Obtenez la liste des noms de tables dans le schéma bookings.
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Grouper les tâches par:
- 1. Obtenir les acteurs
- 2. Obtenir la liste des noms d'acteurs
- 3. Liste de films triée
- 4. Dix premiers films par ordre alphabétique
- 5. Liste des films — troisième page
- 6. Obtenir une liste de films triée par plusieurs champs
- 7. Obtenir le film le plus long
- 8. Trouver les films longs
- 9. Trouver les comédies longues
- 10. Films classiques
- 11. Acteurs par prénom
- 12. Trouver les prénoms d'acteur en double
- 13. Trouver le nom de famille le plus courant parmi les acteurs
- 14. Obtenir la liste des langues
- 15. Obtenir la liste triée des langues
- 16. Liste triée des films avec limite
- 17. Trouver les membres du personnel par condition
- 18. Liste triée des films avec condition
- 19. Trouver les clients commençant par la lettre "A"
- 20. Clients dont le prénom et le nom commencent par "A"
- 21. Trouver les noms complets des clients
- 22. Trouver des adresses en utilisant une sous-requête
- 23. Trouver des adresses en utilisant JOIN
- 24. Trouver tous les acteurs d'un film
- 25. Trouver tous les films d'un acteur
- 26. Clients ayant loué "FRONTIER CABIN"
- 27. Films où HENRY BERRY n'a pas participé
- 28. Nombre de films d'un acteur
- 29. Acteurs plus populaires que HENRY BERRY
- 30. Répartition des films par catégorie
- 31. Trouver la durée moyenne d'un film
- 32. Min/Max/Moyenne de la durée des films par catégorie
- 33. Catégories avec films longs en moyenne
- 34. Coût minimal et maximal de remplacement de films
- 35. Détails des magasins de la société
- 36. Durée moyenne de location par client
- 37. Durée moyenne d'un film par catégorie
- 38. Coût moyen de location par catégorie
- 39. Trouver les acteurs tristes
- 40. Trouver les acteurs les plus variés
- 41. Analyser les paiements mensuels
- 42. Trouver le meilleur mois
- 43. Films jamais loués
- 44. Trouver le film le plus populaire
- 45. Analyser les locations mensuelles d'un film
- 46. Clients n'ayant pas rendu de locations
- 47. Moyenne quotidienne de locations de films
- 48. Revenu quotidien pour le mois
- 49. Répartition des disques par catégorie et magasin
- 50. Répartition des locations par jour de la semaine
- 51. Classement de popularité des films
- 52. Analyse trimestrielle des revenus
- 53. Pays avec le plus de clients
- 54. Trouver les films par description
- 55. Trouver les clients les plus actifs
- 56. Générer une table de dates
- 57. Calculer le nombre de jours de week-end dans le mois
- 58. Calculer la factorielle
- 59. Temps moyen entre locations
- 60. Part relative et revenus par catégorie
- 61. Durée moyenne d'activité d'un client
- 62. Revenu moyen par client payant
- 63. Revenu moyen par magasin par client
- 64. Analyser les paiements mensuels (suite)
- 65. Calculer l'aire d'un cercle
- 66. Calculer le périmètre d'un cercle
- 67. Détails du client
- 68. Fans d'EMILY DEE
- 69. Clients n'ayant jamais loué EMILY DEE
- 70. Nombre de disques loués au 2005-05-31
- 71. Nombre de retours au 2005-06-01
- 72. Statistiques journalières de location et de retour
- 73. Trouver les clients actifs
- 74. Films les moins populaires
- 75. Clients dépensant le plus
- 76. Films sans inventaire disponible
- 77. Langues non représentées dans les films
- 78. Films jamais loués
- 79. Films au taux de location supérieur à la moyenne
- 80. Clients avec nombre élevé de locations
- 81. Films au coût de remplacement le plus élevé (sous-requête)
- 82. Films au coût de remplacement le plus élevé
- 83. Compter les retards de location
- 84. Pourcentage de retards
- 85. Listes de distribution des films
- 86. Extraire nom et domaine de l'email
- 87. Acteurs homonymes
- 88. Liste des films et de leurs catégories
- 89. Durée moyenne de location d'un film
- 90. Films avec temps de location inférieur à la moyenne
- 91. Prix de location par catégorie
- 92. Sommes cumulées des paiements
- 93. Nombre de films par catégorie
- 94. Liste des clients
- 95. Analyser les paiements des clients
- 96. Évaluations de films uniques
- 97. Clients les plus diversifiés
- 98. Duo d'acteurs
- 99. Répartition des copies par film
- 100. Films en rupture de stock au 2005-08-01
- 101. Analyse des paiements
- 102. Améliorer l'analyse des paiements
- 103. Liste des tables
- 104. Définition des colonnes d'une table
- 105. Liste des index
- 106. Répartition des locations par jour de la semaine
- 107. Répartition des locations par tranche horaire
- 108. Améliorer la répartition par jour de la semaine
- 109. Films sans enregistrements de casting (JOIN)
- 110. Films sans enregistrements de casting (NOT EXISTS)
- 111. Acteurs du film ARIZONA BANG
- 112. Acteurs n'ayant jamais joué dans des films NC-17
- 113. Analyser les locations hebdomadaires
- 114. Moyenne hebdomadaire des locations
- 115. Locations répétées par client
- 116. Premiers clients des films d'horreur
- 117. Répartition des clients par pays
- 118. Liste des films restreints (PG, PG-13)
- 119. Liste des films très restreints (R, NC-17)
- 120. Films jamais en retard
- 121. Films les plus retardés
- 122. Créer la table department
- 123. Films NC-17 sur Database Administrator
- 124. Films sur chiens ou chats
- 125. Prénoms correspondant à d'autres noms
- 126. Clients s'étant rencontrés (aggrégation)
- 127. Initiales identiques
- 128. Créer un nouvel enregistrement d'adresse
- 129. Mettre à jour le code postal
- 130. Préfixer les codes postaux canadiens
- 131. Renseigner le code postal de Woodridge
- 132. Ajouter un nouvel employé
- 133. Créer la vue customer_address
- 134. Films dans un magasin
- 135. Films sans copies disponibles
- 136. Analyse des performances du personnel
- 137. Répartition des films par catégorie en JSON
- 138. Générer la liste des films en JSON
- 139. Supprimer les clients inactifs
- 140. Adresses sans code postal
- 141. Adresses avec code postal pair
- 142. Analyse de popularité des catégories
- 143. Générer la facture mensuelle
- 144. Constituer la liste d'emails globale
- 145. Noms de famille partagés
- 146. Clients sans la lettre "A"
- 147. Modifier la table staff
- 148. Problème Gap & Islands
- 149. Clients ayant vu des films communs
- 150. Films dans plusieurs catégories
- 151. Noms de famille avec lettres doubles
- 152. Analyse du coût de location par catégorie
- 153. Historique des locations
- 154. Trouver les films à partager
- 155. Répartition des films par catégorie et magasin
- 156. Supprimer des enregistrements de films
- 157. Films loués
- 1. Données des aéroports
- 2. Liste des aéroports par ville
- 3. Avions long-courriers
- 4. Avions Boeing
- 5. Vols partis de Domodedovo
- 6. Avions ayant décollé de Domodedovo
- 7. Analyse d'utilisation des avions
- 8. Types de tarifs
- 9. Avions sans classe Affaires
- 10. Avions avec des conditions tarifaires complètes
- 11. Nombre de sièges par classe
- 12. Nombre de rangées et capacité
- 13. Calculer le nombre de sièges sur un vol
- 14. Liste des aéroports de destination
- 15. Aéroports avec liaisons directes
- 16. Aéroports sans liaisons directes
- 17. Passagers non-présentés
- 18. Liste des passagers (classe affaires)
- 19. Calculer le retard de vol
- 20. Statistiques des vols
- 21. Classer les aéroports
- 22. Options de vols avec une correspondance
- 23. Vol le plus rapide (une correspondance)
- 24. Nombre quotidien de vols
- 25. Passagers assis dans la même rangée
- 26. Occupation moyenne des vols
- 27. Somme des réservations
- 28. Comptage Mensuel des Réservations
- 29. Occupation par classe de tarif
- 30. Liste des tables (bookings)
- 31. Informations sur les colonnes
- 32. Aéroports avec départs unidirectionnels
- 33. Relations entre aéroports
- 34. Petits aéroports
- 35. Liste des passagers (PG0548)
- 36. Plan des sièges (Boeing 777-300)
- 37. Coordonnées d'un avion
- 38. Avions en vol à un instant donné
- 39. Coordonnées de tous les avions en vol
- 40. Afficher un tableau d'aéroports
- 41. Compter les passagers partants
- 42. Nombre de passagers avec total
- 43. Afficher un tableau de départs
- 44. Liste d'aéroports avec plusieurs vols directs
- 45. Répartition des vols par jour de la semaine
- 46. Lister les tables (PostgreSQL)
- 47. Classification des prénoms des passagers
- 48. Données JSON des aéroports
- 1. Afficher la liste des départements
- 2. Trouver les pays hors Dollar/Euro
- 3. Liste des sous-départements (JOIN)
- 4. Obtenir la liste des sous-départements
- 5. Trouver les employés étrangers
- 6. Trouver les employés par département
- 7. Trouver le salaire de l'employé
- 8. Employés avec salaires élevés
- 9. Employés avec un salaire supérieur à la moyenne
- 10. Trouver le département
- 11. Employés impliqués dans le projet
- 12. Rapport de disponibilité du personnel
- 13. Créer un annuaire téléphonique
- 14. Trouver tous les clients avec commandes non expédiées
- 15. Nombre d'employés
- 16. Employés mieux payés que leur manager
- 17. Employés embauchés en 1992
- 18. Employés les mieux payés (window)
- 19. Trouver les employés très bien payés
- 20. Salaires réduits
- 21. Employés avec plusieurs augmentations en un an
- 22. Ratio du salaire min au max
- 23. Classement des salaires
- 24. Postes sans exigences spécifiques
- 25. Commandes expédiées le mois suivant
- 26. Mettre à jour les informations du projet
- 27. Trouver le salaire médian
- 28. Géré par Robert Nelson
- 29. Supprimer des enregistrements employés
- 30. Employés surchargés
- 31. Mettre à jour les salaires des postes
- 1. Catégories de produits
- 2. Liste des produits
- 3. Liste filtrée des produits
- 4. Dix produits les plus lourds
- 5. Lister les tables (SQL Server)
- 6. Trouver les clients avec des IDs pairs
- 7. Trouver les clients par préfixe téléphonique
- 8. Trouver les numéros de téléphone en double
- 9. Obtenir la liste des clients uniques
- 10. Emails en double
- 11. Compter les couleurs par catégorie de produit
- 12. États les plus peuplés
- 13. Liste des sous-catégories
- 14. Liste des catégories
- 15. Liste des catégories racines
- 16. Nombre de sous-catégories
- 17. Catalogue des produits
- 18. Répartition des produits par catégorie
- 19. Grandes catégories
- 20. Catalogue VTT
- 21. Préparer la liste de diffusion
- 22. Clients sans commandes
- 23. Qui a commandé le casque rouge ?
- 24. Qui a commandé un casque ?
- 25. Qu'a acheté Jon Grande ?
- 26. Le produit le plus populaire
- 27. Co-achat le plus fréquent
- 28. Produits les plus populaires
- 29. Clients n'ayant jamais acheté
- 30. Délai moyen de vente
- 31. Paires de Produits Fréquemment Achetés
- 32. Pourcentage des ventes par catégorie
- 33. Analyse des ventes de produits
- 1. Récupérer tous les départements
- 2. Noms du personnel
- 3. Trier les manchots
- 4. Espèces de manchots
- 5. Trouver les manchots légers
- 6. Liste des manchots
- 7. Répartition des manchots par îles
- 8. Distribution de la population (Pivot)
- 9. Trouver les petits manchots
- 10. Trouver les espèces de petits manchots
- 11. Manchots au bec de taille moyenne
- 12. Manchots au petit bec
- 13. Manchots à faible masse corporelle
- 14. Recherche par motif
- 15. Rapport longueur de nageoire / masse corporelle
- 16. Manchots dont le sexe est inconnu
- 17. Manchots lourds
- 18. Manchots avec données manquantes
- 19. Manchots et îles
- 20. Compter les manchots
- 21. Île avec la masse totale de manchots minimale
- 22. L'île la plus peuplée
- 23. Répartition des manchots
- 24. Table des statistiques des manchots
- 25. Espèces de manchots communes
- 26. Habitat des manchots
- 27. Statistiques des manchots
- 28. Informations sur le personnel
- 29. Supprimer des enregistrements
- 30. Classer les manchots par masse corporelle
- 31. Définir la date du dernier service
- 32. Données manquantes
- 33. Machines reconditionnées
- 34. Migration des données
- 35. Créer la table Penguins
- 36. Combiner les listes de manchots
- 37. Liste unique de manchots
- 38. Filtrer Little Penguins
Base de données Bookings (PostgreSQL)
Le domaine de cette base de données est le transport aérien via divers aéroports. La base de données Bookings contient 8 tables.
Schéma ER de la base de données Bookings
Liste des tables :
aircrafts_data - table des avions.
- aircraft_codeCode unique pour chaque avion
- modelNom du modèle d'avion en anglais et en russe au format JSON
- rangeAutonomie de l'avion en kilomètres
- PRIMARY KEY, btree (aircraft_code)
| aircraft_code | model | range | |
|---|---|---|---|
| 1 | 773 | {"en": "Boeing 777-300", "ru": "Боинг 777-300"} | 11100 |
airports_data - table des aéroports.
- airport_codeCode unique pour chaque aéroport
- airport_nameNom de l'aéroport en anglais et en russe au format JSON
- cityVille de l'aéroport en anglais et en russe au format JSON
- coordinatesCoordonnées de l'aéroport au format POINT(longitude, latitude)
- timezoneFuseau horaire de l'aéroport
- PRIMARY KEY, btree (airport_code)
| airport_code | airport_name | city | coordinates | timezone | |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | YKS | {"en": "Yakutsk Airport", "ru": "Якутск"} | {"en": "Yakutsk", "ru": "Якутск"} | (129.77099609375,62.0932998657227) | Asia/Yakutsk |
boarding_passes - table des cartes d'embarquement.
- ticket_noNuméro de billet
- flight_idIdentifiant du vol
- boarding_noNuméro de carte d'embarquement
- seat_noNuméro de siège
- PRIMARY KEY, btree (ticket_no, flight_id)
- UNIQUE CONSTRAINT, btree (flight_id, boarding_no)
- UNIQUE CONSTRAINT, btree (flight_id, seat_no)
- FOREIGN KEY (ticket_no, flight_id) REFERENCES ticket_flights(ticket_no, flight_id)
| ticket_no | flight_id | boarding_no | seat_no | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 0005435212351 | 30625 | 1 | 2D |
bookings - table des réservations.
- book_refNuméro de réservation
- book_dateDate de réservation
- total_amountCoût total de la réservation
- PRIMARY KEY, btree (book_ref)
| book_ref | book_date | total_amount | |
|---|---|---|---|
| 1 | 00000F | 2017-07-05 00:12:00+00 | 265700.00 |
flights - table des vols.
- flight_idID de vol
- flight_noNuméro de vol
- scheduled_departureHeure de départ prévue
- scheduled_arrivalHeure d'arrivée prévue
- departure_airportAéroport de départ
- arrival_airportAéroport d'arrivée
- statusStatut du vol
- aircraft_codeCode avion (IATA)
- actual_departureHeure de départ réelle
- actual_arrivalHeure d'arrivée réelle
- PRIMARY KEY, btree (flight_id)
- UNIQUE CONSTRAINT, btree (flight_no, scheduled_departure)
| flight_id | flight_no | scheduled_departure | scheduled_arrival | departure_airport | arrival_airport | status | aircraft_code | actual_departure | actual_arrival | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 1185 | PG0134 | 2017-09-10 06:50:00+00 | 2017-09-10 11:55:00+00 | DME | BTK | Scheduled | 319 |
seats - table des sièges d'avions.
- aircraft_codeCode avion (IATA)
- seat_noNuméro de siège
- fare_conditionsClasse de voyage
- PRIMARY KEY, btree (aircraft_code, seat_no)
- FOREIGN KEY (aircraft_code) REFERENCES aircrafts(aircraft_code) ON DELETE CASCADE
| aircraft_code | seat_no | fare_conditions | |
|---|---|---|---|
| 1 | 319 | 2A | Business |
ticket_flights - relations entre billets et vols.
- ticket_noNuméro de billet
- flight_idID de vol
- fare_conditionsClasse de voyage
- amountCoût du voyage
- PRIMARY KEY, btree (ticket_no, flight_id)
- FOREIGN KEY (flight_id) REFERENCES flights(flight_id)
- FOREIGN KEY (ticket_no) REFERENCES tickets(ticket_no)
| ticket_no | flight_id | fare_conditions | amount | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 0005432159776 | 30625 | Business | 42100.00 |
tickets - table des billets.
- ticket_noNuméro de billet
- book_refNuméro de réservation
- passenger_idIdentifiant du passager
- passenger_nameNom du passager
- contact_dataInformations de contact du passager
| ticket_no | book_ref | passenger_id | passenger_name | contact_data | |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 0005432000987 | 06B046 | 8149 604011 | VALERIY TIKHONOV | {"phone": "+70127117011"} |
- PRIMARY KEY, btree (ticket_no)
- FOREIGN KEY (book_ref) REFERENCES bookings(book_ref)