{"id":"informatyka-2019-maj-matura-rozszerzona/zad/3.1","paper_id":"informatyka-2019-maj-matura-rozszerzona","number":"3.1","points":1,"ptype":"true_false","subject":"informatyka","category":"matura","year":2019,"month":"maj","level":"rozszerzona","text":"Zadanie 3.1. (0-1)\nDana jest tabela PRACOWNICY.\nNr_P\nNazwisko\nImię\nStanowisko\nNr_działu\n736\nSmitko\nAlan\nurzędnik\n20\n7499\nNowak\nKazimierz\nsprzedawca\n30\n7521\nWięcek\nMariusz\nsprzedawca\n30\n7566\nJonas\nKamil\nkierownik\n20\n7654\nMartin\nLeon\nsprzedawca\n30\n7698\nBracki\nBartosz\nkierownik\n30\n7782\nCelerek\nAgnieszka\nkierownik\n10\n7788\nSkotnik\nNatalia\nanalityk\n20\n7839\nKing\nMirosława\nprezes\n10\n1.\nWynikiem zapytania\nSELECT COUNT(Stanowisko)\nFROM PRACOWNICY;\njest\nStanowisko 5\nP\nF\n2.\nWynikiem zapytania\nSELECT COUNT(Stanowisko)\nFROM PRACOWNICY\nWHERE Stanowisko <> \"kierownik\";\njest\n6\nP\nF\n3.\nWynikiem zapytania\nSELECT Stanowisko, COUNT(*)\nFROM PRACOWNICY\nGROUP BY Stanowisko;\njest\nurzędnik 1\nsprzedawca 3\nkierownik 3\nanalityk 1\nprezes 1\nP\nF\n4.\nWynikiem zapytania\nSELECT COUNT(Stanowisko)\nFROM PRACOWNICY\nWHERE Stanowisko LIKE \"*nik\";\njest\n2\nP\nF\nMIN_1R","answer":"F","answer_text":"Zadanie 3.1. (0-1)\nWymagania ogólne\nWymagania szczegółowe\nII. Wyszukiwanie, gromadzenie\ni przetwarzanie informacji z różnych źródeł;\nopracowywanie za pomocą komputera:\nrysunków, tekstów, danych liczbowych,\nmotywów, animacji, prezentacji\nmultimedialnych.\n2. Wyszukiwanie, gromadzenie,\nselekcjonowanie, przetwarzanie\ni wykorzystywanie informacji,\nwspółtworzenie zasobów w sieci,\nkorzystanie z różnych źródeł i sposobów\nzdobywania informacji.\nZdający:\n2) stosuje metody wyszukiwania\ni przetwarzania informacji w relacyjnej\nbazie danych (język SQL).\nSchemat punktowania\n1 p. - za wskazanie czterech poprawnych odpowiedzi.\n0 p. - za odpowiedź niepełną lub błędną albo za brak odpowiedzi.\nPoprawna odpowiedź\nF, P, P, F","solution":"## Poprawna odpowiedź\n\n**F, P, P, F**\n\n## Sposób 1 - analiza każdego zapytania na tabeli PRACOWNICY\n\nTabela ma **9 wierszy**. Lista stanowisk:\n- urzędnik (1): Smitko\n- sprzedawca (3): Nowak, Więcek, Martin\n- kierownik (3): Jonas, Bracki, Celerek\n- analityk (1): Skotnik\n- prezes (1): King\n\n### Stwierdzenie 1: `SELECT COUNT(Stanowisko) FROM PRACOWNICY;` → \"Stanowisko 5\"\n\n**Analiza:**\n- `COUNT(Stanowisko)` zlicza WSZYSTKIE wiersze (z niepustym Stanowisko) - to **9**, nie 5!\n- Nazwa kolumny wyniku nie jest \"Stanowisko 5\", a sam wynik to liczba 9.\n- Wartość 5 mogłaby wynikać tylko gdyby ktoś pomylił z `COUNT(DISTINCT Stanowisko)` - wtedy wynik = 5 (bo unikalnych stanowisk jest 5).\n\n**Werdykt: FAŁSZ** ✗\n\n### Stwierdzenie 2: `SELECT COUNT(Stanowisko) FROM PRACOWNICY WHERE Stanowisko <> \"kierownik\";` → 6\n\n**Analiza:**\n- WHERE Stanowisko <> \"kierownik\" → wykluczamy 3 kierowników (Jonas, Bracki, Celerek).\n- Pozostaje: 9 - 3 = **6 wierszy**.\n- COUNT zlicza pozostałe → wynik = 6 ✓\n\n**Werdykt: PRAWDA** ✓\n\n### Stwierdzenie 3: `SELECT Stanowisko, COUNT(*) FROM PRACOWNICY GROUP BY Stanowisko;` → \"urzędnik 1, sprzedawca 3, kierownik 3, analityk 1, prezes 1\"\n\n**Analiza GROUP BY:**\n| Stanowisko | COUNT(*) |\n| urzędnik | 1 |\n| sprzedawca | 3 |\n| kierownik | 3 |\n| analityk | 1 |\n| prezes | 1 |\n\nWynik dokładnie odpowiada opisowi! (kolejność wierszy w GROUP BY bez ORDER BY jest niegwarantowana, ale wartości są poprawne)\n\n**Werdykt: PRAWDA** ✓\n\n### Stwierdzenie 4: `SELECT COUNT(Stanowisko) FROM PRACOWNICY WHERE Stanowisko LIKE \"*nik\";` → 2\n\n**Analiza wzorca LIKE:**\n- W standardowym SQL znak `%` to dowolny ciąg (a `*` to NIE jest standardowy SQL - to wildcard z Access/wzorca DOS).\n- **W SQL standardowym (MySQL, PostgreSQL):** `LIKE '*nik'` szuka dokładnie napisu \"*nik\" (z literalną gwiazdką) → 0 wyników!\n- **W Access (z * jako wildcardem):** `LIKE \"*nik\"` ≈ \"%nik\" w SQL - kończące się na \"nik\". Pasują: \"urzędnik\" (1), \"analityk\"? - NIE (kończy się \"yk\"), \"kierownik\" (3 wystąpienia). Łącznie urzędnik (1) + kierownik (3) = **4 wiersze**.\n\nW żadnej interpretacji wynik nie wynosi 2.\n\n**Werdykt: FAŁSZ** ✗\n\n## Sposób 2 - weryfikacja Pythonem\n\n```python\nimport sqlite3\nconn = sqlite3.connect(':memory:')\nc = conn.cursor()\nc.execute('''CREATE TABLE PRACOWNICY (Nr_P INT, Nazwisko TEXT, Imie TEXT, Stanowisko TEXT, Nr_dzialu INT)''')\ndane = [(736,'Smitko','Alan','urzędnik',20),\n(7499,'Nowak','Kazimierz','sprzedawca',30),\n(7521,'Więcek','Mariusz','sprzedawca',30),\n(7566,'Jonas','Kamil','kierownik',20),\n(7654,'Martin','Leon','sprzedawca',30),\n(7698,'Bracki','Bartosz','kierownik',30),\n(7782,'Celerek','Agnieszka','kierownik',10),\n(7788,'Skotnik','Natalia','analityk',20),\n(7839,'King','Mirosława','prezes',10)]\nc.executemany('INSERT INTO PRACOWNICY VALUES (?,?,?,?,?)', dane)\n\nprint(c.execute('SELECT COUNT(Stanowisko) FROM PRACOWNICY').fetchone())\n# (9,) - nie 5\nprint(c.execute('SELECT COUNT(Stanowisko) FROM PRACOWNICY WHERE Stanowisko <> \"kierownik\"').fetchone())\n# (6,)\nprint(c.execute('SELECT Stanowisko, COUNT(*) FROM PRACOWNICY GROUP BY Stanowisko').fetchall())\n# [('analityk',1), ('kierownik',3), ('prezes',1), ('sprzedawca',3), ('urzędnik',1)]\nprint(c.execute('SELECT COUNT(Stanowisko) FROM PRACOWNICY WHERE Stanowisko LIKE \"%nik\"').fetchone())\n# (4,) - przy LIKE %nik (urzędnik 1 + 3 kierownik)\n\n## Reference informatyczny - SQL: COUNT, WHERE, GROUP BY, LIKE\n\n> Reference - SQL agregacja:\n> - `COUNT(*)` - liczba wierszy (włącznie z NULL).\n> - `COUNT(kolumna)` - liczba wierszy z NIE-NULL wartością w kolumnie.\n> - `COUNT(DISTINCT kolumna)` - liczba unikalnych wartości.\n> - `GROUP BY` - grupowanie wierszy, agregaty obliczane per grupa.\n> - `WHERE` - filtr przed grupowaniem (rzęd na rzędzie).\n> - `HAVING` - filtr po grupowaniu (na agregatach).\n>\n> Reference - SQL LIKE:\n> - Standard SQL: `%` = dowolny ciąg, `_` = jeden znak.\n> - `LIKE '%nik'` - kończy się na \"nik\".\n> - `LIKE 'nik%'` - zaczyna od \"nik\".\n> - `LIKE '%nik%'` - zawiera \"nik\".\n> - W MS Access: `*` zamiast `%`. W SQLite/MySQL/Postgres `*` to literalna gwiazdka!\n\n## Schemat oceniania CKE\n\n> Klucz CKE (zadanie 3.1, max 1 pkt):\n> - **1 pkt** - wszystkie 4 odpowiedzi poprawne (F, P, P, F)\n> - **0 pkt** - odpowiedź niepełna lub błędna albo brak\n\n## Dlaczego inne odpowiedzi błędne (analiza pułapek)\n\n| Stw. | Trafna ocena | Typowa pułapka prowadząca do błędnej |\n| 1 | F | Mylenie COUNT(kol) z COUNT(DISTINCT kol) - wynik 9 vs 5 |\n| 2 | P | - |\n| 3 | P | Pomylenie GROUP BY z ORDER BY (kolejność wierszy) |\n| 4 | F | Założenie, że `*` to wildcard SQL (jest `%`); też mylenie urzędnik vs kierownik vs analityk |\n\n## Typowe pułapki\n\n- **`COUNT(*)` vs `COUNT(kolumna)` vs `COUNT(DISTINCT kolumna)`** - różne zachowania!\n- **Wildcard `*` vs `%`** - `%` to standard SQL, `*` to Access (lub literalna gwiazdka w innych dialektach).\n- **`<>` to nie-równe** w SQL (alternatywnie `!=` w niektórych dialektach).\n- **GROUP BY bez ORDER BY** - kolejność wierszy w wyniku nie jest gwarantowana (ale wartości są).\n- **Polskie litery** w stanowiskach (ż, ć, ą) - kodowanie znaków może mieć znaczenie.\n\n## Złożoność obliczeniowa\n\n- COUNT i WHERE: O(n) - przegląd tabeli (z indeksem szybciej).\n- GROUP BY: O(n log n) (sortowanie) lub O(n) z hash-aggregate.\n- LIKE z prefiksem (`'nik%'`) może użyć indeksu B-tree → O(log n + k). Z `%` na początku (`%nik`) → pełny skan O(n).","image":"img/informatyka-2019-maj-matura-rozszerzona/zad-3.1.webp","solution_image":null,"topics":null,"page_from":6,"source":"ocr","answer_source":"maturazai","answer_text_source":"ocr","solution_source":"maturazai","text_source":"ocr","source_label":"Informatyka · Matura · maj 2019 (rozszerzona)","subject_label":"Informatyka","category_label":"Matura","text_html":"

Zadanie 3.1. (0-1)
Dana jest tabela PRACOWNICY.
Nr_P
Nazwisko
Imię
Stanowisko
Nr_działu
736
Smitko
Alan
urzędnik
20
7499
Nowak
Kazimierz
sprzedawca
30
7521
Więcek
Mariusz
sprzedawca
30
7566
Jonas
Kamil
kierownik
20
7654
Martin
Leon
sprzedawca
30
7698
Bracki
Bartosz
kierownik
30
7782
Celerek
Agnieszka
kierownik
10
7788
Skotnik
Natalia
analityk
20
7839
King
Mirosława
prezes
10
1.
Wynikiem zapytania
SELECT COUNT(Stanowisko)
FROM PRACOWNICY;
jest
Stanowisko 5
P
F
2.
Wynikiem zapytania
SELECT COUNT(Stanowisko)
FROM PRACOWNICY
WHERE Stanowisko <> "kierownik";
jest
6
P
F
3.
Wynikiem zapytania
SELECT Stanowisko, COUNT(*)
FROM PRACOWNICY
GROUP BY Stanowisko;
jest
urzędnik 1
sprzedawca 3
kierownik 3
analityk 1
prezes 1
P
F
4.
Wynikiem zapytania
SELECT COUNT(Stanowisko)
FROM PRACOWNICY
WHERE Stanowisko LIKE "*nik";
jest
2
P
F
MIN_1R

","answer_text_html":"

Zadanie 3.1. (0-1)
Wymagania ogólne
Wymagania szczegółowe
II. Wyszukiwanie, gromadzenie
i przetwarzanie informacji z różnych źródeł;
opracowywanie za pomocą komputera:
rysunków, tekstów, danych liczbowych,
motywów, animacji, prezentacji
multimedialnych.

\n
  1. Wyszukiwanie, gromadzenie,
\n

selekcjonowanie, przetwarzanie
i wykorzystywanie informacji,
współtworzenie zasobów w sieci,
korzystanie z różnych źródeł i sposobów
zdobywania informacji.
Zdający:

\n
  1. stosuje metody wyszukiwania
\n

i przetwarzania informacji w relacyjnej
bazie danych (język SQL).
Schemat punktowania
1 p. - za wskazanie czterech poprawnych odpowiedzi.
0 p. - za odpowiedź niepełną lub błędną albo za brak odpowiedzi.
Poprawna odpowiedź
F, P, P, F

","solutions":[{"source":"maturazai","label":"maturazai.pl (AI)","kind":"text","html":"

Poprawna odpowiedź

\n

F, P, P, F

\n

Sposób 1 - analiza każdego zapytania na tabeli PRACOWNICY

\n

Tabela ma 9 wierszy. Lista stanowisk:

\n\n
Stwierdzenie 1: SELECT COUNT(Stanowisko) FROM PRACOWNICY; → "Stanowisko 5"
\n

Analiza:

\n\n

Werdykt: FAŁSZ ✗

\n
Stwierdzenie 2: SELECT COUNT(Stanowisko) FROM PRACOWNICY WHERE Stanowisko <> "kierownik"; → 6
\n

Analiza:

\n\n

Werdykt: PRAWDA ✓

\n
Stwierdzenie 3: SELECT Stanowisko, COUNT(*) FROM PRACOWNICY GROUP BY Stanowisko; → "urzędnik 1, sprzedawca 3, kierownik 3, analityk 1, prezes 1"
\n

Analiza GROUP BY:
| Stanowisko | COUNT(*) |
| urzędnik | 1 |
| sprzedawca | 3 |
| kierownik | 3 |
| analityk | 1 |
| prezes | 1 |

\n

Wynik dokładnie odpowiada opisowi! (kolejność wierszy w GROUP BY bez ORDER BY jest niegwarantowana, ale wartości są poprawne)

\n

Werdykt: PRAWDA ✓

\n
Stwierdzenie 4: SELECT COUNT(Stanowisko) FROM PRACOWNICY WHERE Stanowisko LIKE "*nik"; → 2
\n

Analiza wzorca LIKE:

\n\n

W żadnej interpretacji wynik nie wynosi 2.

\n

Werdykt: FAŁSZ ✗

\n

Sposób 2 - weryfikacja Pythonem

\n

```python
import sqlite3
conn = sqlite3.connect(':memory:')
c = conn.cursor()
c.execute('''CREATE TABLE PRACOWNICY (Nr_P INT, Nazwisko TEXT, Imie TEXT, Stanowisko TEXT, Nr_dzialu INT)''')
dane = [(736,'Smitko','Alan','urzędnik',20),
(7499,'Nowak','Kazimierz','sprzedawca',30),
(7521,'Więcek','Mariusz','sprzedawca',30),
(7566,'Jonas','Kamil','kierownik',20),
(7654,'Martin','Leon','sprzedawca',30),
(7698,'Bracki','Bartosz','kierownik',30),
(7782,'Celerek','Agnieszka','kierownik',10),
(7788,'Skotnik','Natalia','analityk',20),
(7839,'King','Mirosława','prezes',10)]
c.executemany('INSERT INTO PRACOWNICY VALUES (?,?,?,?,?)', dane)

\n

print(c.execute('SELECT COUNT(Stanowisko) FROM PRACOWNICY').fetchone())

\n

(9,) - nie 5

\n

print(c.execute('SELECT COUNT(Stanowisko) FROM PRACOWNICY WHERE Stanowisko <> "kierownik"').fetchone())

\n

(6,)

\n

print(c.execute('SELECT Stanowisko, COUNT(*) FROM PRACOWNICY GROUP BY Stanowisko').fetchall())

\n

[('analityk',1), ('kierownik',3), ('prezes',1), ('sprzedawca',3), ('urzędnik',1)]

\n

print(c.execute('SELECT COUNT(Stanowisko) FROM PRACOWNICY WHERE Stanowisko LIKE "%nik"').fetchone())

\n

(4,) - przy LIKE %nik (urzędnik 1 + 3 kierownik)

\n

Reference informatyczny - SQL: COUNT, WHERE, GROUP BY, LIKE

\n
Reference - SQL agregacja:
- COUNT(*) - liczba wierszy (włącznie z NULL).
- COUNT(kolumna) - liczba wierszy z NIE-NULL wartością w kolumnie.
- COUNT(DISTINCT kolumna) - liczba unikalnych wartości.
- GROUP BY - grupowanie wierszy, agregaty obliczane per grupa.
- WHERE - filtr przed grupowaniem (rzęd na rzędzie).
- HAVING - filtr po grupowaniu (na agregatach).

Reference - SQL LIKE:
- Standard SQL: % = dowolny ciąg, _ = jeden znak.
- LIKE '%nik' - kończy się na "nik".
- LIKE 'nik%' - zaczyna od "nik".
- LIKE '%nik%' - zawiera "nik".
- W MS Access: zamiast %. W SQLite/MySQL/Postgres to literalna gwiazdka!
\n

Schemat oceniania CKE

\n
Klucz CKE (zadanie 3.1, max 1 pkt):
- 1 pkt - wszystkie 4 odpowiedzi poprawne (F, P, P, F)
- 0 pkt - odpowiedź niepełna lub błędna albo brak
\n

Dlaczego inne odpowiedzi błędne (analiza pułapek)

\n

| Stw. | Trafna ocena | Typowa pułapka prowadząca do błędnej |
| 1 | F | Mylenie COUNT(kol) z COUNT(DISTINCT kol) - wynik 9 vs 5 |
| 2 | P | - |
| 3 | P | Pomylenie GROUP BY z ORDER BY (kolejność wierszy) |
| 4 | F | Założenie, że * to wildcard SQL (jest %); też mylenie urzędnik vs kierownik vs analityk |

\n

Typowe pułapki

\n\n

Złożoność obliczeniowa

\n"}]}