Guia sql

Guía de ejercicios de SQL
Prof. Claudio Gutiérrez, Aux. Mauricio Monsalve
Otoño de 2008
[P1] Corretaje de propiedades
Enunciado Sean las siguientes tablas de una base de datos de una corredora de propiedades:
Arrendatario(RUT,Nombre,Apellido)
Arrienda(RUT,Id_casa,Deuda) Ojo: Deuda >=0 (si es 0, no hay deuda)
Telefonos(RUT,Fono)
Dueño(RUT,Nombre,Apellido)
Casa(Id_casa,RUT,Nro,Calle,Comuna)
Al respecto, conteste las siguientes preguntas:
1. Los arrendatarios que arriendan la casa ubicada en la calle Carrera nº 1024, Santiago.
2. ¿Cuánto le deben a María Pérez?
3. ¿Cuál es la deuda total para cada dueño?
4. Liste todas las personas de la base de datos
5. Indique los dueños que poseen tres o más casas.
6. Liste los dueños que tengan deudores en todas sus casas.
7. Entregue estadísticas sobre los arrendatarios por casa. Entregue:
1. El promedio.
2. La varianza.
3. El máximo.
4. El mínimo.
5. La moda.
6. La mediana.
Solución Recomendación: evite colocar selects en el from. Prefiera no anidar de esa manera;
muchas veces eso se puede escribir dentro de where.
1

1. Este es el tipo más sencillo de consulta posible.
SELECT A.RUT, A.Nombre, A.Apellido
FROM Arrendatario A, Arrienda B, Casa C
WHERE A.RUT=B.RUT AND B.Id_casa=C.Id_casa
AND C.Calle='Carrera' AND C.Nro='1024' AND C.Comuna='Santiago' ;
2. Se supondrá que María Pérez hay una sola.
SELECT SUM(A.Deuda) FROM Arrienda A, Casa B, Dueño C
WHERE A.Id_casa=B.Id_casa AND B.RUT=C.RUT
AND C.Nombre='María' AND C.Apellido='Pérez' ;
3. Aquí es necesario agrupar la información, así la suma se hará dentro de cada grupo indica-
do. Entregué toda la información necesaria en el SELECT, aunque con el RUT del dueño basta-
ría (si en el trabajo le piden algo así, entregue todo).
SELECT SUM(A.Deuda), C.RUT, C.Nombre, C.Apellido
FROM Arrienda A, Casa B, Dueño C
WHERE A.Id_casa=B.Id_casa AND B.RUT=C.RUT
GROUP BY C.RUT ;
4. Las personas de la BD son los arrendatarios y los dueños. Para entregar ambos, hay que rea-
lizar una unión. Nota: para realizar una unión, los esquemas deben ser compatibles (atributos
con mismo nombre y
dominio). Afortunadamente, éste es el caso.
SELECT * FROM Arrendatario UNION SELECT * FROM Dueño ;
5. Hay dos maneras de hacer esto: con agregación y sin ésta. El caso sin agregación (menos
evidente en general) consiste en hacer un join de tres tablas.
Sin agregación:
FROM Dueño A, Casa C1, Casa C2, Casa C3
WHERE A.RUT=C1.RUT AND C1.RUT=C2.RUT AND C2.RUT=C3.RUT
AND C1.Id_casa<>C2.Id_casa AND C1.Id_casa<>C3.Id_casa
AND C2.Id_casa<>C3.Id_casa ;
2

Con agregación: en este caso, es necesario utilizar HAVING. HAVING es el WHERE pero
para funciones agregadas. En el HAVING sólo pueden aparecer funciones agregadas y cons-
tantes.
FROM Dueño A, Casa C
WHERE A.RUT=C.RUT
GROUP BY A.RUT
HAVING COUNT(DISTINCT C.Id_casa)>=3 ;
6. Jugando con la semántica vemos que un dueño con deudores en todas sus casas equivale a
un dueño con deuda en todas sus casas. Y el complemento de eso son los dueños con casas sin
deudas.
SELECT D.RUT, D.Nombre, D.Apellido
FROM Dueño D, Casa C
WHERE D.RUT=C.RUT
EXCEPT
FROM Dueño D, Casa C, Arrienda A
WHERE D.RUT=C.RUT AND C.Id_casa=A.Id_casa AND A.Deuda>0
Otra manera consiste en exigir que la deuda de cada casa del dueño sea positiva. En este caso,
una consulta
anidada exigiendo igualdad sobreALL basta.
WHERE D.RUT=C.RUT
AND 0 = ALL ( SELECT A.Deuda
FROM Arrienda A
WHERE C.Id_casa=A.Id_casa)
OR NOT EXISTS ( SELECT *
FROM Arrienda A
WHERE C.Id_casa=A.Id_casa) ;
Esto es equivalente a lo anterior: que no exista (NOT EXISTS) una casa con deuda para este
dueño. De hecho, es más eficiente.
WHERE D.RUT=C.RUT
3

AND NOT EXISTS ( SELECT *
FROM Arrienda A
WHERE C.Id_casa=A.Id_casa AND A.Deuda>0) ;
7. En esta sección veremos cómo calcular estadísticas con SQL estándar. El promedio de arren-
datarios por casa: la manera correcta de hacerlo es considerar todos los arrendatarios que efec-
tivamente arrienden y todas las casas. Así se contarán las casas con 0 arrendatarios, que debe-
rían ser consideras en el promedio.
SELECT DISTINCT COUNT(DISTINCT A.RUT)/COUNT(DISTINCT B.Id_casa)
FROM Arrienda A, Casa B ;
El máximo requiere una consulta anidada sencilla. Hay que contar el número de arrendatarios
por cada grupo y exigir que sea mayor a los de los demás grupos. Esta consulta tiene un error.
¿Cuál es?1
¿Cómo se corrige?
SELECT COUNT(A.RUT)
FROM Arrienda A
GROUP BY A.Id_casa
HAVING COUNT(A.RUT) >= ALL( SELECT COUNT(B.RUT)
FROM Arrienda B
GROUP BY B.Id_casa) ;
El mínimo es análogo. Esta consulta tiene un error. ¿Cuál es? ¿Cómo se corrige?
SELECT COUNT(A.RUT)
FROM Arrienda A
GROUP BY A.Id_casa
HAVING COUNT(A.RUT) <= ALL( SELECT COUNT(B.RUT)
FROM Arrienda B
GROUP BY B.Id_casa) ;
Ahora necesito la siguiente consulta: el número de arrendatarios por casa. Se advierte que la
práctica de realizar consultas anidadas en el FROM se debe evitar si se puede usar IN, NOT IN,
EXISTS, ALL, etc.
(*) = SELECT Id_casa AS ID, COUNT(DISTINCT RUT) AS N
FROM Arrienda
GROUP BY Id_casa
1 Hint: puede que el error esté cerca del operador de agregación...
4

UNION
SELECT Id_casa AS ID, 0 AS N
FROM Casa
WHERE Id_casa NOT IN ( SELECT X.Id_casa
FROM Arrienda X) ;
La varianza es la desviación de la media. Puesto que dos operaciones agregadas son necesarias
para resolver esto, forzosamente necesitamos realizar una consulta previa e incluirla en el
FROM.
Fórmula: Var[X]=E[X2
]−E2
[X]
SELECT SUM(N*N)/COUNT(ID)AVG(N)*AVG(N)
FROM (*);
La moda es la frecuencia más repetida. La frecuencia es el COUNT, por ende aplico la compa-
ración en el HAVING.
SELECT X.N
FROM (*) X
GROUP BY X.N
HAVING COUNT(DISTINCT X.ID) >= ALL ( SELECT COUNT(DISTINCT Y.ID)
FROM (*) Y
GROUP BY Y.N) ;
La mediana esla frecuencia central. Se supondrá que es única.
SELECT DISTICT X.N
FROM (*) X, (*) Y, (*) Z
WHERE X.N > Y.N AND X.N < Z.N
GROUP BY X.N
HAVING COUNT(DISTINCT Y.ID) = COUNT(DISTINCT Z.ID) ;
Propuesto: ¿Cómo se puede hacer en los casos con, por ejemplo, 4 candidatos? Algo como: 0 0
0 0 1 2 3 3 4 4 4 4 5 5 6 7 8 9 9 11. No es mucho más complicado que la consulta anterior puesto
que hay que hacer una pequeña observación para contestar la pregunta.
5

[P2] Sistema de e-learning
Enunciado Noob Saiborg2
está desarrollando un sistema de evaluación automático como par-
te de un paquete de e-learning comercial. En este sistema, los tests consisten de 1 ó más pre-
guntas con alternativas. Para hacer el sistema flexible, y para aumentar la dificultad de los pro-
blemas, uno de los requerimientos es que las preguntas -de las que consisten los tests- tengan
una o más soluciones. (Por ejemplo, una pregunta del tipo “¿Cuál de las siguientes propiedades
presenta el paradigma OOP?” requiere la selección de varias alternativas.) Actualmente, Noob
S. cuenta con el siguiente modelo de datos relacional para modelar los tests:
test(tnum,titulo,curso,descripcion,autor)
preg(tnum,pnum,enunciado)
pregalt(tnum,pnum,alt,texto,correcta) //correcta es booleana
resp(user,tnum,pnum,alt)
alumno(user,nombre,apellido)
cursa(user,curso)
contesta(user,tnum)
cursos(curso,nombre)
En este sencillo (primitivo) modelo de datos, Noob S. necesita resolver los siguientes problemas
con SQL:
1. Sobrescribir el test X con otro test Y. (X,Y son tnum)
2. Conocer el número de tests por curso.
3. Conocer los cursos sin tests.
4. Determinar los tests con falencias. Un test tiene falencias si no tiene preguntas, si su
primera pregunta (pnum) no está numerada 1, si las preguntas no son consecutivas (ej.
1,2,4,5,8), si hay preguntas con 1 ó menos alternativas3
, si todas las alternativas son
verdaderas o si todas las alternativas son falsas.
5. Corregir los test cuya única falencia radica en la numeración de las preguntas.
6. Cuántos alumnos hay en cada curso.
7. Qué alumnos han contestado tests que no les corresponden (de cursos que no cursan).
8. Obtener el puntaje no normalizado de cada rendición de test. El puntaje no normaliza-
do ha sido definido (requerimiento) como: P = buenas – malas/4. Si un alumno no con-
testa en una pregunta exactamente lo mismo que se ha definido como correcto, la pre-
gunta cuenta como mala a menos que el alumno haya omitido.
9. Obtener el puntaje normalizado, o sea, de 1,0 a 7,0.
Solución Para resolver este problema es necesario saber cómo escribir consultas y cómo mo-
dificar datos con SQL.
2 Chiste fome MK2. Noob Saibot = Boon Tobias.
3 Esto es semánticamenteincorrecto. Una selección múltiple es, en sí misma, una alternativa. Pero en general se
entiende queuna opción y una alternativa son lo mismo. (Opción es el término correcto.)
6

[1] Sobrescribir el test X con el test Y se hace borrando el test X y copiando los datos del test Y
con el tnum X. Haremos el proceso completo de borrado de un test, considerando si el test fue
contestado, y copiaremos los datos de Y.
delete from test where tnum=X;
delete from preg where tnum=X;
delete from alt where tnum=X;
delete from contesta where tnum=X;
delete from resp where tnum=X;
insert into test select X, titulo, curso, descripcion, autor
                 from test where tnum=Y;
insert into preg select X, pnum, enunciado
                 from preg where tnum=Y;
insert into pregalt select X, pnum, alt, texto, correcta
                    from pregalt where tnum=Y;
[2] El número de tests por curso tiene la forma (curso, número). Es una simple y vil agrupación
con count(*).
select curso, count(*)
from test
group by curso;
[3] Una simple sustracción.
select curso from cursos
except
select curso from test;
[4] Cada exigencia del enunciado puede ser consultada por separado y luego unida para obte-
ner los tnum que corresponden a tests inválidos.
(
select tnum from test
EXCEPT select tnum from preg
)
UNION
(
select tnum from preg
group by tnum having min(pnum)<1
)
7

UNION
(
select tnum from preg
group by tnum having max(pnum)<>count(pnum)
)
UNION
(
select tnum from pregalt
group by tnum,pnum having count(alt)=1
)
UNION
(
select tnum from (select tnum,preg from preg
EXCEPT select tnum,preg from pregalt)
)
UNION
(
select tnum from pregalt
group by tnum,alt having count(distinct cierta)=1
);
El resto de las preguntas se dejan como ejercicios propuestos.
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