# SQL - Agregacje i grupowanie (Data Analytics)

> COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX, GROUP BY, HAVING, zagnieżdżone funkcje agregujące, COALESCE, CASE WHEN

- 20 pytań z rozmów
- Junior
- [Pytania z rozmów: Data Analytics](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne.md)

## 1. Która funkcja SQL zlicza liczbę wierszy w tabeli?

**Odpowiedź**

COUNT to funkcja agregująca SQL, która zlicza liczbę wierszy zwracanych przez zapytanie. COUNT(*) zlicza wszystkie wiersze, w tym te z wartościami NULL, podczas gdy COUNT(kolumna) zlicza tylko wiersze, w których określona kolumna nie jest NULL.

## 2. Która funkcja SQL oblicza sumę wartości w kolumnie numerycznej?

**Odpowiedź**

SUM to funkcja agregująca, która sumuje wszystkie wartości nie-NULL w kolumnie numerycznej. Jest powszechnie używana do obliczania sum, takich jak przychody, sprzedane ilości lub inne wartości skumulowane. Jeśli wszystkie wartości są NULL, SUM zwraca NULL.

## 3. Jaka jest różnica między COUNT(*) a COUNT(kolumna)?

**Odpowiedź**

COUNT(*) zlicza wszystkie wiersze w wyniku, w tym te zawierające wartości NULL w dowolnej kolumnie. COUNT(kolumna) zlicza tylko wiersze, w których określona kolumna ma wartość nie-NULL. To rozróżnienie jest istotne podczas analizy niekompletnych danych.

## Jeszcze 17 dostępnych pytań

- Która funkcja SQL zwraca średnią wartość kolumny numerycznej?
- Jaka jest rola klauzuli GROUP BY w zapytaniu SQL?

Zarejestruj się za darmo: https://sharpskill.dev/pl/login

## Inne tematy rekrutacyjne Data Analytics

- [Google Sheets - Podstawy](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/google-sheets-basics.md): 20 pytań, Junior
- [Google Sheets - Zaawansowane formuły](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/google-sheets-advanced.md): 20 pytań, Junior
- [SQL - Podstawy](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/sql-basics.md): 25 pytań, Junior
- [SQL - Złączenia](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/sql-joins.md): 20 pytań, Junior
- [BigQuery - Podstawy](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/bigquery-fundamentals.md): 20 pytań, Junior
- [Data Cleaning - Czyszczenie danych](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/data-cleaning.md): 20 pytań, Junior
- [KPI i metryki biznesowe](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/kpis-metrics.md): 20 pytań, Junior
- [Statystyka opisowa](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/descriptive-statistics.md): 20 pytań, Junior
- [Zapier i automatyzacja No-Code](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/zapier-automation.md): 20 pytań, Junior
- [Zasady wizualizacji danych](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/data-viz-principles.md): 20 pytań, Junior
- [Python & Pandas - Podstawy](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/python-pandas-basics.md): 20 pytań, Junior
- [Google Sheets - Automatyczne dashboardy](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/google-sheets-dashboards.md): 20 pytań, Mid-Level
- [SQL - Podzapytania i CTE](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/sql-subqueries-ctes.md): 20 pytań, Mid-Level
- [SQL - Window Functions](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/sql-window-functions.md): 20 pytań, Mid-Level
- [BigQuery - Funkcje zaawansowane](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/bigquery-advanced.md): 20 pytań, Mid-Level
- [Data Modeling](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/data-modeling.md): 20 pytań, Mid-Level
- [Analiza funneli i konwersji](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/funnel-analysis.md): 20 pytań, Mid-Level
- [Analiza kohort i retencji](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/cohort-retention.md): 20 pytań, Mid-Level
- [Google Tag Manager i tracking](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/gtm-tracking.md): 20 pytań, Mid-Level
- [API i webhooki](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/apis-webhooks.md): 20 pytań, Mid-Level
- [dbt - Podstawy](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/dbt-fundamentals.md): 20 pytań, Mid-Level
- [AB Testing i statystyka stosowana](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/ab-testing.md): 20 pytań, Mid-Level
- [Looker Studio (Google Data Studio)](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/looker-studio.md): 20 pytań, Mid-Level
- [Power BI - Podstawy](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/power-bi-fundamentals.md): 20 pytań, Mid-Level
- [SQL - Zaawansowane zapytania analityczne](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/sql-advanced-analytics.md): 20 pytań, Senior
- [dbt - Funkcje zaawansowane](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/dbt-advanced.md): 20 pytań, Senior
- [Power BI - DAX i zaawansowane dashboardy](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/power-bi-dax.md): 20 pytań, Senior
- [Python Analytics - Zaawansowana analiza i ML](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/python-analytics-advanced.md): 20 pytań, Senior

---

Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack.
HTML version of this page: https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-analytics/pytania-rekrutacyjne/sql-aggregations