Joins em SQL

Serve este post para partilhar um excelente recurso do autor Steve Steadman. Ao longo destas páginas explica muito bem todos os joins de SQL. 

Fica aqui portanto partilhado para referência futura:






Comentários

Enviar um comentário

Mensagens populares deste blogue

Python - Excel - Lista de Còdigos Postais de Portugal

Imagem
Study day #64 ! Ora bem, hoje depois de mais umas poucas horas de SQL, adiantei junto com os meus colegas o nosso projecto de um site de Cursos online ! Para tal iremos criar a base de dados do projecto pretendido em UML, e depois fazer umas queries em SQL. Como para esse projecto vamos precisar de dados simulados, dediquei-me no Excel a usar o maravilhoso comando "ALEATORIO", o "INDICE" e o CONCAT para ter uma ´serie de utilizadores simulados. Para meter a coisa mais séria em vez de simularmos os códigos postais, decidimos utilizar os verdadeiros de Portugal. Encontrei uma listagem em .CSV online mas tinha muitos campos nulos e portanto peguei no Python e dediquei-me a partir o ficheiro só em 4 colunas: Nome_Localidade, num_cod_postal, ext_cod_postal e desig_postal. Depois exportei para Excel e ficou uma lista muito bonita de 324 507 códigos postais portugueses ! Podem aceder-lhe aqui: https://1drv.ms/x/s!AiCD6y1hHWWk8HlUyce3LsSh8Kr4?e=P3jLDB Se por acaso o link n...
Ler mais

Python - criar nomes aleatórios

Imagem
 Viva ! Como para um projecto que estou a fazer para o meu curso estou a precisar de vários nomes inventados para uma base de dados fícticia, pensei em fazer um pequeno exercício em Python: criar uma série de nomes inventados para colocar na dita BD. Comecei por arranjar uma série de primeiros e últimos nomes e colocar tudo num ficheiro de excel. Depois importei o ficheiro para o Python: import numpy as np df = pd.read_csv('C:/Users/Dell Latitude E5570/Desktop/nomes_1.csv', delimiter = ";") incompleta1 = df["Primeiros"] incompleta2 = df["Ultimos"] primeiros = [ element   for element in incompleta1 if element !='nan'    ] ultimos_pre = [  str(x) for x in incompleta2   ] ultimos = [x for x in ultimos_pre if x != 'nan'] Temos duas colunas no df, a Primeiros e a Ultimos, mas o problema aqui é que a coluna últimos tem vários "NaN" de que nos queremos ver livres, portanto primeiro transformamos tudo em strings e depois fazemos u...
Ler mais