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Jonathan

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  • 1. Taller SQL
    Jonathan Restrepo Duran
  • 2. 1) Encontrar la dirección de los estudios MGM.
    SELECT Estudio.direccion FROM Estudio WHERE Estudio.nombre LIKE ‘MGM’
    EJERCICIO 1Película (#título, #año, duración, nombre _estudio) Estrella (#nombre, dirección, sexo, fecha _nacimiento) Estudio (#nombre, dirección) Protagoniza (#título_ película, #año_ película, #nombre _estrella)
  • 3. 2)Encontrar todas las estrellas que participaron en películas realizadas en 1980 o en alguna película que contenga la palabra “Amor” en el título.
    SELECT Estrella.nombre FROM Estrella, Película WHERE Pelicula.año = 1980 OR Pelicula.titulo LIKE ‘amor’
    EJERCICIO 1Película (#título, #año, duración, nombre _estudio) Estrella (#nombre, dirección, sexo, fecha _nacimiento) Estudio (#nombre, dirección) Protagoniza (#título_ película, #año_ película, #nombre _estrella)
  • 4. 3)¿Quién fue la estrella masculina de “El nombre de la rosa”?
    SELECT Estrella.nombre FROM Estrella, Película WHERE Estrella.sexo LIKE ‘masculino’ AND Pelicula.titulo LIKE ‘El nombre de la rosa’
    EJERCICIO 1Película (#título, #año, duración, nombre _estudio) Estrella (#nombre, dirección, sexo, fecha _nacimiento) Estudio (#nombre, dirección) Protagoniza (#título_ película, #año_ película, #nombre _estrella)
  • 5. 4) ¿Qué películas tienen mayor duración que “Lo que el viento se llevó”?
    SELECT
    EJERCICIO 1Película (#título, #año, duración, nombre _estudio) Estrella (#nombre, dirección, sexo, fecha _nacimiento) Estudio (#nombre, dirección) Protagoniza (#título_ película, #año_ película, #nombre _estrella)
  • 6. 5) Encontrar el título y la duración de todas las películas producidas por los estudios Disney en el año 1990, ordenando la salida por su duración.
    SELECT Pelicula.titulo, Pelicula.duracion FROM Película WHERE Pelicula.nombre_estudio LIKE ‘Disney’ AND Pelicula.año = 1990 ORDEN BY Pelicula.duracion
    EJERCICIO 1Película (#título, #año, duración, nombre _estudio) Estrella (#nombre, dirección, sexo, fecha _nacimiento) Estudio (#nombre, dirección) Protagoniza (#título_ película, #año_ película, #nombre _estrella)
  • 7. 6) Encontrar todas las estrellas que son hombres que viven en Malibu (tienen Malibu como parte de su dirección).
    SELECT Estrella.nombre FROM Estrella WHERE Estrella.direccion LIKE ‘malibu’
    EJERCICIO 1Película (#título, #año, duración, nombre _estudio) Estrella (#nombre, dirección, sexo, fecha _nacimiento) Estudio (#nombre, dirección) Protagoniza (#título_ película, #año_ película, #nombre _estrella)
  • 8. 7) ¿qué estrellas distintas aparecen en las películas producidas por la MGM en 1995? (Si una aparece varias veces mostrarla solo una vez).
    SELECT Estrella.nombre FROM Película, Estrella WHERE Pelicula.nombre_estudio LIKE ‘MGM’ AND Pelicula.año LIKE ‘1995’ GROUP BY Estrella.nombtre
    EJERCICIO 1Película (#título, #año, duración, nombre _estudio) Estrella (#nombre, dirección, sexo, fecha _nacimiento) Estudio (#nombre, dirección) Protagoniza (#título_ película, #año_ película, #nombre _estrella)
  • 9. 8)Encontrar la suma de la duración de todas las películas de cada estudio.
    SELECT suma(duracion) AS suma_duracion FROM película
    EJERCICIO 1Película (#título, #año, duración, nombre _estudio) Estrella (#nombre, dirección, sexo, fecha _nacimiento) Estudio (#nombre, dirección) Protagoniza (#título_ película, #año_ película, #nombre _estrella)
  • 10. 1) Encontrar el modelo, velocidad y tamaño de disco duro (hd) de todos los PC’s cuyo precio sea inferior a $1’600.000.
    SELECTPC.modelo, PC.velocidad, PC.hd FROM PC WHEREPC.precio < 1600000
    EJERCICIO 2 Producto (#fabricante, #modelo, tipo) PC (#modelo, velocidad, ram, hd, cd, precio) Impresora (#modelo, color, tipo, precio)
  • 11. 2) Repetir la consulta de (a), pero cambiando el nombre a las columnas velocidad como Megaherzios y hd como Gigabytes.
    UPDATE PC SET PC=‘velocidad’ WHERE PC=‘megaherzios’ AND SET PC =‘hd’ WHERE PC=‘gigabyte’
    EJERCICIO 2 Producto (#fabricante, #modelo, tipo) PC (#modelo, velocidad, ram, hd, cd, precio) Impresora (#modelo, color, tipo, precio)
  • 12. 3) Encontrar todas las filas de las tablas de Impresoras que son en color. El valor de la columna color es booleano con los valores ’V’ y ’F’.
    SELECT * FROM Impresora WHERE
    Impresora.color = true
    EJERCICIO 2 Producto (#fabricante, #modelo, tipo) PC (#modelo, velocidad, ram, hd, cd, precio) Impresora (#modelo, color, tipo, precio)
  • 13. 4) Encontrar la velocidad media de los PC’s.
    SELECT avg(velocidad) FROM PC
    EJERCICIO 2 Producto (#fabricante, #modelo, tipo) PC (#modelo, velocidad, ram, hd, cd, precio) Impresora (#modelo, color, tipo, precio)
  • 14. 5) Decir los fabricantes y la velocidad de los PC’s con disco duro de tamaño mayor o igual a 1 Gigabyte.
    SELECT Producto.fabricante, PC.velocidad FROM Producto, PC WHERE PC.hd >= 1
    EJERCICIO 2 Producto (#fabricante, #modelo, tipo) PC (#modelo, velocidad, ram, hd, cd, precio) Impresora (#modelo, color, tipo, precio)
  • 15. 6) Encontrar los fabricantes de los PC’s con velocidad superior a 1600 MHz.
    SELECT Producto.fabricante FROM Producto,PC WHERE Producto.velocidad > 1600
    EJERCICIO 2 Producto (#fabricante, #modelo, tipo) PC (#modelo, velocidad, ram, hd, cd, precio) Impresora (#modelo, color, tipo, precio)
  • 16. 1) Encontrar el nombre y la ciudad de todos los empleados que trabajan en La Corte Inglesa.
    SELECT Vive.nombre, Vive.ciudad FROM Vive, Trabaja WHERETrabaja.compañiaLIKE ‘La Corte inglesa’
    EJERCICIO 3 Vive (#nombre, calle, ciudad) Trabaja (#nombre, #compañía, salario) Situada (#compañía, ciudad) Dirige (#nombre, #nombre_director)
  • 17. 2) Encontrar todos los empleados que viven en la misma ciudad que la compañía en la que trabajan.
    SELECT Vive.nombre FROM Vive, Situada WHERE Vive.ciudad LIKE situada.ciudad
    EJERCICIO 3 Vive (#nombre, calle, ciudad) Trabaja (#nombre, #compañía, salario) Situada (#compañía, ciudad) Dirige (#nombre, #nombre_director)
  • 18. 3) Encontrar el salario y la compañía de todos los directores.
    SELECT * FROM Trabaja.salario, Trabaja.compañia, Dirige.nombre_director
    EJERCICIO 3 Vive (#nombre, calle, ciudad) Trabaja (#nombre, #compañía, salario) Situada (#compañía, ciudad) Dirige (#nombre, #nombre_director)
  • 19. 4) Encontrar a todos los empleados que viven en la misma ciudad y en la misma calle que su director.
    NO SE
    EJERCICIO 3 Vive (#nombre, calle, ciudad) Trabaja (#nombre, #compañía, salario) Situada (#compañía, ciudad) Dirige (#nombre, #nombre_director)
  • 20. 1) Obtener todas las marcas de cigarrillos extranjeros.
    SELECT Cigarrilo.marcaFROM Cigarrillo, Fabricante WHEREFabricante.pais<> ‘Colombia’
    EJERCICIO 4Cigarrillo (#marca, #filtro, nombre_fabricante, precio) Estanco (#CIF, nombre, dirección) Fabricante (#nombre, país) Compras (#CIF, #marca, #filtro, año, cantidad, precio) Ventas (#CIF, #marca, #filtro, año, cantidad, precio)
  • 21. 2) Obtener el total de compras de cigarrillos con filtro (filtro = ’S’) realizadas por marca.
    SELECT Compras.marca, Compras.cantidadFROM compras WHERE Compras.filtro=‘S’
    EJERCICIO 4Cigarrillo (#marca, #filtro, nombre_fabricante, precio) Estanco (#CIF, nombre, dirección) Fabricante (#nombre, país) Compras (#CIF, #marca, #filtro, año, cantidad, precio) Ventas (#CIF, #marca, #filtro, año, cantidad, precio)
  • 22. 3) Obtener una relación completa de todas las compras y ventas realizadas.
    SELECT Compras.CIF, Compras.marca, Compras.cantidad, Compras.precio, Ventas.CIF, Ventas.marca, Ventas.cantidad, Ventas.precio FROM Compra, Ventas
    EJERCICIO 4Cigarrillo (#marca, #filtro, nombre_fabricante, precio) Estanco (#CIF, nombre, dirección) Fabricante (#nombre, país) Compras (#CIF, #marca, #filtro, año, cantidad, precio) Ventas (#CIF, #marca, #filtro, año, cantidad, precio)
  • 23. 4) Obtener la relación de estancos que no han vendido cigarrillos ’Ducados’ con filtro.
    SELECT * FROM Estanco, Cigarrillo WHERE Cigarillo.marca <> ‘Ducados’ AND Cigarrilo.filtro = ‘S’
    EJERCICIO 4Cigarrillo (#marca, #filtro, nombre_fabricante, precio) Estanco (#CIF, nombre, dirección) Fabricante (#nombre, país) Compras (#CIF, #marca, #filtro, año, cantidad, precio) Ventas (#CIF, #marca, #filtro, año, cantidad, precio)