57 | Moselle | moselle |
19 | 75 | 19 | Corrèze | correze |
63 | 32 | 62 | Pas-de-Calais | pas de calais |
75 | 84 | 74 | Haute-Savoie | haute savoie |
id | code | name | slug |
---|---|---|---|
12 | 52 | Pays de la Loire | pays de la loire |
15 | 76 | Occitanie | occitanie |
3 | 03 | Guyane | guyane |
17 | 93 | Provence-Alpes-Côte d'Azur | provence alpes cote dazur |
16 | 84 | Auvergne-Rhône-Alpes | auvergne rhone alpes |
Quelle requête utiliser pour retrouver la ville qui possède les coordonnées GPS suivantes : 48.66913724637683, 1.87586057971015 ?
SELECT * FROM lpecom_cities WHERE gps_lat = 48.66913724637683 AND gps_lng = 1.87586057971015;
Sans jointure, quelle requête utiliser pour calculer le nombre de villes que compte le département de l'Essonne ?
SELECT COUNT(*) FROM lpecom_cities WHERE department_code = 91;
Sans jointure, quelle requête utiliser pour calculer le nombre de villes en Île-de-France se terminant par "-le-Roi" ?
SELECT COUNT(*) FROM lpecom_cities WHERE name LIKE "%-le-Roi";
Combien de villes possèdent le code postal (zip_code
) 77320 ? Renommez la colonne de résultat n_cities
.
SELECT COUNT(*) as n_cities FROM lpecom_cities WHERE zip_code = 77320;
Sans jointure, quelle requête utiliser pour calculer le nombre de villes commençant par "Saint-" en Seine-et-Marne ?
SELECT COUNT(*) FROM lpecom_cities WHERE name LIKE "SAINT-%" AND department_code = 77;
Quelles villes possèdent un code postal (zip_code
) compris entre 77210 et 77810 ?
SELECT * FROM lpecom_cities WHERE zip_code BETWEEN 77210 AND 77810;
Sans jointure, quelles sont les deux villes de Seine-et-Marne à avoir le code postal (zip_code
) le plus grand ?
SELECT * FROM lpecom_cities WHERE department_code = 77 ORDER BY zip_code DESC LIMIT 2;
Quel est le code postal (zip_code
) le plus grand de la table lpecom_cities
?
SELECT MAX(zip_code) FROM lpecom_cities;
Avec un seul WHERE
et aucun OR
, quelle est la requête permettant d'afficher les départements des régions ayant le code suivant : 75, 27, 53, 84 et 93 ? Le résultat doit afficher le nom du département ainsi que le nom et le slug de la région associée.
SELECT d.name AS departement, r.name AS region, d.slug
FROM lpecom_departments d
INNER JOIN lpecom_regions r ON (d.region_code = r.code)
WHERE d.region_code IN (75, 27, 53, 84, 93);
Point important, il sera sans doute nécessaire d'utiliser AS
pour obtenir le résultat souhaité.
Quelle requête utiliser pour obtenir en résultat, les noms de la région, du département et de chaque ville du département ayant pour code
77 ?
SELECT r.name as reg, d.name as dep, c.name as ville
FROM lpecom_cities c
INNER JOIN lpecom_departments d ON (c.department_code = d.code)
INNER JOIN lpecom_regions r ON (d.region_code = r.code)
WHERE d.code = 77;
Ci-après les deux tables à utiliser pour la cinquième partie des exercices. Sujet d'actualité des années 2020 et 2021, la pandémie du COVID-19 va être au coeur de notre sujet pour cette nouvelle partie d'exercices. Nous utiliserons les tables lpecom_covid
et lpecom_regions
. La table lpecom_covid
liste le nombre quotidien de personnes ayant reçu au moins une dose, par date d'injection, par région. Les colonnes n_cum_dose1
et n_cum_dose2
s'occupent de cumuler le nombre d'injection. Les colonnes couv_dose1
et couv_dose2
calculent la couverture vaccinale des régions chaque jour.
Dans les tableaux, seul un extrait des données est affiché, donc toutes les lignes des tables ne sont pas listées. Pour cette nouvelle partie d'exercices, vous pouvez bien évidemment utiliser la console afin de tester vos requêtes.
id | id_region | jour | n_dose1 | n_dose2 | n_cum_dose1 | n_cum_dose2 | couv_dose1 | couv_dose2 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
404 | 04 | 2021-04-06 | 676 | 633 | 40066 | 22082 | 4.70 | 2.60 |
202 | 02 | 2021-04-06 | 615 | 104 | 18330 | 5236 | 5.10 | 1.50 |
303 | 03 | 2021-04-06 | 301 | 300 | 10572 | 5199 | 3.60 | 1.80 |
505 | 06 | 2021-04-06 | 125 | 184 | 10236 | 4781 | 3.70 | 1.70 |
101 | 01 | 2021-04-06 | 227 | 166 | 10503 | 4027 | 2.80 | 1.10 |
id | code | name | slug |
---|---|---|---|
18 | 94 | Corse | corse |
19 | COM | Collectivités d'Outre-Mer | collectivites doutre mer |
7 | 24 | Centre-Val de Loire | centre val de loire |
11 | 44 | Grand Est | grand est |
14 | 75 | Nouvelle-Aquitaine | nouvelle aquitaine |
Quelle requête utiliser pour afficher toutes les données de vaccination uniquement pour le 1er avril 2021 ?
SELECT c.*
FROM lpecom_covid c
WHERE jour = '2021-04-01';
Quelle requête utiliser pour afficher toutes les données de vaccination uniquement pour le 1er avril 2021 avec le nom de la région concernée ?
SELECT r.name, c.*
FROM lpecom_covid c
INNER JOIN lpecom_regions r ON c.id_region = r.code
WHERE jour = '2021-04-01';
Quelle requête utiliser pour afficher le nombre au cumulé de vaccination première dose toutes régions en 2020 ? Proposez également une solution pour les vaccination deuxième dose.
SELECT SUM(n_dose1)
FROM lpecom_covid c
WHERE jour <= '2020-12-31';
SQL
SELECT SUM(n_dose2)
FROM lpecom_covid c
WHERE jour <= '2020-12-31';
Quelle requête SQL utiliser pour afficher le nombre au cumulé de vaccination première dose pour la région avec le code 93
uniquement pour le mois de mars 2021 ?
SELECT SUM(n_dose1)
FROM lpecom_covid c
WHERE id_region = '93'
AND jour BETWEEN '2021-03-01' AND '2021-03-31';
Quelle requête utiliser pour afficher le nombre au cumulé de vaccination deuxième dose pour la région avec le code 11
uniquement pour le mois de mars 2021 ?
SELECT SUM(n_dose2)
FROM lpecom_covid c
WHERE id_region = '11'
AND jour BETWEEN '2021-03-01' AND '2021-03-31';
Quelle requête SQL utiliser pour afficher le record de vaccination première dose en une seule journée ? Avec une deuxième requête, afficher les informations de la région concernée, dont son nom, ainsi que le jour du record.
SELECT MAX(n_dose1)
FROM lpecom_covid c;
SQL
SELECT c.*, r.name
FROM lpecom_covid c
INNER JOIN lpecom_regions r ON c.id_region = r.code
WHERE c.n_dose1 >= 56661;
Quelle requête utiliser pour afficher le record de vaccination deuxième dose en une seule journée ? Avec une deuxième requête, afficher les informations de la région concernée, dont son nom, ainsi que le jour du record.
SELECT MAX(n_dose2)
FROM lpecom_covid c;
SQL
SELECT c.*, r.name
FROM lpecom_covid c
INNER JOIN lpecom_regions r ON c.id_region = r.code
WHERE c.n_dose2 >= 21524;
Quelles requêtes permettent de connaitre quelle région possède la plus grande couverture de vaccination avec une dose et deux doses ? Vous aurez besoin de 4 requêtes pour répondre aux deux questions. Vous aurez besoin du résultat de la première requête pour la deuxième.
SELECT MAX(couv_dose1)
FROM lpecom_covid c;
SQL
SELECT c.*, r.name
FROM lpecom_covid c
INNER JOIN lpecom_regions r ON c.id_region = r.code
WHERE c.couv_dose1 >= 19.7;
SELECT MAX(couv_dose2)
FROM lpecom_covid c;
SQL
SELECT c.*, r.name
FROM lpecom_covid c
INNER JOIN lpecom_regions r ON c.id_region = r.code
WHERE c.couv_dose2 >= 8;
Quelle requête utiliser pour afficher le nom de la région qui a le plus faible taux de couverture de vaccination avec une dose ? Vous aurez besoin de 2 requêtes pour répondre à la question.
SELECT MIN(c.couv_dose1)
FROM lpecom_covid c
WHERE c.jour = '2021-04-06';
SQL
SELECT c.*, r.name
FROM lpecom_covid c
INNER JOIN lpecom_regions r ON c.id_region = r.code
WHERE c.jour = '2021-04-06'
AND c.couv_dose1 <= 2.80;
Quelle requête utiliser pour calculer la couverture moyenne entre les différentes régions à la date la plus récente, pour les vaccinations une et deux doses ? Vous renommez les colonnes de résultats : couverture_dose1_avg
et couverture_dose2_avg
.
SELECT AVG(c.couv_dose1) AS couverture_dose1_avg, AVG(c.couv_dose2) AS couverture_dose2_avg
FROM lpecom_covid c
WHERE c.jour = '2021-04-06';
Quelle requête utiliser pour afficher les données de vaccination des régions (avec leur nom) qui possèdent une couveture vaccinale supérieure à 15 % pour la première dose et supérieure à 5 % pour la deuxième dose ?
SELECT c.*, r.name
FROM lpecom_covid c
INNER JOIN lpecom_regions r ON c.id_region = r.code
WHERE c.couv_dose1 >= 15
AND c.couv_dose2 >= 5
AND c.jour = '2021-04-06';
Dans cette sixième partie d'exercices, nous nous intéresserons toujours au même sujet qui nous tient tous en haleine : le COVID-19. Dans cette nouvelle partie, nous travaillerons sur les différents types de vaccins. Nous utiliserons les tables lpecom_covid_vaccin
, lpecom_covid_vaccin_type
et lpecom_departments
. La table lpecom_covid_vaccin
liste le nombre quotidien de personnes ayant reçu au moins une dose, par date d'injection, par département. Il y a uniquement les données pour les différents départements de la région Ile-de-France. Les colonnes n_cum_dose1
et n_cum_dose2
s'occupent de cumuler le nombre d'injection.
La table lpecom_covid_vaccin_type
liste les différents types de vaccins utilisés pour les injections.
Dans les tableaux, seul un extrait des données est affiché, donc toutes les lignes des tables ne sont pas listées. Pour rappel, il y a uniquement les données pour les différents départements de la région Ile-de-France. Pour cette nouvelle partie d'exercices, vous pouvez bien évidemment utiliser la console afin de tester vos requêtes.
id | dep_code | vaccin | jour | n_dose1 | n_dose2 | n_cum_dose1 | n_cum_dose2 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
2526 | 75 | 0 | 2021-04-06 | 5273 | 3457 | 370829 | 116607 |
102 | 75 | 1 | 2021-04-06 | 4114 | 3384 | 240541 | 109520 |
203 | 75 | 2 | 2021-04-06 | 3 | 70 | 7579 | 6946 |
304 | 75 | 3 | 2021-04-06 | 1156 | 3 | 122709 | 141 |
2627 | 77 | 0 | 2021-04-06 | 2626 | 1915 | 142547 | 44880 |
id | nom |
---|---|
0 | Tous vaccins |
1 | COMIRNATY Pfizer/BioNTech |
2 | Moderna |
3 | AstraZeneka |
id | region_code | code | name | slug |
---|---|---|---|---|
36 | 53 | 35 | Ille-et-Vilaine | ille et vilaine |
38 | 24 | 37 | Indre-et-Loire | indre et loire |
60 | 32 | 59 | Nord | nord |
55 | 44 | 54 | Meurthe-et-Moselle | meurthe et moselle |
69 | 44 | 68 | Haut-Rhin | haut rhin |
Sans jointure, quelle requête SQL utiliser pour afficher toutes les données de vaccination du 14 février 2021 uniquement, pour le département de Seine-et-Marne (77) ?
SELECT *
FROM lpecom_covid_vaccin v
WHERE v.jour = '2021-02-14'
AND v.dep_code = 77;
Sans jointure, quelle requête SQL utiliser pour afficher le cumul de toutes les données de vaccination pour tous les vaccins du 14 février 2021 uniquement, pour les départements de l'Essonne (91) et de la Seine-et-Marne (77) ?
SELECT *
FROM lpecom_covid_vaccin v
WHERE v.jour = '2021-02-14'
AND v.dep_code IN (77, 91)
AND v.vaccin = 0;
Sans jointure, quelle requête utiliser pour afficher la somme des vaccinations première dose réalisées uniquement avec le vaccin AstraZeneka pour le mois de février 2021 pour le département de la Seine-et-Marne (77) ?
SELECT SUM(v.n_dose1)
FROM lpecom_covid_vaccin v
WHERE v.dep_code = 77
AND v.jour BETWEEN '2021-02-01' AND '2021-02-31'
AND v.vaccin = 3;
Sans jointure, quelle requête utiliser pour afficher la somme des vaccinations deuxième dose réalisées avec le vaccin AstraZeneka ou Moderna pour le mois de mars 2021 pour le département de la Seine-et-Marne (77) ?
SELECT SUM(v.n_dose2)
FROM lpecom_covid_vaccin v
WHERE v.dep_code = 77
AND v.jour BETWEEN '2021-03-01' AND '2021-03-31'
AND v.vaccin IN (2, 3);
Sans jointure, quelle requête utiliser pour afficher le record de vaccination première dose avec un type de vaccin en une seule journée ? Avec une deuxième requête qui exploitera une jointure, afficher toutes les informations possibles pour cette journée record et sur le type de vaccin.
Réponse le 2021-03-12 et AstraZeneka.
SQLSELECT MAX(v.n_dose1)
FROM lpecom_covid_vaccin v
WHERE v.vaccin != 0;
SQL
SELECT *
FROM lpecom_covid_vaccin v
INNER JOIN lpecom_covid_vaccin_type t ON t.id = v.vaccin
WHERE v.vaccin != 0
AND v.n_dose1 >= 7494;
Sans jointure, quelle requête utiliser pour afficher le record de vaccination deuxième dose avec un type de vaccin en une seule journée ? Avec une deuxième requête qui exploitera deux jointures, afficher toutes les informations possibles pour cette journée record, sur le type de vaccin et sur le département.
Réponse le 2021-04-02 et Pfizer.
SQLSELECT MAX(v.n_dose2)
FROM lpecom_covid_vaccin v
WHERE v.vaccin != 0;
SQL
SELECT *
FROM lpecom_covid_vaccin v
INNER JOIN lpecom_covid_vaccin_type t ON t.id = v.vaccin
INNER JOIN lpecom_departments d ON d.code = v.dep_code
WHERE v.vaccin != 0
AND v.n_dose2 >= 5046;
Quelle requête permet de savoir quel département possède le plus grand nombre d'injections première dose pour le vaccin AstraZeneka ? Avec une deuxième requête, afficher uniquement les colonnes suivantes :
SELECT MAX(v.n_cum_dose1)
FROM lpecom_covid_vaccin v
INNER JOIN lpecom_covid_vaccin_type t ON t.id = v.vaccin
INNER JOIN lpecom_departments d ON d.code = v.dep_code
WHERE jour = '2021-04-06'
AND v.vaccin = 3;
SQL
SELECT v.jour, t.nom, v.n_cum_dose1, d.code, d.name
FROM lpecom_covid_vaccin v
INNER JOIN lpecom_covid_vaccin_type t ON t.id = v.vaccin
INNER JOIN lpecom_departments d ON d.code = v.dep_code
WHERE jour = '2021-04-06'
AND v.vaccin = 3
AND v.n_cum_dose1 >= 122709;
Quelle requête permet de savoir quel département a eu le moins de vaccinations première dose avec le vaccin COMIRNATY Pfizer/BioNTech ? Avec une deuxième requête, afficher uniquement les colonnes suivantes :
SELECT MIN(v.n_cum_dose1)
FROM lpecom_covid_vaccin v
INNER JOIN lpecom_covid_vaccin_type t ON t.id = v.vaccin
INNER JOIN lpecom_departments d ON d.code = v.dep_code
WHERE jour = '2021-04-06'
AND vaccin = 1;
SQL
SELECT v.jour, t.nom, v.n_cum_dose1, d.code, d.name
FROM lpecom_covid_vaccin v
INNER JOIN lpecom_covid_vaccin_type t ON t.id = v.vaccin
INNER JOIN lpecom_departments d ON d.code = v.dep_code
WHERE jour = '2021-04-06'
AND v.vaccin = 1
AND v.n_cum_dose1 <= 90832;
Quelle requête permet de connaître la moyenne de vaccinations première dose dans tous les départements pour le vaccin Moderna ? Renommer la colonne de résultat avec avg_moderna
.
SELECT AVG(n_cum_dose1) AS avg_moderna
FROM lpecom_covid_vaccin v
INNER JOIN lpecom_covid_vaccin_type t ON t.id = v.vaccin
INNER JOIN lpecom_departments d ON d.code = v.dep_code
WHERE v.jour = '2021-04-06'
AND v.vaccin = 2;
Quelle requête utiliser pour afficher les départements (avec leur nom) qui possèdent un nombre d'injections deuxième dose avec le vaccin Moderna supérieur à 9000 ou un nombre d'injections première dose avec le vaccin COMIRNATY Pfizer/BioNTech supérieur à 120000 ? Vous aurez besoin de deux jointures.
SELECT v.jour, t.nom, v.n_cum_dose1, d.code, d.name
FROM lpecom_covid_vaccin v
INNER JOIN lpecom_covid_vaccin_type t ON t.id = v.vaccin
INNER JOIN lpecom_departments d ON d.code = v.dep_code
WHERE (v.jour = '2021-04-06' AND v.vaccin = 1 AND v.n_cum_dose1 > 120000)
OR (v.jour = '2021-04-06' AND v.vaccin = 2 AND v.n_cum_dose2 > 9000);
Cette nouvelle partie d'exercices concerne les professionnels de santé. Chaque professionnel santé possède un numéro unique, le code RPPS (Répertoire Partagé des Professionnels de Santé). Dans la table lpecom_rpps
, ce code unique est stocké dans la colonne id_pp_nat
. Nous utiliserons pour cette partie d'exercices 4 tables : lpecom_rpps
, lpecom_cities
, lpecom_departments
et lpecom_regions
.
La table lpecom_rpps
ne contient que les données pour les professionnels de santé de Seine-et-Marne (77).
Il est possible qu'un professionel de santé apparaisse plusieurs fois dans la table. En effet, un professionel de santé peut pratiquer dans plusieurs communes. Il y a donc des doublons sur la colonne id_pp_nat
.
id | id_pp_nat | nom | prenom | code_profession | lib_profession | code_savoir_faire | lib_savoir_faire | code_postal |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
5898 | 810000653849 | TRAN KHAI | HOAN | 10 | Médecin | SM53 | Spécialiste en Médecine Générale | 77670 |
8586 | 810003954020 | NABI | ALI | 10 | Médecin | SM20 | Gynécologie-obstétrique | 77527 |
5027 | 810000136571 | SIMART | STEPHANE | 40 | Chirurgien-Dentiste | SCD03 | Médecine Bucco-Dentaire | 77290 |
5148 | 810101026747 | ROMIO | AXEL | 70 | Masseur-Kinésithérapeute | 77165 | ||
847 | 810001643989 | AMAMRA | ALLAOUA | 10 | Médecin | SM53 | Spécialiste en Médecine Générale | 77100 |
Quelle requête SQL utiliser pour compter, sans doublons, le nombre de professionnels de santé en Seine-et-Marne (77) ?
SELECT COUNT(DISTINCT id_pp_nat)
FROM lpecom_rpps;
Quelle requête SQL utiliser pour afficher pour tous les professionnels de santé avec le code postal 77300 les colonnes suivantes : id_pp_nat
, prenom
, nom
, code_postal
, ville
, departement
et région
. Vous aurez besoin de plusieurs jointures.
SELECT rpps.id_pp_nat, rpps.prenom, rpps.nom, rpps.code_postal, c.name as ville, d.name as departement, r.name as region
FROM lpecom_rpps rpps
INNER JOIN lpecom_cities c ON (rpps.code_postal = c.zip_code)
INNER JOIN lpecom_departments d ON (c.department_code = d.code)
INNER JOIN lpecom_regions r ON (d.region_code = r.code)
WHERE rpps.code_postal = 77300;