{"id":"informatyka-2026-maj-matura-rozszerzona/zad/8","paper_id":"informatyka-2026-maj-matura-rozszerzona","number":"8","points":9,"ptype":"open","subject":"informatyka","category":"matura","year":2026,"month":"maj","level":"rozszerzona","text":"Zadanie 8. Sieć sklepów\nW trzech plikach tekstowych o nazwach klienci.txt, transakcje.txt,\nopis_transakcji.txt zapisano dane o sprzedaży towarów w pewnej sieci sklepów\nw porach wieczornych pierwszych dni miesiąca. Dane obejmują informacje od 1. do 3. dnia\nmiesiąca w miesiącach od stycznia do czerwca 2025 roku w godzinach od 22:00 do 23:59.\nPierwszy wiersz każdego z plików jest wierszem nagłówkowym, a dane w wierszach\nrozdzielono tabulatorami.\nPlik klienci.txt zawiera informacje na temat zarejestrowanych klientów sieci sklepów.\nW każdym wierszu zapisano:\nIdKlienta - unikatowy identyfikator klienta (liczba całkowita)\nImie\n- imię klienta (tekst do 20 znaków)\nNazwisko - nazwisko klienta (tekst do 20 znaków)\nPlec\n- płeć klienta (znak K lub M).\nPrzykład:\nIdKlienta Imie\nNazwisko\nPlec\n1\nZofia\nSawicka\nK\n2\nZuzanna\nChmiel\nK\n3\nHanna\nSokolowska\nK\nPlik transakcje.txt zawiera informacje o dokonanych transakcjach. W każdym wierszu\nzapisano:\nIdTransakcji\n- unikatowy identyfikator transakcji (uwaga: identyfikatory nie są\nnadane chronologicznie - nie są kolejnymi numerami transakcji)\nDataTransakcji - datę transakcji (dd.mm.rrrr)\nIdKlienta\n- identyfikator klienta, który dokonał transakcji\nIdSklepu\n- identyfikator sklepu, w którym dokonano transakcji\nIdSprzedawcy\n- identyfikator sprzedawcy, który obsługiwał klienta przy kasie;\njeśli klient korzystał z kasy samoobsługowej, pole jest puste\n(brak danych).\nPrzykład:\nIdTransakcji DataTransakcji\nIdKlienta IdSklepu IdSprzedawcy\n1\n01.01.2025\n1814\n12\n160\n2\n01.02.2025\n550\n4\n125\n3\n01.03.2025\n1408\n16\n65\n4\n01.04.2025\n1146\n14\n33\n5\n01.05.2025\n630\n9\n6\n01.06.2025\n1011\n12\n120\nPlik o nazwie opis_transakcji.txt zawiera informacje o produktach zakupionych\nw danej transakcji. W każdym wierszu zapisano:\nIdTransakcji - identyfikator transakcji (uwaga: identyfikatory mogą się powtarzać)\nIdProduktu\n- identyfikator zakupionego produktu\nCena\n- cena jednostkowa zakupionego produktu\nLiczba\n- liczba określająca, ile sztuk danego produktu zakupiono.\nMINP-R0_100\nPrzykład:\nIdTransakcji IdProduktu Cena\nLiczba\n485\n78\n5,66\n11\n104\n87\n7\n4\n104\n84\n2\n5\n246\n42\n7,0\n15\nZ wykorzystaniem danych zawartych w podanych plikach oraz dostępnych narzędzi\ninformatycznych podaj odpowiedzi do zadań 8.1.-8.4. Odpowiedzi zapisz w pliku\nwyniki8.txt, a każdą z nich poprzedź numerem odpowiedniego zadania.","answer":null,"answer_text":"0\n0","solution":"Odpowiedź: **8.1.** **Marcelino Kruk** **8.2.** **K – 689 i M – 651** **8.3.** **28 sklepów**, kwota **19 443,29** **8.4.** **14, styczeń** — sprzedawca o `IdSprzedawcy` 14, w styczniu. **8.5.** Przykładowe rozwiązanie z klucza CKE: ```sql SELECT Produkty.IdProduktu, Nazwa FROM Opis_transakcji JOIN Produkty ON Opis_transakcji.IdProduktu = Produkty.IdProduktu JOIN Kategorie ON Kategorie.IdKategorii = Produkty.IdKategorii WHERE NazwaKategorii = 'spozywcze' AND Opis LIKE '%do ekspresu kolbowego%'; ```\n\nTreść zadania (CKE)\n\nModel danych\n\n```\nklienci (IdKlienta, Imie, Nazwisko, Plec)\n│ 1\n│\n│ n\ntransakcje (IdTransakcji, DataTransakcji, IdKlienta, IdSklepu, IdSprzedawcy)\n│ 1\n│\n│ n\nopis_transakcji (IdTransakcji, IdProduktu, Cena, Liczba)\n```\n\nWartość transakcji to SUM(Cena * Liczba) po wierszach z opis_transakcji.\n\nZapytania do podpunktów 8.1–8.4\n\n```sql\n-- 8.1 klient z największą liczbą transakcji\nSELECT k.Imie, k.Nazwisko, COUNT(*) AS ile\nFROM transakcje t JOIN klienci k ON k.IdKlienta = t.IdKlienta\nGROUP BY k.IdKlienta ORDER BY ile DESC LIMIT 1;\n\n-- 8.2 klienci bez żadnej transakcji, wg płci\nSELECT Plec, COUNT(*)\nFROM klienci\nWHERE IdKlienta NOT IN (SELECT IdKlienta FROM transakcje)\nGROUP BY Plec;\n\n-- 8.3 kasy samoobsługowe: liczba sklepów i łączna kwota\nSELECT COUNT(DISTINCT t.IdSklepu), SUM(o.Cena * o.Liczba)\nFROM transakcje t JOIN opis_transakcji o ON o.IdTransakcji = t.IdTransakcji\nWHERE t.IdSprzedawcy IS NULL;\n\n-- 8.4 sprzedawca w największej liczbie różnych sklepów w jednym miesiącu\nSELECT IdSprzedawcy, MONTH(DataTransakcji) AS m,\nCOUNT(DISTINCT IdSklepu) AS sklepy\nFROM transakcje\nWHERE IdSprzedawcy IS NOT NULL\nGROUP BY IdSprzedawcy, m\nORDER BY sklepy DESC LIMIT 1;\n```\n\nTrzy konstrukcje SQL, które to zadanie sprawdza\n\nKonstrukcja | Po co tutaj\nCOUNT(DISTINCT …) | liczenie różnych sklepów, nie transakcji (8.3, 8.4)\nNOT IN / LEFT JOIN … IS NULL | klienci bez transakcji (8.2)\nLIKE '%fragment%' | dopasowanie fragmentu tekstu (8.5)\n\nPunktacja CKE\n\n- 8.1. 1 pkt · 8.2. 2 pkt · 8.3. 2 pkt · 8.4. 2 pkt.\n- 8.5. 2 pkt — 1 pkt za wybór pól i połączenie tabel, 1 pkt za warunki wyszukiwania.\n- Razem: 9 pkt.\n\nTypowy błąd: **8.2 — pytanie jest o klientów, których NIE MA w transakcjach.** To różnica zbiorów, nie filtr po tabeli transakcji. Trzeba wziąć wszystkich z `klienci.txt` i odjąć tych, którzy wystąpili w `transakcje.txt`, a dopiero potem policzyć wg płci. Liczenie „klientów z zerową liczbą transakcji\" wprost w tabeli transakcji da 0, bo tacy klienci w ogóle się w niej nie pojawiają. **8.3 — puste pole `IdSprzedawcy` oznacza kasę samoobsługową.** Warunek to `IdSprzedawcy IS NULL` (albo pusty łańcuch po imporcie z pliku), a nie jakaś konkretna wartość. Kwotę trzeba policzyć jako `SUM(Cena * Liczba)` po złączeniu z `opis_transakcji` — nie samą `SUM(Cena)`, bo klient kupował po kilka sztuk. **8.4 — „w największej liczbie RÓŻNYCH sklepów\" wymaga `COUNT(DISTINCT IdSklepu)`.** Bez `DISTINCT` policzysz transakcje, nie sklepy, i wyjdzie inny sprzedawca. Grupowanie musi być po **sprzedawcy i miesiącu** naraz. **8.5 — słowo „zakupione\" jest istotne.** Zapytanie musi wychodzić od `Opis_transakcji` (albo tam dołączać), bo pytamy tylko o produkty, które faktycznie ktoś kupił. Sam `JOIN` tabel `Produkty` i `Kategorie` wypisałby cały katalog. Drugi wymóg to `LIKE` z **procentami po obu stronach** — fragment ma być *zawarty* w opisie, niekoniecznie na początku.","image":"img/informatyka-2026-maj-matura-rozszerzona/zad-8.webp","solution_image":null,"topics":"bazy danych, SQL, JOIN, LIKE, analiza transakcji","page_from":18,"source":"ocr","answer_source":null,"answer_text_source":"ocr","solution_source":"maturaonline","text_source":"ocr","source_label":"Informatyka · Matura · maj 2026 (rozszerzona)","subject_label":"Informatyka","category_label":"Matura","text_html":"

Zadanie 8. Sieć sklepów
W trzech plikach tekstowych o nazwach klienci.txt, transakcje.txt,
opis_transakcji.txt zapisano dane o sprzedaży towarów w pewnej sieci sklepów
w porach wieczornych pierwszych dni miesiąca. Dane obejmują informacje od 1. do 3. dnia
miesiąca w miesiącach od stycznia do czerwca 2025 roku w godzinach od 22:00 do 23:59.
Pierwszy wiersz każdego z plików jest wierszem nagłówkowym, a dane w wierszach
rozdzielono tabulatorami.
Plik klienci.txt zawiera informacje na temat zarejestrowanych klientów sieci sklepów.
W każdym wierszu zapisano:
IdKlienta - unikatowy identyfikator klienta (liczba całkowita)
Imie

\n\n

Nazwisko - nazwisko klienta (tekst do 20 znaków)
Plec

\n\n

Przykład:
IdKlienta Imie
Nazwisko
Plec
1
Zofia
Sawicka
K
2
Zuzanna
Chmiel
K
3
Hanna
Sokolowska
K
Plik transakcje.txt zawiera informacje o dokonanych transakcjach. W każdym wierszu
zapisano:
IdTransakcji

\n\n

nadane chronologicznie - nie są kolejnymi numerami transakcji)
DataTransakcji - datę transakcji (dd.mm.rrrr)
IdKlienta

\n\n

IdSklepu

\n\n

IdSprzedawcy

\n\n

jeśli klient korzystał z kasy samoobsługowej, pole jest puste
(brak danych).
Przykład:
IdTransakcji DataTransakcji
IdKlienta IdSklepu IdSprzedawcy
1
01.01.2025
1814
12
160
2
01.02.2025
550
4
125
3
01.03.2025
1408
16
65
4
01.04.2025
1146
14
33
5
01.05.2025
630
9
6
01.06.2025
1011
12
120
Plik o nazwie opis_transakcji.txt zawiera informacje o produktach zakupionych
w danej transakcji. W każdym wierszu zapisano:
IdTransakcji - identyfikator transakcji (uwaga: identyfikatory mogą się powtarzać)
IdProduktu

\n\n

Cena

\n\n

Liczba

\n\n

MINP-R0_100
Przykład:
IdTransakcji IdProduktu Cena
Liczba
485
78
5,66
11
104
87
7
4
104
84
2
5
246
42
7,0
15
Z wykorzystaniem danych zawartych w podanych plikach oraz dostępnych narzędzi
informatycznych podaj odpowiedzi do zadań 8.1.-8.4. Odpowiedzi zapisz w pliku
wyniki8.txt, a każdą z nich poprzedź numerem odpowiedniego zadania.

","answer_text_html":"

0
0

","solutions":[{"source":"maturaonline","label":"matura-online.pl","kind":"text","html":"

Odpowiedź: 8.1. Marcelino Kruk 8.2. K – 689 i M – 651 8.3. 28 sklepów, kwota 19 443,29 8.4. 14, styczeń — sprzedawca o IdSprzedawcy 14, w styczniu. 8.5. Przykładowe rozwiązanie z klucza CKE: ``sql SELECT Produkty.IdProduktu, Nazwa FROM Opis_transakcji JOIN Produkty ON Opis_transakcji.IdProduktu = Produkty.IdProduktu JOIN Kategorie ON Kategorie.IdKategorii = Produkty.IdKategorii WHERE NazwaKategorii = 'spozywcze' AND Opis LIKE '%do ekspresu kolbowego%'; ``

\n

Treść zadania (CKE)

\n

Model danych

\n

```
klienci (IdKlienta, Imie, Nazwisko, Plec)
│ 1
│
│ n
transakcje (IdTransakcji, DataTransakcji, IdKlienta, IdSklepu, IdSprzedawcy)
│ 1
│
│ n
opis_transakcji (IdTransakcji, IdProduktu, Cena, Liczba)
```

\n

Wartość transakcji to SUM(Cena * Liczba) po wierszach z opis_transakcji.

\n

Zapytania do podpunktów 8.1–8.4

\n

```sql
-- 8.1 klient z największą liczbą transakcji
SELECT k.Imie, k.Nazwisko, COUNT(*) AS ile
FROM transakcje t JOIN klienci k ON k.IdKlienta = t.IdKlienta
GROUP BY k.IdKlienta ORDER BY ile DESC LIMIT 1;

\n

-- 8.2 klienci bez żadnej transakcji, wg płci
SELECT Plec, COUNT(*)
FROM klienci
WHERE IdKlienta NOT IN (SELECT IdKlienta FROM transakcje)
GROUP BY Plec;

\n

-- 8.3 kasy samoobsługowe: liczba sklepów i łączna kwota
SELECT COUNT(DISTINCT t.IdSklepu), SUM(o.Cena * o.Liczba)
FROM transakcje t JOIN opis_transakcji o ON o.IdTransakcji = t.IdTransakcji
WHERE t.IdSprzedawcy IS NULL;

\n

-- 8.4 sprzedawca w największej liczbie różnych sklepów w jednym miesiącu
SELECT IdSprzedawcy, MONTH(DataTransakcji) AS m,
COUNT(DISTINCT IdSklepu) AS sklepy
FROM transakcje
WHERE IdSprzedawcy IS NOT NULL
GROUP BY IdSprzedawcy, m
ORDER BY sklepy DESC LIMIT 1;
```

\n

Trzy konstrukcje SQL, które to zadanie sprawdza

\n

Konstrukcja | Po co tutaj
COUNT(DISTINCT …) | liczenie różnych sklepów, nie transakcji (8.3, 8.4)
NOT IN / LEFT JOIN … IS NULL | klienci bez transakcji (8.2)
LIKE '%fragment%' | dopasowanie fragmentu tekstu (8.5)

\n

Punktacja CKE

\n\n

Typowy błąd: 8.2 — pytanie jest o klientów, których NIE MA w transakcjach. To różnica zbiorów, nie filtr po tabeli transakcji. Trzeba wziąć wszystkich z klienci.txt i odjąć tych, którzy wystąpili w transakcje.txt, a dopiero potem policzyć wg płci. Liczenie „klientów z zerową liczbą transakcji" wprost w tabeli transakcji da 0, bo tacy klienci w ogóle się w niej nie pojawiają. 8.3 — puste pole IdSprzedawcy oznacza kasę samoobsługową. Warunek to IdSprzedawcy IS NULL (albo pusty łańcuch po imporcie z pliku), a nie jakaś konkretna wartość. Kwotę trzeba policzyć jako SUM(Cena * Liczba) po złączeniu z opis_transakcji — nie samą SUM(Cena), bo klient kupował po kilka sztuk. 8.4 — „w największej liczbie RÓŻNYCH sklepów" wymaga COUNT(DISTINCT IdSklepu). Bez DISTINCT policzysz transakcje, nie sklepy, i wyjdzie inny sprzedawca. Grupowanie musi być po sprzedawcy i miesiącu naraz. 8.5 — słowo „zakupione" jest istotne. Zapytanie musi wychodzić od Opis_transakcji (albo tam dołączać), bo pytamy tylko o produkty, które faktycznie ktoś kupił. Sam JOIN tabel Produkty i Kategorie wypisałby cały katalog. Drugi wymóg to LIKE z procentami po obu stronach — fragment ma być zawarty w opisie, niekoniecznie na początku.

"}]}