← К оглавлению занятия

📝 Задания

📁 Блок: SQL / SQLite / Повторение ⏱️ Время изучения: ~60 мин 🎯 Сложность: Повторение

⚡ Кратко: суть занятия

Summary session SQL 13 повторяет DBeaver, SQLite, pandas и практикум с погодой.

DBeaver нужен для подключения, SQL-скриптов, просмотра таблиц, ER Diagram и экспорта CSV.

SQLite в Colab работает через sqlite3.connect(), а pandas помогает быстро создать и загрузить таблицу.

Главный учебный цикл: DataFrame → to_sql() → read_sql_query() → проверка результата.

Практикум закрепляет ORDER BY date DESC LIMIT 3, AVG() и поиск максимума через сортировку.

Домашнее задание повторяет фильтрацию, вычисляемый столбец, дату через 51 день, COUNT(DISTINCT) и JOIN.

Топ-3 ошибки: запускать запрос не в том подключении, забыть commit(), делать LIMIT без сортировки.

Задание summary session

Источник формулирует задачу кратко: завершить работу над задачами с практикумов. Для блока SQL 13 это означает довести до рабочего состояния практикум с погодой и разобрать домашнее задание.

  1. Проверьте, что DBeaver подключается к учебной MySQL-базе и выполняет SELECT * FROM customers;.
  2. В Colab запустите notebook с таблицей weather.
  3. Проверьте 4 запроса практикума.
  4. Разберите 5 запросов домашнего задания из урока 50.

Проверка понимания

Выберите один вариант ответа. После клика правильный ответ подсветится зелёным.

Вопрос 1

Что такое DBeaver в контексте источника?

Вопрос 2

Как в DBeaver создать подключение?

Вопрос 3

Что такое SQLite?

Вопрос 4

Какая связка используется в Colab?

Вопрос 5

Какой запрос считает количество уникальных заказов?

Вопрос 6

Что нужно для дня с максимальной влажностью в практикуме?

Вопрос 7

Зачем нужен Test Connection?

Вопрос 8

Что чаще всего ломает повторный запуск Colab-ячейки с таблицей?